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前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202416）

關鍵字：機械手臂；混合整數線性規劃(MILP)；人工智慧記憶；人工智慧學習；AI模型；NMDA；巨浪發生概率；演算法；線性疊加(linear superposition)；
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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28日
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圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202416）

由呼吸控制的機械第三隻手臂出乎意料地容易操作
瑞士洛桑聯邦理工學院的研究人員開發了一個機械第三隻手，人類可以利用眼球運動和胸部肌肉來控制。這項創新對於外科醫生和工業工人可能至關重要，為複雜任務提供了額外的手臂。在涉及真實和虛擬手臂的實驗中，65名志願者成功地進行了各種活動，並不影響呼吸、語言或視覺。與假肢不同，這些擴充裝置需要新的連接，使其難以工程化。然而，這項研究證明瞭大腦適應並直觀控制此類裝置的能力，為增強人類能力開啟了可能性。該研究發表在Science Robotics期刊上。
參考資料: Robotic third arm controlled by breathing is surprisingly easy to use. New Scientist, 2023/12/13.

AI在物流及其他領域的複雜問題解決中引發革命
麻省理工學院和蘇黎世聯邦理工學院研究團隊開發了一種基於機器學習的技術，可用於加速類似FedEx等公司用於規劃包裹路徑的優化過程，該研究成果將發表於Conference on Neural Information Processing Systems。該方法簡化了混合整數線性規劃(MILP)求解器中的一個關鍵步驟，該步驟有太多潛在解決方案，需要大量時間來求解，從而減慢整個過程。研究團隊使用過濾技術簡化此步驟，然後利用機器學習找到特定類型問題的最優解。這種數據導向的方法使企業能使用自己的數據量身訂做通用MILP求解器。該技術使MILP求解器的速度提高30％至70％，但精確性卻不會下降。該方法可應用於所有使用MILP求解器的領域，如包裹路徑、電網營運、疫苗分發等。該研究是由Mathworks、National Science Foundation和MIT Amazon Science Hub等機構資助。
參考資料: AI Revolutionizes Complex Problem-Solving in Logistics and Beyond. SciTechDaily, 2023/12/17.

人工智慧的記憶形成機制被發現與大腦驚人相似
如何增進人工智慧模型的記憶與學習效率，打造更低耗、更接近人類的AI系統？韓國基礎科學研究院的研究團隊發現，AI模型的Transformer架構與人腦海馬迴中記憶處理方式有著驚人相似之處。他們將NMDA 受體的非線性機制引入Transformer模型，透過模擬NMDA受體的門控機制，成功改善了模型的長期記憶能力。這一突破性的發現表明，AI模型的學習方式可以用神經科學中的知識來解釋，相關成果已發表於第37屆神經資訊處理系統會議(Conference on Neural Information Processing Systems)。
參考資料: AI's memory-forming mechanism found to be strikingly similar to that of the brain. TechXplore, 2023/12/18.

 駕馭海上巨獸：AI公式破解巨浪密碼 
如何將機器學習模型卓越的模式匹配能力融入科學發現是一項重大挑戰，因機器學習和科學的目標通常不一致。丹麥哥本哈根大學與加拿大維多利亞大學研究團隊發表於《PNAS》期刊的研究成果指出，該團隊利用AI對橫跨七個世紀、超過十億筆的海洋波浪數據進行深入分析。透過機器學習技術，研究團隊將海洋數據，包含海洋運動、海洋狀態、水深和地形資訊等，轉化為一個能夠計算巨浪發生概率的演算法。該演算法能自主識別巨浪的成因，並產生一個描述其發生規律的方程式。此創新方法使AI能理解問題的因果關係，並以方程式的形式呈現給人類進行進一步分析。研究成果讓航運公司能評估遭遇巨浪的風險，從而進行更明智的航路規劃，實現更安全的海洋營運。此外，研究發現挑戰了以往關於巨浪成因的信念，指出「線性疊加」(linear superposition)對其形成的重要性。這項開創性的研究幫助我們更深入理解海洋動力學，並提升海上安全措施。(1193字；圖1)
參考資料: Navigating Maritime Monsters: AI Formula Cracks the Code of Rogue Waves. SciTechDaily, 2023/12/18.


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