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J-GLOBAL ID：201802252936805801   整理番号：18A0231971

深層学習は土木を変える?-AI活用の可能性を探る-畳み込みニューラルネットワークを用いた常時微動記録の自動処理-深層学習による時系列データの特徴抽出-

著者 (1件)： 宮本崇 (山梨大)
資料名： 土木学会誌  (Civil Engineering)
巻： 103  号： 2  ページ： 32-33  発行年： 2018年02月15日 
JST資料番号： F0027A  ISSN： 0021-468X  CODEN： DOGAA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 地盤構造のための微動探査法における目視判別の代替と自動化を目標とし,深層学習モデルによる常時微動記録の自動判別を報告した。深層学習モデルとしては,画像認識で多用されている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた。数値実験を繰り返しながらチューニングを行ったCNNモデルでは,微動記録の判別問題で約95%の精度で人間の判断と一致する結果が得られている。CNNモデルは,定式化に用いるテンソルの次元を拡張することによって多次元データにも適用が可能である。深層学習が実現する技術が多岐にわたり,様々な場面での社会実装が期待できることを説明した。

シソーラス用語： 地盤 ,  *地震探査 ,  常時微動 ,  自動化 ,  ニューラルネットワーク ,  *機械学習 ,  信号処理 ,  特徴抽出 ,  データ ,  実験 ,  テンソル ,  *地盤調査 ,  地質構造 ,  人工知能
準シソーラス用語： 時系列データ ,  自動処理 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *深層学習 ,  数値実験 ,  多次元データ ,  地盤構造 ,  *微動探査法

分類 (2件)： 現地調査,土質試験  (RA03020I) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (2件)：

• 宮本崇、古屋貴彦、盛川仁:深層学習を用いた常時微動記録からの解析対象区間の自動抽出、土木学会論文集A2 (応用力学)、第73巻、第2号、印刷中、2017年
• 岡谷貴之′′深層学習、講談社、2015年

タイトルに関連する用語 (10件)： 深層学習 ,  土木 ,  AI ,  活用 ,  可能性 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  常時微動 ,  自動処理 ,  時系列データ ,  特徴抽出