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IBM與群環共建AI模擬平台 縮短深度學習時間
CTimes葉奕緯
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隨著科技精進,今年已有許多AI應用於生活上,為能完善台灣AI生態系,並協助各產業能應用AI基礎架構,IBM與群環科技合作開發PowerAI深度學習平台框架,提供AI解決方案的模擬測試,協助客戶能快速將AI應用注入產業知識及企業資料,並使深度學習框架與神經網路訓練時間從336小時縮短至7小時,讓企業即時掌握AI競爭力。

總經理李正屹說明AI學習模型的應用。
總經理李正屹說明AI學習模型的應用。

 

台灣IBM硬體系統事業部總經理李正屹表示,「IBM看見今年從製造業、金融業到醫療業等客戶,皆積極思考如何佈局認知轉型策略。」

 

群環科技產規事業群副總經理鄭碧芬指出,「2017年台灣對AI需求明顯增長,然而多數企業仍在思考如何使用AI技術,加上人才的稀缺。這便成為群環科技與IBM致力推動AI平台模擬機制的初衷,讓企業可依不同產業對於深度學習模型的需求,結合企業內部數據於系統上測試,快速體驗AI所帶來的效益。」

 

IBM 資深資訊顧問吳志峰也在現場為我們展示AI應用,一種是物件偵測模型訓練,如判斷貓、狗、人臉,技術人員僅需一小時就能學會軟體操作,提供物件(至少一千個樣本)並建立資料庫,在達到統計上的收斂後,就代表完成模型訓練,並可即時測試判定。

 

另一個項目則是影像偵測識別,得以將物件分類,步驟雷同。而影響AI學習的時間,跟影像大小,參數調整有關。

 

IBM發表針對AI工作負載而設計POWER9伺服器,有助於加速AI應用的建置。同時,為了降低企業使用AI的門檻,提高神經網路模型的開發效率,近日也發表IBM Deep Learning Impact,在開發和優化神經網路的過程中提供完整的生命週期管理,也提供11個產業相關模型給企業用戶,其中包含超參調優,可以提高5-10%的準確度,並進行平行化訓練,現已經可以做到85%的加速比,幫助客戶快速收斂做出一個好的模型。

 

傳統製造業是以人工建模的影像分析方法進行良率篩檢,偵測各種複雜的缺陷,然而卻容易造成大量誤檢與漏檢。對此,企業可改採深度神經網絡辨識,以IBM PowerAI深度學習平台為例,利用AI分析生產線上各類操作歷史資料,並建構複合模型進行自動缺陷預測,也針對產線上的影響參數進行分析,找出影響因子的相關性,進而優化產線參數,達到良率篩檢及產能的提升,同時也降低不必要的設備支出並極大化產品利潤。

 

隨著醫學持續進步,許多醫療單位面臨人工處理大量影像資料,而缺乏效率的困境,並表示未來一年內將有人工智慧專案規劃的需求。因此,為加速台灣智慧醫療發展,IBM致力於透過由PowerAI打造的認知系統,經過專業醫療機構訓練後,能協助醫師進行肺部腫瘤與乳癌檢測,快速判讀X光片的鈣化與病變,準確率已達75%。

 

未來的應用將囊括各行各業,例如銀行卡識別、癌細胞轉移、視頻即時分析、商品擺放、人臉比對、用戶行為分析、良品率預測、期貨外匯價格預測等,這皆仰賴DL技術的突破。

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