弘光科大童建樺教授結合AI邊緣運算技術 提升即時監測橋梁結構安全

2024-07-09 1175

弘光科技大學智慧科技應用系教授童建樺與中興大學及中華顧問工程公司合作，在國內重要道路橋梁安裝了「智慧型多通道應變監測系統」。該系統透過新型AI邊緣運算技術，能夠即時監測橋梁結構，並在災後第一時間通報橋梁是否存在偏移問題，保障用路人的安全。

地震及颱風等天然災害常對橋梁安全構成威脅，為加強橋梁結構安全監測，弘光科技大學智慧科技應用系教授童建樺與中興大學及中華顧問工程公司合作，在國內重要道路橋梁安裝了「智慧型多通道應變監測系統」。該系統透過新型AI邊緣運算技術，能夠即時監測橋梁結構，並在災後第一時間通報橋梁是否存在偏移問題，保障用路人的安全。

童建樺教授解釋，「智慧型多通道應變監測系統」運用了邊緣運算技術，使得運算過程儘可能靠近資料來源，減少延遲和頻寬使用，同時讓決策更加即時。該系統每秒可以捕捉100次橋梁監測資料，一天可累積約864萬筆資料，一年則可達到近32億筆，大量數據會給通訊及伺服器帶來巨大負擔。

該系統內裝有晶片與分析處理韌體，能夠在橋梁感測端直接進行邊緣運算，利用特殊演算法分析車輛經過橋梁時對結構擾動造成的最大應變分布情形。每分鐘，系統將分析完成的有效資訊回傳至伺服器，這不僅大幅降低了通訊及伺服器的負擔，也提高了監測的效率和精度。

童建樺教授指出，團隊利用多通道動態應變監測結果，分析橋梁箱梁結構的中性軸偏移，從而推斷橋梁結構是否因外力或材料老化而強度減弱。該技術已成為全球橋梁結構健康即時監測的先進技術之一。在今年4月3日花蓮地震期間，有安裝該系統的橋梁都成功記錄並分析了地震對橋梁結構的影響，迅速判別了橋梁的安全性。

台灣目前有超過2萬6000座橋梁，傳統的目視監測方法精準度不夠，而封橋進行儀器監測則會影響交通。相比之下，「智慧型多通道應變監測系統」安裝簡便，不需要封閉橋梁即可進行即時且精準的監測。

【圖片來源：中央社】
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國科會 AI 人工智慧 弘光科大

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