Ando Hazama: на пилоте в тоннеле Ёкобори ИИ оценивает забой по фото с ошибкой около 4%

Ando Hazama развивает систему управления проходкой горных тоннелей i-NATM, чтобы с помощью ИКТ заметно поднять производительность тоннельного строительства. Одна из рутинных задач на таких объектах — оценка геологии забоя и заполнение листа наблюдения забоя по 11 пунктам. Прежние разработки компании оценивали только 3 пункта из 11, результат можно было посмотреть лишь на ПК, а для съёмки требовалась измерительная машина со специальной камерой и приборами. Компания поставила задачу автоматизировать оценку всех пунктов с обычного мобильного устройства.

«Система оценки забоя по изображениям с ИИ» — собственная разработка Ando Hazama. Снимок забоя с любой камеры, смартфона или планшета загружается через интернет на сервер, где ИИ автоматически оценивает все 11 пунктов геологической оценки, рассчитывает балл забоя и выводит лист наблюдения по форме заказчика; распределение оценок показывается тепловой картой. В системе 10 моделей для основных осадочных и магматических пород Японии, модели можно дообучать под геологию объекта. Весь цикл от съёмки до листа наблюдения занимает несколько минут без отхода от забоя.

Пилот начался в октябре 2021 года на строительстве тоннеля Ёкобори на национальной дороге № 13 по заказу Регионального бюро развития Тохоку Министерства земли, инфраструктуры, транспорта и туризма Японии; длина тоннеля 684 м, сроки работ — март 2021 — март 2023 года. К сентябрю 2022 года получены снимки 160 забоев. Расхождение балла системы с визуальным осмотром в начале эксплуатации составляло около 8%, а с обновлением моделей снизилось примерно до 4%. При проверке моделей F1-мера по всем пунктам была не ниже 0,7, выбранный системой тип крепи во всех случаях совпал с фактическим. Компания планирует внедрять систему на других тоннелях.