人工知能技術で
災害防止!
斜面計測データを対象とした学習分析による
管理基準の策定

特許取得済(特許第7141309号)

斜面の挙動計測は...

  • 傾斜計設置例
  • 伸縮計設置例
  • 亀裂変位計設置例

ハード対策がとれない地点の
安全管理に有効

ただし大きな課題が...
管理基準を決めることが難しい!!

個々の斜面の挙動特性にマッチした
管理基準を決めることはできないか?

これまでは、過去に発生した
災害事例をベースにして
『ここまで動いたら崩れた』の
情報から管理基準値を考えるスタイル

挙動監視中の斜面が崩壊する事例は
非常に少ない。
結果、色々な斜面での実績を寄せ集めて
汎用的な基準にしようとするので無理が出る

そこで、大きく発想を転換!!!
「ここまで動いても崩れなかった」
のデータに着目してみる

一定期間計測を実施されていながら、
その期間中に「崩れなかった」地点では
例え動いても崩れない安全領域を示す実績が
蓄積されていると言える。

安全領域を示す
計測データを対象に学習分析することで、
斜面の管理基準を
策定することを思いつきました

学習分析には
RBFネットワークを利用

RBFネットワークで
管理基準線を作ることにより

①非発生のデータのみでも管理基準線の設定が可能
②ビッグデータによる信頼性の高い基準設定が可能
③技術者の主観によらない客観的な基準設定が可能

RBFネットワーク 
学習分析のイメージ

3次元の判別境界面を等高線表示
その等高線が非線形の管理基準となる

傾斜計動画