講演情報
[P012A [発表後半]]坑内掘り石灰石鉱山を対象とした鉱山デジタルツインおよび大規模言語モデルの連携についての検討
○黒澤 溫太1[学士課程]、Nursultan Magauiya1、竹内 大訓1、岡田 夏男1、大友 陽子1、川村 洋平1 (1. 北海道大学)
キーワード：
資源開発、デジタルツイン、採鉱、大規模言語モデル、生成AI
近年、鉱業業界では技術者の高齢化に伴い次世代への技術の継承が急務となっている。本研究は鉱山環境の空間データをサイバー空間上に再現した鉱山デジタルツイン構築および文章生成AIの一種である大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）の連携により熟練技術者の知識、経験のデジタル化とLLMによる採鉱計画の支援を最終目的とした研究を遂行している。本発表では坑内掘り石灰石鉱山である金平鉱山(岡山県)のデジタルツインを構築し、そこから得た多角的な情報を分析する知能としてLLMを連携、利用することを試みた。鉱山デジタルツインは坑道図面の3D CADモデルにLiDAR計測による坑道表面の高精度な点群データ、ドローンで撮影した地表画像から作成した地表面の３Dモデルを付加して構築した。さらに脈石を避けた採鉱の実現のため、ハイパースペクトルカメラ画像の解析から得た脈石分布も付与した。構築したデジタルツインにLLMを連携する手段として生成AIと外部リソースの橋渡しを行う標準規格であるMCP（Model Context Protocol)サーバーを使用した。これにより従来は現場技術者の知識と経験に依存していた岩盤力学的情報、脈石の分布などの分析をLLMによりデータに基づいて行うことが可能になった。