AI趨勢雙周報第27期：Nvidia與中國知名AI新創科大訊飛用深度學習推論技術，打造掌上型即時翻譯機

即時翻譯　語音辨識

Nvidia與中國知名AI新創科大訊飛用深度學習推論技術，打造掌上型即時翻譯機

Nvidia近日宣布與中國知名語音技術新創科大訊飛合作，透過 NVIDIA Tesla P4和P40訓練推論加速器與翻譯的演算法，推出掌上型的翻譯機，能夠即時翻譯中文、英文與維吾爾文。Nvidia與科大訊飛合作的語音雲端平臺，語音辨識準確率為97%。科大訊飛在中國語音辨識市占7成，曾被中國科技部列入新一代AI開放創新平臺名單中，與百度、阿里巴巴和騰訊3大網路公司並列，在中國推行AI的計畫中，科大訊飛負責建立智慧語音平臺。科大訊飛更是名列美國麻省理工科技評論全球50大聰明企業的第6名。

此外，深度學習推論效率也較CPU提升了15倍，科大訊飛的解決方案也用於醫療機構中，結合語音技術和AI，透過部署在Tesla P4加速器上的智慧聽寫解決方案，篩選掉不必要的資訊，將口述資訊內容直接轉成電子病歷，或針對字跡潦草的手寫病歷與處方箋進行辨識，提供醫生與患者更為聰明的醫療服務。

機器學習　航班誤點預測

AI讓Google Flights變得更聰明，可預測航班是否會誤點

Google近日更新了旗下的Google Flights班機搜尋服務，將藉由航班的歷史資料及機器學習演算法來預測班機是否會誤點，同時也會呈現出基本經濟艙（Basic Economy）的各種限制，以改善用戶的搭乘經驗。此一功能是為了減輕班機延誤對旅客所造成的衝擊，Google仍然建議旅客應該要提前到機場準備。

Google表示，利用航班的歷史資料，再佐以該公司的機器學習演算法，即可預測班機是否會誤點，他們會在握有至少8成信心時才會標註誤點資訊，甚至可能比航空公司還早宣布。使用者只要簡單地搜尋班機號碼，或是輸入班機的起迄點，就能檢視航班的延誤狀態。另一方面，對於預算有限而選擇搭乘基本經濟艙的旅客，Google Flights將會在相關的搜尋中顯示重要資訊，包括座位上方行李置物櫃的容量、可否選擇座位，以及行李費用等。但初期只支援美國航空、達美航空與聯合航空。

卷積神經網路　無人機

科學家以汽車、腳踏車行駛資料訓練出可自動飛行的無人機

蘇黎士大學的機器人與感知小組實驗室近日打造出名為DroNet的卷積神經網路，以汽車及腳踏車的行駛資料來取代稠密且耗電的感應器，讓無人機能夠在城市的街道上順暢地轉彎、避免碰撞，而且無人機所學習到的航行策略是通用的，就算在缺乏訓練資料的室內空間，也無礙它的自動飛行。

大多數可自動飛行的無人機是仰賴地圖、定位與路線規畫三大要件，先建置一份地圖，再將物件定位，接著規畫安全的移動路徑，然而，這樣的作法需要複雜、昂貴且耗電的感應器與電腦，對於自動飛行無人機的商業化而言並不切實際。因此，研究人員以汽車及腳踏車的行駛資料來取代上述所需的硬體。DroNet的卷積神經網路替每個輸入的影像製造出兩種輸出結果，一是轉彎的角度，讓無人機在飛行時能夠閃避障礙物，二是碰撞的可能性，訓練無人機辨識危險狀況並迅速作出反應，同時藉由行駛在道路上的汽車與腳踏車所蒐集的資料進行訓練。

城市交通　圖片辨識

用雲端運算及AI改造城市! 阿里雲攜手馬來西亞打造智慧城市

阿里雲最近宣布，與馬來西亞數位經濟機構（MDEC）和吉隆坡市政局（DBKL）合作，共同推出馬來西亞城市大腦（Malaysia City Brain）計畫，將利用雲端和AI技術，來提升馬來西亞的城市治理和決策能力。根據阿里雲，馬來西亞城市大腦計畫的第一階段，將使用城市大腦來管理吉隆坡的交通，且將利用城市大腦的雲端運算和資料處理能力，來計算車輛到達十字路口的時間，以優化城市的交通流量和交通信號。

而馬來西亞也是首個除了中國以外，採用阿里雲城市大腦技術的國家，城市大腦（City Brain）是以阿里雲的雲端基礎建設為開發基礎，馬來西亞城市大腦計畫將利用阿里雲的雲端運算引擎Apsara、影像和圖片辨識、資料探勘和機器學習技術，來獲取、整合和分析大量且異質性的資料。另外，城市大腦還能產生結構性資料，如特定道路的交通量和速度，而這些數據可以用來輔助其他如事件檢測等任務。

石油運輸　設備故障預測

Nvidia再度聯手GE，要靠AI提升石油產業營運效率

Nvidia和GE除了在醫療AI應用上有合作之外，Nvidia更於近日宣布，聯手GE旗下的油田服務公司Baker Hughes，利用AI和GPU加速運算，來解析石油與天然氣產業的大量數據，且還能降低尋找、提煉、處理和運輸石油的成本。Nvidia表示，石油和天然氣公司可以利用深度學習和機器學習演算法，在情況改變下，做出優化營運流程的決策。

Baker Hughes全球數位產品主管Binu Mathew表示，石油和天然氣田設有大量的感測器，且產生大量資料，只是這些資料很少被分析。而Nvidia與Baker Hughes將利用AI技術，來預測設備故障、岩層辨識，且能分析GIS地圖上大量的生產視覺化資料，提供用戶散布在多個地區的油井的生產效率分析結果。用戶也能透過GPU加速分析技術，來視覺化並分析大量的生產和感測器資料，如幫浦壓力、流量和溫度等。而分析結果能夠協助用戶節省成本，例如，預測設備故障以及預測這些故障可能會影響到的系統。

機器學習　AI計畫

MIT號召各路專家齊聚，探索人類智慧的奧祕以強化AI應用

麻省理工學院近日發布MIT智慧探索（MIT Intelligence Quest，MIT IQ）計畫，以MIT-IBM Watson人工智慧實驗室所建立的模型為基礎，目的是要推動人類和機器智慧的科學與工程，鼓勵研究人員研究與探索人類智慧的基礎，並加強科技與技術工具的發展。而MIT IQ計畫主要分為核心（The Core）和橋樑（The Bridge）兩大部分，其中，核心的部分，就是透過電腦科學來加強人類對於人類智慧的理解，其關鍵產出結果就是機器學習演算法。

MIT期望能透過MIT IQ計畫，集結生命科學家、電腦科學家、社會科學家和工程學家等各領域的專家，來共同探討更深層的人類智慧，並透過專家們對深層人類智慧的理解，以工程和科學的方式，來打造出能應用在如疾病診斷、藥物發現、材料和製造設計、自動化系統、合成生物學、金融等方面的科技工具，以造福社會。

鴻海　AI實驗室

鴻海集團也壓寶AI，5年內投資百億成立AI應用實驗室

鴻海集團董事長郭台銘近日宣布，將在未來5年之內，投資百億元成立AI應用實驗室，全力發展AI以及工業互聯網的應用，鴻海集團副總裁呂芳銘指出，目前鴻海在臺已經有一個AI團隊，和群創合作自動化、關燈工廠相關研究，未來將會加速工業互聯網AI應用落地，將在台北、高雄、深圳、上海、南京和北京等地，廣設AI應用研究院，與各領域團隊合作。而人才的部分，鴻海則是鼓勵鴻海內部員工提升AI技能，也會招募全球AI專家加入鴻海集團。鴻海集團成立AI應用實驗室反映出郭台銘對AI的重視，當天發布記者會除了親自出席之外，Landing.ai的創辦人吳恩達、李開復等人都來到現場。

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※資料來源：iThome整理，2018年2月。