AI趋势周报第94期：台湾首家医疗AI新创获美国FDA核准，30秒判读脑中风AI上市

重点新闻(0719～0725)

  Deep01     医疗影像判读    智慧医疗  

全台首家AI医疗新创获美国FDA认证，30秒判读脑中风AI上市

专攻医疗影像AI服务的台湾新创Deep01，其产品DeepCT于7月10日正式通过美国食品药物管理局（FDA）认证，不仅是台湾第一家获FDA认证的医疗AI新创，也是亚太区第一家。DeepCT是利用深度学习开发的脑出血侦测平台，可在30秒内侦测病患脑部CT影像是否有脑出血病灶，并能圈出出血位置，不仅加速医生判读时间，也能加速病患脑出血或中风的后续医疗处置时间。目前，DeepCT的准确率达95％，其平台可整合云端或院内服务器。而通过认证后，Deeo01已获得一家医院客户，未来也将进一步打入中国市场，还有因老龄化导致心脑血管疾病好发的日本、韩国，以及急诊尚未完上的印尼、越南。

马斯克     Neuralink     BMI  

直播秀BIM系统，马斯克要让人脑接电脑

特斯拉和SpaceX的创办人马斯克日前揭露旗下新创Neuralink进展，在直播中展示了脑机界面（BMI）系统，由感测器、超细合成线和植入器组成，目的是要植入人脑、连结神经元，来进行资料传输，首先要让瘫痪的病人能借此控制手机、电脑，终极目标是要让人拥有AI般的运算能力。

BMI的合成线宽4至6微米，比头发还细。这些线上有着电极，可接收或将大脑神经元的讯息传输到感测器，以连结外部的数位世界。这些线还搭配了植入器，每分钟可植入6根合成线。在实验中，Neuralink已将96根合成线植入灵长类大脑，其中有一只猴子以能借此控制电脑。Neuralink目前正开发一组芯片BMI系统，马斯克预计明年将开始进行人体实验，借由植入人脑，来与耳后小型接收器传输讯息。（详全文）

  英特尔     神经型态系统    Pohoiki Beach  

英特尔发表新神经型态系统，能模拟800万个神经元

英特尔发布Pohoiki Beach神经型态系统，结合了64个自家研发的第一代神经型态研究芯片Loihi，共拥有800万个神经元，处理资料的速度比CPU快上1,000倍。

Loihi芯片目前发展到第五代，已应用于AMPRO义肢控制和iCub机器人电子皮肤的触觉感知等专案。除了高运算速度外，低功耗也是Loihi芯片的一大特性，能以低于GPU 109倍的功耗完成即时深度学习基准测试，即便将神经网络扩展50倍，Loihi也只会多用30％的电力，并维持即时效能，与之相比的物联网装置硬件，则必须使用500％的电力，且已经无法提供即时的结果。英特尔计划，今年还会扩展Pohoiki Beach架构，发表更大的Loihi系统：Pohoiki Springs，预计提供1亿个神经元，要为神经型态工作负载提供超前的运算能力。（详全文）

  工研院   智慧工厂       自动化  

迈向全自动化！工研院助飞轮大厂打造智慧数位工厂

工研院要助飞轮健身车大厂期美科技，用4年在台南打造3千坪的智慧数位工厂，要建立智慧化生产模式，导入智慧产线监测系统，即时监测生产数据以提升产品良率。

工研院智慧机械科技中心首席执行官陈来胜表示，智慧数位工厂将引进台中智慧制造试营运场域相关技术，像是智慧制造管理系统、弹性模组化生产线、自动仓储系统、智慧机上盒（VMX）、无人搬运车、智慧监控系统等技术，让期美从拿到工单到最终产品产出，全产线都能达到自动化与智慧化目标，不必再依靠人工手抄报表、人工机器操作、人工排程甚至人工物料搬运与组装，增加效率与资料正确性。（详全文）

  东京奥运   中暑预警    人脸辨识 

东京奥运倒数一年！日本警政将大力引进AI强化会场安全

距离东京奥运还有一年，日本-、东京警视厅不断与科技公司合作，要部署AI系统来提高安全、减少不必要的人流和车流。首先是东京警视厅和Panasonic联手打造的人群预测系统，利用警车镜头下的人群影片，上传至云端分析，并即时预测未来人群动向。这套预测系统也能揪出可疑的行为和物品，比如逆向或是在限制区域活动的人、车。此外，人群预测系统还可用来管理交通，保持行车顺畅。

再来是将在奥运入口闸门采用NEC人脸辨识系统，并搭配证件刷卡，来辨识30多万名参与者，包括1万2千名运动选手、随行人员、志工等。在安全方面，则由日本安防公司ALSOK的巡逻机器人来负责。这些机器人配有摄影机和AI系统，不只能辨识危险物品，还会主动寻找可疑人士，比如要是有人微微抽搐、脸部涨红等紧张特征，就会通知保安人员查看。最后则是中暑预警系统，由日本Yahoo利用当地资料和热指数（WBGT），来预测和降低每125平方米的中暑风险。

Deep TabNine   开发   写程式 

开发者福音，Deep TabNine程式码预测模型可自动补上程式码

加拿大滑铁卢大学学生Jacob Jackson开发一套深度学习模型Deep TabNine，可预测开发者接下来要输入的程式码并自动输入，就像Google搜寻的搜寻建议一样。Deep TabNine以OpenAI开发的大型Transformer语言模型GPT-2为基础，用了GitHub上200万笔资料来训练，让Deep TabNine模型能从文件的自然语言名称，来推导函数名称、参数和回传类型。

Deep TabNine能根据开发者写程式的习惯，在建议框中显示程式码输入建议，要是出现与过去专案相似的程式码，Deep TabNine也会在建议框中显示address。Deep TabNine支援23种程式语言、5种程式码编辑器，此外，也提供云端服务版本，来达到低延迟效果。（详全文）

IBM    资料交换    DAX  

IBM推出资料交换服务DAX促进开放资料与AI发展

IBM在OSCON 2019大会上推出了线上资料交换中心DAX（Data Asset eXchange），供开发者和资料科学家免费使用开放资料授权的资料集，以训练机器学习模型。IBM表示，DAX上发布的资料集，都尽可能采用Linux基金会社群资料授权协议（CDLA）的开放资料授权框架，让资料能够共享与协作，而DAX也提供IBM Research资料集，供用户使用。IBM将定期更新DAX上的资料集，旗下的IBM Cloud和AI服务也会整合DAX，让用户使用DAX上的资料集。（详全文）

AI Academy     疾病预测      智慧医疗  

台湾人工智能学校8月将开设北、中、南智慧医疗专班

台湾人工智能学校首席运营官蔡明顺表示，8月开始将于北、中、南分校开设智慧医疗专班，是为台湾医疗从业人员设计的密集课程，除了培育人才，未来也将链接产学资源、推广技术、顾问辅导等，来协助医疗业导入AI。

过去，台湾人工智能学校已于智慧医疗领域小有成绩，像是南部分校与长庚、奇美、义大等医院合作，将AI用来预测败血症、肺炎和失智症。而与中国附医，则运用AI来预测洗肾风险，只要输入病患超音波影像，就能分析第一年内测量的肾功能指标变化，预测病患未来末期洗肾与罹患急性冠状动脉症候群的风险，台湾人工智能学校表示，这是全球首度提出的杰出成果。（详全文）

花旗银行     汇款侦测      机器学习  

台湾花旗银行靠AI揪出异常付款

有鉴于跨境交易越趋复杂，台湾花旗银行日前推出花旗汇款智能侦测服务，与全球90国同步，利用AI来协助客户辨别异常付款。该服务由位于都柏林的花旗创新实验室开发，利用机器学习来学习客户行为，协助客户自动调整管控账户，也能监测付款行为，在付款前要是发现异常，就会启动分析和办识，通知客户。要是检测正常，该系统也会帮客户更顺畅地处理付款。目前，花旗与AI即时风险管理厂商Feedzai合作，正整合Feedzai的交易监控平台。

图片来源／Nerualink、Tokyo 2020、Intel、TabNine

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资料来源：iThome整理，2019年7月