2023 Fiscal Year Research-status Report
歴史的建造物の保存再生に関わる人工知能を用いた安全性評価及び維持管理の研究
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22K04423
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| Research Institution | Yasuda Women's University |
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Principal Investigator |
山田 俊亮 安田女子大学, 家政学部, 助教 (80580076)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 組積造 / 歴史的建造物 / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度より引き続いて、カンボジアのユネスコ世界遺産バイヨン寺院を中心に研究を展開している。主に長期モニタリングを実施してきたデータに対して、機械学習の深層学習の手法の一つであるNonlinear Auto-Regressive eXogenous (NARX)を用いた分析手法の開発を進めている。2023年度は長期間のデータ予測の精度向上のための最適パラメータの研究を中心に進めた。併せて、これまでに研究を進めてきた不連続変形法（DDA）の新たな展開を進めている。数値計算による検証結果とモニタリングを同時に実施することで、より高度な評価を行う手法の研究を進めている。
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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
2022年度には、カンボジアのユネスコ世界遺産バイヨン寺院にて現地調査、モニタリングの実施等を行った。2023年度にはモニタリングデータの分析手法の開発を中心に研究を進め、成果を得た。概ね計画通りに進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後も長期的なモニタリングデータの分析手法として、主に深層学習の手法の一つであるNonlinear Auto-Regressive eXogenous (NARX)を用いた分析手法の開発を進める。この分析手法において、より高精度化を目指し、評価パラメータの各種提案やアルゴリズムの組み合わせ等を行う計画である。また、現地調査を実施し、新たなモニタリングの実施等にも取り組む。
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| Causes of Carryover |
今年度は現地でのモニタリング調査は前年度のものを継続して使用し、主に分析手法の開発に注力したため。
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