信州大など、災害調査ロボ用ＡＩ開発−現場で学習・認識

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  現場で学習する画像認識ＡＩのイメージ。左上がロボの撮影映像、右上が画像認識して色分けした画面、下が操作画面（信州大提供）

信州大学学術研究院工学系の山崎公俊助教とアーノード・ソービ研究員らは、災害調査ロボット用の画像認識技術を開発した。ロボットが撮影した映像をリアルタイムに学習認識し、要救助者がいそうな場所を絞り込んだり、操縦者に注意喚起できる。捜索時の見逃し防止や救助作業の記録などに提案する。

災害は起きる前に現場のデータを手に入れにくく、人工知能（ＡＩ）が事前に学習して画像認識することが難しかった。そこで現場でリアルタイムに学習できるＡＩを開発。捜索と並行してカメラに映るものを「壁」や「衣類」などと登録するとその場でＡＩが認識できるようになる。

従来は学習に必要なデータ量が多く、計算時間がかかっていた。今回たたみ込み自己符号化器というＡＩ技術を開発。学習をしながら１秒当たり数回のリアルタイム認識ができるようになった。ロボットや救助犬が装着したカメラの映像で、注意すべき対象を強調して見逃しを防げる。

がれきの材質や表面のぬれの認識にも成功。ロボットが滑りやすい場所を避けられるようになった。災害対応のほかインフラ保守や農林水産業など屋外で使うロボットに応用していく。