海委會研發AI辨識珊瑚礁魚類 大幅縮短鑑定時間

海洋委員會透過AI移動性物件偵測及自動辨識魚類，圖爲黑新刻齒雀鯛。（海委會提供／林瑞益高雄傳真）

海洋委員會研發「海洋生物人工智慧（AI）辨識專家模型」，以目前國內外都關注的珊瑚礁生態系爲先導型目標，初期已完成常見的珊瑚和珊瑚礁魚類的AI自動辨識，將大幅縮短海洋生態系監測所得大量水下生物影像所需的鑑定時間，並有效提升生態系健康狀況評估的持續作爲。

以此次的AI珊瑚辨識爲例，藉由多邊形分割AI辨識爲基礎的專家模型訓練，將超過1000張各類珊瑚照片進行標註與訓練，已能成功辨識涵蓋軸孔珊瑚、盤星珊瑚、角菊珊瑚、棘杯珊瑚、瓣葉珊瑚、葉片型表孔珊瑚、鹿角珊瑚、團狀形微孔珊瑚、柱珊瑚與盤珊瑚等10大類常見珊瑚。

再以珊瑚礁魚類而言，透過移動性物件偵測及自動辨識的兩段式模型選用，完成2500張以上的照片學習，建置珊瑚礁區常見的20種金鱗魚科（俗稱鐵甲）、雀鯛科（厚殼仔）、蝴蝶魚科、隆頭魚科（海豬魚）等AI辨識模組。

海委會主委管碧玲31日表示，AI生物自動辨識是很有幫助的科技輔勤體現，由具備海洋生物分類專長的各領域專家學者貢獻生物辨識特點，透過AI深度學習產生辨識專家模型，能提供更精準且即時的海洋生物種類監測數據。未來將持續透過此模式提升可自動辨識的海洋生物目標種類及數量，延伸擴及至其他海域生態環境的監測應用。