开发一个使用 AI 实现工作自动化和优化的系统 -AI 创建隧道施工计划并优化开挖控制 -

演示要点

〇协同进化组合优化计算技术人工智能开发系统并将其应用于隧道施工
〇AI自动创建盾构隧道施工方案并优化机器控制
〇​在地下隧道建设工程（兵库县）中引入，以在城市地区安装主要排水道（雨水沟）人工智能盾构机开始自动运行

总结

V体育工学研究生院信息工程系加藤翔平教授（NITech人工智能研究中心主任）领导的研究小组最近开发了一种用于“协同进化组合优化”的计算技术和人工智能系统，该系统利用受生命进化启发的计算程序来优化社会和工业中的所有任务。我们将该技术应用于清水建设项目之一的盾构隧道施工（注1）的施工规划，并开发了“施工规划支持AI”。它是作为该公司正在推广的下一代隧道施工系统AI施工合理化系统的组成部分引入的，并应用于东京的公路隧道施工工作，并通过模拟验证了该系统的有效性。图1显示了施工规划支持AI输出施工作业中最复杂的三维曲线的70环（约80 m）路段的分段分配（注2）和机器开挖计划。我们以实际施工现场为模型，继续进行算法研究，对于长度为414 m、242个环段的道路施工隧道模型，我们仅用了25分钟就得出了满足约束条件的开挖方案。该系统将在清水建设公司的主要溢洪道建设项目（兵库县）的施工现场引入，初步挖掘完成后，将于 2022 年 3 月开始使用人工智能的盾构机自动操作。

图1施工计划支持AI的挖掘计划输出屏幕

在未来与清水建设公司的联合研究中，我们计划通过将施工计划支持人工智能与该公司开发的挖掘作业支持人工智能相结合来完成下一代隧道施工系统，并旨在通过将数据与自动测量系统链接来进一步提高盾构施工的生产率，从而实现盾构施工的自动化。此外，加藤教授的研究小组还将把协同进化组合优化的计算技术横向拓展到其他广泛领域，并推进可应用于物流运营、制造业生产计划和人员配置优化等社会实施的研究和开发。

研究背景

在涉及优化社会和工业各类工作的现实问题中，如建设和生产计划、物流配送、人员配置等，表达优化目标的变量元素（维度数）数量极大，连续变量元素和离散变量元素混合存在，需要满足的要求（约束）往往很复杂。针对此类问题，虽然之前的研究独立研究了处理离散变量的组合优化、考虑需满足的要求的约束优化以及处理大量维度问题的大规模优化，但对于组合处理这些问题的研究却很少。

研究内容/结果

在这项研究中，我们改进了粒子群优化（PSO）的计算算法（注3），使其不仅可以处理连续变量，还可以处理离散变量，进而发明了协同进化组合优化（εCCICPSO）的计算系统和程序，它考虑了多重约束，将优化目标分解为问题，将局部优化与协作高度结合。我们将这项发明应用于清水建设公司的建设项目之一的盾构隧道施工的施工规划，并开发了“施工规划支持AI”。

施工规划支持AI系统　盾构开挖就像一场游戏，利用受生命进化启发的计算程序生成最佳施工方案。人工智能这是一个模拟程序。对于给定的规划线，人工智能设定的试验条件，如如何控制盾构机在弯曲地段的运行、管片的分配等进行模拟开挖，并采用开挖轨迹相对于隧道几何形状的误差、盾构机与管片与开挖地面的干涉程度等评价指标对结果进行评分。如果试验过程中挖掘误差超过允许值或者盾构机与管片有可能发生干涉，则试验此时结束，重置试验条件并执行新的模拟。人工智能进化并学习应该选择什么条件才能获得高分，最终的解决方案是显示出无法进一步增加的最高分数的计划。具体来说，我们将盾构隧道施工方案分为管片配置、盾构机千斤顶控制（水平/垂直）、中心弯控制（水平/垂直）五个问题，并通过单独探索变量因素并相互强调来优化整体问题（图2）。

图2 盾构隧道施工规划支持AI计算概览

　

东京公路隧道工地的施工规划支持人工智能并展示了其功能。建设规划支持人工智能是3描述维度曲线的最复杂的线性区间70大约环80如何在盾构机后机身与22440_22485|m路段的航段之间分配航段和45适当间隙约毫米的开挖计划15中创建计划分钟（图 1）。这是远远超过熟练盾构工程师的表现。传统上，对于复杂的线性区间，70如果您尝试计划戒指1大约需要一周时间，而且无法预测通关情况。另外，有关地段的开挖土方量，按原计划施工9622.3由于使用该系统的优化模拟，是㎥9469.2致㎥2%经计算可以减少。这不仅减少了施工剩余土，而且最大限度地减少了超挖，减少了地体与管片之间的间隙，提高了隧道施工后的安全性。

未来展望

与清水建设公司联合研究的建设规划支持人工智能、公司开发的挖掘作业支撑人工智能的集成，我们计划完成下一代隧道施工系统，通过将数据与自动测量系统链接来进一步提高盾构施工的生产率，并实现盾构施工的自动化。此外，我们还将横向扩展协同进化组合优化计算技术到其他广泛领域，推进可应用于物流运营、制造生产计划、人员配置优化等社会实施的研究和开发。

术语表

（注意1) 盾构施工法：在城市地区开挖软土地基或地下空间的隧道施工法。隧道壁由称为“盾构”的管子临时支撑，在挖掘工作面时，通过将盾构逐一推进，在盾构后面建造隧道墙。

（注意2) 段：构成隧道壁的弧形块（由钢筋混凝土、钢材、铸铁等制成）。它是在工厂预先制造好，然后运输到施工现场，隧道本体就是隧道的横截面。1句号 (1环)。在铁路和公路隧道中，1戒指5−10段组成，段的宽度（隧道纵向长度）为0.3−1.8米。

（注意3) 粒子群优化 (PSO)：群体智能的计算算法之一。它被建模为多维空间中具有位置和速度的一组粒子。群体中的粒子交换有关良好位置的信息，并在飞过太空时调整其位置和速度以找到最佳位置。

论文信息

论文标题：盾构隧道中基于合作进化 PSO 的路段分配
作者姓名：Koya Ihara、Shohei Kato、Hiroichi Masuda、Yasuyuki Singu
出版物名称：国际人工智能会议 IJCAI-2020 工业启发式搜索研讨会 (HIS2020)
发布日期：2021 年 1 月
网址：

国际专利申请

发明名称：协同进化组合优化系统和程序
发明人：加藤昌平、井原幸也
申请人：V体育官方网站
申请日期：2020 年 5 月 21 日
申请号：PCT/JP2020/20170（日本：专利申请 2021-520857）

相关链接

联系信息

研究相关

V体育工学研究科信息工学系/信息科学前沿研究所
NITech AI 研究中心主任 Shohei Kato 教授
电话：052-735-5625
电子邮件：shohey[at]nitechacjp

公共关系很重要

V体育企划公关科
电话：052-735-5647
电子邮件：pr[at]admnitechacjp

*请将每个 [at] 替换为 @。