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臺大IoX中心 為人機共生開創更多可能

成果發表會備有14場專題演講與18處現場展示攤位,吸引近 200名產官學界人士參觀。

臺大IoX創新研究中心(NTU IoX Center)在科技部、臺灣大學、英特爾共同推動下於2011年創立,近十年來集結海內外人工智慧、物聯網、機器學習、人機互動、設計領域專家學者進行跨領域,並與英特爾實驗室、台達研究院、仁寶電腦等業界單位合作,致力發展智慧物聯網、機器學習、人機互動等尖端技術,藉此開啟智能化技術方案,提升台灣智能產業引領全球之能力。

日前臺大IoX中心以「智慧人機共生感知關鍵技術」為題舉行產學成果發表會,旨在透過以人為本的智慧聯網技術,以科技強化人類駕馭快速變化世界的能力,主要研發方向涵蓋超感知(Supper Sensing)、超通訊(Supper Communication)及超認知(Supper Cognition)等核心技術,可望促進人們與機器無縫互動合作、完成任務。

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(右二)科技部許有進次長(右一)仁寶電腦梁志賢副總到場一同參加。

活動現場交流。

端出多項創新成果,突破傳統人機互動限制

在智慧人機共生感知關鍵技術脈絡下,臺大IoX中心將「科技」的發展方向與價值定位於「人」的包含與授能(Inclusion and Empowerment),而非一般所認知的淘汰與取代。

舉例來說,中研院副研究員曹昱發表「Speech Noise Reduction」技術,利用深度學習來降低音訊雜訊,現已用在人工電子耳,未來將進一步延伸到助聽器、智慧音箱等範疇。

曹昱博士與其團隊更在今年將此技術移植至手機作業系統。意謂未來聽障者只要利用手機配合藍牙耳機,就能享受到AI演算法能帶來的便利,達到除噪、語音辨識、和字幕產生的效果,更易理解所在環境的音訊。

臺灣大學資訊工程學系教授蔡欣穆,闡述「厘米級可見光定位」成果。該團隊利用人眼與機器眼(相機鏡頭)對光的敏感度差異,以成本低廉且常見LED燈發展出多種僅數公分誤差的室內定位技術。以單顆LED為例,藉由在光源上加裝塑膠燈罩(疊加不同層數和方向的透明膠帶及線性偏振片而成)或是結合小型LCD螢幕,即可於照明區域形成人眼無法辨認之不同明暗與顏色的偏振光投影。這時接收處再配合使用偏振片,即可估計與LED燈的相對位置而達到定位。而當光源為含有數顆燈泡的LED燈管時,則可藉由直接控制各燈泡的亮度,創造出同樣是肉眼不可察覺的明暗組合。僅需使用手機前鏡頭便可感測並產生釐米等級精準度的定位。

來自師範大學的袁千雯教授,代表團隊發表社群運算(Social Computing)概念應用於促進長時間工作者的健康與福祉的成果。以當今隨著共乘平台興起而成長職業駕駛為研究對象,透過Automotive Sensing、Social Sensing整合運用,追蹤駕駛工作過程的身心狀態變化,再把資訊傳遞收集到的個人感測數據的共享給駕駛的配偶,憑著配偶對於駕駛人身心負荷能力的理解,適時提供譬如「站起來走動一下」的建議,以改善超時工作及危險駕駛問題。

號稱「AI界李白」的中央大學資訊工程學系的蔡宗翰教授,與人稱「神奇模型大師」的臺灣大學電機工程學系教授李宏毅,聯手發表「無師自通與察言觀色的AI對話理解新突破」成果。蔡宗翰說,綜觀現今AI對話理解系統的痛點,在於無法精掌握用戶意圖與情緒,及需要大量資料的監督式學習不適用真實場景。故他利用多模態 (含語音和影像模態)對話機器人架構,藉由多模態意圖分類器、將語音、影像分為兩個Pipeline處理,再運用深度強化學習達到察言觀色。李宏毅揭露Representation Learning方法(最具代表性者為 BERT模型),在欠缺大量標記資料下,依然可訓練語言理解系統。

臺灣大學資訊工程學系教授施吉昇、 加州大學爾灣分校教授林桂傑共同以「與機共舞」為題,利用一般相機及低價電腦,發展出可辨識人、室內定位與自主移動的機器人。獨創的PicPose(針對圖畫做定位)、FastTrack(跟蹤特定對象)、ROS Planner(閃避障礙物)核心技術能移植到許多室內移動式設備,適用於智慧工廠、智慧醫院、智慧倉庫的建置,使機器人能自由自在行走,且與人保持良好互動。

優化 AI 演算架構,巧妙促進產業智慧化

來自資策會智聯系統研究所物聯雲平台中心的陳禹任,延續早先NIP EI-PaaS國家公版聯網平台,再推出EI-Stack,強調支援雲霧協作架構、擅於做邊緣端或霧端即時處理,且為「產業解決方案」(Solution Ready Package)型態,可儘量減少用戶面對PaaS元件的可能;藉由EI-Stack搭配 AFS(AI Framework Service),實現馬達設備監診、攝影機監診與影像智慧修復等應用。此外資策會數位轉型研究所主任劉文山,介紹該單位研發的「產線智慧聯網解決方案」(變色龍),標榜支援多元PLC,支援無上限PLC點位聯網,並使用最新PUB/SUB技術、擷取設備資訊不需客製化。

交通大學資訊工程學系教授詹力韋,分享「以RFID實現分散式互動感應技術」成果。他指出RFID Tag含天線、發射器兩大元件,若將兩者剪開、拿掉發射器,此Tag便喪失功能,若把發射器放回天線,Tag又恢復作用;該團隊基於這般原理做許多有趣嘗試,例如創造一堆積木,各自帶有天線和發射器,從而透過不同積木的互動,讓天線與發射器時而合、時而分,產生類似按鈕效果,可望在工業、教育等場域發揮一定應用價值。

從事訊號處理研究已久的臺灣大學電機工程學系教授吳安宇,以新興發展的壓縮感知(Compressive Sensing)技術為出發點探索IoT應用,並以心電圖(EKG)之應用為主要分析情境。他認為一般先壓縮、再解壓縮與做判斷的做法為多此一舉並浪費資源,故嘗試在壓縮領域(compressed domain) 直接進行壓縮訊號分析,藉由所提出之 Compressed Analysis(CA)技術,在EKG樣本送入機器學習Support Vector Machine(SVM)前,先在「壓縮領域」進行雜訊過濾,僅做局部展開、判斷,而非分析整個解壓縮之還原訊號。藉此技術能在壓縮之心電圖訊號中即能偵測心律不整(Atrial fibrillation;AF),且降低95%訓練複雜度、50%分析複雜度,而整體建構成本僅為傳統的「壓縮-解壓縮」架構複雜度的5%。

總括而論,臺大IoX中心持續推動國際級產學合作,透過以人為本的智慧聯網技術為基底,打造智慧人機共生感知之尖端科技,改善產業生產力並促成數位轉型。


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