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前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202415）

關鍵字：訓練演算法；深度神經網路；爬蟲類機器人；災難救援；DeWave人工智慧模型；EEG腦波帽；協作式人機產品；HRC 數位孿生系統；
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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26日
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圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202415）

訓練演算法突破深度物理神經網路的障礙
深度神經網路，如ChatGPT，由於其不斷增加的規模、複雜性和能源消耗，引發了對於它們增加全球碳排放的擔憂。

Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne研究團隊發表於《Science》期刊的研究成果指出，該團隊開發了一種名為PhyLL的演算法，使類比神經網路的訓練與數位神經網路一樣精確。研究成果可幫助創建比依賴高能耗深度學習硬體更高效的替代方案。研究團隊使用超音波訓練了使用聲波、光波和微波等的物理系統。實驗結果顯示，相較於傳統方法，該方法增強了速度與韌性，以及降低了能耗。該訓練演算法是一種混合方法，結合了類比和數位技術，展示出與基於反向傳播的訓練法相當的精確度，同時具有減少能源使用和無需數位雙生的額外優勢。研究團隊的目標是在小型光學系統上執行該演算法，並期望未來能提升神經網路的可擴展性。
參考資料: Training algorithm breaks barriers to deep physical neural networks. Science Daily, 2023/12/07.

BBC紀錄片中的爬蟲類機器人可用於救災工作
瑞士三名機器人學家研發出爬蟲類機器人，可用於研究海洋生物及災難救援。機器人名為SpyCroc和SpyLizard，外形分別似鱷魚及蜥蜴，可沿河岸行走及在河中游泳，並內置攝影機。機器人最初為BBC製作野生動物紀錄片而建造，經改良後可用於研究野外其他動物，並在災難救援工作中提供協助。改良項目包括使機器人外觀更像自然動物，機動性及電池續航力的升級。改良後的機器人可用作監測工具，了解動物的日常行為，以及在與其他動物互動時的情況。在災難救援工作中，機器人更可用於評估前線救援人員的危險性，相關研究已發表在《Science Robotics》期刊上。
參考資料: Reptilian robots used in BBC documentary considered for use in disaster response efforts. TechXplore, 2023/12/08.

可攜式、非侵入性、讀心人工智慧將想法轉化為文本
雪梨科技大學(UTS)的研究團隊開發了將腦波直接轉換成文本的非侵入式系統，可幫助因中風或癱瘓無法說話的人進行表示，並操作機器手臂等。該技術使用EEG腦波帽和人工智慧模型DeWave，將腦波轉譯成文字，突破以往需要植入電極或MRI掃描的限制。目前準確度40%，未來將提升至90%。該研究代表著腦機介面技術(BCI) 的重要進展，相關成果已發表於NeurIPS 2023會議中。
參考資料: Portable, non-invasive, mind-reading AI turns thoughts into text. TechXplore, 2023/12/11.

可增強協作式人機產品組裝的數位孿生系統
在工業環境中，當前構建人體數位孿生模型的方法依賴於動作捕捉設備，需要人員佩戴笨重的設備，這違背了人機協作(HRC, Human–robot collaboration)倡導的靈活交互原則。目前的方法並沒有在統一的空間中對人類和機器人進行建模，這既不直觀，也不方便感知和理解整體環境。為了解決這些限制，提出了一種 HRC數位孿生系統。這項技術使他們能夠透過控制演算法出錯的風險來增強動作辨識演算法的性能，動作辨識演算法是他們的系統的一個組件，經過訓練可以識別不同的人類動作。他們的系統被發現可以增強機器人和人類代理在各種任務中的協作，包括涉及拋光、拾取、組裝和放置物體的任務。(1098字；圖1)
參考資料: A digital twin system that could enhance collaborative human-robot product assembly. TechXplore, 2023/12/17.


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