AIシステムが航空写真からのアスベスト検出に革命を起こす

開発した画期的な AIベースのシステムは、建物の屋根におけるアスベストの検出方法とモニタリングプロセスの実施方法を一変させるでしょう。ディープラーニングとコンピュータービジョン技術を基盤としたこの革新的なアプローチは、一般的に入手可能なRGBリモートセンシング写真を分析することで、安価で拡張性の高いソリューションを提供し、このような重大な問題への対処を可能にします。

従来の限界を克服するAI

従来のアスベスト対策では、時間と費用のかかるハイパースペクトル画像撮影が必要だったため、大規模な導入は困難でした。UOCのチームは、航空写真測量サービスの利用が世界中で増加しているため容易に入手できる高解像度RGB画像を使用しています。開発中のシステムは、再利用されたVNIR画像とNIR画像を補助情報として活用することに重点を置いています。

「RGB画像を用いてAIを生成するという特殊性とコスト効率の良さから、私たちの手法は非常に効率的です」と 、UOC（オックスフォード大学）の複雑系グループ（CoSIN3）の主任研究員であるハビエル・ボルゲ・ホルトホーファー氏は説明する。さらに、この高解像度航空画像は米国をはじめとするほとんどの国で無料で入手できると付け加えた。

研究者たちは、カタルーニャ地図地質学研究所が所蔵する数千枚の航空写真を基にシステムの構築に着手した。ディープラーニングモデルは、アスベスト含有屋根の強度的な屋根打ち込みパターンのパターン、色、質感、構造特性を、アスベスト含有屋根から抽出するようにmaticに学習された。

多面的なアプリケーション

チーム は 徹底した検証フレームワークを活用しました。実際、一次テストでは画像データセットの20%が使用されました。結果は非常に良好で、AIシステムは屋根のアスベスト検出において80%以上の精度を達成しました。

このシステムの汎用性は、大都市、工業地帯、沿岸地域に限定されるものではなく、都市部、産業、分離帯、現場など、あらゆる場所で活用できます。当局は、公共および民間の建物からアスベスト含有材料を安全に除去するための包括的な調査にこのシステムを活用できます。

現在、アスベストの建築用途は多くの国で規制され、禁止されていますが、それでもなお国際的に大きなリスクをもたらしています。世界保健機関（WHO）は、数種類の肺がん、胸膜腫瘍、肺線維症に関連する死亡例を10万人以上登録しています。

カタルーニャ州では、建物内に残存するアスベストの量が、アスベスト繊維セメント換算で400万トン以上と推定されており、これは衝撃的です。当局は公共建築物におけるアスベスト除去を2028年、民間建築物におけるアスベスト除去を2032年までに完了させる期限を設定しており、この問題は早急に解決する必要があります。

AIシステムは都市部や工業地帯において高度な能力を発揮していますが、専門家はより多様な環境を網羅することで訓練基盤を拡大する必要があるとdentしています。既存のモデルは都市中心の傾向があるものの、農村部と都市周辺部の両方の環境において、より多様なデータを提供しています。