AI（人工知能）活用

ＡＩによる“課題解決”は当社にお任せください‼

当社の技術力とWinmuSe®ＪＦＥエンジニアリングとのコラボレーションにより
潜在的な課題を発掘し、確かなソリューションを提供いたします。

当社は、発注者様／工学系エンジニア／データサイエンティスト／ＡＩエンジニアの連携を最も大切にしております。

[課題解決例①]
ダム流入量予測にAI技術を活用

ダムや河川に流入する水量の予測は｡｡｡

従来、ダムや河川に流入する水量（水位変動）予測は、分布型モデルやタンクモデルなどによる予測値を用いています。モデル構築のためには膨大なモデル定数（パラメーター）を設定する必要あり、その設定数や組み合わせによる試行錯誤回数が多く、近年の気象変動によりさらに難易度が高まっています。

また、治水目的で運用されているダムや河川堤防に関しては、人命を守る観点よりこの分野の注目度と重要性が極めて高く、ダム管理主任技術者に課せられる負担も大きくなっています。

現状の予測方法に変わる技術は｡｡｡

ＡＩによる流入量予測に豊富な実績を持つＪＦＥエンジニアリング(株)と、長年にわたってダム・河川等の運用保全を担ってきた北陸電力グループで、適用分野の検討を行いました。
主に利水目的で運用しているダムの流入量予測への適合性を検証するため、北陸電力(株)浅井田ダムの流入量予測による検証を行い、高い適合性を達成しました｡

[課題解決例②]
ボルト錆画像診断にＡＩ･ドローン技術を活用

ボルトは鋼構造物の接合を保証する重要部材

橋梁や鉄塔などの大規模構造物では、主要な接合部を緊結する構造部材としてボルトの重要性は高いですが、部材数が膨大であり、錆などに代表される経年劣化に対するモニタリングに多大な労力を要しています。

劣化の確認方法としては｡｡｡

作業員が構造物を目視して確認することになりますが、構造物によっては確認箇所が膨大となり作業に時間を要しています。また、錆の進行具合の判定は作業員が行うため、人によって判定結果が異なることもあります。

ドローン撮影とＡＩによる錆画像診断

高所の錆の確認は双眼鏡若しくは鉄塔に昇塔して行っていますが、ドローンを用いることで昇塔せずに以下のような画像や動画による確認が可能となります。更に、ＡＩによる判定が可能となれば、人による判定の差が無くなり精度が向上すること、撮影した画像や動画の確認に要する労力を削減できることからＡＩによる検証を行いました。

判定後の写真が示すとおり、静止画によるボルトの検出と劣化判定が可能であり、錆の進行具合など、モニタリングの労力削減が期待できます。
また、動画による判定であっても、ボルト位置を特定し錆レベルの判定を行うことが可能です。