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前瞻技術脈動:AI與機器人技術(202413)

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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6月14日
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圖、前瞻技術脈動:AI與機器人技術(202413)

AI的新領域:為胚胎發育提供前所未有的深刻見解
University of Konstanz研究團隊發表於《Nature Methods》期刊的研究指出,該團隊開發出一種創新的AI方法,能夠準確追蹤胚胎發育階段。研究團隊首先使用斑馬魚胚胎進行測試,實驗結果顯示利用此方法能準確追蹤胚胎發育的時間和速度,證明其標準化和客觀描述胚胎不同發育階段的能力。此方法將有助於瞭解胚胎發育差異如何影響進化,並有望促進與未被深入研究的物種的發展和進化相關的研究,解決人工分析胚胎發育階段的主觀性和局限性,使研究更客觀和精確。該研究是由European Research Council、German Research Foundation、Max Planck Society等機構資助。
參考資料: AI's New Frontier: Providing Unprecedented Insights Into Embryonic Development. SciTechDaily, 2023/11/23.


從像素到典範:MITAI訓練上的合成躍進
麻省理工學院Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory研究團隊引入了一種開創性的AI訓練方法。研究團隊透過StableRep系統,利用由文本到圖像(text-to-image)模型生成的合成圖像來訓練AI。該系統使用multi-positive contrastive learning技術,讓機器學習模型透過上下文和差異性更深入地理解高層次概念。研究結果顯示,StableRep表現比傳統的真實圖像訓練方法更為出色,甚至勝過SimCLR和CLIP等著名模型。StableRep可提供更有效和較少偏見的機器學習。該系統的成功關鍵包括調整合成圖像中多樣性和精確性之間的微妙平衡。該研究成果將發表於2023 Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)。
參考資料: From Pixels to Paradigms: MIT's Synthetic Leap in AI Training. SciTechDaily, 2023/11/24.


使用強化學習創作藝術拼貼畫
現有的AI圖像生成工具可以生成類似拼貼藝術的圖像,但缺乏實際拼貼藝術創作的步驟。首爾國立大學的研究團隊開發了一種新型AI模型,能透過強化學習創建藝術性拼貼作品。藉由使用自行開發以強化學習為基礎的演算法,考慮了與創建拼貼藝術相關的複雜動態,在訓練過程中能學習如何使用不同材料進行剪切和黏貼,在白色畫布上創作出與目標圖像相似的高分辨率拼貼作品。研究團隊還使用OpenAI所開發的CLIP模型進行客觀對比,結果顯示本研究的AI模型在拼貼生成方面更具優勢,可應用於創建各種類型的藝術品,研究成果已經發表在《arXiv》期刊。
參考資料: Creating artistic collages using reinforcement learning. TechXplore, 2023/11/26.


幫助中風患者重新彈鋼琴的機器人手套
中風患者因為神經與肌肉缺乏協調性和力量,導致日常生活面臨困難。為了增強其復健與自主生活能力,目前常見的是機器人輔助裝置,但其剛性結構難以應付複雜的肢體行為(例如彈奏樂器)。科學家開發了首個軟性機器人手套外骨骼,運用AI來改善手部靈活性,為中風患者提供幫助。研究人員將特殊感測器陣列組合到手套的每個指尖,提供鋼琴演奏所需的細微手指運動的精確力量和引導。透過監測和回應使用者的動作,機器人手套可即時調整,使正確的運動技巧更容易掌握。該技術可以應用於日常生活中的多種行為,為每位患者量身制定復健計畫。(1052字;圖1)
參考資料: Robotic glove that 'feels' lends a hand to relearn playing piano after a stroke. NSF, 2023/08/24.



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