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NSW、ディープラーニングによる画像解析サービスを提供開始

~安藤ハザマのトンネル建設現場における地質状況の自動評価に採用~ 2016年9月20日

ITソリューションプロバイダのNSW(日本システムウエア株式会社、本社:東京都渋谷区、代表取締役執行役員社長 多田 尚二)は、本日よりディープラーニングによる画像解析サービスの提供を開始します。また、本サービスは安藤ハザマ(株式会社 安藤・間、本社:東京都港区赤坂、代表取締役社長 野村 俊明)のトンネル建設現場において地質状況の評価に採用され、試験運用が開始されました。

本サービスは、Googleによって開発されたオープンソースの機械学習エンジンであるTensorFlow(テンソルフロー)を利用して、ディープラーニングの一種であるCNN法(Convolutional Neural Network)(※1)により画像上のコンテンツを認識し、複数の画像の中から類似性のある画像の自動判別を行うものです。

先頃行われた安藤ハザマとNSWによる実証実験では、本サービスをトンネル掘削時の岩盤の強度判定に活用しました。岩盤の画像と強度データを数万件学習させることで、8割以上の精度で画像から岩盤強度を特定することが可能になり、トンネル断面の地質の自動評価に特化した「トンネル切羽AI自動評価システム」(特許出願第146956号)を共同開発しました。

トンネル切羽AI自動評価システムの概念図

20160920_DeepLearning

NSWでは今回の技術を応用し、今後は岩盤の強度判定だけでなく、製造業における品質管理や、機器設備の劣化判定、医療機器における画像解析など、幅広い分野へサービス提供を行っていく計画です。本サービスは、企業からのニーズに合わせた個別見積りにより、初期投資と運用コストを最適化して提供し、3年で100件の導入を目指します。

また、現在は画像解析にあたり、画像鮮明化、フィルタリングなど事前の処理をソフトウェアで行っていますが、今後はFPGA(※2)で実現することで高速化、省電力化にも取り組んでまいります。

※1 CNN法(Convolutional Neural Network)…ディープラーニングの手法の一種。軽微な領域を圧縮して畳みこむことで画像認識の精度を向上させる。
※2 FPGA…製造後に購入者や設計者が構成を設定できる集積回路。

関連リンク

安藤ハザマ「トンネル切羽の地質状況を人工知能により自動強化」
ディープラーニングによる画像解析サービス

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