台灣大車隊用8千萬趟乘車資料,訓練一套AI預測系統,可準確用即時資料分析叫車熱點和載客熱區。

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台灣大車隊

重點新聞(0320~0326 )

台灣大車隊     叫車熱點     載客熱區  

台灣大車隊用8千萬趟乘車資料,練出90%準確率的載客熱區預測AI

作為本土最大計程車品牌,台灣大車隊旗下有2萬多名司機、每年產出8千萬趟乘車數據,他們利用這些數據打造一套AI系統,來預測叫車熱點和載客熱區,準確率達90%。

進一步來說,為開發這套系統,台灣大車隊找來CloudMile,建立一套雲端資料倉儲,並以45人的機器學習團隊,來交叉分析這8千萬趟乘車數據中的地點、天氣、時間等因素,同時加入臺灣節慶活動數據,作為模型參數,來多方計算乘車決策與環境因素,打造出叫車熱點和載客熱區的預測服務。

而小黃或多元計程車司機,都能以這套系統的即時資料分析,來支援決策。這個方法,不只讓司機不再靠運氣,乘客等待時間也能縮短。(詳全文)

 生物材料    惡魔鐵鎧甲蟲   基因演算法  

受車壓不死的惡魔甲蟲啟發,臺、清、成師法自然用AI、3D列印開發新材料

惡魔鐵鎧甲蟲有著非常耐壓的外殼,踩不扁、捏不碎、大頭針無法刺穿,就算被汽車輾過也還能存活。這個特性,正是許多材料工程專家的目標,要打造又輕、又強韌的材料。

但要開發這種兼具輕巧和堅韌的材料,通常得在性質和材料間取捨。有別於人造材料、著重於材料選擇,生物材料看重結構設計,清大材料工程系教授陳柏宇就師法自然,聯手臺大、成大團隊,利用機器學習、3D列印、功能驗證和多階層結構分析等技術,來研究多種生物材料。

他們的成果,包括受貝類珍珠層微觀結構啟發,以機器學習設計出高韌性的複合材料,還有受甲蟲外殼啟發,設計出耐衝擊的螺旋梯度結構,甚至是仿蜻蜓翅膀,利用基因演算法生成輕巧強韌的二維材料。同時,他們也建立生物材料結構與性質資料庫,並開發一套材料性質預測系統和設計平臺,要用來開發自行車、汽車、航太、智慧機械等產業的材料。最近,陳柏宇也獲國際期刊《Nature》邀請,來分享這項觀點。(詳全文)

  AI趨勢報告   高科技製造業       AI成熟度 

2021年臺灣企業AI趨勢報告出爐!高科技製造業應用腳步最快,金融業AI整體成熟度最高

臺灣人工智慧學校和創投公司Hive Ventures共同發布一份長達69頁的2021年臺灣企業AI趨勢報告,這份報告反應出臺灣各產業在AI導入最新情況,也得出不同行業當前AI發展的成熟程度。

這份企業AI報告從今年1月開始調查,至2月結束,一共有247家企業參與。受訪者橫跨不同行業,一半屬於中大型企業,多數為破千人的大型企業,另一半則是200人以下中小企業。

該報告依據各家企業在資料、團隊、營運準備完備程度來綜合評分,得出企業的整體AI成熟度。以產業來看,金融業的AI整體成熟度最高,製造業的成熟度雖然因不同公司發展分化,有相當程度落差而排名居中,但製造業中的高科技製造業的成熟度很高,不少都是AI已經落地的企業,至於AI整體成熟度最低則是零售業。(詳全文)

  Azure     AI證照     微軟  

想證明你的Azure AI能力?微軟推出三款AI證照課程來評估

微軟首次推出AI證照課程,瞄準三大領域,包括Azure AI基礎應用(AI-900)、Azure雲端服務基礎(AZ-900)、Azure雲端資料庫應用(DP-900),學員上完線上課程後,可報考證照。

就AI-900來說,課程聚焦於Azure機器學習原理,還有Azure實作電腦視覺、自然語言處理(NLP)和對話式AI工作負載功能的基礎知識。微軟指出,就算沒有資料科學或軟體工程背景,也能考取這張證照。

AZ-900則針對雲端服務新手所設計,聚焦於基礎建設服務(IaaS)、平臺服務(PaaS)、軟體服務(SaaS)介紹,以及雲端服務基礎概念、Azure解決方案和管理工具等內容,資安、隱私、合規性也包含在內。

DP-900則適合已經開始使用雲端資料庫的學員,著重於雲端資料庫的基礎知識,以及如何運用Azure雲端資料服務來處理關聯、非關聯式資料。這三大主題課程目前免費,但報考須收費。

除此之外,微軟原有的免費學習平臺Microsoft Learn、LinkedIn Learning、GitHub學習實驗室賦能數位人才,也會持續提供相似的學習內容。(詳全文)

Deep01   腦出血    歐盟CE認證 

臺醫療AI新創取得歐盟認證,技術更輸出20多國

臺灣醫療AI新創Deep01主打腦出血偵測AI,繼去年拿下美國FDA和臺灣食藥署TFDA認證後,今年也獲得歐盟CE認證,更與20多個國家代理商簽約獨家代理,涵蓋亞洲、中東和非洲,如日本、馬來西亞、泰國等。

Deep01這套腦出血偵測AI是以5、6萬張經標註的腦部電腦斷層掃描(CT)影像訓練而成,準確率達95%。在臺灣,Deep01腦出血偵測AI已經有10多家醫院使用,醫學中心、中小型醫院都包括在內,而且已用於2萬多名病例。

接下來,他們要通過這些合約國家的法規認證,再正式銷售。Deep01也預計,要在未來三年銷售1,000套產品。(詳全文)

 物件偵測模型     輕量化    中華電信  

物件偵測模型如何輕量化?中華電信研究院分享自家3秘訣

中華電信研究院日前分享物件模型輕量化經驗,按照模型的骨幹、頸部、頭部組成和損失函數,可分為3大輕量化重點。進一步來說,物件偵測模型的骨幹負責收集特徵,頸負責連結、融合骨幹抽取的特徵,頭則是預測物件。

通常,骨幹需要大量資料來進行預訓練,比如用ImageNet,因此要改用其他資料來訓練,成本會非常高。於是,中華電信直接採用新技術,比如Google的EfficientNet-Lite作為骨幹。

再來,頸部和頭部都需要運算成本非常高的卷積(Convolution),才能讓不同的長、寬、Channel數一致,來融合骨幹抽取的特徵。而這些卷積,也是中華電信輕量化的重點。他們改用差值讓長、寬一致,再用一層卷積讓Channel數一致,來大量減少參數量和運算量。

至於頭部,則由深度可分離卷積來重組。同時,他們也把損失函數納入輕量化設計,將難以訓練的損失函數,融合到其他損失函數中,直到收斂為止。(詳全文)

蘋果    AI公司    Google  

超越Google、微軟、臉書,蘋果在4年內買25家AI公司

資料分析暨顧問業者GlobalData日前公布2016至2020年間的AI併購活動,前5大買家有4家是美國科技企業,其中又以蘋果買下25家AI公司居冠。

這五名依序是蘋果、Accenture、Google、微軟和臉書,其中,除了蘋果的25家之外,身為愛爾蘭企業的Accenture買下17家AI公司,Google買下14家,微軟買下12家,臉書則是9家。GlobalData表示,這5大買家不只併購AI公司,還大舉招募AI人才,根據GlobalData的統計,這5家業者光在2020年就張貼了1.4萬多個AI職缺。(詳全文)

圖片來源 / GlobalData

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資料來源:iThome整理,2021年3月


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