<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(0, 0, 255);">重點新聞(0906～0912)</span></h3>
<p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);">科技部 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> NLP </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 語音 </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size: 22px;"><strong>科技部第二屆與AI對話競賽開跑，2千萬獎金號召NLP好手打造高理解力AI </strong></span></p>
<p>科技部第二屆「科技大擂臺與AI對話」挑戰賽正式開放報名，要請自然語言處理的好手再度挑戰華語文能力測驗的流利精通級（Band C）。這次挑戰賽可分為簡答題和多輪對話測驗兩大類，主題橫跨各學科，要挑戰AI語意理解能力，並學習這些知識來回答問題。</p>
<p>簡答題以文本內容推理為主，多輪對話則著重目標明確的任務，比如訂旅遊票券、旅館房型、租車服務等需要一問一答的任務。科技部表示，這次競賽題庫由中研院資訊科學研究所許聞廉特聘研究團隊出題，並與國家教育研究院共同建置訓練理解與對話能力的資料集，預定10月開放參賽者使用。而中文語音辨識部分，則與臺灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾合作，將開放雅婷逐字稿語音辨識系統給參賽團隊介接使用。競賽開跑後，科技部將持續擴增語音資料集規模，供團隊技術開發和測試；並也已委託北科大副教授廖元甫團隊來標註語音。本次競賽報名時間至10月7日截止，12月進行初賽，明年4月進行複賽。<a href="https://fgc.stpi.narl.org.tw/news/newsDetail?id=4b1141306d15670c016d18fed2b50013">（詳全文）</a></p>
<p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E6%93%B7%E5%8F%96(14).JPG" /></p>
<p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 量子模擬晶片 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 清大 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 量子電腦 </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size: 22px;"><strong>清大今年將打造單量子模擬晶片，未來要研發5至10量子位元模擬晶片</strong></span></p>
<p>成立1年半的清大前瞻量子科技研究中心日前揭露新進展，除了目前已能在臺灣製造單量子位元模擬晶片外，還利用超冷原子團開發出儲存效率高達92％的同調光記憶體，而當儲存效率下降至50％時，儲存時間對光脈衝寬度的比達到1200，創下世界最高紀錄；此外，在單光子實驗中，其阿達馬閘可達90％的整體效率，而量子頻率轉換器也達84％的整體效率，兩者皆也創下世界紀錄。</p>
<p>該中心成員暨清大物理系助理教授許耀銓指出，團隊透過人造原子技術來開發量子位元模擬晶片，其中，單量子位元模擬晶片今年已可在臺製造。此外，團隊也進行2量子位元和3量子位元模擬晶片的實驗，未來1至2年要進行數個量子位元模擬晶片的製程，最終目標則是要發展量子電腦，來加速新藥研發、新材料開發以及物流優化等。<a href="http://cqt.site.nthu.edu.tw/">（詳全文）</a></p>
<p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9C%962_%E9%87%8F%E5%AD%90%E4%BD%8D%E5%85%83%E6%A8%A1%E6%93%AC%E6%99%B6%E7%89%87_%E6%94%9D%E5%BD%B1_%E7%8E%8B%E8%8B%A5%E6%A8%B8.jpeg" /></p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> AI預測 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 化工製程 C </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 北科 </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size:22px;"><strong>全臺最大石化業者用AI優化共沸蒸餾塔運作，第一年就省736萬元</strong></span></p>
<p>北科智慧紡織科技研發中心日前揭露AI用於化工製程的新進展，研發中心團隊替全臺最大石化業者開發一套AI共沸蒸餾塔管理系統，成功控制共沸層數，還省下736萬元的蒸氣成本。中心負責人暨北科化工與生科系副教授蘇淵源指出，為減少共沸蒸餾塔的蒸氣量，團隊首先找出潛在變數，先收集塔中53個儀表點的數據，並在90層的塔中放置19支溫度計，計算出理想的共沸層數（也就是塔內第25至30層），來讓蒸餾塔穩定運作。</p>
<p>之後，團隊透過最佳子集法和Lasso迴歸模型，找出最關鍵的6個儀表點，來進行共沸層的控制。結果顯示，導入AI後，共沸層明顯集中，第一年就節省了736萬元。蘇淵源表示，導入計畫第一階段已完成，目前團隊正優化模組，要建立操作建議系統和預警系統，未來則是要持續累積資料，進行更大幅度的自動化控制系統。</p>
<p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/IMG_1486.jpeg" /></p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 中研院</span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 中文斷詞工具 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> NLP </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size:22px;"><strong>中研院開源國產自動化中文斷詞工具，正式採GPL 3.0釋出</strong></span></p>
<p>從事中文自然語言處理（NLP）研究的中研院CKIP Lab中文詞知識庫小組，近日正式開源自行研發多年的中文斷詞程式CkipTagger，提供給在臺灣從事中文NLP研究的學術圈或開發者來使用。</p>
<p>這套CkipTagger中文處理工具，不只提供繁體中文斷詞的功能，也加入詞性標注和18類專有名詞的實體辨識（Named entity recognition）等功能，甚至當以多達5萬句的ASBC 4.0漢語語料庫測試集，來進行中文斷詞測試時，CkipTagger表現遠高於中國的斷詞工具結巴（Jieba），中文斷詞準確度可達到97.49％。此外，新版本也提供幾大特色，包括了加強斷詞表現、可不自動刪或改字，並且能夠支援不限長度的句子，另外，新版也加入使用者自訂功能，提供參考／強制 詞典的自訂功能。<a href="https://github.com/ckiplab/ckiptagger">（詳全文）</a></p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 交大</span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 嵌入式AI </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 深度學習 </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size:22px;"><strong>不只開發嵌入式自駕車影像辨識AI，交大還打造360度視訊定位系統</strong></span></p>
<p>交大毫米波智慧雷達系統與技術研究中心日前展示最新研究成果，透過深度學習開發了嵌入式AI影像辨識技術，不只能用於自駕車視覺，還用來打造360度零死角的視訊定位系統。中心負責人交大電子工程學系教授郭峻因表示，團隊首先標註了超過2千萬筆ADAS資料，同時開發一套自動標註系統ezLabel來輔助，大幅縮短10倍以上的人工標記時間。</p>
<p>團隊利用這些資料，來開發各式各樣的嵌入式AI系統。其中之一就是獨創的嵌入式深度學習物件偵測和分割技術（MTSAN），融合物件偵測和語義分割。打造出的自駕車系統，不僅能偵測200公尺外的車輛（比現有YOLO v2高出4倍），還可預測未來3秒後方汽機車超車情形。另一套360度視訊定位系統，利用鏡頭轉換、從後方視角來推估被遮蔽目標的位置，可發展無人載具於擁擠人群中的應用，像是自動輪椅。</p>
<p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9C%963_%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E7%B3%BB%E7%B5%B1_%E6%94%9D%E5%BD%B1_%E7%8E%8B%E8%8B%A5%E6%A8%B8.jpeg" /></p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;">清大</span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 3D生物組織成像 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Nebulum </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size:22px;"><strong>清大研發3D奈米級生物成像技術，可取代傳統2D病理組織切片</strong></span></p>
<p>清大腦科學研究中心日前展示自家研發的層光超微組織影像技術Nebulum，可針對生物組織進行3D全組織成像。該中心技術人員黃元孝指出，一般進行病理切片時，會先從生物體上取出部分組織、染色，再切片以顯微鏡觀察。但切片通常小於取出組織體積的1％，容易忽略組織中其他特徵，因此清大決定開發3D全組織掃描成像方法來改善問題，不須切片就能觀察組織。</p>
<p>Nebulum首先解決組織不透光的問題，再發展出層光顯微鏡掃描和超高解析度顯微鏡來掃描成像，細緻到連30奈米的蛋白質都包括在內，未來可用於新藥開發、精準3D病理影像，進一步推動精準醫療發展。</p>
<p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/IMG_1598.jpeg" /></p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;">Nvidia</span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 筆電型工作站 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 光線追蹤 </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size:22px;"><strong>Nvidia和華碩聯手用Quadro RTX 6000 GPU打造最快筆電型工作站</strong></span></p>
<p>Nvidia日前宣布與華碩聯手，推出首款內建Quadro RTX 6000 GPU的筆電型工作站ASUS ProArt StudioBook One，鎖定影像創作者市場，並於歐洲最大消費性電子展IFA中首次亮相。</p>
<p>RTX 6000所用的Turing架構，內建了Tensor核心和RT核心，能提供即時光線追蹤（Ray Tracing）技術、高階的著色和AI增強工具，再加上24GB超高速記憶體，可快速進行專業影像處理流程和大量複雜運算，來提高3D動畫製作、場景渲染（或稱算圖）、8K影片剪輯的順暢度。Nvidia宣稱，這款ASUS新筆電，不論在影片編輯、影像渲染還是AI執行表現上，與高階的桌上型工作站表現相差不到10％。不過，這款筆電尚未量產，全球上市時間與售價也尚未確定。<a href="https://www.nvidia.com/zh-tw/design-visualization/quadro-in-laptops/asus-proart-studiobook-one/">（詳全文）</a></p>
<p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9C%964_ASUS%E7%AD%86%E9%9B%BB_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_Nvidia.jpg" /></p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;">Google </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 開源 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 差分隱私 </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size:22px;"><strong>Google開源自家核心產品使用的差分隱私函式庫</strong></span></p>
<p>Google為其自家核心產品建立的差分隱私（Differential Privacy）函式庫，現在對外開源，所有組織和開發人員都可以免費使用。Google提到，這個函式庫重點放在那些難以從頭開始建立的功能，讓開發者可以更簡單上手，為應用程式加入自動計算使用者貢獻界線等功能。進一步來說，這個開源專案包含了ε-差分隱私演算法的C++函式庫，可用於為私密或是敏感資料產生聚合統計資訊，主要提供了常見的資料科學操作，開發者可使用函示庫提供的計數、總和、平均值、中位數和百分位數等統計功能。</p>
<p>另外，專案還包含了測試程式，其中有一個可擴充的隨機差分隱私模型檢查函式庫，能用來檢查演算法的正確性。Google特別設計了函式庫，使其易於擴充其他功能，增加像是附加機制、聚合功能或是隱私預算管理等功能。<a href="https://developers.googleblog.com/2019/09/enabling-developers-and-organizations.html">（詳全文）</a></p>
<p>攝影／王若樸 圖片來源／科技部、Nvidia</p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> AI趨勢近期新聞 </span></strong></span></p>
<p><strong>1. 微軟資安AI解決方案Azure Sentinel正式在臺上線，以機器學習分析每日數兆筆資安威脅訊號</strong></p>
<p><strong>2. 臺科大與工研院聯手開發鮮度感測器，透過AI分析介電係數來預測食物腐敗程度</strong></p>
<p><strong>3. Google強化雲端AI元件庫AI Hub團隊協作功能</strong></p>
<p>資料來源：iThome整理，2019年9月</p>
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