AI趨勢周報第98期：Google發表即時手勢追蹤AI模型，用手機就能執行

重點新聞(0816～0822)

Google     手勢追蹤     機器學習  

Google發表即時手勢追蹤AI模型，用手機就能執行

Google近日發表了一個即時手勢追蹤的新AI模型。這款AI模型可分為3個部分，包括了手掌偵測模型BlazePalm、手部關鍵點模型，以及手勢辨識器。其中，BlazePalm可分析整幀影像、框出手掌範圍，因此就算握拳也不影響辨識，而手部關鍵點模型會評估BlazePalm剪裁的影像區域，產生高度逼真的3D手部關鍵點，最後，再由手勢辨識器依據關鍵點的分布，來分類手勢。

Google將這款模型實作於機器學習跨平臺框架MediaPipe上，在實驗中發現，這款模型光針對單幀影像，就能推論出一隻手的21個3D關鍵點，能夠即時追蹤手部和手指的動作，而且能在手機上就能執行。（詳全文）

  漸凍症    智慧溝通系統    腦波辨識 

科技部發表全球第一套漸凍人智慧溝通系統，用AI辨識腦波判斷患者意圖

科技部近日揭露執行近1年的「漸凍症病友智慧溝通系統」研究成果，目的要讓中後期漸凍症病患，在全身癱瘓甚至連眼球也不能活動的情況下，透過輔具來表達生理或心理意圖。這套系統涵蓋了智慧眼控系統、多功能腦機介面、腦波感測電極帽（E-Cap），以及能重現病友聲音的語音合成技術等。

在智慧眼控系統方面，專案計畫主持人劉益宏表示，最具突破性的技術就是漸凍人腦波掃描及解碼演算法。在掃描病患腦波活動後，能客製化找出不同病患測量腦波的最佳位置，針對中後期漸凍症病患腦波，利用機器學習和碎形維度，來萃取細微的腦波變化，再用來開發一套能辨識「是」與「否」意圖的演算法，目前辨平均識準確率達到85%。而在眼控裝置上，透過演算法從縱向、橫向的眼電訊號，訓練出能辨識上、下、左、右、眨眼等五種眼球運動的模型。此外，研究團隊還開發小樣本語音合成技術，要來重建病患的聲音。（詳全文）

  腎病變預警    東芝     SATLYS  

金澤大學聯手東芝開發糖尿病腎病變預警AI，要降低日本洗腎負擔

日本金澤大學近日宣布聯手東芝，要共同開發一套糖尿病腎病變預警AI，透過判斷患者病情嚴重程度來給予適當治療，降低洗腎風險。東芝表示，日本是全球第一大洗腎國，約有33萬名洗腎患者，其中4成患者的腎病變由糖尿病引起。這個規模不僅影響病人生活品質，每人每年洗腎費用達500萬日圓，而日本政府也須負擔高額公共醫療支出。而金澤大學將提供腎臟組織切片影像和專業知識，再利用東芝的AI分析平臺SATLYS來訓練模型、預測病變嚴重程度。目標是要提供超初期檢測和個人化治療，來降低洗腎風險。（詳全文）

  DeepMind    增強式學習      代理人 

DeepMind發表評估RL代理人的新方法Bsuite

DeepMind日前發表一組評估增強式學習（RL）代理人的新方法Bsuite，來了解RL代理人在不同應用程式中的表現。DeepMind研究團隊針對RL演算法核心功能，設計了一系列實驗（也就是Bsuite），每個Bsuite實驗都由3個部分組成，包括了環境、互動和分析。首先是透過參數來產生環境，接著建立評估代理人與環境互動的固定制度，最後有一套流程將代理人行為映射到結果。為了將代理人的分析結果視覺化呈現，團隊還定義了一個分數來說明代理人的任務表現。

DeepMind指出，Bsuite實驗是用來檢查代理人在不同環境的表現，而非用來分析其內部工作原理。每個實驗包含了5個關鍵特質，包括達標、簡易、挑戰性、可擴展性、快速。Bsuite目前已於GitHub上開源。（詳全文）

Google     Live Transcribe     語音轉錄 

Google開源自家即時轉錄工具Live Transcribe

Google日前開源自家即時語音轉錄引擎Live Transcribe，目標是要促進更多為長篇對話提供即時字幕的應用。Google在2月時推出Android版Live Transcribe應用程式，利用機器學習技術來提供即時語音轉文字服務，支援了70種語言。而Live Transcribe的語音辨識技術使用了Google自家的Cloud Speech API，容易受到網路穩定性、資料傳輸和延遲性等問題的影響。

為此，Google利用自訂Opus編碼器來解決資料傳輸問題，可降低10％資料傳輸量，同時也保持辨識精準度，也有助於改善低延遲問題。而這些技術也隨著Live Transcribe程式碼於GitHub開源。（詳全文）

  臺北市   智慧城市    影像辨識  

結合AIoT人流分析，北市府試驗新一代多媒體資訊站

臺北市政府發展智慧城市再進一步，近日和三家民間業者聯手，試辦新一代多媒體資訊站（Kiosk），目前先在臺北市信義商圈部署10座全新的Kiosk，結合電子廣告看板、空氣品質偵測、人流分析、公共免費Wi-Fi無線上網服務，開放民眾或觀光客免費試用，先進行驗證和考量商業模式可行性。

其中，Kiosk上方配有攝影機，業者利用AI和IoT技術，可進行去識別化的商圈人流分析、年齡分析，能夠對特定的使用族群提供精準行銷廣告。此外，Kiosk上配有10吋觸控螢幕，採Android系統，可查詢公車資訊、地圖、城市景點導覽、3分鐘的本地電話服務，還內建Chrome瀏覽器，但為避免民眾濫用資訊站上網，Chrome瀏覽器限制僅能瀏覽北市觀光局等特定網站，而Kiosk下方也提供USB充電功能。（詳全文）

Python 2   Python 2.7     PyPy  

Python 2將被棄用，但PyPy會繼續支援Python 2.7

Python 2.7將於2020年1月1日棄用，不再繼續開發Python 2和安全補丁。但有鑒於許多組織仍未將專案搬遷到Python 3，Python軟體基金會委任顧問公司Changeset Consulting啟動Python 2的棄用溝通計畫。

由於PyPy內建JIT而受到不少開發者喜愛，也明顯提升Python程式碼的執行速度，而PyPy的關鍵元件動態語言實作框架RPython大量使用了Python 2，所以Python直譯器PyPy則同時在推特以及官方問答文件中強調永遠支援Python 2。（詳全文）

Cerebras Systems    AI晶片    深度學習 

Cerebras Systems推出深度學習專用超大型晶片

電腦系統公司Cerebras Systems發表一款有史以來最大的半導體運算晶片Cerebras Wafer Scale Engine（WSE），邊長約22公分，尺寸超過一個iPad Air大小，面積比目前最大的GPU還要大上56倍，要為深度學習應用提供更強大的運算能力。

這個晶片擁有超過1.2兆個電晶體、40萬個AI最佳化核心和18GB記憶體，其AI運算核心採Swarm Fabric技術，在2D的網狀網路上相連，以100Pb的頻寬進行訊息交換，頻寬是GPU的一萬倍，但耗能只是傳統GPU的一小部分。Cerebras Systems表示，WSE專為深度學習而設計，能提供更高數量級的運算能力，把數個月的模型訓練時間，縮短到數分鐘。（詳全文）

圖片來源／Google、東芝、臺北市資訊局

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資料來源：iThome整理，2019年8月