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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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台灣軟體科技實力媲美國際 Golface智慧服務促高球轉型

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【解決方案】AI電眼取代人眼 慧演智能運用AI幫製造業做品管
AI電眼取代人眼 慧演智能運用AI幫製造業做品管

因應製造業少量多樣的客戶需求,亟待可以找到從雲端到終端的AI解決方案。慧演智能提供軟硬整合解決方案-BailAI影像檢測解決方案,來協助傳統製造業提升製程效率及產品品質,達到轉型的初步目標。 政府宣示2017年為台灣「AI元年」之後,台灣AI新創公司如春筍般林立,成立於2018年的慧演智能即鎖定智慧製造,提供AI影像分析與流程優化的平台,以深度學習的方式檢測產品的瑕疵和組裝的步驟異常,協助企業建置從終端到雲端的基礎設施,讓工廠生產端可以自動化監控,以提升製程的效率和品質。 熟悉產線品管流程 以AI影像檢測作為創業主軸 慧演智能創辦人暨執行長劉雅雯年紀輕輕,在大學畢業之後即進入製造業,在硬碟零件的塑膠射出製程擔任品管職務,「當時已經在產線上,對於生產機台的產線流程相當熟悉」,她之後轉換跑道擔任行銷企劃、接著又擔任過AI產品經理,在時機成熟之後,劉雅雯決定創業,以製造業的AI影像辨識作為創業主軸。 「企業的困難在於缺乏AI開發團隊,即使有了AI團隊,開發專案要花很多時間,至少6-12個月」深諳市場痛點的劉雅雯表示,平台要解決的問題是提供傳統製造業不需要程式開發背景的員工,也可以自行打造AI模型的平台,從遠端協助產線的故障排除及後續的系統維護作業,來幫助企業節省開發時間及人力成本。 BailAI影像檢測平台使用場景 面對市場上提供AI影像辨識的競爭對手非常多,慧演智能的技術優勢何在劉雅雯表示,現階段許多企業備有AOI光學檢測設備,但AOI光學檢測在應用上的瓶頸是,只能用於產線速度快、數量多的瑕疵檢測,而每回檢測或生產都要重新調整參數。而根據她對產業的了解,受限於AOI設備動輒上百萬元台幣起跳,大部分中小型傳統製造業,並不具備雄厚的財力,但他們又想要做自動化檢測,這就是慧演智能的機會。 劉雅雯接著表示,傳統製造業不可能養一個包括AI工程師、資料工程師、雲端架構師、終端架構工程師等專業人才的技術團隊,而慧演智能擅長於軟硬體整合,企業透過BailAI影像檢測平台,就能輕鬆解決產線上的檢測問題。換言之,客戶只需提供影像或樣品,交由慧演智能訓練模型、部署模型及系統整合,即可輕鬆使用AI技術進行產線流程優化及監測。 參加AI新銳選拔賽 組裝行為影像辨識辨識率達9成以上 舉例而言,某家連接器廠商,技術團隊只有1-2位AI工程師。主要解決的問題是,大部分作業員都在產線上,而品管及高階主管在遠端,公司欲透過遠端監控方式掌握產線實際情況。慧演智能透過工業相機拍攝產線畫面,並將AI影像分析傳送到遠端,主管及品管人員可以透過螢幕來觀察產線組裝有無錯誤,如連接器頭跟線路有沒有接好等問題。 慧演智能的AI影像檢測架在微軟的Azure雲端平台上進行作業,也會透過終端設備,如NVIDIA的邊緣運算設備放置於檢測站周邊,透過雲端到終端的整合解決方案,協助傳統製造業提升產線效能與及早發現問題。現階段慧演智能的客群包括航空、電子周邊、連接器及金屬等相關產業。 組裝產線人體行為辨識組裝流程解決方案,準確率達9成以上 為了實證技術深度,慧演智能參加經濟部工業局2021年AI新銳選拔賽活動,為光寶科技提供「組裝產線人體行為辨識組裝流程」解決方案,透過相機及AI影像辨識的方式辨識產線作業員的有效工時及無效工時,也就是透過影像辨識手的姿勢及位置,來判斷作業員的組裝行為,其精準率可達9成以上。 劉雅雯補充說明,由於電子零組件組裝工序較複雜,多以人力為主,無法以機械手臂取代,因此慧演智能在光寶的組裝站裡,用鏡頭拍下作業員組裝的流程,再針對影片進行演算法的訓練、校正,最終訓練出的模型能直接判斷組裝過程是否出現任何錯誤,以改善整體流程。 導入BailAI影像檢測平台 專案開發時間可望縮短至1個月 成立三年多以來,慧演智能累積不少專案經驗,希望能將專案經驗產品化,劉雅雯指出,將於今2022年完成BailAI影像檢測試用版,客戶可依檢測物件的精細度選擇工業相機、視訊相機,甚至於X光來擷取影像,再透過平台做影像自動標記,慧演智能會提供符合場域的AI應用模型,供客戶使用,也可以在雲端終端做推論,便於製造業上線使用。包括金屬產業、工業電腦的金屬機殼、連接器、電子周邊,機械零件,皆可利用平台進行瑕疵檢測及物件辨識。 現階段慧演智能將持續提升技術能力,累積客戶的經驗完成產品化,同時加速AI檢測落地應用,中期將建置終端雲端基礎設施,將企業AI專案開發時間從6-12個月縮短至1個月,降低企業使用時間及使用門檻。長期目標將鎖定台商聚集較多的東南亞市場,將軟硬整合AI解決方案拓展到海外市場,擴大營運規模。