機器人也會講台語?大數據支援真給力!

機器人也會講台語?大數據支援真給力!

 

大數據是近年來討論度極高的科技詞彙,然可惜的是,其相關的知識覆蓋率並沒有隨著使用程度增加而提升。為讓更多人了解大數據的應用,南科 AI_ROBOT 自造基地於 2018 年 11 月 17 日熱鬧地展開最後一場社群開講,邀請到多位智慧演算社群專家,針對與會者最感興趣的人工智慧、大數據,分享未來的實戰應用。

 

人工智慧的隱憂與突破契機!

乘著這波人工智慧(AI)熱潮,許多人認為是「人類被取代」的跡象,但 OmniXRI 創辦人 許哲豪( Jack )可不這麼認為!

資料收集 資料清洗 資料標註 資料倉儲 特徵分析 智能應用

目前的 AI 是經過電腦龐大演算後,得出一「最高度相關」結果,要產生「智慧」判斷還有一段距離。

AI 應用鏈發展出的技術需求,將造成相關產業重新洗牌,而企業若想殺出重圍,端看掌握 AI 技術的程度。以中國為例,在全面擴展 AI 的發展下,於視覺辨識、通訊、零售、互聯網等各大產業中,眾多企業大廠紛紛卯足全力投入發展,爭搶市場主流地位,然而台灣目前只有聯發科有在大規模投資,從商業角度來看,或許是產業隱憂,但就技術層面考量,Jack 認為,在未來電腦演算力的進步之下,並達到「聯想」層面,AI 才算真正的崛起!

Jack 分享智慧演算自造社群發展情況。(攝影:童冠錡)

從病床到健康城市,展望智慧醫療大格局

營養小幫手成功大學 林育昇 博士

成功大學林育昇博士團隊開發的研究資料庫,從網路萃取出 15 種資訊較齊全的食物類別,並分別在各種食物照片上標示熱量與營養等特徵,同時與成大醫院營養師合作,從配餐中取樣,設計出具有親和力的 UI 介面機器人,以利於高齡族群使用,從基本飲食控管養成、提升國人健康,到減少患者到院的機會,達成落實智慧城市之餘,也更精準地運用醫療資源。

智慧照護 智慧病房 智慧住宅 智慧城市

說起智慧照護的目標,林博士希望不只服務單一需求者,而是透過積少成多,將智慧醫療擴張到整個城市,實現社會共榮的願景。

林博士說明智慧照護、智慧醫療的發展將隨高齡化社會越來越蓬勃!

 

智慧藥局大仁科技大學 王駿發 校長

根據衛生福利部統計,台灣高齡族群每人平均每日服用 5 ~ 6 顆藥,面對藥物控管隱憂,王校長指出,在患者症狀、處方籤、問診、裸藥等用藥流程中,在各環節導入大數據分析,便可以提升用藥精準度。團隊所研發的大仁哥機器人(Zenbo),在實境藥局的實驗中,能精準地針對患者的描述來找出感冒藥,而面對不同藥物的配合服用,大仁哥更能提出警告,避免藥物交互作用對患者產生不良影響。未來該團隊將朝 app 努力,讓這項智慧醫療服務的普及率與便利性提升。

王校長認為,藉由大數據分析,用藥的問題可望改善。(攝影:童冠錡)

 

多語(台語)機器人成功大學 盧文祥/梁勝富 教授

高齡族群與機器人之間,存在著溝通障礙,這是許多系統急欲解決的問題,不僅在 UI 設計上要貼近老年的使用習慣,若增加「台語操作」,更能提升使用意願。受南管局委託的 盧文祥 / 梁勝富 教授團隊,建立台語語音辨識引擎與 Zenbo 台語對話系統,促成機器人「菜頭」的誕生。盧教授說台語系統著墨於語言的腔調、斷句、文意,較國語更難以系統化來整理,為了蒐集足夠的資料量訓練模型,團隊研究超過半年時間,終於完成可聽懂約 60 句台語的 Zenbo 導覽機器人。

研發不是一蹴可幾,梁教授與團隊在開發過程中,先從最小可行性的手機台語辨識介面,逐漸深入到智慧音箱,這些應用與台語語音平台正準備投入未來的成大老人醫院,在真實場域裡,無論是問診或醫療諮詢,老人也能跟機器溝通!

盧教授與台語機器人「菜頭 」在現場互動示範高齡族群日常對話!(攝影:童冠錡)

看股市霧煞煞?理財系統一鍵搞定

如何在瞬息萬變的金融市場中,透過大量交易資訊獲取最有利的投資利潤呢?

高雄科技大學 黃信嘉 教授的團隊以基金為標的,爬取鉅亨網的量化信息指標建立基金淨值資料庫,打造「 Smart 智能同步理財系統」,黃教授說「系統以過去財務資料深度學習,加上財經專家的指標分析,依據投資風險提供三種類別(保守型、穩健型、積極型)基金,並在投資人選擇後建議最佳買/賣點。」

目前理財系統仍在測試階段,不過已可達到九成勝率,非常驚人!更重要的是,運用過往數據,系統可以做出回測評估,讓投資人明確知道選股的表現情況!

投資指標千羅萬象,淨值絕不是模擬每個時點投資環境的唯一數值,黃教授希望未來能整理出更多符合市場面的投資要素,以提升系統的完整性,也期盼運用智慧演算來「破解」金融大數據!

黃博士向現場說明理財系統的運作流程。(攝影:童冠錡)

安全再升級,數據也能防救災

高雄科技大學團隊除了在 FinTech 主題上發展,也在環境與安全衛生工程學系的合作下,推動智慧防救災(毒化災)研究。2014 年高雄氣爆的災後應變小組主要由高科大成立,在經手高雄氣爆後,團隊希望能將過去發生過的災害事件依據事故特徵建檔追蹤;台灣對於天災了解豐富,但搜集毒化災(化學原料等)的資料甚少,如:災害類別、化工原料等,目前僅能從政府整理的 203 份資料分析。

擁有過去的資料,也得根據現有狀況來應變,魏裕珍主任說,災後媒體報導需要經過文字探勘處理,比對災害模型並提供現場救難人員緊急應變資訊,而災害資料庫除了讓防災過程更迅速,也能提供媒體正確的資訊,教育民眾災害 know how,進而達成「防救災」的目標!魏主任也提到,資料庫目前是以文字內容處理,未來若能加強圖型辨識能力,將有望讓救難團隊利用圖片的資訊,更精準快速地定位災害種類,以達到更有效率救災的目標。

「智慧防災將為第一線救難團隊提供準確的應變措施」魏裕珍主任表示。(攝影:童冠錡)

站在大數據的肩膀上玩轉農業新可能

網路無遠弗屆,開源資訊成為 Maker 單槍匹馬做數據分析的寶庫!蜂巢農研 鄭憲君 工程師以自身為例,實際走過大面積的小番茄溫室後,才親身體會到農業自動化的迫切需求,促使他從網路自學研究機器學習,並應用在自家小番茄試驗場,目標是讓採果車能自動採收成熟的小番茄。

憲君使用卷積神經網路 CNN( Convolution Neural Network )訓練模型,特點是在圖型辨識中具備出色的能力,而小番茄園裡的色彩區別度高(紅、綠),讓憲君決定以 CNN 技術進行資料萃取,反覆投入標註特徵值的照片後,使模型得以定位成熟小番茄的立體位置!

「站在前人的大數據肩膀上,我才能做到許多個人難達成的事!」憲君這麼形容他一路走來對開源專案與模型的感謝。

憲君認為透過社群持續將資源共享,能刺激智慧演算領域的發展能量。(攝影:童冠錡)

機台長腦袋,機械也能智慧化

智慧機械聯網平台 – 中正大學 游寶達 教授/陳韋任 研究助理

機械精密加工是台灣傳統產業重要的技術優勢,因應廠房走向自動化生產,加工器具也需要透過即時監控掌握,以保持在產能高峰。國立中正大學機械系與資工系合作,利用 Web access 資料庫建立智慧機械聯網平台,監控加工機台感測數據(震動訊號、刀具磨耗程度、溫度),並用 TensorFlow 進行深度學習預測未來的損耗值,評估需要換置或微調刀具的時間,以優化作業機台維持最佳生產狀態。團隊目前將誤差縮小至 0.0005 內,也將專案開源,期望更多有興趣的朋友能透過網路一起發展智慧演算的機械領域!

智慧機械聯網平台能有效提升機台效能!(攝影:童冠錡)

 

影像視覺伺服 – 高雄大學 吳志宏 教授

「影像資料是機器人的智慧與靈魂之窗」吳志宏教授致力於智慧演算與工程影像整合,就地取材,團隊在校區鄰近的螺絲扣件廠實驗,先由系統辨識高精密扣件影像與工具配對,再由機械手臂自主規劃品質檢測動作。工業 4.0 強調自動化生產,不過吳教授認為要讓機械「看懂」生產說明書並自動生產,還有一段距離,這也是團隊目前透過影像辨識技術想達到的目標,透過不同的 domain knowledge 整合,機械結合影像能適用在更多場域。

吳教授希望藉由影像辨識讓大數據真正成為機械的大腦!(攝影:童冠錡)

結語

智慧演算乘載著數據與運算模型,是各大智慧社群發展的基礎要素,目前已應用到更廣泛的領域,包括影像、農業、醫療、機械等等,未來透過社群不斷地努力下,將可為周遭的產業、環境帶來新氣象!智慧演算也應用也將更發揚光大!

 

(本報導整理自2018/11/17【AI時代來臨】大數據應用實戰社群交流會;作者:黃鈺琮;責任編輯:葉佳錚)

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