ハイブリッド・モニタリングによるフラジリティ曲線リアルタイム更新システムの実用化

2023 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 23K17331
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 23:Architecture, building engineering, and related fields
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 高橋 典之 東北大学, 工学研究科, 准教授 (60401270)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 榎田 竜太 東北大学, 災害科学国際研究所, 准教授 (20788624) ; 郭 佳 京都大学, 農学研究科, 准教授 (50868081) ; 五十子 幸樹 東北大学, 災害科学国際研究所, 教授 (20521983) ; 梶原 浩一 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 地震減災実験研究部門, 契約研究員 (10450256)
• Project Period (FY): 2023-06-30 – 2026-03-31

Summary of the Research Project

深層学習による建物地震損傷領域のリアルタイム検出技術と光学機器による損傷状況撮影システムとを融合させた「画像モニタリング」と、従来の加速度センサ等による「物理量モニタリング」との、「ハイブリッド・モニタリング」により、建物が地震でどれくらい損傷するかを確率的に評価するフラジリティ曲線（脆弱性曲線）をベイズ統計法を用いて更新する技術を実用化する。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

加速度センサ等による物理量と光学機器による画像という、互いのモニタリングシステムの欠点を補う点が長所であり、フラジリティ曲線を実際のリアルタイム情報を利用して更新するための基礎研究と位置付けられ、被災構造物の損傷評価におけるDX化に資すると評価できる。建築学、情報工学、センサ工学、統計学の各研究分野の融合を通した、当該技術確立のための学術分野の領域横断・領域展開が期待できる。