根據研調機構IDC預估,2019年AI的市場將達500億美元。工研院把AI結合物聯網,形成AIOT,應用在清洗蔬果上面,研發出家用的「蔬果洗淨感測器」,只要放進清洗好的蔬果中,就能測出是否還有農藥殘留。另外還有「智慧貨架」,除了縮短購物流程還能正確辨識商品。
記者呂蓓君:「食安風暴之下現代人愈來愈注重健康,因此有不少人也選擇會在家裡自己下廚,而下廚的過程之中,其實最重要的就是,把這些剛買回來的食材做一個清洗,而清洗的過程中就可以知道,這些東西裡面究竟有沒有殘留農藥,現在就要來準備洗蔬果了,最重要的事情就是知道說,裡面有沒有農藥的殘留,因此我們要利用,工研院這個蔬果農藥檢測儀放進水裡面,待會就知道究竟洗的乾不乾淨,裡面有沒有農藥殘留。」
只要按一個鍵,機器會自動抽吸水質,短短幾秒的時間,結果出爐,機器上面出現綠色的指示燈,代表清洗水裡面已經沒有農藥殘留,過去要檢查蔬果是否有農藥殘留,必須靠實驗室裡的裝備,前置作業還不少。打開農藥,用滴管取出需要的農藥原液,用震盪機混合均勻,接著抽取農藥混合液,放入試驗的小盒子。
工研院研發同仁:「進行光譜檢測,這個是一個穿透式的模組。」
先把水的樣本放進去,當作基準值做校正,再更換成農藥樣本,接著就會看到農藥吸收光譜,電腦上的波形會顯示出農藥的特徵,確定裡面含有農藥,透過工研院的技術,家用版本變得更輕巧。
工研院張家榮博士:「核心的技術我們可以把一些,檢測儀器縮小,那我們把它縮小整個流程簡化,讓使用者可以一件鍵就完成,很快就可以藉由紅綠(指示燈)來決定,它是不是清洗完成。」
這台蔬果清洗檢測儀,可以測出市面上大約50到60%的農藥種類,已經和科技大廠合作,很快就會量產。
工研院張家榮博士:「我手上拿的這一台,是我們最原型的原型機,它主要就是驗證我們剛剛所講的這個,光譜我們從剛剛看到,這麼複雜的一個流程,把它縮小成一個小型化的可能性。」
歷經三年的研發過程,連外型都有好幾種版本,調整功能加上防水,最後出現的是最接近商品化的樣貌。像這樣人工智慧結合物聯網的應用,還有這個。
記者呂蓓君:「在我旁邊的零食櫃看起來普通,他其實是一個智慧貨架,像我現在挑選我想要吃的零食,他除了可以知道我拿了哪一些品項之外,還有更厲害的地方,像我現在決定我不要這個巧克力球了,即使放在錯誤的位置,它依然可以正確的辨識商品名稱。」
用員工識別證或悠遊卡就能結帳,整個購物過程只需要幾秒鐘,同時手機裡的LINE還會跳出購物明細,相當的方便。究竟是什麼技術讓智慧貨架這麼厲害?
工研院連俊宏博士:「我們在這個AI的演算法之前,我們必須對這個商品做預先的建模,讓這個設備系統知道說,這個商品的外觀是什麼。」
貨架上每一層都有兩個攝影機,就像是人類的眼睛。用AI視覺辨識技術,經過深度學習辨識出各種不同的零食。連東西賣完了,都可以提醒工作人員補貨。
螢幕上顯示缺貨的商品,只要重新放上去之後,系統即時更新,螢幕上的數字就會歸零代表補貨完成。
工研院連俊宏博士:「AI加上IoT主要是,它可以讓整個服務的體驗變得更好,營運的這個主體他布建了,100台500台甚至1000台的貨架,每個貨架透過這個AI,它所節省下來的營運時間,事實上就可以節省大量的成本。」
根據研調機構IDC預估,2019年AI的市場將達500億美元,科技結合AI變成智慧製造、智慧商務、以及無人商店應用更多元,也成為新的商業趨勢。
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更新時間:2019/06/05 03:39