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量子コンピューティングとAIで建設現場の運搬計画を最適化

量子コンピューティングとAIで建設現場の運搬計画を最適化

グルーヴノーツと清水建設が実証、土木工事の生産性10%改善効果を確認

量子コンピュータ関連ビジネスを手掛けるグルーヴノーツは1月17日、土木工事の生産性向上を目的に、量子コンピュータなどのICT技術を活用してダンプトラックによる建設発生土(土砂)の運搬計画を最適化する実証を清水建設と共同で実施、効果を確認したと発表した。

高速道路やトンネル、ダムなど、土砂の搬出入量が膨大な建設現場では、運搬作業の効率が工事全体の進捗を大きく左右する。土砂の搬出入ルートが複数ある場合、ダンプトラックごとに当日のルートを固定して運搬していた。しかし、この方法では突発的な渋滞などへの対応が難しく、状況に応じたリアルタイムなルート選択が課題になっていた。

清水建設はこれまで、国土交通省が掲げる「建設現場の生産性20%向上」を目指す方針を受け、建設現場でICT技術を積極的に活用する多様な取り組みに着手。同社は最新技術の活用で運搬効率の課題を解決しようと、グルーヴノーツをパートナーに2020年3月から土砂運搬計画に関する実証プロジェクトを開始した。

同プロジェクトは土木工事でダンプトラックが土砂の搬出場所と搬入場所、一部は待機場所を経由して行き来する際、それぞれの場所での運搬条件や各ルートの混雑具合などを踏まえてタイムロスの最も少ないルートを導き出す。最適なルート計画は清水建設の工事現場で稼働するダンプトラック約40台に対し、グルーヴノーツの量子コンピュータを活用できるクラウドAIプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS(マゼランブロックス)」を用いて計算。

まず、ダンプトラックに搭載されたGPSのログデータを基に「MAGELLAN BLOCKS」でルートごとのダンプトラックの走行車数や速度、滞留時間、ダンプトラックと土量の稼働率等の分析を行い、顕著な低速運行エリアなど滞留状況を可視化。こうした滞留状況や運搬条件を考慮して、最適なルートを探索する量子コンピュータモデル(イジングモデル)を「MAGELLAN BLOCKS」で構築し、量子コンピュータマシンを通じて検証を行った。

その結果、走行台数を変えることなく1日当たりの運搬量を約10%増加できることを確認した。グルーヴノーツは建設現場の生産性向上に加え、SDGs達成につながるCO2排出量削減や渋滞緩和の効果も見込まれるとの見方を示した。

現在は、「MAGELLAN BLOCKS」でGPSデータやナビデータなどをリアルタイムに取得し、実際の道路交通状況を加味した最適なルートをドライバーに指示する走行実証を行っている。清水建設とグルーヴノーツは今後、ドライバーへのルート通知方法などについて検討し、本番適用に取り組む。

また、土砂の積載や排出場所の数がより多く複雑な運搬ルートを有する建設現場でも「MAGELLAN BLOCKS」の活用を進め、土木工事の生産性向上をより多くの現場で実現したい考え。

(画像はグルーヴノーツ提供)
(ロジビズ・オンライン編集部)

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