NTT、NTT東日本、NECの3社は11月9日、共同で、光ファイバ振動センシング技術を応用し、すでに地下に敷設してある通信用光ファイバ(通信用光ファイバ回線のうち、未使用の稼働していない芯線)に伝わる振動特性から路面状態を推定する機械学習モデルを構築し、豪雪地帯における道路除雪判断を行う実証実験に成功したことを発表した。

実証実験は青森市内で2022年11月～2023年3月にデータ計測、2023年9月解析・有用性の検証を完了しており、2023年の冬も継続予定としている。

実証実験は、青森市内の道路地下に敷設されている通信用光ファイバの上部側終端部にセンシング(検知器や感知器、測定器などを用いて測定対象の定量的な情報を取得する技術)装置を接続して、3つの除雪工区内にある市道の交通振動を計測した。そして、交通振動から車速情報と振動周波数の応答特性の統計データを取得し、除雪要否判定モデルを構築、精度を評価している。

  • ,通信用光ファイバを用いた振動センシング技術による除雪判断の概要

    通信用光ファイバを用いた振動センシング技術による除雪判断の概要

技術の特徴としては「すでに張り巡らされている通信用地下光ファイバが感知した振動データを収集することで、除雪工区内の複数地点における除雪判断の遠隔実施が可能」「対候性に優れるメンテナンスフリーな通信用光ファイバをそのままセンサとして活用可能であり、新たなセンサデバイスの設置が不要」「交通流の円滑さの指標となる車速情報と、路面状態と相関を持つ振動周波数の応答特性を特徴量として構成した除雪要否判定モデルの活用より、調査員の経験則によらず適切な除雪判断が可能」「道路ごとに取得したデータからリアルタイムに除雪判断が可能」という4点が挙げられている。

  • ,除雪要否判定モデル

    除雪要否判定モデル

3社は、今回の結果により、豪雪地帯の主要な地域課題である道路除雪作業前の市街パトロール作業と除雪判断をDX(デジタルトランスフォーメーション)化することが期待できるとしている。

なお今後は、今回の成果を踏まえ、豪雪地帯のあらゆる積雪状態に対応できるよう機械学習モデルの汎用化を進めるとともに、街の環境情報を光ファイバセンシング技術で取得し、さまざまな地域課題の解決を目指していきたい考え。