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〈校園廣角鏡〉林家祥獨創CODE理論 精準運算

成大電機系副教授林家祥獨創CODE理論,精準重建高光譜衛星影像。(成大提供)

成大電機系副教授林家祥發展「CODE理論」優化運算系統,僅用單筆或少量數據就能精準重建高光譜衛星影像,對太空遙測技術具重要價值,獲刊載於衛星遙測領域的指標性期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》。

林家祥指出,人類發射低軌道衛星回傳高光譜影像以觀測地表構造與物質,但這類「高光譜衛星影像」有別於一般RGB紅、綠、藍三原色組成的影像,足以捕捉多達兩百四十二種不同頻譜,因此造價不菲,倘若因為衛星感測器失靈導致購得的影像殘缺,更將造成許多不便。

林家祥說,為解決高光譜影像辨識與重建,工程師們常選擇以人工智慧的「深度學習」或以數理運算為基礎的「凸優化」其一作為解決問題的切入點。

但是,前者無須複雜的數學運算也能重現消失的衛星影像,但得耗費長時間來蒐集可能多達百萬筆的大數據;後者僅只需要單筆或少量數據即可運算並還原影像原貌,但需要經歷繁複的公式簡化過程。長期以來這兩項工具各有優點而未被彼此取代。

林家祥團隊就把「凸優化」與「深度學習」融合,透過「Q範數」調節因子作為人工智慧深度學習的核心運算公式,最終成功萃取小數據成像中的關鍵資訊,還原衛星影像完整面貌,並把該理論命名為「CODE」。

去年,團隊以高光譜影像重建成果發表論文,原本需要破萬組數據的深度學習技術,在論文中只用了四百組數據就辦到,達到少量數據、精準運算的成果。

(記者施春瑛)

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