AI技術を活用した地盤強度予測システムの開発　人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いた機械学習モデルにより地盤強度の予測精度が20％向上

芝浦工業大学(東京都江東区／学長 山田純)工学部・稲積真哉教授(地盤工学研究室)は、人工ニューラルネットワーク(ANN)※1やバギング法(ブートストラップ集計)※2を組み合わせたAI技術を活用した機械学習モデルによる地盤強度予測システムを開発しました。これにより、地盤の安定性や地震時の液状化のリスクを示す重要な指標である支持層※3の深さの予測精度が従来から20％向上しました。
日本のような地震が多発する地域における都市開発では、地盤の安定性を正確に予測し、地震発生時の液状化リスクを軽減することが重要となります。本研究ではAI技術を活用した機械学習モデルに、東京都世田谷区内433地点の地盤データを組み合わせ、従来よりも正確な支持層の分布を示す3次元マップの作成に成功しました。これにより、安定した建設現場を特定し、液状化リスクに備えた災害レジリエンスの高い都市開発が可能となります。
※この研究成果は、2024年10月8日付の「Smart Cities」誌に掲載されています。


図1. AIを活用して液状化リスクに備えた災害レジリエンスの高いスマートシティを実現

【ポイント】
●人工ニューラルネットワーク(ANN)