三星AI團隊日前發表一套室內Wi-Fi定位方法FiDo,由資料增強器、變異自動編碼器和領域適應分類器組成,可精準預測室內特定人物的移動軌跡。

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Samsung AI

重點新聞(0501~0507 )

  三星    WiFi     室內定位  

誤差一公尺以下!三星AI開發室內精準Wi-Fi定位方法FiDo

三星AI研究院日前發表一套室內精準定位系統FiDo,利用室內Wi-Fi訊號和AI演算法,來精準定位使用者的即時動態,誤差可至一公尺以下。研究團隊表示,該技術可用於智慧居家照護,比如跌倒偵測或輔助現有智慧家庭裝置。

進一步來說,現有Wi-Fi定位系統可分為兩種,一是根據裝置訊號來定位,另一種是無裝置定位,也就是根據人體移動對Wi-Fi訊號造成的干擾,來描繪出移動路徑。雖然無裝置定位受到青睞,但卻容易發生定位不一致的問題,特別是在室內多人的情況下。

為此,團隊開發一套演算法來輔助FiDo,這套演算法可在非監督情況下學習新輸入值,為不同人產生可靠的定位資訊。在整個FiDo系統中,資料增強器會先根據收集到的Wi-Fi定位軌跡,來合成更多不同的軌跡,再由變異自動編碼器來找出統計特徵值。這個方法,可根據一、兩位使用者產生的軌跡,再創造出一群虛擬使用者軌跡,讓系統能更精準定位新進的使用者。此外,FiDo還有一個領域適應分類器,可以預測不同領域的位置,不論是經標註的使用者資料還是新進、未標註的資料,都可以預測。經測試,FiDo比現有的進階定位系統都還要精準,召回率和精準度分別達到84.6%、85%。(詳全文)

LinkedIn     面試問題     自動生成  

LinkedIn發表面試問題產生器,要助HR快速找對人

LinkedIn發表一套AI工具Job2Questions,可根據職務內容來自動產生面試問題,以進行第一波篩選。LinkedIn在一項調查中發現,企業以電話初步篩選求職者時,通常有70%會漏掉申請人與職務的基本資格。而近日受武漢肺炎(COVID-19)影響,不少企業表達願意透過AI,來完成面試的初步篩選。

為此,LinkedIn開發這套工具,可根據職缺說明,產生高度相關的問題。進一步來說,Job2Questions會將職缺說明拆解為句子,然後轉換為問題樣板與可能的回答(也就是變數),比如「是否取得xx等級的學歷」和「學士」。再來,系統會將這些句子歸類至人資專家設計的樣板,並利用連結系統來偵測回答。之後,Job2Questions還有一套網路,來進行文字的語意分析,最後再由排名模型,從中挑出最佳問題。

為驗證模型,LinkedIn也進行兩周實驗,發現只有18.67%未正確回答AI生成問題的受試者,被HR專家評為合適人選。團隊指出,該工具的最大價值,在於能找出求職者履歷中未填的關鍵資訊。(詳全文)

  三軍總醫院     視訊診療    語音轉文字  

三總藉助視訊導診,還有AI語音轉文字自動紀錄病歷

在武漢肺炎(COVID-19)期間,為避免不必要的接觸,三軍總醫院打造視訊診療服務,讓患者不必到醫院,也能享有看診服務。該服務不需下載App,患者透過原本的掛號系統,就能接收醫院發送的視訊連結,與醫生互動。在該視訊診療平臺上,醫生也可查看患者的相關檢驗紀錄和居家監測數據。

此外,該系統結合AI語意分析,可同步將醫病的主訴紀錄,自動轉換為文字病歷,儲存至看診平臺。未來,三總也計畫串接影像線上說明,讓患者透過影像說明更了解自己的影像檢測結果。

  IT異常事件   OpenShift       IBM  

IBM推出IT異常事件檢測工具,要助CIO掌控企業IT動態

IBM日前在年度大會上推出企業IT異常事件檢測工具Watson AIOps,鎖定基礎架構層,不僅能自動即時檢測IT異常事件,還可以診斷和回應,避免意外故障和業務中斷。IBM指出,Watson AIOps可在混合雲環境中執行,也支援新版紅帽OpenShift平臺,以及企業協同工作平臺Slack和Box等。

Slack執行長暨聯合創始人Stewart Butterfield就舉例,Slack結合Watson AIOps後,可促進IT維運人員協同合作,直接對異常事件提出解決辦法。另一方面,IBM這套工具也能與傳統IT監控解決方案商整合,比如Mattermost、ServiceNow。(詳全文)

 

 

  R    導入字串    程式語言  

R 4.0.0來了!導入字串將不再預設為類別變數

資料科學熱門語言R推出最新版本4.0.0,除了修復不少臭蟲,還有許多重大更新,甚至可能影響R計算結果,因此在執行舊版本撰寫的腳本時,還需先驗證,也要重新安裝套件。

新版最重要的更新,就是導入的字串資料,不再被預設轉換成類別變數(Factor)。舊版stringsAsFactors的選項會預設為True,因此導入的字串資料會被轉換成Factor物件,但在新版中,stringsAsFactors的預設則是FALSE。其他更新,還包括新增用來指定原始字符字串的新語法,比如類似C++的表示法r"(...)";此外,新版強化了參照計數系統,R能盡量收回記憶體,減少R整體記憶體使用量。(詳全文)

Cloud 臉書    聊天機器人    Blender  

臉書開源94億個參數的強大聊天機器人Blender

臉書AI團隊日前開源一款聊天機器人Blender,號稱是全球最大的開放領域聊天機器人,不僅採用94億個參數,還能在14輪的自然對話中,發揮個性、知識與同情。團隊指出,這是全球第一個,可學習融入不同對話技巧的聊天機器人。

經人類評鑑,Blender在交流的能力上凌駕既有最大系統Meena,也更人性化。雖然如此,臉書也坦承現在的版本,仍與人類級的對話有所差距,比如出現矛盾、重複等問題,未來將透過調整架構、損失函數,來改善對話品質。此外,開發者也可透過臉書的對話研究平臺ParlAI取得Blender,來微調或執行各種評估。(詳全文)

Google   表格資料    自然語言 

表格查詢更簡單!Google開源可以自然語言查詢表格的新方法TAPAS

Google利用自家自然語言處理技術BERT,開發出可處理表格資料結構、回答表格內容查詢的新方法TAPAS。TAPAS不只能處理單一表格類型,還能應用到廣泛領域的表格。

Google指出,許多資訊以表格的形式儲存,但要以自然語言查詢,須先把自然語言問題轉換成SQL查詢,這種方法有許多限制,如只能處理特定表格,難以擴展。因此,Google著手處理查詢問題的方法,利用BERT開發出可將問題和表格內容逐行編碼的模型。為進行預訓練,團隊從英文維基百科中,擷取了620萬個表格文字配對,讓模型學習恢復表格或是文字中,遭移除的單字。之後,團隊利用弱監督方法微調。經測試發現,TAPAS在SQA資料集中的表現,比高階模型(SOTA)高了12.1分。(詳全文)

TensorFlow     機器學習     Runtime  

TensorFlow推出新Runtime,要來支援運算需求

Google推出TensorFlow RunTime(TFRT),能大幅提升推理速度、簡化TensorFlow堆疊。雖然TFRT還在初期階段,但已整合至TensorFlow專案中,開發者可選擇啟用,未來則會成為預設Runtime。

Google指出,TensorFlow五年前出現時,是要簡化在不同裝置上,建置和部署機器學習模型的過程。但目前,機器學習生態系已大有不同,計算需求大幅增加。這次推出的TFRT,具備可擴展性和模組化特性,其平均GPU預測時間比舊式Runtime快上28%,能改善機器學習應用的效能,或是讓硬體製造商以模組形式,將TensorFlow整合進邊緣裝置和資料中心。(詳全文)

圖片來源/Samsung AI、LinkedIn、三軍總醫院、IBM、Google、TensorFlow

 AI趨勢近期新聞 

1. OpenAI發布可自創歌曲的機器學習框架Jukebox

2. Google推出用於可方便探索武漢肺炎科學文獻的工具

資料來源:iThome整理,2020年5月

 


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