智慧農業數位分身榮獲 2019年美國百大科技研發獎(R&D 100 Awards)

數位服務創新研究所(服創所) 2019 R&D 100 Awards 獲獎記者會照片

在經濟部技術處及農委會農業試驗所的支持下,資策會服創所的數位分身技術以「智慧農業數位分身 Digital Twin Solutions for Smart Farming」榮獲2019年美國百大科技研發獎 (R&D 100 Awards),在全球1,000餘項創新技術軟體與服務類激烈角逐下脫穎而出,主辦單位將於12月5日在舊金山舉行頒獎典禮。

什麼是「數位分身」(Digital Twin)?

Digital Twin,有人把它翻譯為「數位分身」或「數位孿生」或「數位雙胞胎」,其意義都是指某種實體物品或系統的動態軟體模式(dynamic software model),您可以將數位分身看成是實體物件在數位世界的動態呈現,並可以如同在實體世界般的彼此互動、組合,藉以理解物件狀態、建構動態模型來回應世界真實變化,改進操作,並增加價值。這是一個結合AI人工智慧,與人類智慧HI的新興技術,國際研究機構Gartner連續三年評為全球未來關鍵十大技術之一。

數位分身 (Digital Twin) 技術發展

數位分身的技術發展是築基於物聯網、大數據、人工智慧等先進技術,可以在各個領域提供即時的 SCPR (模擬、比對、預測、 建議) ,並且隨著即時的回饋持續自主優化。

有別於一般傳統的數位分身概念,資策會服創所的數位分身技術研發的佈局注意到,AI+HI人機跨智協作已經是未來工作趨勢,人工智慧可成為人類的最強邏輯左腦,協助人類採取最佳的智慧決策,因此數位分身技術導入對於產業數位轉型其效益應更甚單純AI應用,應該讓領域產業除了自動化效率,同時也數位保存領域產業技藝,建構AI與HI交互學習與優化的人機協同技術。

資策會服創所AI+HI數位分身的概念,與德國工業4.0的核心精神之一 – 可以累積工匠智慧的智慧製造相符合,經過兩年的合作,為於德國的歐洲最大科研法人 Fraunhofer IAO 也將台灣資策會納入全球 11 國 12 研究單位的策略合作夥伴之一。

應用案例: 智慧農業數位分身

目前農業雖已有許多 IoT 大數據,但環境藏有太多不確定因素,如氣候變遷、作物成長表現、水質變化等,縱使具備大數據但仍得依靠農民自身經驗來判斷下一步種植、養殖行為,高度倚賴農民個別經驗,不僅無法穩定供應一定品質、數量的作物,少子化的狀況下,也面臨到傳承接班的問題。

服創所-智慧農業數位分身 (Digital Twin Solutions for Smart Farming) 技術服務平台示意

因此,資策會服創所嘗試導入「數位分身」科技於農業數位化應用,淬取與紀錄農民養殖管理行為技術,除了保有 AI 根據感測器回饋,執行環境調控的自動化外,農民也可以依據經驗及現場觀察,選擇設備參數的修改,還能進行修改前的模擬預測,以做出最佳的策略方案。更重要的是在數位分身技術下,AI 將動態學習農民的經驗、知識,進而達到協同運作、決策優化的效果。

智慧農業數位分身 (Digital Twin Solutions for Smart Farming)技術案例介面-水產養殖

以水產養殖為例,透過魚電共生魚塭 AIoT 場聯網數位孿生,將漁民隱性知識數位化,將水質數據、魚體影像、病徵影像分析,研發出智慧水質管理、水產成長管理、水產疾病管理等服務,打造高存活率、高換肉率之智慧養殖解決方案,建立全程數據化、品質可析、產銷履歷可溯的品質分級技術,提升水產價值。

「智慧農業數位分身技術」預期可降低農民導入成本50%、提高生產效率30%,在農業、漁業、茶葉領域上,建立全程數據化,品質可析,產銷履歷可溯之品質分級技術,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(productivity),更達成永續經營(sustainability) ,為台灣農漁業帶來產業升級的新價值。

應用案例:智慧製造數位分身

數位分身應用於智慧製造

台灣過去已建立相當完整的機器人產業鏈,而如上銀、達明等以開發機器人單機及模組為主的業者,也都具備了一定的研發製造能量,然而從硬體到軟體、軟硬整合(系統化技術)的發展與應用尚在起步階段,因此當機器人實際要進一步走向加工應用時,除了要面臨使用時需要額外專業人士、複雜的操作方式等瓶頸外,也因為智慧化不足需要耗時調校、功能單一又不易擴充,而因為無法自主學習造成的技能性不足等問題,都形成了機器人導入產線時的障礙,更無法為使用者創造實質效益。

數位分身應用於模具

資策會服創所有鑑於此,將數位分身技術應用於製造業,研發機器人跨智學習平台、靜態及動態擬真技術,針對機器人加工過程數據進行收集、清洗及建模外,並配置微機電裝置如陀螺儀、加工器(G sensor)於工位操作人員,進行工匠智慧的擷取。融合機器人加工過程數據和人員經驗,透過邊緣運算學習機制建立跨平台、分散式、安全防護與複合流程等協作控制技術進行實時監控及自我調機,實現工匠智識數位化,降低新進人員學習曲線,增加工作操作人員的自由度,提升人員效率。打造機器人製造次系統解決方案,導入AI 自主學習協作機器人與數位分身技術,藉此擴充機器人性能以因應多樣化的製造應用需求。

智慧製造數位分身技術在小型工件式機器人加工系統達到製程加工模擬準確度 80% 同時於自動回饋修正加工路徑,導入時間<10秒,精準控制產品不良率在 10% 內。在小型工件領域開發加速台灣特色製造業升級與建立新創/新事業與創新營運模式,創造國內機器人產業新契機,促進製造業數位轉型。

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