2016年11月19日 星期六

神奇磁性油墨可印出自癒電子產品

  • 2016年11月17日
  • Elizabeth Montalbano
研究人員開發出磁性油墨,可用於製造自癒電池、電化學感測器以及可嵌入衣物中的簡單紡織電路…
為了開發續航力更長的電子產品,研究人員一直在積極尋找各種方法,最近有些研究更進一步轉向開發自癒材料,期望為電子產品與電池打造新元件。這些材料(通常是聚合物)能修復細微的裂痕或破損,從而讓更多易於隨時間磨損的裝置不至於損壞。
美國加州大學聖地亞哥分校(UCSD)的工程師們針對這個問題採取了略微不同的研究途徑。他們開發出一種磁性油墨,用於製造可印刷的自癒電子產品,包括電池、電化學感測器以及可穿戴的紡織電路。
該計劃的研究人員Amay Bandodkar表示,「最近的研究持續專注於開發耐變形的可伸縮印刷裝置。然而,即使是這種可伸縮裝置,當應力超過極限時也會斷裂。考慮到這些問題,我們決定發展更通用的路徑——開發具有自我修復能力的可印刷油墨,使其能以低成本的方式合成,還能易於調整以因應廣泛的印刷裝置應用。」Amay Bandodkar已經在UCSD取得博士學位,目前是西北大學(Northwestern University)的博士後研究員。

美國加州大學聖地亞哥分校(UCSD)的研究人員開發出一種磁性油墨,可用於製造自癒電池、電化學感測器、穿戴式裝置以及紡織電路等。 (來源:University of California San Diego)
Bandodkar表示, UCSD研究團隊從可印刷電子的角度展開研究,他們在這方面的投入已逾十年了。這讓他們有機會探索具有較以往方案(材料取向)性能更佳的解決方案。
「我們想要開發出一種能夠實現快速、自主且不影響環境的破損自癒法,即使這一裂縫只有毫米大小,」他說,「以往的研究大多都無法擁有這種自癒的特性。而當我們探索不同的研究路徑後,我們歸納出採用永久磁性微粒開發自癒可印刷油墨的方法。」
正是這些永久磁性釹合金微粒賦予電子產品自癒能力,他說。這種磁性油墨還包括用於實現有利於電化學性能的碳,以及有助於將磁性顆粒和碳結合在一起的聚合物粘合劑。他並補充說,其他元件也可以根據應用需要添加於油墨中。
在進行實驗時,研究團隊使用這種磁性油墨來開發自癒電池、化學感測器以及嵌入T恤的簡單電路。他們發現,當這些物品發生破損後,可以在大約50毫秒(ms)或0.05秒內恢復,明顯較以往的的自癒解決方案更快速得多。
「當可印刷的裝置損壞時,損壞的部份開始表現出個別磁鐵的特性,迅速地彼此吸引,使其得以重新連接並修復損壞部份,」Bandodkar解釋說。「這種微粒的強磁性使得系統具有自癒能力,即使損壞的寬度長達3mm也沒問題。」
Bandodkar說,因機械損壞導致的裝置故障極其常見,例如穿戴式裝置與軟性電子以及植入式裝置等,在這些應用中,這一類的自癒系統具有巨大的潛力。
UCSD的研究團隊計劃持續研究這種磁性油墨,進一步提高其自癒能力,同時也將為各種不同的應用開發一連串採用不同活性材料的油墨。

石墨烯電池問世 新材料之王效能驚人

石墨烯電池問世 新材料之王效能驚人

2016-11-19 01:47:56 經濟日報 記者 戴瑞芬

 圖/中新社、網路

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被譽為「新材料之王」、「超級心臟」的石墨烯,全球首款石墨烯電池產品「烯王」9月8日中國上市。「烯王」充電寶(行動電源)容量為4800mAh,完成充電只需15分鐘,耗時僅是普通充電產品的24分之一。
石墨烯是華為總裁任正非口中「顛覆矽時代,最快十年至20年內將爆發一場技術革命」的新材料。
一直以來,石墨烯都被認為是假設性結構,只能在實驗室人工製造,石墨烯重大發現還因此獲得了2010年諾貝爾物理學獎。
石墨烯是由單層碳原子構成的六角形蜂巢晶格的平面二維材料,理論厚度僅為0.34奈米,是最薄、最強韌、導電導熱性最好的奈米材料,可廣泛應用於微電子、物理、能源材料、化學、生物醫藥、航空航太、環保等領域。
智慧手機製造加入石墨烯後,觸控螢幕將更薄、更輕,同時又不易碎;充電只要幾秒鐘;應用在電腦處理器,運轉速度可提高數百倍。
然而,石墨烯在實驗室中,是直接從石墨中剝離而來,但這種原始辦法不可能用於大規模工業生產。近年來,科技界應用化學氣相沉積法(CVD)、溶劑剝離法、液相氧化還原法等製備出了石墨烯,但在品質、成本、產率等方面各有優劣。
大陸已經開發出石墨烯應用產品。包括新三板上市的聖泉集團,推出石墨烯複合纖維製成的襪子和內衣。號稱具有啟動免疫細胞、防護紫外線、改善微循環、抗菌抑菌、增溫增陽等特性,還可以除臭。
不過,真正代表工業化的石墨烯電池,卻千呼萬喚,姍姍來遲。清華能源互聯網研究員劉冠偉指出,石墨烯電池的技術只有在理論上能夠提高充放電速率,而對於容量提升基本沒有任何說明,「噱頭大於實用價值」。不過他依然相信,隨著產業化進程的加快,概念也有可能會變為現實。
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值得注意的是,大陸能源產業東旭光電正式發布全球首款石墨烯電池「烯王」行動電源及適配器。東旭光電副總經理王忠輝透露,「烯王」的技術核心就在於採用了4節18650型石墨烯基鋰離子電池。在石墨烯基鋰離子電池中,由純度99%以上的單層石墨烯包覆的磷酸鐵鋰正極材料,加快導電性,使得行動電源可以實現快速充電。18650型是一種電池的規格,是電子產品中常用的鋰電池,常在筆記型電腦的電池中作為電芯使用。電動車特斯拉的電池板就使用了7,000多節18650型鋰離子電池。只是,目前「烯王」只能快速充電,卻無法實現快速放電。此外,因為石墨烯的生產成本較高,「烯王」定價人民幣399元也比其他充電寶產品市場售價平均在人民幣100元以下要高。不過,因為石墨烯電池充放電的次數可達3,500次,以平均每天充電一次,至少可以用十年,是普通行動電源壽命的好幾倍。
石墨烯被寫進「十三五」規劃的新材料,石墨烯產業將打造成新材料產業發展的先導性產業,到2020年產業規模將突破人民幣百億,引領下一新世代科技產業發展

2016年11月16日 星期三

Silicon Labs推出感測器至雲端開發套件

Silicon Labs推出感測器至雲端開發套件
2016/11/17-鄭斐文  


透過多種感測和連接選項簡化連接到雲端的開發裝置並且無需RF專業知識。
Silicon Labs(NASDAQ : SLAB)推出完整的感測器至雲端開發套件,提供所需的全部硬體和軟體資源協助開發人員建構物聯網(IoT)領域中電池供電的無線感測節點。

Silicon Labs功能齊全的Thunderboard Sense「創意開發套件」開發板包括6個感測器、用於多重協定雲端連接的Wireless Gecko SoC、用於OTA(over-the-air)更新的8MB外部Flash以及用於簡化程式設計和偵錯的SEGGER J-Link。

連同Thunderboard Sense供貨的包括Silicon Labs可立即使用、連網雲端的IoT行動應用程式(mobile app),使其可輕鬆收集和查看大量即時感測資料,以利獲得基於雲端的分析和商業情報。

用戶可從Apple Store和Google Play下載Thunderboard行動應用程式;從GitHub獲取原始程式碼。了解健康和健身穿戴式裝置、家庭和工業自動化、機動化設備、資產追蹤等智慧感測器節點應用開發有多簡易。

根據ON World的IoT市場調查顯示,無線感測器節點年出貨量預估將從2016年的6.8億台成長到2021年的25億台,短距離無線技術(例如ZigBee、Thread、Bluetooth和Wi-Fi)將連接大多數節點至雲端。

而Thunderboard Sense和Thunderboard React此類功能齊全、易於使用的開發套件,將使不同技術等級的開發人員都能輕鬆為家庭、辦公室、智慧城市、智慧電網、交通、農業和資產追蹤等領域打造各種連接至雲端之無線感測產品。

做為Silicon Labs Thunderboard系列產品的最新開發套件,Thunderboard Sense透過感測、處理和可選擇的連接技術,使電池供電的感測器節點連接至雲端,進而簡化了IoT設計。內建感測器可測量如動作、光和環境條件等數據,隨後將這些數據無線傳輸至雲端。相關數據也透過直覺式的Android或iOS行動應用程式顯示於開發人員的行動裝置上,以用於資料匯聚和雲端分析的資料。

Silicon Labs IoT開發者體驗部總監Raman Sharma表示,Thunderboard Sense的設計旨在啟發開發人員建構從感測器節點至雲端的創新點對點IoT解決方案。Thunderboard Sense能夠協助開發人員實現IoT中的一切構想,使其可迅速的從概念驗證過渡到最終產品,並且透過一流的雲端分析軟體和商業智慧平台開發出各種無線感測應用。

Thunderboard Sense內建的節能元件使開發人員能夠創建由小型鈕扣電池供電的無線感測器節點。Silicon Labs提供優化的韌體和行動應用程式以節約能耗,內建感測器和LED可根據應用程式的需求選擇開啟或關閉。

開發人員可運用USB Micro-B線和內建J-Link調試器對Thunderboard Sense進行程式設計。USB虛擬COM埠提供串列連接到目標應用程式。Silicon Labs的Simplicity Studio工具支援Thunderboard Sense,開發板支援套件(BSP)也使用戶在應用開發中擁有領先優勢。藉由Thunderboard Sense,開發人員無需RF設計經驗就能夠開發無線感測器節點應用。

使用USB線將電路板連接到筆記型電腦後,開發人員可以透過Silicon Labs簡易的Simplicity Studio工具、免費的行動應用程式和IoT範例在幾分鐘內建構出現實可行的應用


免裝電池的低速巴士已經上路




試想一台像蜥蜴般的電動車輛在陽光下甦醒,只能載運8個乘客而且速度跟步行差不多...
在中國已經有業者開始銷售不必裝電池、自己會產生動力的小型巴士,這種車輛配備了先進的硒化銅銦鎵(copper indium gallium diselenide,CIGS)太陽能面板,以及超省電的牽引馬達;試想一台像蜥蜴般的電動車輛在陽光下甦醒,只能載運8個乘客而且速度跟步行差不多──雖然感覺有點好笑,卻預示了未來,任何新科技的第一次亮相總是如此。
在市場研究機構IDTechEx對電動巴士產業的十年預測報告中,還指出了許多其他有趣的車輛:在烈日當空的非洲烏干達(Uganda)烈日下,有大型的純電動巴士在車頂上加裝了太陽能板並從中取得大部分能量;中國正在進行一種車體橫越整個路面、下方架高可讓其他車輛通過的「立體快巴」測試,該種巴士的下一個版本就將配備號稱能產生20kW電量的太陽能板,並能搭載上千乘客。
20161115 bus NT02P1
預期到2050年,全球有八成人口將居住在城市,私家車輛將會被禁駛;而到2030年,因為自動駕駛計程車或巴士取代了大多數私家車輛,全球汽車數量將達到高峰。城市管理者越來越傾向於透過將停車場變更用途,或是徵收「塞車稅」,來阻擋人們自己開車上路。
自動駕駛巴士也很有趣,這種車輛的硬體將會很快商業化,並帶動大規模的軟體與系統業務;舉例來說,一種混合計程車-巴士的車輛平常可能行駛固定路線,但在需要時能透過語音指令變身為真正的計程車,讓行動不便的人能到達他們想去之目的地。
巴士的結構正隨著過去被製作為固定型態零組件、現正被結構性電子(structural electronics)取代的電氣/機械與電子技術而改變;車頂是太陽能板,儀表板則內含支援智慧功能的儀器。美國電動巴士業者Proterra利用輕量化的複合車身材料以拉長行駛距離,中國電動車業者比亞迪(BYD)則是用兩個近輪馬達(near-wheel motors)來節省車體空間,還有美國新創公司Nicola Motors正在測試在於大型電動巴士使用6個輪內馬達的配置。
免接觸式快速充電技術準備登場,採用間歇性架空饋電系統(overhead catenary)充電的長途卡車正在三個國家進行測試;上述技術也可望應用於純電動巴士,使其不需要面對搭載大型電池會有的安全、成本與生命週期問題。
另外,摩擦生電(triboelectric)或是介電彈性體(dielectric elastomer)能量採集技術,則可望從巴士的車胎取得kW等級能量;支援能量採集的懸吊系統測試顯示,這種方案能取得10kW電力為電動車電池充電、延長行駛距離,同時也能提供優異的懸吊性能,搭巴士不會像是在暴風雨肆虐的海中小船上搖搖晃晃!

2016年11月15日 星期二

模仿遊戲:機器人的視覺、觸覺、聽覺、嗅覺如何運作?




我們想讓你知道的是
一群靠著高超技術,年年在各項國際大型機器人競賽中獲獎連連的大學團隊,他們不僅做出了令人驚豔的機器人,更將這個技術應用在各種可以造福人類的領域中。




文:周彥彤、楊谷洋(協力指導) 



機器人的視覺

人類對於環境資訊的接受與了解,有90%以上是透過視覺,跟其他感官相比,重要許多。能「看」讓我們可以做到更多事情,對機器人也是一樣。
靈魂之窗
人類的眼睛是怎麼看到外面的世界?眼睛可以說是個非常精密的光學系統。外界的光穿過眼睛,到達位在眼睛後面的視網膜,形成清楚的影像,視覺神經再把訊息傳遞到大腦,大腦再把這些訊息轉變成視覺,於是我們就能看,並且透過過去的學習與經驗知道看到了什麼。視覺對我們的行動有很大的影響,只要試著把你的眼睛矇起來,就能發現再簡單的動作都變得困難。對機器人來說也是一樣。
把人類識別影像的機能,用來讓機器人可以看到的機制叫做機器視覺(Machine Vision),這是一個模擬人類眼睛運作方式的系統。比擬人類眼睛的部分是攝影機或照相機,負責攝取外面的影像,接著把影像傳遞到電腦裡,再由電腦進行分析、辨識,機器人就可以知道形狀、距離、是立體或者平面、明暗跟色調,機器人將這些辨識好的資訊記在腦海中,下一次,同樣的物品出現時就能一眼看出,不用再次進行複雜的分析了。
眼見為憑
有了視覺系統的機器人,能力就會變高許多。因為可以看,機器人在執行任務時就更加精密,像是前面所提到的,具有視覺的機械手臂能做到「手、眼、力」的協調,進行更複雜的工作,對手的動作跟出力都能掌握得更好。
當機器人可以看的時候,透過視覺掃描所處的環境,就知道環境裡所有物品的位置,加上程式的幫忙,規劃出行走的路徑,隨時能避開障礙物。機器人就可以走出人類所規畫好的環境,邁向更複雜廣闊的世界。機器人的視覺也可附加其他辨識系統,功能更強大。例如人臉辨識系統,機器人就能分辨客人是誰,甚至分析臉上表情來判斷對方的情緒,順利跟人類互動。
我有透視眼
機器視覺還可以做到許多人眼比不上的功能。這讓機器人可以替代人類去進行許多危險或者複雜的工作,例如視野範圍比人類大很多,能進行大範圍的掃描,收集更多資訊。可在黑暗、強光、高溫等人眼不適合運作的環境中工作,而且工時很長,不會疲勞。機器人的視覺還可以開外掛,加裝其他功能,例如附加紅外線或者顏色濾鏡等功能的視覺感測器,就能看出產品上人眼看不出來的很細微的瑕疵,甚至分析飲料等物品裡的成分。
透過高速視覺系統,機器人可以應付高速移動的物體,當面對投手高速投過來的球,加裝了這種系統的機器人會清楚的看到球運動的軌跡,輕輕鬆鬆的把球給打出去。研究者把各種需要的功能附加上去,讓機器人變成名符其實的透視眼。機器視覺不只應用在機器人身上,更涵蓋了文件辨識、醫學工程、航太遙測等及其他需要視覺的行為上,是應用非常廣泛,相當重要的科技。



機器人的觸覺

觸覺其實是由很多感覺混和在一起的,所以我們碰觸到一個東西時,會同時感受到軟硬、冷熱、粗細等各種感覺。當機器人也能擁有觸覺的時候,甚至可以帶人類碰觸到未知的世界。
感觸有多深?
人體的觸覺主要是透過皮膚運作,你會感覺到冷熱、作用在身體上的力氣大小、知道自己碰到什麼東西等等,都是透過皮膚裡跟神經系統相連接的偵測器,稱作觸覺受器。我們一整天無時不刻都在使用觸覺,甚至睡覺的時候也是,所以觸覺是一個非常重要的感覺。其中手的部位的觸覺受器最多,一個指尖上大約有300多個受器,讓我們用雙手就能完成許多高難度的事情。
當研究人員想要賦予機器人觸覺時,首先想到的是能不能也給機器人跟人類一樣的皮膚,讓機器人全身都有觸感?也就是製作出所謂的電子皮膚。電子皮膚上安裝有感測器,並且布滿了電子線路,感測器會偵測皮膚所受到的壓力、溫度等等,透過電路把感測到的資訊回傳到機器人的電腦,機器人就能藉由「觸覺」作出反應。不過這是一個很昂貴的點子,小小一片皮膚就造價不斐,況且有些機器人並不需要全身都擁有觸覺,只要某個部位具有觸覺感測器就能讓能它們很強大了。
一指神功
生產現場的機械手臂如果沒有觸覺,只是靠設定好的力量來拿東西時,能拿起來的物品就很有限。為了讓機械手臂可以自動偵測抓起物品時的狀態,研究人員在手臂的指尖上加裝了觸覺感測器。這類觸覺感測器是為了生產環境中的特殊功能而設計,所以不必一定要模仿人類的觸覺,能夠偵測的範圍包含了手腕及手指,基本上具有兩種感覺:一是觸感,能讓機器人判斷接觸到的物體形狀、質地。
二是力感,力感又分成:壓覺,要在物品上施加多大的力氣;力覺,判斷手指與手腕要從什麼地方施力;滑動覺,偵測掌握物品的狀況,讓東西不會滑落的感覺。透過用這樣的觸覺感測器,機器人不僅會選花生,還可以幫忙撿雞蛋而不會捏破。
觸覺感應
裝設在機器人身上的觸覺感測器,不只能提供機器人自主偵測的資訊,透過觸覺的交互感應,甚至可以讓人類透過機器人傳回來的觸覺,擴大人類的觸控感知範圍。這類的觸覺設備是透過一個能夠接收機器人回傳觸覺的操控器或者手套等,感覺到機器人碰到的物品的觸覺,讓操控的人好像真正碰觸到那個物品一樣。
這樣的設備可以運用在醫療上,當醫生把小機器人放進人體裡,透過遠端操控,就可以讓機器人幫忙開刀,甚至不用把人體開腸破肚。利用這樣的技術,也能讓機器人在水下、太空中或者各種複雜環境中工作,儘管操作的人沒有在現場,依然可以身歷其境,漂亮完成任務。



機器人的聽覺

聽覺與說話是人類進行溝通時最重要的兩個管道,未來機器人如果進入人類社會中,要與人互動,聽話跟說話將是不可少的功能。
聽話
我們的耳朵聽到聲音,是因為說話時產生的聲波傳到耳中的鼓膜,再進入耳中的迷路,再由迷路中的耳蝸裡的聽覺細胞將聲音解碼,把訊息傳遞到腦部之後,就聽見了,並且能知道聽到什麼,包含可以分辨人說話的內容,以及不是語音的其他聲音,像是鈴聲、汽車聲、風聲等等。當在吵雜的環境、多人同時說話的情況下,也能正確的分辨出自己想要聽的聲音。
要做到具備人耳功能的聽覺感測,在技術上還是很難實現,研究人員希望賦予機器人聽覺最主要的目的是能辨識人類的語音,然後進行互動。這時候就要給予機器人耳朵——由一組麥克風組成的裝置,當機器人聽到聲音時,會把臉或者身體轉向聲音來源,追蹤說話者與音源。收集來的聲音,經過聽覺感測器進行分析,再加上語音辨識系統,最後在大腦中的資料庫裡找出對應的行動指令,機器人就能會完成你下達的指示。具有高級聽覺辨識系統的機器人,甚至能同時辨識三個人說話的內容,而不會混淆。
除了分辨人說話的內容之外,現在有些機器人也會分辨環境的聲音,例如辨識馬達轉動的聲音,確認是否正常運轉等,也可以輔助其他感測器讓機器人對環境的掌握力更高。甚至聽音樂跟著節奏一起跳舞也難不倒機器人了。
說話
現在,透過特定軟體,機器跟人對話已經不是新鮮事了。當機器人要理解人類說話的內容,並作出正確的回應時,在它的大腦中要先建立一套相關的資料庫,來應對當聽到什麼樣的句子,該怎麼答話。例如蘋果手機裡的SIRI軟體,因為被定位為助理軟體,所以具備了助理這個範圍裡的相關知識,還有搜尋功能,才能報氣象,找餐廳。為了跟人對話,機器人要做許多的學習,除了日常的應對,還得要有一些專業知識,才能跟不同背景的人談話。
但機器人的回話總是有個機器腔,冷冰冰的讓人很難聊下去。如何能說得不像機器,則是相當大的考驗。研究人員也在機器人的答話上下了功夫,現在已經有機器人講話時會帶有情緒,並且會根據談話現場的氣氛進行調整,甚至還會學習了解人類的個性,以及應對的方式。
跟人類對話的功能,讓機器人特別是在服務、家事與陪伴照護等領域,有更好的發展,以後當你在餐廳點菜、請人來居家服務時,來為你服務的有可能都是機器人喔。



機器人的嗅覺

嗅覺能讓我們聞到空氣中的各種氣味,嗅覺比人類靈敏的生物,靠嗅覺來找食物、偵測敵人,甚至用嗅覺來溝通。而機器人的嗅覺,聞起來到底是什麼味道呢?
讓我聞一聞
視覺感測器捕捉光來成像,聽覺感測器收集聲波來分析,觸覺感測器則是感受外界物理現象(壓力、溫度等)來作出判斷,那麼讓我們聞到各種氣味的嗅覺又是透過什麼方式運作的呢?事實上,氣味是由化學分子所組成,像是尿味就是來自氨氣。當鼻子吸入空氣,鼻子裡的嗅覺受器就會捕捉空氣中的化學分子,人的鼻子裡大約有一千種嗅覺受器,每一種都可以偵測一群特定的化合物,再將訊息傳送到腦中,讓你立刻知道這是什麼氣味。
裝設在機器人身上的嗅覺感測器,也是利用偵測化學成分的方法,來讓機器人分辨氣味。嗅覺感測器特別的地方是可以加強對單一化合物的感測,而且靈敏度可以比生物的嗅覺高出許多,也不會像生物受到生理影響而降低嗅覺功能。
最常見的像是偵測煙霧的感測器,會感測煙霧的濃度,當濃度過高時機器人就會示警,避免火災的發生。另外,自然界有許多生物的嗅覺靈敏度都比人類高許多,例如狗的鼻子因為很靈敏,經常協助人類進行搜救或者偵測的任務,研究人員便模仿狗的鼻子,開發出電子狗鼻用來偵測炸藥,只要有非常微量的炸藥成分,電子狗鼻都能偵測出來,並且找出氣味的來源,未來這類危險的任務就交由機器人來執行。
也有研究團隊借鏡蚊子的嗅覺機制,研發可辨識出人體汗味的感測器,能用於救災,協助尋找失蹤者。也有應用在居家照護機器人身上的嗅覺感測器,透過感測病人身上體味,判斷該採取的行動。用途非常廣泛。
酸甜苦辣, 哪一味?
機器人可以擁有嗅覺,那嘗得出味道嗎?我們能品嚐出食物的味道,是由舌頭上的味蕾來偵測唾液中的化合物,味蕾上的神經細胞裡有味覺的受體,會將品嘗到的味道傳遞到腦中,讓人知道食物的滋味。
讓機器人可以品嘗味道的味覺感測器,則是透過偵測食物的成分後轉成數據,再根據這些數據,把食物的味道量化,定義出不同味道的數據,是偏苦?還是偏酸?有毒還是無毒?是哪一種食物的味道?目前有些味覺偵測器能品嘗出酒類的味道,分辨出不同啤酒的品牌,對釀酒業對幫助很大。未來也可以應用在其他領域,例如救災時,災區的水源或剩餘的食物是否可以食用等等,幫助受困者維生,等待救援。

七大趨勢與數字,看數位科技亮點

七大趨勢與數字,看數位科技亮點

2016 邁入年尾,根據這一年來數位科技的脈動與成長,不斷推動軟體與 IT 服務營收爬升,市場研調機構 Gartner 便預測,2017 年全球企業在 IT 支出上將達 3.5 兆美金,較 2016 年的預估支出 3.4 兆美金成長 2.9%。而以下我們就來看看,專家認為哪些趨勢及數字代表著數位轉型的未來?

人工智慧與先進機器學習

到 2020 年,人工智慧市場規模將從 2014 年的 4.2 億美金增長到 50.5 億美金。從 2015 年開始,複合年均增長率(CAGR)達到 53.65%。

虛擬助理

由於網路服務和手機大量增長,2015 年北美洲占市場比重 35%。而到了 2024 年,全球智慧型虛擬助理(Intelligent Virtual Assistant,IVA)市場規模預計高達 122.8 億美金。全球複合年均增長率在接下來 8 年內為 38%。

智慧物聯

2018 年,將有 60 億互聯的物件需要人工智慧平台支援。物聯網市場規模也預計將從 2016 年的 1,570.5 億美金增長至 2021 年的 6,617.4 億美金,複合年均增長率 33.3%。

AR/VR

AR/VR 硬體銷售在全球收入將成長超過 50%,軟體部分也將從 2016 年開始每年成長 200% 以上。全球市場營收將從 2016 年的 52 億美金增至 2020 年的 1,620 億美金,複合年均增長率高達 181.3%。

區塊鏈與分佈式帳本

全球區塊鏈技術市場將從 2016 年的 2.1 億美金增長到 2021 年 23 億美金,複合年均增長率 61.5%。

語音系統

由於智慧裝置的需求及盛行,語音使用者介面到了 2020 年將會帶來 6,000 億美金商機。在 2016 年企業使用占了市場 17%,但隨著消費者使用的語音助理大肆擴張,到 2020 年企業比重將只剩下 13%。

自適應資安結構

各物件物件量上物聯網後將會面臨層出不窮的資安威脅,到 2021 年資安市場規模將從目前的 35.3 億美金來到 70.7 億美金。複合年均增長率 14.9%。
看完專家預測的七大趨勢與數字,2017 年之後的數位世界在你心中是有了個底,還是你其實早就有截然不同的看法呢?歡迎填寫以下《2017 個人/企業科技大趨勢》問卷,讓我們了解你的意見,還有 Fitbit Charge 2 智慧手環、Fitbit Alta 智慧手環、LG Pocket Photo PD239 相印機與 TiinLab UT331 耳機等豐富獎品等你來抽喔。

模仿遊戲:機器人的視覺、觸覺、聽覺、嗅覺如何運作?



我們想讓你知道的是
一群靠著高超技術,年年在各項國際大型機器人競賽中獲獎連連的大學團隊,他們不僅做出了令人驚豔的機器人,更將這個技術應用在各種可以造福人類的領域中。



文:周彥彤、楊谷洋(協力指導) 


機器人的視覺

人類對於環境資訊的接受與了解,有90%以上是透過視覺,跟其他感官相比,重要許多。能「看」讓我們可以做到更多事情,對機器人也是一樣。
靈魂之窗
人類的眼睛是怎麼看到外面的世界?眼睛可以說是個非常精密的光學系統。外界的光穿過眼睛,到達位在眼睛後面的視網膜,形成清楚的影像,視覺神經再把訊息傳遞到大腦,大腦再把這些訊息轉變成視覺,於是我們就能看,並且透過過去的學習與經驗知道看到了什麼。視覺對我們的行動有很大的影響,只要試著把你的眼睛矇起來,就能發現再簡單的動作都變得困難。對機器人來說也是一樣。
把人類識別影像的機能,用來讓機器人可以看到的機制叫做機器視覺(Machine Vision),這是一個模擬人類眼睛運作方式的系統。比擬人類眼睛的部分是攝影機或照相機,負責攝取外面的影像,接著把影像傳遞到電腦裡,再由電腦進行分析、辨識,機器人就可以知道形狀、距離、是立體或者平面、明暗跟色調,機器人將這些辨識好的資訊記在腦海中,下一次,同樣的物品出現時就能一眼看出,不用再次進行複雜的分析了。
眼見為憑
有了視覺系統的機器人,能力就會變高許多。因為可以看,機器人在執行任務時就更加精密,像是前面所提到的,具有視覺的機械手臂能做到「手、眼、力」的協調,進行更複雜的工作,對手的動作跟出力都能掌握得更好。
當機器人可以看的時候,透過視覺掃描所處的環境,就知道環境裡所有物品的位置,加上程式的幫忙,規劃出行走的路徑,隨時能避開障礙物。機器人就可以走出人類所規畫好的環境,邁向更複雜廣闊的世界。機器人的視覺也可附加其他辨識系統,功能更強大。例如人臉辨識系統,機器人就能分辨客人是誰,甚至分析臉上表情來判斷對方的情緒,順利跟人類互動。
我有透視眼
機器視覺還可以做到許多人眼比不上的功能。這讓機器人可以替代人類去進行許多危險或者複雜的工作,例如視野範圍比人類大很多,能進行大範圍的掃描,收集更多資訊。可在黑暗、強光、高溫等人眼不適合運作的環境中工作,而且工時很長,不會疲勞。機器人的視覺還可以開外掛,加裝其他功能,例如附加紅外線或者顏色濾鏡等功能的視覺感測器,就能看出產品上人眼看不出來的很細微的瑕疵,甚至分析飲料等物品裡的成分。
透過高速視覺系統,機器人可以應付高速移動的物體,當面對投手高速投過來的球,加裝了這種系統的機器人會清楚的看到球運動的軌跡,輕輕鬆鬆的把球給打出去。研究者把各種需要的功能附加上去,讓機器人變成名符其實的透視眼。機器視覺不只應用在機器人身上,更涵蓋了文件辨識、醫學工程、航太遙測等及其他需要視覺的行為上,是應用非常廣泛,相當重要的科技。


機器人的觸覺

觸覺其實是由很多感覺混和在一起的,所以我們碰觸到一個東西時,會同時感受到軟硬、冷熱、粗細等各種感覺。當機器人也能擁有觸覺的時候,甚至可以帶人類碰觸到未知的世界。
感觸有多深?
人體的觸覺主要是透過皮膚運作,你會感覺到冷熱、作用在身體上的力氣大小、知道自己碰到什麼東西等等,都是透過皮膚裡跟神經系統相連接的偵測器,稱作觸覺受器。我們一整天無時不刻都在使用觸覺,甚至睡覺的時候也是,所以觸覺是一個非常重要的感覺。其中手的部位的觸覺受器最多,一個指尖上大約有300多個受器,讓我們用雙手就能完成許多高難度的事情。
當研究人員想要賦予機器人觸覺時,首先想到的是能不能也給機器人跟人類一樣的皮膚,讓機器人全身都有觸感?也就是製作出所謂的電子皮膚。電子皮膚上安裝有感測器,並且布滿了電子線路,感測器會偵測皮膚所受到的壓力、溫度等等,透過電路把感測到的資訊回傳到機器人的電腦,機器人就能藉由「觸覺」作出反應。不過這是一個很昂貴的點子,小小一片皮膚就造價不斐,況且有些機器人並不需要全身都擁有觸覺,只要某個部位具有觸覺感測器就能讓能它們很強大了。
一指神功
生產現場的機械手臂如果沒有觸覺,只是靠設定好的力量來拿東西時,能拿起來的物品就很有限。為了讓機械手臂可以自動偵測抓起物品時的狀態,研究人員在手臂的指尖上加裝了觸覺感測器。這類觸覺感測器是為了生產環境中的特殊功能而設計,所以不必一定要模仿人類的觸覺,能夠偵測的範圍包含了手腕及手指,基本上具有兩種感覺:一是觸感,能讓機器人判斷接觸到的物體形狀、質地。
二是力感,力感又分成:壓覺,要在物品上施加多大的力氣;力覺,判斷手指與手腕要從什麼地方施力;滑動覺,偵測掌握物品的狀況,讓東西不會滑落的感覺。透過用這樣的觸覺感測器,機器人不僅會選花生,還可以幫忙撿雞蛋而不會捏破。
觸覺感應
裝設在機器人身上的觸覺感測器,不只能提供機器人自主偵測的資訊,透過觸覺的交互感應,甚至可以讓人類透過機器人傳回來的觸覺,擴大人類的觸控感知範圍。這類的觸覺設備是透過一個能夠接收機器人回傳觸覺的操控器或者手套等,感覺到機器人碰到的物品的觸覺,讓操控的人好像真正碰觸到那個物品一樣。
這樣的設備可以運用在醫療上,當醫生把小機器人放進人體裡,透過遠端操控,就可以讓機器人幫忙開刀,甚至不用把人體開腸破肚。利用這樣的技術,也能讓機器人在水下、太空中或者各種複雜環境中工作,儘管操作的人沒有在現場,依然可以身歷其境,漂亮完成任務。


機器人的聽覺

聽覺與說話是人類進行溝通時最重要的兩個管道,未來機器人如果進入人類社會中,要與人互動,聽話跟說話將是不可少的功能。
聽話
我們的耳朵聽到聲音,是因為說話時產生的聲波傳到耳中的鼓膜,再進入耳中的迷路,再由迷路中的耳蝸裡的聽覺細胞將聲音解碼,把訊息傳遞到腦部之後,就聽見了,並且能知道聽到什麼,包含可以分辨人說話的內容,以及不是語音的其他聲音,像是鈴聲、汽車聲、風聲等等。當在吵雜的環境、多人同時說話的情況下,也能正確的分辨出自己想要聽的聲音。
要做到具備人耳功能的聽覺感測,在技術上還是很難實現,研究人員希望賦予機器人聽覺最主要的目的是能辨識人類的語音,然後進行互動。這時候就要給予機器人耳朵——由一組麥克風組成的裝置,當機器人聽到聲音時,會把臉或者身體轉向聲音來源,追蹤說話者與音源。收集來的聲音,經過聽覺感測器進行分析,再加上語音辨識系統,最後在大腦中的資料庫裡找出對應的行動指令,機器人就能會完成你下達的指示。具有高級聽覺辨識系統的機器人,甚至能同時辨識三個人說話的內容,而不會混淆。
除了分辨人說話的內容之外,現在有些機器人也會分辨環境的聲音,例如辨識馬達轉動的聲音,確認是否正常運轉等,也可以輔助其他感測器讓機器人對環境的掌握力更高。甚至聽音樂跟著節奏一起跳舞也難不倒機器人了。
說話
現在,透過特定軟體,機器跟人對話已經不是新鮮事了。當機器人要理解人類說話的內容,並作出正確的回應時,在它的大腦中要先建立一套相關的資料庫,來應對當聽到什麼樣的句子,該怎麼答話。例如蘋果手機裡的SIRI軟體,因為被定位為助理軟體,所以具備了助理這個範圍裡的相關知識,還有搜尋功能,才能報氣象,找餐廳。為了跟人對話,機器人要做許多的學習,除了日常的應對,還得要有一些專業知識,才能跟不同背景的人談話。
但機器人的回話總是有個機器腔,冷冰冰的讓人很難聊下去。如何能說得不像機器,則是相當大的考驗。研究人員也在機器人的答話上下了功夫,現在已經有機器人講話時會帶有情緒,並且會根據談話現場的氣氛進行調整,甚至還會學習了解人類的個性,以及應對的方式。
跟人類對話的功能,讓機器人特別是在服務、家事與陪伴照護等領域,有更好的發展,以後當你在餐廳點菜、請人來居家服務時,來為你服務的有可能都是機器人喔。


機器人的嗅覺

嗅覺能讓我們聞到空氣中的各種氣味,嗅覺比人類靈敏的生物,靠嗅覺來找食物、偵測敵人,甚至用嗅覺來溝通。而機器人的嗅覺,聞起來到底是什麼味道呢?
讓我聞一聞
視覺感測器捕捉光來成像,聽覺感測器收集聲波來分析,觸覺感測器則是感受外界物理現象(壓力、溫度等)來作出判斷,那麼讓我們聞到各種氣味的嗅覺又是透過什麼方式運作的呢?事實上,氣味是由化學分子所組成,像是尿味就是來自氨氣。當鼻子吸入空氣,鼻子裡的嗅覺受器就會捕捉空氣中的化學分子,人的鼻子裡大約有一千種嗅覺受器,每一種都可以偵測一群特定的化合物,再將訊息傳送到腦中,讓你立刻知道這是什麼氣味。
裝設在機器人身上的嗅覺感測器,也是利用偵測化學成分的方法,來讓機器人分辨氣味。嗅覺感測器特別的地方是可以加強對單一化合物的感測,而且靈敏度可以比生物的嗅覺高出許多,也不會像生物受到生理影響而降低嗅覺功能。
最常見的像是偵測煙霧的感測器,會感測煙霧的濃度,當濃度過高時機器人就會示警,避免火災的發生。另外,自然界有許多生物的嗅覺靈敏度都比人類高許多,例如狗的鼻子因為很靈敏,經常協助人類進行搜救或者偵測的任務,研究人員便模仿狗的鼻子,開發出電子狗鼻用來偵測炸藥,只要有非常微量的炸藥成分,電子狗鼻都能偵測出來,並且找出氣味的來源,未來這類危險的任務就交由機器人來執行。
也有研究團隊借鏡蚊子的嗅覺機制,研發可辨識出人體汗味的感測器,能用於救災,協助尋找失蹤者。也有應用在居家照護機器人身上的嗅覺感測器,透過感測病人身上體味,判斷該採取的行動。用途非常廣泛。
酸甜苦辣, 哪一味?
機器人可以擁有嗅覺,那嘗得出味道嗎?我們能品嚐出食物的味道,是由舌頭上的味蕾來偵測唾液中的化合物,味蕾上的神經細胞裡有味覺的受體,會將品嘗到的味道傳遞到腦中,讓人知道食物的滋味。
讓機器人可以品嘗味道的味覺感測器,則是透過偵測食物的成分後轉成數據,再根據這些數據,把食物的味道量化,定義出不同味道的數據,是偏苦?還是偏酸?有毒還是無毒?是哪一種食物的味道?目前有些味覺偵測器能品嘗出酒類的味道,分辨出不同啤酒的品牌,對釀酒業對幫助很大。未來也可以應用在其他領域,例如救災時,災區的水源或剩餘的食物是否可以食用等等,幫助受困者維生,等待救援。

奧地利微電子的環境感測器:

奧地利微電子(ams AG)今日推出兩種新的評估套件,使設計人員能夠將小型低功率室內空氣品質(IAQ)監測電路整合入智慧手機和穿戴式裝置等可?式設備以及恒溫控制器和IP攝像頭等家用和建築自動化設備。
CCS811 和 CCS801評估套件內建相對濕度/溫度感測器,使用PC使用者軟體即可輕易進行設置和操作。
CCS811 和 CCS801評估套件內建相對濕度/溫度感測器,使用PC使用者軟體即可輕易進行設置和操作。
CCS811-LG_EK_ST 套件配備兩種奧地利微電子的環境感測器:
‧CCS811,一種氣體感測器系統晶片(SSoC),採用低功率感測技術來探測室內的揮發性有機化合物(VOCs)。CCS801-DF_EK_ST 套件使用的是一個帶有外部MCU的 CCS801 VOC 氣體感測器而非CCS811。
‧ENS210,一種相對濕度和溫度感測器IC,具有極高的精確度。
CCS811含有一個嵌入式微控制器,通過奧地利微電子的演算法將原始感測器讀數轉換成對應的總VOC(ppb)和等量的CO2(ppm)測量值。這些資料可以用於提供室內空氣品質測量值。ENS210所測得的相對濕度和溫度則可以讓系統通過補償環境中的變化來調節CCS811的數位輸出。
在與奧地利微電子演算法搭配使用後,CCS8x1 和 ENS210感測器就能為室內空氣品質監測帶來完整的解決方案,其耗電少且電路板佔用面積小,適合各種可?式應用。
新的評估套件為感測器系統的編輯和操作以及測量資料的記錄和查看提供了一種簡單的方法。每個套件配有一個帶I2C 數位介面的感測器板、一個USB轉I2C 板和一根USB 線。感測器板由一個免費的圖形化使用者介面(GUI)提供支援,可用於安裝Windows作業系統的桌上型電腦。
設計人員只需要將套件插入PC的 USB埠並下載安裝GUI軟體,幾分鐘後就可啟動CCS8x1/ENS210感測器板。在GUI中,用戶可以從三中預設操作模式中選擇一種:以1s、10s 或60s間隔進行取樣。原始感測器資料、相對濕度和溫度測量值的圖形、對應的總VOC 和 CO2 水平均會在GUI中被記錄和顯示。
奧地利微電子資深行銷經理Paul Wilson表示:「消費者對於瞭解自身所處室內空氣品質的需求與日俱增。CCS8x1 和 ENS210是一種小型且能與電池供電系統相容的室內空氣品質監測解決方案。奧地利微電子推出的這兩款新型評估套件讓設計人員能夠更加方便地對系統的操作進行建模並驗證是否能夠在預期的應用環境中提供穩定、可靠的室內空氣品質資訊。」

2016年11月14日 星期一

10 年不用換電池!美國防部打算用「零功耗」感測器挽救軍人生命


在 11 月初剛剛結束的 IEEE 年度感測器技術大會(IEEE Sensor 2016)上,美國國防部高等研究計畫署(DARPA)向大眾展示了他們的待機「零功耗」最新感測器。
據 DARPA 的計畫經理 Troy Olsson 介紹,這種「零功耗」感測器待機時並絕對的「零功耗」,而是待機時的能量耗損非常小可以忽略。之所以能做到這一點,是由於該感測器使用了先進的微機電系統(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)製程,利用超大規模積體電路的製造技術將微處理器、微傳感器、控制處理電路以及供電裝置等模組集中製造在一個單片矽基板上,形成了一個小巧、緊湊、超低功耗的整體。
此外,為了減少電能損耗,科學家們還在感測器的供電方式上做了更深度的最佳化。Troy Olsson 稱這種「零功耗」感測器能夠利用被探測訊號本身的能量來為感測器供電,例如電磁波、物理震動、超音波訊號等,DARPA 可以將這些被測訊號的能量轉化成自身工作的電能,並透過盡量簡單和低功耗的方式將探測結果回饋到接收端。例如當探測到敵方的通訊電磁波時,收發器可能只需要發送一串低功耗的「蜂鳴」信號以示警,而無需消耗大量電能發送最原始的探測數據。
Troy Olsson 介紹,視應用場景而定,「零功耗」感測器也會搭載一定容量的電池。除了做為系統最主要的能量來源之外,這些電池還能儲存太陽能板、物理震動能量收集器等裝置在感測器待機時收集到的微小能量,為更長久的待機提供支持。

雷鋒網配圖

▲ 圖為大規模部署的感測器網路,只在發送示警訊息時被喚醒。
Troy Olsson 表示:「我們希望降低感測器的功耗,使之能長期部署於戰場而不需更換電池。目前的做法是,在喚醒功耗更大的訊號處理器和收發器之前,利用訊號本身來驅動系統運行。這一做法目前看來是有效的,經科學家們的測算,憑藉這一技術製造的『零功耗』感測器配合恰當的電池技術,將能夠在戰場連續工作至少 10 年而不需要更換電池。」
目前有大量美軍在戰場上喪生,其中一個重要原因就是軍方無法依據理想的方式來部署感測器網路。Troy Olsson 舉例稱,在美軍參戰的海外地區,沿路如果有供電線路,美國國防部就能利用這些供電線路部署龐大的感測器網路,監測是否有恐怖分子挖掘道路安裝簡易爆炸裝置等危險行為。
而事實上,大多情況危險的戰區都沒有穩定可靠的供電線路,因此當前實際部署的幾乎所有感測器都要依靠電池供電,而這有可能讓更多美軍士兵的生命安全受到威脅,因為在需要替換感測器電池時,可能讓他們暴露於受伏擊的危險之中。Troy Olsson 說:「在戰鬥狀態下,我們不能只為了給雞蛋大小的感測器換一小塊電池而讓士兵們遭遇危險。」

2016年11月13日 星期日

大數據及人工智慧將會顛覆我們的生活

大數據及人工智慧將會顛覆我們的生活

在 2013 年,數據還只是處於緩慢增長的狀態,達到4.4 ZB,但emc 預計這一數字每兩年就會翻一倍,到 2020 年將會達到 44 ZB,也就是 440 億 GB 的驚人數量。
如果少了人工智慧對浩如煙海的這些數據進行整理及計算,人類必然無所適從。誠然,我們遠沒有達到強人工智慧的階段,但在弱人工智慧層面上,我們已經取得了一定的成就。Siri、Cortana、OK Google,還有 Echo,都能在短時間內對人類所提的簡單問題進行快速檢索並給出解答。
而人類也在人工智慧上嘗試走得更遠,更貼近我們的生活。例如 2015 年 9 月的 DoNotPay,這款應用軟體由 19 歲的史丹佛學生 Joshua Bowder 開發,能在 1 分鐘內處理亂收費的停車罰單。截至 6 月,這款應用軟體已經在紐約及倫敦處理了 25 萬張罰單裡的 16 萬張,成功率達到 64%。


想像一下,如果這種高效能應用軟體在健康領域,是否能拯救不少人的生命?
人工智慧與健康領域的結合能夠讓病人就診流程更加便利,醫生也能合理安排手術日程,甚至還能為醫生們在看病時提供決策建議。一名就職於 Sutter Health 的數據科學家 Andy Schuetz 表示,「雖然我不知道成熟的人工智慧演算法可能會花 2 年還是 10 年才能實現,但這一願景正在實現。」
只需環顧一下人工智慧市場的健康領域,你就會發現他所言不虛。雖然 IBM Watson 經常霸佔著 AI 健康領域的頭條,但是還有不少熟悉的名字也出現在了這個板塊中:戴爾、蘋果、日立研究院、Alchemy API、Lumiata……而這也只是以管窺豹。


目前已經有不少人工智慧在健康領域實踐的成功案例,無疑也預示著它的樂觀前景。接下來帶大家一起看看幾個比較熱門的健康領域:

資料挖掘

健康領域與人工智慧結合,最簡單的聯想自然是資料管理。收集、儲存、同構並追蹤它的來源,這些著實會對現有的健康系統帶來顛覆。Google 的 DeepMind Health 計畫對大量的就診紀錄進行挖掘,為患者提供更好更高效的健康服務體驗。雷鋒網之前也報導過 DeepMind 與英國國家醫療服務體系(NHS)進行了二度合作,將和 Moorfields 眼科醫院一同開發辨識視覺疾病的機器學習系統。

智慧診斷

雷鋒網之前提過 IBM Watson 的腫瘤治療計畫,它能夠為醫生提供基於數據支持的診療計畫。透過對病歷中結構化或非結構化的數據及報告進行整理,Watson 得以結合病人的資料及臨床專業知識,制定出病人所適合的治療計畫。

醫學影像輔助診斷

IBM 的另一個名為 Medical Sieve 的演算法就能擔任「辨識助手」的工作,對於放射科及心臟科的醫學影像圖片,它能夠在短時間內輔助分析,並給出可靠的診斷建議。這樣一來,放射科醫生只需要對一些疑難病症進行再次核查,工作壓力就會大大降低。


初創公司 Enlitic 就是利用人工智慧輔助醫學影像診斷,並藉助深度學習從海量資料中不斷獲取診斷的特徵點,並將其運用到實際診斷領域。

線上就診

如果覺得身體有些不適,是選擇去醫院看看,還是能有更簡便的方法?以 Babylon 為代表的人工智慧健康諮詢系統就能辦到這一點。系統能夠基於用戶以往的病史以及常識性的醫學資料,根據用戶與線上人工智慧系統對話時所列舉的症狀,給出初步的診斷結果和具體的應對措施。此外,系統還能提醒用戶定時服藥,並即時監測用戶的身體狀況。這樣的解決方式能夠將病人就診的時間縮短數倍,還能節省用戶去醫院等待就診的時間,實現醫患資源的合理配置。

健康助理及用藥管理

Molly 是 Sense.ly 推出的一款虛擬護士,臉上永遠掛著親和微笑的她,能夠幫助患者更好地接受治療。患者的慢病管理需要定期復診,並和醫生長期保持溝通,系統能夠以機器學習的方式不斷更新患者的情況,並給出個性化的護理建議。
除此之外,一些能輔助用藥管理的人工智慧應用軟體也慢慢浮出水面,美國國家健康部背書的 AiCure 通過手機鏡頭及人工智慧,能夠確認病人是否能遵循處方服藥。

基因組學

人工智慧甚至能夠為基因治療提供極大的幫助。Deep Genomics 旨在透過海量的遺傳資訊及醫療診斷數據集,尋找遺傳資訊及疾病的聯繫。他們採用的新一代計算系統能夠對 DNA 進行判斷,告知醫生可能出現的變異。
而人類基因組學之父 Craig Venter 同樣也看好人工智慧對基因組學的前景,他創立的 Human Longevity 能夠為用戶提供完整的基因序列,並在早期就指出因先天基因可能導致的患癌風險。

新藥挖掘

典型公司當 Atomwise 為首,這家公司採用超級電腦從藥物的分子結構庫溯源,研發具有針對性的藥物。2015 年,Atomwise 基於現有安全藥物,成功透過演算法尋找到能夠控制伊波拉病毒的兩種藥物。以往要做一個能得到類似結論的研究,需要耗費數月甚至是幾年的時間,而現在 Atomwise 只用了不到一天的時間。公司的 COO Alexander Levy 表示,「有了像 Atomwise 這樣的公司,你可以想像將會有多少人能在下一次流行病中存活下來。」


Berg Health 也是一家利用大數據協助病人管理的公司,系統針對以往大量的診斷數據及患者的體徵資料,透過對成功療法的分析,結合人工智慧,為同樣患有此類疾病的患者提供診療方法參考,甚至創造出一種新的療法。

Open AI,幫助用戶做出更健康的決策

Open AI 生態即一種透過大量數據,結合自然語言處理技術的進步及社會意識演算法,將人工智慧更廣泛地應用於人類生活中的概念,在今年的世界經濟大會上被列為十大科技之一。
而在醫學及健康領域上,這更能為人們帶來福祉。大量的病歷數據,來自可穿戴裝置的即時追蹤數據,不僅能為用戶推薦更好的生活方式,更能為個性化診療提供重要的資訊參考。

以數據分析引導健康系統

在荷蘭,97% 的醫療發票可以被輕鬆檢索到,且隱藏著大量就診資訊。一家本地的分析公司 Zorgprisma Publiek 使用 IBM Watson 的雲端服務分析發票數據,並指出醫生是否因為在診斷特定疾病時總是採用某種療法而導致失敗。
以上就是人工智慧在醫學健康領域的比較熱門的幾個應用,相信在未來隨著人工智慧的發展,它在醫學領域的應用範圍會越來越廣。

食品有害物質攝取試算機。吃了可能會有什麼影響?

吃了該怎麼辦?食品有害物質攝取試算 食品有害物質 · 攝取風險試算 吃了該怎麼辦? 輸入食物、攝取量與檢出的有害物質含量,換算成對照法規限量與國際安全攝取值的結果,並提供實用建議。 ...