本実証実験では、鉄道車両や線路の4K映像を撮影し、5G網内のクラウド基盤において人工知能（AI）におけるディープラーニング（深層学習）でリアルタイム解析した後、すぐに遠隔監視室に配信する。5Gを活用したリアルタイム4K映像配信において、高速AIディープラーニング解析を実現するのは国内初とのこと。
本システムにより、リアルタイムで精度の高い遠隔・自動監視を実現し、鉄道インフラ維持管理の効率化や、旅客・鉄道係員の安全性の向上を目指すという。また、横須賀市が地方自治体の視点で、公共インフラの維持管理への活用可能性の検討に参加することで、全国の「鉄道以外のインフラ」への技術の応用も検討するとしている。
映像を取得し、解析後に配信するまで わずか1.5秒以内
本実証実験は、通常時と災害時を想定し、遠隔監視システムを検証する。通常時の監視は、固定4Kカメラで車両台車を撮影し、ひび割れがないかを解析・監視。一方で、災害時の監視は、ドローン4Kカメラで線路を撮影し、倒木などの障害物がないか解析・監視する。
また、通常時は車両の遠隔・自動監視による安全性向上、災害復旧時は線路の遠隔・自動監視により鉄道係員の安全確保と業務負担軽減を目指すという。
解析・監視にあたり、撮影した4K映像を5Gの大容量通信を活用してクラウド上に伝送し、クラウド上のAIが映像を解析して、異常を検出する。解析結果は5Gによってリアルタイムに配信し、遠隔地の管理モニターに表示される。
さらに、解析時に活用する高速AIディープラーニングの解析エンジンは、MEC（Multi-access EdgeComputing）クラウド上に構築。映像の取得から解析後の配信までの時間はわずか1.5秒以内を目指すという。これにより、インフラ維持管理業務への実装可能性を飛躍的に高めるとのこと。
なお、本実証実験は、総務省事業の「地域課題解決型ローカル5G等の実現に向けた開発実証に係るインフラ 分野におけるローカル5G等の技術的条件及び利活用に関する調査検討の請負」を、4者がコンソーシアムを組んで実施するもの。
人口減少と少子高齢化の影響から、社会インフラの維持管理における人手不足が将来的な課題になっており、鉄道事業者も同様の課題を抱えているという。本実証実験では、中央復建コンサルタンツの知見とドコモの技術を掛け合わせることで、効率的なインフラ維持管理システムを実現し、産学官連携を通じて多業種への技術展開を図るとしている。
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京急電鉄 AIで放置物を自動検知し、羽田空港第1・第2ターミナル駅のテロ防止を目指す
京急電鉄は過去にも、AIを活用した取り組みを発表している。
同社は8月5日に、羽田空港第1・第2ターミナル駅にテロ防止対策のため、放置された物をAIで検知するシステム（アイテック阪急阪神株式会社製）を導入した。
AIと連動する防犯カメラがさまざまな角度から撮影した映像をもとに、AIが形状や放置された時間などを読み取り、放置物か否かを判断する。検知した場合は、自動的に駅事務室で警報を発報。必要に応じて、駅係員や警備員が駆け付けて対処し、危険物と判明すれば警察に通報する。
そのほか、詳細は以下の記事をチェックしてほしい。