中科臺中園區汙水廠利用深度學習來預測汙水酸鹼值,藉此自動開關調整池的馬達。

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科技部

重點新聞(1220~1226)

汙水處理    深度學習     中科園區  

汙水調節AI化!中科臺中園區汙水處理廠用DL調節汙水酸鹼值

中科臺中園區汙水處理廠日前展示汙水調節系統,利用深度學習來預測汙水pH值、自動啟動pH調整池的馬達,不僅比過去舊有的自動控制系統更精準,還能提早15分鐘預告水質異常。

進一步來說,中科臺中園區汙水處理廠占地10公頃,每日處理水量達14.5萬噸。過去,中科臺中園區汙水廠的調節系統採自動控制(AC)機制,當pH調節池中的感測器,偵測水中pH值大於7.5或小於6.5時,就會自動啟動加酸馬達或加鹼馬達,來維持酸鹼值平衡。但這個方法有些問題,像是只依靠酸鹼值單一因素來開關馬達,只依賴pH感測器的準確性,更沒有緩衝時間來因應異常。

因此,中科臺中園區汙水處理廠決定導入AI,來更細緻地控制馬達開關。首先,團隊在汙水廠外設置4個監測點,廠內也設置4個監測點,依序為進廠點、進流點,以及經過pH調整池之後的出流點、放流點,來收集5種數據,也就是流量、導電度、溫度、懸浮固體物和pH值等。團隊利用這些數據,來訓練多層感知器MLP和深度信念網路DBN兩種類神經網路,來進行酸鹼值預測,以及後續的反饋與模型再訓練。團隊解釋,有了MLP模型的酸鹼預測值,就可先在進流點,控制馬達開關和時間,再透過出流點的pH值和DBN網路來自我校正,讓預測值更精準。(詳全文)

  公視     語音辨識    即時字幕  

公視聯手交大,用語音辨識AI來幫總統大選辯論直播配即時字幕

2020年總統大選電視辯論直播日前落幕,這次辯論直播中,公視新聞網PNN新聞實驗室與交大校長陳信宏帶領的語音辨識團隊合作採用了交大團隊開發的AI語音辨識系統和即時聽打員的微調,來即時配上字幕,在第一時間供民眾參考。

陳信宏指出,語音辨識有幾大挑戰,包括要有足夠的文字知識庫、要能夠處理語音雜訊,還有自發性語音的重複和修正等。除此之外,團隊也在視覺上下功夫,比如字體大小、字幕行數多寡等。(詳全文)

  國衛院    肥胖預測       長庚 

國衛院聯手長庚、宏碁,要打造肥胖及其衍生疾病的預測系統

國衛院日前宣布攜手長庚醫療集團、宏碁公司,要共同開發一套專屬於國人的肥胖症智慧預測系統。衛福部指出,自2013年至2016年的調查中發現,臺灣成人過重和肥胖盛行率為四成,而國人十大死因中,癌症、心臟疾病、腦血管疾病、糖尿病、高血壓和慢性肝病等,都與肥胖相關。

為進一步預防肥胖衍生的慢性代謝症候群,國衛院將提供自家多年累積下來的國人健康與行為調查研究,加上基隆長庚醫院的長期社區追蹤資料,要透過宏碁公司的醫療AI分析能力,來進行基因多重體學分析,建立健康、飲食、行為和基因分析的大數據資料庫,並開發肥胖症及其衍生疾病的預測系統。衛福部指出,為保護個資,所採用的資料都將去識別化,並存放在國網中心。(詳全文)

  Amazon    文字辨識    弧形字體  

AI也能看懂弧形藝術字體!Amazon發表最新文字辨識器TextTubes

Amazon研究團隊日前發表一篇論文,首次亮相自家打造的AI文字辨識器TextTubes,專門鎖定自然影像中,呈現弧形的文字,不僅能讀懂,還在基準測試中達SOTA水準。

團隊表示,在自然影像中(比如一張含有文字招牌的街道照片)辨識文字,就屬於場景文字辨識範疇,基本上可拆解為兩個步驟:文字偵測和文字辨識,也就是先定位出文字和字行位置,再來辨識內容。但是,要在自然影像中做到這兩點,容易受到不同視角和字體的影響,難以定位。

於是,團隊想出一個辦法,將定位文字的參考框設計為管狀,來捕捉影像中呈弧形或彎曲的文字,再利用參數不變的損失函數,來訓練區域建議網路RPN,來辨識場景中的文字,並針對管狀區域進行迴歸運算。團隊表示,TextTubes在文字辨識的測試基準TotalText上,達到SOTA表現,更在CTW-1500上達到83.65%的準確度,比起業界現有的75.6%還要好。(詳全文)

交通部   影像辨識     資訊整合平臺  

交通部運輸研究所研發AI影像辨識技術,要結合各縣市交通資訊平臺

交通部運輸研究所日前展示一套AI影像辨識系統,不僅符合交通管理需求,還能因應各種氣候條件和特殊情境,比如白天、晚上、雨天和逆光等。運輸研究所指出,該技術可辨識車流基本參數,像是車輛數、車速、車道占有率、路口轉向量等,還有各種異常停留事件,比如違規停車、道路施工、交通事故等。這一技術,可將偵測到的資訊即時傳送到各縣市資訊平臺,解決過去通報與實際發生地點的誤差,或是事件發生後的路況資訊揭露有限等資訊整合痛點,來強化交通管理的效率。

運輸研究所指出,2018年時就與高雄市和臺南市政府合作,在特定重要路口和周圍路段作為實驗場域,部署該影像辨識系統來偵測車流和異常事件。目前成果,車流量平均準確率達96%,車速為97%,異常事件則是90%,未來將進一步加強特殊車輛辨識、事件影響範圍等功能。(詳全文)

  人臉照片    開源工具    digiKam  

開源照片管理工具digiKam釋出7.0測試版,人臉管理功能更新採用深度學習技術

開源照片管理工具digiKam近日發布最新7.0測試版,目的是要換掉舊的臉部辨識技術,改用深度學習來強化臉部辨識功能。現在只要1張臉照,就能開始進行人臉辨識,以前則要6張照片才行。

digiKam早期的臉部偵測技術,採用較舊的OpenCV函式庫級聯分類器,來標記人臉,因此偵測表現不算好。後來,團隊改採OpenCV函式庫中的深度神經網路功能,將預學習資料模型用於臉部管理上,不需要學習階段就可進行臉部偵測與辨識,整體執行速度更快且正確率達到97%。此外,新方法還可偵測模糊、遮蔽、側面,甚至只有一部分的臉部。(詳全文)

合庫    多輪式對話     客服機器人  

合庫推出可多輪對話的AI客服機器人i秘書

擁有700萬名用戶的公股銀行合庫,近日聯手LINE共同推出以自然語言處理(NLP)技術打造的金融諮詢客服機器人i秘書,在LINE官方帳號和臉書Messenger上提供24小時的諮詢服務,內容涵蓋了信用卡、臺幣與外幣、房信貸、分行和ATM據點查詢等。

進一步來說,以NLP打造的i秘書,有別於傳統FAQ一問一答的方式,具多輪式對話功能,可根據上下文情境來回答,更為自然。合庫表示,i秘書將結合消費者使用的反饋,來持續讓AI客服學習更多語意表現,提高精準度。(詳全文)

圖片來源/科技部、交大、Amazon、交通部運輸研究所、digiKam、合庫

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資料來源:iThome整理,2020年1月

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