橋の揺れを強化学習で軽減ーLaboro.AIと大林組が建設物の揺れ制御に強化学習を活用

AI開発のLaboro.AIが大林組との建設物の揺れを制御することを目的としたAI 開発の取り組みにおいて、従来よりも高い効果で揺れを制御することに成功したと発表しました。

Laboro.AIは、大林組に対し、建物揺れ制御に関する研究開発において、機械学習の手法の一つである強化学習を用いたカスタム AI を開発・提供。従来の制御システムよりも高い効果で揺れを制御することに成功したとしています。

制振技術による振動制御は大きく受動的な制御法であるパッシブ制振(TMD:Tuned Mass Damper)と、能動的な制御法のアクティブ制振(AMD:Active Mass Damper)に分けられます。このプロジェクトは、アクティブ制振に AI を活用したものです。

この取り組みは、建設物の揺れを制御するために、建物の中に設置される重りの動きをAIで制御させることによって、従来よりも揺れにくい環境を目指しています。

Laboro.AIは、機械学習エンジニアが物理演算にもとづくシミュレーション環境を構築し、シミュレーター上で効果が高い制御の法則を獲得、東京都清瀬市に位置する大林組技術研究所内に作られた橋を実験場として使用し、実際に人が歩いた歳の進藤を制御対象として検証を行いました。

実際の結果では、2万回に及ぶ実験を繰り返し実施しました。1回のシミュレーションは３秒単位で実施し、下の図の青い線が橋の揺れを、赤い線がAIによって制御された重りの具起きを表しています。

重りの動きによって、上家の揺れが早い段階で低減され、AIが効率的に制御力を発揮していることがわかります。

また、シミュレーション環境での結果を橋の制御システムに転用し、実際に人が歩いたときの振動の違いを検証した結果が下の図です。グラフの山が小さいほど、人が揺れを体感しにくいことが示されています。

非制振(図中の黒線)：何も制御を施さない状態
従来手法(図中の緑線)：従来手法の AMD による制御
AI 制御(図中の赤線)：今回の強化学習による AI モデル。

図を見てみると、非制振の状態で、揺れが最大となる4Hzあたりの周波数の揺れで、強化学習によるカスタムAI（赤）が最も小さく位置していることがわかり、これまで以上に揺れが感じられにくい環境をAIが作り出したことがわかります。

「強化学習」は、機械学習の学習方法として知られる「教師あり学習」「教師なし学習」に並ぶ学習手法の一つ。これまではゲームを始めとする限られたシミュレーション環境での活用が中心であり、物理的なビジネス現場への応用は難しいと考えられていました。

この取り組みにおいて、強化学習による AI の実装成果を見出せたことは、AIのビジネス活用に新たな可能性を切り開くものとして大変意義のある取り組みでしょう。

今回の成果は、将来様々な振動制御への応用・あらゆるリアルタイム機械制御への応用・日本のグローバルニッチトップ産業への展開が見込まれています。

Laboro.AIは、「効く、AI を」をコンセプトに、オーダーメイドの AIソリューション「カスタム AI」の開発・提供を事業とする企業です。アカデミア（学術分野）で研究される最先端の AI・機械学習技術のビジネスへの実用化をミッションに掲げています。業界に隔たりなく、さまざまな企業のコアビジネスの改革を支援しており、その専門性から支持を得る国内有数の AI スペシャリスト集団です。

これまでアマゾンウェブサービスジャパン株式会社、株式会社IDOM、エーザイ株式会社、NTTコミュニケーションズ株式会社、株式会社NTTPCコミュニケーションズなど、数多くの企業が導入しています。

Laboro.AIは今後、大林組とともにさらなる研究開発を進めます。また、機械学習技術を用いたオーダーメイド AI ソリューション『カスタム AI』をより多くの産業の企業様に導入することを目指すとともに、すべての産業にイノベーションを創出するパートナーとして引き続き精進していくとしています。