– Kunstig intelligens vil om fem til ti år trolig være en naturlig del av bygging, drift og vedlikehold i samferdsel og infrastruktur. Det gir mening, fordi innsamling av all driftsdata, gjennom et maskinkontrollert system, da kan utnyttes bedre. Når vi har bedre grunnlag, bedre beregninger av volum og mindre usikkerhet, kan vi også spare på materialbruk, samt tiden det tar å sikre ulike områder, spår Jessica Ka Yi Chiu.

Prosjektrådgiveren i avdeling for Ingeniørgeologi og bergteknikk hos Norges Geotekniske Institutt (NGI) studerer hvordan næringen utvikler modellbaserte prosjekter fundert på Building Information Modeling (BIM). NGI er et uavhengig, internasjonalt senter for forskning og rådgivning innen ingeniørrelaterte geofag.

– Det viktige er at disse modellene blir med tunnelen gjennom hele livsløpet, også etter bygging, i drift og vedlikehold. Særlig når det gjelder dokumentasjon til ettertid, er dette svært nyttig. Vi mister ikke viktig informasjon om tilstand, sikring og grunnforhold, når tiden kommer for drift og vedlikehold.

Foto: Erik Burås for Samferdsel & infrastruktur

Hos Statens vegvesens divisjon drift og vedlikehold er det viktig at all dokumentasjon fra tunneldrivingen blir bevart og overført i digital form, sier seksjonsjef Viggo Aronsen i avdeling geofag, drift og vedlikehold.

– Dette er viktig grunnlag for senere forvaltninger, inspeksjoner og formålstjenlig vedlikehold. I dag benyttes ikke maskinlæring innen vedlikehold av tunneler, men det er rivende utvikling innen området, og Statens vegvesen er ikke fremmed for at dette vil være nyttig og hensiktsmessig arbeidsmetodikk i fremtiden.

Venter mer Mixed reality

Statens vegvesen har ansvar for drift og vedlikehold av størstedelen av riksveinettet. Det omfatter blant annet 10.600 kilometer vei og 580 tunneler. Nye Veier har ansvar for å drifte og vedlikeholde deres del av riksveinettet.

Viggo Aronsen tror utviklingen går slik Jessice Ka Yi Chiu ser den for seg:

– Trolig vil det fremover bli brukt mer Mixed reality (MR) i forbindelse med sikringsarbeid i tunnel. Det åpner for at team kan se på en 3D-modell sammen, og med det overføre kunnskap og gjennomføre vurderinger på eksakt samme grunnlag. Dette kan også hjelpe fysisk. Det er jo ikke alltid like lett å komme seg til en bergåpning. Men – er alt tilgjengelig på MR, kan alle se det samme – for eksempel et område med dårlig berg – selv om de ikke er der fysisk, sier Ka Yi Chiu.

– Jevnlig scanning av berg er svært nyttig for de som har ansvar for drift og vedlikehold, uansett om det gjelder bruer, tunnel eller veiskjæringer. Er scanningen gjort digitalt, og lagret sentralt, gir det over tid svært nyttig informasjon om utviklingen, i materialer, konstruksjoner eller bergveggen.

– Er det høy trafikk i et område, er det ikke alltid like lett å komme til i en veiskjæring eller et fjellparti, og inspeksjonen skjer manuelt i felten. Kanskje må de stanse trafikken, dersom de skal kartlegge. Dersom scanning kanskje med autonome kjøretøy eller mobile maskiner, og informasjonen havner rett i en 3D-modell, får vi et svært nyttig datasett – uten å stanse trafikkavviklingen eller risikere trafikkfarlige situasjoner. Vi vil også bruke langt mindre tid på registreringen.

– Skanning av berg/bergsikring har vært utført som pilottester i tunneler, og testing for bergskjæringer i dagen pågår dette året. Det er ennå ikke implementert hvordan dette kan inngå i rutinemessige inspeksjoner. MR er allerede tatt i bruk i pilot-sammenheng i Statens vegvesen innen andre områder. Jeg tenker at også innen tunnel og bergskjæringer vil dette være aktuelt fremover, forteller Viggo Aronsen.

Mer «kvalitetstid»

– Kanskje vil vi i fremtiden bruke mer «kvalitetstid» i felten, fordi vi kommer dit med bedre datagrunnlag og generelt bedre oversikt – takket være oppdaterte 3D-modeller på kontoret. Det blir på en måte et mer kirurgisk inngrep. Vi vet hva problemet trolig er, og det er lettere å sette inn riktig tiltak, raskt og effektivt – der ute i felten.

Viggo Aronsen hos Statens vegvesen mener at scanning og maskinlæring som innledende "vurdering" vil kunne bidra til at ingeniørgeologen kan gjøre mer rettet inspeksjon og kontroll, der de innledende vurderingene påviser "uregelmessigheter".

– Dette kan helt riktig sees på som mer «kvalitetstid». Digitalisering medfører også at tilstedeværelsen kan rettes mer mot kritiske eller kompliserte forhold.