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安価で安全な手法による鉄道インフラの保守管理システムの構築にむけて

Daedalus株式会社はMER MEC JAPANと共同で進める「人工知能（ＡＩ）を用いた鉄道線路上の損傷自動検知システム」の開発においてモノづくり補助金への提案申請を行い、採択されました。本補助金を利用し定期的な鉄道沿線のメンテナンスの省人化と安全性確保の実現に取り組んでいきます。

　　　

世界の鉄道インフラは定期的な人手による保守管理が行われることにより、鉄道インフラの安全が維持されています。

しかし、メンテナンスの大部分は手動の検査によって行われているため膨大な時間とコストを鉄道会社が負担しなければなりません。

また、検査担当者の経験や能力、疲労度、当日の環境光の状態などから欠陥の中には検出が難しい場合があり、例えばレールの破損の場合、人手による検査では0.5mm以下の厚さのひび割れを見逃す可能性があります。

これらの課題に対し、MER MEC JAPANとDaedalusでは互いの強みと本補助金を利用し、定期的な鉄道沿線の手作業によるメンテナンスの省人化を目指します。

MER MEC JAPANからは、ヨーロッパでの鉄道インフラのメンテナンスに既に採用されている、同社のトラックビジョンシステム V-CUBEから得られる画像や3D点群データを提供します。Daedalusからは保有する深層学習による画像処理技術を提供します。

これらを組み合わせることにより、鉄道レールの表面、締結部、枕木、スラブ軌道上の様々な欠陥や故障を、リアルタイムに且つ高精度に検出可能な自動保守管理システムの研究開発を行い、日本の鉄道会社に販売を行っていく計画です。