人工智慧用在生態保育是什麼概念?紐西蘭鳥類研究員告訴你

在上週 Google 東京亞太區 AI 論壇上,來自不同領域與談人分享他們最新導入 AI 之成果,其中一項研究將有助於生物保育,來紐西蘭威靈頓維多利亞大學博士生 Victor Anton 為我們揭曉。
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人工智慧、機器學習在各項 生活應用上逐漸被體現,語音助理、精準醫療、機器翻譯都用上了,不過機器學習應用於環境保護是怎麼樣的概念呢? 在 Google 東京亞太區 AI 論壇 上,來自不同領域與談人分享他們最新導入 AI 之成果,其中一項研究將有助於生物保育,來 紐西蘭威靈頓維多利亞大學博士生 Victor Anton 為我們揭曉。

來自於西班牙的 Victor Anton ,目前為紐西蘭威靈頓維多利亞大學博士生, 致力使用新技術了解生態系統之運作,他告訴我們,在紐西蘭有非常多獨特的鳥類,光是特有種就佔全部的 28%,是相當重要的生態區,和日本與英國相比,日本的特有種鳥類只佔 4%,英國甚至佔不到 1%;而從他們的傳統服飾、酒瓶商標甚至是紙鈔上的圖樣,不難發現這些特有種在紐西蘭的傳統毛利文化或是現代社會都佔有非常重要的地位,然而因森林砍伐、棲息地縮減或掠食者等影響,紐西蘭特有種鳥類正面絕種危機,鳥類的保育及復育行動為當務之急。

目前團隊已採取保育行動,包含用種植原生樹種、放置巢箱和餵食器等方式來吸引特有種鳥類,並幫牠們設置圍欄保留區,除了能確保紐西蘭特有種不會受到外來掠食者的攻擊,同時可確保繁殖穩定性,當地民還是可以在保育區欣賞這些紐西蘭鳥類。 

聲音訊號錄音裝置佈局於鳥類的棲地

針對野外特有種,他們在威靈頓的郊外設置聲音訊號錄音裝置,希望藉由不同的鳥叫聲來辨別物種,加上設置的圍欄保留區,達到豐富鳥 類物種多樣性的目標,透過訊號錄音裝置在大約六十個地點蒐集到 15000 個小時的音訊檔,可是問題來了,若要透過人工徒法煉鋼分類這些音訊,大概需要聽上兩年才能完成,是相當費時成本效益極低的方法,於是他將眼光投到目前最熱門的人工智慧技術,導入 TensorFlow 來分類鳥類的叫聲,根據 Victor Anton 的說明,他先將音訊轉換為圖像,形成一個光譜圖,在進行分類和標記,接著分類訓練資料並匯入 TensorFlow ,最後建立辨識模型多次訓練讓 TensorFlow 自動判別不同鳥類的叫聲。

導入 TensorFlow 來分類鳥類的叫聲

目前將機器學習用在環境保育的案例相當少,甚至因為大多數神經網路系統為大規模語音辨識系統所啟發,很少有用於檢測鳥類的案例,在鳥鳴分析就更難了!另外,還必須讓機器能夠判別同種鳥類在不同情境下發出的聲音該如何分辨,比如,呼叫同伴、求偶之間的不同。

目前團隊已將此技術試驗在三種鳥類的辨識,紅額鸚鵡、卡卡鸚鵡、鞍背鴉, 透過蒐集這些鳥類資料更近一步了解牠們受到威脅的因子,不同棲地與數種鳴叫聲之間關係,Victor Anton 告訴 INSIDE 編輯, 目前此模型還在發展中,希望提升分類的精準與正確性,目前也開放讓公民大眾參與研究,為 TensorFlow 提供足夠的訓練資料並驗證分類的正確性。

Victor Anton  希望未來可以建立一個框架,讓一般人也可以使用手機裡的人工智慧技術辨認鳥類叫聲,幫助賞鳥的人可以即時獲得物種資料。同時透過遠端感測可以讓科學家獲得更多數據資料,透過建立人工智慧開源的方式,讓數據產生的圖片和聲音可以直接被分析,在其他地區的生物學家也可利用機器學習歸納大量數據,省下時間來做後續的結果判讀和歸納,進而更有效的保育鳥類甚至將此技術帶到其他生物研究,搶救其他瀕臨絕種的動物。

不論是先前介紹過 日本食品廠用來挑選食材原料 、或是 Victor Anton 的特有種鳥類辨識,我們都可以看到「人工智慧」所帶來的價值-AI 非單純取代人力搶飯碗,而是把這些省下來的人力成本做更有意義的事。上,Google 資深研究 Jeff Dean 談到 AI 帶給人類三大核心:為使用者打造更人性化的產品、幫助開發者能夠創新應用、解決人類痛點,他們試圖引導產業進行各種 AI 專案,同時建立開源文化。

許多人認為人工智慧仍在發展初期,但我們可以從各項案例看到機器學習在分類 、預測 和語言理解能力越來越強,將勞民傷財的程序透過科技來解決,接下來我們可以思考,這些技術該如何更好的幫助人類解決問題,不論是環境、醫療、食安、甚至到教育可望都能得力於人工智慧發展。


智慧照護新革命!AI 機器人成為智慧醫療助手

高齡化浪潮來襲, 2025 年台灣將步入超高齡社會,65 歲以上人口佔比超過 20%。高齡化加上少子化,衍生勞動力短缺不足,經濟部工業局推動「電子資訊智慧製造服務系統推動計畫」,加速服務型機器人產業發展,借鏡日本智慧長照現況,把科技導入照護場域,提升更好的生活品質。
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日本是全球高齡化程度最高的國家,而台灣高齡化的腳步愈來愈快,僅剩不到 5 年的時間準備。因應長期照顧與醫療照護需求,各單位紛紛投入 AI 應用服務,解決人口結構改變問題。綜觀以 AIoT(物聯網 + 人工智慧)為核心的智慧醫療趨勢,可輔助醫療流程、節省人力成本,更提升照護服務效率,為高齡化社會帶來了新的解方。

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台日照護機器人交流會邀請各界分享照護機器人開發與應用案例與經驗。

人工智慧產業前景看好

人類壽命越來越長,智慧醫療正逐步顛覆傳統醫療模式,從遠距醫療、機器人、物聯網到穿戴式裝置,龐大潛在商機吸引國際科技大廠投入。台灣醫療服務水準居亞洲領先地位,尤其是資通訊科技實力鏈結全世界,創新能力與解決方案屢屢獲得市場矚目。當人工智慧遇上健康醫療,擴展未來醫療的無限可能,對社會大眾都有切身影響,不僅引領新一波商業浪潮,也創造出更多的照護服務模式。

醫療與科技結合,帶來新變革也帶動數位時代轉型新契機,未來將有更多關於智慧醫療的布局,解決人口高齡化的社會問題。從另一個面向來看,人口快速老化促使長期照護需求,服務人力是建置完整體系的關鍵因素,衛福部在政策面不斷調整適當的滾動式管理。目前長照 2.0 擴增老年照護服務,以及任何年齡的失能身心障礙者,從長照人力需求來說,缺工現象嚴重,照護機器人將成為醫療、長照的主力。

台日照護機器人交流會

為提供台灣照護場域導入智慧科技之契機,在經濟部工業局指導下,服務型機器人聯盟與台灣智慧樂齡照護創新科技產業大聯盟於 5 月 6 日攜手舉辦「台日照護機器人交流會」,邀請各領域專家分享實務現況,作為研發製造與場域運用參考。經濟部工業局林青嶔簡任技正表示,隨著科技迅速發展,智慧醫療創新服務產業生態系逐漸茁壯,5G 落地、AI 應用更多元,機器人正在改革醫療世界。

圖2_經濟部工業局林青嶔簡任技正表示,超高齡社會即將來臨,透過服務型機器人創新科
Photo Credit:經濟部工業局
經濟部工業局林青嶔簡任技正表示,超高齡社會即將來臨,透過服務型機器人創新科技能解決照護人力議題。

「台灣和日本一樣,面臨急速老化的超高齡社會,因此對於熟齡及身障者的照護非常重要。呼應長照 2.0 政策,應用科技打造更多元化、人性化的服務,AI 及智慧機器人的運用更是未來顯學。」林青嶔簡任技正分享觀點,這場交流會聚焦台日相關經驗分享與討論,加速業者與國際連結。台灣具有精密機電與 ICT 產業供應體系的優勢,發展機器人科技的腳步正迎頭趕上歐美日等國家,尤其是服務型機器人產業,將是台灣製造業的明日之星!

圖3_因應疫情,透過網路視訊方式進行交流,雙邊合作討論熱烈。
Photo Credit:經濟部工業局
因應疫情,透過網路視訊方式進行交流,雙邊合作討論熱烈。

促成更多元的服務應用

透過「台日照護機器人交流會」,日本 ATA 協會五島清國部長、日方企業 Reif 與 Whill,以及台方微星科技、全智通機器人、福寶科技分享照護機器人的開發與普及應用現況,透過創新科技解決照護難題。照護機器人的開發,必須掌握使用者需求、符合未來照護趨勢,再藉由實體實驗場域的調校,完美融入生活當中。微星科技、全智通機器人、福寶科技旗下的產品已分別應用於物流、醫療、清潔等領域;因應新冠肺炎疫情的「低接觸」服務型態需求,更加快普及速度。

圖4_日本ATA協會五島清國部長強調照護機器人必須貼近使用者,幫助提升生活品質。
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日本 ATA 協會五島清國部長強調照護機器人必須貼近使用者,幫助提升生活品質。

服務型機器人的創新應用在不同領域逐漸成形,經濟部工業局透過政策資源、科專計畫等大力推動服務型機器人產業化,協助企業轉型發展機器人新事業動能或新創公司設立,包括微星、東元、佳世達、凌群等企業。另外,2018 年成立的「服務型機器人聯盟」,由資策會服創所與台灣智慧自動化與機器人協會(智動協會)合作發起,結合政府及民間力量整合產業鏈上中下游資源,共組國家隊搶攻國內外市場。

服務型機器人聯盟今年度規劃「2021 ROBO COM 蘿蔔控」創意實證競賽,延續場域實證的精神,擴大研發能量及市場化企圖。聯盟持續引入資源,推動機器人業者和學研團隊合作,展開技術及實務交流,共同激盪具市場潛力的創新方案。


 「2021 ROBO COM 蘿蔔控」服務型機器人創意實證競賽資訊

  • 報名期間:即日起至 5 月 15 日
  • 競賽期間:6 月 15 日 - 9 月 30 日
  • 報名資格:不限年齡、學生團隊、社會人士、非營利組織、地方社團乃至公司行號都可組隊報名
  • 組隊資格:接受個人挑戰或多人組隊,團體至多6人

立即前往活動報名頁面了解更多!

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