Tom Frode Hansen: Vi kan bygge tryggere tunneler med AI

Tom Frode Hansen, senioringeniør ved NGI, skriver i en pressemelding fra forskningsinstituttet om hvordan kunstig intelligens kan gjøre tunnelbygging tryggere og mer effektiv. Gjennom sitt doktorgradsarbeid har han utviklet maskinlæringsmodeller som kan forutsi farlige forhold i berget før man treffer dem.

I løpet av mange år på ulike prosjekter har Hansen erfart at mange avgjørelser i tunnelbygging fortsatt bygger på erfaringsbaserte og ofte subjektive vurderinger. Samtidig samler moderne boremaskiner inn tusenvis av målinger i minuttet – såkalt MWD-data – som ofte bare lagres og ikke brukes aktivt til å ta beslutninger.

Ved hjelp av maskinlæringsmodeller kan MWD-data brukes til å si noe om hva som finnes foran tunnelveggen. Dataene blir omgjort til et slags digitalt fingeravtrykk av berget, og modellene sammenligner dette med tusenvis av tidligere tilfeller på sekunder.

«I stedet for å vente til raset kommer, kan vi handle før det skjer», skriver Hansen.

Ved å bruke maskinlæring gir vi ingeniørene et nytt verktøy som ikke erstatter dem, men som hjelper dem å ta bedre beslutninger. Resultatet er sikrere tunneler, mindre overforbruk av ressurser og lavere kostnader.

Fremtiden for tunnelbygging er digital, datadrevet og smartere, og kanskje viktigst: tryggere. Med kunstig intelligens kan vi «se gjennom berget» – før vi treffer det, skriver forskeren.