文/王若樸 | 2018-08-30發表
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MIT

重點新聞(0824～0830)

  ReMix nbsp;    晶片定位 nbsp; 

MIT要用演算法讓人體晶片定位更精準

MIT電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL），近日正在開發一套以無線電訊號來偵測體內晶片的定位系統ReMix。這套系統可尋找植入體內的微晶片，並加以定位。為了測試ReMix，研究團隊先在動物組織中植入一個小標記晶片，而為了追蹤它的動向，研究人員使用一種能反射患者體內無線電信號的無線設備，再根據該訊號，用特殊的演算法來定位標記。研究人員表示，ReMix的定位精準度已達1.4公分，但他們認為AI定位精準度要在公釐範圍，才能應用於臨床，也因此正不斷評估、改善現有演算法。如果ReMix準確性提升，將能輔助癌症治療的質子療法，透過精確定位癌細胞位置，來減少大量輻射的影響。（詳全文）

Adobe    AI  

Adobe計畫以AI預測寄送推銷郵件的最佳時間

Adobe日前宣布，旗下研究院正在測試一項新功能，也就是用AI來預測寄送推銷郵件的最佳時間。Adobe利用AI平臺Sensai，來分析客戶過往打開郵件的時間，預測何時寄送推銷郵件效果最好，甚至根據不同客戶的習慣，來客製發送郵件的時間。此外，Adobe的郵件管理軟體Campaign最近也釋出一些運用AI的新功能，如郵件標題推薦，當使用者選定郵件類型後，系統會推薦郵件標題關鍵字，也會對此評等（不佳、佳、非常好），另外也會就客戶開信閱讀的可能性，來顯示百分比分數。（詳全文）

  工研院   AIdea   

工研院啟用AIdea共創平臺，來加速臺灣產業AI化

工研院日前正式啟用AIdea共創平臺，結合了議題庫、資料庫和人才庫，要來加強產業AI化發展。AIdea由工研院巨資中心和產經中心共同研發，主要功能有3個：第一、評估議題，可協助企業制定AI發展主題，評估AI技術應用是否有效，並分析企業所擁有的資料質量；第二、資料處理，包括將企業資料去識別化、修正錯誤和資料標記等；第三、開放平臺，使用者除了能瀏覽各種AI議題，還能下載資料、與其他會員在討論區交流。（詳全文）

  台灣大車隊   載客熱點 

台灣大車隊要用AI預測載客熱點

台灣大車隊大數據發展事業處協理蔡家昌最近表示，正利用AI來預測載客熱點。他們將14年來的上億筆歷史載客資料，結合外部資料（如天氣、捷運和特殊節日或活動資訊），來進行統計分析、建立AI模型，成為一個載客推薦系統（稱為載客雷達），目標是要能即時顯示大區域的載客需求熱度和小範圍的載客熱點，以及更詳細的熱門上車點，進而有效媒合司機與乘客，來增加載客率並減少等待時間。（詳全文）

北醫     共病預測  

哪些疾病常伴隨發生？北醫要用AI追蹤國人共病趨勢

臺北醫學大學醫學科技學院博士楊軒佳近日公開了北醫進行中的AI專案，透過分析全民健保研究資料庫中、國人近三年的疾病就診資料（近7,800萬筆），來預測40歲至49歲女性的共病案例數。此處共病指的是，同一病患在一年中同時發生過的疾病，比如同時罹患了高血壓和糖尿病。北醫將分析過的資料結果轉為點狀地圖，每一點代表一個疾病，點與點越靠近，疾病同時出現的機率就越高，北醫希望透過這樣的預測，來追蹤疾病，以提高預防效果。（詳全文）

  Indeed.com    AI  

需AI技能的職缺數，近三年暴增99.8％

國際求職大網Indeed.com做了份AI職缺的研究，分析了自2015年6月到今年6月的資料，發現列有AI或機器學習的職缺數，在這三年間增加了99.8％，而針對AI和機器學習的搜尋量也增加了182％。而在2017年6月至2018年6月間的十大AI職位列表中，有7個職位的平均薪資超過10萬美元。其中最高的是分析主管，年薪高達14萬美元，其次是首席科學家（13萬8千美元），再來則是機器學習工程師和電腦視覺工程師（兩者均為13萬4千美元）。（詳全文）

Talla    Chatbot  

Talla釋出智慧知識庫第二版，讓FAQ聊天機器人更聰明

Talla推出智慧知識庫第二版，讓使用者以一種知識塊的方式來組織訊息。知識塊指的是一問一答的訊息結構，而一整頁訊息中可以包含多個知識塊。作為內容訓練的一部分，Talla會評估訊息的可用性，並在創建內容時提出建議，引導知識創建人編輯能以聊天的方式輕鬆獲取的訊息。為確保知識庫能維持訊息一致不重複，Talla內建內容檢測機制，在編輯過程會自動檢測資料，當知識庫存在類似內容，會即時通知知識創建人，避免執行重複的工作。（詳全文）

臉書     AI   

臉書與紐約大學醫學院合作，以AI讓MRI掃瞄速度快10倍

臉書AI研究中心（FAIR）和紐約大學醫學院放射系日前宣布合作，將共同研究如何以AI讓MRI掃瞄速度加快10倍。比起傳統醫療造影，MRI掃瞄可讓醫療人員更容易觀察體內的軟組織，但這種醫療檢測十分耗時，短則15分鐘、長則超過1小時。而臉書和紐約大學的fastMRI研究計畫，將重點放在改變MRI機器運作方式，利用機器學習以全新方式重建醫療影像，不是要用AI來做資料探勘，而是用於醫療視覺化應用。研究成果將開源，臉書會分享研究中所用的相關AI模型、基準點及評估值，紐約醫學院則會公開影像資料集。（詳全文）

法扶      資源配置  

法扶用AI做分會健檢，針對中低收老人來優化資源配置

法律扶助基金會副執行長林聰賢，日前分享法扶如何以AI和大數據分析，來優化法扶資源配置。他表示，法扶聯合SAS首先分析全國22個分會、從2015年至2017年的接案資料，再與外部政府資料如中低收入戶人口和鄉鎮區人口等交叉對比，分析各分會在各地區的案件覆蓋率、人口和案件屬性，找尋被忽略但需要法扶資源的人群。結果顯示，法扶只扶助了全國2％的中低收入戶，而雙北地區中低收入戶密度最高、但法扶據點多集中於都市，與該區需求人口分布不一致，因此需優化資源配置。而法扶參考分析結果，派出服務行動車道需求較高的區域，進行宣導、諮詢和收案等，另外也將開發法扶App以及共享日曆，讓有需求的民眾更容易獲得法扶資源。（詳全文）

圖片來源／MIT、工研院、北醫、Adobe、攝影：王若樸

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資料來源：iThome整理，2018年8月

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