秒取百筆數據！弘光科大教授結合AI 邊緣運算監測橋樑安全

弘光科大智科系教授童建樺近2年與中興大學、中華顧問工程司合作，在國內重要道路橋樑安裝「智慧型多通道應變監測系統」，利用AI邊緣運算模式持續進行橋樑結構安全監測，災後第一時間通報橋樑狀況。（弘光科大提供／潘虹恩臺中傳真）

弘光科大智科系教授童建樺9日說，「智慧型多通道應變監測系統」裝有晶片與分析處理韌體，可直接在橋樑感測端執行邊緣運算，以特殊演算法分析車輛經過對橋樑結構擾動造成的最大應變分佈情形，每分鐘將分析完成的有效資訊回傳至伺服器。（弘光科大提供／潘虹恩臺中傳真）

每每地震或風災都可能會影響到橋樑的安全性，弘光科大智科系教授童建樺近2年與中興大學、中華顧問工程司合作，在國內重要道路橋樑安裝「智慧型多通道應變監測系統」，利用AI邊緣運算模式持續進行橋樑結構安全監測，災後第一時間通報橋樑是否有偏移問題。

弘光科技大學智慧科技應用系教授童建樺9日指出，「智慧型多通道應變監測系統」技術來自於他的國科會研究計劃「具邊緣運算技術之物聯網低耗能智慧應變計的開發與應用」的研究成果。與傳統監測系統最大不同的是，團隊開發的系統具備邊緣運算（Edge Computing）技術，運算過程儘可能靠近資料來源，以減少延遲和頻寬使用，且讓決策更即時。

童建樺表示，該系統1秒可以捕捉100次橋樑監測資料，累積1天會約有864萬筆、1年有近32億筆，若要將龐大數據傳輸到雲端伺服器進行分析，通訊及伺服器的負擔會很大。因次該系統裝有晶片與分析處理韌體，可直接在橋樑感測端執行邊緣運算，以特殊演算法分析車輛經過對橋樑結構擾動造成的最大應變分佈情形，每分鐘將分析完成的有效資訊回傳至伺服器，大幅降低通訊及伺服器負擔。

童建樺指出，團隊以多通道動態應變監測結果分析橋樑箱梁結構的中性軸偏移，進而推斷橋樑結構是否因外力或材料老劣化造成的強度損失，這項技術已成爲全球橋樑結構健康即時監測最先進的技術之一。今年403花蓮地震時，有裝設系統的橋樑都有將地震造成的應變分析並紀錄下來，瞭解橋樑箱梁結構的中性軸偏移情形，迅速判別安全性。

童建樺說，臺灣有2.6萬多座橋樑，目前一般養護單位常用目視監測但精準度不夠，封橋使用儀器監測又影響交通。智慧型多通道應變監測系統安裝簡便不用封閉橋樑，監測即時精準，目前國內新建重要道路橋樑設計規畫已開始採用這項技術，養護單位發現橋樑疑有安全疑慮也會找團隊監測。