不會畫畫別擔心!!只要幾句話,人工智慧畫給你!!

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人工智慧幫你藏拙!想畫畫卻不知如何下手?或是畫不出想要的效果?現在只要你一聲令下!AI就使命必達!

 

繪圖用人工智慧發展到「你說我畫」的境界!透過 NVIDIA 於上個月發表的最新版 GauGAN2(點此繪圖),你只要輸入「海灘的日落」 (sunset at a beach) 等短句,人工智慧即可自動生成精細的日落海灘圖像!若你覺得還不夠,沒關係!你還可以進一步加入更精確的敘述句如「沿岸的日落」 (sunset at a rocky beach),或是將「夕陽」換成「下午」、「雨天」等字詞,都能讓 GauGAN2 立即調整生成圖像。

過去 NVIDIA 在 2019 年 GPU 技術大會(GTC)上,首次發表了人工智慧繪圖工具——「GauGAN」的第一代,能透過簡單的手繪草圖自動生成栩栩如生的風景圖;現在又持續更新為第二代的 GauGAN2,加入了能以簡單的描述字句,即可自動建立圖像的功能、且精細度更符合使用者所需結果:如自動形成使用者所構想海灘形式,夕陽呈現的位置等。

依據 NVIDIA 官方說明,GauGAN2 採用分割映射(segmentation mapping)、圖像修復以及文字轉圖像生成功能,能依據文字敘述或手繪生成高品質的精細圖像之外;也是第一個在單一對抗生成網路(Generative Adversarial Network,GAN)運算中,加入文字語意識別,讓藝術創作者能以更簡單的方式,指引人工智慧快速生成圖像。

使用者不需畫出心中場景的每個元素,只需輸入短句,人工智慧技術就能依照短語,快速生成關鍵特徵和主題:如被白雪覆蓋的山脈;接著,使用者特於特定的山上草草點個幾筆,讓那座山更高;最後還可在前方加入幾棵樹、或天空增加幾朵雲來點綴整副畫作。簡單幾個動作,藝術家就能描繪出栩栩如生的美景圖、或是超現實的蒸氣龐克風格繪畫。

NVIDIA 強調,GauGAN2 背後運算則採用了 NVIDIA Selene 超級電腦運算系統,已經使用 1 千萬張高品質風景圖片訓練 GauGAN2 人工智慧模型,並讓系統能將描述字詞與風景圖像建立關連,以能快速對應到使用者輸入字詞後產生相應圖像。

透過人工智能,GauGAN2 讓藝術家們的作畫工具變得更強大多元、且作畫速度變得更有效率、更開啟了藝術創作的無限可能性。

GauGAN2 傳送門在此,點我來作畫吧!使用教學如以下影片所示:

 

 

 

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與其他人工智慧應用相比:FACT編舞能力一流

將 FACT 的性能,針對各個指標,與其他的人工智慧應用進行比較:

如上表所示,FACT 與三種最先進的編舞人工智慧應用(Li et alDancenet 和 Dance Revolution)相比,FACT 模型生成的動作更逼真,與輸入音樂的相關性更好,並且在以不同的音樂為條件時更多樣化。*注意的是 Li et al生成的運動是不連續的,使得平均運動特徵距離異常高。

Google 還透過使用者研究,評估音樂與動作的相關性:讓每位使用者觀看 10 個影片,片中有一個 FACT 模型與一個隨機對照模型所生成的編舞結果然後讓使用者選擇哪個模型生成的舞步比較能夠與音樂同步。使用者共有 30 名,包含專業舞者以及很少跳舞的人。

結果顯示:81% 的使用者喜歡 FACT 模型生成的結果勝於 「Li et al.」的;跟 Dancenet 相比,71% 的人喜歡 FACT 勝過 Dancenet;跟 Dance Revolution 比較, 77% 的人也更喜歡 FACT。。有趣的是,75% 的參與者喜歡 AIST++ 未配對的舞蹈動作勝於透過 FACT 所生成的。這並不奇怪,因為最初的舞蹈紀錄具有很強的表現力。

定性結果

如下圖所示,與先前 DanceNet(左)與 Li et. al.(中)相較之下,使用 FACT 模型(右)生成的 3D 舞蹈更逼真,並且與音樂的相關性更好。

使用 FACT 人工智慧模型生成更多 3D 舞蹈:

人工智慧發展下一步:為每首歌生成逼真舞蹈

Google 開發了一個人工智慧模型,可以學習音頻與動作對應的關係,還可以基於音樂,生成的高質量 3D 動作序列。由於從音樂生成 3D 動作是一個新興的研究領域,Google 希望此項研究成果能為未來跨模組「音頻-3D 動作」的生成鋪道。

透過這項研究,Google 還發布了迄今為止最大的 3D 人類舞蹈資料庫「AIST++」——具有多視角、多種舞蹈形式、跨模態的 3D 動作數據集,不僅對 3D 動作生成研究有幫助,一般來說,也對人類理解研究幫助。Google 將在 GitHub 中發布代碼,並在此處發布經過訓練的模型。

雖然此項結果給了這個「基於音樂來生成 3D 動作」的議題一個有希望的方向,但還有更多的東西需要探索:像是Google 所使用的方法是基於運動學的、並沒有將舞者和地板間的身體互動考慮進去。因此,若進行全局平移的話,會導致如腳滑動和浮動的假影。因此,接下來的方向是要探索如何為每首音樂來生成多個逼真的舞蹈。

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人工智慧編舞一把罩:FACT 模型

Google 使用上述的 AIST 資料庫,訓練 FACT 模型從音樂生成 3D 舞蹈。該模型先使用動作轉換器與音頻轉換器,分別對一段音樂與一個短的(2 秒)種子動作(seed motion)進行編碼。之後再將嵌入碼連接、發送到跨模型轉換器,該轉換器學習兩種模型之間的對應關係,並生成 N 個未來的動作序列。

然後使用這些序列以自我監督的方式訓練模型。在測試時,Google 將此模型用於自回歸框架,其中所預測的動作則作為下一個生成步驟的輸入。因此,FACT 模型能夠一個框架接著一個框架地,生成長時間的舞蹈動作。

FACT 網絡接收音樂片段 (Y) 和 2 秒的種子運動序列 (X),然後生成與輸入音樂相關的長期未來動作。|圖片出處:Google AI Blog

Google 用三指標評估 FACT 的性能

Google 依據以下所述之三個指標,評估人工智慧 FACT 的性能:

動作品質:我們計算 AIST++ 資料庫中的「真實舞蹈動作序列」與 40 個「模型生成的動作序列」之間的 Frechet 起始距離(FID),每個序列具有 1200 幀鏡頭(20 秒)。我們將基於幾何和動力學特徵的 FID 分別表示為 FID和 FIDk

生成多樣性:之前的工作(指深度慣性姿勢捕捉」:從少許的慣性量測中學習而重建人體姿勢)類似:Google 從 AIST++ 測試集中的 40 個「模型生成動作特徵空間」中,計算平均歐氏距離,用以評估模型生成各式舞蹈動作的能力。,接著再比較幾何特徵空間 (Dist g ) 和動力學特徵空間 (Dist k )。

Google 使用不同的音樂,來生成四個不同的編舞版本:Break、Ballet Jazz、Krump 和 Middle Hip-hop(右),但有兩秒是相同的 Hip-hop 舞蹈動作(左),這些相同的動作被稱為「種子動作」。|圖片出處:Google AI Blog

運動-音樂相關:由於沒有合適的指標來衡量輸入音樂(音樂節拍)與所生成的 3D 動作(動作節拍)之間的相關性。所以 Google 提出了一種新的「節拍對齊分數 (BeatAlign)」作為指標。

人工智慧也能自動編舞?什麼音樂都不是問題!?(1)

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人工智慧自動編舞系統誕生!除了能駕馭各種音樂以外,舞蹈動作還不含糊喔!有興趣的同學快往下看!(1)

人工智慧學編舞,動作搭配音樂複雜度高

Google 正進行一項人工智慧研究,開發稱為「FACT (Full-Attention Cross-modal Transformer)」的模型,可以模仿、理解舞蹈動作,甚至可提高個人的編舞能力。Google 研究團隊為了訓練該模型,也隨之發布一個大規模、多模態的 3D 舞蹈動作資料庫「AIST++」,包含長達 5.2 小時的 1408 個 3D 舞蹈動作序列,涵蓋 10 種舞蹈類型。都包含了已知相機位置的多視角影片,可生成逼真流暢的 3D 舞蹈動作。

Google 提到:雖然隨著音樂節拍編排出動作,是人類的本能;然而舞蹈是「需要練習」的藝術形式。專業的舞者都需要經過大量的、包含各式各樣舞步的曲目來訓練,才有編舞能力。這樣的訓練,對人類來說已不容易;對 ML(Maching Learning,機器學習)來說更是難上加難。因為要使用人工智慧來實現編舞,需要生成動力複雜度高的連續動作,同時還要捕捉動作與配樂間的非線性關係。

人工智慧如何學舞?Google修正AIST舞蹈資料庫成教材

Google 從現有的 AIST 舞蹈影片資料庫(一組帶有音樂伴奏的舞蹈影片,但無任何 3D 信息)生成 3D 動作資料庫。AIST 包含 10 種舞蹈類型:Old School(地板舞 Breaking、機械舞 Popping、鎖舞 Locking 和 Waack)以及 New School(Middle Hip-Hop、LA-style Hip-Hop、House、Krump、Street Jazz 和 Ballet Jazz),雖然包含了許多舞者的多視角影片,但鏡頭都沒有經過校準。 Google 依研究人員的需求,根據常用的 SMPL 3D模型參數,修復 AIST 影片的拍攝校準正後的數值和 3D 人體動作,重建為「AIST++ 數位資料庫」,包含與音樂搭配的各種 3D 動作,並將上述十種舞蹈均勻地呈現在動作中、以每分鐘節拍 (BPM) 為單位涵蓋各種音樂節奏。每種舞蹈類型都含 85% 的基本動作和 15% 的進階動作(舞者自由設計的更長編舞)。

未經修正的 AIST 舞蹈影片資料庫如下所示:

Google 依研究人員的需求,根據常用的 SMPL 3D 模型參數,修復 AIST 影片的拍攝校準正後的數值,以及 3D 人體動作,重建為「AIST++」數位資料庫。重建後的「AIST++」包含與音樂搭配的各種 3D 動作,並將上述十種舞蹈均勻地呈現在動作中、以每分鐘節拍 (BPM) 為單位涵蓋各種音樂節奏。每種舞蹈類型都含 85% 的基本動作和 15% 的進階動作(舞者自由設計的更長編舞)。

AIST++ 數位資料庫還包括多視角同步圖片資訊,以便於應用在其他研究(如 2D/3D人體姿勢評估)。就我們所知,含有 1408 個序列、30 個主題和 10 個舞蹈流派的 AIST++ 是當前最大的 3D 人類舞蹈資料庫。

Google 使用 SMPL 3D 模型參數,將 AIST 舞蹈影片資料庫(上圖左)重建為具有 3D 動作的「AIST++」數位資料庫(上圖右)

AIST 資料庫原作為教學使用,記錄了多個真人舞者以相同的編舞搭配不同配樂的舞蹈影片——這是舞蹈中的常見作法。由於模型需要學習音樂和動作間的一對多布局,因此在跨模型序列到序列生成(cross-modal sequence-to-sequence generation)中,斷定是獨一無二的挑戰!Google 在 AIST++ 上仔細構建了非重疊訓練(non-overlapping train)和測試子集,以確保在子集間既不共享編舞、也不共享音樂。

本篇為系列文章,下一篇請點人工智慧也能自動編舞?什麼音樂都不是問題!?(2)

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偶像輸出國南韓這次打造了全員AI的人工智慧女子偶像團體?!

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人工智慧偶像團體你聽過嗎?南韓斥資打造全員虛擬AI女子偶像團體~好奇嗎?一起來看看到底有多真吧!!

南韓科技公司「Pulse9」推出人類史上第一個由人工智慧組成的 AI 女子 KPOP 偶像團體「Eternity」
 南韓科技公司「Pulse9」推出人類史上第一個由人工智慧組成的 AI 女子 KPOP 偶像團體「Eternity」。|圖片來源:YouTube 截圖

既 AI 新聞主播、AI YouTuber 之後,大眾對人工智慧模擬、生成的「虛擬人物」接受度越來越高,儼然成為一股新潮流。

而日前,一家南韓科技公司「Pulse9」更是瞄準了 KPOP 現今在世界上的熱門程度,將AI 與韓流偶像結合,推出全員都是人工智慧的 AI 女團,模擬出真人動作、聲音,還能如真的偶像一般發行單曲、拍攝 MV!

結合所有女藝人的美麗 首支人工智慧KPOP女團誕生

Pulse9 為一間研究人工智慧、深度學習技術的韓國公司,從 2020 年就已開始為 AI 偶像鋪路、宣傳。

他們利用公司旗下的 DeepFake 技術「Deep Real AI」,透過演算大量女藝人的臉龐,擷取將所有最動人、美麗的特徵後重新合成,創造出 101 名虛擬「AI 偶像練習生」。這些虛擬的練習生們長相各有特色,每個人也都具有不同的風格,乍看之下就跟真人沒兩樣。

隨後,公司參考了韓國知名選秀節目《PRODUCE 101》的選拔形式,舉辦名為「AI.DOL 心動挑戰」的投票比賽,讓由網友根據照片,選出前 11 名能夠正式「出道」組團的人工智慧女偶像。

人工智慧經過訓練後,合成出的虛擬偶像照片,宛若真人
圖為人工智慧經過訓練後,合成出的虛擬偶像照片,宛若真人。|圖片來源:Pulse9 官網。

全員AI!KPOP女團首支MV「我是真的」 網友:可怕

而投票活動結束後,公司也依言先讓脫穎而出者 11 名中的 5 名 AI 成員組團,團名為「Eternity」(이터니티),中文為「永恆」之意。

到此時,網友都還對這些人工智慧偶像抱有很高地期待──直到他們於 YouTube 上發表影片。

2021 年 3 月,Eternity 發表了出道曲《I’m Real》(我是真的),也推出了單曲 MV。在影片中,雖然這些 AI 偶像們賣力地唱歌跳舞,但表情、姿態與眼神都顯得十分不自然,並且合成的痕跡也十分明顯;而團員們的歌聲也帶有明顯的機械音,令許多網友感到驚訝。

이터니티 Eternity – I’m Real M/V

在影片下方,有一則留言獲得了 7500 個讚:「抱歉,這是我在 KPOP 中看過最可怕的東西。並不是討厭,但這真的太讓人毛骨悚然了。」或許這也是大多數網友的心聲。

影片下方有一則留言:「抱歉,這是我在 KPOP 中看過最可怕的東西。並不是討厭,但這真的太讓人毛骨悚然了。」獲 7500 個讚
影片下方有一則留言:「抱歉,這是我在 KPOP 中看過最可怕的東西。並不是討厭,但這真的太讓人毛骨悚然了。」獲 7500 個讚

不過也有網友認為,韓國演藝圈競爭激烈,每個月都有與多偶像團體出道,像 Pulse9 這樣一家科技公司,願意跳出來嘗試新東西,也是一件好事。

即使初試啼聲並沒有博得普遍好評,Pulse9 依然打算繼續經營這個 AI 女子團體,未來會不但預計讓 Eternity 成員繼續活動,還會讓每個成員發行個人單曲。

除此之外,也會讓這些 AI 偶像們朝多元的方向發展,如模特兒、YouTuber 或品牌代言人等等。例如成員之一的咸初瓏(함초롱),已經於韓國一家金融控股公司「新韓金融投資」(Shinhan Investment Corp.)的廣告中擔綱演出了。

人工智慧真能幫助我們用更低成本 打造超完美藝人?

Pulse9研發Deep Real人工智慧能打造出更貼近真人的虛擬偶像
Pulse9 表示,公司研發的 Deep Real AI 技術,雖是以 Deepfake 技術為基礎,但能夠打造出更貼近真人、更生動的虛擬人物。|圖片來源:Pulse9 官網。

Pulse9 表示,公司研發的 Deep Real AI 技術,雖是以 Deepfake 技術為基礎,但能夠打造出更貼近真人、更生動的虛擬人物,而且製作時間更短、成本也更低。Pulse9 表示:「這種 AI 技術能創造出如她們(指Eternity)真實存在的逼真人物。」

而以人工智慧打造出來的女團成員們,不只是外貌、聲音,從眼神細微的變化到嘴角上揚的角度都能控制,一顰一笑、一舉一動都在掌握中──這或許是許多娛樂經紀公司都希望做到的。

也許在未來,等相關技術都成熟後,真的能看到由 AI 生成的虛擬偶像在演藝圈大放異彩。

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電不夠怎麼辦?桃園國小人工智慧電廠解決一切電的問題~

電不夠怎麼辦?桃園國小人工智慧電廠解決一切電的問題~
電不夠怎麼辦?桃園國小人工智慧電廠解決一切電的問題~

人工智慧來解決電量不夠用的問題吧!!虛擬電廠的誕生或許真能解決問題喔~一起來看看桃園這間國小怎麼做~

人工智慧」拯救停電?日前因電網故障造成的「513 大停電」,使得用電、電網管理等議題備受關注,要怎麼進行能源管理?也成為大家討論的焦點。

而這個問題,桃園龜山區文欣國小的師生選擇交給人工智慧來解決!

文欣國小與能源物聯網公司「NextDrive」(聯齊科技)攜手打造的台灣首所「校園虛擬電廠」將正式上線。
文欣國小與能源物聯網公司「NextDrive」(聯齊科技)攜手打造的台灣首所「校園虛擬電廠」將正式上線。|圖片來源:NextDrive 官網。

日前文欣國小與能源物聯網公司「NextDrive」(聯齊科技)於記者會宣佈,雙方攜手打造的台灣第一所「校園虛擬電廠」將正式上線。NextDrive 表示,本次是受到桃園市綠能辦公室與資科局的邀請,以「虛擬電廠」為概念,為文欣國小打造出校園能源管理系統。

系統為 AI 人工智慧所驅動,除了能幫助學校輕鬆掌控用電軌跡、真實用電需求等資料,能更進一步改善用電行為。比起不斷加強發電量能,這種從用電端改善的智慧方案,更能讓校園保持穩定供電。

能源物聯網結合人工智慧 打造智慧能源系統

NextDrive 創立於 2013 年,是一家專注於能源物聯網(Internet of Energy,IoE)服務的公司,提供軟、硬體整合及雲端服務,並透過通訊技術串接,使模組化的平台架構能深入用電裝置,匯流各式能源。

NextDrive 試圖透過 AI 技術、物聯網技術與能源技術的整合,以創造「智慧能源社區」為目標,整合個別家庭及社區內的用電、產電、儲電資料,透過大數據分析,並最大化電力使用效率,達到「善用每一度電」的效果。

而這次為文欣國小建置的校園能源管理系統,即是以此目標而打造。

與 NextDrive 聯合推出校園 AI 能源管理系統的文欣國小
與 NextDrive 聯合推出校園 AI 能源管理系統的文欣國小圖片來源:Google 地景相片。

這套校園能源管理系統包含一套 AI 能源管理系統、太陽能板及蓄電池。人工智慧能即時監控全校園的用電狀況,並進行預測,若預測到用電量即將超標,則會自動調控如冷氣等高功率電器,並將太陽能板及蓄電池中蓄積的電能用來供電,以壓低用電量,避免超出與台電簽訂的契約電容量。

但 AI 也不是強硬的關閉冷氣,而是會針對環境舒適程度進行微調,教室內裝有溫濕度感測器、紅外線遙控器,人工智慧會以此判斷是否關閉冷氣。

NextDrive 創辦人兼執行長顏哲淵表示,以前如果學校的契約容量快到了,頂多只能發個簡訊給總務主任,再由人力一一去關冷氣等高功率電器。

但這次推出的校園 AI 能源管理系統,整合校園過往用電數據,電腦分析用電、產電、蓄電的資料,提供即時用電監控,每 30 分鐘預測校園的用電變化。當預測校園整體用電即將超標,會自動根據用電規模調控冷氣,或規劃蓄電池放電。

AI「虛擬電廠」 最多可降低 30% 的用電量

AI 系統會詳細列出校園內各區域的用電數據。
AI 系統會詳細列出校園內各區域的用電數據。|圖片來源:NextDrive 官網。

經過實測後,這套人工智慧系統在用電高峰時,可以協助校園降低約 30% 用電量。

而隨著用電數據量持續滾動收集,AI 預測將會更精準,為校園量身打造最合適的契約容量方案,同時讓校園在突發狀況時,仍可透過蓄電池穩定供電。

而目前文欣國小校內有總容量約 40kW 的太陽能板,可自給自足、供給校園將近 1/3 的用電,不僅節省學校電費支出,「自發自用」的模式也讓電力無需跋山涉水,從發電起點便節省下約 1~3% 的電力線損,提高能源效率,甚至有機會在未來於寒暑假期間,將多餘的電能投入用電交易市場。

更便宜更環保 人工智慧成電能管理新解方

以往習慣透過調整發電量來達到供需穩定,現在藉由 AI 系統的儲能管理,也可以有效控制需求端的用電量。

未來若有越來越多的校園加入,使用這套系統,便可透過電網雲平台架構,共同管理區域間電力供應與用電需求,增加區域電網間的可調度能力。

透過人工智慧,在不壓迫到真實用電需求的同時,發展出「自發自用」與實時調控的用電模式,亦能兼顧到綠電使用效率,讓永續環保不再是困難、昂貴的選擇。

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本篇為下篇,上篇請點人工智慧打造的農場你能想像嗎?精準農業完美你的農作物!(上)

照顧動物有新招 連接衛星的智慧名牌、牛臉 AI 辨識

澳洲的 Ceres Tag 專門製作給動物配戴的「智慧名牌」以方便追蹤管理
圖片來源:Ceres Tag 官網。

除了農業,全球的畜牧產業也邁入智慧化,也有眾多科技公司開始研發畜產監控技術。位於澳洲昆士蘭的 Ceres Tag,就是專門製作給動物配戴的「智慧名牌」、方便追蹤管理的公司。

昆士蘭州的總面積達 170 萬平方公里,其中超過 80% 都用作為放牧地,如何讓牧場人員能即時管理、照護廣闊牧場上成群的動物,如牛隻走失、生病或母牛生產等,就成了極需解決的問題。

澳洲的 Ceres Tag 給動物做的電子耳標以太陽能運作

Ceres Tag 研發出能讓牛、羊、豬等動物別在耳上的電子標籤,被稱為「電子耳標」,僅由太陽能就能運作,並與衛星連結,將牛隻的即時狀況回傳給牧場人員。

包括監測追蹤動物的移動、即時健康資訊、體重變化、動物隻數等,甚至能遠端監測牛隻反芻的程度,搭載的 GPS 技術也能告訴牧場人員每隻動物所處的位置,亦能確保牠們的夜間安全。

而所有通過衛星接受的資料數據,都會儲存在雲端數據平台中,Ceres Tag 也提供進一步分析數據資料的服務,提供牧場人員參考。

除了讓牛隻配戴智慧名牌,中國一家科技公司 Beijing Unitrace Tech 也透過建立「牛臉辨識系統」,協助畜牧業者即時追蹤家畜狀況。

中國科技公司 Beijing Unitrace Tech 建立的「牛臉辨識系統」
圖片來源:華盛頓郵報。

Beijing Unitrace Tech 藉由每隻牛臉部輪廓和斑紋形狀的不同,建立出牛隻專屬的人工智慧辨識系統,並與飼主裝在飼料槽或擠奶站的監視器連線,就能即時獲得家畜的健康、體重、妊娠等不同狀況。

創辦人趙金石在接受美國《華盛頓郵報》採訪時表示:「我們可以知道特定的牛隻喝了多少水、吃多少東西,以及一天有多少時間進食。」他解釋,當家畜從戶外圈養處走進擠奶站的通道時,人工智慧系統能偵測出家畜不適的徵兆,或不尋常的行為模式,飼主就能立即進行處理。

「這系統非常厲害,能夠讓工作變得輕鬆許多,我能隨時掌握牠們的體重。」中國河北省一處農田管理人何葉告訴《華盛頓郵報》,若所養的牛隻出現病症或其他問題,他的手機也會立刻收到通知。

AI 或成農牧業轉型關鍵

俗話說「民以食為天」,其實不只上述案例,世界各國為了解決糧食問題都在關注農牧產業的轉型,與智慧農牧業的應用。

智慧農業應用的範圍十分廣泛,舉凡日照、溫度和濕度等的遠端數據監控,農作物的生長監測、採摘機器人,甚至到病蟲害防治以及 3D 植被檢測等,都算在其範疇。

不過,無論是哪種應用方式,相關數據收集、分析與 AI 技術十分重要,在產、官、學、研各界都努力培育與投入各類 AI 人才的現況下,相信未來能藉由科技的力量,不再「粒粒皆辛苦」了。

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人工智慧能做到的事情到底有多少?近年來,世界各地的農牧畜產業也吹起「AI 風」,將 IoT 物聯網技術、ICT 資通訊技術與 AI 人工智慧技術等導入農、牧場經營產業,不但能降低經營成本、增加收益,還有助於減輕對環境造成的衝擊。

最重要的是,還能針對不同作物給予最適合的種植決策與處理,種出最青翠可口的蔬菜;畜養的牛羊豬等動物,也能透過高科技裝備得到最完善、人道的照顧。

而這種將高科技技術應用在農業上的形式,被稱為「精準農業」(precision farming)。

運用人工智慧技術打造農業的 Boom Grows 官網圖片
圖片來源:BoomGrow Farms 官網

糧食短缺+疫情衝擊 智慧型農業市場規模將達 112 億美元

根據全球性市場調查公司 Marketsand Markets 調查,2017 年至 2022 年智慧型農業市場的複合年成長率可達到 13.23%,市場規模達到 112 億 3000 萬美元。而且在這次產業調查中,近8成業者表示前景樂觀。

市場需求大幅成長的原因,一方面是全球人口不斷增長,糧食需求也面臨倍增的壓力;另一方面也因為 2020 年的疫情衝擊,將原本食物供應鏈的脆弱之處展露無疑。

而在智慧農業市場之中,「精準農業」為其中規模最大的類型,也帶動相關技術的發展,如:農機具設備自動化、農作物遙感監測與建立農作決策 AI 系統(監控環境溫、濕度、水足跡、疾病蟲害等)等,發展出各種新模式。

人工智慧監控的完美農園

為了讓有限的可種植土地發揮最大效益,美國農業新創公司 Plenty 開發了高聳的「垂直農場」。

Plenty 官方表示,他們的理念是「花更少成本得到更多的食物」。與傳統農場相比,Plenty 使用的土地面積減少了 99%。

美國農業新創公司 Plenty 開發了高聳的「垂直農場」
圖片來源:Plenty 官網

除了將種植方式垂直化,Plenty 亦利用數據分析技術尋找出適宜作物生長的環境,並輔以機器學習調整人造光線、溫度、濕度等,為植物創造最理想的環境,減低天然氣候與災害的影響。

除此之外,Plenty 也表示他們所有的作物都不會使用漂白劑、殺蟲劑,也不使用轉基因技術,為大眾提供最天然的蔬菜。

而在地球另一端的馬來西亞,也有一家農業科技新創公司 BoomGrow Farms,運用人工智慧技術打造完美溫室。

Boom Grows 農場運用人工智慧技術打造完美溫室的
圖片來源:BoomGrow Farms 官網。

BoomGrow Farms 的研發團隊匯聚了永續發展研究博士、農藝師、軟體工程師及建築工程師,成立的初衷在於「對自己吃的食物建立起信任」。

BoomGrow Farms 將「農場」設計成模塊化的系統貨架,可以根據不同的需求靈活地擴大、縮小規模。

這些一個個「農場」都連接 5G,並用機器學習感知技術模擬理想生長環境,實時偵測作物的任何狀態──從葉片的顏色變化,到蔬菜內含多少硝酸鹽成分,通通都不放過。與傳統農業相比,BoomGrow Farms 的農作物週期更快、更頻繁,也能收集到更多的資料數據。

目前 BoomGrow Farms 一年的蔬菜產量超過 5 萬公斤,而一個堆疊 5 層、33 平方公尺的垂直農場年產量,約能等同 4000 平方公尺傳統室外農場的年產量。

本篇為上篇,下篇請點人工智慧打造的農場你能想像嗎?精準農業完美你的農作物!(下)

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