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長庚大學參展2025 InnoVEX 展現科研實力鏈結國際商機

本文共860字

經濟日報 楊連基

2025年InnoVEX展覽規模創新高,以「Innovation Hub of Asia」為定位,與 COMPUTEX同期辦理新創展會,今年邁入第10週年,來自24國超過450家新創公司共同參與。長庚大學攜手「臺灣大學系統科研產業化平台」夥伴學校共同參展,展出兩項具代表性的研發成果,透過此國際指標性的展會,期望促進與全球產學界的交流與合作機會。

長庚大學與「臺灣大學系統科研產業化平台」共同參展的合影。 長庚大學/提供
長庚大學與「臺灣大學系統科研產業化平台」共同參展的合影。 長庚大學/提供

長庚大學人工智慧研究中心團隊參展技術「智慧高速檢測粒子平台」,此技術以10K超高解析即時多尺度物件檢測系統在現代智慧製造中,用高速且準確的檢測不同尺寸的物件,提升品質控管與產線效率的關鍵挑戰;此平台整合AI演算法,採用多尺度平行檢測策略,依物件尺寸分類處理,並結合跨幀追蹤模組整合歷史資訊,即便在一般消費級GPU上,也能實現每分鐘逾10,000個物件的即時辨識與精準分類,突破傳統AI模型的效能瓶頸。特別適用於塑化、半導體、生醫、精密零件等產業,以滿足高解析、高效率檢測需求的最佳解決方案。

長庚大學人工智慧研究中心團隊為泰國參訪團解說。 長庚大學/提供
長庚大學人工智慧研究中心團隊為泰國參訪團解說。 長庚大學/提供

另外,「前瞻記憶體內運算/搜尋晶片設計」為電機系魏一勤老師團隊與國立台灣大學吳安宇教授研究團隊合作技術;近年來,記憶體內運算與搜尋晶片設計、記憶體增強神經網路(Memory Augmented Neural Networks, MANNs)等大量仰賴記憶體幫助的AI晶片核心捲積與Transformer運算架構盛行,如何善用少量樣本學習(Few-shot learning, FSL)、搭配記憶體內建運算與搜尋功能,突破High-Bandwidth記憶體讀取頻寬限制,讓運算效率與表現超越傳統的深層神經網路(Deep Neural Networks, DNNs),是近年AI加速晶片的核心研究主軸。與現有IEEE頂級期刊/會議規格相比,此晶片可較現有技術提供5倍以上的運算效能。

長庚大學參展團隊合影。 長庚大學/提供
長庚大學參展團隊合影。 長庚大學/提供

長庚大學技術合作處科研平台積極透過各類展覽與技術媒合活動,促進校內技術與企業之間的合作與共同開發。同時,也期望藉由參與國際展會,拓展海外市場,協助學校研究團隊尋找國際合作機會,進一步促成技術鏈結與商機媒合。

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