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【110年 解決方案】 客製化AI模型 嘉衡科技協助客戶加速導入AI應用

新冠肺炎病毒(COVID-19)疫情之後,加速各行各業運用數位工具進行數位轉型的腳步,然而,對於企業主而言,不免要問:到底值不值得導入AI?導入之後對於企業本身產生多大的效益?事實上,現階段有許多自動化機器學習(AutoML)的平台,均可以協助企業加速導入AI化、建立AI模型,讓企業導入AI變得簡單化。

企業導入AI面臨挑戰大,自動化機器學習平台提供解方

嘉衡科技總經理梁百鋒表示,企業導入AI,面臨了人才難找、資料處理、建模時效、生產結合、技術掌握及成本效率等種種問題,然而,不是每一個環節或流程都需要導入AI技術,企業需要的是滿足業務需求的人工智慧客製化解決方案,因此AutoML是企業應用人工智慧技術的核心工具。 以往要建立100個AI模型,需要100個建模專家,運用AutoML,建100個模型,只需要幾個資料科學家。AI模型建立之後,加入企業生產流程,使得複雜的應用場景,透過高度客製化建模,就能滿足客戶的需求。

在企業導入AI的過程中,以往都高度倚賴人工智慧專家,未來則由產業專家驅動,以解決企業實際業務場景應用為成功關鍵。梁百鋒認為,有四大關鍵階段:

一、 場景選擇:判斷機器學習對於解決問題是否為正確的方式。

二、 數據準備:資料只是材料,如何選擇「對」及「有效」的資料才是關鍵。

三、 模型建立:注意模型的設計效率,多模型組合才能解決問題。

四、 生產整合:模型滿足生產的限制條件,同時基於生產條件的調適彈性。 要解決傳統人工智慧模型設計所面臨到的業務場景多、落地門檻高、落地周期長、成本高等問題,就必須利用AutoML技術打造一個自動化平台,就能有效解決人工智慧發展與落地的問題。

DarwinML 四大核心技術,協助企業從「零」開始設計模型

嘉衡科技所開發的DarwinML 是以基因演化理論為基礎的人工智慧機器學習模型自動化設計(AutoML)平台 ,DarwinML以演化的方式進行機器學習與深度學習模型的自動設計和優化,具備極佳模型生成與模型超參數優化能力,可從「零」開始自動設計模型。

DarwinML 四大核心技術分述如下:

一、模型基因庫:收入大量的演算法和基礎模組,可應用於深度學習(Deep Learning)、機器學習 (Machine Learning)、及數據特徵提取 (Feature Extraction)。

二、自動演化算法:採用了遺傳學演算法(Evolutionary Algorithm)、模型解釋性統計法和強化學習技術,在不斷的模型演化過程中,提高模型的品質。 三、完整的模型生命周期管理:利用 DarwinML 及 Darwin Inference 建立完成封閉系統的模型產生、使用、再優化的過程。

四、多節點並行運算:可基於CPU或GPU運行多節點加速運算,並可部署在企業的私有雲,保障資料安全與模型的機敏性。

DarwinML大幅縮短建模時間,效率顯著提升

▲DarwinML大幅縮短建模時間,效率顯著提升

傳統模型設計流程中,原本從資料特徵提取、模型設計、模型訓練到參數調整,由AI工程師手工建模需要耗費3-6個月時間,但運用DarwinML自動建模,可以縮短至3-7天,時間大幅縮短,效率顯著提升。 DarwinML可以全自動目標導向生成模型與規則集,模組具備自我進化能力,其核心技術包括機器/深度學習/模型基因庫、模型演化設計演算法、大資料並行計算技術等,所產生的效益包括:

一、資料整理、資料標籤、數據清洗半自動化,標籤工作量和資料量依賴降低40%。 

二、機器學習建模縮短至分鐘級,建模能力高於傳統建模5%-10%。 

三、深度學習建模縮短至小時級,建模水準與業界最優模型一致,但模型更簡單、更快速。

(本文源自於「AI Engineering線上小聚」內容精選整理)

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受到疫情所苦,大部分的人都會選擇在家中防疫,然而,對於喜歡運動的人而言,一天不上健身房運動,就會全身不舒服。透過優力勁聯Uniigym 所提供的「AR動滋動xUniigym」APP,有近1,000堂多元的運動課程任你選,專屬AI教練帶著走,隨行隨動想練就練,同時能記錄健身歷程,完整掌握自己的運動狀況。而為了鼓勵全民健身,共同抗疫,Uniigym近期也聯手中華電信,自即日起至6月底止,「AR動滋動xUniigym」APP開放全民免費使用30天,為全民防疫盡一份心。 成立於2019年的Uniigym,其創辦人暨執行長林煜傑有感於無論是健身場館、社區健身中心、學校健身教室等健身場所環境單調、課程單一、與教練的互動低,希望透過科技解決運動問題,讓運動像玩遊戲一樣有趣,就研發第一代產品-智慧化光影律動系統,獲得運動市場的青睞。 Uniigym健身產品迭代推陳出新 打造全方位運動健康平台 Uniigym致力於以智慧化光影健身課程平台為切入點,打造從線下場館到線上平台全方位健身內容體系,獲取資料流量進一步提升變現能力。 成立三年多來,Uniigym持續研發新產品,截至目前為止,已開發到第三代產品。除了光影律動健身系統Uniicube外,還有透過台灣大寬頻及凱擘大寬頻兩大系統台、電信商的機上盒A1BOX,只要打開電視,就能將客廳變成健身房的Uniihome,進化到只要打開行動裝置,結合5G高速網路,就可以隨時隨地健身的第三代Uniicell產品。接下來,Uniigym將針對企業、政府員工,推出結合鏡頭與心率裝置蒐集用戶健康資訊並提供健康管理方案的第四代Uniicare商品。 AR動滋動 x Uniigym App產品服務特色 「Uniigym是結合Netflix和任天堂的綜合體,目標是成為健身界的Netflix」希望透過Uniigym平台上多元的運動課程來降低民眾運動的門檻,並養成全民運動的好習慣,Uniigym行銷長王淑薇說明公司的強烈企圖心,並不斷往目標前進。她表示,2021年11月與中華電信聯名推出AR動滋動xUniigym APP,短短不到半年以來,下載量已達2萬次,此一APP共有包括有氧、燃脂、塑身、肌力、瑜珈、拳擊、流行舞蹈等八大類,共近1,000堂課程可供選擇。 平台內建最新的AI體態算法 隨時監控運動狀態 AR動滋動xUniigym APP具備六大功能特色,分別是: 一 明星教練健身課程,百大明星老師進駐,隨選隨練不用預約。 二 AI即時動作比對,透過手機鏡頭捕捉身體20個骨骼點,精準比對動作正確度並提供即時回饋。 三 AR健身教練,任何環境中教練陪伴在你身邊,親自帶領練習,讓健身體驗更有趣。 四 手勢遙控介面,讓你遠端遙控各種功能,操作輕鬆不費力。 五 支援螢幕投放,手機同步投放到電視、投螢幕、擴增使用情境,沈浸式運動更有感。 六 自我數據追蹤,可完整記錄健身歷程,包含運動時數、消耗卡路里及訓練課程。 AR動滋動 x Uniigym 疫起運動守護健康TAIWAN SAFE活動介紹 最重要的是,系統平台內建最新的AI體態算法,用戶運動時,同時比對用戶與健身教練的20個骨骼點,再搭配心率帶,在螢幕上即可顯示運動期間的心率變化 ,透過科技輔助運動,保護用戶自主訓練不受傷,也協助用戶的紀錄身體能耗等,有效提高運動效率,避免運動傷害狀況。 Uniigym深耕台灣 並擴展至海外市場 事實上,Uniigym的產品是依使用族群的不同迭代進化而成,其中,第二代 產品Uniihome即將家庭客廳變身為健身房,與電視系統台-台灣大寬頻及凱擘大寬頻合作,裝設機上盒點選課程菜單,共計有1,700堂,每堂3-5分鐘的課程可以點選,老少咸宜的全家歡套餐課程適合家中阿公阿嬤、父母及小朋友,可隨不同族群自由選擇適合自己的運動菜單。 AR動滋動 x Uniigym App 產品體驗情境示意圖 後疫情時代的健康生活型態中,在家運動已經成為一種潮流,Uniigym互動體感健身課程,提供消費者方便經濟,隨時隨地可以運動的健康處方,不需要添購運動器材或是花費高額的課程費用,打開手機就能享受專屬的AI健身教練親身指導,提高運動的意願與頻率,對於全民樂活扮演重要的功能。 Uniigym提供線上線下結合的人工智慧雲端互動體感科技服務,搭配家中和各類運動空間,以最低進入門檻讓消費者隨時隨地享受兼具專業與休息娛樂的健身體驗,創新商業模式已獲得台灣知名上市公司南緯實業、岱宇國際等企業青睞投資,並與知名國際體育企業法商迪卡儂合作。 除了深耕台灣市場外,Uniiigym也積極走向國際市場,包括新加坡、泰國及中國,其中,預計今年2022年中會將產品上架至新加坡電信集團Singtel,讓新加坡華人及廣大海外用戶也能享受新的互動體感健身課程。 未來,Uniigym也會推出提供企業、政府員工居家的健康管理方案,即員工在運動期間,系統透過鏡頭或心率裝置蒐集用戶的健康資料,透過分析,整合,將數據與健康醫療串接在一起,達到預防醫學的目標。 Uniigym創辦人暨執行長林煜傑

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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 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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近年來,人工智慧 Artificial Intelligence,簡稱 AI 已逐漸改變各行各業的運作模式,不過,絕大部分的工作仍然是由人類完成,AI 則扮演輔助的角色,因而出現了「AI Copilot」一詞,代表「由 AI 驅動的工具或助理」,旨在協助使用者完成各種任務,提高生產力和效率。 AI Copilot 的概念源自於「副駕駛」這個角色,在飛行中,副駕駛協助主駕駛員完成各項任務,確保飛行安全與效率。其實,工業革命的「機器」就開始有 Copilot 的影子,各種機器在不同領域中扮演「Copilot」的角色,輔助人類完成繁重的體力和重複性工作,大幅提升工廠生產效率,推動經濟快速發展。 隨著運算設備的進步、機器學習、深度學習、影像辨識等技術的突破,AI Copilot 的概念逐漸成形。AI Copilot 的發展標誌著從「機器輔助提升到智慧輔助的轉變」。早期的機器人只能完成預設的重複性工作,而現在的 AI Copilot 則能夠學習和適應新的環境與任務,並在實際應用中不斷優化自身表現。這一轉變不僅改變了人機交互的方式,也為各產業帶來了深遠的影響。 AI Copilot 的應用範圍涵蓋了各個行業,包括:金融、醫療、製造、教育、零售hellip等等,無處不在。 AI Copilot 於零售業的應用:AI 影像辨識結帳 在零售業,AI Copilot 的應用已經開始展現具體成果。 以 Viscovery 的 AI 影像辨識結帳系統為例,這套系統即為 AI Copilot 模式的一種,輔助店員加速結帳,或者輔助消費者簡化自助結帳流程。 nbsp 一般的結帳方式需要店員逐一掃描商品條碼,若是無條碼的商品,如:麵包、餐點,則需店員花時間先用肉眼確認品項,再一個個輸入到 POS 結帳系統中。根據一家連鎖麵包店實測,資深店員從「肉眼辨識」到「輸入一盤 6 顆麵包的商品資訊到結帳系統」的過程,就要 22 秒的時間,新進店員需要的時間可能更多。另外,根據一家日本麵包店業者分享,培訓員工認識、熟悉商品需要 1 至 2 個月的時間。 nbsp 現在有了 AI 影像辨識技術,店員可以把「辨識商品」的步驟交給 AI,由 AI 扮演 Copilot 的角色,1 秒內迅速辨識品項,加快結帳,整體節省 50 的結帳時間,優化顧客購物體驗。而培訓員工辨認麵包的時間成本,也能因此有效縮短。 nbsp 即便是帶有條碼的商品,AI 也可以在一秒內快速辨識多個品項,相比逐個掃條碼的方式,效率更高 nbsp 而有 AI 影像辨識「輔助」的自助結帳系統,則能夠讓消費者在沒有店員幫助的情況下,順利完成購物,省去刷條碼或在螢幕上查找品項的麻煩,提升購物體驗,在缺工、找不到店員的時代,也幫助店家降低營運成本。 nbsp AI 快速辨識多件結帳商品只要一秒鐘 圖片來源:Viscovery 近來,致力研發 AI 影像辨識結帳方案的新創在各國嶄露頭角,目前已知最輕量化的解決方案就在台灣,只要在結帳櫃檯安裝一支 Viscovery 的鏡頭與一台搭載 Viscovery AI 影像辨識軟體的平板,即可與店家既有的 POS 結帳系統串接,馬上啟用。 整合方式多元,有隨插即用的作法,也有與店家 POS 整合的 API 串接方案。 Viscovery AI 影像辨識系統可與店家現有的 POS 系統無痛整合 圖片來源:Viscovery AI 影像辨識結帳的導入實例 目前 Viscovery AI 影像辨識系統已導入台灣連鎖烘焙店、新加坡中式麵店、日本仙台百貨公司商辦超商 micormarket、日本麵包店與蛋糕店hellip等等。超過 700 萬筆交易筆數,都是透過這套 AI 系統完成,辨識超過 4000 萬件商品。這些使用案例展示了 Viscovery AI 影像辨識系統在零售行業的廣泛應用,未來將持續深耕、探索零售及餐飲運用 Vision AI 的各種可能。 nbsp Viscovery AI 影像辨識系統已導入日本、新加坡、台灣,使用於麵包店、蛋糕店、餐廳、便利商店等多個場域 圖片來源:Viscovery