AI趨勢周報第164期:交通部未來4年AI重點:打造智慧交通數位神經中樞

交通部運輸研究所副所長黃新薰指出,交通部未來4年AI計畫重點是運用5G和AI,來發展智慧交通數位神經中樞,分析鐵公路監測設備產出的即時資料,來打造事故預警系統、壅塞熱點分析、即時狀況預測等。

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攝影/王若樸

重點新聞(0402~0408)

 交通部     數位神經中樞     預警系統  

交通部未來4年AI重點:打造事故預警數位神經中樞

交通部運輸研究所副所長黃新薰在3月30日一場論壇上揭露交通部未來4年AI重點,要以5G和AI來發展事故預警、整體交通智慧化的交通數位神經中樞。

這個神經中樞的資料流架構可分為五層,首先是管理機關層及其基礎設施層,比如負責公路的高公局、公路總局,掌管VD、Etag、E-ticket、E-bus和AI監視器等公路監控設施,而負責軌道業務的高鐵、台鐵、捷運等單位,則擁有軌道偵測設備、平交道號誌和錄影機等鐵道監控設施。

這些監控設施所產生的資料先匯整成為數據層,比如公路產生的路況資訊、車隊軌跡、刷卡機電信數據,或是鐵道的軌道、平交道障礙物影像,再透過5G網路傳輸至分析層。

分析層就是數位神經中樞所在,能高速運算即時輸入的交通數據,來進行預測和模擬。分析層產出的結果,將用來發展決策層的4大應用,包括交通即時預警、壅塞熱點挖掘與分析、鐵公路事件預警和整體交通路網優化等。

除了數位神經中樞,交通部AI計畫還聚焦於道路人車衝突預警、無人機橋梁巡檢、軌道設施缺失檢測,以及交通行動服務(MaaS),比如以影像辨識AI偵測路面積水,來即時告知車輛改道,或是發展多元公共運輸工具預約平臺App,在尖峰時刻和交通熱點周邊提供接駁服務,並以AI來優化車隊管理和預約服務。

  聯合學習     臺灣人工智慧實驗室    資料隱私  

跨業訓練AI有新工具,臺灣AI Labs率先推出聯合學習平臺服務

要有好的AI,就要有夠多的資料。但這種集中式機器學習,對要兼顧資料隱私的企業來說,是一大藩籬。為解決問題,近年來國際興起聯合學習(Federated Learning)做法,也就是分散式機器學習,以共享模型來取代共享資料,讓資料不出門也能訓練模型。

這個風潮也吹向臺灣,國內最早發起FL專案的臺灣人工智慧實驗室(AI Labs),近日就推出首款FL平臺服務,可用於不同產業情境。該平臺設計了一個4階段的導入流程,首先是AI模型上架,也就是發起FL議題的盟主,須將模型上架(可從AI Labs的AI市集中挑選),其他想參與的使用者,就得訂閱加入,並以該模型進行臨床測試。

接著就是第二階段的初始AI模型開發。盟主和加盟者得先訂好AI研究協定,比如醫療影像AI的標註區域等,再由盟主匯入資料、透過半自動專家學習標註影像。訓練資料準備好後,就開始進行初始模型訓練,可使用AI Labs開發的TMI Lightning框架來訓練模型,再透過訓練器來優化,並進行模型微調和驗,最後將模型上板。

初始模型完成後就進入第三階段:聯合訓練。首先,聯盟成員得先擬定聯合學習計畫,並選擇訓練資料(比如影像等等),接著將初始模型部署到加盟者端,開始訓練。成果評估沒問題後,就將模型上板,要是表現不夠好,第三階段就重來一次。

最後一階段就是聯合驗證,在加盟端測試聯合訓練的模型表現。在這些過程中,AI Labs會扮演技術輔導角色,比如協助提供預訓練模型、標註模式定義,或其他系統操作輔導等。目前AI Labs由內部200人團隊,來提供技術支援服務。

  開發環境    DataSpell     資料科學  

開發者又有新工具可嚐鮮!新一代IDE DataSpell開放試用

JetBrains針對資料科學應用開發推出最新款IDE工具DataSpell,提供一個高效開發環境,讓資料科學家來探索資料分析、建立機器學習模型雛形。

DataSpell的特點是專為資料處理設計的介面,按資料相關功能來排序,舉凡工具視窗、主選單、操作等都依這個想法來布局,此外,DataSpell把程式碼庫視為一個工作空間,而非一個專案,因此用戶可在任務間切換、使用新筆記本,就像是重新使用已配置的環境一樣。不只如此,DataSpell也提供Jupyter筆記本原生支援和Python腳本支援,也包含許多用來處理資料和視覺化的工具。JetBrains也在積極開發DataSpell中,部分功能尚未完成。

  Oticon    台積電       助聽器 

助聽器大廠Oticon聯手台積電,要打造新一代AI助聽器

重新改造貨櫃屋基礎設計有哪些呢

金誠貨櫃實業社能把原有貨櫃屋改裝成任何尺寸大小及多咖貨櫃合併,加裝流梯、櫃頂加蓋鐵皮屋頂、加裝鐵架等、除鏽噴漆,顏色皆依客戶指定。

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鴻和興精密工業股份有限公司集合了製茶罐業各相關技術的專業人士,不論是在印刷上或在茶葉罐加工製造上都能夠給客戶一個專業上的技術服務與諮詢。

示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號,就此轉換為在二維平面上直觀可見光訊號,因此能夠分析電氣訊號的時域性質。

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助聽器技術大廠Oticon聯手台積電,要以低功耗、高效能的晶片,來打造深度學習助聽器。Oticon自2005年開始,就以台積電晶片來開發助聽器,這16年來,已有數百萬臺搭載台積電晶片的助聽器銷往全球。

去年,Oticon新產品Oticon More採用台積電28奈米低功耗技術,打造出1.54億個電晶體的晶片,能執行由1,200萬個真實聲音場景訓練而成的DNN模型,來學習大腦辨識各種聲音,並做出相同反應。台積電也將繼續研究,來助Oticon打造新一代需強韌運算的AI助聽器。

  智慧製造     中華電信    化工業  

中華電信揭露5G專網4大智慧製造方案,化工業先試用

中華電信聯手子公司中華精測搶攻5G智慧製造商機,日前展示4大5G專網智慧製造解決方案,包括5G+AR生產環境戰情管理、5G+AIoT感測器、5G+邊緣運算系統、5G+AI等。

中華精測的化學槽液預警系統,就是例子之一。過去化學槽液定時更槽,但會浪費仍能使用的槽液,於是他們利用感測器蒐集數據,將這些數據建模、計算槽液剩餘壽命,來掌握槽液健康狀態。這個做法讓平均更槽時間延長約50%,節省藥水支出成本、維持槽液品質。

AWS    AI監測服務     異常指標  

AWS新AI監測服務用ML揪出異常指標

不只推出電腦視覺服務和設備偵測服務,AWS最近還發布一個AI監測服務Amazon Lookout for Metrics,可自動監控指標,或診斷異常現象,像是收入意外大幅降低,或大量付款失敗等事件。

為理解用戶資料,Lookout for Metrics利用偵測器來學習資料,用戶可建立偵測器、選擇5分鐘或1天等不同的時間區間,來決定偵測器匯入資料的頻率。該服務可連接19個資料來源,像是Amazon的服務S3、CloudWatch和RDS等,還有Salesforce、Marketo和Zendesk等應用程式。此外,有多個指標受到異常事件影響時,相關的指標會匯總起來,並總結出造成異常的主因,並按嚴重性排名。

Google地圖    AR導航    路徑規畫  

Google地圖也要支援室內AR導航

Google地圖最近宣布要新增室內AR導航功能Indoor Live View,要來協助使用者更輕易辨識方向。Google指出,機場、交通轉運站和大型購物中心等室內環境都包括在內,新版功能問世後,使用者在機場就可利用地圖尋找電梯、登機門、報到櫃臺、洗手間,而且搭配箭頭與說明;或是在購物中心內利用Indoor Live View來查找取貨的商店位置。

此外,Google地圖還會推出一項環保路徑功能,也就是在使用者規畫路徑時,若最快路徑與低碳路徑的到達時間差不多,系統將自動以低碳路徑作為預設值,就算所找出的最快路徑比低碳路徑快一些,系統也會列出低碳路徑供使用者參考。

攝影/王若樸、蘇文彬

圖片來源/JetBrains、AWS、TSMC、Google、

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1. Google開源用ML打造的編解碼器Lyra,要來降低語音通話的頻寬量

2. Yann LeCun用字典學習來解密Transformer架構的黑盒子

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資料來源:iThome整理,2021年4月

       

https://www.ithome.com.tw/news/143699

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