特許ウォッチ

公開番号2025034220
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-13
出願番号2023140476
出願日2023-08-30
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
出願人清水建設株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類E21D 9/093 20060101AFI20250306BHJP(地中もしくは岩石の削孔;採鉱)
要約【課題】過去の操作実績を示す実績データが学習データとして適切であるか判定する。
【解決手段】シールド掘削機における過去の操作実績を示す実績データであって、指示値と現在値と操作方向とが対応づけられた実績データにおける指示値と現在値との誤差、当該誤差の変化量である勾配、及び前記実績データにおける操作方向の関係に基づいて、前記実績データを学習モデルに学習させる学習データとして用いることが適切であるか判定するための簡易物理モデルを生成する簡易物理モデル生成部、を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
シールド掘削機における過去の操作実績を示す実績データであって、指示値と現在値と操作方向とが対応づけられた実績データにおける指示値と現在値との誤差、当該誤差の変化量である勾配、及び前記実績データにおける操作方向の関係に基づいて、前記実績データを学習モデルに学習させる学習データとして用いることが適切であるか判定するための簡易物理モデルを生成する簡易物理モデル生成部、
を備える情報処理装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記簡易物理モデル生成部は、前記誤差に対応する第１軸、及び前記勾配に対応する第２軸を含む特徴量空間を前記簡易物理モデルとして生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記簡易物理モデル生成部は、前記特徴量空間に、前記実績データにおける操作方向をプロットした前記簡易物理モデルを生成する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記簡易物理モデル生成部は、前記特徴量空間において、特定方向に操作方向を修正することが適切である特定領域にプロットされた前記実績データのうち、操作方向が前記特定方向とは異なるものの割合を、前記実績データを前記学習データとして用いることが適切であるか判定する指標として算出する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記特徴量空間において、特定方向に操作方向を修正することが適切である特定領域にプロットされた前記実績データから操作方向が前記特定方向と異なるものを除外した前記学習データを生成する学習データ生成部をさらに備える、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記特徴量空間において、特定方向に操作方向を修正することが適切である特定領域にプロットされた前記実績データにおける操作方向が、前記特定方向と同じ前記実績データをデータ拡張させた前記学習データを生成する学習データ生成部をさらに備える、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項７】
コンピュータが行う情報処理方法であって、
簡易物理モデル生成部が、シールド掘削機における過去の操作実績を示す実績データであって、指示値と現在値と操作方向とが対応づけられた実績データにおける指示値と現在値との誤差、当該誤差の変化量である勾配、及び前記実績データにおける操作方向の関係に基づいて、前記実績データを学習モデルに学習させる学習データとして用いることが適切であるか判定するための簡易物理モデルを生成する、
情報処理方法。
【請求項８】
コンピュータに、
シールド掘削機における過去の操作実績を示す実績データであって、指示値と現在値と操作方向とが対応づけられた実績データにおける指示値と現在値との誤差、当該誤差の変化量である勾配、及び前記実績データにおける操作方向の関係に基づいて、前記実績データを学習モデルに学習させる学習データとして用いることが適切であるか判定するための簡易物理モデルを生成させる、
プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
シールドマシンの掘進において、ＡＩ（機械学習）を利用して掘進の方向を定める推進ジャッキの操作を予測する技術がある。例えば、特許文献１には、指示値や現在値などの方向データに掘進すべき力点の位置座標と対応づけた学習データを機械学習させることによって生成した推定モデルを用いて、力点の位置座標を推定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１９－１４３３８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、過去の操作実績を示す実績データの全てが、学習データとして適切であるとは限らない。不適切な実績データを数多く学習させてしまうと、推定精度が低い学習済モデルとなってしまうことから、実績データにおいて学習データとして適切なデータと不適切なデータとを区別できるほうがよい。このため、過去の操作実績を示す実績データが学習データとして適切であるか定量的に判定できる方法が望まれていた。
【０００５】
上述の課題を鑑み、本発明は、過去の操作実績を示す実績データが学習データとして適切であるか判定することができる情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様にかかる情報処理装置は、シールド掘削機における過去の操作実績を示す実績データであって、指示値と現在値と操作方向とが対応づけられた実績データにおける指示値と現在値との誤差、当該誤差の変化量である勾配、及び前記実績データにおける操作方向の関係に基づいて、前記実績データを学習モデルに学習させる学習データとして用いることが適切であるか判定するための簡易物理モデルを生成する簡易物理モデル生成部、を備える。
【０００７】
本発明の一態様にかかる情報処理方法は、コンピュータが行う情報処理方法であって、簡易物理モデル生成部が、シールド掘削機における過去の操作実績を示す実績データであって、指示値と現在値と操作方向とが対応づけられた実績データにおける指示値と現在値との誤差、当該誤差の変化量である勾配、及び前記実績データにおける操作方向の関係に基づいて、前記実績データを学習モデルに学習させる学習データとして用いることが適切であるか判定するための簡易物理モデルを生成する。
【０００８】
本発明の一態様にかかるプログラムは、コンピュータに、シールド掘削機における過去の操作実績を示す実績データであって、指示値と現在値と操作方向とが対応づけられた実績データにおける指示値と現在値との誤差、当該誤差の変化量である勾配、及び前記実績データにおける操作方向の関係に基づいて、前記実績データを学習モデルに学習させる学習データとして用いることが適切であるか判定するための簡易物理モデルを生成させるプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、過去の操作実績を示す実績データが学習データとして適切であるか判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
実施形態にかかるシールド掘削機１０を説明するための図である。
実施形態にかかるシールド掘削機１０を説明するための図である。
実施形態にかかる情報処理装置３０の構成を示すブロック図である。
実施形態にかかる実績データ記憶部３４に記憶される情報の例を示す図である。
実施形態にかかる簡易物理モデルＭＬを生成する処理を説明するための図である。
実施形態にかかる簡易物理モデルＭＬの例を示す図である。
実施形態にかかる簡易物理モデルＭＬの例を示す図である。
実施形態にかかる情報処理装置３０が行う処理の流れを示すフローチャートである。
実施形態にかかる情報処理装置３０が行う処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許