NTTドコモと京都大学は12月5日、橋梁を走行する車両と車両通過時に発生する橋のたわみや揺れを同時に動画で撮影し、AIで橋の劣化を推定できる「橋梁劣化推定AI」を開発し、同9日から2020年9月30日まで富山市の八尾大橋において、橋梁劣化をAIで推定する実証実験を行うと発表した。

  • 「橋梁劣化推定AI」実証実験のイメージ

    「橋梁劣化推定AI」実証実験のイメージ

開発した技術は、橋梁と橋梁上を走行する車両を動画撮影し、車両の重量を推定した上で、橋梁の複数点のたわみ(変位)から橋梁が劣化しているかをAIで推定。橋のたわみは劣化だけでなく、車両の重量に影響を受けるため、車両の重量を推定した上で橋のたわみを解析することで、劣化を正しく推定することにつながるという。また、車両通行量や設置環境などそれぞれの橋梁の状況が異なるため、定期点検やモニタリングで橋梁ごとのデータを蓄積することで、AIでの劣化推定精度がより向上していくことが期待されている。

  • 「橋梁劣化推定AI」の概要

    「橋梁劣化推定AI」の概要

一般的には橋梁変位の多点計測や車両重量の計測には固定点を必要とする変位計を設置するが、多くの橋は河川や海上にあるため適さないという課題があり、一眼レフカメラで撮影した動画を用いて橋梁を通過する車両重量と橋梁のたわみ(変位)や揺れなどの変位を同時に解析し、AI(機械学習)により橋梁の劣化推定を実現しているという。

これらの技術は、京都大学大学院 工学研究科社会基盤工学 金 哲佑教授の協力のもと、模型橋梁実験において一眼レフカメラで撮影した動画から橋梁上を走行する車両の重量と、車両通過による橋梁の複数点のたわみ(変位)を同時に推定できることを確認したほか、これらの情報にもとづきAIを用いることで、模型橋梁上の異常を検出することにも成功している。

  • 模型橋梁実験の様子

    模型橋梁実験の様子

今後は、橋梁点検や劣化診断作業への有効性や検出精度の検証を進め、2022年ごろまでの本技術の実用化、そして将来的には本技術を活用した橋梁の維持管理の実現をめざします。

各社の役割として、ドコモが橋梁劣化推定AIの技術開発を、京都大学が実証実験および技術支援を、富山市が実証フィールド(橋梁)/橋梁点検結果の提供を、大日本コンサルタントが橋梁劣化推定AIの適用性検証を、それぞれ行う。