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前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202309）

關鍵字：人工智慧；自動生成化學反應；G2Retro；虛擬實境；機器學習算法；機器人技術；認知能力；
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科技產業資訊室 - 技術發展藍圖研析團隊 發表於 2023年10月20日
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圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202309）

使用人工智慧創造更好、更有效的藥物
美國俄亥俄州立大學研究人員開發了一種名為G2Retro的AI架構，能大幅加速藥物研發過程。這項新技術能自動生成化學反應，進而更快速、準確地找到最合適的合成藥物分子。該團隊將G2Retro訓練於1976年至2016年間收集的40,000個化學反應資料，使其能夠短時間內生成數百種新的預測反應。該技術的突破在於，它可以為化學家提供更多、更好的藥物選項，使實驗室工作更具優先次序和效率。此外，G2Retro還成功預測了四種已上市的新藥物。未來，這項創新技術有望改變藥物研發的速度，幫助實驗室內的科學家更快地生產更有效的藥物。不過，研究團隊強調，任何由生成式AI創建的藥物都必須經過動物模型和後續人體試驗等驗證過程，以確保其安全性。此研究發表於Communications Chemistry期刊上。
參考資料：Using AI to create better, more potent medicines. Science Daily, 2023/05/30.
 
研究發現AI能夠預測虛擬實境使用者的暈眩感
澳洲查爾斯達爾文大學發表的研究成果，該研究利用機器學習算法預測VR頭戴顯示器使用者的暈眩感。通過解析使用者的生理、行為資訊和感受評價等多個變量，透過已建立的預測模型，能以93%的準確率預測出使用者是否會出現暈眩感。本研究成果對於改善VR使用體驗、提供更舒適的虛擬環境具有重要意義，尤其在疫情期間遠距會議和虛擬教學的需求增加的背景下，有助於VR開發商研擬解決方案並採取先行措施，增進使用上的舒適感和效能，相關成果已發表於《Virtual Reality》期刊上。
參考資料：Study finds AI can predict cybersickness in VR users. TechXplore, 2023/06/09.
 
研究指出，除非機器人連接至與真實世界，否則AI難以達到類似人類認知的水平
英國謝菲爾德大學的研究團隊探討了將機器人技術應用於AI系統中的可行性，以解決AI系統在認知能力方面無法達到人類水平的問題。他們提出了一種方法，通過相機、麥克風等感測器以及輪子、夾持器(gripper)等器件，使AI系統能夠感知周圍的真實世界，並像人腦一樣進行學習和知識增進。這樣的結合為AI系統建立了與真實世界的連結，可望發展出類似人類的認知能力，具有重要的應用價值和潛力，相關成果已發表於《Science Robotics》期刊上。(768個字；圖1)
參考資料：AI unlikely to gain human-like cognition, unless connected to real world through robots, says study. 2023/06/12.


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