107年度中央政府科技研發績效彙編

專題分析 107 年度中央政府科技研發績效彙編 67 體製程與晶片系統關鍵技術研發；另以主軸式、產學合作的方式培育智慧終端技術所 需之半導體製程、晶片設計與系統架構設計高階研發人才，提供產業與社會發展需求。 ( 五 ) 舉辦科技大擂台：以擂台賽方式設定重大挑戰課題，帶動刺激更多民眾親近與認識 AI 的應用領域，同時建立可供機器學習訓練的數據庫。 三、科研亮點成果 ( 一 ) 技術研發 科技部建立 AI 創新研究中心，並以 AI 與智慧影像車流分析，即時掌握各路口車流量，大幅 減少行車時間；建立阿茲海默症及肌少症診斷模型、開發全自動化腦齡預測系統，協助年長者社 交心智活動；以虛擬工具機模擬平台進行機台狀態預診，使工具機有更好的加工性能。 推動智慧終端半導體製程與晶片系統研發計畫，共補助 20 群研究團隊，約 800 位碩 ( 博 ) 士生參與執行，針對前瞻感測元件、電路與系統，下世代記憶體設計，感知運算與人工智慧晶片， 物聯網系統與安全，無人載具與 AR/VR 應用之元件、電路與系統，新興半導體製程、材料與元 件等六大關鍵技術進行尖端研發。 經濟部 107 年度在技術研發領域的亮點成果說明如下： 1. 兼具高準確度與速度之電腦視覺瑕疵檢測技術：研發 DFB-Net(Deeply-Fused　Branchy Networks) 與 OPMC-Net(One-Pass Multi-Crop Networks)，具有多個較小但結構完整 的分支網路架構，針對真假瑕疵辨識，能提高辨識準確度並減少執行時間，分類演 算法正確率達 99.56% 且推論速度僅需 8.81ms，為目前實際產業應用之拔尖技術。 相較現有國外商用深度學習檢測軟體 ( 如：SuaKIT) 與深度學習公開演算法 ( 如： DenseNet-161)，能同時滿足製造業對高準確度與速度的需求。 2. 兼具抽象化與記憶力之深度學習文字客服問答技術：研發整合深層 ( 強調抽象化 ) 與淺 層 ( 強調記憶性 ) 不同特性的深度學習網路架構 (Heterogeneous Network)，能因應不 同問句特性，提高客服問答準確度，以電商領域資料驗證，問答準確度達 85% 以上。 已導入金融、物流、電商等多種產業，自動回答 80%線上客服問題，達成替代進口 ( 如： 取代中國小 i 機器人 )，提高國產技術市占率 20%。 3. 建立全球首套臺灣駕駛環境自動駕駛深度學習影像辨識資料庫 (FORMOSA dataset) 與 多重感測融合關鍵自主技術：針對臺灣環境建立標記並篩選過的訓練資料，並發展有 效率的訓練資料標記技術與軟體，FORMOSA dataset 已蒐集 10,000 公里之影像與標記