2種のAIで掘進計画の作成とシールド機の操作を効率化するシステムを開発、清水建設AI

清水建設は、AIを活用して日々の測量からシールド掘進機の操作までを合理化するシステム「シミズ・シールドAI」を開発した。今後は、シミズ・シールドAIの現場実装を推進するとともに、トンネル坑内の資材自動搬送など他の施工合理化技術との機能連携を図ることで、シールド工事のさらなる生産性向上につなげていく。

» 2021年12月06日 07時00分 公開
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 清水建設は、兵庫県姫路市で計画を進める「姫路市汐入川才西川放水路幹線建設工事」で、シールド工事における掘進計画の立案とマシン操作の自動化を目的に、AI施工合理化システム「シミズ・シールドAI」を導入し、初期掘進完了後の2022年3月からAIによるシールド機の自動運転をスタートした。

制約条件を満たす掘進計画をわずか25分で算出

 シールドトンネル工事は、建設工種の中では比較的に機械化が進んでいるが、日々行われる掘進計画の検討やシールド機オペレーターへの掘進指示書の作成に多大な手間と時間がかかっている。さらに、シールド機の運転時には、切羽圧力やシールド機の負荷状態といった多数のデータを監視しつつ、最適な制御方法を判断しなければならず、オペレーターにかかる負担は多かった。

 そこで、清水建設は、AIを活用して測量からシールド掘進機の操作までを合理化するシミズ・シールドAIを開発した。シミズ・シールドAIは、シールドトンネルの掘進計画をサポートする「施工計画支援AI」と、シールド機の操作を支援する「掘進操作支援AI」のAIシステムで構成される。

「シミズ・シールドAI」のイメージ 出典:清水建設プレスリリース

 施工計画支援AIは、名古屋工業大学と清水建設が共同開発したAIシミュレーションプログラムで、トンネルの計画線形に対するシールド機の掘進方法と形状の異なる複数のセグメント割り付け方法について3Dでシミュレーションを繰り返し、得られた最適解を掘進計画として提示する。開発にあたっては、実際の工事現場をモデル化してアルゴリズムの検討を続け、延長414メートル・セグメント数242リングの及ぶ道路工事トンネルモデルでは、制約条件を満たす掘進計画をわずか25分で導き出した。

 掘進操作支援AIは、富士通の協力を得て開発したもので、与えられた掘進計画を具現化する最適なジャッキパターンを予測する。具体的には、熟練オペレーターの実操作内容を教師データとして学習したAIが、掘進中のシールド機の姿勢や総推力、カッタトルク、ジャッキストローク値などさまざまな情報から、シールド機を推進する複数本のジャッキの最適な制御方法(ジャッキパターン)を瞬時に判断し選ぶ。そして、掘進計画通りの施工を実現する。

 さらに、これまでに複数の現場でも実装して予測内容の精度検証を行った。例えば、道路トンネルのカーブ区間(R=220メートル)での適用時には、掘進中に変化させるべき方位角変化量の指示値(0.32度)に対し、わずか0.02度の誤差でシールド機の掘進方向を制御することに成功している。

 試験導入した姫路市汐入川才西川放水路幹線建設工事では、日々の掘進作業終了時に取得する測量データをシミズ・シールドAIに展開し、2つのAIシステムの機能を連携させることで、掘進計画の立案からシールド機運転に至る一連の施工サイクル自動化を試みている。

姫路市汐入川才西川放水路幹線建設工事の概要 出典:清水建設プレスリリース

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