【記者李香霆報導】分類學是奠定所有生物科學研究的基礎，藉由找尋、鑑別並命名新物種，逐步勾勒出更完整的生態系統。國立中山大學海洋科學學院教授廖德裕的研究團隊中，博士生莊維誠與碩士生陳冠勳分別在菲律賓呂宋島北部溪流及台灣東北角的大溪川，發現青蜂枝牙鰕虎魚與台灣竿鰕虎，並前後刊登於國際期刊《JOURNAL OF FISH BIOLOGY》，從形態描述到DNA分子研究，證明世界首次發現兩物種並登載紀錄。 莊維誠長久以來專注於瓢鰕虎魚亞科的分類及親緣關係研究，其範圍涉及鰕虎魚的分類、族群遺傳和DNA分析。在菲律賓進行魚類調查時，意外發現一種未留下標本記錄的新物種，並正式命名為青蜂枝牙鰕虎魚。陳冠勳則是以台灣竿鰕虎魚族作為研究題目，對台灣的竿鰕虎魚族做分類研究及親緣鑒定。這次在東北角大溪川下游以陷阱捕捉洄遊性鰕虎時，採集到以往未被發現的竿鰕虎魚種，因此命名為台灣竿鰕虎。 青蜂枝牙鰕虎魚有橄欖綠色的身體、藍色金屬光澤的頭部，配色類似南美洲的藍頦青蜂鳥，加上擺動胸鰭的游水姿勢也如同蜂鳥振翅般，因此得名青蜂枝牙鰕虎魚。有別於其他枝牙鰕虎魚，青蜂枝牙鰕虎魚的尾鰭上緣有仿若唇印的橘紅色小板塊。莊維誠蒐集多種樣本比對，發現此魚與菲律賓巴拉望島的巴拉望枝牙鰕虎，還有中國海南、越南一帶的多鱗枝牙鰕虎是姐妹關係，依據此生物史重新區分枝牙鰕虎魚類。 台灣竿鰕虎的大小只有二到三公分，外表光滑且沒有鱗片，因此在日本被稱為蚯蚓鰕虎。不同於枝牙鰕虎，牠只有臀鰭和第二背鰭，第一背鰭已經退化至消失。此次陳冠勳發現的台灣竿鰕虎，體色呈半透明、淡黃色，尾鰭前方明顯的黑色斑點是為辨別的特徵。由於台灣竿鰕虎的棲地在出海口淺沙灘帶，陳冠勳表示，採集上是相當大的挑戰，「要在沙地裡找到一隻魚是件非常困難的事，因為牠體型小又跟沙色很像，沒有辦法直接看到，只能靠直覺和運氣去抓魚。」 兩新物種皆為小型兩側迴流性魚類，成魚產卵於淡水下游河段，孵化後飄到河口或海洋成長，長至幼魚再上溯回淡水，如此不斷循環交替。由於牠們是底棲生物，如果河川經過人工干擾，就會導致生態受到影響，莊維誠舉過去的案例表示，「以前大溪川冬天乾旱嚴重，因為人工構造物導致當地的河流斷流。」像鰕虎魚需要依附在石頭下生長的物種，便無法順利產卵繁殖。 國立臺灣海洋大學海洋生物研究所教授陳義雄說明，「分類是全世界的事情，鰕虎魚類的多樣性與物種之間的相關性還有待更多研究釐清。」由於河海洄游魚類的活動範圍廣，所以除了實地採樣物種外，還需建立扎實的樣本基礎。他認為透過多方比較周邊物種，才能夠鑑往知來，促進國際間在物種保護方面的合作發展。

【記者林玟君綜合報導】台灣目前偵測魚種、計算魚類數量的方法，是由潛水員親自下水拍攝影像資料，後續再經由人工方式整理資料，較耗時耗力。國立海洋大學師生組成「台灣智能海洋 No.1團隊」發展水下AI技術，全天候自動化辨識魚種並紀錄數量，除了讓生態研究員更方便調查水下生態外，也能同時復育海洋環境。此技術在數位發展部AIGO計畫舉辦的111年度全國性的解題賽中獲得優等獎。 目前台灣智能海洋 No.1團隊已在台灣東北角的潮境公園，成功收集並標註出大量的魚種資料，有利於豐富台灣的海洋魚種資料庫。　圖／團隊成員提供水下AI技術透過人工智慧可以節省分辨魚類所花的時間，並更細微地觀察魚類，彌補人類沒辦法全天在水下觀察的問題。此外，該技術也能自動化保留儲存空間，團隊指導教授李東霖補充，「如果沒有魚游過去，可能只是單純的空無一物，那就可以去保留它出現的那段偵測畫面，讓剩下的畫面就不要。」 水下AI技術能夠全天候即時自動化地進行海洋生態調查，為生態復育做出貢獻。　圖／團隊成員提供魚種在水中與在空氣中會呈現不同顏色，也會隨著海的深度產生變化。為解決水下顏色失真的問題，團隊利用標準色卡進行水下顏色還原，再將偵測到的數值讓人工智慧機器進行深度學習（註），「標準色卡上面會有很多顏色，我們帶到水底下之後顏色會隨著深度變化，我們再去以原先的色卡顏色減少的比例去做偵測。」團隊成員胡育綺補充。團隊也結合電腦視覺技術中的背景建立，將非魚類卻具有動態性的生物自動設置背景，提升分辨魚種的準確度。註：深度學習是一種機器學習技術，它所使用的算法類似於人腦中使用神經元的方式，可用於教會計算機一般人類可以輕鬆自然做到的事情。 台灣智能海洋 No.1團隊發展的水下AI技術技術，能夠即時辨識水下影像，自動化辨識魚種並紀錄數量。　圖／團隊成員提供國立政治大學資訊科學系教授彭彥璁提及，水下隨著光線的不同也會影響到機器偵測顏色的準確度，「譬如說在白天光線充足，然後水質很清澈訓練的模型，就沒有辦法用到比較暗的，或者說人工這個外部的光源。」此外，機器在不同角度拍攝會影響到魚種的辨識，彭彥璁也建議，可以透過設定函數公式計算，「就是偵測少部分角度的資料去模擬出整個360度，把這個整個場景變成一種函數，輸入取得資料的座標就可以對應他的任意角度。」李東霖則希望未來能夠在海底裝設多個非固定攝影機，偵測更多不同位置的角度。李東霖指出，雖然當今AI的應用研究範圍廣泛，但相對於天上及陸地，海洋還有許多發展空間，「在氣候變遷影響之下，水下生態的變化是非常快的，如果不靠科技去記錄，人們很難知道哪些魚種消失或是哪些魚種需要被保護。」團隊也期望透過水下AI技術實際量化魚種數據，讓相關學者做進一步研究，並同時督促我國政府進行相關的海洋保育工作。