JR東日本・理化学研究所など、線路設備モニタリング装置にAIを導入

日本線路技術、JR東日本、理化学研究所は、JR東日本と理化学研究所がAIのディープラーニングモデル(DLM)を開発し、JR東日本と日本線路技術(NSG)がこのDLMを活用して線路設備モニタリング装置にAIを適用すると発表した。


日本線路技術(NSG)は、線路設備モニタリング装置で撮影した画像から線路設備の不良箇所を抽出している。現在、不良箇所の抽出にあたって自動判定と目視確認を行っているが、自動判定は線路設備の多くを占める比較的単純な構造の箇所に適用する一方、レール継目部のような構造が複雑な箇所はスタッフが直接確認しているとのこと。目視確認に多くのスタッフを配置しながら、抽出に多くの時間を要することが現状の課題とされる。

今回開発されたDLMは、正常な設備と不良がある設備の画像を学習させたAIであり、DLMを活用することで、画像の中から良否判定の対象となる設備を検出し、設備種別ごとに良否判定を行う。従来の自動判定でも継目ボルトの脱落やゆるみの判定は行えたが、DLMが対象とする設備においては、レール継目部周辺部の状態やレールボンドの状態等についての判定も可能となる。


DLMを導入することで、さまざまな線路設備の不良箇所を自動で抽出することが可能になり、抽出した不良箇所のみスタッフの目視で確認を行うため、作業時間の削減が期待できる。想定される作業時間削減効果は、1カ月で約100時間になるという。（木下健児）