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麗臺AI深度學習研討會推動國內工業4.0、醫學影像與生物影像分析朝向AI發展

2017/08/25 | 科技走廊 | 傅秉祥/審核

【記者王奕勛/台北報導】由麗臺科技、台中市電腦商業同業公會、靜宜大學資訊傳播工程學系與長庚大學資訊工程學系共同舉辦的「AI深度學習研討會:工業4.0與影像醫學分析應用與實例」於24日舉辦,研討會結合產官學暢談AI最新趨勢,專注探討深度學習在製造業、生物醫學、醫學影像分析之研究發展、研究結果、實務應用與深度學習軟硬體解決方案。

GPU目前已是深度學習不可或缺的手段之一,但如何跨進此領域或更有效率的研發依然是很多人的疑問。研討會內容由GPU應用與深度學習解決方案,帶出工業4.0及醫學影像相關案例。以實例協助與會人員了解後端深度學習模型建置,乃至前端深度學習推論裝置,麗臺科技GPU團隊皆有一整套完整的解決方案。值得一提的是全自動化生產是工業4.0最重要的目標之一,更是全球各製造大廠相互競爭與努力實現方向,若能達到此目標將能大幅減少人力失誤並提升生產效能,而其中有一環最關鍵的課題在於製程預測診斷技術的展現。麗臺科技董事長盧崑山說,製程產線的相關數據資料相當龐大且環環相扣,因此需要尋找好的軟硬體系統架構進行大量資料運算,而GPU在硬體高速演算與平行運算的特性足以即時處理巨量的產線數據,再利用AI與深度學習演算法,即可進行設備狀態預診與生產品質監控,麗臺在GPU軟硬體整合技術和大數據領域深耕多年,已成功應用於醫療及製造產業,在未來各產業創新發展,智能化AI核心與深度學習絕對是成敗關鍵之一。 

長庚大學資訊工程學系林俊淵副教授在本次研討會中提到,生物影像的魅力在於揭示了生命運作的過程,長庚大學在生物影像研究多年,發現透過細胞與粒子活動的生物影像裡可以找到可能的運作機制,而運用GPU計算能力得以讓研究人員能夠在實驗的過程中進行即時的分析工作,除此之外,與國立清華大學腦科學研究中心從事多年的果蠅腦影像分析的工作,如果沒有GPU的強大運算能力,要處理百兆級的計算工作將變的遙不可及。近年來深度學習技術的蓬勃發展,加上GPU硬體計算能力與日俱增,透過深度學習的運算機制,在未來將有助於上述生物影像研究朝向AI發展,加速人類探索生命的奧秘,相信我們的研究結果對生命科學領域能提供更多的貢獻。 

此外,靜宜大學資訊傳播工程學系洪哲倫教授也於會場分享使用GPU提升醫學影像分析的效能,並且透過目前熱門的深度學習技術協助醫師辨識醫學影像裡的病灶。洪教授的靜宜大學團隊在這個領域已經耕耘許久,擁有多篇研究論文發表,更與台中榮總、中國醫藥大學、台北醫學院合作進行相關的合作計畫。洪教授指出台灣在這個領域非常有優勢,未來希望能有更多的學者投入相關的研究,共同提升台灣在醫學AI應用的競爭力。

 

圖說:AI深度學習研討會講師,(左起)麗臺科技產品經理林威延,長庚大學資訊工程學系副教授林俊淵,靜宜大學資訊傳播工程學系教授洪哲倫,麗臺科技董事長暨總經理盧崑山,工業技術研究院資訊通訊研究所副組長曾德倫,麗臺科技專案技術經理劉家豪。(圖文/王奕勛)。

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