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台大IoX中心 为人机共生开创更多可能

成果发表会备有14场专题演讲与18处现场展示摊位,吸引近 200名产官学界人士参观。

台大IoX创新研究中心(NTU IoX Center)在科技部、台湾大学、英特尔共同推动下于2011年创立,近十年来集结海内外人工智能、物联网、机器学习、人机互动、设计领域专家学者进行跨领域,并与英特尔实验室、台达研究院、仁宝计算机等业界单位合作,致力发展智能物联网、机器学习、人机互动等尖端技术,藉此开启智能化技术方案,提升台湾智能产业引领全球之能力。

日前台大IoX中心以「智能人机共生感知关键技术」为题举行产学成果发表会,旨在透过以人为本的智能联网技术,以科技强化人类驾驭快速变化世界的能力,主要研发方向涵盖超感知(Supper Sensing)、超通讯(Supper Communication)及超认知(Supper Cognition)等核心技术,可望促进人们与机器无缝互动合作、完成任务。

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(右二)科技部许有进次长(右一)仁宝计算机梁志贤副总到场一同参加。

活动现场交流。

端出多项创新成果,突破传统人机互动限制

在智能人机共生感知关键技术脉络下,台大IoX中心将「科技」的发展方向与价值定位于「人」的包含与授能(Inclusion and Empowerment),而非一般所认知的淘汰与取代。

举例来说,中研院副研究员曹昱发表「Speech Noise Reduction」技术,利用深度学习来降低音讯杂讯,现已用在人工电子耳,未来将进一步延伸到助听器、智能音箱等范畴。

曹昱博士与其团队更在今年将此技术移植至手机操作系统。意谓未来听障者只要利用手机配合蓝牙耳机,就能享受到AI算法能带来的便利,达到除噪、语音辨识、和字幕产生的效果,更易理解所在环境的音讯。

台湾大学信息工程学系教授蔡欣穆,阐述「厘米级可见光定位」成果。该团队利用人眼与机器眼(相机镜头)对光的敏感度差异,以成本低廉且常见LED灯发展出多种仅数公分误差的室内定位技术。以单颗LED为例,藉由在光源上加装塑料灯罩(叠加不同层数和方向的透明胶带及线性偏振片而成)或是结合小型LCD屏幕,即可于照明区域形成人眼无法辨认之不同明暗与颜色的偏振光投影。这时接收处再配合使用偏振片,即可估计与LED灯的相对位置而达到定位。而当光源为含有数颗灯泡的LED灯管时,则可藉由直接控制各灯泡的亮度,创造出同样是肉眼不可察觉的明暗组合。仅需使用手机前镜头便可感测并产生厘米等级精准度的定位。

来自师范大学的袁千雯教授,代表团队发表社群运算(Social Computing)概念应用于促进长时间工作者的健康与福祉的成果。以当今随著共乘平台兴起而成长职业驾驶为研究对象,透过Automotive Sensing、Social Sensing集成运用,追踪驾驶工作过程的身心状态变化,再把信息传递收集到的个人感测数据的共享给驾驶的配偶,凭著配偶对于驾驶人身心负荷能力的理解,适时提供譬如「站起来走动一下」的建议,以改善超时工作及危险驾驶问题。

号称「AI界李白」的中央大学信息工程学系的蔡宗翰教授,与人称「神奇模型大师」的台湾大学电机工程学系教授李宏毅,联手发表「无师自通与察言观色的AI对话理解新突破」成果。蔡宗翰说,综观现今AI对话理解系统的痛点,在于无法精掌握用户意图与情绪,及需要大量资料的监督式学习不适用真实场景。故他利用多模态 (含语音和影像模态)对话机器人架构,藉由多模态意图分类器、将语音、影像分为两个Pipeline处理,再运用深度强化学习达到察言观色。李宏毅揭露Representation Learning方法(最具代表性者为 BERT模型),在欠缺大量标记资料下,依然可训练语言理解系统。

台湾大学信息工程学系教授施吉升、 加州大学尔湾分校教授林桂杰共同以「与机共舞」为题,利用一般相机及低价计算机,发展出可辨识人、室内定位与自主移动的机器人。独创的PicPose(针对图画做定位)、FastTrack(跟踪特定对象)、ROS Planner(闪避障碍物)核心技术能移植到许多室内移动式设备,适用于智能工厂、智能医院、智能仓库的建置,使机器人能自由自在行走,且与人保持良好互动。

优化 AI 演算架构,巧妙促进产业智能化

来自资策会智联系统研究所物联云平台中心的陈禹任,延续早先NIP EI-PaaS国家公版联网平台,再推出EI-Stack,强调支持云雾协作架构、擅于做边缘端或雾端实时处理,且为「产业解决方案」(Solution Ready Package)型态,可尽量减少用户面对PaaS元件的可能;藉由EI-Stack搭配 AFS(AI Framework Service),实现马达设备监诊、摄影机监诊与影像智能修复等应用。此外资策会数码转型研究所主任刘文山,介绍该单位研发的「产线智能联网解决方案」(变色龙),标榜支持多元PLC,支持无上限PLC点位联网,并使用最新PUB/SUB技术、撷取设备信息不需客制化。

交通大学信息工程学系教授詹力韦,分享「以RFID实现分散式互动感应技术」成果。他指出RFID Tag含天线、发射器两大元件,若将两者剪开、拿掉发射器,此Tag便丧失功能,若把发射器放回天线,Tag又恢复作用;该团队基于这般原理做许多有趣尝试,例如创造一堆积木,各自带有天线和发射器,从而透过不同积木的互动,让天线与发射器时而合、时而分,产生类似按钮效果,可望在工业、教育等场域发挥一定应用价值。

从事讯号处理研究已久的台湾大学电机工程学系教授吴安宇,以新兴发展的压缩感知(Compressive Sensing)技术为出发点探索IoT应用,并以心电图(EKG)之应用为主要分析情境。他认为一般先压缩、再解压缩与做判断的做法为多此一举并浪费资源,故尝试在压缩领域(compressed domain) 直接进行压缩讯号分析,藉由所提出之 Compressed Analysis(CA)技术,在EKG样本送入机器学习Support Vector Machine(SVM)前,先在「压缩领域」进行杂讯过滤,仅做局部展开、判断,而非分析整个解压缩之还原讯号。藉此技术能在压缩之心电图讯号中即能侦测心律不整(Atrial fibrillation;AF),且降低95%训练复杂度、50%分析复杂度,而整体建构成本仅为传统的「压缩-解压缩」架构复杂度的5%。

总括而论,台大IoX中心持续推动国际级产学合作,透过以人为本的智能联网技术为基底,打造智能人机共生感知之尖端科技,改善产业生产力并促成数码转型。


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