湛藍海洋聯盟和Google合作，結合Google AI讓海洋吸塵器「湛鬥機」的前鏡頭去做機器學習，辨識海洋中的垃圾。蘇義傑攝
打造全電式海漂垃圾清潔船「湛鬥機」，來改善海洋環境的臺灣湛藍海洋聯盟（Azure Alliance）是台灣唯二入選「Google亞太永續種子基金」的非營利組織。它如何結合Google AI機器學習，幫大海找回最乾淨顏色？
湛，是乾淨海水才會出現的顏色。
臺灣湛藍海洋聯盟執行長暨創辦人陳思穎分享，會把海洋吸塵器取作「湛鬥機」，背後有著能為大海找回湛藍的期許。
打造「湛鬥機」，助海洋找回湛藍的顏色
本身喜歡大海，大學就讀海洋環境工程系的陳思穎，畢業後投身海洋研究，從事海洋數據分析。長期與海洋為伍的她，曾問過老師，「我們每天都做那麼多數據，到底有沒有辦法改變環境？」
這成為陳思穎想要打造「湛鬥機」起點。她理解，科學家的本分是做出公正客觀的數據，提供決策者去做判斷。而她們想做的不僅是清理海洋中的垃圾等廢棄物，同時導入學界環境監測的方法，進行數據探討，希望能讓海洋永遠這麼的乾淨，找回海洋湛藍的顏色。
過往，清理海洋垃圾方式多是以淨灘與由人工打撈的清潔船為主。淨灘是一種可以讓大眾參與，且有效的方式，但是淨港、淨海這些能夠清理海洋中的垃圾方式卻是清理範圍相對有限、價錢昂貴，且活動風險高。
陳思穎認為，關於海洋清理一直沒有很好的解決方案。於是，才有了動手打造全電式海漂垃圾清潔船「湛鬥機」的想法。過程中，也是困難重重，且燒掉上千萬資金。
歷經2019年的第一代、2020年的第二代，到目前有兩台正在海上的第三代「湛鬥機」，每一代都考慮了水阻、流體動力學等，經過不斷修正才有第三代的樣貌。
從一開始要克服「湛鬥機」行駛在海上，垃圾不會因為水阻導致被推太遠，以至於無法收到垃圾。現在，他們和Google合作，讓「湛鬥機」的前鏡頭去做機器學習，來辨識海洋中的垃圾。這能夠讓他們在做垃圾分析有更完整的資料，可以溯源，甚至幫助政策的擬定。
去年下半年第三代「湛鬥機」實際在港行任務，執行66小時，共收了5194公斤的海洋漂浮物，包含著浮石及大量的塑膠碎片。
透過遊戲化，讓人人都能輕鬆參與
回想當初會參與亞太永續種子基金的過程，陳思穎說，「這和過去參與過去的比賽很不同，台灣比較注重明確的營運目標，但亞太永續種子基金很注重影響力。」
「透過科技創造乾淨未來，」是臺灣湛藍海洋聯盟想創造的影響力。她分享，未來這筆資金將運用在三個方面。
第一，電力監控智慧化，因為電力監控最直接影響的就是碳排，每一度電就是會有相對應的碳排放。
第二，透過機器學習分析垃圾組成。現階段都是透過人工方式，了解不同的廢棄物組成。未來透過機器學習，讓AI幫忙辨識垃圾的來源。陳思穎表示，這是為了要溯源，透過數字變成數據、數據變成證據，最終讓證據去推動政策。
第三，可以小規模生產「湛鬥機」。目前台灣有220個港口，未來他們期待可以讓垃圾移除變得遊戲化，有人站在港口透過搖桿操作，就能將垃圾移除。
「淨灘有用，但太累了，科技始終來自於惰性！」陳思穎笑說，透過遊戲化方式，讓人人都能參與海洋垃圾清除的過程、找回海洋最乾淨的顏色。