趨勢巨流河 2019-10-06

【產學合作圈】李揚漢AI淡蛋孵化夢想

電機工程學系教授李揚漢

學歷:國立台灣大學電機工程學系博士

經歷:

●經濟部專案顧問

1. 「WiMAX 94,95-M-Taiwan」專案

2.「互聯電信 WiMAX機站容量技術開發」

3.「災害現場WiMAX通訊指揮系統計畫」

●國科會(現為科技部)「學界參與國際標準

建置計畫」主持人

●IEEE 802.16m 規格制定委員voting member

●LTE 規格制定委員

●日本會津大學、東北大學訪問研究

研究成果:

1. 期刊論文80篇

2. 會議論文150篇

3. 美國專利共23件

已獲證14件

已公開 9件

更多學術研究內容,請至本校教師歷程系統,以「李揚漢」做查詢。

(http://teacher.tku.edu.tw)

文/劉江,攝影/劉芷君,責任編輯/郭萱之

研究緣起

隨著5G興起,無線通訊乃至整個電產業都面臨前所未有的機會與挑戰,如何在變革中把握機會有所作為,一直是電機系教授李揚漢及其團隊思考的問題;目前,他最感興趣、也最看好的就是IoT(Internet of Things,即物聯網)。5G物聯網具體該如何運用?運用在哪些地方?目前全球學界、業界都還在不斷地探索,李揚漢結合自身研究專長,聯想到將AI(Artificial Intelligence,即人工智慧)與IoT結合,「一隻腳叫做IoT,一隻腳叫做AI。兩隻腳能夠撐起什麼?我們想到的就是Health健康。」有了大致的方向,李揚漢團隊和臺大醫師蘇大成合作,研發能夠即時監測心跳的產品;經過4、5年研究,設計出高品質的心跳帶,不論如何動作,都可得到最穩定精準的生理資訊。

在過程中李揚漢結識了臺大化學系助理教授徐丞志,他提出能否運用AI與IoT的技術來監測蛋雞的飼養?李揚漢深知臺灣的農漁畜是強項產業,單以蛋雞為例:農委會發佈的2017年統計年報顯示,雞蛋生產量已達年產75億顆蛋,蛋雞場達1,800多戶,年產值達新臺幣189億元。如此龐大的規模,讓李揚漢找到了AI與IoT的新舞臺:「中山大學有AI蝦,那麼我們淡江提出AI蛋。後來,學術副校長起名叫『AI淡蛋』。」2017年,李揚漢團隊正式參與中央研究院「智慧科技於蛋雞飼養與產蛋之應用計畫」,目標就是要研發AI裝置,將人工智慧帶進養雞場。對此,他信心滿滿地表示:「我做的東西一定要有產品,技術將來可以普及臺灣的農舍!」

研究歷程

一直與無線通訊打交道的李揚漢要「養雞」,擺在他眼前的難題不少:蛋雞的健康狀況該用什麼指標衡量?這些指標又該如何測量?面對問題,李揚漢深思熟慮,提出了自己的思考邏輯「DCBA」,亦即Domain Knowledge(專家知識)、Cloud(雲端技術)、Big Data(大數據)、以及Algorithm(演算法)。他強調:所有的研究都是為了解決問題,而界定問題須由專家知識決定。AI的研究有著數不清的面向。透過專家知識的聚焦,研究者才能清楚方向、明確主題。「舉個簡單例子,為什麼我們選擇蛋雞不選肉雞?因為肉雞養到40天就殺了;而蛋雞,從雛雞到生蛋需要120天;之後,至少還要養一年的時間讓牠下蛋。所以,蛋雞是資產,肉雞是耗材,這就是專家知識。」

有了專家知識的指引,接下來需要考量的就是5G時代的「雲」,其中包括國際近兩年新興的edge computing(邊緣計算)。李揚漢解釋在早期大家都是不假思索地把大數據丟進「雲」裏面,進入5G時代,一個5G基地塔按照規格需支援一百萬臺設備;用以前的方式,現在在實務上根本不可行。因此,李揚漢希望利用邊緣計算,將AI硬體化,讓設備端具備基本處理AI的能力,甚至基本儲存數據的能力,從而得到「端產品」(on-device-AI)。給端產品配備AI晶片,就可以初步處理個人應用產生的小數據。接下來只需要在雲端處理大數據。最後,將大數據交由CNN(Convolutional Neural Networks,即卷積神經網路)、RNN(Recurrent Neural Networks,即遞歸神經網路)、以及GAN(Generative Adversarial Networks,即生成對抗網路)等演算法進行分析,就可以得到結果,進行判斷。「DCBA」形成了一個環環相扣的研究結構。

研究成果

目前『AI淡蛋』計畫分成了兩個部分展開。一是針對養雞場的經常性管理,涵蓋了雞舍溫度、光照條件、通風狀況等監測。計畫將現有已在實作現場之自動化設備(如餵飼系統、飲水系統、照明系統等等)所收集到的觀測數值,整合處理為大數據並建立最佳化蛋雞飼養環境的參數模型,透過AI人工智慧的學習與管理,達到雞舍環境控制的最佳化。在光照控制智慧化方面,可透過定時裝置控制光照的時間及長短,以增進雞蛋生產的品質及產量。在溫溼度控制智慧化方面,將參考蛋雞飼養最佳化環境因數的模型,並考慮飼養隻數、通風速率、設置位置、通氣狀況以控制雞舍內的溫度與相對溼度,控制在最適當的相對溼度約50%-70%。

二是對諸如禽流感之類的傳染病緊急情況予以即時監測。具體而言,『AI淡蛋』主要監測兩個指標:溫度與雞糞。「熱像分析系統」可以用來監控蛋雞的體溫變化,對雞舍的每一排雞隻進行紅外掃描,並針對體表不同溫度區塊進行統計分析。「AI機器手臂取樣裝置」則可進行雞隻糞便取樣,建立雞隻腸道菌相關數據,可結合「病原體快速檢驗質譜儀」進行特定病原菌快篩檢測。另外利用「聲紋識別系統」,建立感染消化道與生殖道疾病雞隻的聲紋大數據,用於雞隻疾病之診斷。蛋雞的數據透過「卷積神經網絡(CNN)」的深度學習與分析,一旦發現健康參數異常,在控制室便可立即得到定位警訊。飼養人員可立刻進行比對及確認,同時知會獸醫師或送至動物疾病診斷中心進行診斷。

在李揚漢的心目中,做研究的關鍵是十二個字:問問自己、相信自己、改變自己。他時常告誡學生,也提醒自己:「世界的進步跟你懂不懂無關。你不懂,它還是一樣在進步。你唯一能做的就是不停地追趕。追趕的同時,你也要問問這個東西你有沒有興趣、有沒有信心能做到。然後根據時代的變化,再來調整自己的決策。界定我們要處理的問題,要瞭解外面的、產業的發展。研究不能與產業脫節。」在臺灣學術界,有不少學者是問問自己、相信自己,但是不改變自己。李揚漢覺得這樣的研究雖然會有深度,但不一定有廣度,也不一定有用處。以『AI淡蛋』為例,研究既要專注於蛋雞飼養這一塊,同時也設法挖掘技術更廣泛的運用面。

未來展望

目前全球業界、學校都致力研發AI產品。李揚漢認為:想要做出一個類似AI手機的通用產品很困難,但是AI的分眾市場已經形成。「假設未來十年就是專注於『AI淡蛋』,好好努力,或許有機會成為臺灣第一,在世界佔有一席之地。」當然,專注於AI的分眾市場並不意味著研究局限於蛋雞身上。李揚漢建議要隨時隨地關注行業的變化,儘快完成手上能做的事情。「以前AI是做手機,萬一以後AI的產品是自駕車呢?所以,還是那句話Keep you open!」

另一方面,李揚漢指出不管是AI也好,物聯網也罷,未來發展的核心價值是「大家買得起、用得上」。現在AI的問題就是買不起;而物聯網則呈現兩極化的態勢:有的產品很便宜、買很多,但大家不知道該怎麼用;有的很貴,大家買不起、用不上。今後的研究,他將著眼於同時滿足這兩項需求標準的產品。

最後,李揚漢表示研究的核心在於「創造價值」。「MIT的教授可能四五年出一篇論文,最主要的目標是把產品做出來。如果我們不把價值帶出來,學生幹嘛跟你念呢?」李揚漢建議:在一個變動的時代,我們首先要找到與自身緊密相連的核心價值,之後再來釐清研究的方向。

Feedbacks

電機工程學系博士班六年級廖于德

「我跟李揚漢老師做研究已經八年了,從先前的5G規格設定,到現在轉型做產學合作。我覺得研究方向這樣轉變,以產品為導向,不僅僅侷限在學術研究上,是一個很棒的改變,我們的研究更『接地氣』;其實研究主題改變不大,而是應用的層面轉變。以目前合作的養鷄場來說,有兩家是水濂式負壓的新式養鷄場、另一家是傳統飼育但正在轉型中的養鷄場;因飼養方式不同,會影響到我們環境感測和定位,這裡面有很多的學問,解決問題是我覺得很快樂的事。此外,『AI淡蛋』是中研院七個子計劃裡的其中一項,因為現在的計劃屬於跨領域合作,在國家級的這麼大型計劃裡,我覺得研究視野變得寛廣。很感謝李老師的帶領。」

電機工程學系博士班三年級陳奕綸

「我跟李老師做研究只有四年多,我很喜歡做人工智慧的開發,在『AI淡蛋』計劃裡我們用環境感測收集到的數據,做深度的分析,看環境對產蛋率的影響。我畢業之後想自行創業、成立公司,智農計畫對我的幫助很大,我看到人工智慧的應用未來有無限可能;這段合作研究的經歷,還有老師的提點,都有助我增進研究能力。」

初心不改 一路向前

轉眼間我到校服務已經28年,第一天報到的心情記憶猶新。當時剛從台大畢業,抱著滿腔熱情、帶著研究決心,一進校就提出產學研計劃—研發BBcall晶片。我們拜託兩家廠商投入資金,打響在淡江的第一場「戰役」,既然是「打仗」,就有冷酷無情的一面,我們辛苦製作的晶片,第二年因為產業更迭而淘汰;但在過程中,學生們得到磨鍊,迅速成長。所以,這場仗我們贏了!學校的贏或輸,不就是以學生的成就來衡量嗎?淡江的環境提供了很多的舞臺,工作壓力伴隨而來。我記得有一年和資策會去東德做行動通訊的規格提案,零下20度的天氣裡,我們每天早上八點開始工作,一直討論到晚上十點,整整五天,不要說出門閒逛,就連三餐都是靠泡麵裹腹。條件雖然艱苦,但收穫異常豐富。過去十多年裡,我總共在IEEE802.16mb標準會議出席18次,提出94篇提案;出席3GPP標準會議13次,提出20篇提案。能在國際學術平臺代表淡江、代表臺灣,這是我最高興的時刻!

參加學術會議使我不斷前進,也給我啟發。1996年,我去瑞士洛桑參加seminar,遇到一位63歲的工程師Eric,他給我們上了近30小時的低電壓IC課程,介紹自己設計並被Swatch採納的電路。我當時很震驚:怎麼60歲的人還這麼厲害?如今我已經55歲,從事研究超過三十年,可是我沒想過停下腳步,我深信如果要在專業領域有所作為,那麼我才剛剛開始。

回顧過去,我不斷跟自己宣戰,把昔日之我扔掉;2014年以前,我關注的都是手機中心理論。可是從2015年開始,我轉向了物聯網中心理論,試圖用AI這根槓桿,去撬開物聯網龐大的市場,我始終認為:時代軌跡需要我們去mapping,想要研究有價值就須與時俱進;重要的是我們要看明天,沒有這個態度,研究就會難以為繼。

有人問我:「怎樣算是成功的教授?」我認為不要講成功,而要講價值。臺清交成有很多有價值的教授,但並不意味只有在那裡才是有價值。有時我們看事情要逆著看,在錦上添花的地方,當然易有掌聲,但如果在艱難環境,活出一片天,不也是成功?不管在哪,都可以做有價值的教授,無非是要多付出努力,鑽研更深一點。我相信:很多事情只要你努力過了,它都會給你答案。要尊重自己的選擇!

NO.1093 B | 更新時間:2020-01-07 | 點閱:2288 | 下載:

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