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今なお続く福島の「除染」 “ドローン×AI”で除去物管理の自動化に挑む企業 via ITMedia

東日本大震災から8年が過ぎようとしているが、原子力発電所の事故で生まれた放射性物質の「除染」は今なお続いている。除染で生まれた膨大な土壌の管理は、非常に労力のかかる作業だが、それをドローンとディープラーニングで効率化した企業がある。

東日本大震災から8年が過ぎようとしているが、いまだに約5万4000人が避難生活を余儀なくされているなど(復興庁調べ、2018年11月12日現在)、復興はまだ道半ばと言わざるを得ない状況だ。特に、原子力発電所の事故で生まれた放射性物質の「除染」は今なお続いている。

福島県の場合、汚染された土や草木などを取り除く「面的除染」は2018年3月に終了したが、取り除かれた土壌の多くは、保管容器(フレキシブルコンテナ)に入れられ、除染現場や市町村が用意した「仮置き場」に保管されている。現在はここから順次、県内に建設されている「中間貯蔵施設」へと搬出されている段階で、最終的には県外に設置される施設で最終処分を行う予定だという。

仮置き場では、除去物を収容した容器を土のうや遮水シートで覆うなど、放射線を遮蔽(しゃへい)したり、周囲に放射性物質が流出しないようにしたりするなどの対策を講じて管理している。しかし、保管が長い期間にわたれば、経年劣化や動物による損壊などのリスクも出てくるため、定期的な点検と補修は欠かせない。

仮置き場の点検業務に「ドローン」を導入した南相馬市

この点検業務を効率化しようと、ドローンを導入した自治体がある。それが南相馬市だ。同市では、竹中工務店、竹中土木、安藤ハザマ、千代田テクノルで構成される共同企業体(JV:ジョイントベンチャー)が市の委託を受け、除染作業を実施している。

市内に設置された仮置き場は160カ所、その総面積は1.6平方kmにも及ぶ。仮置き場の高さは3メートルほどあり、作業員が2カ月に1回ほどの頻度で、積み上げられたコンテナにはしごを掛けて登り、目視で一円玉程度の大きさの破損を探していたという。しかし、内部に空洞があったり、転落したりといった危険があるなど、人による目視点検には課題も多かった。

(略)

破損の検出も「ディープラーニング」で自動化

いくら画像で確認できるとはいえ、PC上で画像を拡大し、約1万平方メートルもあるシートの中から一円玉程度の破れを見つけるのは時間も労力もかかる作業だ。当時は1カ月当たり50個程度のシートに対して2~3人のオペレーターで作業しており、エアロセンス取締役COO(最高執行責任者)の嶋田悟氏は「作業が終わるまで、1人当たり数時間はかかっていたのではないか。1年近くやっていたが、日常的な業務としては負荷が高かった」と振り返る。

そこで同社は、ドローン点検の開発と並行して、シートの損傷場所を機械学習で検知するための学習データを集め始めた。オペレーターが探し出した破損場所の画像を正解データとし約1000枚を収集。同社 ソフトウェアアーキテクトの菱沼倫彦氏によると「正解データの数を増やすために、1つの画像を回転させたものを加えるなどして、数を稼いだ」という。

一方、不正解データは約1万枚を用意した

(略)

今回開発したシステムでは、AIが破損場所の候補を出してくれるものの、最後は人間の確認作業を入れる形にしたという。破損場所を見逃してしまうことが最大のリスクであるためだ。

「この予測モデルでは『破損場所を見逃す』可能性を減らすため、破損判定の基準を緩めにしました。誤検知(偽陽性)の確率は約10%程度です。オペレーターはAIが出した候補から本当に損傷しているものを選べばいい。確認作業を補助し、効率化できたことが大きな効果だと考えています」(菱沼氏)

システムを導入した結果、オペレーターの作業時間は以前と比べて約60%短縮できたという。

全文は今なお続く福島の「除染」 “ドローン×AI”で除去物管理の自動化に挑む企業 

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