生成AIを活用した山岳トンネル切羽評価AIのクラス不均衡対応手法の検討

抄録

近年，山岳トンネルの切羽評価にAIを活用する事例が増えており，特に切羽画像を用いた分類が注目されている．しかし，学習データのクラス不均衡によりAIの分類精度が低下する課題がある．本研究では，クラスの不均衡に対応するために，生成AIを活用して重み付き交差エントロピーを導入し，人工ニューラルネットワーク（Artificial Neural Network）の学習を実施した．その結果，従来手法と比較して一部の評価項目で分類精度の向上が確認され，生成AIによるデータ補正の有効性が示唆された．一方で，特定の評価項目において精度の低下も見られ，改善の余地がある．本研究は，クラス不均衡への対策として生成AIを活用する手法の可能性を示し，AIの自社開発における新たなアプローチとして期待される．