AIは建設業界のステークホルダーにとって大きく可能性を広げます。設計から建設現場の管理、機械の操作に至るまで、プロジェクトのあらゆる段階で数多くのアプリケーションが存在します。特に、オフロード向けのAIは、安全性と操縦性を向上させ、稼働率を高めるための機械の装着を可能にします。ACTIA（アクティア）は、常にイノベーションを追求するために、AIをベースにした技術ビルディングブロックを開発しました。
ACTIAの建設・農業機械シリーズのECU（コントローラ）は、これらの技術を組み込む準備ができており、最終的にはドライバーレス機械を実現することができます。このようにして、AIは機械の自動化を加速させています。
これらの技術が今日の建設機械にもたらす可能性を見てみましょう。
AIはオフロード・ビークルにどのように適用されるのか？
AIとは、人間の認知機能を模倣する機械の能力の総称で、次のようなものが含まれます。
– 問題解決
– 構造認識
– 学習
AIは、データシーケンスを学習することによって、現在の特性をよりよく分析したり、将来の結果を予測したりすることができる一連の技術から構成されています。
言い換えれば、何百台もの機械のデータ履歴を学習することで、データフォーマット上の項目を検出したり、機械の故障を予測したりする方法を知っていたり、あるいは学習するソフトウェアの構成要素です。
そのため、画像、音声、動画、文書など、データ形式に応じてさまざまな用途があります。具体的には、T時点での機械の故障を予測するために、過去に確認された故障のデータベースを利用することができるユースケース推論です。また、機械は「温度が高すぎる」「電力が低すぎる」などの単純なルールで故障をまとめることができます。しかし、実際にはこれだけでは不十分です。
上記のような問題は、あらかじめ定義されたルールに基づいてモデル化することができないため、AIは、微調整や綿密なデータ分析、マシンラーニングと呼ばれる学習を通じて、グローバルに対応します。マシンラーニングでは、統計的な手法を用いて、特定なプログラミングをしなくても、コンピューターシステムがデータから「学習」できるようにします。システムに入力されたデータが多ければ多いほど、システムの信頼性が高まります。
バードビュー* 及びマルチ・オブジェクト・トラッキング（MOT）**
建設業界では、安全性が重要視されています。機械メーカーやACTIAのような電子部品メーカーは、ショベルやホイールローダー、ダンパートラックなどの機械を設計する際に、安全性を最優先に考えています。
建設現場が半自動化されるまでは、建設関連事業者のオペレータはAIを搭載した機械と一緒に、安全に作業をすることができます。
例えば、機械に設置されたカメラが、360°の視野、つまりバードビューを実現できます。この技術をマルチ・オブジェクト・トラッキング（MOT）技術と組み合わせることで、機械が独立して作業環境をマッピングすることができます。つまり、危険を自動的に検知し、コンピュータービジョン技術を用いて、機械のオペレータと機械の近くにいる人に警告を発することができるのです。
ACTIAは、MOTエコシステムのステークホルダーの１員として、MOTチャレンジにおいては、検出精度と速度の両面で高度な成果を上げています。ACTIAのエンジニアは、マシンラーニングモデルを用いて、リアルタイムに歩行者を検出するカメラシステムを開発しました。この概念実証は、もともと公共交通機関での乗客カウントを目的としたものですが、ACTIAグループが事業展開をしている他の市場にも応用できます。例えば機械の周囲の死角を継続的に監視して、3D環境を再構築することも可能です。
このシステムは、多数のオリジナルターゲットを識別し、それらを分類することができ、人と機械の行動範囲内にある他の種類の障害物とを区別することができることです。こういったシステムは、建設現場のような事故が発生しやすい場所で役立ちます。
スマートセンサーの役割
より正確な運転の実現
AIアプリケーションは、安全上の理由だけでなく、精度や運転支援を目的として、機械と周囲の環境との相互作用を支援します。
何十年もの間、油圧機能には電子機器、センサー、アクセサリー、自律制御装置が搭載されてきました。
これらのスマートセンサーは、機械が周囲の環境の中で自動的に移動できるために役立ちます。
例えば、センサーは複数の場合で運転支援を実施します :
– 通路をつくるために完璧な直線を走る
– 技術的なネットワークを設置するために特定の深さの溝を掘ることができるよう、掘削機の操作を容易にする
– Uターンアシストにより、180°ターンするために必要なハンドル操作の回数を減らす等。
予知保全の実現
センサーを活用して、オイルの品質、温度、振動、稼働率などの情報を収集することもできます。学習アルゴリズムにより、ユーザーは故障が発生する事前に不具合を検知することができます。これは、予防的メンテナンスへの重要なステップとなります。AIとの組み合わせにより、予測型ITが現実のものとなりつつあります。マシーンラーニングを活用して機械の不具合を予測するという強力な新しいアプローチです。
コストパフォーマンスに優れた建設現場を実現するめのAI
AIやデータを活用するのは機会の生産率を向上させる方法でもあり、労働力不足といった課題の解決にも役立ちます。機械メーカーの中には、下記のような反復的で困難な作業を作業員よりも効率的に行う半自律型の建設機械を開発しているステークホルダーがいます。
– コンクリート打設
– レンガ壁作り
– 溶接や解体作業
オペレータが事前に仕様を設定するだけで、自律型建設機械が反復的な作業を行うことが現実のものとなりました。建設業界は仕事の難しさから人材確保に苦労している中で、建設現場にとっては明らかに時間の節約になります。
現在、地上作業や土工作業は、専門家が定義した仕様に基づいて半自動のブルドーザーが行い、建設現場の地盤を整えることができます。これにより、作業員は建設作業や付加価値の高い作業に集中することができ、プロジェクトの完成までの時間が短縮されます。
ACTIA製のECUは、AIを取り入れる準備ができており、最新世代のオフロード車用車載コントローラシリーズ「ACTI-WAYS」は、さまざまな技術を取り入れるように設計されています。その中でSPUシリーズは過酷な環境に適しています。ACTIAは、コマンド＆コントロールユニットの開発戦略を継続しており、ドライバーレス・ビークル向けのスーパーコンピューターの開発も進めています。
これらの技術的構成要素を使いこなすことで、多くの未開発のアプリケーションに可能性をもたらします。
将来的には、自律的に動く機械がAIを活用して、建設現場の過酷さ、安全性、生産性を同時に実現するようになるでしょう。
*360° ビジョン
**複数物体の追跡
