AI無人機守護老舊隧道，提升安全與效率

隨著都市地下高速公路的建設與維護需求日益增加，韓國土木工程與建築技術研究院（KICT）開發了一項名為「生成式AI檢測技術」的創新解決方案，旨在應對老舊隧道逐漸增多的問題。然而，能夠管理和檢測這些隧道的專業人員卻日益減少，因此，結合IT技術的實用措施成為當務之急。

開發高效能的AI模型通常需要大量的訓練資料，但在實際應用於維護現場時，卻面臨資料稀缺和現場適應性的挑戰。深度學習模型雖然需要大量資料，但由於混凝土表面剝落或鋼筋外露等損壞場景並不常見，因此難以取得足夠的資料。為瞭解決這一問題，研究團隊轉而採用小資料學習，利用少量現場影象進行訓練，而非依賴大量混凝土損壞影象。

在KICT地質工程研究部門的沈勝博博士帶領下，研究團隊開發了一項「智慧型」AI檢測技術，克服了現有技術的侷限性，專門用於老舊隧道的安全檢測。這項技術的最大亮點在於，即使資料量有限，它也能合成出僅在老舊基礎設施中才能看到的獨特混凝土損壞場景。與以往僅能處理現場資料來檢測裂縫的方式不同，這項新開發的生成式AI能夠生成與實際影像幾乎無法區分的精細資料。AI可以在24小時內合成10,000張混凝土損壞影象，並透過基於現場影片資料的適應性技術，有效解決了資料稀缺問題，同時降低了訓練成本。

這項AI技術還與自主無人機結合，成功在實際大型隧道中完成現場驗證。隧道檢測中最關鍵的部分是天花板，目前工人通常使用高空作業車進行視覺檢測，但這種方法存在可靠性和安全性的隱憂。然而，與LASTMILE公司合作開發的無人機，利用200M級長距離室內定位感測器，能夠在隧道內自由導航，誤差僅為20公分。這項技術有望有效替代執行危險任務的人力。

沈博士表示：「這項研究打破了AI應用需要大量訓練資料的刻板印象，實現了『如果沒有資料，就創造資料』的新概念。」他期待這項技術能為整個建築領域的AI應用開拓新的可能性。

這項技術的應用不僅提升了隧道檢測的效率，更大幅降低了人力風險，為未來基礎設施的維護提供了更安全、更智慧的解決方案。