JAL・クレスコ、医療AIの画像認識技術を使った「航空機エンジン内部検査ツール」開発

日本航空（JAL）とクレスコは12月20日、医療AIを利用する画像認識技術を活用した「航空機エンジン内部検査ツール」を開発すると発表した。

航空機エンジンの内部には、ジェット燃料を燃焼させて得る高温高圧ガスのエネルギーを回転軸に伝えて、推進力を得るための動翼である部品の「タービンブレード」が何百枚もの存在する。JALでは工業用内視鏡を使用して検査を行っているが、ブレードの1つ1つの故障リスクを見分けるには整備士の長年の経験とそれに基づく技術が求められていた。

こうした背景を受け、JALとクレスコでは、クレスコが眼科医療で実績のある画像認識AI技術や機械学習で使用されるニューラルネットワークを応用した「エンジンの内部画像を見やすく処理し、かつ過去の画像データと比較するなどのエンジン内視鏡検査支援ツール」の共同研究を、JALのオープンイノベーション拠点「JAL Innovation Lab」を起点に2019年4月から実施。

そして、研究結果を基に開発したプロトタイプの検証で、整備作業でのツールの機能と将来的な活用性を評価できたことに加え、データを蓄積することで故障予測の実現性が確認されたことから、今回、航空機エンジン内部検査ツールの開発を正式に決めた。

今後は、タービンブレードの詳細な検査記録をデータベース化し、より精密な内視鏡検査に取り組む。同時に、開発したツールを日々の検査で蓄積された情報や運航中に収集するエンジンデータと融合させることで、不具合の発生を予測して事前に整備処置を行う予測整備につなげることを目指す。

IoTNEWS編集部

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