臺灣位於環太平洋地震帶板塊交界處，地震發生頻繁，造成民眾生命財產巨大的威脅。而目前IoT與AI技術日趨成熟，建築物結構安全監測方式也逐步邁入應用階段。而本研究即是希望結合IoT與AI技術，自動蒐集分析建築物在地震前、後的結構相關數據，有助於保障民眾生命財產安全。推動建築AIoT結構監測技術的應用，可以有許多的效益。例如，當發生大規模地震後，透過自動監測，可以快速分析出有異狀的建築物，精準派遣專業技師至現場做進一步分析，如此可掌握時效、節省人力。而利用自動連接網路的地震記錄儀，藉由其可連網的特性，連接中央氣象局地震速報網的訊息，自動連繫電梯提早往最近的樓層停靠，並且打開電梯門，以避免民眾受困於電梯中。同時也並可控制天然氣系統自動關閉總閥門，避免因為地震造成天然氣外洩，而引致火警的風險。此外，利用建築物的微振量測技術，可比較建築物於補強施工或地震發生前、後量測數據，做為補強效益成果或地震受損狀況的評估。中長期而言，AIoT結構監測技術，亦可以推廣至社會住宅等大型公共建築使用，於維護管理端建置管理中控中心，即時掌握所轄建築物的安全狀況，並累積數據做為後續分析使用。
本研究經由蒐集國內外AIoT技術進行建築物結構安全監測之資料，並於宜蘭縣礁溪鄉選擇1處實證場域，進行建築結構監測分析的實證，透過實際監測與數據蒐集，實證以AI分析建物結構狀態之可行性，建立長期監測及微振量測之作業流程。最終並由法規政策及宣導推廣等面向，初步探討AIoT應用於建築結構結構監測於未來推動的方式，期盼能降低推動時的阻力。本研究具體成果如下：
1.AIoT建築物結構自動監測與快速評估文獻整理
蒐集國內外AIoT技術進行建築物結構安全監測之資料，瞭解目前可行的建築結構監測與分析方式，並探討AI智慧及IoT技術結合結構監測與分析之應用範疇，減少監測時所需的人力。
2.建立實證場域，蒐集建物結構長期監測及微振量測數據
本研究於宜蘭縣新建立1個實證場域，安裝IoT長期監控所需設備，並進行微振量測。實際取得1次地震所得之監測數據，以及2筆微振量測所得資料。彙整分析長期監控所得之監測數據，實證以AI分析建物結構狀態之可行性。
3.神經網絡之初步訓練結果，確實可以協助快速預測建物結構受震反應
由神經網絡之初步訓練結果，確實可以協助快速預測建物結構受震反應。應持續監測以取得更多的資料，訓練出具普遍性的模型，並邀集專家學者訂定結構安全等級的判斷標準，且經由多種方法驗證確認。倘若單一房屋之監測技術能夠完善普及，將可以利用其觀測之數據推估區域的結構反應，並建立區域安全網。
4.建置長期監測及微振量測之作業流程
分別就建築物結構長期監測及微振量測之作業流程模式進行分析，就所需設備規格、安裝位置、量測方式、輸出資料形式等面向提出建議，並建置「長期監測紀錄表」與「微振量測紀錄表」兩種表單，供後續相關研究及推動作為依據。
5.AIoT應用於建築結構結構監測應用範疇與推動
由法規政策及宣導推廣等面向，探討AIoT應用於建築結構結構監測未來推動的方式，期盼藉由推動法規與宣導，降低推動時的阻力。
本研究建議初步推廣期間，考慮服務到更多的民眾，建議以供公眾使用的大型建築為主要類型，例如商場、旅館、醫院、學校、政府單位或社會住宅等開始試辦。用戶於地震後收到即時分析結果，可以判斷該建築物震後之安全性，或是於事後進行結構補強的工作。分析端可由國內具公信力之地震與建築相關專業機構擔任，持續更新建築結構監測模式，如國家實驗研究院國家地震工程研究中心結合財團法人台灣建築中心，作為後續國內地震監測的後端分析單位。政府端可分別由中央主管機關與地方主管機關管理。中央主管機關可藉由整體數據瞭解國內建築物的安全狀況，規劃相關政策引導建築結構安全提升。地方主管機關則可篩選資料具風險之建築物，強制督導改善，保障人民生命財產安全。