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前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202319）

關鍵字：人工智慧(AI)；語音識別能力；IBM；CPU；GPU；自我調整神經網路；邊緣運算；無人航空載具(Unmanned Aerial Vehicle；UAV)；能源消耗；機器人；
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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12月29日
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圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202319）
 
AI和晶片的進步增強了語音識別能力
在處理器密集型語音識別操作中，IBM的原型機每秒每瓦實現了12.4萬億次操作，效率水平比目前使用的最強大的CPU和GPU提高了數百倍。研究團隊在受試者大腦表面植入了兩個微型感測器，這些感測器通過腦機介面連接到裝有語言解碼軟體的電腦組。經過四個月的訓練，該模型能夠跟踪受試者嘗試發聲並將其轉換為可理解的單詞。當基於 125,000 個單詞的訓練詞彙（幾乎涵蓋了受試者想說的任何內容）時，準確率為76%。當詞彙量限制為 50個單詞時，翻譯系統的表現要好得多，90%的時間都能正確識別她的講話。
參考資料：Advances in AI, chips boost voice recognition. phys.org, 2023/08/28.
 
「內省」的人工智慧發現多樣性可增進性能
北卡羅來納州立大學的研究團隊開發了一種新的人工智慧技術，使人工智慧具有自我調整神經網路的能力，以更好地處理複雜問題。他們的研究顯示，透過讓人工智慧自主調整神經網路的結構，使其具有多樣性，可以大幅提高其性能和準確性，尤其在解決複雜問題方面表現出色。此一技術有望應用於解決各種需要人工智慧處理的實際難題，並提高人工智慧系統的性能和適應性，相關研究成果已發表在《Scientific Reports》期刊上。
參考資料：An 'introspective' AI finds diversity improves performance. TechXplore, 2023/08/31.
 
基於邊緣運算的無人機節能目標檢測系統
雲南大學和中國科學院的團隊發展了一種基於邊緣運算的目標檢測系統，旨在幫助UAV減少能源消耗。該系統運用多個網路或鄰近設備執行計算，確定滿足檢測任務所需的節能飛行參數(包括飛行高度、飛行速度、取樣率)，使UAV能夠在檢測周圍物體時消耗最少的能源。研究團隊在NVIDIA GPU上進行了模擬實驗，並在DJI的Mavic Air 2無人機上進行了性能評估，測試結果顯示該系統在實際情境中可顯著減少能源消耗。未來，該系統可能在其他UAV上進行實施和測試，相關研究成果已發表在《IEEE Internet of Things Journal》期刊上。
參考資料：An energy-efficient object detection system for UAVs based on edge computing. TechXplore, 2023/09/01.
 
可只用一個致動器行走的雙足機器人
卡內基美隆大學與伊利諾大學香檳分校合作，設計了一款雙足機器人，能充份利用平衡和重力，僅使用一個制動器的即能行走。這個機器人特殊的形狀使其能前後滾動，也可以稍微轉向，腿部的組合方式，確保機器人的重心始終在腳部曲率中心之下方。即使機器人失去平衡，也會自動滾回直立位置。此外，當兩條腿並攏時，機器人會略微向後傾斜，這使得其中一條腿抬起時，不會直接觸及地面。這個簡單而高效的機器人設計不但能夠實現基本行走，而且節省了能源，相關研究成果已發表在《arXiv》期刊上。(921字；圖1)
參考資料：A bipedal robot that can walk using just one actuator. TechXplore, 2023/09/01.


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