航空機はその開発と運用に大きなコストがかかるために、一機ごとの丁寧なメンテナンスが欠かせない。しかし、従来の”亀裂診断（機体の破損を診断する手法）”には、正確性の観点で課題が多い。

そこで中国にある南京航空航天大学のLiang Xuら研究者は、畳み込みニューラルネットワークという手法を用いて、その精度を上げる試みを行なったようだ。

その研究のポイントはこうだ。

✔️　疲労亀裂診断（FCD）は、航空機、風力タービン、橋梁、原子力発電所の安全のために必要であり、ガイドウェーブ（GW）法で行うことができる。

✔️　畳み込みニューラルネットワーク（CNN、ディープラーニング）が、不確実性の影響下でFCDを実行するために使用された。

✔️　CNNメソッドは、86％を超える精度で従来の手法を上回った。

では、詳細を見てみよう。

不確実性

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