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    3D 打印技術發展多年,現時可使用的「墨水」更包括食材,材料包羅萬有。不過,由於 3D 打印始㚵較耗時,所以如果打印過程因各種問題導致出現瑕疵,除了有可能令成品變形,又有可能中途崩塌,浪費大量時間及材料。有科學家使用人工智能及機器學習,能夠在過程中監測準確度,而且更可愈印愈準,將演算法套用到不同品牌打印機上。 3D 打印技術已應用於日常生活中不同行業,大型項目包括建築、航空,就連小型的體內植入裝置如人工關節,亦有成功使用案例。由於 3D 打印不似傳統製造業需要事先起模,因此靈活性大增,只要有設計圖,即使單獨打印一件產品亦可,某程度上亦降低了產品設計過程的成本。不過,3D 打印要求高精準度,如材料受到溫度等問題影響而無法順利凝固,有可能成品在打印過程中已崩塌,因此打印過程必須有資深技工全程監察,如發現出現問題也可及早修正甚至重新打印。 由英國劍橋大學工程系博士 Sebastian Pattinson 領導的研究團隊,便嘗試利用人工智能技術,讓系統的機器學習功能自行分辨有可能出現的打印問題。團隊首先將 192 件產品的打印過程影響提供系統作深度學習,這些影像還會附有打印時的設計、速度及溫度變化等數據,人工智能系統便可歸納出引致打印失敗的徵兆,例如打印速度過快有可能令材料未能及時軟化等。 團隊的最終目標是希望人工智能監察系統能夠成熟至無人駕駛技術,完全不需人手介入也能順利完成任務。Sebastian 博士更說隨著系統監察更多打印工程,它便能掌握更多不同品牌打印機及材料的特性,繼續提升監察的準確度,日後就算打印機在打印不熟悉的材料時,也可大大減低出錯風險。 資料來源:https://bit.ly/3ATLrGX 相關文章:【有錯要改】人工智能疏導交通 無人駕駛汽車減少停車增能源效https://www.wepro180.com/aitraffic220704/

    愈來愈多智能電子產品推出,不過智能一般只表現於特定功能上,電源運用卻鮮有優化配套。一班由前 Samsung、Microsoft 及 HCL 科技公司的前員工,開發出一套名為 EOptomizer 的人工智能慳電軟件,據稱可有效省電 30%,而且對各種電子及智能產品有效,致力為削減碳排放出一分力。 隨著流動上網及無線上網科技發展,令智能家居產品的可用性大增,較複雜為需要較多上網頻寬的用途都可應付得到。如果數一數家中電器,例如電腦、智能手機、Wi-Fi router、冷氣機、智能門鐘、智能雪櫃……,不難理解為何每月收到月費單都會冒汗。而由上述專家組成的研究團隊,便以慳電減低碳排放為目標,全力研究出具備人工智能的慳電軟件。 研究員指出,估計去到 2025 年,全球將會有 500 億種電子產品,如果能找到有效控電方法,對減少全球各地的碳排放便有極大利益。他們解釋說,電子設備最具潛力慳電的地方,是讓處理器能更有效率運作,而人工智能系統便要學懂如何分辨用家實際上的使用要求。團隊以手機上 BBC 網站為例,如果在日間工作時間,一般人其實只是不停滑動手機屏幕,快速閱讀新聞頭條,而在這種操作模式下,處理器及圖像晶片需要應付大量的運算及圖像更新,直接增加手機的耗電量。不過,研究員認為這時用家其實對畫面質素的要求不大,因此就算解像度稍為降低及調低畫面更新頻率,用家也未必會察覺得到,而這種幕後操作卻可有效延長使用時間。 於是研究團隊要做的便是讓人工智能學習各種人類使用習慣,但在團隊努力下,現時 EOptomizer 的測試版本已可成功省電…

    無人駕駛汽車科技的實驗持續進行,不過大多應用於迴避障礙物及自動導航方面。美國麻省理工大學 (MIT) 一項人工智能研究就專門針對改善自動駕駛系統對交通燈的反應,結果不單改善交通順暢度,更可增加能源效益及減少廢氣排放,一舉兩得。 主持這次研究的研究員指出,雖然美國及世界其他地方已批准無人駕駛車上路,不過對於人類來說,無人駕駛汽車未能為人類帶來改善,因為乘客依舊受困於交通燈,因此團隊就希望能夠改善它們對交通訊號的反應,提升交通流暢度。研究採用深度強化學習 (deep reinforcement learning) 模式,即交由人工智能以試誤 (trial and error) 方式,通過不同的抉擇覓求最佳的演算法。 研究團隊首先模擬出一個十字路口場景,然後只提供機器學習無法自行掌握的知識,之後便交由人工智能計算不同狀況的反應。當人工智能的神經元網絡 (neural network) 找出通往改良交通狀況的方法或捷徑,研究團隊便會予以獎勵,相反如人工智能的演算法導致車輛在交通燈前完全停止則給予懲罰。而在人工智能學習的過程中,系統會從一隊車隊中收集到的互動數據,估算交通燈的變化,從而控制無人駕駛汽車的行駛速度,盡量增加綠燈時通過的車輛數目,同時避免汽車因紅燈而需要完全停止。 研究結果顯示,經最佳演算法下控制的無人駕駛汽車,其通過交通燈的流暢度大增,而即使受控制的汽車減低至 75%,其餘為人類操控車輛,交通流暢度仍能獲得顯著的改善。由於所有汽車均能減少非必要的加速或停車空轉,因此研究還可有效改善能源消耗及廢氣排放。不過,現時研究正在起步階段,而且只能應付一個十字路口位,要全面實行還須更多研究,但相信在智慧城市的帶動下,無人駕駛汽車將能更容易採集交通數據,應用團隊研究成果的可能性將相當高。 資料來源:https://bit.ly/3NqCJmD 相關文章:【上帝視角】樹木觸電引發山火…

    Hitachi Energy 開闢新戰線,最新推出人工智能植被管理系統,新服務不單有助減低山火、二氧化碳排放,而且更有助電力公司等公用業務保障資產。公司發言人指不少機構誤以為手上擁有的數據量未夠多,但如果經專家評估,結果隨時有驚喜。 調查顯示,70% 停電問題與植物有關,而且數字更是每年上升。當樹木長大至接觸到供電塔上的電線,便有可能引發山火,美國加州史上第二大的山火,據知便是由上述原因造成。傳統的管理方法是電子公司需停期派員監察輸電網絡,有需要時派員修剪高危樹木。不過,這種方法費時失事,而且受天氣及樹木種類因素影響,樹木在短時間內亦有可能快速增長,Hitach iEnergy 推出的人工智能管理系統,便可減少意外發生。 Hitachi Energy 的服務宗旨在於為未來可持續能源提供動力,發言人說 Vegetation Manager 系統正可確保能源會被有效運用。系統首先採用了日本研發中心的演算法,該演算法透過分析從多個源頭拍攝的相片、影片及衞星圖片,再結合不同地區的氣候變化、生態環境及土質等資料,從而推算出供電網附近的樹木成長狀況,在適當時候派員修剪過高或過長的樹木。有關方面又指出植被管理系統不單適用於電力公司,其他公用事業如通訊、鐵道、輸水、燃油等有硬件網絡設備的公司亦同樣受惠。 發言人又說,不少企業或機構管理者在談到人工智能及機器學習時,都認為需要擁有大數據資料庫才啟用智能分析,但普遍承認自己手上擁有的資料量並不足夠,因此雖然有採用人工智能技術的想法,卻遲遲未能落實。實際上,大部分手上的資料庫藏有非常足夠的數據,以公司服務的客戶為例,經專業團隊組織及評估後,建立出的人工智能系統往往能夠協助公司作出更好的決策,呼籲企業管理者如有意利用新科技開拓業務,一定要邀請專業團隊進行評估。 資料來源:https://bit.ly/3lR4MjT 相關文章:【大數據時代】三分一企業雲端儲存成本超標四成 人工智能介入優化儲存效率https://www.wepro180.com/bigdata220503/

    AI 人工智能被視為協助人類解決問題的救星,特別是一些重複性工作,AI 的介入的確可減少人類做無謂的事,將專注力集中在重要的工作上。不過,近年對於 AI 偏見 (AI Bias) 的爭論愈來愈多,甚至有一半以上的企業表示對 AI 偏見帶來的風險有深切憂慮,有八成受訪者更希望政府能立法監管…… 早前數據分析公司 DataRobot 為了探討 AI 偏見情況對各行各業帶來的影響,便與世界經濟論壇合作,向全球 350 多間企業或機構派發問卷。經統計後,主辦方除了有上述發現,更有三分之一的受訪者表示 AI 偏見已實際上對業務帶來負面影響,當中有 62%…

    AI 的理解能力愈來愈高,好似 Nvidia 的人工智能研究項目 GauGAN,前年示範時已可以將小學生塗鴉神奇地轉化為實物風景相。來到今年的 GauGAN2 就更得人驚,只要輸入描述文字例如「ocean waves hittingrocks on the beach」,期間 GauGAN 就會跟隨所輸入的字眼,由生成一張純海浪相片,逐漸變成石灘浪潮相,認真驚人! GauGAN 是 Nvidia 一款專門研究將人工智能神經元網絡應用於繪畫、生成圖像的計劃,通過向人工智能系統提供大量圖像數據資料進行機械訓練,令系統建立起不同的關聯資料庫。以兩年前研究隊伍示範的 GauGAN 影片為例,只要研究員在電子畫板上繪畫出各種風景圖案,例如用綠色畫出一片草地、藍色畫出天空,GauGAN…

    內部威脅 (insider threat) 一向是企業最頭痛的問題,因為員工雖然未必一定有心將公司機密外洩,但卻會因網絡安全意識不足,如開啟釣魚電郵、可疑檔案,親手為黑客打開入侵公司的大門。Microsoft 帶來好消息,旗下 Microsoft 365 將會客戶推出新服務,令 IT 部門更易發現可疑行為,及早制止慘劇發生! 顧名思義,內部威脅指的是企業員工帶來的威脅,它可以是將機密資料外洩,又或「協助」黑客於內部網絡安裝惡意軟件如後門等,不過,員工未必有心做,很可能只是墮入釣魚電郵陷阱,或使用了一些未被允許的影子IT工具,因而令公司蒙受損失。要避免內部威脅降臨到自己身上,企業管理者除了要引入足夠的防護工具外,更需注重員工的安全意識培訓。美國網絡安全機構 CISA 早前亦推出新工具,協助美國私人或公營企業評估自家網絡安全性,由此可見內部威脅情況的確相當嚴重。 最近 Microsoft 就為客戶帶來 Insider Risk Management 新服務,提升…

    為了令受害者誤以為正在登入或瀏覽官方網站,高質素的黑客會盡力將釣魚網站製作至以假亂真的地步。如果要交由防毒軟件識別當中差誤,現有方法較為費時,準確度亦未算高。由大學研究人員開發的機器學習技術,會自動將官網的程式碼轉變為圖像數據,跟虛假網站進行比對,從而減少所需的運算資源及縮短比對時間,以另類視覺分辦真假。 要分辨是否虛假網站,一般人只能靠肉眼找出可疑之處,以 Office 365 登入頁面為例,網址列、網頁設計、圖像擺位、文字有否文法或串字問題等,都必須小心留意。不過,如果並非專家或老手,單靠肉眼絕不可靠,因而必須借助防毒軟件或網絡安全工具代為分析。然而,大部分安全工具的識別效能除了上述的條件外,主要建基於資料庫上的記錄,例如架設該網頁的伺服器或 IP 位置是否可疑?種種因素令比對工作需要耗用大量資源,因此只能於雲伺服器上進行分析,從而令比對需要一定的時間。 由英國 University of Plymouth 及 University of Portsmouth 研究人員合作研究的人工智能分析技術,便以創新的角度進行分析。研究人員首先將大量官方網站及虛假網站的程式碼轉換成視覺化的圖像數據,歸納出各自的獨特之處,然後再這套數據模型交由人工智能的機器學習進一步自行訓練,自行修正當中的差異,演變成一套更成熟的分析系統。為了加強分析工具的可用性,研究團隊刻意選用了一套名為 MobileNet 的神經元網絡系統,它不似得其他神經元網絡需要龐大的運算資源,因而可以在一般電腦設備上運行。研究員指出,現時系統在分析虛假網頁的準確度已達94%,而且還在每日進化中。 不過,現階段新技術仍未可推出市面,因為研究人員正在改良系統操作,讓它成為一套可被普遍使用的工具。研究員更有信心這套系統最終可達 100%…

    網絡安全行業現時非常看重「零信任」(Zero Trust)防禦概念,即對所有網絡連線及活動保持懷疑態度,不再單純依賴已知的病毒資料去預防入侵。與此同時,被視為網絡安全明日之星的 AI(人工智能)技術,卻建基於「可信任」的數據包作為訓練材料,兩者應該如何共存? 將 AI 技術引入網絡安全用途,帶來的好處極多,例如可以快速處理各種安全警報,阻止惡意軟件入侵,減少人力需求。另外,經訓練的 AI 模型還會不斷提升防禦能力。不過,由於 AI 技術非常複雜,持續發展過程到底是否仍能符合網絡安全法規?如缺乏適當的監管,相信業界仍難言可以 AI 完全取代網絡安全專家。 發展 AI 技術的主要障礙之一是數據,更具體地說,是確保數據的質量和完整性,畢竟 AI 模型的好壞完全取決於數據包的質量。基於 AI 的網絡安全系統,在匯入數據方面正面臨種種挑戰: 數據污染:不法人士可以通過操縱…

    Google 為了設計出自家電腦處理器,出動應用於機械學習的 TPU 處理器。TPU 現時已為多個行業提供演算法服務,包括醫療、網絡安全等等,而 Google 搜尋器及翻譯工具背後的演算法亦是由 TPU 負責,專家估計,TPU 不單可加快設計出自己的下一代,而下一代亦可再設計出後繼處理器……最終咪會變成天網 (Skynet)! 傳統的處理器晶片設計,最大難度在於如何編排晶片上的數百萬個組件,因為處理器的運算速度,直接取決於各種組件的佈局,設計者不單要考慮組件擺放的距離,更要考慮運算過程中所產生的熱力。而且視乎處理器將會應用於哪一種產品,設計亦有很大分別,例如手機處理器會較講究節能,相反數據中心則強調速度優先,因此設計過程往往需要耗用數月以上,才能得出理想的最終電路圖。 而 Google 的研究團隊就利用自家的 TPU (Tensor Processing Unit) 機械學習處理器,將組件規劃的問題交由神經元網絡…