透過大數據與人工智慧計算出口罩的最佳配送模式！中興大學土木系楊明德系主任帶領「AIPal」團隊與大葉大學企管系陳怡萍副教授合作，開發出「最佳口罩配置AI模式」，介接彙整多筆政府開放即時資料，根據過去7天的數據，可預測明後天各領取點的口罩需求，有助於減少口罩的庫存，達到快速流通。

■文．圖／張若



興大團隊成員包含興大土木系博士生許鈺群、曾信鴻與碩士生陳柏安。新冠肺炎疫情爆發初期，發生口罩及醫療資源發生短缺問題，有效地將口罩送至有需求民眾手中是一大挑戰。當時雖有多項口罩配給政策配合，但經政府OpenData統計從2月中至3月底實名制實施的49天內，臺中市轄內就有274,540份滯留市場超過一天以上，尚未完全發揮口罩功能。當時團隊即積極想開發一套人工智慧演算法，改善此現象。

團隊去年3月開始開發，經過2星期不眠不休的投入，以內政部各月人口資料、中央氣象局每日氣象資料、中央氣象局特約機構即時剩餘數量明細清單、歷時確診病例數為資料庫，設定的變數包含位置、競爭關係、服務人口、進貨量、出貨量、儲存量、病例數、降雨與否等，再以AI融入空間資訊研發傳染病大流行的稀缺物資配置模式。



此套「最佳口罩配置AI模式」，在34隊參賽作品中脫穎而出，於109年（12）月榮獲財團法人中技社2020 「AI與健康照護」創意競賽第二名及30萬元獎金。該競賽由中研院陳力俊院士擔任召集人，評審團認為此作品在大數據處理分析及機器學習極具技術前瞻性，並跨領域搭配精準行銷專業，未來可擴大用於提供政府在「有限醫療資源最佳化需求管理及分配」，能使資源達最高效配置。

楊明德表示，目前的口罩地圖只能看各據點的剩餘量，而這套系統則是彙整多筆政府開放即時資料，使用遞歸神經網路（Recurrent Neural Networks）之長短期記憶模型（Long Short-term memory），以臺中市635家銷售據點資料，建立關鍵物資最佳配置模式，根據過去7天，領取的數量及速度，推估需求量，預測明後天的口罩需求，作為口罩配置依據，可降低近50%的口罩滯留量，在物資不足時，提供最有效率的口罩配置，防止疫情擴散。

楊明德指出，此套系統亦可套用適用全國的藥局，未來更可應用在關鍵物質的配送，如疫苗等災情發生時極需的關鍵物質。