JR九州、AI活用で線路点検を自動化–ボルトの緩みなどを検出・判定

今回は「JR九州、AI活用で線路点検を自動化–ボルトの緩みなどを検出・判定」についてご紹介します。

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本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 九州旅客鉄道(JR九州)は、AI技術を用いて線路点検の自動化を推進している。線路を歩いて点検する従来の方法と異なり、厳格な鉄道安全要件を満たしながらも点検速度、コスト、精度の向上を図る。

 JR九州は新幹線の運行会社として高い安全性が求められ、入念な線路点検を定期的に行う必要がある。その効率と精度を向上させるために、Tokyo Artisan Intelligence(TAI)が提供するソリューションを採用し、高速画像処理や高度なAI機能を活用して、ボルトの緩みをはじめとする線路に関するさまざまな問題を検出、判定している。

 線路点検ソリューションの中心には、時速12マイル(約19km)で線路を点検するカートに取り付けられたビジョンコンピューティングボックスがある。このボックスには、前後のデータや画像を処理するAIエンハンス機能のためにFPGAベースの「AMD Kria K26 System-on-Module(SOM)」を搭載した高速カメラが備わっている。

 Kria K26 SOMは、DDRメモリー、不揮発性のストレージデバイス、セキュリティモジュール、アルミニウム製のヒートスプレッダーを備えたカスタムビルドの「AMD Zynq UltraScale+ MPSoC」を統合した、コンパクトで複数の要素と機能を1つにまとめた組み込みプラットフォームである。

 AMDでは、鉄道は自然環境の中に設置されるため、日々変化する自然条件に合わせてKria SOMを更新できる能力は極めて重要であり、将来の投資にもつながるとしている。

 JR九州 新幹線部工務課課長代理の坂口和弘氏は、「TAIとAMDの新しいソリューションにより、従来の線路点検の効率を向上させることができた。将来的に機能を拡張していくことで、点検効率のさらなる向上を期待している」とコメントしている。

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