減少群聚風險!「AI 無人機」能補足防疫期間人力缺口?

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圖片來源:Shutterstock

2020 年新型冠狀病毒肆虐全球,對此世界各國陸續推出相關政策與新興技術,期望藉由減少民眾群聚,降低病毒感染風險,而 AI 無人機的應用即是其中一大值得參考的方案之一。

無人機的防疫措施:有效補足人力缺口、降低疫情感染風險

使用無人機協助防疫的案例不計其數。為了補足防疫期間的人力缺口,並有效降低人與人的接觸,中國部分地區利用無人機送餐給居家隔離的民眾,也透過它快速傳遞醫療物資;沙烏地阿拉伯是使用熱感應無人機,隨機檢測街上路人的體溫,以加強控管民眾活動;西班牙軍方利用無人機在監獄、市場、社區衛生中心等地進行全面消毒;而在臺灣,日前臺南市首度應用了無人機技術對市民宣導防疫須知,時刻提醒民眾對防疫的關心與注重。

無人機的智慧化發展

無人機的類型多元,應用場域也相當廣泛,不僅可以執行危險任務,更能協助專業人士有效的解決工作需求,然而即便需求千變萬化,無人機的避障系統是不可或缺的要素。以往無人機主要使用的避障系統有超音波(Ultrasonic)、紅外線(Infrared,IR)、飛行測距(Time of Flight,ToF)與立體視覺(Stereo Vision)幾種,應用上各有優缺點,主要目的都是為了躲避障礙物,安全並成功地抵達目的地完成任務,然而避障系統的完善雖然可以幫助無人機在簡單環境下的主飛行,卻難以解決其在複雜環境對細微障礙物的感知,也因此智慧化的避障系統是無人機日後發展的重點。(封城後的歐美生活!口罩之外,還有 4 種外送服務「新」現象

微軟近期提出了一種機器學習系統,主要以機器為第一人稱視角(First Person View,FPV)作為啟發,他們建立一個新的框架將感知組件(指「看得到的內容」)與控制策略(指決定「做什麼」)分開,有便於研究人員對深層神經模型除錯。

此外,他們使用「AirSim」高傳真模擬器訓練系統,透過跨模式(cross-model)訓練方式,讓無人機的 AI 系統學習視覺運動(visuomotor)進行決策,並期待無人機能在各種未知環境下自主飛行並能獨立決策,完成相關任務。透過模擬訓練,他們所提出的框架能使無人機在現實世界中接應各種狀況,學習自我導航,非常適合各種搜救任務,如近期的各項城市防疫措施。

微軟的無人機仿真模擬訓練

對於智慧家園、智慧城市的發展,無人機與其他相關 AI 技術應用的普及絕對是必備要素,而若發生突發災禍(如近期的疾病傳染),如何有效且快速的應用新興科技,是人們需要持續面對的重要課題。

資料來源:工業技術研究院科技新報(1)、科技新報(2)、TVBS中時每日頭條三立