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工研院強棒出擊 AI智慧革命四大應用超解析

2019-03-14 12:53經濟日報 曹松清

「AI機器人夾取技術」透過自主學習,可讓機器手臂在短短12小時學會夾取不同形狀與...
「AI機器人夾取技術」透過自主學習,可讓機器手臂在短短12小時學會夾取不同形狀與位置物體的方法。 工研院/提供
AI人工智慧已在你我身邊!工研院今(14)日舉辦「AI大未來:技術與應用交流會」,發表工研院研發的AI大腦,化身醫療助手、神算、客服專員、工程師等各行各業好手,提高工作效率,甚至可以解決現行產業,人腦難以解決的問題。此外,AI設備廠商帆宣及智慧語音業者程曦也分享,如何用AI搶商機。

工研院巨資中心主任馮文生指出,根據IDC預估,2019年AI的市場將達約500億美元,複合成長率23%,已成為全球科技發展不可忽視的趨勢,工研院在經濟部技術處科技專案支持下,已有豐碩的AI研發成果,並實際解決產業問題,帶來商機。舉例來說,工研院開發的人工智慧技術,已實際應用在光電半導體、PCB、金屬加工、醫療、商務等產業領域。

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馮文生進一步表示,為了讓AI落地形成產業帶來商機,工研院「軟硬兼施」,例如,協助國內軟體業者升級為AI資服業者,而硬體設備廠則透過跟工研院合作,以AI軟體加值硬體設備,提升產值;並催生AI新創公司。同時,加速人工智慧從工業應用普及至民生,一般民眾也可享受到AI級的醫療養護、商務、通路等應用,讓AI平民化,接地氣!

現場並發表工研院開發的人工智慧技術,在「智慧製造」、「智慧醫養」、「智慧商務」、「無人經濟」四大領域應用,所帶來的智慧革命。智慧製造方面,「AI機器人夾取技術」透過自主學習,可在短短12小時學會夾取不同形狀與位置物體的方法,解決目前工廠要換線時,必須仰賴專業工程師才能調整機器手臂任務、耗時耗力的問題。

「人工智慧瑕疵影像分類技術」以深度學習網路架構,兼具決策彈性與運算效能,瑕疵分類正確率可達97.55%以上,並可協助目檢員減少57%的檢測篩檢量,可解決現行生產線仍需仰賴大量人力複檢,造成檢測效率低落的問題。

智慧醫養方面,「糖尿病視網膜病變診斷輔助分析技術」是國際上目前唯一可偵測四種主要的病徵,並且清楚標示位置的AI判讀技術,可有效輔助醫師針對病變嚴重程度進行判讀。智慧商務方面,工研院研發之「文字問答虛擬助理機器人」,採用深度學習異質性網路架構及自然語言處理技術,讓虛擬客服可以自動學習句子中的語意特徵,相較於傳統建置方法,可節省約6成成本。在多項專業客服領域,正確率可達85%。

工研院巨資中心主任馮文生發表工研院開發的「糖尿病視網膜病變診斷輔助分析技術」,可...
工研院巨資中心主任馮文生發表工研院開發的「糖尿病視網膜病變診斷輔助分析技術」,可有效輔助醫師針對病變嚴重程度進行判讀。 工研院/提供

無人經濟方面,「易取-智慧貨架」無隔間限制,讓商品陳列及更動彈性高,並可透過多重感測自行偵測消費者由貨架拿取的商品,AI替消費者結合行動支付結帳,提供消費者拿了就走全新且便利的購物體驗。

此外,智慧語音業者程曦資訊總經理張榮貴及設備業者帆宣系統科技副總經理韋建名等業者,在「AI大未來」交流會中現身說法,分享工研院研發的AI技術如何化身企業升級的利器,實際解決產業面臨的挑戰。以程曦為例,其承攬的客戶包括國內銀行、物流業者、電商、政府機關,及六都1999專線,為了以AI提供更好的服務品質,程曦技轉工研院研發的「深度學習文字虛擬客服解決方案」,已應用於國內某大型銀行信用卡與銀行業務客服、市政1999服務與國內最大物流客服等,在每月數十萬筆文字問答客服需求中,自動處理83%-95%的資訊。

帆宣技轉工研院「半導體機台故障預診斷」技術,可以在設備發生故障前,事先預警。良率攸關半導體產業競爭力,即使業者定期保養設備,仍可能發生非預期性的故障停機,或是當品質檢測發現問題時才知道機台發生異常,往往造成大量廢片損失、生產延遲與良率大幅下降。工研院整合十幾種人工智慧演算法建立「眾智式AI 學習預測技術」,有如「鐵板神算」,可及早預測機台需要維修的時間點,預測準確率達95%,使工廠能更積極掌握機台的健康情況,大幅減少產線因機台突然故障而必須停頓的風險,該技術曾榮獲2017年全球百大科技研發獎,並已實際應用於半導體產業。

此外,這次交流會也聚集國內重量級AI專家,包括微軟AI研發中心執行長張仁炯、臺灣AI實驗室創始人杜奕瑾、工研院產科國際所副所長鍾俊元等AI專家,剖析AI發展趨勢。

「易取-智慧貨架」可透過多重感測自行偵測消費者由貨架拿取的商品,提供消費者拿了就...
「易取-智慧貨架」可透過多重感測自行偵測消費者由貨架拿取的商品,提供消費者拿了就走全新且便利的購物體驗。 工研院/提供

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