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』
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
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

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