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邱若華 @ 第11屆第4會期交通委員會第5次全體委員會議
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| 00:00:04,614 | 00:00:08,197 | 謝謝主席主席請氣象署呂署長請署長署長好我們知道氣候變遷他已經不是環境的議題了他已經是台灣國安層級的議題了吧他現在氣候變遷的關係那根據行政院行政院有一個氣候變遷調適行動計畫那各部會都必須要提升氣候的韌性還有風險治理的能力那氣象署 |
| 00:00:33,977 | 00:00:53,052 | 作為國家 我們國家的氣候資料的核心機關兼負責氣候的資訊 還有建構預報的模式還有資料分享平台的任務那本席觀察到 信箱署在跨部會的協作機制上面仍然偏重資料提供那缺乏主動策略性的角色署長您怎麼看 |
| 00:00:54,934 | 00:01:10,554 | 氣象資料的應用其實包含了很多的面向就舉個例子在能源部分氣象署在資源能源部分其實現在能源基本上是光電基本上另外一個就是風能 |
| 00:01:11,235 | 00:01:29,254 | 那太陽能跟風能跟氣象的變化都息息相關可是這一些能源如果去進到他們的作業系統去做調試包含了發電 包含了調度等等這一些其實很多不是氣象署的專業在裡面是 署長您提到其中一項是能源嗎那當然還有像是發紅蛙還是 龍魚 |
| 00:01:30,635 | 00:01:51,705 | 防洪還是熱熱風險的評估還是農業災害嗎那氣象署現在推動這個氣候資料開放的平台還有氣候的服務路口網可是看到我們地方政府還有農業教育還有建築相關領域的這個調適行動都沒有統一的標準還有可以操作性的工具那氣象署這方面能針對在以上剛才本席提到這幾點來做什麼樣的改進 |
| 00:01:55,067 | 00:02:20,836 | 跟跨域部分其實氣象組在最近幾年才把它放到比較全面推廣的角度上去所以中間還有很多學習過程那我們跟農業部份農業部的合作是比較上位的合作那中間主要是要建構非常多的氣象站還有氣象資訊在農業方面的推播以資料面為主應用部分的話我們也在做一些地方性的合作就譬如說我們跟 |
| 00:02:21,836 | 00:02:49,915 | 云林县我们就有跟他们签MU在座目前只有云林县吗对对对那我们其他全台各县市呢有没有针对各县市的气候提出一个调试的行动计划目前我们以云林县刚开始去做这件事主要是农的部分那在今年我们会今年11月这个月吧我们会跟澎湖县针对渔业部分去做这一方的调试所以我们现在是把农业跟渔业慢慢去建构这种 |
| 00:02:50,895 | 00:03:10,215 | 氣候變遷調試的作為去做相互的連接讓氣象資料去應用到防災或者是氣象資料去運用在農作方面的一些效益部分慢慢的再以這個為這個為典範逐漸的去推廣到各個地方謝謝組長說明我們希望接下來全台各縣市 氣象署都可以針對各縣市來做努力 |
| 00:03:11,616 | 00:03:39,607 | 好那接下來我們看到那個氣象服務入口網提供的服務目前看起來功能算是蠻完整的可是針對我們的氣象我們是不是可以參考歐盟的氣候服務呢C3S建立台灣氣候的資料共享中心好氣象資料的服務基本上是氣象署最基本應該要做的事情是加值的應用這一部分氣象署會持續的來做然後會把一些典範跟模型放到這個氣象服務的平台上面去讓各個層面在 |
| 00:03:40,527 | 00:03:55,104 | 學習部分可以看到人家怎麼來應用這些資料的如果這些典範可以建得更好的話我們就可以做氣象產業跟相互的使用組織做相互的連結讓這個平台能夠發揮到跨域應用的不同的程度上您稍早也有提到 |
| 00:03:55,384 | 00:03:59,307 | 那氣象署在110年還有112年間會執行數值的貼氣預測的高速運轉電腦建設計畫那這個計畫的經費高達73億8471萬那也堪稱是規模歷年最大的一個投資之一那這個超級電腦的計畫氣象署公開的報告中有提到說同樣的也是在新竹來建置計畫 |
| 00:04:21,184 | 00:04:49,763 | 还有周边的设施希望这个气象超级电脑的它的电脑累积算力可以达到85flops那组长那AI这个测报计划8年投入70亿是一个跨世代的投资那本席认为这是一个很好的方向那审计部呢他有提到政府推动人工智慧发展还有应用的情形报告中目前气象署的算力是21.32flops所以这个8年内我们有办法提升从21到85吗 |
| 00:04:51,785 | 00:05:01,898 | 跟委員報告我們這個算力的提升是慢慢提升 我們有分三期那中間每三年 一期再往下面走 因為其實 |
| 00:05:04,062 | 00:05:22,829 | 電腦部份其實進步非常的快那我們現在的期待現在的規劃是大概以這個方式來走但是我們會每三年去滾動讓我們的GPU的應用跟CPU的應用能夠相互的配合所以蘇貞很有信心就是這八年內我們可以從21.32FLOPS提升到85 |
| 00:05:23,969 | 00:05:49,219 | 我們樂觀其成來做這件事情看起來目前的趨勢是可以往這個方向走的不過最基本的Fundamental的建設我們是在我們的現在的新竹氣象站的那個場域裡面要建構一個機房出來那這個機房將來的Capacity希望能夠運作因為現在在氣象署的高速電腦的那個空間已經相當的不足所以我們要把那個空間先把量體先弄出來之後 |
| 00:05:49,859 | 00:06:15,567 | 是AI的運用很重要那固體我們這個建設也很重要那我們人才的培育呢人才培育對我們來講是非常重要的那我們剛剛委員所提到這73例是10年的計畫所以我們現在跟學校跟台大中大文大師大有這些地科或者是大氣科學相關的這些學校是那目前所內的我們的團隊跟外部的合作比例是多少 |
| 00:06:16,367 | 00:06:42,187 | 我們團隊跟外部的合作我們都有跟他們合作同時我們跟NVIDIA也有合作跟美國還有跟歐洲等等在開發AI模型都有一些交流跟活動這也是我們人才培育非常的重要的地方因為我們早年的人才大部分是NWP的就是做數字天氣預報的人才要轉到AI那邊去共同性的話資料處理是OK的但是在發展模型的某些技能部分我們需要去做一些轉換 |
| 00:06:43,268 | 00:06:56,993 | 學校對我們來講是非常重要的人才培育的請教署長一個問題因為線上署今天有加入台灣的算力聯盟那有沒有和書發部還有教育部有一個合作的機制培養我們未來的人才呢在 |
| 00:06:58,613 | 00:07:22,898 | 跟學校部分我們通常是跟學校自己的connection國科會部分的話國科會倒是蠻support氣象署在做這件事情的所以國科會在相關的一些研究計畫跟學校研究計畫都有support有關於在AI方面的一些應用所以在國科會還有跟學校部分我們目前在科研部分都有在人才配育的投資在裡面好 謝謝署長的詳細說明好 謝謝 謝謝委員 謝謝 |
| 00:07:26,424 | 00:07:28,602 | 好 謝謝秋肉華委員的分享 |