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画像による予測は先行技術があるけれど、音響も学習させているのが面白い。(確かに僕もミキサーから出る音で中身のコンクリートの状態は予想できるが、なかなか言語化しては説明し辛い)
ちなみに「硬さ」というワードからおそらく連想される性質は頑強さ、丈夫さだと思うけど、コンクリートではこれは圧縮強度に相当する。
これは試験室内で取得したデータに、施工や現場環境による変動を考慮していくらか安全側に余裕を持たせた値を採用するのがふつう。
勘違いされがちだけれど、鉄筋コンクリート構造は耐力のかなりの部分をコンクリートではなく鉄筋に依存しており、強いコンクリートを使えば建物や構造物が強くなるかと言われればそんな単純でもない。
地震国の日本では建物はめちゃくちゃに強いわけだけど、このためには鉄筋をたくさん入れるのが手っ取り早く、コンクリートを強くするというアプローチはあまり経済的ではない。
ただし鉄筋はマッチョマンみたいなもので力持ちだが病気にはとても弱く、すぐに劣化しがち。
これを守ってあげているのがコンクリートで、簡単に言えば強アルカリで鉄筋が錆びるのを守ったり、鉄筋に悪さをする酸素やら水やらから守ってあげている役割が大きい。
そう考えると結局、強いコンクリートほど悪さをするヤツらから鉄筋を守ってくれるので、長生きする丈夫な建物や構造物を作れると言うのは真実。
なんの話だったっけ。
それで、マッチョマンの鉄筋がギチギチに入っているのが日本ではふつうで、このためにはコンクリートは軟かくなければいけない。
軟らかい、とはつまり、コンクリートがまるで液体みたいに流動性をもち、鉄筋や型枠のわずかな隙間にもすんなり入ってくれることが大事。
この指標になるのが「スランプ」と呼ばれる試験値で、コンクリートの流動性を測る指標になる。
ただしこれは現場や試験室で人力により測る値であり、そもそも多少の誤差(あるいはゼロとは言えないであろう忖度)を含む値。
必ずしも科学的な、あるいは中立的でない指標をAIでどこまで評価できるか、というところが難しいのだと思う。
普段、水みたいに低粘度のものしか扱ってないので、高粘度の、それも刻々と物性が変化していくような材料を制御できてるだけでもう凄いなと感じる訳ですが。
稼働してる設備の音を聞いて異常を検知してくれるシステムもありますしね、音を定量的に捉えられるかどうかも大事なんだなと思いながら読みました。
ずいぶん前に溶接のミスを音で判断するアルゴリズムを開発しました。スパーク(火花)は一瞬なので映像で捉えるのは難しいのですが、音だと40kHz以上でも簡単に測定できるのがポイントでした。
今後、マルチモーダルな認識AIが増えて応用範囲が広がる予感がします。
おひさしブリーフ