希捷攜手中山大學教授建立「AI蝦」資料庫

分類: 儲存 新品報導   12/5/2018   Seagate


希捷科技的最新研究報告《資料脈動:釋放人工智慧的潛能》指出,亞太地區導入 AI 技術的步伐快速穩健,62% 的台灣企業組織表示已開始於至少一個或多個部門採用 AI,多數受訪的資深IT專業人員相信,導入AI應用將有助推升產量與營運表現。而如今,這股人工智慧風潮也吹進台灣的傳統養殖產業。

長期關注台灣養殖產業的國立中山大學海洋科學系洪慶章教授,攜手同校資訊工程系黃英哲教授執行跨學系專案,運用包含AI在內的新科技來解決台灣傳統養殖產業正面臨的諸多挑戰。洪慶章說:「我們一直對於高齡漁民必須冒著惡劣天氣熬夜巡邏養殖池感到憂心,為了解決他們的困境,我和同事們借助科技來幫助漁民們管理的養殖池,並增加產收。」

水下影像監控與AI 強化漁民數十年的寶貴經驗

漁民作業上最大的挑戰即是混濁的養殖池水質。蝦隻的成長好壞取決於餵食的飼料數量與時間點,然而混濁的水質讓漁民幾乎無法以肉眼判斷蝦隻的健康情況,很容易造成過度餵養蝦群,導致水中殘留過多的殘餌與排泄物,使水質更加惡化。最糟糕的是,不良的水質將增生細菌,進而使蝦隻生病,導致全池覆沒。「如果你看到一隻死蝦浮上水面,那池底恐怕已有上百隻死蝦了。每當颱風、寒害來臨,這些漁民更是血本無歸,」洪慶章惋惜地說。


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為解決這些難題,洪慶章與黃英哲成立了智慧科技水產養殖團隊,運用洪慶章與台灣海洋中心合作開發的高靈敏度水下攝影系統 (UVS)來錄製全彩即時影像,透過紅外線技術自動化觀測及預警24x7全天候不中斷的蝦隻動態。團隊也開發了可讓漁民遠端操控並透過智慧化軟體自動控制投放飼料、排放汙泥等日常工作的手機APP,有助於保持健康的

不過,光靠影像監控還不夠好。黃英哲指出:「傳統養殖業看天吃飯,很難照著固定規則運行,這是養殖業導入自動化管理系統時最大的絆腳石,但AI卻可以補足缺口。」智慧科技水產養殖團隊分析大量資料,運用強化的監控影像資料來「訓練」機器協助漁民決策投餌時機,並透過機器學習來建立蝦隻成長模型,掌握池裡蝦隻的數量、大小與移動速度。有了這些科技,資深漁民數十年的寶貴經驗得以轉化成可永久傳承的數位資料。


希捷亞太區業務副總裁楊曉東表示:「我們非常榮幸能盡一份力協助洪教授與黃教授的智慧科技水產養殖團隊。他們有效地運用最新科技與大數據來解決漁民們的痛點並增加產收,正是各行業組織如何活用資料和AI技術改善生活、工作的重要典範—透過科技技術創新傳統養殖方法,同時保存漁民耕耘已久的豐富經驗和知識。正如我們的資料脈動研究顯示,已經有相當高比例的台灣企業組織看到了AI對其數位轉型上營收動能的潛力,而開始積極採用。」

目前,智慧科技水產養殖團隊使用專為AI串流影像監控設計的Seagate SkyHawk硬碟來儲存監控影像資料。此外,為了建立AI資料庫,也部署NAS系統專用的Seagate IronWolf Pro硬碟,來應付超大量的資料儲存需求。團隊也使用Seagate Backup Plus Ultra Slim 等多款外接式硬碟來備份,確保資料儲存的安全性。

傳產導入AI資料量增十倍 建立IT架構更顯重要

黃英哲點出:「我們團隊資料量已增長至少十倍以上,光是未經任何分析判斷的原始影像資料,一年下來就已高達47TB。若加上每天AI資料庫中新增的4,000張以上圖片,專案計劃三年下來資料量估計將暴增到近500TB之多。這些在不同養殖場域所收集到的所有資料,對於生物研究及養殖業都將非常有價值,應被妥善保存並永久流傳。」

希捷的《資料脈動:釋放人工智慧的潛能》調查顯示,76% 的台灣受訪者已計畫在未來開始採用或採用更多 AI 解決方案,但 卻有83% 的受訪者不知該從何處著手。黃英哲說:「台灣企業大多尚未建立AI資料庫,尤其是傳統產業,多半依賴技術人員的經驗在現場做出決策。傳統產業若要轉型突破,得找出隱藏在企業內部富含價值的重要資料,這必須仰賴穩固的IT架構作為基石。」

智慧科技水產養殖團隊以減輕當地漁民工作量、降低他們的生產成本及提高營收為目標,使高齡漁村再次繁榮,並使養殖產業更永續。為達成這個目標,黃教授亦邀集同校的張雲南、鄺獻榮兩位教授合作,共同開發養殖自動化管理所需之電子、資訊、物聯網等相關技術,並已陸續獲得科技部「人工智慧」、「半導體射月」及「智慧農業」以及校內研發處等大型專案支持。

關於《資料脈動:釋放人工智慧的潛能》

這份市場調查研究報告由希捷科技委託 SPARC International 於 2017 年 12 月到 2018 年 1 月間進行,訪問 600 名資深 IT 專家,包括澳洲、中國、印度、新加坡、南韓與台灣。每個市場有 100 名受訪者,橫跨多個產業,例如 ICT、零售商、製造業、建築業、金融服務業與物流業。更多詳情請上:www.seagate.com/datapulse。


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