電磁散乱波形の AI 識別による層状媒質の空隙有無判定

抄録

人工知能(AI)による電磁散乱波形の識別はリアルタイムに応答でき、注目を集めている。コンクリート壁を層状媒質に看做し、AIを用いた材質推定に関する研究・開発が行われているが、層数が増えると波形の複雑化、教師データ量の増加によりAIの学習が著しく難しくなる。今回はコンクリート壁内部のひび割れ(空隙)の有無を推定することに照準を合わせ、教師データの量を抑えたニューラルネットワークの学習について報告する。