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前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202412）

關鍵字：遊戲AI；Student of Games；預測股市；人工智慧；人工智慧；鈣鈦礦太陽能電池；機器學習；深度學習；生物大腦模擬；物理約束；自然約束；
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科技產業資訊室 - 技術發展藍圖研析團隊 發表於 2024年5月24日
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圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202412）

 DeepMind的遊戲AI可在西洋棋、圍棋和撲克等遊戲中擊敗頂尖人類玩家 
以Martin Schmid為首的Google DeepMind團隊發表於《Science Advances》期刊的研究成果顯示，雖表現略遜於專門用於特定遊戲類型的AI，該團隊開發的遊戲AI「Student of Games」仍可在西洋棋、圍棋和撲克等遊戲中擊敗頂尖人類玩家。「Student of Games」融合了DeepStack和AlphaZero的技術，可同時用於完美資訊和不完美資訊遊戲。換句話說，它能應對不同類型遊戲，離通用AI更進一步。
參考資料: Game-playing DeepMind AI can beat top humans at chess, Go and poker. New Scientist, 2023/11/15.

研究人員開發基於人工智慧的模型來預測股市趨勢
股市預測方法存在缺陷，傳統技術分析和基本面分析難以準確預測股價波動。南達科他州立大學的研究團隊，開發了一種AI模型，能整合總經、搜尋引擎及社群媒體資料，旨在預測股價動向。研究中發現社群媒體平台X（以前稱為Twitter）貼文數量對股價波動有顯著影響，因此模型的輸入參數也包括對單條推文的情緒分析、推文數量等。未來，研究人員計劃嘗試新的輸入和資料來源，來增進模型的準確性。他們認為，將影音資料整合到模型中可能使其更加準確。此外，這種方法還可應用於投資之外的領域，如交通擁擠預測等，研究成果已經發表在《arXiv》期刊。
參考資料: Researchers develop AI-powered model to predict stock market trends. TechXplore, 2023/11/21.

以人工智慧為指導更好地製造鈣鈦礦太陽能電池
即使在表面上完美的實驗室條件下，也可能存在導致半導體層質量變化的未知因素，這一缺點最終會阻礙這些高效能太陽能電池的工業規模生產的快速啟動。研究人員開發了使用龐大資料集訓練和分析神經網路的人工智慧方法。光致發光是指被外部光源激發的半導體層的輻射發射。「由於即使是專家也無法看到薄層上的任何特殊情況，因此這個想法誕生了，即訓練人工智慧系統進行機器學習（深度學習），以從影片上數百萬個資料項中檢測塗層好壞的隱藏跡象，」在對神經網路進行相應的訓練後，人工智慧能夠根據製造過程中的哪個點發生的光發射變化來預測每個太陽能電池是否會實現低效率或高效率。
參考資料: Using AI as a guide for the better manufacturing of perovskite solar cells. TechXplore, 2023/11/22.

AI系統透過自我組織發展出複雜生物大腦的特徵
大腦結構、功能和行為之間的關係最初是如何形成的？為了回答此問題，我們需要實驗性操作神經網路，觀察它們在學習實現行為目標時的形成方式，以建立這些關係的因果性。劍橋大學Medical Research Council Cognition and Brain Sciences Unit研究團隊發表於《Nature Machine Intelligence》期刊的研究指出，透過對AI系統施加物理約束，即類似於人腦在發展中的自然約束，它能發展出類似於複雜生物大腦的特徵。研究團隊使用一個簡化的AI系統，其中包含運算節點，以模擬類似於大腦的特徵。透過導入物理約束，即節點之間的距離會影響通訊難度，研究團隊發現AI系統發展出類似於人腦的策略來完成迷宮探索任務。研究發現對理解人類大腦組織及如何設計更高效的AI系統，以降低連結成本皆有所貢獻。該研究是由Medical Research Council、Gates Cambridge、James S McDonnell Foundation、Templeton World Charity Foundation和Google DeepMind資助。(1121字；圖1)
參考資料: AI system self-organizes to develop features of brains of complex organisms. Science Daily, 2023/11/20.


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