TSIA年會登場 聚焦元宇宙

TSIA年會登場 聚焦元宇宙


本屆TSIA年會聚焦元宇宙議題。圖/本報資料照片

半導體產業發展備受市場關注之際,台灣半導體產業協會(TSIA)將於19日舉辦2022年會。主持開幕的台積電董事長暨TSIA理事長劉德音在書面談話指出,新冠疫情延燒已快三年,加上中美貿易戰、俄烏戰 爭及兩岸緊張等地緣衝突情勢不斷升高,加深對全球半導體產業供應鏈的衝擊,面臨的挑戰比之前更加嚴峻。

劉德音強調,過去一年,雖然情勢嚴峻,但台灣半導體產業在此產業鏈中,依舊締造了「製造第一、封裝測試第一、IC設計第二」的亮麗成績。據TSIA統計,2021年台灣半導體產業總產值已突破新台幣4兆元,預估2022年台灣IC產業產值達新台幣4.88兆元,較2021年成長19.7%。

此次年會聚焦元宇宙議題,特邀META副總裁Ofer Shacham與宏達電全球副總裁黃昭穎,擔任專題演講貴賓,並舉行由鈺創董事長盧超群主持的《渾元宇宙,捨我其誰-微系統與半導體征程》主題論壇。

TSIA此次邀請Ofer Shacham親臨發表對元宇宙看法,認為元宇宙是社群網路技術的下一代演進與行動互聯網的革新者。透過元宇宙的網路裝置,通過虛擬實境、混合實境和擴增實境,探索並體驗其不同之處,以及如何結合起來建造一個更宏大的元宇宙,重點將在電腦視覺、圖像和機器學習等技術的推動。

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Ofer Shacham指出,Meta將探索一種新的EMG用戶輸入概念、下世代近眼顯示技術和封裝方法,以實現社會可接受的全天候可穿戴的產品。這些技術將實現元宇宙的願景,並讓使用者迎來具有創新人機介面的新型低摩擦電腦裝置。大規模構建這些裝置與平台將帶來前所未有的挑戰,並將推動未來十年的半導體產業創新。

黃昭穎表示,技術的演進創造了新的體驗,同時改變了人類的生活。進入5G時代之後,雖然有人說5G殺手級應用尚未出現,但人類是感官的動物,趨勢其實就是走向更沈浸,更多互動的體驗。在元宇宙的世界裡,內容的取得將不是只有看、聽或閱讀,人們會實際進到內容去體驗,可能是遊戲、學習、參加展覽或聽演唱會,甚至延伸至生活和工作。

來源鏈接:https://ctee.com.tw/news/tech/736244.html

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世界首創骨髓抹片AI後又一擊,雲象聯手林口長庚再挑戰血液科病理難題!

林口長庚醫院聯手雲象,要利用院內數位化的病理切片資料,來一起打造血液病理AI判讀系統,輔助判讀骨髓增生性腫瘤。

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螢幕截圖

臺灣數位病理公司雲象與林口長庚紀念醫院今(16日)宣布共同聯手,要打造一套骨髓增生性腫瘤判讀AI,解決血液科長久難治的診斷難題。他們正一方面收集資料,一方面標註資料,同時,雙方也聯手國際知名藥廠諾華,要提供相關治療方法。這是雲象繼前三年聯手臺大醫院、打造世界第一套骨髓抹片資料庫和自動分類計數AI後,再一次挑戰另一道血液病理科難題。

什麼是骨髓增生性腫瘤?為何連病理科醫師都公難判斷?

林口長庚紀念醫院血液科郭明宗醫師指出,骨髓增生性腫瘤是一種血癌,原因是骨髓產生過多血球,導致血球數異常。根據WHO說明,骨髓增生性腫瘤可分為4類,包括真性紅血球增生症、原發性血小板增生症、骨髓纖維化和顯著骨髓纖維化。

不管是哪種類型的骨髓增生性腫瘤,患者所表現的症狀,都類似於日常生活發生的症狀,難以立即區分。郭明宗指出,這就是「特異性低」,比如,原發性骨髓纖維化的症狀有體重下降、注意力不集中、疲勞、易有飽足感等,而原發性血小板增生症則有疲勞、夜間盜汗、手腳麻痛等症狀,至於真性紅血球增生症,則表現出頭暈、視力受影響、呼吸困難、牙齦出血等症狀。

為了精準診斷疾病,世界公認的作法是透過骨髓病理切片來判斷,WHO也將此列為診斷必要條件。如此,醫師才能針對不同類型的骨髓增生性腫瘤,提供最適合的治療,如放血、口服標靶藥物、抗血栓藥物等。

但是,這類切片判讀存在極大難度。林口長庚醫院解剖病理部副主任莊文郁解釋,病理科醫師必須在顯微鏡下,仔細評估各種造血細胞的數量、型態,甚至是空間分布狀況和臨床資訊,才能得到精準的診斷。

也因此,「骨髓增生性腫瘤被視為困難診斷的血液疾病,」莊文郁說。而且,人工判讀很難取得客觀量化的結果,這對經驗較少的醫師來說,就更難判斷。

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林口長庚聯手雲象,要打造血液病理AI加速骨髓增生性腫瘤判讀

不過,這情況可借助數位病理AI來輔助。

莊文郁表示,透過林口長庚多年累積的病理切片資料和醫師標註,可訓練出一套血液病理AI模型,來辨識造血細胞的型態、特徵,以及空間中的細胞數量和分布狀況,輔助醫師判讀。

如此,醫師就能得到更客觀一致的量化標準,提升診斷準確率、彌補經驗落差。此外,病理AI也能減輕醫師判讀大量玻片的負荷,更能加速臨床流程,協助醫病及早發現、及早治療。

為打造這套AI,林口長庚聯手在病理AI耕耘多年的雲象。雲象執行長葉肇元指出,雙方目前收集了96例骨髓增生性腫瘤切片案例,也正一邊標註這些案例,一邊收集更多案例。接下來,他們將用這些資料,來訓練AI判斷細胞佔比、分佈和形態等特徵。

這也是雲象繼2018年打造出世界最大、涵蓋60萬顆的骨髓抹片資料庫和自動計數AI後,再度挑戰的另一道血液科病理難題。在國內,雲象也有不少病理AI成果,像是與北醫研發全玻片判讀技術、實現骨髓膜片AI全自動化,或是與林口長庚開發脊椎特徵量化分析AI、淋巴結數量判斷等。

全院病理數位化政策,奠下林口長庚病理AI基礎

「林口長庚是全臺最忙的醫院,每天都有近萬筆病理切片要診斷!」林口長庚紀念醫院解剖病理部主任陳澤卿說。為加速病理科醫師作業,也為了讓醫病及早發現問題、及早治療,早在2018年,林口長庚就制定了一項適用於全體系醫院的關鍵政策:要將全院病理切片玻片數位化。

這項政策啟動至今,林口長庚已完成院內38萬片玻片的掃描。「這些玻片堆起來比臺北101還要高25樓!」陳澤卿點出,玻片數位化不只能省下病理科醫師傳統判讀的時間,還有助於長庚跨科數位遠距診斷的方便性。去年,林口長庚也打造了淋巴瘤診斷及疾病預後預測,今年則要發展骨髓增生性腫瘤判讀AI,來解決血液科病理難題。

https://www.ithome.com.tw/news/146747

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AI也略懂編舞,指定音樂就可產生對應的3D舞蹈動作序列

Google人工智慧最新研究,開發出了一種稱為,能夠模仿和理解舞蹈動作,具有聽音樂編舞的能力。除了模型之外,Google還釋出了大規模多模態3D舞蹈動作資料集AIST++,包含5.2小時的1,408個舞蹈動作序列,涵蓋10種舞蹈流派,藉由AIST++ Google證明FACT模型,無論是質性或是定量研究,都優於最先進的方法。

Google提到,舞蹈是一種需要練習的藝術形式,要創造具有豐富表現力的舞蹈,舞者必須經過專業訓練,並學會豐富的舞蹈動作,這個過程對人類來說已經很困難,更別說是對機器學習模型,因為這項任務需要生成高運動複雜性的連續運動,在捕捉動作和動作間非線性關係的同時,搭配上音樂。

研究人員從資料集開始著手,在現有的AIST舞蹈影片資料集加工,產生AIST++資料集。AIST是一組沒有任何3D資訊,但是帶有音樂伴奏的舞蹈影片,AIST包含Break、Pop和Lock,以及Hip-Hop、House和Street Jazz等10種舞蹈流派,這個資料集包含舞者多視角的影片,但是攝影機並沒有經過校正。

由於研究人員的需求,利用SMPL 3D模型,復原AIST舞蹈影片中相機參數和3D人體運動,創建新的資料集AIST++,這是一個大規模3D人類舞蹈動作資料集,包含有配樂的各種3D動作。由於AIST原本是一個教學資料庫,因此紀錄了多個舞者以相同編舞,搭上不同BPM的不同音樂,這是舞蹈中常見的作法。

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由於模型需要學習音樂和運動之間的一對多映射,因此這樣的現象,在跨模態序列對序列生成,形成特別的挑戰,研究人員因此需要仔細建構不重疊的訓練和測試的資料集,確保子集之間既不共享編舞也不共享配樂。

藉由使用AIST++,研究人員訓練出FACT模型,只要聽音樂就能生成3D舞蹈,並且透過與其他先進方法比較,FACT模型在動作品質、多樣性,以及音樂動作的關聯性三大指標,表現都最佳。在多種方法間,受測者更喜歡FACT模型的輸出,而且FACT模型所生成的動作,與音樂的相關性也更高。

Google研究人員所提出的FACT模型,不只可以學習音樂和動作之間的對應關係,還能以音樂為條件,生成高品質的3D動作序列。而伴隨發布的AIST++,則是迄今最大的3D人類舞蹈資料集,具有多視角、多流派和跨模態等特性,有助於促進3D運動生成研究。

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