大規模言語モデルと画像セグメンテーションによる専門知識融合型土砂災害危険性判断手法
2023 年 4 巻 3 号 p. 507-514
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2023 年 4 巻 3 号 p. 507-514
近年，災害が頻発化・激甚化する中，迅速な応急復旧作業を行うため「協働AIロボット群」の開発と活用が期待される．特に河道閉塞現場では拡大崩壊等で二次災害が生じる可能性があり，無人建機はこれを自動回避する必要がある．ただし，災害現場におけるAI学習データは充分ではないという課題があり，本研究では，人間が言語化し蓄積した知識・経験をAIに連携させることで危険性を判断するフローを構築した．具体的には，Semantic Segmentationによる土砂災害現場の解析結果を定型文へ変換し，これを土砂災害についてFine-Tuningされた大規模言語モデル(LLM)に入力し危険性を判定した．本研究は，画像AI 技術や土木工学の知見と，近年急速に発展するLLMを融合するアプリケーション例を示す．
