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IBM与群环共建AI模拟平台 缩短深度学习时间
 

【CTIMES / SMARTAUTO ABC_1 报导】    2017年12月20日 星期三

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随着科技精进,今年已有许多AI应用於生活上,为能完善台湾AI生态系,并协助各产业能应用AI基础架构,IBM与群环科技合作开发PowerAI深度学习平台框架,提供AI解决方案的模拟测试,协助客户能快速将AI应用注入产业知识及企业资料,并使深度学习框架与神经网路训练时间从336小时缩短至7小时,让企业即时掌握AI竞争力。

总经理李正屹说明AI学习模型的应用。
总经理李正屹说明AI学习模型的应用。

台湾IBM硬体系统事业部总经理李正屹表示,「IBM看见今年从制造业、金融业到医疗业等客户,皆积极思考如何布局认知转型策略。」

群环科技产规事业群??总经理郑碧芬指出,「2017年台湾对AI需求明显增长,然而多数企业仍在思考如何使用AI技术,加上人才的稀缺。这便成为群环科技与IBM致力推动AI平台模拟机制的初衷,让企业可依不同产业对於深度学习模型的需求,结合企业内部数据於系统上测试,快速体验AI所带来的效益。」

IBM 资深资讯顾问吴志峰也在现场为我们展示AI应用,一种是物件侦测模型训练,如判断猫、狗、人脸,技术人员仅需一小时就能学会软体操作,提供物件(至少一千个样本)并建立资料库,在达到统计上的收敛後,就代表完成模型训练,并可即时测试判定。

另一个项目则是影像侦测识别,得以将物件分类,步骤雷同。而影响AI学习的时间,跟影像大小,叁数调整有关。

IBM发表针对AI工作负载而设计POWER9伺服器,有助於加速AI应用的建置。同时,为了降低企业使用AI的门槛,提高神经网路模型的开发效率,近日也发表IBM Deep Learning Impact,在开发和优化神经网路的过程中提供完整的生命周期管理,也提供11个产业相关模型给企业用户,其中包含超叁调优,可以提高5-10%的准确度,并进行平行化训练,现已经可以做到85%的加速比,帮助客户快速收敛做出一个好的模型。

传统制造业是以人工建模的影像分析方法进行良率筛检,侦测各种复杂的缺陷,然而却容易造成大量误检与漏检。对此,企业可改采深度神经网络辨识,以IBM PowerAI深度学习平台为例,利用AI分析生产线上各类操作历史资料,并建构复合模型进行自动缺陷预测,也针对产线上的影响叁数进行分析,找出影响因子的相关性,进而优化产线叁数,达到良率筛检及产能的提升,同时也降低不必要的设备支出并极大化产品利润。

随着医学持续进步,许多医疗单位面临人工处理大量影像资料,而缺乏效率的困境,并表示未来一年内将有人工智慧专案规划的需求。因此,为加速台湾智慧医疗发展,IBM致力於透过由PowerAI打造的认知系统,经过专业医疗机构训练後,能协助医师进行肺部肿瘤与乳癌检测,快速判读X光片的钙化与病变,准确率已达75%。

未来的应用将囊括各行各业,例如银行卡识别、癌细胞转移、视频即时分析、商品摆放、人脸比对、用户行为分析、良品率预测、期货外汇价格预测等,这皆仰赖DL技术的突破。

關鍵字: IBM 
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