AI
2017年11月10日
話題のAIスピーカー「Amazon Echo」によって、声で家電の操作やエネルギー使用状況の確認が行えるマンションが横浜に誕生します。家電の制御には従来の赤外線コントローラーを使っています。
2017年11月6日
現場での作業員や重機の動きを、カメラとレーザー距離センサーで計測し、リアルタイムにマップ上に表示します。顔や物体、動体をデータ化できるので行動パターンの分析など“建設IoT”への用途も広がります。
2017年10月31日
パスコが人工衛星画像にAI技術を適用した「都市変化解析マップ」の提供を始めました。大規模開発の進ちょく管理や災害の被災エリア把握などに使えます。このほか駐車台数をAIで数えたマップも提供。
2017年10月23日
各部屋のBIMモデルに、属性情報として音響特性を入力し、遮音壁の性能を自動設計するシステムです。部屋のレイアウトを行うと遮音コストも自動算出。AIでの最適設計に向けた開発にも、既に着手しています。
2017年10月11日
ドローンによる空撮写真を元に作った構造物の3Dモデルの活用法が広がってきました。AIで部分を見分けたり、地下構造物と合体させたり、様々です。そのゴールにはIoTとしての活用がありそうです。
2017年10月10日
シンガポールで、ベントレー・システムズが世界的なインフライベント「YII2017」を開催。現場を3D化するリアリティー・モデリングや鉄道分野に注目が集まっています。
2017年9月19日
客室から電話で注文を受けると、ロビーで荷物をセットして出発。エレベーターや廊下を自律走行して客室まで届けます。ホテルでは人間とロボが一緒に働く時代がやってきそうです。
2017年9月13日
山岳トンネル工事の切り羽画像から、AIが風化や割れ目の状態などを細かく評価するシステムを大林組が開発し、ディープラーニングによって教育中です。風化や割れ目の状態は9割の的中率が実現しました。
2017年9月7日
重機や人、測量の情報をIoT化し、クラウドサービスによって現場全体でリアルタイムに共有しました。その結果、オペレーターがよりよい重機の配置を提案するなどの効果があり、生産性は15%向上しました。
2017年8月31日
長周期地震動による超高層ビルの揺れを抑えるため、AIでダンパーの減衰力をリアルタイム制御します。パッシブ制震に比べてダンパー数は半減、工事費も30%削減できそうです。
2017年8月8日
河川の水位や水の色などの画像をAIに監視させ、氾濫の危険度を自動的に判別させる実証実験が始まりました。このシステムが実用化されると、河川防災のIoT化も実現できそうです。
2017年8月7日
現場からコンクリート構造物の表面写真を送ると、写真上にひび割れ箇所を表示して送り返してくれます。AIが様々な事例を機械学習しているので、正解率はナント80%も。無料のWebサービスも公開されました。
2017年8月1日
ロボットが物をつかんだときの反力をグローブを介してオペレーターに伝えるフォースフィードバック付き遠隔操作システムを大成建設が開発しています。力加減をIoT化し、AIによる自律施工も目指しています。
2017年7月28日
メガネ型ウェアラブル端末で現場に出入りする車両のナンバープレートを撮影するとテキスト化し、車両データベースと照合してくれます。カメラ操作は音声で行うので、ハンズフリーで入退場管理ができます。
2017年7月27日
大林組は先日、開催した記者懇談会で同社の最新技術を紹介するパネル5枚を展示しました。その内容はi-Construction、ロボティクス、BIM、AI、風力発電と、すべて建設ITに関係していました。
2017年7月19日
高層ビル工事で、資材を各階の作業場所まで自動的に運び、鉄骨や梁の溶接、天井や床の仕上げを自動的に行うシステムを清水建設が開発。2018年に関西の高層ビル工事で導入します。省人化効果は70%以上です。
2017年7月7日
ドローンや水中ロボを使って、現場をまず4k画像に記録し、コンピューターの力を使って効率的に問題点を発見する点が、従来の目視点検と180度違います。今後はAIで問題の予兆も管理することを目指します。
2017年7月4日
ドクターパトで撮影した路面の画像から、AIを使った画像処理によりひび割れ個所を自動的に発見します。その結果、作業時間は従来の5分の1まで削減されました。年配者には懐かしい「ファジィ理論」も活用。
2017年6月21日
人の通行量やイベントなどのビッグデータをもとに、AIで空調制御やエレベーターの運行、清掃業務などを最適に制御する実験が、東京・日本橋で行われます。日建設計総研、NTT、三井不動産が参加しています。
2017年6月13日
八千代エンジニヤリングは河川の護岸コンクリートの劣化部分を、AIで自動検知することに成功、人間並みの精度を確認しました。ブレインパッドの「機械学習／ディープラーニング活用サービス」を活用しています。
