陽明交通大學教授林一平:AI + Big Data 讓 IoT 飛上天的兩隻翅膀

萬物互聯的時代,如何讓物聯網「如虎添翼」?國立陽明交通大學資訊工程學系暨華邦電子講座終身講座教授林一平認為,結合人工智慧與大數據,將促使物聯網更具效率與精準,他與團隊自主研發的物聯網平台已被廣泛運用且商轉在多種場域,包括智慧農業AgriTalk、智慧養殖FishTalk、等,為產業創造更多可能性。

自主研發物聯網平台 IoTtalk

如果把 IoT 比喻成一隻老虎,想要讓這隻老虎飛起來需要兩支翅膀,一邊是大數據,另一邊則是人工智慧。

先從簡單的例子來談,市面上已經有電風扇可以透過手機來進行操控,而這到底是怎麼實現的?在IoTtalk 平台裡,有兩大領域,一個是裝置領域(Device Domain),裡面放的是電風扇與手機;另外一個是聯網領域(Network Domain),主要是IoT Talk 的伺服器,它採用以網頁為基礎的圖像使用者界面(GUI, Garphical User Interface),可以把想要連接的裝置串連起來。

在連接的過程中,子系統 CCM(Creation, Configuration, Management)會將 GUI 所連接的裝置轉換成一個聯網應用程式,並且存到 IoTtalk 的資料庫裡。在這個 GUI 裡,可以同時產生遙控器與電風扇的圖標,並且透過類似藍芽連線的方式,挑選手機與電風扇對接。

完成這個步驟之後,伺服器裡的執行與控制子系統會喚醒資料庫的程式並開始執行。程式執行的過程會開始連接裝置,裝置有兩個相互獨立的模組,一個是設備應用程式(DA, Device Application),主要用於讓裝置連接到 IoTtalk 的伺服器;另一個模組是感測與致動應用程式(SA, Sensor & Acurator Application),用於寫入物聯網裝置應用,例如手機是鍵盤的應用,或是電風扇是轉速馬達的應用。按照這樣的計劃,要用手機控制電風扇,它的路徑如下圖。

導入 AI 模型 把「智慧」加在物聯網裝置

繼續來談讓 IoT 飛到天空的第一支翅膀— AI。AItalk 是在 IoTtalk 發展出來的一套系統,基本做法是將所有 AI 模型如 Python 的 Scili-learn、Tensorflow、Julia 的 Flux 以及 Yolo V4在 IoTtalk 裡都視為 IoT 裝置,如此一來就可以跟 IoTtalk 所有裝置對接,進行 AI 分析。

那麼 IoT 如何與 AI 結合?回到手機控制電風扇的例子,利用決策樹(Decision Tree)接收數據(Input),另外一個接收資料特徵。假設用溫度和濕度作為控制的因子,將感測器所接收到的資料轉換為決策樹的特徵(Feature),同時將手機鍵盤當作標籤(Lable)。這時候當使用者在操作遙控器的時候,開始做深度學習,這個決策樹的演算法根據感測器收到的資料不斷地學習,所得到的結果就可以用來控制電風扇。

老虎的另一支翅膀是大數據,因此在 IoTtalk 裡也有一個子系統 Datatalk 做大數據處理,同樣也將其視為一個 IoT 裝置,放上平台後,其他的應用都可以來使用。

IoT + AI + Big data 更應注重隱私議題

近年來歐盟與許多國家都提出「一般資料保護規則 (GDPR, General Data Protection Regulation)」,當一個智慧型應用程式要賣到這些國家,就需要符合當地的隱私政策,這怎麼進行呢?在 IoTtalk 裡做成 AAA系統(Authentication, Authorization, Accounting),可以把每一個 IoT 訊息送出來之後,放一個隱私的標籤在上面,並且制定等級。例如學校的校長可以透過影像看到學生的面貌,但是如果是學生要接觸這個資料庫,所有的臉孔就會被模糊處理。

三個基於 IoTtalk 開發的應用工具

為了提升這些IoT應用程式的品質,發展出幾個平台所需的工具。

  1. SensorTalk:有的時候感測器測出來的數值會有偏誤,需要事後不斷做校正,相當麻煩。SensorTalk可以在第一時間發現問題,並且當場進行校正,把正確的數值送出來,這種做法目前在全世界的IoT系統都還沒看到。
  2. BigraphTalk:當使用者因為經驗不足導致錯誤連接,或是兩個參數情況相互抵觸時(例如溫度幾度馬達要運轉,濕度幾度要停下來,結果兩個情況接發生時,時開時關。導致馬達燒壞),系統可以自動偵測連接是否正確。

3.  ArduTalk:將 IoTtalk 的 DA 燒進 Arduino 開發板後,未來裡頭的應用要做改       變,可以直接在 IoTtalk 上連接、自動產生。

三個IoTtalk 的產業應用

智慧農業 AgriTalk

AgriTalk 結合 AI 與大數據進行農作物的種植,能夠做到蟲害偵測、病害偵測、生長環境偵測等應用。台灣常見稻作病害稻熱病經常造成大量損失,一般防治方法僅靠照片觀察葉子上的斑點來判斷是否生病,但是往往發現時已經來不及,整片稻田都淪陷。AgriTalk 以土壤感測器,偵測溫度、濕度、導電度、PH值、大氣壓力等數值進行 AI 預測,得到的準確度可達90%,績效是全世界排名第一。目前 AgriTalk 已成功商轉成立公司,以出產有機、無毒、高品質的薑黃受到市場歡迎。

智慧養殖 FishTalk

養殖漁業最重要的元素是水質,其中阿摩尼亞的數值往往對魚塭產生重大影響。然而水中偵測阿摩尼亞感測器往往造價不菲,後來也透過 FishTalk 發展出成本較低的阿摩尼亞感測器,大約是市價的三分之一,這項技術後來也成功商轉,成為一家公司。

智慧養豬 PigTalk

小豬剛出生的時候在母豬旁吸奶,經常發生母豬翻身不小心把小豬壓死的悲劇。所以團隊使用麥克風收音,分析養豬場現場的聲音是不是有小豬被壓到,如果有小豬被壓到發出叫聲,就用燈去照母豬,母豬被照到感覺到燙就會站起來,小豬因此得救。

智慧教學 EduTalk

這項技術也應用在程式教育上,學生可以透過簡單的程式,完成物聯網的程式撰寫,輕鬆串連各樣裝置。

*更多精彩報導詳見:人工智慧與新世代通訊論壇 精彩分享 (整理:AIF 陳梓元)

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