2022年12月8日
土木学会 構造工学委員会 構造工学でのAI活用に関する研究小委員会より、弊社社員共著「勾配ブースティング決定木と畳み込みニューラルネットワークを組み合わせた橋梁の劣化進展推定」がAI・データサイエンス奨励賞を受賞しました。
タイトル：勾配ブースティング決定木と畳み込みニューラルネットワークを組み合わせた橋梁の劣化進展推定
著者：龍田 斉※、原田 豊※、貫井 敬章※、榮 洸希、清水 亮平、長井 宏平
※大日本コンサルタント株式会社
概要：機械学習技術の1種である勾配ブースティング決定木（Gradient Boosting Decision Tree，以下 GBDT）は 性能・計算速度ともに優れているため、実務・研究ともに広く利用されている。本研究では，橋梁長寿命化修繕計画の高度化を目的として，栃木県が管理する橋梁の諸元および過年度点検データと、気候や地形等のGISデータである国土数値情報とを、畳み込みニューラルネットワーク（Covolutional Neural Networks，以下CNN）とGISを用いて教師データとして結合し、損傷劣化が進展する橋梁を判定するモデルをGBDT にて構築することを検討した。検証の結果、高性能に損傷進展の有無を推定するGBDTを構築することができた。また、構築したGBDTを用いて損傷進展の有無等により橋梁データをグルーピングし、グループごとに劣化曲線を導出することにより、従来法よりも誤差が小さくなることが確認できた。
（関連情報）
・土木学会 構造工学委員会 構造工学でのAI活用に関する研究小委員会
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