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臺團隊研發新型類神經網路 提升影像辨識速度

左起為交大資工系助理教授吳凱強、交大電子研究所教授黃俊達、半導體射月計畫主軸召集人楊佳玲、科技部工程司司長徐碩鴻、清大資工系教授林永隆、清大資工系教授王廷基、中原大學電子工程學系教授黃世旭、中原大學資工系副教授鄭維凱。(科技部提供)
左起為交大資工系助理教授吳凱強、交大電子研究所教授黃俊達、半導體射月計畫主軸召集人楊佳玲、科技部工程司司長徐碩鴻、清大資工系教授林永隆、清大資工系教授王廷基、中原大學電子工程學系教授黃世旭、中原大學資工系副教授鄭維凱。(科技部提供)

【記者袁世鋼/臺北報導】由清華大學、交通大學、中原大學等學校的6位教授,帶領共30位研究人員組成的研究團隊,執行科技部「半導體射月計畫」感知運算與AI人工智慧晶片專案,研究智慧計算演算法、新型網路架構,研發出最適合硬體實現的新型類神經網路架構「HarDNet」,提升了1/3的影像辨識速度。

科技部為提升國內元件、電路與系統整合技術層次,配合「 5+2 產業創新計畫」及「晶片設計與半導體產業」政策,推動「智慧終端半導體製程與晶片系統研發計畫(半導體射月計畫)」,預期在前瞻半導體製程與晶片系統上,建立我國自主研發能量及培育高階人才,促進產學鏈結,提升我國半導體產業國際競爭力。

科技部表示,近年來深度學習技術在影像辨識、物件識別、特徵診斷、語音處理等廣泛應用,展現了驚人的成效,而為了使這些應用能夠普及,開發高效率的半導體就成為最為關鍵的技術。

清大資訊工程系教授林永隆表示,「HarDNet」在影像辨識、物件識別、物件追蹤、視訊語意分割等應用都有優異表現,只須2/3的運算時間,即可達到相同的準確度。而且,對於人為刻意設計輸入資料造成深度神經網路模型誤判的惡意「對抗式攻擊(adversarial attack)」軟體,也有較強的免疫力;如再加入對抗式訓練的防禦機制,偵測率可達90%以上。

研究成果已於ICCV、AAAI、ICML等頂尖會議發表多篇論文,並申請13項臺灣與美國的發明專利,部分先期研究人員將此技術技轉所成立的「創鑫智慧股份有限公司」,也獲准進入新竹科學工業園區,開發的神經網路加速器矽智財,亦獲得知名大廠採用,整合於高階智慧語音處理單晶片系統(SOC),並已經完成MPW(Multi-Project Wafer)驗證,即將進入量產。◇