專題演講

As a high-performance computing researcher, my role has led me to witness the profound impact of artificial intelligence (AI) on virtually every facet of human existence, spanning society, industry, economics, and even politics. This influence extends far beyond the realm of scientific curiosity or technological innovation. Rather, it arises as an inexorable consequence of the evolving information and communication technology (ICT) landscape.

The ongoing exponential growth in computing power, networking capabilities, and storage capacity has ushered in a fundamental shift from hypothesis-driven to observation-centric science and technology. This transformative shift enables the processing of vast, real-time, and highly diverse datasets. In this environment, models derived directly from data have assumed a dominant role, enabling us to interpret, understand, and predict phenomena and behaviors across diverse domains.

In the following discussion, I will elucidate how the field of high-performance computing (HPC) addresses these pivotal challenges. Additionally, I will explore how Taiwan responds to these challenges and outline the opportunities that beckon us in the near future.

人工智慧技術的快速發展與開發工具的可及性，開啟了土木工程創新的新方向。在本次演講中我將透過三個案例分享，探討人工智慧如何在設計與施工階段協助工程師完成更優質工程的可能性。在第一個案例中我將介紹如何透過圖神經網路（Graph Neural Networks）與長短期記憶模型（Long Short-Term Memory，LSTM）學習結構非線性歷時分析，建構快速且高準確度的結構與桿件行為預測模型，並透過此模型與強化學習（Reinforcement Learning）達成結構桿件設計。在第二個案例中我將介紹如何透過卷積神經網路（Convolutional Neural Networks，CNN）的圖像分割即時萃取施工鋼筋組立的特徵，協助工程師完成工地鋼筋查驗。我也將探討如何透過人工生成影像與領域自適性學習，提升查驗的精度與查全率，如何透過真實三維模型的建立、特徵辨識與設計BIM模型比對，達成自動查驗的可能性。在第三個案例中我將介紹如何透過大型語言模型（Large Language Model, LLM）完成施工查驗表單的朔源與生成。

近年來人工智慧技術有突破性的發展，在影像、圖形以及文字甚至語音上都有相當多創新應用，許多產業更是發展出新的經營模式，如自動駕駛、關燈工廠、智慧物流、智慧醫療、智慧農業等。基於類似的人工智慧技術，國內不少單位已經陸續開發出值得關注的工程應用案例，尤其是使用在營建工地現場方面。本次演講除介紹AI的發展環境以及國內外數個營建相關的AI應用案例外，也將探討AI發展對於工程產業帶來的啟示。

國家重大社會基礎建設包含道路、鐵道、橋梁、隧道、大型風電裝置、及航運港口、水利構造等設施，為維繫我國民生經濟、社會韌性與國防安全之關鍵要素。然而考量臺灣特殊之地理與氣候環境以及各項設施隨年代老化，如何確保上述關鍵設施之安全營運及永續發展，已成為未來我國必須面臨的重大挑戰。然而，這些設施數量龐大、多數年代久遠且日漸老劣化，加上人力短缺等多重不利因素下，亟需發展一套完整之科學方案以精準有效的完成設施之檢測並評估其安全性能。此科學化設施檢測方案實為一跨領域整合性之議題，其中涉及了高精度空間觀測技術、高效能資料處理分析、工程設施安全評估等領域專業，因此空間資訊科技學門以及土木水利學門之跨域協作，發揮資源整合綜效，將成為面對此挑戰之關鍵力量。  為回應上述重大課題，並扣合聯合國永續發展目標(SDGs9)「建立具有韌性的基礎建設，促進包容且永續的工業，並加速創新」及我國112-115年科學技術白皮書「韌性社會基礎設施建置維運及研發」之發展總體目標，故積極推動此跨域合作研究。為使主題更能聚焦且切合國家未來之關鍵需求，重點科學議題包含有「國家關鍵社會基礎設施之高精度空間檢測資訊獲取技術」、「扣合關鍵基礎設施檢測需求之智慧化空間資訊分析技術」、「基於高精度空間資訊分析成果之關鍵基礎設施狀態評估技術」等三大方向，提望透過跨學門整合協作，貢獻相關所長，共同投入此課題之研究，以發揮科學研究對於社會重大課題之實質影響。