「沒吃過豬肉,也看過豬走路」,時至科技發展迅猛的今天,不只人看豬走路,AI也扮演起協助豬農照看豬隻的重要角色。在中國,豬肉的需求不斷增加,近年來它們以不斷提高豬肉產量,來滿足不斷成長的中產階級的故事,甚至被稱為「中國的豬肉奇蹟」。

(圖片來源:shutterstocks)

以往傳統的養殖模式效率低落,跟不上消費快速成長的需求。中國科技巨頭網易、阿里巴巴、騰訊、京東等,看準這波養豬商機,紛紛投入開發以AI為基礎的智慧農業平台,他們預期這將大幅提升效率,同時確保豬肉的品質。

開發「豬臉辨識」系統 掌握豬隻健康數據

豬肉是中國各式場合餐桌上最受歡迎的菜餚之一,全球有超過一半的豬在中國飼養,年度消費量高達5,400噸,名列世界前茅。但是與西方國家相比,中國的養豬業飼養成本過高,效率明顯落後,對此中國的科技公司開始思考,運用AIoT來解決此一問題。例如京東2019年與吉林的一家養豬場合作,使用農業級攝影機、巡檢機器人等物聯網裝置,24小時監控豬圈的情況,甚至啟用「豬臉辨識」系統,根據每頭豬不同的健康情況,給予精準的飼料營養控制。

豬隻的臉部辨識與人類的臉部辨識概念類似,每隻豬的臉部特徵獨一無二,因此可以透過影像記錄豬的眼睛、耳朵、鼻子與鬃毛等細節。例如位於中國廣州的新創企業影子科技是首批推出豬臉辨識系統的公司之一,這套系統可以透過智慧型載具掃描每隻豬的臉,將其臉部特徵記錄下來。接著使用智慧載具上的程式,以深度學習的方式進行數據運算與分析,並上傳數據庫。影子科技表示,豬臉辨識系統僅需幾秒鐘即可匹配並更新豬隻的資料,例如其編號、品種、出生日期、體重、性別、運動頻率、餵食習慣和基因組成。

除了臉部識別,AI還可應用於打造整體養殖環境。例如透過聲音辨識檢測咳嗽或呼吸困難等症狀;紅外線技術則可以測量豬的體溫,除了辨識豬隻,臉部辨識攝影機還可以監測每隻豬的運動狀況,檢測是否有嗜睡或是持續不進食的情形發生,藉此掌握每隻豬的健康狀況。

搜集這些健康數據,最重要的是希望透過AI平台同時達到監控與預警的目的,如果發現豬隻有異常,即會發出警報,盡早介入診斷,避免大規模損失。2018年非洲豬瘟爆發肆虐,為了控制疫情,將近100萬頭豬被宰殺,因此希望基於AI的系統,能夠在將來幫助預防類似的傳染疾病發生。

人工標註、訓練模型仍需投入人力

收集健康數據的目的,是希望藉此建立AI模型,協助豬農快速且正確地做出決策,但前提是需要針對資料進行標註,告訴電腦什麼是生病或健康的樣子。

根據英國衛報報導,阿里巴巴集團旗下的阿里雲在2018年發佈「ET農業大腦(ET Agriculture Brain)」,阿里雲為農場提供了一種使用AI進行資料分析的方法。在這些大型農場中,每隻豬的身上都印有類似QR CODE的專屬身分標記,當這些資料被輸入到阿里雲所建的模型中,就可以利用影像、溫度和聲音傳感器即時監控豬圈,藉由這些管道,模型可以很快地檢測出任何發燒或是疾病等突發事件。

然而,這些以機器學習所建立的AI模型,需要大量的訓練資料才能發揮作用,阿里雲表示,通常至少要三個月的時間來搜集資料、訓練模型,而這還沒有計入資料分析與清洗的時間。之後這個AI模型才真正有作用,可以有效進行診斷。

既然有了AI,農民還需要做什麼?事實證明,即便AI再厲害,還是需要人類。對於阿里雲的ET農業大腦而言,不僅需要大量工程師對資料進行訓練與分析,而且在創建、訓練資料時都投入大量人力資源來建模,同時也仰賴農民檢查鏡頭,並將圖像中的豬隻標記為生病或健康等等。在貴陽的一個城市中,有一些地區被稱為「數位城」,在那裡,許多年輕的農村移民被雇用來生成AI的訓練資料、標記圖片,在動物或其他物體上進行標註。

事實是,AI還是需要人類。從ET農業大腦的例子,要想搭建一個成功的AI模型,需要結合領域知識以及資料訓練,即使三個月後,它已經俱備可以「看到」或「識別」的能力,依然要不斷優化、調校與完善。

值得注意的是,這個AI模型具有通用性,它可以依據客戶的需求提供任何數據,這意味著它不只可以幫助大型養豬場,其他大型工業化農場都能適用,甚至是農業無人機公司,輔助傳感器數據處理自動駕駛功能,可以根據天氣情況或是何時採摘作物獲得最佳甜度,來決定最佳播種時間。

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