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【AI 非萬能,但可洞悉趨勢、提升決策品質】
有沒發現,近年來除了電力吃緊,「水情」也讓人憂心,無論是水庫告急或暴雨氾濫成災;而當全球人口數往 75 億逼近後,糧食危機亦悄然而至,特別是安全、無毒的純良食材,恐更加難能可貴。想擁有優質生活,友善環境、順天應人,方為長久之計。在眾多智慧應用中,有一塊「智慧水庫」操作與智慧型即時淹水預報,更深深牽動我們的生活。國際期刊曾做過研究:受惠於科技的發達,天災所造成的傷害其實正在減少,唯有「洪災」因氣候變遷反而越見凶猛、且不確定大。
部分建築專家認為水利工程、加高堤防會破壞景觀以及人與河岸親水性。但有時就是那麼不起眼的 1 公尺些微差距,就會讓洪水趁隙而入;因為機率是非線性的,砍了一、兩公尺的堤防高度,原有防護力可能因此少了三、四成!城市排水溝、下水道承載力也有限,做好預警才能真正防患於未然。例如,利用設立於路旁的電信箱、將感測器偵測到的水位上升數據傳送到水利署;然而,這種離散型的小量傳輸只能知悉局部、無法全盤掌握整個區域的概況。
俗話說:「旱的旱死、澇的澇死」,過猶不及,皆非我們所樂見。為製作淹水潛勢圖供防災,多採取傳統定點測量配合模擬方式進行,但問題又來了:一是借用物理和數學推導出的模擬結果,與真實資料差距不小;二是需要很長時間做模擬,只能離線操作且是靜態資料;三是若欲在各縣市單位建置私有雲以便即時運算處理,有經費壓力。所幸,AI 在此可發揮作用;儘管資料量大、網格數多,依然能做到精緻化預報,包括配合 Google 地圖做模擬仿真,讓人們對區域更有感。
不過,AI 準確度是奠基於原始資料之上,若資料本身不夠精確或數量太少,AI 亦施力有限。在無法強求資料準確的情況下,借助 LoRa 等低功耗廣域網路 (LPWAN) 技術全面建置感測器以採集數據,至少能先抓到地域趨勢、調整並建立模型,有以下好處:1.可在數秒內算出各網格 (區里) 之即時淹水資訊,繪製淹水圖;2.軟、硬體需求低,只需一般規格電腦即可運作;3.就算初期缺乏大數據,亦可以二維淹水模擬製造並逐步修正;4. AI 可局部學習,無須重新模擬。
此外,傳統農業靠天吃飯,依節氣、憑經驗、無差異性施作,且農作方式效能低落,無法有效提升產量。於是,精準農業 (PA) 成了眾望所歸,而「農業物聯網」的貢獻在於:資訊監控回傳、遠距監控、自動資料採集以及科學化分析、耕作。藉感測器探測農田環境之水質、土壤酸鹼值、日照、溫濕度、氮磷鉀等,並將數據透過網路回傳至資料庫;農友可利用任何可上網的裝置,即時得知上述資訊。「無人機+智慧網+動態大數據分析」,正是建構「精準農業戰情室」的基礎。
延伸閱讀:
《珍愛生命泉源,用 AIoT 體察水情&農糧》
http://compotechasia.com/a/shi__shang_/2018/0604/39009.html
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【感測器:人類感官的延伸】
越是不確定的年代,人們越渴望透過科技手段來趨吉避凶,因而促成「環境感測」的興盛;不外乎作為污染防治監測、天災人禍預警、營造理想環境、公共資源配置或人類經濟發展的環境影響評估 (EIA) 之用,可概分為物理與化學感測兩種。前者旨在估量溫、濕、風、光、熱、磁、流量、液位、壓力、位移和聲音等物理特性,後者則是檢測特定固/液/氣體的組成分子結構、濃度、溶氧量 (DO) 及酸鹼值等電位變化。一起來認識無所不在的感測器應用吧!
延伸閱讀:
《環境感測器陸海空全面覆蓋中》
http://www.compotechasia.com/a/____//2018/0415/38546.html
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