2022年度公募
seeds-2428 -
【近畿】
低コストとAIによる建築物の戦略的次世代3Dモデリングシステムの開発
VISIONビジョン
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VISION
ビジョン
容易かつ効率的な既存建築物の3Dモデリングによる建築デジタル汎用化
USE CASE
最終用途例
建築物の維持管理・運用段階で活用でき、施設管理、資産管理及び改修などで応用可能
USE CASE 01設備更新や改修、施設の利用状況把握、事業計画などでの環境データ活用
APPLICATION
設備更新や改修、施設の利用状況把握、事業計画
設備更新や改修などの投資・実施判断などの正確性・適正性の向上、施設の利用状況把握による資産の有効活用、情報の蓄積により施設そのものを事業計画に活用可能なデータベースとして活用
USE CASE 02避難シミュレーション、光熱水費予測、レイアウト変更などでの環境データ活用
APPLICATION
避難シミュレーション、光熱水費予測、レイアウト変更
災害時の避難シミュレーションおよび実施計画立案などの充実化、光熱水費の予測可能性向上、レイアウト変更などの事前検討の効率化
USE CASE 03部材などのリコール、各種シミュレーション、日常的なマネジメントなどでの環境データ活用
APPLICATION
部材リコール、シミュレーション、日常マネジメント
設備や建築部材などのリコール時に該当箇所把握の迅速化、種シミュレーションへのBIMの活用、日常的なマネジメント業務の自動化・省人化
STRENGTHS
強み
本研究は約1000倍安価な計測システムと最新のAI技術により効率的な3Dモデリングを低コストで実現
STRENGTHS 01
人件費、設備費の削減によるサービスの提供容易化
Yang Tian, et. al, Automatic Feature Type Selection in Digital Photogrammetry of Piping, doi: /10.1111/mice.12840
TECHNOLOGY
テクノロジー
安価なRGB-Dセンサを用いる小型計測システムと深層学習の融合により、リアルタイムでの自動BIM構築
PRESENTATION
共同研究仮説
関連データセットの構築
共同研究仮説01
データの定義方法及びそれに関連したデータの提供方法の考案
データの継続的活用と収集に伴う問題の解決
主に今まで収集したデータをどのように活用するかを目的として研究を行う。具体的な内容としてはデータの分類、データの形式の定義が必要となる。また研究のためのデータの提供方法の考案も重要となる。特にデータのプライバシー保護やセキュリティー関連について研究を進めることが必要となる。
共同研究仮説02
ビジネスモデルによるビッグデータ蓄積の実現
斬新なビジネスモデルを考案し、データの収集を一般化
容易かつ安価な設備が可能となるため、専門知識がないユーザが現場で関連データを収集することにより、大幅なコスト削減と市場拡大が可能となる。しかし、どのようにこのような斬新なビジネスモデルを提案するかが研究の内容となる。
EVENT MOVIE
イベント動画
RESEARCHER
研究者
田 陽
信州大学 大学院総合理工学研究科
工学専攻 情報数理・融合システム分野
（准教授）
工学専攻 情報数理・融合システム分野
（准教授）
経歴
2018年 学位取得（博士(工学)、立命館大学）
2018年 立命館大学理工学部ロボティクス学科 特任助教
2020年 立命館大学理工学部ロボティクス学科 助教
2024年 信州大学大学院総合理工学研究科 工学専攻 情報数理・融合システム分野（准教授）
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