Hiện nay, ở Nhật Bản, các con đường, cầu, đường hầm, sông, cống rãnh, bến cảng, vv được xây dựng trong thời kỳ kinh tế tăng trưởng cao đang bị lão hóa Về nguồn cung cấp nước, ước tính mỗi năm xảy ra hơn 20000 sự cố rò rỉ, hư hỏng nước, số lượng cơ sở hạ tầng xã hội vượt quá thời hạn sử dụng ngày càng tăng, đặt ra vấn đề xã hội Do đó, lần này chúng tôi sẽ giới thiệu các nghiên cứu điển hình mới nhất nhằm giải quyết vấn đề cơ sở hạ tầng xã hội cũ kỹ bằng AI

Hạ tầng xã hội được xây dựng hơn 50 năm đang được mở rộng

Theo tài liệu của Bộ Đất đai, Cơ sở hạ tầng, Giao thông và Du lịch, ước tính đến tháng 3 năm 2040, tỷ lệ cơ sở hạ tầng xã hội đã được xây dựng trên 50 năm sẽ xấp xỉ 75% đối với cầu đường bộ, khoảng 52% đối với đường hầm, khoảng 65% đối với cơ sở quản lý sông, khoảng 41% đối với đường ống nước và khoảng 68% đối với cơ sở hạ tầng cảng

(Hình 1) Tỷ lệ vốn xã hội đã được xây dựng trên 50 năm tính đến tháng 3 năm 2023 (Nguồn: Bộ Đất đai, Cơ sở hạ tầng, Giao thông và Du lịch)

Tuy nhiên, việc phát triển các cơ sở hạ tầng xã hội này tốn rất nhiều tiền, đồng thời lại có sự sụt giảm và thiếu hụt đội ngũ kỹ thuật đã trở thành một vấn đề xã hội lớn đối với chính quyền địa phương Bộ Đất đai, Cơ sở hạ tầng, Giao thông và Du lịch đã tuyên bố rằng điều quan trọng là phải giảm chi phí bảo trì và gia hạn, vốn dự kiến ​​sẽ tăng trong tương lai, bằng cách chuyển từ "bảo trì phản ứng", tức là các biện pháp được thực hiện sau khi xảy ra sự cố trong cơ sở, sang "bảo trì phòng ngừa", tức là các biện pháp được thực hiện trước khi xảy ra sự cố Do đó, trong tương lai, điều quan trọng là phải sử dụng công nghệ AI và ICT để thực hiện các nhiệm vụ một cách hiệu quả trong việc kiểm tra và bảo trì hàng ngày Trên thực tế, chính quyền địa phương đang nâng cao hiệu quả và đạt được kết quả bằng cách áp dụng các giải pháp sử dụng công nghệ tiên tiến

Máy ghi âm lái xe phát hiện hư hỏng đường

12 đô thị trong khu vực Osaka/Senshu (Thành phố Kishiwada, Thành phố Izumiotsu, Thành phố Kaizuka, Thành phố Izumisano, Thành phố Izumi, Thành phố Takaishi, Thành phố Sennan, Thành phố Hannan, Thị trấn Tadaoka, Thị trấn Kumatori, Thị trấn Tajiri, Thị trấn Misaki) sẽ được ra mắt vào tháng 3 năm 2025 Vào ngày 31, Bảo hiểm Mitsui Sumitomo, Pacific Consultants và Trường Cao học Đại học Osaka của Kỹ thuật đã ký thỏa thuận liên quan đến nghiên cứu về quản lý bảo trì bằng cách sử dụng máy ghi lái xe/quản lý đường bộ

Thỏa thuận này nhằm mục đích sử dụng máy ghi lái xe của Bảo hiểm Mitsui Sumitomo để thu thập dữ liệu hư hỏng đường trong khu vực Senshu thông qua phân tích hình ảnh bằng AI và Trường Kỹ thuật sau đại học của Đại học Osaka và các Chuyên gia tư vấn Thái Bình Dương sẽ phân tích và kiểm tra dữ liệu này, dẫn đến việc tạo ra ``dự đoán về tình trạng xuống cấp của mặt đường'' và ``thiết lập các tiêu chuẩn quản lý''

(Hình 2) Tổng quan về “Dash Recorder Road Manager” (Nguồn: Mitsui Sumitomo Insurance)

``Dash Record Road Manager'' là dịch vụ sử dụng AI để phát hiện và phân tích các vị trí hư hỏng trên đường trên khắp Nhật Bản được chụp bởi máy ghi lái xe và tự động liên kết các điều kiện mặt đường để quản lý thống nhất trên đám mây, hợp lý hóa các hoạt động quản lý và kiểm tra đường Hệ thống này đã được giới thiệu ở hơn 40 chính quyền địa phương

Furukawa Electric cũng cung cấp loạt hệ thống quản lý bảo trì phụ kiện đường bộ ``Michiten'' Giải pháp này kết hợp ``công nghệ nhận dạng hình ảnh phụ kiện đường bộ'' của Zenrin Datacom sử dụng AI từ hình ảnh ghi ổ đĩa'' và ``hệ thống hỗ trợ kiểm tra phụ kiện đường bộ'' của Furukawa Electric sử dụng AR để tạo sổ cái cơ sở về các phụ kiện đường bộ cũng như quản lý và bảo trì chúng

Tại Thành phố Nikko, Tỉnh Tochigi, các xe tuần tra đã đi qua 1450 km đường trong thành phố và hoàn thành bảng kiểm tra 938 biển báo đường bộ bằng Michiten Snap Kết quả là, người ta đã chứng minh rằng thời gian cần thiết để tạo một bảng kiểm tra chứa các thông tin cơ bản như loại cơ sở, thông tin định vị, vị trí, ảnh toàn cảnh và bản đồ đã giảm xuống còn 1/10 so với chiến lược biển của con người

(Hình 3) “Quy trình xử lý của hệ thống quản lý bảo trì phụ kiện đường bộ (Nguồn: Furukawa Electric)”

Chẩn đoán các yếu tố hư hỏng và tình trạng cầu bằng AI

``Dr Bridge'' do Nihonkai Consultants và BIPROGY đồng phát triển, là một ứng dụng đám mây sử dụng AI để chẩn đoán tình trạng cầu và các yếu tố xuống cấp Bằng cách sử dụng AI để kết hợp dữ liệu hình ảnh đã đăng ký với dữ liệu đặc điểm kỹ thuật như thành phần cầu và độ rộng vết nứt, công nghệ được cấp bằng sáng chế độc đáo của công ty thực hiện học sâu để đạt được chẩn đoán cầu có độ chính xác cao tương đương với chẩn đoán của một kỹ sư lành nghề Bằng cách sử dụng công nghệ AI đã qua đào tạo, công ty đặt mục tiêu tự động chẩn đoán “các yếu tố xuống cấp” và “độ bền vững” của các cấu kiện bê tông cầu, đồng thời giảm bớt tình trạng thiếu lao động trong ngành quản lý và bảo trì cơ sở hạ tầng

(Hình 4) “DrBridge” (Nguồn: Nihonkai Consultant)

Thành phố Kanazawa dự kiến ​​sẽ giảm chi phí khoảng 25 triệu yên trong 5 năm và nó cũng đã được Thành phố Saitama, Thành phố Kumamoto và các thành phố khác áp dụng

Bản đồ thông tin vị trí 3D dưới lòng đất bằng radar xuyên mặt đất

Đối với các đường ống cấp nước, ống thoát nước khó kiểm tra vì nằm dưới lòng đất, giải pháp sử dụng radar ngầm đang thu hút sự chú ý Công ty TNHH Địa chất Oyo cung cấp "dịch vụ trực quan hóa dưới lòng đất" giúp hiển thị và lập bản đồ thông tin vị trí 3D chính xác của cơ sở hạ tầng ngầm dưới các con đường trong khu vực đô thị bằng cách sử dụng phương tiện thăm dò radar ngầm 3D được phát triển được trang bị radar ngầm và công nghệ phân tích AI của Hitachi

(Hình 5) "Dịch vụ quan sát ngầm" (Nguồn: Địa chất ứng dụng)

Dịch vụ này đồng thời thu thập hình ảnh đường bộ và mặt đất bằng GNSS và camera đa hướng, đồng thời cũng có thể liên kết với thông tin vị trí của các vật thể dưới lòng đất Radar có thể phát hiện độ sâu từ 0,5 đến 1,5 mét và tính đến tháng 3 năm 2024, nó đã được lắp đặt tại hơn 30 địa điểm trên toàn quốc, bao gồm chính quyền địa phương, công ty khí đốt và nhà máy

Hitachi, Ltd và Thành phố Sendai đã tiến hành nghiên cứu chung về "dịch vụ trực quan hóa dưới lòng đất" giúp trực quan hóa và quản lý tập trung thông tin vị trí ba chiều của các vật thể dưới lòng đất trong lĩnh vực thoát nước bắt đầu từ năm 2021 và đã được xác minh rằng công việc thu thập, tổng hợp thông tin cũng như điều chỉnh số giờ công trong các hoạt động thông thường có thể giảm khoảng 50 đến 70%

Tính toán rủi ro rò rỉ nước bằng dữ liệu vệ tinh

Tenchijin, một liên doanh không gian được JAXA chứng nhận, cung cấp Cục Nước Không gian La bàn Tenchijin, một hệ thống kinh doanh quản lý rủi ro rò rỉ đường ống nước sử dụng dữ liệu lớn về không gian cho chính quyền địa phương và các công ty cấp nước

Cục Nước Không gian lấy thông tin về đường ống nước và lịch sử rò rỉ từ chính quyền địa phương Công ty bổ sung dữ liệu thu được từ vệ tinh, dữ liệu mở, dữ liệu điều tra dân số, vv vào dữ liệu này và phân tích dữ liệu này bằng AI để xác định các khu vực có nhiều khả năng xảy ra rò rỉ nước nhất Dựa trên thông tin này, chính quyền địa phương có thể cải thiện tỷ lệ thu ngân sách bằng cách tiến hành điều tra rò rỉ và sửa chữa chuyên sâu ở những khu vực có khả năng xảy ra rò rỉ nước Cục Nước Không gian cũng có các chức năng GIS cơ bản, như hiển thị thông tin đường ống nước, chức năng bản đồ và chức năng in

(Hình 6) Mẫu "Cục nước không gian la bàn Tenchijin" (Nguồn: Tenchijin)

Giải pháp này đã được Cục cấp nước thành phố Fukushima, Cục cấp nước thành phố Maebashi, Cục cấp nước của Cục doanh nghiệp thành phố Aomori, Cục phát triển đô thị thành phố Seto, Ban cấp nước và các cơ quan khác áp dụng