NTTドコモ、京大/AIで橋梁の劣化度推定/たわみや車両重量で判断

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NTTドコモと京都大学の2者は、人工知能(AI)で橋梁の劣化レベルを推定する技術を開発した。通過する車両の重量や橋桁に発生するたわみを高解像度のカメラで撮影。機械学習で解析し劣化具合を判定する。9日から富山市の八尾大橋でNTTドコモ、大日本コンサルタントらが実証実験し検出精度などを確認する。2022年をめどに実用化を目指す。

劣化推定技術は金哲佑京大大学院工学研究科教授の助言を基に、NTTドコモが開発した。解像度の高い4K、8Kカメラなどを使用し通過車両を動画で撮影する。映像データで得られた車両重量や橋梁に発生する複数のたわみをベースに劣化度を割り出す。

実証実験は2者に加え、八尾大橋を管理する富山市、橋梁補修業務で実績のある大日本コンサルの計4者が実施。期間は20年9月30日までを予定する。実験中は通過車両を常時モニタリングし、推定レベルの底上げを目指す。

NTTドコモによると、AIを活用して劣化度の推定を可能にする技術の開発は世界初という。実証実験を経て実用化すれば、維持管理業務のさらなる効率改善が期待できる。

延長20~30メートル程度の橋梁は、多くが目視や打音検査によって劣化箇所を診断している。ベテラン技術者の不足に加え、足場の設置費用などが課題となっている。老朽インフラを効率良く診断し、早期補修につなげていくための推定技術が求められていた。

実証実験のイメージ