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英業達加速 AI 商轉!「新異常檢測技術」ECCV 亮相

本文共878字

經濟日報 記者吳康瑋/台北即時報導

英業達(2356)AI 研發團隊斬獲佳績!開創Out-Of-Distribution Detection(OOD)異常檢測新解法,並入選2024年全球計算機視覺領域最具影響力的歐洲計算機視覺會議(ECCV),獲國際肯定。英業達開發的異常檢測之多流形嵌入學習技術(Learning Multi-Manifold Embedding for Out-Of-Distribution Detection),能夠透過少量瑕疵資料完成訓練的 AI 模型,並在導入應用場域後,即使不重新訓練,也能增加 AI 模型對未知瑕疵的識別能力。該技術不僅有助於建立可信任 AI 應用;其泛用性的特點,也將為各個產業帶來新的智慧解決方案與商機。

目前,英業達已將此技術導入產線,應用於主要零件的瑕疵偵測中,以精準辨識製程中的未知瑕疵,提升檢測準確度,加快生產線的運作效率,落實智慧製造的目標。而這項技術的潛力遠不止於此,舉凡電動車、機器人、醫療領域,只要是偵測未在訓練資料裡見過的類別,它均能發揮效用。例如,電動車可利用識別未見過的路況或障礙物,增強自動駕駛系統的安全性;在醫療領域中,也能識別罕見病症或未知病例,使診斷更精準。

英業達表示,異常檢測的多流形嵌入學習技術受限於單一流形特徵空間學習,尤其是訓練好的模型面對從未見過的類別時,容易產生大量假警報。為了避免AI模型因過度自信而誤答,研究團隊提出一種新方法,能將多流形架構與雙曲和超球空間整合,應用於類神經網路。有別於典型的異常檢測需要先整理過資料才能分析,只需要一些瑕疵零件的照片就可識別未知瑕疵。如此一來,團隊無需重新訓練模型,就能減少假警報的發生。

2024年9月,英業達團隊憑藉這項創新於ECCV評選中脫穎而出,獲得第一個專門探討雙曲和超球空間中深度學習的工作坊「超越歐幾里得工作坊 (Beyond Euclidean Workshop)」中「最佳論文獎」殊榮,也是唯一受邀口頭報告的團隊。本屆ECCV吸引全球超過8,500篇論文投稿,參與數創下歷史新高,現場團隊與世界級專家深入交流,展現英業達超群的 AI 研發實力。

英業達AI研發團隊成員李政霖、張明清、陳維超於ECCV展示新研究成果。英業達/提...
英業達AI研發團隊成員李政霖、張明清、陳維超於ECCV展示新研究成果。英業達/提供

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