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【109年 解決方案】 以晶片驅動AI,汎思數據以小成本提升算力百倍

小小一顆晶片,能夠驅動AI演算法速度近百倍,汎思數據團隊致力於軟硬體整合,提供包括金融產業、智慧醫療及智慧製造等領域以小成本、高效率方式導入AI,快速進行數位轉型。

這幾年,人工智慧喊得震天價響,然而,落地應用受限於高昂的成本,而「算力」的提升是AI應用瓶頸突破的關鍵,汎思數據客製化晶片設計與解決方案可以提升處理效能及有效降低成本,讓AI落地應用於金融、醫療及製造業等領域,變得容易而可行。

公司核心服務為高效能硬體加速平台(FPGA)

汎思數據成立於2018年10月,創始團隊來自於清大、交大與台北大學,現有員工11人,其中,晶片設計總監劉文凱來自於IC設計公司-慧榮科技,帶領5人IC設計團隊,耗費1年多時間研發高效能硬體加速平台(FPGA),成為公司核心服務。

汎思數據整合軟硬體研發高效能硬體加速平台(FPGA)

▲汎思數據整合軟硬體研發高效能硬體加速平台(FPGA)

「AI要落地,面對的是成本與現實處理狀況的考量,若購買NIDIA GPU的標準組合,價格不斐,若能透過客製化做硬體調校,產生符合使用的專屬組合,成本將可獲得大幅度的降低。」汎思數據總經理廖彥欽表示,更進一步指出,現階段的AI新創大多僅有軟體工程師,缺乏硬體工程師,汎思數據擅長處理數據及軟硬體整合,有優秀的團隊,可有效率處理數據問題,並針對客戶的需求開發軟硬體解決方案。

金融市場詭譎多變,以此次新冠病毒(COVID-19)肺炎為例,造成全球股災,並受到程式交易影響,美股史無前例出現10年內實施四次鎔斷,也讓投資人的風險意識大幅提升。

嫻熟金融交易的汎思數據共同創辦人鄭宗宜表示,在股票、期貨、權證等金融市場,「速度」往往是決勝的關鍵,也就是說,在市場上賺錢或賠錢,往往決勝點在於速度。一般傳統的股票交易流程為金融交易資料從網路流到主機,透過搓合軟體進行運算,這種方式是以毫米級計算,平均20毫秒(ms,10-3 秒))完成一筆交易。系統處理交易速度則是以奈秒等級(ns,10-9秒)計算,透過高效能硬體加速平台(FPGA),每筆金融搓合交易只需千奈秒時間即可完成,差異是相當巨大的,這些微的秒差,可能造成數以億計的交易損益,也是券商自營商最大的競爭力之所在。

汎思數據在金融領域的服務對象分別是證券商的自營部門、新種金融商品的交易部門及高頻交易者(或散戶交易大戶)。在證券市場上,行情震盪是大量數據下的結果。如果系統是奈秒等級的速度,讓你迅速看到交易資訊,比別人多了0.1秒,在別人還沒有看到交易行情時做了交易決策。

服務領域鎖定金融科技與智慧製造

銀行信用卡的風險控制系統一樣可以運用AI整合加速,這比較像是監管科技的領域。建立一套AI模型,可以有效識別信用卡的風險交易,在很短時間給予回應,就能提升網路交易的安全性及流暢度。

在AI信用卡的風控系統運用AI加速,也透過軟體整合加速。交易盛行,詐騙多,比較像是監理科技的領域。透過建立一套AI模型,可以有效識別信用卡的風險交易,在很短時間給予回應,就能提升網路交易的安全性及流暢度。包括金融交易、信用卡風險識別,都是透過晶片將交易資料分析與風險控管系統直接加速運算的結果。

金融交易資訊加速方案

▲金融交易資訊加速方案

現階段許多金融業者均有自行設置的IT部門,其中不乏資料科學家、大數據分析人員及AI演算法工程師等,汎思數據在金融領域的優勢何在?鄭宗宜指出,金融業的IT部門多屬於「用」IT的人,而非「開發」IT的人,況且,懂IC設計的專業人員成本很高,金融業不需要自己養IC設計團隊,專業分工十分明確,汎思只要開發模型供金融業界接即可。

基於個人隱私及資安考量,金融資料比較敏感,往往不輕易取得相關資料,汎思數據藉由進駐金融科技創新園區(FinTechSpace),在資策會的協助下,申請數位沙盒所提供的即時交易資料及企業歷年財報資訊、歷年交易資料,藉此將資料分群,進行分析、建模、回測,對異常交易及風險控管等提出AI風險預警等解決方案。

除了金融科技外,汎思數據也專注在智慧製造的AI應用,如以影像辨識方式研發智慧影像讀表,可以協助業者降低更換設備成本,精準度也相對較高。

在客製化晶片設計、數據分析及軟硬體整合的過程中,汎思數位遭到到數據及人才取得不易的問題,在數據方面,現階段藉由介接數位沙盒的方式,透過金融科技創新園區所提供的資源,來建立AI模型;在人才方面,則建立精實的核心團隊,不斷累積經驗,並建立堅實的創業文化,以迎戰需求不斷成長的市場。

圖由左至右分別為:共同創辦人鄭宗宜、總經理廖彥欽及晶片設計總監劉文凱

▲圖由左至右分別為:共同創辦人鄭宗宜、總經理廖彥欽及晶片設計總監劉文凱

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AI缺陷智能化檢測-降低製程耗能智慧監控解決方案

AI缺陷智能化檢測-降低製程耗能智慧監控解決方案 當一片貼片陶瓷基板上有超過2萬顆貼片電阻,應該要如何快速檢測答案是用AI來檢測。 在當前科技迅速發展的時代,雷科自豪地宣布其雷射加工技術的顯著進步,這一突破得益於人工智慧AI領域的創新應用,雷科致力於將先進的AI技術整合至雷射加工機中,於2019年與合作廠商共同開發出全球第一台結合AI技術的雷射加工機,並以此為基礎上進一步在2023年打造了首台結合AOIAILASER的陶瓷載板檢測機。 智慧陶瓷載板檢測機 藉由AI與機器學習的導入,加上樣本大數據的累積,在系統愈變愈聰明的狀況下,使產品良率在一年內提升5、將檢測速度由原本2分鐘片大幅降低至20秒片、大幅降低了檢測成本、在前段有效率檢出與雷射標示後,可降低後段製程上的浪費,減少整體場域碳排、並可自動產出詳細檢驗報告,以進行數據分析與優化,有助於提升設備產能、降低人為疏漏,使雷科的設備產品更具價值、強化我國電機電子產業之國際競爭優勢。 雷科股份有限公司Laser Tek成立於1988年,並於2002年正式掛牌成為上櫃公司,成立迄今已成為具指標性之SMD電子包裝材料、SMT檢測設備、雷射設備等全球性銷售通路服務及設計製造商之一。 雷科總經理擁有20多年雷射整合經驗,他觀察到被動元件客戶每個月產能可超過10億顆SMD元件,但伴隨著SMD元件尺寸持續微型化發展,其生產製造時之瑕疵檢測作業變得更加困難,一片陶瓷基板上動輒上千上萬顆元件,元件尺寸越小,印刷雷射加工位置更加微小,檢測難度就越大,而更容易出現偏差,因此生產檢查成為相當重要的一環。 R-SMD生產檢查流程 AOI良率過殺問題,靠AI來把關 而AOI檢查機是普遍且成熟的機種,但市面上的高精度AOI運作方式是以單次拍攝小圖移動拼接成大圖,精度雖高但檢查時間較久,小尺寸SMD元件更易受環境干擾,如:光照和振動等容易造成誤判;因此AOI僅能以抽檢方式估算良率,且抽檢良率差的元件也並非單獨去除,而是連同良品整個剔除;人力複檢不但成本提高,每個人的檢查標準又無法統一,最終導致的結果,是平均會發生約2-5的產品未被檢出不良品而流入後段製程,即約每月至少2,000萬顆不良品之SMD元件,因未能在初期被檢測出,而造成後續各段製程中,不良品上依然會有印刷、加工檢查等流程,無論是油墨耗材及能源的浪費,增添了成本負擔,更因此加速設備磨損、使設備運作壽命簡短,而每一階段的浪費,皆會增加場域製程的碳排放量,不利於企業的碳足跡盤查。 0402修阻後樣品照片範例 傳統AOI 自動光學檢查的高誤判率也是業者面臨的一大生產痛點,在被動元件產業對於良率「寧可錯殺一百,不可放過一人」的高標準要求,往往會把 AOI 參數設定極高規格,導致設備異常敏感。當數據參數設定過於嚴苛時,易造成高誤判率。例如:當被動元件的汙染髒汙與印刷層顏色相近時,AOI 過篩誤判率可能高達 7 成。 汙染髒汙與印刷層顏色相近AOI易誤判 雷科有別於其他AOI供應商,捨棄了小圖拼接或線掃描方式,有效避免圖像處理時硬體或環境造成的資料遺失與斷差,採用超大面陣感光相機搭配訂製高解析度鏡頭,透過特殊影像進行合成處理。合成的過程中,感光元件的每個像素位置上都包含了從多個不同位置捕捉到的光線資訊。通過將這些資訊結合起來,影像的解析度和細節得以提高,達到億萬級別的分辨率,配合多重自動調整光源,單次拍攝可處理涵蓋7070mm,影像解析度可高達5um,取得清晰影像,再透過Smart-AI技術進行分析篩選。 三大妙法打造快速檢測Smart -AI 雷科總經理分享,快速將AI技術導入並減少檢查運算時間,並開發Smart-AI有三大方法: 方法一、先以AOI方式快速將良品與含爭議的缺陷品進行二分法區隔,將檢測重心放在少數不良的辨識上。 方法二、自動標註平台簡化訓練問題:運用攝影機蒐集機台的資料,用自動標註取代人工標註,逐步訓練以拉高精度,問題越簡單,訓練所需資料越少。 方法三、AOI與AI雙軌並進:在智慧製造流程中,僅僅單靠AOI或AI無法畢其功於一役,必須由AOI先行,將特徵值標出,同時區分是良品或是瑕疵部分,再以AI方式進行標註與訓練。接著利用可重複串聯的加疊效應,其檢測效益更大,隨著訓練資料累積越多,AOI比例降低,AI比例逐漸提高。 修阻後物件偵測與訓練 透過三大方法逐步構建系統信賴度,並將資料進行缺陷整理分類,最終將AI判斷結果回傳到主機,以雷射加工方式在製程前端控管將真正的不良品剔除,減少不良品流入其他站別,造成重複檢測或重複加工的損耗。 智慧雷射設備第一,選擇LASERTEK就對了 由臺灣品牌雷科持續打造結合AI智慧檢測與雷射加工設備,以逐步建構由原材料、產品、檢測、雷射設備等相互相加疊而成的智慧化監控解決方案,以降低生產製程之耗能為目標,落實發展半導體 載板及元件加工等領域,產出能在低碳條件下仍可滿足終端使用者需求之設備產品,以快速且優質的產品與服務來拓展國內、外需求市場,增加本土Made in TaiwanMIT設備之全球競爭力。

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AI智慧健康預防計畫

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讓會議紀錄不再曠日費時 迪威智能Meeting Ink用AI幫你記錄會議

Meeting Ink企業版同步推出中 根據最新研究顯示,一般會議後若沒有即時追蹤與複習資訊,兩小時內將遺忘約50的內容,經過多層轉述和彙報,更可能遺漏超過三分之一的關鍵資訊。會議記錄對於流程嚴謹的企業和公部門尤為重要。然而,大量會議需求下,記錄可能造成會議成果遺失及團隊負擔。看準這一市場痛點,台灣AI新創迪威智能(DeepWave)推出「Meeting Ink」mdashmdash一款結合語音、文字、和自動化AI技術的全新會議紀錄解決方案。Meeting Ink 不僅支援語音轉文字、語者辨識、逐字稿翻譯、及自動化會議重點摘要,還提供消費端和企業端的靈活服務,並於今年Q4增添即時逐字稿與翻譯功能,開創會議管理新格局。 AI技術一站式解決會議紀錄痛點 自2023年底上線以來,「Meeting Ink」已成為市場上高效、準確的會議紀錄管理解決方案。迪威智能結合其自有技術、第三方工具與微軟Azure的語音識別技術,打造出最佳的語音轉文字體驗,並附加語者辨識與分段、多語言翻譯,以及多種場景下的會議摘要功能。為了實現更廣泛的應用,Meeting Ink也提供即時應用方案,使其不僅適用於日常會議,也能滿足活動、論壇、學習課程等多樣場景。目前,Meeting Ink 支援APP和網頁雙平台,並提供企業客製方案以進一步擴展應用。 優秀的聲音識別技術和最佳使用者體驗 「Meeting Ink」在市場中的優勢在於其精確的聲音識別技術和以使用者為中心的應用設計。依靠迪威的專有技術,Meeting Ink 能將語音訊號轉換為具有語者代表性的文本內容,識別每位與會者的聲音,確保資訊被清晰區分。除此之外,會議內容可以進一步根據語者進行摘要彙整,並在迪威的優化系統加持下,生成不同場景和角色的專屬摘要模板。無論是企業高層會議、學術論壇,還是個人訪談和學習課程,Meeting Ink都可依照不同背景產生量身定制的摘要內容,為會議紀錄帶來更高效、靈活的使用體驗。 精準定位企業需求,提供全方位企業應用 洞察到未來市場需求的轉變,迪威智能推出了針對2B架構的客製化服務方案,進一步優化了Meeting Ink在企業端的應用。企業客戶可使用專業版功能並享有獨家客製設計的摘要模組,以符合特定產業的需求。迪威智能承諾定期更新AI模組,確保提供最先進的技術支援。此外,Meeting Ink的企業服務方案更強調數據安全、帳號權限管理、無上限儲存空間、多裝置兼容支援所有錄音情境等,並以市面上最低的錄音時價,為企業提供經濟高效的解決方案,讓企業可專注於核心工作,提升整體會議效率。 把握AI時代脈動,領先應用市場 根據2023年市場報告,AI應用工具在未來十年內的全球市場將從近70億美元成長至500億美元,且商業與學習工具將是市場中的關鍵角色。面對AI技術發展的快速進程,迪威智能憑藉自身技術實力與創新能力,以Meeting Ink打入國際市場,並持續為企業與個人帶來會議紀錄的革命性變革。未來,迪威將不斷優化Meeting Ink,致力於推動AI技術與人們日常工作、學習場景的緊密結合,為用戶創造更便捷、高效的工作環境。