農業產銷數據預測服務:萬物皆可算
發表年月 2019-11 應用領域 AI 農業應用應用/研究單位 悠由數據應用股份有限公司
本公司以農業風險控管數據服務為主軸,結合作物生理模式與自動化AI機器學習分析技術,提供企業客戶悠由農平台,透過研究分析成果和自動演算軟體平台,除可提供自動化農業作物品質、產量及價格波動預測,讓台灣農業集貨商如外銷公司及中大型農業契作公司進行風險控管(如:進出貨調節)的數據服務外,另提供保險公司發展不同作物差異化保險費率商品,以及計算風險指數更精確的依據。
檢視內容本公司以農業風險控管數據服務為主軸,結合作物生理模式與自動化AI機器學習分析技術,提供企業客戶悠由農平台,透過研究分析成果和自動演算軟體平台,除可提供自動化農業作物品質、產量及價格波動預測,讓台灣農業集貨商如外銷公司及中大型農業契作公司進行風險控管(如:進出貨調節)的數據服務外,另提供保險公司發展不同作物差異化保險費率商品,以及計算風險指數更精確的依據。
檢視內容糖尿病自1987年以來一直佔據我國人十大死因前5名,而糖尿病患伴隨的併發症更造成我國醫療資源龐大的負擔,其中因糖尿病所衍生視網膜病變,更使得糖尿病患比一般人高出25倍的失明風險,因此國民健康署規定糖尿病患每年至少要進行一次眼底檢查,但經糖尿病共同照護網內之家醫診所統計,眼底檢查率歷年都是指標偏低的項目,原因不外乎診所缺乏檢測設備與眼科醫師,以新北市為例「全區29個行政區,其中13個行政區無眼科診所」,因此本計畫引進工研院開發AI輔助診斷系統,來協助非眼科醫生進行眼底圖判讀,並判斷糖尿病患是否該轉診至眼科,提高糖尿病患視網膜病變的早期篩檢率。 AI眼底圖影像輔助分析是一套針對糖尿病視網膜病變診斷開發的輔助AI系統,透過取得經醫師標註之資料集,設計一個卷積神經網路,採用機器學習技法讓該CNN學習如何從眼底影像萃取糖尿病眼底病變。已於3家醫院及6家診所進行服務驗證,實際受檢測人已超過4,000人次,訓練與測試影像判讀準確率已達 90%,以精準檢測分析數據供醫師作為判斷依據,提高視力醫療照護效率。
檢視內容傳統購買蝸牛苗僅能依據人工推估數量(因蝸牛苗細小不易計算)採購,其數量參差不齊,造成買賣之間的紛爭以及財物損失,紛爭事件更是因養殖蝸牛興起,隨時間與日俱增。故,針對國內迅速成長之蝸牛養殖市場,藉由賣家提供之大兩蝸牛物件之照片,建立大數據資料庫,建立影像辨識R-CNN模型,辨識往後之拍攝照片中計算物件個數(蝸牛幼體),提供之蝸牛影像辨識服務,協助養殖賣家獲得精準蝸牛數量,降低人為預判之損失及紛爭。
檢視內容日星鑄字行要進行『日星鉛字銅模復刻』計畫,要將持有的鉛字銅模中之文字轉化為數位電腦字型,再復刻成新的鉛字銅模。字型設計是屬於美的範疇,AI在這個領域雖還不算很成熟,不易直接完成全部設計工作,但在輔助大量生產上,卻能有很大的助益。開發一套中文字型需要設計一萬多個漢字,開發工時需要高達20-30個人月的大工程。本系統採用 AI 與人協作的模式,學習設計師已開發的少量新風格字型,自動產生剩下未開發的字型,再輔以設計師的品質確認與調修,完成整套字的開發工作,這樣可以節省大量的開發工時。文鼎擁有全球領先的漢字技術和造字系統,以及累積了開發三十年的字型資料庫,在現行的造字流程中加入本案的AI輔助造字機器人,可以讓文鼎用更少的時間開發更多種類的新字型,上架到iFontCloud雲字庫來滿客戶多樣的需求。現在重視形象的國際化公司除了有企業識別之外,也開始訂製企業字型,文鼎導入AI輔助造字機器人之後,將可和廣告公司或獨立設計師合作,讓客戶用較少的代價擁有能代表該企業精神的企業字型。
檢視內容中冠 AIoT 智慧平台最主要的目的,是要將分散部署在不同電腦的AI應用,整合到同一個Web平臺中,讓員工只要以瀏覽器開啟入口網站,登入帳密,就能一站式管理工廠所有的生產資訊。例如:爐壁厚度監測AI,可透過爐壁探鑽深度與周圍壁面溫度變化的關聯性,訓練AI靠爐壁溫度變化,判斷爐壁厚薄,藉以預測爐壁冷卻元件受損情形,安排檢修時程。爐熱溫度預測AI 則是透過量測出鐵口的鐵水溫度變化,參考操作條件、鐵渣的化性分析,學習預知未來2~4小時的爐熱趨勢,藉此訓練出爐熱預測的AI,若預測到未來爐熱可能下降,就能即時調整生產參數,微調風溫、噴煤量,來維持爐熱的穩定。各 AI 智能應用案例細節,可參閱 https://www.ithome.com.tw/news/142938 報導
檢視內容昱峰以智能大數據科技(AI+BIGData+Technology)的核心能力,引領晶圓製造業進入智能決策新境界。昱峰團隊曾在半導體晶圓廠有24年經驗,橫跨製程,產能,良率,產品設計,IT各個關鍵領域。並投入14年的實戰經驗以智能數據分析能有效定位製程上各類問題,並幫助晶圓廠創造百億以上的績效。 在全球晶圓產能持續升高之下,我們該如何在這波產能擴增中勝出。另一要關注的趨勢是,各大晶圓廠在微縮製程的追逐,暫告一個段落,轉向在利基產品上聚焦。在此趨勢之下,要在原本的產能製程技術上,想要有突破性的成長與改善,投資非常巨大。AI+BIGDATA給我們指引出一條新的路徑。
檢視內容AI AMAZE 能將商業知識、服務流程與經驗,轉化為聰明且溫暖的 AI 代理人,應用範圍橫跨六大領域,能深入業務的各個環節:(1)智慧零售與觀光場域: 門市或觀光景點有一個永不疲倦、精通多國語言的超級店員或導覽員。對於來自日本的遊客,他能立刻理解「我想要買伴手禮禮盒」的需求,並推薦最適合的組合;面對品酒新手,他能化身為專業侍酒師,在 1.5 秒內從數百種酒款中,依據菜色與口味推薦最契合的選擇。從 國際展會到地方觀光,AI AMAZE 能打破語言與文化隔閡,提供 24 小時不間斷的個人化服務,讓每一位顧客都感到賓至如歸。(2)智能客服與教育創新: 無論是對外的電話客服,還是對內的教育訓練,AI AMAZE 都能扮演關鍵角色。他能成為第一線的電話客服,處理大量查詢,並在真人客服介入時提供完整的對話摘要;他也能化身為虛擬助教,輔助校務行政、提供個人化學習輔導,讓教育變得更高效、更有趣。
檢視內容緯創軟體團隊開發了基於機器學習的自動醫學影像標註模型,並將模型整合至雲端平台建立完整的自動標註系統。團隊建立了以下的流程: 1.建立資料清洗模組並自動化建構訓練資料集 2.設立團隊檢閱的檢查點以利審閱自動化建立的資料集 3.建立模型訓練模組並能提供模型訓練結果 4.設立團隊檢閱模型預測結果 5.自動化模型部署流程。模型開發流程主要著重在流程自動化及功能模組化並設立人工審閱節點供工程師及科學家分析資料訓練集與模型測試結果。功能的模組化可以降低工程師在後期維護上的難度,並且有著快速插拔套件的優勢。
檢視內容本系統導入於實際畜牧場域,透過高畫質攝影機與AI行為辨識模型,能即時辨識豬隻的活動狀態、飲水頻率與健康異常(如翻倒、離群不動等)。平台支援雲端資料儲存、歷史影像追溯與預警推播,協助飼養者快速掌握飼養情況,降低人工觀察負擔並提升異常應對速度。系統具模組化設計,可擴展至其他畜種及農場應用。
檢視內容本公司將AI語音評估導入英語數位學習平台,提供學習者英語自學與英語口說練習,並提供教學者透過平台取得學習者之AI語音評估學習成果,透過數位學習平台填補英語口說的練習缺口,以強化英語教學者與英語學習者對口說訓練的需求。
檢視內容1. 創新服務模式:雲端AI 訂閱制服務 由醫院或診所實驗室上傳胚胎影像或照片,雲端運算與回傳報告,最先進、安 全、低費用的胚胎篩檢分析技術。 2. 產品擴散模式:透過平台進行海外通路布局,並提供系統整合規劃、界接等配 套措施,實現『AI生殖醫學服務輸出』的商業模式。 3. 導入終端用戶效益:結合醫師專業知識與人工智慧分析之人腦與AI雙腦協作, 效率可大幅提升。
檢視內容【睿思商業智慧與決策輔助服務】透過AI知識管理與智慧對話機器人,協助企業整合營運數據與流程知識,實現即時查詢與決策支援。 【AIKM 】建構結構化知識地圖,【 CROSSBOT】提供自然語言介面並串接LINE等平台與內部系統,強化決策效率與組織應變力。【適用場景】 ■ 1.支援營運資料匯整並產出報表 ■ 2.員工SOP即時查找 ■ 3.客服即時回應等多元應用
檢視內容啟雲科技將技術模組化,加強AI底層技術訓練與導入,利用AI影像辨識與即時影像生成訓練模型,並導入自研發AIot之「PICBOT 」系列互動機台,優化應用服務並提供科技行銷之不同消費者體驗。 AI虛擬互動攝影棚服務,民眾可與喜愛的偶像合照互動。滿足粉絲期待與偶像近身合影的需求 , 並透過「粉絲經濟」創意行銷展新商模!
檢視內容當無法明確規範產品瑕疵檢測標準時,很多企業往往必須藉由老師傅的經驗進行人工檢測以確保出貨品質,也因此面臨檢測速度緩慢、人工缺乏及老師傅凋零的痛點。智能視覺檢測系統是基於視覺檢測監控設備所累積的大量品質檢測圖形及影像進行分析,根據老師傅的經驗自動學習能判斷產品合格與否的視覺特徵,協助製造業建立AI品質檢測模型,自動快速地對產品進行媲美老師傅的檢測,永續確保產品出貨的品質。鼎新電腦的「大人物」部門具備研發整合「大數據、人工智慧、物聯網」各式應用的能力,能夠為企業分析需求並量身打造適合的人工智慧應用。智能視覺檢測系統的核心技術是結合機器視覺與深度學習對大量的圖形影像進行處理及分析,並藉由與客戶的領域專家持續互動找出視覺檢測測熱區及特徵,最後建立可視化之AI品質檢測模型,進而提升整體出貨品質。
檢視內容《振海資通股份有限公司》利用AI機器學習搭配AOI技術,已部署於電容器製造業並成功實際運用。由於電解電容器為圓柱形體相關問題,此方案可解決傳統平面檢測較無法檢出的相關問題,檢測出人眼無法看到的瑕疵、測量物件尺寸及辨識物件位置等,是一套非接觸式檢測系統,可在動態製程中檢測。對所須檢測項目進行取樣,樣本進行標註數據化後,將數據透過演算法,進行瑕疵檢測數據分析,歸納出各階段產出不良品之原因,確保品質穩定性,提生良率,實現智能化的生產線。
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