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受賞

2026年8月18日

2026年　デジタルツイン・DX作品賞を受賞

技術研究所地盤グループの片山係長と、九州大学の笠間教授の共著による論文「深層混合処理地盤の FEM 解析結果を用いた機械学習によるサロゲートモデルの構築」が「2026年　デジタルツイン・DX作品賞」を受賞しました。
本賞は、土木学会構造工学委員会 AI・データサイエンス論文集編集小委員会が主催する賞です。「AI・データサイエンス論文集」において、デジタルツインやDXに関連した論文・作品のうち、学術・実践への貢献が期待される優れたJ-STAGE Data登載作品に贈られます。

本研究は、レベル3信頼性設計法の実務適用で課題となる、FEM解析におけるモンテカルロ・シミュレーションの膨大な計算コストを削減することを目的として、機械学習によりサロゲート（代替）モデルを構築するというものです。

汎用的なモデル構築には様々な条件下における大量の解析データが必要となるため、本取組みへの関心を高め多くの人を巻き込むきっかけとして、本研究で用いた機械学習用のデータをJ-STAGE Dataに登録しました。

近年、DB方式やECI方式の導入に伴い、ゼネコンにも高度な設計技術が求められています。当社は、今後も最先端技術の研究開発と実務適用を推進し、高度な設計・施工技術をもって、建設業界全体の生産性向上と豊かな社会の構築に貢献してまいります。