2020 Fiscal Year Research-status Report
情報バイアスを有する地盤情報群を用いる層区分AI推定と精度評価
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20K04691
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| Research Institution | Fukuoka University |
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Principal Investigator |
村上 哲 福岡大学, 工学部, 教授 (10261744)
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2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 人工知能 / 機械学習 / 地盤情報DB / 精度評価 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和２年度は，擬地盤における層区分AI推定の適用性と推定精度の調査を目的として実施した。福岡都市高速道路沿線の地盤情報の地盤統計学的空間特性に基づいて不陸や不整合を有する各種模擬地盤を作成する。この模擬地盤に対する各モデルの特徴や適用性について、不陸や不整合の状況、情報バイアスの存在との関係性について明らかにする。また、学習データの量と質による推定精度に与える影響を定量的に評価する計画であった。
上記目的のために，情報バイアスが明確な模擬地盤を作成し，本手法を適用させることにって得られるNNモデルとその推定結果の比較を行い，情報バイアスが推定結果に与える影響について数値実験により調査し，情報バイアスの程度と推定結果の対比により，NNを用いた地層区分推定法の適用限界に関する検討を行った。得られた知見は以下のとおりである。
1)傾斜のある地盤で同じ標高に中洲層と荒江層がある場合,N値にばらつきがなくわずかな違いさえあれば精度良く学習できることを示した。
2)同じ標高でN値にオーバーラップがない場合,N値の高い中洲層やN値の低い荒江層などのN値のばらつきの影響を受けることなく精度よく学習できる。
3)同じ標高でN値にオーバーラップがある場合,オーバーラップする場所で不正解がみられ学習精度が低下する。
4)異なる2層のN値のオーバーラップの関係から, 正解率の限界値を求めることが地層区分推定法の適用性評価手法として有効であることを示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
令和２年度は模擬地盤における層区分AI推定の適用性と推定精度の調査を行う計画であり，当初の予定通り実施できたことからおおむね順調に進んでいる。
コロナ感染対策により旅費や人件費の支出が出来なかったため，これを補うために物品の購入に予算を集中させました。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和３年度は，令和２年度の成果を踏まえ，実地盤における層区分AI推定の適用性と推定精度の調査を行う計画であった。今年度は申請計画通りに進めていく。
具体的には，福岡平野地盤を対象とし，機械学習に用いる各種地盤情報のばらつきの定量化を平均的な地盤の特徴と地域的な偏差量に基づいて実施する。
実地盤に適用できるNNモデルにおける合理的な機械学習方法を提案し，教師データのばらつきと推定結果との対応を精度評価の観点から明らかにする。
得られた結果を各種推定方法と対比させ，初年度に実施した適用性評価手法の有効性と課題を明らかにする。
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