人工智慧結合職人經驗,數位分身協助百年農業再進化

作者 | 發布日期 2019 年 12 月 12 日 10:30 | 分類 物聯網 , 生物科技 , 科技教育 follow us in feedly


AI 人工智慧廣泛運用在工業自動化和各種數位轉型升級當中,然而靠天吃飯的傳統農漁業如果想要邁向數位領域,除了各種感測器應用和天氣預警外,透過「人類智慧(HI)」與「人工智慧(AI)」的協同合作,不僅能提高產能與效率,還能將台灣獨有的職人文化與經驗數位化和數據化,讓傳統農漁業不僅能進行產業升級,還能將經驗傳承下去永續經營。

人工智慧結合人類智慧,開創智慧農業新紀元

資策會「智慧農業數位分身」技術,今年在來自全球上千件科研技術中脫穎而出,獲得美國百大科技研發獎 R&D 100 Awards 肯定。R&D 100 Awards 是備受國際科技與研發領域推崇的國際獎項,每年從來自全球各國的創新技術中,依其獨特性、突破性及實用性進行評比,最終評選出全球 100 項年度具重大創新意義並可進行商品化的技術,也因此讓 R&D 100 Awards 有著「科技界奧斯卡」的盛名。

▲ R&D 100 Awards有著「科技界奧斯卡」的盛名(Source:資策會)

甫獲獎項肯定的資策會「智慧農業數位分身」技術,以 AI 人工智慧結合 HI 人類智慧,將傳統農漁業生產養殖技術進行數位化與數據化,結合感測器、人工智慧與數據模型,將台灣農漁民代代相傳的場域與實地操作經驗進行數位化,在 AI 人工智慧的輔助下,農漁民可以進行更有效更精準的數位決策生產管理,預計可讓生產效率提高 10%至 30%,透過雲端數據管理和共享概念,除了在生產流程上可協助農漁民外,也能將職人經驗傳承下去。

資策會服創所邱璟明組長受訪時表示,過去提到「產業升級」都是往自動化的方向發展,但這樣的做法在傳統製造業距離落實也有段距離,更不用說套用到農漁業上,因為農漁業面對的是生物的多樣性,一直以來都仰賴農漁民的經驗與知識,所以當農漁業要進行「產業升級」的時候,就必須轉換方向從人出發,透過AI人工智慧、數據分析與機器學習等等,將農漁民的現場操作方式跟決策建立成為優良農漁民的知識模型。

邱璟明強調當未來當感測器在現場偵測到類似狀況時,就能使用這個知識模型,快速提供決策建議,如此週而復始,在一次一次的決策建議和執行過程中,將不同狀況下農漁民的經驗和判斷依據紀錄下來,持續不斷進行學習,協助農漁民進行產能和效率提升。

AI+HI 新興技術,台灣經驗成國際先趨

「數位分身」為結合 AI 人工智慧,與 HI人類智慧的新興技術,國際研究機構 Gartner 連續三年將其評為全球未來關鍵十大技術之一。經濟部技術處在 2016 年開始布局於前瞻科技研發中,也是看重未來的科技發展除了提升自動化效率,同時也需數位保存領域產業技藝,建構AI與HI交互學習與進化的人機協同技術。

資策會表示,目前全球僅台灣與荷蘭兩國率先將 AI+HI 數位分身技術投入農業領域,台灣獨特的農漁業結構,尤其適合將數位分身技術投入農業、漁業和茶葉領域,未來可將農漁業產品的培育過程、施藥和施肥紀錄全面以數位方式紀錄保存,透過數據分析確保甚至提昇產品品質,在未來還可結合區塊鏈技術,提供無法修改造假的產銷履歷,提高科技農民的「智慧化監控」和「精準化生產」,提升傳統農漁產業的生產力,更達成永續經營,為台灣農漁業帶來產業升級的新價值。

資策會服創所邱璟明組長受訪時提到,舉例來說,過去有菇農必須仰賴有經驗的員工,依照每天氣候不同調節溫室裡的溫度與濕度,但是當員工休假不在的時候,就無法得知當天是否要進行調整。在導入數位分身技術之後, AI 人工智慧可以透過感測器蒐集溫室裡的環境資訊,再結合過去員工的操作習慣給出建議,讓現場人員可以瞭解在相同狀況下其他人是如何操作,再依據自身判斷進行決策。在這樣的流程下不僅讓產能提升,也能讓產品品質維持水準,而透過一次又一次的決策過程, AI 也能更深入學習職人的經驗,給出更好的決策建議,同時還能幫助職人的經驗傳承,減輕人類工作時的負擔。

▲ 智慧農業結合 AI 人工智慧,透過感測器蒐集溫室裡的環境資訊大數據,提升農業生產效率,維持農作物品質。(Source:資策會)

不僅農漁業因此受惠,還能對相關產業鏈帶來龐大商機,例如農藥、肥料和飼料公司可以分析這些數據瞭解農漁民需求,修改自家產品配方來創造更大收益;感測器和農漁機具公司也能因應數位分身技術進行產品設備的開發與升級,讓整個上下游與相關產業鏈都能因此提高獲利。

綠能示範基地協助推動產業轉型

資策會與經濟部為了推廣數位分身技術,率先和臺鹽綠能進行示範合作計劃,臺鹽綠能郭政瑋副總經理表示,透過綠能基金的導入,臺鹽綠能在中南部的示範基地已經協助許多漁場進行升級計劃,結合魚電共生的概念,輔上相關基礎設施、漁業相關機具的改良與升級,提高台灣漁業產能與產值。郭副總經理也提到,目前台灣的養殖漁業普遍存在高齡化現象,當年輕一代想要跨足養殖漁業時,他們更需要這些漁民的經驗傳承,而數位分身技術正好是他們所需要的。

過去台灣的農漁業重度依靠「人的經驗」,現在則需要依賴「數據」,藉由邏輯與經驗的結合,數據的蒐集與決策模式的累積,讓這些珍貴的知識得以保留和傳承,協助未來台灣智慧農漁業的發展和升級。

(首圖來源:資策會)