林試所攜手台大研發AI辨識 鑑定貴重木材準確率95%

記者陳建興／台北報導

行政院農委會林業試驗所為縮短汛期來臨時貴重漂流木註記時程，加速漂流木清運，減少人民損失，近年與台灣大學生物機電工程學系進行台灣貴重木材AI智慧辨識研究，經訓練及研究辨識模式準確率可達95%以上。

林業試驗所森林利用組組長林振榮表示，國人對於國產木材的喜愛勝於所知的資訊，購買木材時易被欺瞞而不知，近年來，林務局為健全國產木材市場，使國內林產品溯源及生產履歷等資料詳實登載，希望藉由公開不可竄改之特性，確保林產品消費安全，提升林產品附加價值，增加台灣林產品之競爭力。

林振榮並指出，公開且不可竄改之特性在銷售國產木材時為極重要之一環，可取得消費者之信任，同時可控管國內盜伐木材之銷贓，故木材標售時，其木材名稱之正確性顯得極為重要，現行木材名稱之確認係由現場有經驗之人員依經驗進行辨識，因是依其過往經驗進行辨識，缺乏形態特徵之科學依據而偶有誤判，誤判木材名稱，致使標售時名稱錯誤，讓木材和標售價值不對等，引發爭議後恐更無法保障林產品消費之安全，林業試驗所依木材形態特徵研究木材影像辨識，希望能提供現場人員客觀進行木材辨識，未來可減少木材誤判之錯誤及爭議，增進林產品消費安全。

林業試驗所助理研究員李金梅表示，林務現場工作繁雜且重，對於貴重木材之鑑定一直是仰賴經驗充足之人員進行，林務人員常憑藉過往經驗判斷，最常以氣味或直覺等主觀意識來辨識木材種類，林業試驗所之研究成果，在未來可作為木材辨識鑑定人力及訓練不足時之輔助工具。李金梅更進一步說明木材AI智慧辨識研究是依專業之形態特徵進行機器學習之訓練，目前完成牛樟、台灣櫸及台灣檫樹3種貴重木與易與前述木材混肴之15種木材之機器學習辨識模式訓練，未來希望可以藉此成果協助辛苦的林務現場人員。

汛期之貴重漂流木註記時程縮短，可促使民生在汛期過後盡速恢復常軌，林業試驗所與台灣大學生物機電工程學系所合作之貴重木材智慧辨識研究，後續若有木材辨識之輔助工具供現場人員使用，則可更有效率處理木材辨識工作。