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研究開発業務
概要
AI活用、3次元技術、計測技術、数値解析技術などの技術の研究・開発を通して商品開発、
受託解析などの実務部門の業務をサポートしています。
研究例
GISを利用した墓地位置確認システム。データから、あるいは地図上から各種データの表示・検索が可能です。位置案内だけでなく、管理業務、各種帳票印刷にも使用できます。
【３次元地盤情報表現システム】
【拡張スプライン計測表現】
【陰解法弾塑性計算ＦＥＭ】
【陰解法弾塑性計算ＦＥＭ】
AI事業について
人工知能は、今後の土木建設業界に多大な貢献をもたらす可能性を秘めています。弊社では、この可能性を実現化するために、人工知能を活用した研究に取り組んでいます。
これまでに、2017年からの2年間、土木研究所との共同研究を行いました。
この研究では、地すべり地形の可能性が高い箇所を予測する研究を行い、この成果を様々な学会で発表しました。
また、社内での研究だけでなく、共同研究や受託研究も行っています。
論文
AI・ディープラーニング
荒木光一，藤田達大，鬼村雅和（宇部興産コンサルタント），山縣宏紀（宇部興産コンサルタント），“深層学習によるボーリングコア画像からの岩種区分判定の基礎検討”，第57回地盤工学研究発表会，2022年7月
荒木光一，柏大吾，伊藤兎，関家史郎，山森一彦，櫻本智美（国立研究開発法人土木研究所），藤平大（国立研究開発法人土木研究所），“ディープラーニングによる航空レーザ測量データからの地すべり地形認識”，平成30年度土木学会全国大会 第73回年次学術講演会，pp.29-30，2018年9月
荒木光一，青木宏一（熊谷組），石濱茂崇（熊谷組），手塚仁（熊谷組），蒋宇静（長崎大学），“深層学習によるトンネル切羽の岩種判定の検討”，第18回情報科学技術フォーラム，pp.425-426，2019年9月 【ＦＩＴ奨励賞を受賞】
荒木光一，吉田龍史，田 中裕二，広瀬允佳，瀧本圭介，高橋浩貴，“大規模テキストを用いた土木用語を含む形態素解析用辞書の作成”，第44回土木情報学シンポジウム，pp.217-220，2019年9月
荒木光一，“Deep Learningの前処理と後処理で使うGDAL/OGR”，FOSS4G Tokai 2019，2019年8月
IT関連
荒木光一，新保泰輝（石川工業高等専門学校），柏大吾， 藤原大祐，鱸洋一，“ヘテロジニアスな分散処理環境における地理情報処理のための処理時間予測の検討”，平成28年度全国大会 第71回年次学術講演会，pp.1605-1606，2016年9月
地盤工学関連
・鱸 洋一，矢富盟祥：土／水連成陰解法計算アルゴリズムを用いたカムクレイ塑性体内き裂先端近傍応力場の有限要素解析，応用力学論文集，Vol.8，（印刷中），2005．
・鱸 洋一，矢富盟祥：陰解法弾塑性計算アルゴリズムを用いた圧縮荷重下に存在するき裂先端近傍応力場の有限要素解析，応用力学論文集，Vol.7，pp.597-606，2004．
・川島正樹，小西 満，平澤彰久，鱸 洋一，矢富盟祥：土留め施工における現場計測とＦＥＭ解析，土木学会第58回年次学術講演会概要集，pp.381-382，2003．
・鱸 洋一，大熊俊明，小西 満，小島義孝，矢富盟祥：陰解法弾塑性計算土／水連成有限要素法を
用いた土留め工の解析，土木構造・材料論文集，第18号，pp.143-152，2002．
計測関連
・小島義孝，松本信夫，平澤彰久，川島正樹，小西 満：スプライン計測法による準リアルタイム地中変位計測， 基礎工，Vol.33，No.9，pp.87-89，2005．
・川島正樹，平澤彰久，小西 満，小島義孝：スプライン計測法を用いた地すべり変位計測事例，第44回 地すべり学会研究発表講演集，pp.309-312，2005．
・川島正樹，平澤彰久，大熊俊明，小島義孝：B-スプラインを用いた地盤変位・構造物状態量の計測，土木学会リアルタイム災害情報検知とその利用に関するシンポジウム論文集，pp. 131－136，2004．
・川島正樹，平澤彰久，大熊俊明，小西 満，小島義孝：BS法計測における長体複合センサに関する研究，第43回地すべり学会研究発表講演集，pp.287-290，2004．
研究助成事業採択実績
28年度 総務省 戦略的情報通信研究開発推進制度（SCOPE）に採択
荒木光一 研究員（五大開発株式会社 技術研究所）と新保泰輝 助教（石川工業高等専門学校 環境都市工学科）が共同提案した研究課題が、
平成28年度総務省SCOPEの若手ICT研究者等育成型研究開発（中小企業枠）に採択されました。
研究課題
「ヘテロジニアスな分散処理システムにおける空間ビッグデータ処理の高速化技術の研究開発」
研究概要
近年、様々な空間データが取得できるようになり、地形解析やハザードマップ作成など様々な分野で利用されています。その一方で、空間データのサイズは増大し、いわゆるビッグデータ化しており、この空間ビッグデータの処理が非常に長くなっています。
そこで、本研究課題では、組織内の遊休なPCとクラウドを組み 合わせた高性能なGISで分散処理することで、空間ビッグデータの処理を短縮し、その処理結果を解析者により早く提供することを目的としています。
総務省の報道発表
総務省 北陸総合通信局の報道発表
http://www.soumu.go.jp/soutsu/hokuriku/press/2016/pre160520.html