COVID-19(新冠肺炎)疫情席捲全球，各國政府攜手研究機構與製藥公司，可望促進疫苗開發和有效治療藥物。不過許多專家認為，開發疫苗須12~18個月的開發週期，其中能加速研發的方法是透過人工智慧(AI)來縮短臨床實驗。 據Wired報導指出，在研發過程中，需從數十億種可能性中發現正確的分子組合，等待實驗結果通常需要數年時間。目前有些實驗室結合AI與生物技術，大幅縮短疫情疫苗的

卡內基美隆大學(CMU)資訊科學學院研究人員研發新的智慧眼鏡FitByte，幫助使用者追蹤自身飲食習慣。 據CMU官網報導，FitByte屬於非侵入性的穿戴式多模感測系統，結合聲音、振動和動作檢測功能，提高準確度，並可透過追蹤行為模式，了解飲食與疾病之間的關係，進而監測治療效果。 軟體研究與人機互動研究所副教授Mayank Goel表示，裝置上的主要感測

Neology與ITS Teknik團隊獲得丹麥運輸與基礎設施營運商Sund& Baelt，建置全國性自動車牌辨識(ANPR/ALPR)執行解決方案5年、1,000萬歐元合約，將在丹麥部署全球第一個全國性潔淨空氣區(CAZ)執行系統，以解決幾個丹麥最急迫的交通相關問題。 根據Traffic Technology Today報導，研究顯示吸入PM2.5相當於每年抽155支

人工智慧(AI)？工人智慧？在需要專家協助標記訓練的機器學習與逐漸開始自主學習的深度學習的技術與智慧發展的路上，大家是否好奇電腦到底在想什麼？電腦的思維邏輯到底是什麼？為什麼會產出這樣的結果？也因為不斷餵養的數據、參數越來越多，這數以「十億」計算的參數，都讓AI的黑盒子越來越大、越來越黑。說是透明化也好、解釋性也罷，國立台灣大學資訊工程學系教授徐宏民與團隊成員希望藉由臉部辨識系統拋磚引玉，以「臉部

「病人有甲症狀，所以建議給特別處方一」、「病人肝臟顏色異常，請使用乙處置方式」，或許部分的醫療人工智慧(AI)系統會給予類似的建議，然而，以醫師的角度來說，為什麼要給這樣的處置？這樣的處置是如何判斷的？如果有錯誤，那應該有哪些配套措施？希望協助產業提高對於AI信任的國立台灣大學資訊工程學系教授徐宏民表示，AI的黑盒子大家都想打開，但也坦言不太容易。然而，提升人類對於AI的信任度，絕對有助於AI在各

Amazon AWS、微軟(Microsoft) Azure、Google 人工智慧(AI)平台、NVIDIA等跨國企業都藉由雲端運算或邊緣運算等方式提供機器學習與深度學習的算力服務，而台灣本土也有類似的服務，財團法人國家實驗研究院國家高速網路與計算中心(以下簡稱國網中心)也有建置高速運算的台灣AI雲，提供國內產官學研醫法政與新創團隊使用。在使用上，到底有哪些面向比較特別，這次也專門邀請到國網中心

根據國際能源總署(IEA)分析顯示，在工業領域中能源消耗與碳排放皆為次多的產業是鋼鐵業。當前全球對於降低從事工業活動所造成環境污染具有一定共識，因此對鋼鐵業來說，能源密集度必須下降是基本訴求，這也促使鋼鐵業未來勢必得儘可能將能源效率提升到最大化，而此或將成為未來鋼鐵業產業升級的發展重點。 鋼鐵產業與各行各業關係密切，舉凡機械業、汽車業、造船、運輸、建築等產業皆有密切關聯性，

西班牙研究團隊開發正加速開發智慧型手機App，運用人工智慧(AI)與區塊鏈(Blockchain)技術預測COVID-19(新冠肺炎)疫情發展、防堵病毒散播、確保落實政府防疫措施。 根據CoinDesk報導，目前這個App正在觀念驗證階段，由100多名來自西班牙人工智慧研究院(AIR Institute)、Salamanca生醫研究院(IBSAL)、Salamanca大學(U

思科(Cisco)表示，5G可望真正釋放農場的生產潛力，5G連網技術已在全球各種不同型態的農場展開測試，結果顯示可廣泛支援作物生產改善、精準除草、動物照護與監測等應用。 根據根據RCR Wireless News報導，越來越多農場善用連網農業(connected farming)技術，全球已有1.67億英畝的耕地連網，隨著智慧農業(smart farming)日益受到關注，5

生醫新創愛因斯坦人工智能(Deep01)團隊與微軟、NVIDIA合作，分別透過雲端運算與邊緣運算兩種方式，將通過美國與台灣FDA認可的腦出血AI技術，推向國際。Deep01執行長周仁海分析，針對不同客戶的需求，團隊也透過不同的服務模式、商業模式、整合模式來提供服務，目前與 日本、菲律賓、新加坡 等東亞與新南向國家廠商，以及 北美洲與南美洲