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臺灣AI雲助盾心挑戰百倍運算 提升人工智慧安控實力



〔新網記者歸鴻亭台北報導〕  人工智慧應用爆發,也為安防偵測帶來另一個全新的層次。過去影像監控強調的是高解析度,現在加入人工智慧深度學習,追求的不只看得清楚,更要看得懂。專攻智能安全監控的新創公司盾心科技(Umbo CV),為更精進AI視覺核心演算法,與國家實驗研究院高速網路與計算中心合作,將以臺灣AI雲(Taiwan Computing Cloud, TWCC)為後盾,協助其達成5年百倍的目標,將影像運算數從70億次擴增至7,000億次,挑戰系統自動通報時幾近於零的誤報率,讓鏡頭不只是看見,還能精準地辨識畫面中的物體及行為;並增進可偵測距離,使攝影機能應用在更廣大視野的場域。

 盾心科技擁有自我學習與分析能力的影像辨識技術,並運用在安控攝影機上,教導攝影機判斷畫面中的物體與異常行為,以在事件發生第一時間進行通報。目前盾心科技具人工智能的安控系統,能將傳統攝影機83%的誤報率,降到1%以下,在特定情境下準確度改善100倍以上,讓每次禁區闖入都能精準地被偵測並發出警告。

 每個安控攝影機鏡頭背後,都是數十億以上畫面所訓練出的人工智慧,未來盾心科技希望擴增AI資料量到7,000億次,讓偵測更精確、辨識更多物體及增進可偵測範圍,並更進一步再降低誤報率;TWCC除協助其核心演算法運算,並將協助每支攝影機自主學習的模型升級。目前透過 TWCC 提供的「開發型容器服務」  與「高速運算服務運行多節點訓練」,能將自我學習的模型訓練時間大幅縮減 70%,原本168小時的運算時間,縮短至48小時內即可完成模型開發,讓人工智慧軟體學得更快、更準確、更智慧。

 國研院國網中心主任史曉斌表示,資料量是AI的糧食,安控產業的龐大影像資料量,便是TWCC善加發揮與應用的絕佳時機。TWCC具有大記憶體容量及高速跨節點運算服務,能為大資料量的安控產業,提升研究效能和速度。透過影像辨識在安控的應用,超級電腦還能守護生活的安全。

 盾心科技共同創辦人柯智文指出,盾心科技的AI視覺是有溫度的人工智慧。根據英國的研究,一名保全只能監控12個攝影機以下;若保全緊盯超過2個以上監視螢幕,只要20分鐘後就會因視覺疲勞而對95%的螢幕活動失去反應。盾心科技期望透過「人」與「動作」的精準偵測,讓智能AI達到真正的守護。

 未來,盾心科技背後的機器學習系統將與 TWCC 做深度整合,自動化地分派機器學習訓練的工作給TWCC,透過快速的運算來讓盾心科技的學習型人工智慧軟體能夠學得更快、發展得更強大。讓科學家在 TWCC 高速的回饋下,能夠在短時間內做完實驗以驗證假設、加速學習速度,以設計出更為高效、精準而能符合客戶需求的模型。

頻道:資訊科技 分類:虛擬網路
採訪:歸鴻亭 發稿日期:2019/10/1 下午 02:08:07
關鍵字:AI雲,人工智慧,國研院網中心,史曉斌
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