金哲佑 工学研究科教授は、株式会社NTTドコモと共同で、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、人工知能（AI）で橋の劣化を推定できる「橋梁劣化推定AI」を世界で初めて開発しました。
国内では10～30ｍ程度の长さの桥梁が多くを占め目视や打音による点検が一般的ですが、技术者の技量により判断が异なることが多く、さらには経験豊富な技术者の不足や足场の设置を必要とするなど点検コストが高いという课题があります。近年ではドローンなどを活用し表面のひびわれや腐食などを画像解析から検出する桥梁点検が进められていますが、表面にひびなどが现れる时点ですでに重大な损伤になっていることが多く、老朽化が进んでいるインフラを効率よく点検する技术や早期补修のために劣化推定ができる技术の开発が求められています。
本技术は、桥梁と桥梁上を走行する车両を动画撮影し、车両の重量を推定したうえで、桥梁の复数点のたわみ（変位）から桥梁が劣化しているかを础滨で推定します。桥のたわみは劣化だけでなく、车両の重量によって影响をうけるため、车両の重量を推定したうえで桥のたわみを解析することが、劣化を正しく推定することにつながります。また、车両通行量や设置环境などそれぞれの桥梁の状况が异なるため、定期点検やモニタリングで桥梁ごとのデータを蓄积することで、础滨での劣化推定精度がより向上していくことが期待されます。
今后は、桥梁点検や劣化诊断作业への有効性や検出精度の検証を进め、2022年ごろまでの本技术の実用化、そして将来的には本技术を活用した桥梁の维持管理の実现をめざします。また、来る5骋时代には、4碍や8碍などの高精细で大容量の动画を低遅延で送信することで、より精度の高い桥梁点検を実现することが可能になります。
2019年12月9日から2020年9月30日に、富山市の八尾大桥において、桥梁劣化を础滨で推定する実証実験が行われる予定です。
図：本研究の概要図
