| 研究課題/領域番号 |
24K00961
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分22010:土木材料、施工および建設マネジメント関連
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| 研究機関 | 香川大学 |
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研究代表者 |
岡崎 慎一郎 香川大学, 創造工学部, 教授 (30510507)
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| 研究分担者 |
山路 徹 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, 港湾空港技術研究所, 領域長 (10371767)
小林 孝一 岐阜大学, 工学部, 教授 (20283624)
岡崎 百合子 香川大学, イノベーションデザイン研究所, 技術補佐員 (90973438)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
18,070千円 (直接経費: 13,900千円、間接経費: 4,170千円)
2026年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2025年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 8,970千円 (直接経費: 6,900千円、間接経費: 2,070千円)
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| キーワード | 塩害 / 非破壊検査 / AI / 赤外分光イメージング / 鋼材腐食 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，「直接的に計測することが難しいとされる，鉄筋コンクリートの塩害劣化に関する要因の影響を，予測モデルに組み込むのはどうすればよいか？」という学術的な問いに対して，AIと非破壊検査を融合したフレームワークの構築により解決をはかるものである。入手が容易なデータのみから構築されたAI予測モデルを基盤とし，非破壊検査によって，計測の難しさのために予測モデルに組み込むことのできなかった要因の影響を間接的に取得し，AIに追加学習させることで予測精度の高精度化を図る。
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