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。

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。