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清水建設、名古屋工業大学/AI活用のシールド掘進計画支援システム開発  [2018年5月28日3面]

 清水建設は25日、名古屋工業大学と共同で人工知能(AI)を活用した「シールド掘進計画支援システム」を開発したと発表した。シールド工事の実施に先立ち技術者が行っている掘進シミュレーションをAIが代替する。シミュレーションを繰り返す中でAIが自己学習し、シールド機の操作方法などについて最適な方法を導き出す。シミュレーション作業をAIが代替することで、技術者の労働時間削減を図る。
 同社が持つシールド工事のノウハウと、名古屋工大大学院工学研究科・加藤昇平教授のAIプログラミングノウハウを融合した。同社が福岡市で施工している「唐の原第1雨水幹線築造工事」(福岡市発注)への適用を予定している。
 開発したシステムは計画線形に対して、AIが設定した曲線部でのシールド機の運転制御方法やセグメントの割り付け方法をシミュレーションする。その結果、一定以上の誤差が生じた場合やシールド機とセグメントが干渉する可能性がある場合は試行を終了し、新たに条件を設定し直してシミュレーションを再試行する。試行を繰り返す中でAIが自己学習し、運転制御やセグメント割り付けの最適解を導き出す。
 システムは掘進開始前の計画段階だけでなく、掘進開始後の掘進指示書の作成にも活用できる。AIに直近の掘進状況を踏まえた計画修正シミュレーションを実施させることで、技術者の業務負担を軽減する。
 シールド工事では、施工前に曲線を含む計画線形に対するシールド機の運転方法や、さまざまな形状のセグメントの割り付け方法について、技術者がシールド機の形状やトンネルの曲線半径などを踏まえて事前にシミュレーションしている。特に曲線部の工事に当たっては運転制御方法の入念な計画検討が必要となる。
 同社はAIを活用した掘進操作の自動化に向けた技術開発を進めている。操作のガイダンスが表示されることで、経験の浅いオペレーターでも熟練オペレーターのようなシールド機操作が可能となる「土圧制御AIモデル」などの開発を経て、将来的には無人施工の実現を目指す。

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