進化特區!AI人工智慧透過深度學習帶來落地應用

財團法人工業技術研究院
高效晶片、雲端運算、物聯網與大數據催生AI人工智慧的發展,使得深度學習成為可能,電腦開始懂得學習並「會思考了」!台灣多年來為安防監控系統生產製造群聚,「眼睛」結合大腦存儲與邊緣運算,成為我們在生活中的「眼線」,幫助我們聰明地監控,並且能代替人類收集大量的影像資訊,擷取-運算-判讀-回應,成為物聯網時代的前線尖兵。也協助我們陪伴樂齡長者,提供獨居長者社交互動及貼心安全之解決方案,達到獨居不孤獨、年長不失智。

延續TechDay對於人工智慧的關注,今年從探討高效能運算晶片技術開始,在有限電力、有限資源、即時反應的需求下,要如何在各種物聯網的晶片中佈建AI運算能力?面對快速迭代的演算法,擔負起運算重任的晶片硬體端,又該如何因應改善設計?

深度學習是機器學習的一種方式,先前擊敗棋王的 Google AlphaGo、以及奪得益智問答比賽大獎的 IBM Watson 都是深度學習的代表案例。在人工智慧領域提及深度學習與認知運算,就不能不知道「深度神經網路」(Deep Neural Network, DNN)演算法的機器學習。DNN是模仿生物神經系統的數學模型,能夠讓程式具自我學習功能,設計欲解決問題的數學模型。透過大量數據蒐集與標記,反覆訓練數據資料調整數學模型,完成具有可信準確度的數學模型來解決辨識、預測、分類等問題。由工研院研發的「深度學習訓練系統」提供完整深度學習訓練軟體,包含主流的深度學習框架與相關工具,以及提升訓練效能的進階功能,像是加速訓練時間且維持準確度、深度學習超參數自動調整、儲存設備與記憶體之間高速資料流動等技術,提供深度學習模型開發者一個方便且有效率的深度學習訓練環境,大幅提升訓練效能。

如前所述,當電腦開始會學習、會思考,會看會聽,在人類社會中可擔任簡單的輔助工作,如迎賓機器人、教育學習機器人,以及將在TechDay被提及的樂齡陪伴機器人。台灣與許多已開發國家相同已進入高齡化社會,針對獨居長者的照料更顯重要,樂齡陪伴機器人結合視訊、音訊、WiFi等Ambient Intelligence感知分析技術,可觀察長輩是否心情好(影音情緒辨識)、身體好(DNN跌倒偵測)、睡得好(WiFi MIMO睡眠生理量測)、吃得好(飲食菜餚分析),並具備自主定位、遠端操控、雙向視訊、長者跟隨等功能,提供如影隨形卻又不干擾的貼心守護功能。

不但如此,也能結合智慧零售場域發展如商品影像辨識、顧客與商品互動辨識、顧客屬性辨識、顧客影像定位追蹤等技術,可提供如快速自助結帳、購物歷程軌跡、VIP個人化購物、偏好分析與推薦等服務應用,同時提供業者多面向的數據,進而圍繞消費者需求來打造以消費者為中心的購物體驗。

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