電力網、パイプライン、風力発電所、太陽光発電パネルといった公共インフラの安全と稼働を維持することは重要です。従来の点検方法には、リスクの高さ、コストの高さ、そして効率の悪さといった大きな問題があります。ドローンは状況を変えつつあります。ドローンは高速で正確、そして多くのセンサーを搭載できるため、公共事業分野におけるデジタル変革の主要ツールとなっています。データの取得方法、リスクの判断方法、そして改修計画の立て方を変革します。
I. 公共施設の点検におけるドローンの大きな価値
ドローンは、特に安全性とスピードの面で公共事業に大きなメリットをもたらします。
従来の点検作業は危険を伴い、作業員は塔に登ったり、荒れた地面を歩いたりしていました。ドローンはこうしたリスクを解消します。カメラと熱センサーを用いて、近くからでも遠くからでも点検を行います。これにより作業員の安全が確保されます。そのため、企業は安全対策にかかる費用を削減できます。熟練した作業員を修理や計画立案に集中させることができるのです。
ドローンは時間と費用の節約にもなります。ヘリコプターは速いですが、費用がかさみます。足での確認は時間がかかります。ドローンは最適な選択肢です。1台のドローンで、1日で多くの鉄塔や数キロメートルに及ぶ配管を点検できます。これは人力よりもはるかに速いです。また、激しい嵐や地震の後には、ドローンが真っ先に被害状況を確認します。修理作業員に迅速に指示を出すため、電力の迅速な復旧に役立ちます。
ドローンはデータの精度向上にも貢献します。4Kカメラ、サーマルカメラ、紫外線センサー、 LiDAR （光検出・測距）などを活用します。データは、問題を単に見るだけでなく、その深刻度を正確に把握することにも役立ちます。例えば、サーマルカメラは送電線のホットスポットを測定します。これにより、計画担当者は問題の緊急性を把握できます。LiDARは機器の3Dモデルを作成します。これらのモデルは、送電線付近の木々を管理する際に必要な正確な数値を提供します。
( NASA の UAS 研究から、UAV への LiDAR の統合について詳しく学んでください。)
II. AIとビッグデータ：ドローンデータの活用
ドローンデータは、人工知能（AI）やビッグデータツールと組み合わせることで最も有効活用されます。このシステム（空、クラウド、スマートツール）は、公共事業管理の改善に貢献します。
AIはデータ内の問題点を即座に発見し、ラベル付けします。以前の分析には何時間もかかっていました。今では、AIモデルが写真を見て、ボルトの欠落や機器の損傷などを素早く発見します。AIは問題点を分類し、スコアを付けます。
AIは、故障の予測にも役立ちます。ドローンから取得したデータを経時的に分析し、例えば異なる月の熱画像などを分析します。金属が錆びたり、高温箇所が高温になったりといった小さな変化も捉えます。この分析はメンテナンス計画の策定に役立ちます。電力会社は故障前に修理できるため、コスト削減と停電の防止につながります。
また、LiDARデータはデジタルツインの構築にも活用されます。デジタルツインとは、機器の正確なデジタルコピーです。AIはこれらのコピーを操作します。管理者はコンピューター上で修理をテストし、嵐の際に何が起こるかを確認できます。システムは、故障した部品の重要度に基づいて、どの部品を最初に修理する必要があるかを判断します。
(IBM のインフラストラクチャ向けデジタル ツイン アプリケーションについてお読みください。)
III. ミリ波レーダー：どんな天候でも確認可能
ドローンは主にカメラとLiDARを使用しています。しかし、これらのセンサーは霧、雨、煙の中ではうまく機能しません。常に状況を確認するために、電力会社は悪天候でも機能するセンサー、ミリ波（mmWave）レーダーを必要としています。
mmWaveレーダーは高周波（30～300GHz）を使用します。これらの波は霧、雨、塵、煙を透過します。このレーダーをドローンに搭載することで、新たな用途が広がります。
まず、悪天候下でもドローンを安全に飛行させるのに役立ちます。レーダーは正確な距離と速度データを提供します。これは目視外飛行（BVLOS）の鍵となります。視界が悪い場合でも、ドローンが細い電線や鉄塔に衝突するのを防ぎます。
第二に、ミリ波は一部の材料の表面下を見ることができます。これにより、カメラでは見えない問題を発見することができます。例えば、風力タービンのブレードに水が浸入していないか、塗装の下にひび割れがないかなどを確認できます。これにより、問題の早期発見に役立ちます。
最後に、ミリ波は非常に微細な動きを測定できます。風による送電線の小さな揺れや、鉄塔の部品の微細な曲がりなどを確認できます。これにより、構造物の破損の可能性を推測するための新たなデータが得られます。
ミリ波レーダーとカメラ、そしてLiDARを組み合わせることで、非常に信頼性の高いセンサーシステムが実現します。このシステムは、あらゆる状況において電力網の堅牢性と安全性を維持します。
(Linpowave の産業用 mmWave レーダーが過酷な環境でのドローンのセンシングをどのように強化するかをご覧ください。)
よくある質問（FAQ）
Q1. BVLOS飛行とは何ですか？ドローンの点検にとってなぜ重要ですか？
BVLOSとは、 Beyond Visual Line of Sight（目視外飛行）の略です。ドローンによる点検は、パイロットの視界をはるかに超える非常に遠くまで飛行する必要があることがよくあります。BVLOSにより、ドローンはこのような長距離ルートを自律飛行できるようになります。これにより、点検作業が大幅に迅速化されます。
( faa.govにある FAA の BVLOS ガイドラインを参照してください。)
Q2. AIはどのようにドローンのデータを有効活用するのでしょうか？
AIはデータをチェックし、一貫性を確保することで、データをより良くします。ドローンの飛行プログラムは、すべての写真が同じ角度で撮影されていることを確認します。そしてAIがこのデータを処理します。これにより、数か月前に撮影された写真を比較し、小さな変化を確認することができます。
(Linpowave がAI ベースのレーダー データ処理をどのように統合するかを学びます。)
Q3. 企業がドローンプログラムを開始する際、最初に何に資金を投入しますか？
お金が使われるのは主に3つのもの、つまり、高品質のドローン（長距離を飛行し、重いセンサーを搭載する必要がある）、高価なセンサー（産業用LiDARやサーマルカメラなど）、そしてAIを使ってデータを研究するソフトウェアです。
Q4. AIはユーティリティシステムの修理計画にどのように役立ちますか?
AIは、ドローンの熱画像と視覚データを経時的に分析することで、どの部品が徐々に劣化しているかを把握します。そして、部品がいつ故障するかをAIが予測します。これにより、企業は部品が故障する前に修理することができます。
( Energy.govから関連するケーススタディをお読みください)。
Q5. mmWaveレーダーは、電力線の近くでのドローンの安全性をどのように高めるのでしょうか？
mmWaveレーダーは非常に正確な距離データを提供します。これは追加の安全システムであり、ドローンが衝突する可能性のある細い電線やその他の物体を検知できます。これにより、悪天候下でも、送電線に非常に接近した飛行でもドローンの安全を確保できます。
(Linpowave のUAV 向け 4D レーダー テクノロジーをご覧ください。)