風力タービン試験と状態監視
状態監視システム（CMS）は、風力タービンの構造と部品の安定性を確保する方法です。HBKが提供するCMSは、ひずみゲージ、変位センサ、加速度計、傾斜計で測定中の機械的応力を特定することを意味します。
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橋梁などの重要な社会インフラ構造物を極端な自然災害からどのように保護するかを議論する際、必ずと言ってよいほど地震への対応が重要なテーマとなります。AIは、地震力に対する構造物の応答を検知し、解析し、さらには予測できるのでしょうか？答えは間違いなく「はい」です。しかし、そこには一つ重要な注意点があります。
最新の構造ヘルスモニタリング（SHM）プラットフォームは高い汎用性を備えており、加速度計やジオフォンをはじめとする各種センサーのデータを取り込むことができます。しかし、地震時の構造挙動の解析は、構造工学において最も複雑な課題の一つです。この課題に適切に対処するためには、データのみに依存するAIモデルだけでは本質的に十分ではないことを認識する必要があります。
地震による力は、構造物に対して極めて非線形かつ非常に複雑な応力を発生させます。当社は、University of Michigan-DearbornおよびUniversity of California, San Diego (UC San Diego)との長年にわたる共同研究を通じて、こうした複雑な構造応答を捉えることができる高度な予測モデルの開発に取り組んできました。。
この研究を通じて、データ駆動型AIだけに依存するアプローチには大きな限界があることが明確になりました。これらのモデルは、基盤となる物理現象への理解を組み込まない限り、構造物の挙動をすべて生データから学習しなければなりません。地震に対する構造物の応答を高精度に予測できるモデルを学習させるためには、膨大な量の高品質かつ希少な地震データを収集する必要があります。このようなモデルを実用的な信頼性レベルまで高めるには、何年にもわたるモニタリングと多額の投資が必要になる場合があります。
この課題に対する解決策は、これまでに蓄積されてきた膨大な工学的知見を活用することです。確立された工学原理と物理ベースの構造モデルを人工知能に直接組み込むことで、私たちはより強力なアプローチを実現できます。それが「Physics-Informed AI（物理法則を考慮したAI）」です。
AIと物理法則を組み合わせることで、これまで実現が難しかった重要なブレークスルーが可能になります。
最後に、そしておそらく最も重要な点として、信頼性が高く、かつ物理的な意味づけが可能な予測を実現できます。
生成AIや大規模言語モデル（LLM）はコミュニケーションや情報活用のための強力なツールですが、それだけで複雑な物理・工学的課題を解決することはできません。地震対応型構造ヘルスモニタリングの未来は、高品質な計測データ、工学的な物理モデル、そして人工知能を融合し、それぞれを調和的に活用することで、重要インフラの安全性を確保することにあります。
This will bring together HBM, Brüel & Kjær, nCode, ReliaSoft, MicroStrain and Discom brands, helping you innovate faster for a cleaner, healthier, and more productive world.
