NTTドコモと京都大学は、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動画で同時に撮影し、AIを用いて橋の劣化を推定する「橋梁劣化推定AI」を世界で初めて開発した。

両者はこの技術の実証実験を、富山市の八尾大橋で、12月9日（月曜）から来年9月30日（水曜）まで実施する。

国内では10～30m程度の長さの橋梁が多くを占め、その点検は一般的に目視や打音により行われている。

しかし、これらの方法では、技術者の技量により判断が異なることが多く、さらには経験豊富な技術者の不足や足場の設置を必要とするなど、点検コストが高いという課題がある。

また近年、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橋梁点検が進められているが、表面にひびなどが現れる時点ですでに重大な損傷になっていることも多く、老朽化が進むインフラを、効率よく点検する技術や早期補修のために劣化推定ができる技術の開発が求められている。

「橋梁劣化推定AI」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うえで、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、車両の重量にも影響をうけるため、車両重量の推定をしたうえで橋のたわみを解析することにより、劣化の推定が正しく行えると云う。

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によって橋梁ごとのデータが蓄積されることで、AIによる劣化推定精度も向上していく。

ドコモと京大は、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年頃までの同技術の実用化、そして将来的には同技術を活用した橋梁の維持管理の実現を目指すとしている。

[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る。

そのため、「橋梁劣化推定AI」技術では、一眼レフカメラで撮影した動画を用い、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、AI（機械学習）により橋梁の劣化推定を実現している。

■技術開発状況

京都大学大学院工学研究科社会基盤工学の金哲佑教授協力のもと、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。

また、これらの情報にもとづきAI（機械学習）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た。

模型を使った橋梁実験の様子

[実証実験の概要]

＜実施期間（予定）＞

2019年12月9日（月曜）～2020年9月30日（水曜）

＜実施目的＞

「橋梁劣化推定AI」技術の実橋梁への適用可能性の検証

＜体制と役割＞

・ドコモ：橋梁劣化推定AIの技術開発。
・京都大学：実証実験および技術支援。
・富山市：実証フィールド（橋梁）／橋梁点検結果の提供。
・大日本コンサルタント：橋梁劣化推定AIの適用性検証。