橋梁の劣化を動画から推定：NTTドコモと京都大学が共同で「橋梁劣化推定AI」を開発
課題
道路や橋、ダムなどをはじめとするインフラの劣化の発見と適切な補修は重要な社会課題です。これまで、鉄筋コンクリートの劣化は熟練の職人が目視やハンマーで叩いて内部の状態を音で判断する方法が主流で熟練が必要でした。
最近では、ドローンなどで撮影してひび割れなどを発見する方法も現れてきましたが、ひび割れなど表面に劣化が現れている時点で内部ではかなりの損傷が進んでいる可能性が高くなります。インフラの老朽化に対して効率的に早期補修するための劣化推定は重要な技術課題です。
解決方法
NTTドコモと京都大学・金哲佑教授のグループは橋梁をカメラで撮影し、車両走行時のたわみ具合（変位）を動画像から推定する技術を開発しました。また、この複数点のたわみ具合と橋梁の異常のデータに基づいて機械学習を行い、推定されたたわみから異常を検出する技術も提案しています。この技術は橋梁模型により実証されました。
どうなったか
今後、提案された「橋梁劣化推定AI」技術を実際の橋梁で実証するテストを行います。予定期間は、2019年12月9日（月）から2020年9月30日（水）、橋梁の実証フィールドは富山市となっています。
この技術による検出精度の検証を進め、2022年頃の実用化を目指しているとしています。
まとめ
橋梁をはじめとした社会インフラは社会生活に不可欠で、その効率的な補修は死活問題です。特に、70年代から大規模に建設が進められたインフラは半世紀を経て、大規模な改修や建て替えの必要に迫られています。必要な改修を適切に進めるためにも複数の技術で劣化の進行を予測し、適切な改修計画を考えていく必要がありそうです。
参考情報
（森裕紀）
