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
■語句解説
※1 人工ニューラルネットワーク(ANN)
人間の脳内にある神経細胞(ニューロン)の動作を模したコンピューティングシステム。機械学習の一種で、多層構造を持ち複雑なパターン認識に優れている。
※2 バギング法(ブートストラップ集計)
複数のモデルからの予測結果を組み合わせて、より精度の高い結果を得る「アンサンブル学習法」のうちの1つ。モデルを並列に組み合わせて、多数決をとる手法。
※3 支持層
構造物が不均一に沈下する(不同沈下)などの有害な変形が起きず、構造物を支えることに適した地盤。
※4 標準貫入試験
地盤を打撃することで、その強度を調べる試験。ボーリング調査の一種で、地盤の硬さ・軟らかさのほか、試料の採取、地盤の締まり具合などが判断できる。所定の試験深度まで試験孔を掘削し、63.5kgのハンマー(打撃装置)を760mmの高さから自由落下させ、サンプラーを試験孔底から150mm貫入させる。
予備打ち後、再度、ハンマーを760mmの高さから自由落下させ、サンプラーを貫入させ、300mmの貫入に必要な打撃回数から地盤の強さを表す値(N値)を求める。
※5 ミニラムサウンディング試験
土中に金属棒を差し込み、その抵抗力を測定する動的貫入試験。
