送配電線の点検とメンテナンスは大手電力企業にとって重要な業務の一つだ。従来の点検・メンテナンス作業には以下のような問題があった。まず中国の送配電網は規模が大きく、作業員が点検を行うには仕事量が多くて負担が大きく、コストもかさんでいた。また送配電網の多くは山奥など人里離れたところにあり、悪天候に見舞われた場合、長距離にわたる大規模な点検作業には多くの危険がともなう。そして従来の点検方法では大量の画像から目視で数十～百種類にのぼる問題を読み取る必要があり、大きなタイムラグが発生するほか、多くの異常を見落とす危険性もあった。

土星科技は2017年の設立以来、上記の問題の解決のため尽力している。同社は電力企業にアルゴリズム、ソフトウエアプラットフォーム、データ分析、スマート検査デバイスからスマート端末までの一連の設備、ソフトウエア・ハードウエアが一体になったソリューションを提供。AIによる送配電網の異常モニタリングや電力会社従業員の行動に対するスマート分析、送配電網のスマートセキュリティモニタリングなどを実現している。

同社のソリューションは大きく2種類に分けられる。一つ目は送配電線のセキュリティ問題に対するソリューションで、高電圧線の鉄塔にあるカメラが撮影した画像の視覚認識と分析を通して送配電網の可視化を実現。24時間周辺環境をモニタリングし、異常があれば適宜警告を発する。

二つ目は鉄塔の欠陥に対するソリューションだ。ドローンの巡回で撮影した写真をクラウドサーバーにアップロードし、サーバーで視覚認識およびデータ分析をする。目視で写真を識別していた従来の精度が70%であるのに対し、同社のAIスマートアルゴリズムでは80％以上の精度を実現。問題になっていた割りピンの脱落も検知できる。

上述のAIソリューションの中核は視覚認識とAIアルゴリズム分析の精度だ。画像が大きく、対象は小さく、ノイズも多い。ピンやケーブル、ナット、碍子（がいし）など識別の対象は小さいが、安全上非常に重要な部品を識別するには高度のアルゴリズムが必要とされる。そのため十分なデータ量で訓練する必要があるが、セキュリティや無人運転などの分野とは異なり、送配電網に関連する有効なデータは多くない。

同社の創業者である陳双輝氏によると、土星科技は設立以来、電力部門やドローン開発企業と提携しており、データに関しては先発優位性がある。業務が成熟してから特別に構築したディープニューラルネットワークとAIソリューションはすでに商業利用が可能だという。

現時点で同社のソリューションは多くの電力関連企業やドローン企業に採用されている。同社の共同創業者である張飛飛博士によると、顧客からのフィードバックで不具合検知の識別精度が50%以上ならば実用化できるという。しかし多くのメーカーの小さい金具に対する問題検知の精度は20～30％にとどまっている。このような状況下で同社の製品が安定して80％以上の精度を発揮できる強みは大きい。

同社は今年下半期、コンピューティング能力を持つカメラと性能をアップグレードした不具合検知デバイスをリリースし、送配電網の安全管理という新しい分野に参入する計画だ。

（翻訳・山口幸子）

このため、中国の送電会社は、2009年からドローンを活用した送電線のメンテナンスの試行業務や実証研究に着手している。中国の国有企業はいずれも年度ごとに予算の一部をこの研究プロジェクトに計上しているが、 国有企業はこのプロジェクトに100％の成功を要求することはせず、かえって従業員が新しい技術にチャレンジするよう励ましている。従業員は子会社名義でも個人名義でも開発費用を申請できる。国営企業はさらに、技術の研究開発において国内外の民間企業とも提携している。ドローンは中国の送電会社の科学研究プロジェクトで導入が始まったのだ。

2014年頃になると、ドローン技術はだんだん成熟し、各送電会社は小規模なテスト段階へと移行する。ドローンは作業員の操作により送電鉄塔の上まで飛んで写真を撮影する。1回の飛行につき4～6台の鉄塔を巡回できるようになり、作業効率は格段に上昇した。2014年からは「国家電網（State Grid）」が10省でテストを開始し、山東省と武漢市にドローン検査基地を設置したほか、山東省菜蕪市に専門のドローン研修センターを建設した。各地の送電網巡回検査会社がドローンによるメンテナンスチームを組織し、製品の規格や人員編成、設備導入許可、ドローンのランク別体系、配属研修などドローン業務一式についての業務フローの作成を行った。

2009年から2014年まで、各送電会社はゼロの段階からドローン技術の応用方法について一歩ずつ検証し、普及に努めてきた。この過程はまだ終わっていない。垂直離着陸性能（VTOL）や自律飛行など、毎年新しいドローン技術が送電網に応用されている。

ドローンによる送電網の巡回検査技術が成熟していくにつれ、新しい課題も見えてきた。

1.大量のデータを処理しきれない
2.ドローンを操作するのに人手がかかる

ドローンによる巡回検査が増えるにつれ、収集したデータが膨大なためリアルタイムで処理できないという問題が出てきた。送電網は2016年からディープラーニングによる画像認識の研究に着手している。しかし、有効なデータが乏しい（異常は稀にしか発生しない）上に、各地で環境は大きく異なるため、このプロジェクトはいまだ完成には至っていない。

ほかにも、中国の各送電会社では3～5人一組でドローン巡回検査を行っているという現状がある。ドローンの導入によって巡回検査のスピードがアップしたとはいえ、作業員の負担は減っていない。同時に操縦ミスによるドローン破損も頻発する問題である。加えて、送電線の巡回検査の頻度は設備によって異なる上、中国各地の送電網を検査するには操縦士が全く足りていないのだ。

2018年から徐々に「全自動巡回検査」という概念がドローンメーカーにより提起されてきている。送電鉄塔沿線に自動飛行基地を設置し、ドローンが自ら撮影に行くようにプログラムするのだ。ただし、技術的な制限もあり、今のところドローンはGPSに頼った簡易的な飛行のみを行っている。現在、中国にある一部のドローンメーカーは、GAAS（Generalized Autonomy Aviation System）に類似したドローンの自律飛行設計に関するオープンソースフレームワーク研究に着手した。これにより、人手を全く必要としないドローンというニーズに応えることができる。
（翻訳・永野倫子）

作者プロフィール

王漢洋（Wang Hanyang）：AI技術の研究・開発を手がける「泛化智能（GI）」の創業者。北京に本社を置く同社は、主力商品としてドローン向けのオープンソースシステム「GAAS（Generalized Autonomy Aviation System）」を提供している。【Twitter】https://twitter.com/HanyangWang