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...

本研究グループは、大阪府茨木市の中心市街地に2023年に開業した文化・子育て複合施設「おにクル※1」を事例に、GPSの人流ビッグデータ※2を用いて、複合施設の開業が周辺エリアにおける市民の滞在行動に与える影響を分析しました。その結果、おにクルを利用した市民グループは、茨木市中心市街地における週あたりの滞在回数※3が有意に増加したことが明らかになりました。一方で滞在密度の増加は、中心部全体に均一に広がるのではなく、特定のエリアに選択的に集中していることが確認されました。本研究成果は、2026年4月3日に国際学術誌...

農業ロボットの開発には大量のデータが必要ですが、その多くはこれまで果実の位置や成熟度を人が一つ一つラベル付けするなど手作業で作成されており、手間と時間がかかるという課題がありました。本研究グループは、トマト収穫ロボットのAI学習に必要なデータセット（画像とラベル）を仮想環境※内で自動生成する新たな手法を開発しました。本手法は、現実環境（農園）で取得した情報をもとに農業現場を仮想環境に再現し、その中で現実に近い画像を多様に生成できます。さらに、果実の位置や成熟度などのラベルも自動的に作成できるため、AI学習用データセットを短時間で効率的に構築することが可能です。...

大阪公立大学大学院現代システム科学研究科の遠藤 崇浩教授、総合地球環境学研究所の谷口 真人特任教授、カナダのUniversity of Victoria、スウェーデンのUppsala Universitetの共同研究グループは、日本における震災経験を踏まえ、災害用井戸の普及状況や、災害時に使用するための井戸の位置情報共有などの普及策について調査し、研究論文で報告しました。また、地下水が地震だけでなく洪水、干ばつ、山火事などの災害後にも役立つ資源であることを、アメリカ合衆国や南アフリカ共和国などの海外における災害事例をもとに紹介しました。さらに、地下水は「安い（Inexpensive...

日本の高度経済成長期に建設された多くの港湾インフラは、建設後50年以上が経過し、老朽化が深刻な社会問題となっています。特に、常に海水や風に晒される港湾の岸壁は劣化が早く、定期的な点検が不可欠ですが、従来の手法は専門家による目視点検が中心で、多大なコストと時間がかかるうえに、点検技術者の不足という課題も抱えています。大阪公立大学大学院情報学研究科の吉田 大介准教授らの研究グループは、高価な産業用ドローンを使うのではなく、地方自治体などでも導入しやすい市販の小型汎用ドローンと、AIの一種である深層学習（ディープラーニング）を組み合わせ、港湾岸壁を対象とした新しいひび割れ自動検出システム...

日本のニュータウンは、都心部で働く人々のベッドタウンとして開発されました。しかし、ニュータウンに住む人々は、高齢者になり、定年退職をし始めており、都心部に行く必要性が無くなりつつあります。大阪公立大学大学院生活科学研究科 都市科学研究室の加登 遼講師は、泉北ニュータウンを事例に、位置情報ビッグデータ※1を用いて住民の生活エリアと訪問場所を分析しました。その結果、高齢者はニュータウン内で生活する傾向にあること、また泉北ニュータウン内の医療福祉施設やアメニティ施設への訪問割合が高いことが分かりました。本結果は、ベッドタウンとして開発されたニュータウンを、ヘルシーニ...