緣起與目的

  聯合國於2015年提出「永續發展目標(Sustainable Development Goals, SDGs)」,希望社會發展過程中能兼顧「經濟成長」、「社會進步」與「環境保護」等三大面向,以追求一個更美好、更永續的環境。2019年行政院參考奧地利應用系統分析研究院(International Institute for Applied Systems Analysis, IIASA)所發表的「想像2050」(The World in 2050, TWI2050)研究計畫,歸納出台灣達成永續發展目標所需的 6 大核心轉型領域,分別為:強化人力資源能力、循環經濟、能源轉型、永續食農與生態保育、智慧城市以及永續導向的數位化革命。同時,為加速臺灣產業轉型升級,追求永續發展的經濟新模式,政府以「創新、就業、分配」為核心,推動「智慧機械」、「亞洲‧矽谷」、「綠能科技」、「生醫產業」、「國防產業」、「新農業」及「循環經濟」等5+2產業創新計畫,期望成為台灣下世代產業成長的核心,並透過「連結未來、連結全球、連結在地」三大策略,激發產業創新風氣與能量,「智慧、永續與循環經濟」已成為台灣重要的政策與產業發展方向。


  本中心整合校內、外研究資源,組成跨領域研究團隊(包含理、工、人文各領域),以水平分工、垂直整合的概念,進行技術研發、系統整合服務以及人才培育等工作,設置目的如下:

  1. 推動本校永續發展、循環經濟以及智慧化管理與控制之跨領域研究。
  2. 規劃與推動本校永續發展、循環經濟以及智慧化管理與控制之人才培育計劃。
  3. 促進本校與國、內外產學研究團體在永續發展、循環經濟以及智慧化管理與控制之研究、技術發展、教學等面向之合作交流。
  4. 配合國家科技及產業政策,積極爭取專案計畫,從事研究與技術開發之服務。
  5. 舉辦永續發展、循環經濟以及智慧化管理與控制相關之研討會及教育訓練服務課程。
  6. 協助研究成果申請專利、產學合作及技術移轉。

中心發展方向

1. 特色研究

本中心特色研究

2. 產學服務

本中心跨領域研究團隊以養藻技術與應用於循環經濟為核心,藻類應用於醫藥、食物與廢水處理再生與循環,結合AIoT技術應用於包含環保監控(水環境污染監控、工廠智慧污水處理、空氣汙染監測)、傳統產業(如石化廠、傳統化工廠或煉鋼廠)生產製程中的智慧控制、大數據研究分析與智慧演算。產學服務聚焦於生技、農漁牧業、傳統工廠、污水處理廠、研究財團法人與政府單位,本中心希望攜手產學研合作,創造最大的技術擴散效益。

3. 國際交流

國際交流 (院長): 本中心將與全世界相關領域之頂尖團隊合作與交流,建立緊密互動之國際網絡,以提升本中心之國際能見度及影響力。本中心之國際合作夥伴將聚焦在亞太地區及新南向國家,藉由人員與技術之交流,共提國際合作計畫,以及期刊論文共同發表等,來落實國際交流的成效。此外,也要推動與國內外相關產業之互動與鏈結,進行本中心所開發的技術之產業化及國際化。

4. 人才培育

本中心人才培育目標為提升台灣在人工智慧、永續環境、循環經濟等面向之研發及教育環境,並著重培養優質、具有競爭力且跨領域人才。本中心集結不同領域的專家學者組成服務團隊,協助產、官、學、研等機構辦理教育訓練與短期課程,並可根據單位需求,量身打造客製化人才培育課程,協助機構發展智慧化環境,以達到永續經營的願景。

服務項目

1. 智慧監控

為有效掌控生產狀況、提升產品穩定度、降低生產線異常機率及提升人員安全防護,智慧監控系統的開發能達成此目標。智慧監控主要是透過工廠的歷史操作數據及操作經驗,利用人工智慧(Artificial Intelligence,AI)相關技術所開發的智慧化控制技術。亦即利用監測所獲得的製程數據,一旦發生偏差或異常,系統能夠自動判斷及預測,並做出最佳的控製方式,使得產品得以回到正常的水位。即時監控並提前預測,利用機器學習,全自動最佳化生產控制的參數,成功降低生產成本並提高生產良率,打造優於人為的製程操作方式,未來更可透過該技術實現生產無人化的目標。

服務項目

  • 製程數據監測分析
  • 製程改善評估規劃
  • 智慧控制系統開發
  • 智慧環境監測
  • 智慧汙水處理單元開發

研究成員

  • 劉佳霖
  • 林志曜
  • 陳鶴文
  • 林冠宇

歷年成果

  • 研究計畫
  • 發表論文
  • 專案研究成果

2. AI與大數據分析

AIoT—AI人工智慧+IoT物聯網的結合,已成為必然趨勢!根據Gartner的預測,到了2022年時有8成的企業IOT(物聯網)專案都將包含AI(人工智慧)解決方案。到了2025年、全球將會有超過500億的連網裝置,產生180 Zettabytes(ZB)的資料。相當於有1800億個1TB的龐大資料產出。《全球人工智慧研究報告》指出,2030年AI將帶給全球GDP成長14%,貢獻15.7兆美元。根據麥肯錫研究,2025年物聯網全球應用產值高達11.1兆美元;AI在2030年前可望帶來13兆美元的產值。研究調查指出亞馬遜及微軟、Intel、ARM等指標企業大廠正積極布局邊緣運算以擴大AIoT生態系,AIoT正在翻轉世界!

人工智慧的價值必須靠物聯網實現,物聯網的價值必須靠人工智慧延伸AIoT帶動著全世界科技產業鏈上、中、下游的廠商對相關專業人才的龐大需求。以工廠為例,各項物聯網相關設備裝置所產生的數據,將會透過雲端機器學習的相關演算法進行運算,再回饋到物聯網相關設備,驅動工廠變得更具智慧,來優化生產、節能、設備監診、預防性維護等。應用範圍與發展方向涵蓋:智慧家庭、智慧醫療、智慧工廠、自動駕駛車、交通管理、商業服務、金融科技…等等。

人工智慧技術能使機器從外部數據資料中學習,做出預測性分析,或是分析後輔助決策,IoT傳達數據的即時性,對於人工智慧自主適應學習系統的演算相當重要。運用雲端數據與分析:雲端服務可分為基礎設施、平台與軟體(IPS)三種服務模式。近來提供雲端服務的科技公司也著手積極整合數據資源、強化AI產品,顯示出AIoT產業的蓬勃擴張。結合嵌入式系統與感測器:嵌入式系統一般來說是針對某項特殊用途所客製化,綜合軟硬體所開發的封閉系統。傳統IoT控制操作,都是通過搭載嵌入式系統的感測器(sensor)來運作,也就是透過這些感測器收集資料。

另外,邊緣運算是一種分散式運算的架構,將應用程式、數據資料與服務的運算,由網路中心節點,移往網路邏輯上的邊緣節點來處理。由於邊緣節點更接近於用戶終端裝置,可以加快資料的處理與傳送速度,減少延遲。在這種架構下,資料的分析與知識的產生,更接近於數據資料的來源,因此更適合處理大數據。

3. 智慧農業

本研究中心的專業強項在智慧養藻系統(畜牧(豬&牛)廢水處理、藻類循環經濟應用)、智慧養殖(智慧養殖藻蝦系統、蝦電共生系統、智慧養殖文蛤)

4. 循環經濟

智慧養藻系統(畜牧(豬&牛)廢水處理、藻類生質能系統、傳統石化工業廢水處理)、節水與節能技術輔導、再生水運行規劃

5. 人才培育

為了提升台灣在人工智慧、永續環境、循環經濟等領域的實力,並加速產業進行數位轉型,人才培育不但是學術機構的重點項目,更是產業界及研究機構等單位邁向永續發展的基礎。在近十年間,改變產業模式與市場行銷機制的雲端運算、大數據分析、物聯網基礎建設、人工智慧等,已成為了工商業及科技策略不可或缺的基本要素。若企業欲邁向數位轉型,除了運用上述這些基本要素外,更重要的一環是人力資源轉型。

人力資源轉型可從內部訓練及外部招募兩方面著手。內部訓練可以整體規劃一系列的教育方案,從公司內部培養專業團隊。外部招募則可對外招聘新的專業人才,建構電子商務、數位行銷、數據分析、IT技術等團隊協助公司數位轉型。

本中心集結不同領域的專家學者組成服務團隊,協助產、官、學、研等機構辦理教育訓練與短期課程,並可根據單位需求,量身打造客製化人才培育課程,協助機構發展智慧化環境、建立數位轉型團隊,以達到永續經營的願景。

  • 提供短期課程、講座
  • 辦理企業教育訓練
  • 提供客製化人才培育方案
  • 協助開發專屬數位課程
  • 辦理研討會、工作坊等專業會議

成員介紹 MEMBERS

張嘉修

講座教授兼 工學院院長

化材系

楊朝棟

終身特聘教授兼圖書館館長

資工系

陳鶴文

特聘教授

環工系

劉佳霖

教授

化材系

蔡坤霖

副教授

電機系

苗新元

副教授

電機系

駱永建

助理教授

環工系

黃啓裕

助理教授

環工系

林志曜

助理教授

化材系

周瑛琪

特聘教授兼療癒環境管理與研究中心主任

企管系

鄒君瑋

助理教授

景觀學系

謝銘逢

助理教授

經濟學系

梁勇杰

助理教授

化材系

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2021-07-15

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