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丽台推动工业4.0、医学影像与生物影像分析朝向AI发展
AI深度学习研讨会汇集产官学菁英

【CTIMES / SMARTAUTO ABC_1 报导】    2017年08月25日 星期五

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由丽台科技、台中市电脑商业同业公会、静宜大学资讯传播工程学系与长庚大学资讯工程学系共同举办的「AI深度学习研讨会:工业4.0与影像医学分析应用与实例」於24日举办,研讨会结合产官学畅谈AI最新趋势,专注探讨深度学习在制造业、生物医学、医学影像分析之研究发展、研究结果、实务应用与深度学习软硬体解决方案。

AI深度学习研讨会讲师合影
AI深度学习研讨会讲师合影

GPU目前已是深度学习不可或缺的手段之一,但如何跨进此领域或更有效率的研发依然是很多人的疑问。研讨会内容由GPU应用与深度学习解决方案,带出工业4.0及医学影像相关案例。以实例协助与会人员了解後端深度学习模型建置,乃至前端深度学习推论装置,丽台科技GPU团队皆有一整套完整的解决方案。值得一提的是全自动化生产是工业4.0最重要的目标之一,更是全球各制造大厂相互竞争与努力实现方向。

若能达到此目标将能大幅减少人力失误并提升生产效能,而其中有一环最关键的课题在於制程预测诊断技术的展现。丽台科技董事长卢昆山表示,制程产线的相关数据资料相当庞大且环环相扣,因此需要寻找好的软硬体系统架构进行大量资料运算,而GPU在硬体高速演算与平行运算的特性足以即时处理巨量的产线数据,再利用AI与深度学习演算法,即可进行设备状态预诊与生产品质监控,丽台在GPU软硬体整合技术和大数据领域深耕多年,已成功应用於医疗及制造产业,在未来各产业创新发展,智能化AI核心与深度学习绝对是成败关键之一。

长庚大学资讯工程学系林俊渊??教授在本次研讨会中提到,生物影像的魅力在於揭示了生命运作的过程,长庚大学在生物影像研究多年,发现透过细胞与粒子活动的生物影像里可以找到可能的运作机制,而运用GPU计算能力得以让研究人员能够在实验的过程中进行即时的分析工作,除此之外,与国立清华大学脑科学研究中心从事多年的果蝇脑影像分析的工作,如果没有GPU的强大运算能力,要处理百兆级的计算工作将变的遥不可及。近年来深度学习技术的蓬勃发展,加上GPU硬体计算能力与日俱增,透过深度学习的运算机制,在未来将有助於上述生物影像研究朝向AI发展,加速人类探索生命的奥秘,相信我们的研究结果对生命科学领域能提供更多的贡献。

此外,静宜大学资讯传播工程学系洪哲伦教授也於会场分享使用GPU提升医学影像分析的效能,并且透过目前热门的深度学习技术协助医师辨识医学影像里的病灶。洪教授的静宜大学团队在此领域已经耕耘许久,拥有多篇研究论文发表,更与台中荣总、中国医药大学、台北医学院合作进行相关的合作计画。洪教授指出台湾在这个领域非常有优势,未来希??能有更多的学者投入相关的研究,共同提升台湾在医学AI应用的竞争力。

图说: AI深度学习研讨会讲师,(左起)丽台科技产品经理林威延,长庚大学资讯工程学系??教授林俊渊,静宜大学资讯传播工程学系教授洪哲伦,丽台科技董事长暨总经理卢昆山,工业技术研究院资讯通讯研究所??组长曾德伦,丽台科技专案技术经理刘家豪。

關鍵字: 深度學習  工业4.0  医学影像  生物影像分析  丽台  长庚大学 
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