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人工知能
原子力安全の知能化
AI渦電流欠陥識別自動化
NARIの委託を受け、原子力発電所の渦電流探傷技術（ECT）をAIで高度化。自動識別システムの構築により、検査の効率化と判定基準の統一を実現し、安全な運用に向けた強固な技術基盤を提供します。
プロジェクト類型
政府案件
開発カテゴリ
AI応用
プロジェクト背景
本システムは、原子力設備のECT技術をインテリジェントにアップグレードするために開発されました。 • 主要技術の応用： ECTは、原子炉の金属配管や蒸気発生器伝熱管の健全性検査に広く活用されています。 • 従来プロセスのボトルネック： 従来の手法は専門家の経験に依存しており、膨大な信号解析に多大な時間と労力を要し、人為的ミスも課題でした。 • デジタル化の動機： 検査データの急増に対応するため、機械学習と深層学習を用いて一貫性のある自動識別システムを構築しました。 • 技術力の蓄積： 異なるチャンネルや周波数帯の欠陥特徴を自動処理するAIシステムにより、負担軽減と国際競争力の向上を図ります。
プロジェクトの課題と詳細評価
本プロジェクトにおける主な技術的課題は、データ収集、モデル学習、自動化統合の3点です：
01
データ収集と分布の偏り
原子力関連データは極めて機密性が高く、取得には厳格な審査が必要です。また、欠陥サンプルが希少なためデータ分布が不均衡であり、AIの学習効率に影響します。
02
モデル学習の複雑さ
チャンネルごと（1, 3, 4, 5, P1-3）に信号特性が大きく異なるため、個別のモデル構築が必要であり、かつpA/pB/pCの3波段情報を統合して判定する必要があります。
03
自動化統合技術
既存ソフトウェアを制御し、ファイル開封、信号位置の特定、画像キャプチャ、レポート出力を自動化するメカニズムに、極めて高い安定性が求められました。
04
ノイズ環境の干渉
環境中の電磁干渉や設備振動によるノイズの中から、本物の欠陥を識別するためのAIモデルの堅牢性（ロバストネス）が試されました。
プロジェクト成果とクライアントフィードバック
効率的なAIモデル構築と自動制御プロセスの統合に注力しました：
AIモデル層 (TensorFlow)
CNNをベースにSequential設計を採用。畳み込み層、プーリング層、全結合層を組み合わせ、Early Stoppingにより学習品質を最適化しました。
自動制御層 (OpenCV)
GUI自動化と画像処理技術を融合。ファイル操作から結果出力まで、エンドツーエンドの自動化を実現しました。
システム安定性の最適化
前処理やノイズ除去を担う画像処理枠組みと、ユーザー操作を妨げないマルチスレッド構成により、安定した動作を確保しました。
技術実践とフレームワーク
段階的開発戦略
「単一チャンネルから多チャンネルへ」の原則に従い、特徴が明確なチャンネルから着手することで技術的リスクを抑制しました。
- 精密な開発管理
- 迅速なプロトタイプ検証
- リソースの最適化
非結合型アーキテクチャ
AI識別と自動化制御を分離した設計を採用。メンテナンス性を高め、それぞれの独立した拡張を可能にしました。
- 高い保守柔軟性
- 高拡張性アーキテクチャ
- 並行開発の利点
4段階の実装プロセス
データ前処理、特化型AI学習、自動制御設計、そしてシステム統合と現場テストまでを一貫して実施しました。
- フルリンク・エンジニアリング
- 専門化による精度向上
- 実地シナリオ検証
プロジェクト成果と価値
効率と精度の同時向上
欠陥識別の自動化により、検査効率を大幅に高めると同時に、判定結果の一貫性と信頼性を確保しました。
検査業務の標準化
検査員の負担を軽減し、業務の標準化を促進。原子力発電所の安全運転を支える技術的保障を提供しました。
スマート検査技術の蓄積
AIと自動化を統合し、核能研究所（NARI）に国際競争力のあるスマート検査技術を確立しました。
