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企業防災(三):公益防災,研發軟體新平台

陳妤寧
・2014/08/02 ・2946字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 547 ・八年級

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採訪編輯 / 陳妤寧

本文由科技部補助,泛科學獨立製作

莊國煜執行長認為防救災的相關科技正需要以公益公司的態度處理,因為防救災屬於整個社會需要面對的問題。(圖片來源:作者)
莊國煜執行長認為防救災的相關科技正需要以公益公司的態度處理,因為防救災屬於整個社會需要面對的問題。(圖片來源:作者拍攝)

隨著資通科技的發達和普及,救災相關的平台在網路上紛紛湧現。工研院開發的「GeoThings 救災資訊協調平台」,著眼於如何在大量的資訊流之中,提供救援單位更好的協調工具,也透過災情回報的機制,讓救援單位更了解各地的物資與人力分布情形,避免社會資源的重複和浪費。

一個救災資訊協調平台同時具有資訊的 Input 端和 Output 端,Input 端包含政府單位如水利署、水保局、氣象局、NCDR 災防中心所提供的災情資料庫,另外還有各地災區透過網路或電話回報的災情資訊。Output 端則以防災地圖的形式呈現,讓官方、民間的救援組織可以更了解哪裡缺乏物資、哪裡道路順暢。以開放平台的形式提供這些資訊,可以有效減少因仰賴媒體有限的報導,而使資源一窩蜂的傾注於少數特定災區的情形。

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除了大家已經習慣的網頁(web)介面之外,隨著行動裝置的發達,應用程式(app)以另一種操作介面、提供相同的操作功能,讓在災區的無論是受災方或救災方,都能夠以手機(硬體)搭配 app(軟體),以比在辦公室來得更利於移動的方式來運用救災平台的功能。

究心科技(GeoThings)的技術團隊以地理圖資為基礎,在受災方和救災方之間搭起更有效率的橋樑。本篇文章專訪了究心科技的執行長莊國煜,為我們解釋救災資通工具的基本觀念,並分享究心科技的發展歷程。

座標簡訊,「離線使用」在災時的重要性。

究心科技最早的產品發想是座標簡訊,也就是在文字訊息之外加入地理資訊,利用 app 抓取 GPS 訊號、將座標轉換成 URL(網址)的形式寫在簡訊中發送並回報。雖然大家現在都習慣直接用 Facebook 或 Line 來傳遞訊息,但在災難發生時,網路連線設備本身也可能受到損害,或是因為大家都急於登入社群網站報平安,而導致網路連線壅塞。而發送簡訊所需的頻寬遠比網路來得低,不論有沒有網路、是不是智慧型手機,簡訊是對最多數人而言最為方便的工具。而智慧型手機還可搭配拍照功能,app 可在網路訊號較佳的時候上傳,提供資訊彙整平台各地的災情資訊。

提到災時的「離線使用」需求,必須同時介紹 OpenStreetMap(開放街圖,簡稱OSM)。OpenStreetMap 採用類似 Wikipedia(維基百科)的協作與共用模式,任何使用者都可以編輯繪製,並且以開放資料庫授權(ODbL)釋出資料,提供給任何人從事加值應用。在海燕颱風來臨之前,就有志工在菲律賓當地協助繪測,預先標示出避難所、物資可運入的港口、停機坪和道路資訊,協助災害救援工作的布局;災後則標出各地受災區域、以及最新的交通狀況,例如哪裡有車禍?哪裡施工中?這些資訊使紅十字會、慈濟或 OCHA(聯合國救災協同組織,Office for the Coordination of Humanitarian Affairs)或其他救災組織可以更順利的拓展救援工作。且 OpenStreetMap 圖資系統可在離線時操作,在網路不通、無法使用大家目前最習慣的 Google Map 時,OpenStreetMap 就像前述的簡訊一樣,成為離線狀態下的最佳選擇。

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除了政府開放資訊,群眾外包更是重要的資訊來源。

「各國政府在災時皆會提供高解析度衛星圖,但對救災組織來說,更有用的是當地社群回報的現地災情訊息。無論是文字敘述或是照片回傳,這些資訊依地理位置和既有的圖資重合之後,可以成為救援組織判斷如何分配人力和物資的一大助力。」莊國煜執行長認為在政府提供的資料之外,民間社群的資訊彙整以及不同組織之間的橫向溝通,是更大的挑戰。

事實上,台灣的政府單位已經累積了許多防災資訊匯集的經驗,並且由國家災害防救科技中心來統整發佈。不過如上所述,在災難發生時,除了仰賴官方提供的正確訊息、或開放資料庫(Open Data)以供平台串接;各地災區的細節資訊,更需要民間志工以及網路社群加入協助,這種自下而上的資訊匯集模式,正是近年來風行的群眾外包(Crowdsourcing),也是救災平台希望得以彙整協調的一大資訊來源。

工具做好之後,還需考慮「使用者」。

究心科技發展救災平台的最大目的,就在於為救災組織提供一套完整的工具、一個橋接和整合資訊的平台介面,來優化整個救災流程。然而在推廣方面,若使用這套 app 機制回報災情的用戶太少,在災情彙整上的來源也就有限;另一方面,對最主要的使用者——救災組織——而言,不少組織還未習慣以新的資通工具取代過去的通訊器材,而不同組織之間的信仰、邏輯、習慣的做事方式也都不同。

「想要真正解決救災流程的問題,不是做好一個 app 或一個網頁丟出去就可以解決的。」莊國煜執行長表示。無論是在志工端或組織端,都需要長期的溝通和經營,了解對方的需求和反饋,才可能成就一個真正有用的「救災工具」。

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因此究心科技採取看似「繞遠路」的方式,決心從志工端的使用習慣開始耕耘。究心科技和台灣大哥大基金會合作,推出了「微樂志工」平台,媒合 NPO 和志工之間的需求,NPO 可以在平台上刊載志工需求,例如哪裡需要多少人協助做什麼事、名額、期限等等,還包含了後台表單下載、以 QR code 簡化報到流程等功能支援。NPO 無需再多花錢、或是為了和多個單位串接而奔波。志工則可綜覽並報名各地的志工機會,並累積自己的「志工履歷」;這對許多要求學生累積服務時數的學校而言是十分有用的工具。

這些熟悉網路工具的年輕世代,正是究心科技想瞄準的志工族群。唯有從平日對這些資通工具的使用習慣開始培養起,在災難來臨時才不需另外熟悉一套「防災 app」。只要打開平常習慣瀏覽的志工需求平台,就可以知道各地的需求。未來究心科技會再加入地圖和回報機制,現階段以培養志工端對於這套工具的粘性為目標。

公益公司,整個社會都是利害關係人。

究心科技目前有七位成員,是工研院資通所第一屆 Spin-off(衍生)出來的第一個社會公益領域的新創事業,屬於公司型態,但章程則為公益公司法。公益公司的精神意味著除了股東利益極大化之外,更納入整個社會作為公司的利害關係人,避免企業在追求利益極大化的同時忽略了對社會造成的「外部成本」。

莊國煜執行長認為防救災的相關科技正需要以公益公司的態度處理,因為防救災屬於整個社會需要面對的問題。研發團隊固可以提供技術與維護作為獲利模式,但不應侷限於狹隘的股東利益,而是納入全社會的福祉考量。如何善用工研院的背景和政府單位的資料庫合作、以及透過和台灣大哥大基金會的合作,持續經營和 NPO 之間的關係,是究心科技未來將持續發展的目標。因為「工具」的價值,最終仍須回到「人的使用」上才能有效地發揮。「究心」正代表了「一切科技終究需要回歸人心」。(本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

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本文原發表於行政院科技部-科技大觀園「專題報導」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊,也有臉書喔!

責任編輯:鄭國威|元智大學資訊社會研究所

企業防災系列專題:

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陳妤寧
38 篇文章 ・ 1 位粉絲
熱愛將知識拆解為簡單易懂的文字,喜歡把一件事的正反觀點都挖出來思考,希望用社會科學的視角創造更宏觀的視野。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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企業防災:導言
李天申
・2014/08/02 ・1511字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 578 ・九年級

本文由科技部補助,泛科學獨立製作

日本的工程用機械和人員(圖片來源: Flickr, Gabriel Goh)
日本的工程用機械和人員(圖片來源: Flickr, Gabriel Goh)

每當重大災害來臨時,人們總不免擔心會不會停電、網路與手機能否暢通、交通運輸會不會中斷等民生問題,而產業界人士也會憂慮災害會不會影響廠房運作。在這些相關的防救災工作當中,國營與民營企業扮演吃重的角色。本專題以企業防災為主題,分別以電網防災、智慧防災、公益防災、列車防災、協力防災等子題,介紹台灣電力、中華電信、究心科技、台灣高鐵、南科廠商如何參與防救災。

電網防災:

當有颱風或發生地震,部分地區容易停電,人們被迫摸黑,無法透過電視和電腦來接收資訊,手機也不能充電。此時,台灣電力公司的員工必須冒險搶修,以讓人們在最短的時間之內,重返光明的世界與現代的生活。面對各式各樣的災害,台電公司高階主管告訴我們台電如何維持電網在災時的有效運作,以及介紹天然災害通報系統(NDS)的運用。

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智慧防災:

從2010年海地地震、2011年東日本311大地震等國外經驗來看,手機與網路於災時都發揮重要的功能。對此,確保資通訊網路於災時的暢通,電信業者責無旁貸。中華電信公司石木標總經理接受我們的採訪時,說明中華電信如何維護災時電信服務的品質,並介紹如何透過「災害緊急應變訊息通報系統」的細胞廣播功能來向民眾發送災害預警簡訊,以及如何運用「eSAV雲端監測平台」來進行智慧防災。

公益防災:

我國政府捐助成立的財團法人-工業技術研究院,於今年(2014)成立衍生新創事業-究心科技公司(GeoThings),以開發資訊救災為宗旨。究心科技是一家以公益為導向的社會企業,與追求股東最大利益的一般企業不同。莊國煜總經理向我們介紹究心團隊的研發成果,包括可在災時無網路狀態下離線使用的座標簡訊,以及與非營利組織志工合作開發救災資訊平台的經驗。

列車防災:

災害對大眾運輸業也會造成嚴重的影響,對民眾來說,小則造成行程安排的不便,大則危及性命。以高鐵為例,它是運送國人南來北往的重要交通工具,每天都有數十萬人搭乘,確保乘客安全是非常重要的課題。對此,我們採訪台灣高鐵公司相關單位的主管,以了解高鐵列車在高速行駛的過程中,如何降低颱風、地震等災害所帶來的風險,包括介紹天然災害告警系統(DWS),說明列車核心機電系統發生危機便暫停運作的「失效自趨安全」原則,以及如何與外援單位溝通協調等。

協力防災:

科技業是我國經濟的重要命脈,一旦發生災害,便可能蒙受重大損失。我們走訪南台灣的科技重鎮-南部科學園區,該園區聚集半導體、光電、太陽能、LED、精密機械、通訊、生技等產業,而園區建置的「南科整合式災害風險應變體系」,曾獲得行政院服務品質獎的殊榮。南科管理局林永壽副局長向我們說明這套體系,以及管理局如何與園區廠商合作,共同因應化災、地震、洪災、旱災等類型的災害。(本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

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本文原發表於行政院科技部-科技大觀園「專題報導」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊,也有臉書喔!

責任編輯:鄭國威|元智大學資訊社會研究所

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陳妤寧
・2014/08/02 ・2946字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 547 ・八年級

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本文由科技部補助,泛科學獨立製作

莊國煜執行長認為防救災的相關科技正需要以公益公司的態度處理,因為防救災屬於整個社會需要面對的問題。(圖片來源:作者)
莊國煜執行長認為防救災的相關科技正需要以公益公司的態度處理,因為防救災屬於整個社會需要面對的問題。(圖片來源:作者拍攝)

隨著資通科技的發達和普及,救災相關的平台在網路上紛紛湧現。工研院開發的「GeoThings 救災資訊協調平台」,著眼於如何在大量的資訊流之中,提供救援單位更好的協調工具,也透過災情回報的機制,讓救援單位更了解各地的物資與人力分布情形,避免社會資源的重複和浪費。

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除了大家已經習慣的網頁(web)介面之外,隨著行動裝置的發達,應用程式(app)以另一種操作介面、提供相同的操作功能,讓在災區的無論是受災方或救災方,都能夠以手機(硬體)搭配 app(軟體),以比在辦公室來得更利於移動的方式來運用救災平台的功能。

究心科技(GeoThings)的技術團隊以地理圖資為基礎,在受災方和救災方之間搭起更有效率的橋樑。本篇文章專訪了究心科技的執行長莊國煜,為我們解釋救災資通工具的基本觀念,並分享究心科技的發展歷程。

座標簡訊,「離線使用」在災時的重要性。

究心科技最早的產品發想是座標簡訊,也就是在文字訊息之外加入地理資訊,利用 app 抓取 GPS 訊號、將座標轉換成 URL(網址)的形式寫在簡訊中發送並回報。雖然大家現在都習慣直接用 Facebook 或 Line 來傳遞訊息,但在災難發生時,網路連線設備本身也可能受到損害,或是因為大家都急於登入社群網站報平安,而導致網路連線壅塞。而發送簡訊所需的頻寬遠比網路來得低,不論有沒有網路、是不是智慧型手機,簡訊是對最多數人而言最為方便的工具。而智慧型手機還可搭配拍照功能,app 可在網路訊號較佳的時候上傳,提供資訊彙整平台各地的災情資訊。

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提到災時的「離線使用」需求,必須同時介紹 OpenStreetMap(開放街圖,簡稱OSM)。OpenStreetMap 採用類似 Wikipedia(維基百科)的協作與共用模式,任何使用者都可以編輯繪製,並且以開放資料庫授權(ODbL)釋出資料,提供給任何人從事加值應用。在海燕颱風來臨之前,就有志工在菲律賓當地協助繪測,預先標示出避難所、物資可運入的港口、停機坪和道路資訊,協助災害救援工作的布局;災後則標出各地受災區域、以及最新的交通狀況,例如哪裡有車禍?哪裡施工中?這些資訊使紅十字會、慈濟或 OCHA(聯合國救災協同組織,Office for the Coordination of Humanitarian Affairs)或其他救災組織可以更順利的拓展救援工作。且 OpenStreetMap 圖資系統可在離線時操作,在網路不通、無法使用大家目前最習慣的 Google Map 時,OpenStreetMap 就像前述的簡訊一樣,成為離線狀態下的最佳選擇。

除了政府開放資訊,群眾外包更是重要的資訊來源。

「各國政府在災時皆會提供高解析度衛星圖,但對救災組織來說,更有用的是當地社群回報的現地災情訊息。無論是文字敘述或是照片回傳,這些資訊依地理位置和既有的圖資重合之後,可以成為救援組織判斷如何分配人力和物資的一大助力。」莊國煜執行長認為在政府提供的資料之外,民間社群的資訊彙整以及不同組織之間的橫向溝通,是更大的挑戰。

事實上,台灣的政府單位已經累積了許多防災資訊匯集的經驗,並且由國家災害防救科技中心來統整發佈。不過如上所述,在災難發生時,除了仰賴官方提供的正確訊息、或開放資料庫(Open Data)以供平台串接;各地災區的細節資訊,更需要民間志工以及網路社群加入協助,這種自下而上的資訊匯集模式,正是近年來風行的群眾外包(Crowdsourcing),也是救災平台希望得以彙整協調的一大資訊來源。

工具做好之後,還需考慮「使用者」。

究心科技發展救災平台的最大目的,就在於為救災組織提供一套完整的工具、一個橋接和整合資訊的平台介面,來優化整個救災流程。然而在推廣方面,若使用這套 app 機制回報災情的用戶太少,在災情彙整上的來源也就有限;另一方面,對最主要的使用者——救災組織——而言,不少組織還未習慣以新的資通工具取代過去的通訊器材,而不同組織之間的信仰、邏輯、習慣的做事方式也都不同。

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「想要真正解決救災流程的問題,不是做好一個 app 或一個網頁丟出去就可以解決的。」莊國煜執行長表示。無論是在志工端或組織端,都需要長期的溝通和經營,了解對方的需求和反饋,才可能成就一個真正有用的「救災工具」。

因此究心科技採取看似「繞遠路」的方式,決心從志工端的使用習慣開始耕耘。究心科技和台灣大哥大基金會合作,推出了「微樂志工」平台,媒合 NPO 和志工之間的需求,NPO 可以在平台上刊載志工需求,例如哪裡需要多少人協助做什麼事、名額、期限等等,還包含了後台表單下載、以 QR code 簡化報到流程等功能支援。NPO 無需再多花錢、或是為了和多個單位串接而奔波。志工則可綜覽並報名各地的志工機會,並累積自己的「志工履歷」;這對許多要求學生累積服務時數的學校而言是十分有用的工具。

這些熟悉網路工具的年輕世代,正是究心科技想瞄準的志工族群。唯有從平日對這些資通工具的使用習慣開始培養起,在災難來臨時才不需另外熟悉一套「防災 app」。只要打開平常習慣瀏覽的志工需求平台,就可以知道各地的需求。未來究心科技會再加入地圖和回報機制,現階段以培養志工端對於這套工具的粘性為目標。

公益公司,整個社會都是利害關係人。

究心科技目前有七位成員,是工研院資通所第一屆 Spin-off(衍生)出來的第一個社會公益領域的新創事業,屬於公司型態,但章程則為公益公司法。公益公司的精神意味著除了股東利益極大化之外,更納入整個社會作為公司的利害關係人,避免企業在追求利益極大化的同時忽略了對社會造成的「外部成本」。

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莊國煜執行長認為防救災的相關科技正需要以公益公司的態度處理,因為防救災屬於整個社會需要面對的問題。研發團隊固可以提供技術與維護作為獲利模式,但不應侷限於狹隘的股東利益,而是納入全社會的福祉考量。如何善用工研院的背景和政府單位的資料庫合作、以及透過和台灣大哥大基金會的合作,持續經營和 NPO 之間的關係,是究心科技未來將持續發展的目標。因為「工具」的價值,最終仍須回到「人的使用」上才能有效地發揮。「究心」正代表了「一切科技終究需要回歸人心」。(本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

本文原發表於行政院科技部-科技大觀園「專題報導」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊,也有臉書喔!

責任編輯:鄭國威|元智大學資訊社會研究所

企業防災系列專題:

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陳妤寧
38 篇文章 ・ 1 位粉絲
熱愛將知識拆解為簡單易懂的文字,喜歡把一件事的正反觀點都挖出來思考,希望用社會科學的視角創造更宏觀的視野。

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有地震!你感覺到了嗎?
李柏昱
・2014/04/18 ・1723字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 484 ・五年級

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美國地質調查局「Did you feel it?」網站中,記錄美國東西岸兩次規模類似的地震感知回報資料,東岸的有感範圍明顯比西岸廣泛。(圖片來源:USGS)
美國地質調查局「Did you feel it?」網站中,記錄美國東西岸兩次規模類似的地震感知回報資料,東岸的有感範圍明顯比西岸廣泛。(圖片來源:USGS)

「咦?昨天有地震?」身處地震頻仍的台灣,我們對於朋友這樣的疑問絕不陌生。多數的地震都是無感地震或小規模地震,科學家便感到好奇,究竟這些小地震發生時,有多少人感覺到了?而這些感覺到地震的人又都在做些什麼?才讓他們得以察覺地表微微地顫抖?

現在讓我們飛到半個地球外的義大利。這個位於地中海北岸的國家,有豐富的歷史古蹟、香醇的葡萄美酒,以及,很不幸地,與台灣一樣多的地震,喔對了,他們還有火山。

每當義大利人感覺到地震時,便能到義大利國家地球物理與火山研究中心(Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia, INGV)網站回報他們對於地震的「感受」,網站訪問人們地震發生時的感知、他們的位置以及地震發生時正在做什麼事。美國地質調查局(United States Geological Survey, USGS)亦設有「Did you feel it?」蒐集全世界的地震感知資訊。

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咦?有地震?

INGV的資料庫網羅了60多萬筆地震回報,對於地震來臨時人們如何察覺與應對,提供相當有價值的參考。根據INGV的研究員Paola Sbarra表示,在最小震度的搖晃中,人們正在幹嘛比起他們的位置還來的重要。

Sbarra與同事研究其中大約25萬筆報告,試圖比較在規模3〜5.9的地震中,人們的感覺與地震儀的紀錄之間的不同。研究結果如同你我的經驗,當人正在休息,尤其是清醒地躺在床上時,最能夠感覺到震動,比那些正在做家事或在戶外運動的人更能察覺到地震。此外,身處高樓層的人感覺到搖晃也會比低樓層來的強烈。

看到這裡,你或許會想:「科學家又在做一些無聊的研究了。這些不都是廢話嗎?」不過先別急著按上一頁,就讓我們看看這種地震感知研究的實際用途!

地震觀測也能群眾外包

首先,關於地震觀測要知道的一件常識是,地震的規模並不等於你感覺到搖晃程度或是實際的破壞程度。在科學的量化上,「地震規模」指的是地震所釋放的能量大小,規模越大的地震釋放能量越多。

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不過,由於受到地表人口分布、地震發生的深度以及各地不同地質因素影響,科學家另外用地表的加速度定出「震度」,用來量化各地實際上的搖晃與受災程度,震度反應你我在地震發生時感受到的激烈程度。

台灣的震度標準參考日本1996年的舊制,將地震強度劃分為0到7級,而歐洲則是劃分為1到12級(European Macroseismic Scale, EMS)。這些標準提供保險公司與工程師評估某個地區可能的地震災損。

然而一個潛在的問題是,按照各地地震儀加速度所訂出的震度,與人們實際上的感受有所差距,加上人經常會高估地震的搖晃程度,所以我們常聽到「我感覺已經搖很大了耶,怎麼只有2級?」。故透過地震感知的回報,科學家能更確實衡量人們對於地震的感覺。

在美國的USGS,「Did You Feel It?」一共蒐集了250萬筆地震感知資料。透過資料分析,可以清楚發現類似規模的地震,在美國東岸地震的感知範圍比西岸來的廣泛。原因在於美國東岸屬於古陸塊,岩層的破碎面較少,震波因而可以傳的更遠。

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此外,2011年維吉尼亞州發生規模5.8的地震,一共有14萬8千筆回報湧入「Did You Feel It?」網站。USGS從中準確得知哪個地方搖晃程度最為劇烈,這些遠超過地震儀數量的資料量,協助救難單位找出受災最嚴重的地點。地震感知回報在地震救災上能夠扮演群眾外包的重要腳色。

目前台灣還沒有類似的網站,不過我們還是可以利用USGS,抒發一下地震發生時的內心的種種不安與感受。或許在某次地震當中你的回報也能扮演救人一命的關鍵!

(本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」執行團隊撰稿2014年3月)
 
責任編輯:鄭國威|元智大學資訊社會研究所

本文原發表於行政院科技部-科技大觀園「科技新知」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊,也有臉書喔!

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延伸學習:

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企業防災(三):公益防災,研發軟體新平台
陳妤寧
・2014/08/02 ・2946字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 547 ・八年級

採訪編輯 / 陳妤寧

本文由科技部補助,泛科學獨立製作

莊國煜執行長認為防救災的相關科技正需要以公益公司的態度處理,因為防救災屬於整個社會需要面對的問題。(圖片來源:作者)
莊國煜執行長認為防救災的相關科技正需要以公益公司的態度處理,因為防救災屬於整個社會需要面對的問題。(圖片來源:作者拍攝)

隨著資通科技的發達和普及,救災相關的平台在網路上紛紛湧現。工研院開發的「GeoThings 救災資訊協調平台」,著眼於如何在大量的資訊流之中,提供救援單位更好的協調工具,也透過災情回報的機制,讓救援單位更了解各地的物資與人力分布情形,避免社會資源的重複和浪費。

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一個救災資訊協調平台同時具有資訊的 Input 端和 Output 端,Input 端包含政府單位如水利署、水保局、氣象局、NCDR 災防中心所提供的災情資料庫,另外還有各地災區透過網路或電話回報的災情資訊。Output 端則以防災地圖的形式呈現,讓官方、民間的救援組織可以更了解哪裡缺乏物資、哪裡道路順暢。以開放平台的形式提供這些資訊,可以有效減少因仰賴媒體有限的報導,而使資源一窩蜂的傾注於少數特定災區的情形。

除了大家已經習慣的網頁(web)介面之外,隨著行動裝置的發達,應用程式(app)以另一種操作介面、提供相同的操作功能,讓在災區的無論是受災方或救災方,都能夠以手機(硬體)搭配 app(軟體),以比在辦公室來得更利於移動的方式來運用救災平台的功能。

究心科技(GeoThings)的技術團隊以地理圖資為基礎,在受災方和救災方之間搭起更有效率的橋樑。本篇文章專訪了究心科技的執行長莊國煜,為我們解釋救災資通工具的基本觀念,並分享究心科技的發展歷程。

座標簡訊,「離線使用」在災時的重要性。

究心科技最早的產品發想是座標簡訊,也就是在文字訊息之外加入地理資訊,利用 app 抓取 GPS 訊號、將座標轉換成 URL(網址)的形式寫在簡訊中發送並回報。雖然大家現在都習慣直接用 Facebook 或 Line 來傳遞訊息,但在災難發生時,網路連線設備本身也可能受到損害,或是因為大家都急於登入社群網站報平安,而導致網路連線壅塞。而發送簡訊所需的頻寬遠比網路來得低,不論有沒有網路、是不是智慧型手機,簡訊是對最多數人而言最為方便的工具。而智慧型手機還可搭配拍照功能,app 可在網路訊號較佳的時候上傳,提供資訊彙整平台各地的災情資訊。

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提到災時的「離線使用」需求,必須同時介紹 OpenStreetMap(開放街圖,簡稱OSM)。OpenStreetMap 採用類似 Wikipedia(維基百科)的協作與共用模式,任何使用者都可以編輯繪製,並且以開放資料庫授權(ODbL)釋出資料,提供給任何人從事加值應用。在海燕颱風來臨之前,就有志工在菲律賓當地協助繪測,預先標示出避難所、物資可運入的港口、停機坪和道路資訊,協助災害救援工作的布局;災後則標出各地受災區域、以及最新的交通狀況,例如哪裡有車禍?哪裡施工中?這些資訊使紅十字會、慈濟或 OCHA(聯合國救災協同組織,Office for the Coordination of Humanitarian Affairs)或其他救災組織可以更順利的拓展救援工作。且 OpenStreetMap 圖資系統可在離線時操作,在網路不通、無法使用大家目前最習慣的 Google Map 時,OpenStreetMap 就像前述的簡訊一樣,成為離線狀態下的最佳選擇。

除了政府開放資訊,群眾外包更是重要的資訊來源。

「各國政府在災時皆會提供高解析度衛星圖,但對救災組織來說,更有用的是當地社群回報的現地災情訊息。無論是文字敘述或是照片回傳,這些資訊依地理位置和既有的圖資重合之後,可以成為救援組織判斷如何分配人力和物資的一大助力。」莊國煜執行長認為在政府提供的資料之外,民間社群的資訊彙整以及不同組織之間的橫向溝通,是更大的挑戰。

事實上,台灣的政府單位已經累積了許多防災資訊匯集的經驗,並且由國家災害防救科技中心來統整發佈。不過如上所述,在災難發生時,除了仰賴官方提供的正確訊息、或開放資料庫(Open Data)以供平台串接;各地災區的細節資訊,更需要民間志工以及網路社群加入協助,這種自下而上的資訊匯集模式,正是近年來風行的群眾外包(Crowdsourcing),也是救災平台希望得以彙整協調的一大資訊來源。

工具做好之後,還需考慮「使用者」。

究心科技發展救災平台的最大目的,就在於為救災組織提供一套完整的工具、一個橋接和整合資訊的平台介面,來優化整個救災流程。然而在推廣方面,若使用這套 app 機制回報災情的用戶太少,在災情彙整上的來源也就有限;另一方面,對最主要的使用者——救災組織——而言,不少組織還未習慣以新的資通工具取代過去的通訊器材,而不同組織之間的信仰、邏輯、習慣的做事方式也都不同。

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「想要真正解決救災流程的問題,不是做好一個 app 或一個網頁丟出去就可以解決的。」莊國煜執行長表示。無論是在志工端或組織端,都需要長期的溝通和經營,了解對方的需求和反饋,才可能成就一個真正有用的「救災工具」。

因此究心科技採取看似「繞遠路」的方式,決心從志工端的使用習慣開始耕耘。究心科技和台灣大哥大基金會合作,推出了「微樂志工」平台,媒合 NPO 和志工之間的需求,NPO 可以在平台上刊載志工需求,例如哪裡需要多少人協助做什麼事、名額、期限等等,還包含了後台表單下載、以 QR code 簡化報到流程等功能支援。NPO 無需再多花錢、或是為了和多個單位串接而奔波。志工則可綜覽並報名各地的志工機會,並累積自己的「志工履歷」;這對許多要求學生累積服務時數的學校而言是十分有用的工具。

這些熟悉網路工具的年輕世代,正是究心科技想瞄準的志工族群。唯有從平日對這些資通工具的使用習慣開始培養起,在災難來臨時才不需另外熟悉一套「防災 app」。只要打開平常習慣瀏覽的志工需求平台,就可以知道各地的需求。未來究心科技會再加入地圖和回報機制,現階段以培養志工端對於這套工具的粘性為目標。

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究心科技目前有七位成員,是工研院資通所第一屆 Spin-off(衍生)出來的第一個社會公益領域的新創事業,屬於公司型態,但章程則為公益公司法。公益公司的精神意味著除了股東利益極大化之外,更納入整個社會作為公司的利害關係人,避免企業在追求利益極大化的同時忽略了對社會造成的「外部成本」。

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本文原發表於行政院科技部-科技大觀園「專題報導」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊,也有臉書喔!

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