AIシステムが航空画像からのアスベスト検出を革命化

Universitat Oberta de Catalunya（UOC）の創造的な研究者によるゲームチェンジャー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監視プロセスの実施方法を変えます。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深層学習およびコンピュータビジョン技術に基づくこの革新的なアプローチにより、この重要な問題に対処できる、低コストでスケーラブルなソリューションが提供されます。

従来の限界を超えるAI

従来のアスベスト対策には、大規模な展開を困難にする低速で高価なハイパースペクトルイメージングが必要でした。UOCのチームは、世界中で航空マッピングサービスの使用が増加しているため、容易に入手可能な高解像度RGB画像を使用しています。開発中のシステムは、補助的な支援情報として再利用可能なVNIRおよびNIR画像に焦点を当てています。

「RGB画像を使用してAIを生成する際の専門性と費用対効果により、私たちのアプローチは非常に効率的です。“ UOCの複合系グループ（CoSIN3）の主任研究者であるJavier Borge Holthoeferはこれについて説明します。彼は、この高解像度航空イメージングが米国および他のほとんどの国で無料であることを付け加えます。

研究者たちは、カタルーニャの地図測地研究所から提供された数千枚の航空写真で構成された資料に基づいてシステム構築を開始しました。深層学習モデルは、アスベスト含有屋根の集中的な屋根打ち付けパターンと、そうでない屋根のパターン、色、質感、構造的属性を拾い上げるために体系的に訓練されました。

多面的な応用

そのようなチームは徹底的な検証フレームワークを利用しました。実際、画像データセットの20%が主要なテスト用に構成されていました。結果は非常にポジティブで、AIシステムは屋根のアスベスト検出において80%以上の精度レベルに達しました。

システムの多様性は、大都市、工業地帯、沿岸地域に限定されず、都市、産業、海辺、そして野外 wherever でも使用できます。当局は、公共および民間の建物からのアスベスト含有材料の安全な除去を追加する包括的な調査にこれを使用できます。

現在、建設におけるアスベストの使用は規制されており、多くの国で禁止されていますが、依然として国際的に大きなリスクを表しています。世界保健機関（WHO）は、いくつかの肺がんの種類、胸膜腫瘍、および肺線維症に関連する10万件以上の死亡事例を登録しています。

カタルーニャでは、建物内に残存するアスベストの量が400万トン以上のアスベスト繊維セメントと推定されているのは衝撃的です。当局は、公共建物におけるアスベスト除去の期限を2028年、民間建物を2032年と設定しており、この問題は即時の行動によって解決される必要があることを意味しています。

AIシステムは都市および工業地域で高度な機能を示していますが、専門家は、より多様な環境を含むことを確保することでトレーニングベースを拡大する必要性を特定しました。既存のモデルの都市中心の傾向にもかかわらず、彼らは農村および郊外環境の両方に対してより広範なデータのバリエーションを提供します。