解像度は電信柱1本1本と同じくらい細かいです。
「この テクノロジー 「NTTグループが過去の災害後に点検・修繕した設備データから災害パターンを学習したモデルを構築することで、正確な災害予測が可能になる」（同社）という。 「また、日本全国の公開データから予測できるため、施設の設置場所に関係なく予測が可能です。」
これまでのところ、次の 3 つのアルゴリズムがあります。
同社は、降雨量、標高、地盤の強さ、河川からの距離などの入力データを使用して、個々の電柱の損傷を 98% の精度で予測できると主張しています。
この数字は、水位変動や川幅などのデータから河川氾濫時の橋に取り付けられた管の90％であり、地域にどのような種類の管が埋設されているか、地震の最大地速などを把握することで、その数を把握することができます。パイプライン87km当たりの被害はXNUMX％の精度で予測できるという。
さらに、送電線や水道、ガスのパイプラインなど、日本のその他のインフラにも同様のAIを開発することを提案している。
成果は今年16月17～XNUMX日に開催されるつくばフォーラムで展示される予定