Quantitative evaluation of the smectite content of samples with different origins using deep learning with hyperspectral data in the visible to near-infrared range
本研究は、畳み込みニューラルネットワークをはじめとするディープラーニングモデルが、760–950 nmの範囲におけるスペクトル特徴を活用することで、ハイパースペクトルVNIRデータにおけるスメクタイト含有量範囲を正確に分類できることを実証しており、その知見は、地質学的起源が岩相よりもスペクトル特性に大きな影響を及ぼすことを示していることから、地盤工学、資源探査、および廃棄物処分場の選定における応用への重要な可能性を提示している。
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山中のトンネルが掘り進められる深い地下では、岩石自体の安定性が、その中に建設される構造物の生死を分ける重要な問題となる。一部の岩石には、スメクタイトと呼ばれる特定の種類の粘土鉱物が含まれている。この鉱物が大量に存在する場合、それは水分を含むと膨らむスポンジのように機能し、トンネルの壁をひび割れさせたり、道路を変形させたり、あるいは地滑りを引き起こしたりするほどの凄まじい圧力を及ぼす。数十年にわたり、エンジニアは岩石のサンプルにどれほどの膨張性粘土が存在するかを測定するために、実験室でのテストに頼ってきた。これらの従来の方法は正確ではあるものの時間がかかり、結果が出るまでに数日を要することも少なくない。ペースの速い建設現場において、ラボからの報告書を待つことは、重要な安全上の決定を遅らせたり、トンデルの崩落前に補強を行うための好機を逃したりすることを意味する場合がある。これまで長年の課題となっていたのは、より迅速な方法、すなわち、地質学の学位や研究所への移動を必要とせず、掘削現場のすぐ傍らでエンジニアに岩石の危険度を即座に伝える方法が存在するかどうかであった。
清水建設と北海道大学の研究チームは、高度なイメージング技術と人工知能を組み合わせることで、この問いに答えるための大きな一歩を踏み出した。彼らは、人間の目には見えない「可視光から近赤外線」と呼ばれる光の範囲に着目した。人間の目は非常に狭い色の帯しか捉えられないが、ハイパースペクトルカメラは、より広い範囲にわたる何百もの微妙な色合いを捉えることができ、鉱物の独特な化学的指紋を明らかにすることができる。研究者たちは、日本における二つの全く異なる地質学的環境から岩石サンプルを集めた。一つは熱と蒸気によって変質した九州の山岳トンネルの火山岩であり、もう一つは自然な埋没と圧力によって数百万年かけてゆっくりと変化してきた北海道のトンネルの堆積岩である。彼らはこれらの岩石を粉末状にし、標準的なX線回折法を用いて、正確ではあるが時間のかかる手法でスメクタイトの含有量を正確に測定した。その後、同じ粉末に対してハイパースペクトルカメラを用いて撮影を行い、スペクトル全体にわたって光が鉱物にどのように反射するかを捉えた。
研究チームは、光のパターンとスメクタイト含有量の関係を学習させるために、コンピュータプログラム、具体的には「畳み込みニューラルネットワーク」と呼ばれる一種の人工知能を訓練した。目標は、コンピュータが新しい岩石サンプルを見て、その光のシグネチャーを分析し、どれだけの膨張性粘土が含まれているかを正確に予測できるかどうかを確認することであった。結果は有望であったが、極めて重要なニュアンスを明らかにした。コンピュータが、学習に使用した岩石と同じ地質学的家系に属する岩石に対してテストされた場合、高い精度を発揮し、ほぼすべてのケースでスメクタイト含有量を正しく特定できた。しかし、研究者が全く異なる地質学的起源を持つ岩石を解析するよう同じコンピュータに求めたところ、その性能は大幅に低下した。火山岩において大量のスメクタイトを示唆する光のパターンは、堆積岩におけるものとは異なっていたのである。この研究は、岩石がどのように形成されたかという歴史、すなわちその「起源」が、岩石の種類そのものよりも、その光のシグネチャーに強い影響を与えることを示唆している。人工知能は、760から950ナノメートルの間における光の反射の特有の増加に注目することで、スメクタイトを特定することを学習した。この範囲では、この粘土の存在によって岩石がより明るく見えるようになる。
この手法が実世界で機能することを証明するために、研究者たちは建設現場に直接設置できるポータブルな暗室を製作した。彼らは、遠く離れた研究所に何も送ることなく、現場で岩石サンプルを採取し、粉砕し、必要な光のデータを取得できることを実証した。本研究は、この技術が地球上のあらゆる種類の岩石に対応できる普遍的なツールにはまだなり得ないものの、特定の地質学的文脈においては強力な新能力を提供することを結論づけている。もしエンジニアが取り組んでいる岩石の起源を知っていれば、このディープラーニング・システムを用いて、危険なレベルのスメクタイトが存在する場所を即座にマッピングできる。これにより、トンネルを補強するか、あるいは設計を変更するかといった即時の判断が可能になり、変形が目に見える形になるずっと前に、補強や設計変更を行うことで安全を確保できる。本研究は、岩石の起源が持つユニークな光の指紋を理解することで、遅くて複雑な分析を、迅速な現場評価へと変えることができることを示しており、足元に隠されたリスクの管理方法を変革しようとしている。
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