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前瞻技術脈動:AI與機器人技術(202417)

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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7月2日
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圖、前瞻技術脈動:AI與機器人技術(202417)

人工智慧能預測人們生活中的事件
由於錯綜複雜的社會人口統計因素,預測個人生活事件是一項相當複雜的任務。丹麥科技大學、哥本哈根大學、國際電信聯盟和美國東北大學研究團隊發表於《Nature Computational Science》期刊的研究成果指出,該團隊開發出一套名為life2vec的AI模型,能透過分析人們的居住、教育、收入、健康和工作狀況等資料,相當準確地預測生活事件,包括死亡時間的估計。該模型的訓練資料為丹麥全國六百多萬人口的勞力市場和醫療資料。實驗結果顯示,基於生活事件序列的life2vec模型在性能上優於其他最新的神經網路模型,但也引發了關於隱私、資料偏差和敏感訊息保護等倫理問題。
參考資料: Artificial intelligence can predict events in people's lives. Science Daily, 2023/12/18.


科學家開發「飛龍」機器人遠距離滅火
對於消防隊員來說,某些火災場景可能無法安全接近。日本大阪大學、東北大學的研究團隊,開發了一款四米長的遙控飛行消防機器人Dragon Firefighter,其具有八個可控制的水柱噴頭,搭載熱像儀等攝像頭,透過水管與消防車連結,能將水噴射到火源。這款機器人已在WRS2020高峰會進行了成功的示範,成功在距火源四公尺處達成滅火任務。據研究團隊的說法,預計約10年內可將這款發明廣泛應用於實際滅火任務中,相關研究已發表在《Frontiers in Robotics and AI》期刊上。
參考資料: Scientists develop 'flying dragon' robot to fight fires from a distance. TechXplore, 2023/12/22.


終身學習將推動下一代自主設備的發展
現行的AI模型是基於訓練和推論的方式,裝置一旦被上線後無法在實際環境中持續自主學習。

隸屬於美國能源部的阿貢國家實驗室(Argonne National Laboratory),其研究團隊指出,為了實現終身學習,需在裝置上嵌入AI加速器使其具備學習能力、動態調整資源使用、模型可恢復性,以及防止災難性遺忘。這些能力使裝置能夠在實際環境中不斷學習和適應,適合應用於自主送貨無人機、自駕車、行星探勘等任務。研究團隊更強調,AI加速器的設計必須解決資源有限、大小、重量和功耗的挑戰,才能滿足終身學習的需求,相關研究成果已發表於《Nature Electronics》期刊。(760字;圖1)
參考資料: Lifelong learning will power next generation of autonomous devices. TechXplore, 2024/01/31.



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