本研究グループは、小型汎用ドローンで撮影した港湾岸壁などの港湾施設画像を対象に、誤検出を抑えてひび割れ点検の信頼性を向上させるAIフレームワークを開発しました。港湾施設の表面には漂流ごみや汚れなどが多く存在し、従来のAIではこれらをひび割れと誤検出する場合が多く、点検作業の自動化における課題となっていました。本手法では、物体検出と異常検知※1を組み合わせた二段階処理により、誤検出を安定的に低減することが示されました。本研究成果は、2026年5月7日に国際学術誌「Geomatics」にオンライン掲載されました。発表のポイント港湾岸壁のド...

大阪公立大学大学院工学研究科 航空宇宙工学分野小木曽 望教授らは、経験的な積層順序制約を考慮した上で、開口部のある複合材料積層板の引張強度を最大化する積層構成を求めるために、ベイズ最適化フレームワークと、関連する主観的ベイズ更新モデルを提案しました。本研究では、まず、ベイズ最適化の枠組みにおいて、少数の実験結果を用いて引張強度を積層パラメータ空間で近似します。その近似強度を最大化する積層構成を求めるために、遺伝子修復戦略を含む効率的な遺伝的アルゴリズムを用いて、積層制約条件を満たす最適設計解を求めます。そして、近似モデルを効率的に更新するために、追加の強度試験の代わりに忠実度の低い...