Development of three-dimensional data-driven site characterization methods and benchmark examples for the methods.

• Project/Area Number: 23K27023
• Project/Area Number (Other): 23H02330 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 41030:Rural environmental engineering and planning-related
• Research Institution: Tokyo City University (2024); Okayama University (2023)
• Principal Investigator: 珠玖 隆行 東京都市大学, 建築都市デザイン学部, 教授 (70625053)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥14,430,000 (Direct Cost: ¥11,100,000、Indirect Cost: ¥3,330,000); Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2026: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2023: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
• Keywords: 地盤調査 / 室内試験 / 地盤モデリング / ベンチマーク / 機械学習

Outline of Research at the Start

構造物を建設する際，限られた数の地盤調査しか実施されず，少ない数のデータから3次元の地盤モデルを構築しなければならない．本研究では，機械学習に基づいた3次元の地盤モデリングの方法を開発することを目的とする．また，地盤モデリング法の精度をバイアス無く評価するためのベンチマーク問題を実データを対象に構築する．本研究により，3次元の地盤モデルが合理的に実施できるとともに，土木業界におけるDX（Digital Transformation）化に貢献することができる．