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重點新聞(0604～0610)
TPU v4 Google 強化學習
TPU v4已比超級電腦快，Google如何用AI自動設計下一代TPU？
去年，由AI大神Jeff Dean領軍的Google研究團隊發表一篇論文，描述一套AI晶片設計方法，可從過去經驗中學習改進，來為未知的元件設計架構，而且不到6小時就能完成，比人類的數周還要快。今年，Google新論文揭露技術進展，同班人馬已微調這套AI，並用來設計尚未問世的TPU v5。這篇技術論文，最近還登上《自然》期刊。
Google解釋，晶片的設計有賴於晶片佈局規畫（Chip floorplanning），也就是電腦晶片的實體設計圖。儘管經過50年研究，這個工程還是無法自動化，需要工程師幾個月嘗試才行。
為解決問題，Google團隊用深度強化學習，來自動進行晶片佈局規畫，產生晶片平面圖。他們將晶片佈局規畫視為一個強化學習問題，並開發一個邊緣AI，也就是圖卷積網路架構，來學習晶片上複雜且可轉移的特徵。也因此，Google的方法可從過去經驗中學習，並能越快解決問題，意思是，AI代理比人類工程師還要有經驗，來設計晶片。
Google也用這個方法，來設計下一代AI加速晶片TPU v5。而且，AI代理可在6小時內完成設計，且所有關鍵指標如功耗、性能、晶片面積等，都能媲美人類的晶片佈局規畫，還可省下每一代數千小時的人工開發時間。
最近，Google才在自家I/O大會上揭露TPU v4。以一個具4,096個TPU v4的TPU v4 Pod來說，就能達到1 exaFLOP等級的算力，實現每秒10的18次方浮點運算。Google CEO Sundar Pichai指出，這相當於1千萬臺筆電的算力，也等於1臺超級電腦。
製造業 Google雲端 COVID-19
Google雲端調查：製造業將三分之一IT支出花在AI上
Google雲端最近公開一份全球製造業調查，發現製造業者將36%的IT支出花在AI上，更有四分之一的製造業者將一半或以上IT支出花在AI。這份調查是Google雲端委託The Harris Poll執行，在去年10月底針對全球1,154位製造業資深主管來調查，他們發現，受到COVID-19疫情影響，高達76%的製造業擁抱資料分析、AI、雲端來因應疫情危機。
Google雲端指出，製造業仰賴AI的原因，在於它簡化了部署和使用。而最常用AI來協助每日作業的製造業為汽車/OEM廠商（76%），再來是汽車供應商（68%），第三名則是重型機械業者，67%正部署AI。調查顯示，雖然義大利和德國分別有80%和79%的製造業者使用AI協助每日工作，但在美國只有64%，日本和韓國只有50%。
而使用AI的Top 3目標則是協助業務連續性（38%）、讓員工工作更有效率（38%）、總體上整體員工（34%），製造業部署AI的具體領域則有品質檢驗（39%）、供應鏈管理（36%）、風險管理（36%）、生產/生產線管理（35%），以及庫存管理（34%）。
IBM AI不確定性 UQ360
如何量化不確定性？IBM開源專屬AI工具包來計算
IBM日前在Data & AI 2021開發者大會上宣布開源不確定性量化AI工具包（UQ360），要來算出AI沒把握的程度。進一步來說，AI不確定性可分為兩種，一是認知不確定性，也就是因訓練資料不恰當，造成模型對特定領域無知，另一種是任意不確定性，也就是從觀察中自然產生的隨機不確定性。增加訓練資料可降低認知不確定性，但卻不會改變任意不確定性。
因此，IBM開發UQ360，能根據使用者底層模型、ML任務類型、資料特性和目標等因素，以多種演算法和分類法來計算AI不確定性。使用者可從UQ360中的Python工具包選擇演算法，並選擇UQ360評估結果的呈現方式，像是文字說明或視覺化圖表等。IBM希望開源這個工具，來促進AI社群探討AI演算法決策的侷限。
蘋果 聲音辨識 開發框架
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選擇示波器的10 項考量因素
示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號，轉換為時間域上的曲線，原來不可見的電氣訊號
市面十大品牌封口機!該如何選購?
市面上的封口機一般分為兩種：一種是要預熱的，一種是不用預熱的(插電後即可直接使用。)而瞬熱式就是不用預熱的封口機
蘋果釋出具聲音辨識能力的開發框架ShazamKit，Android平臺也可用
蘋果日前在技術發表會WWDC 2021上，宣布開源聲音辨識開發框架ShazamKit，連Android開發商也可使用。這個開發框架源自蘋果2017年收購的知名音樂辨識服務商Shazam，Shazam的音樂辨識能讓使用者上傳一段音樂，透過資料庫比對後，告知使用者音樂曲名、歌手介紹等訊息。
蘋果後來將這個技術打包成ShazamKit並開源，同時釋出聲音辨識及歌曲資料庫資源。開發者可將自有App連結Shazam，來提供用戶相同的歌曲辨識比對服務，ShazamKit也允許客製化，讓開發者集結影片、podcast等聲音檔來源製作預錄聲音資料庫，為自己的App製作第二螢幕應用，像是聲音播放時可在另一臺裝置同步播放其他音源，助於遠距互動學習或線上線下整合的商務應用開發。ShazamKit整合於iOS/ipadOS 15.0、macOS 12.0、tvOS 15.0+和watchOS 8.0+中，目前為開發人員Beta版，Android App開發商也可下載ShazamKit SDK檔。
臉書 多對多翻譯 資料集
臉書新資料集可精確評估多對多翻譯模型
臉書開源FLORES-101資料集，是一套涵蓋101種語言的多對多評估資料集，可用來測試、改善多語言翻譯模型。這個資料集鎖定低資源語言，投入許多人力完成，每個文件都由專業翻譯人員翻譯，再人工編輯來驗證，另外還有人檢查拼寫、語法、標點和格式，並用商業引擎的翻譯來比較。最後還會由另一組翻譯人員來評估，找出不自然的翻譯和語法等錯誤再重新翻譯。
FLORES-101的翻譯文字以文件為單位，這種包括上下文情境，能讓翻譯效果更好，而且資料集中的翻譯文件有多個相鄰句子，也可用來評估加入上下文考量的翻譯品質。另外，FLORES-101還提供了翻譯的後設資料，包括超連結、URL、圖像和文章標題等資訊。
微軟 ONNX Runtime 臉書推理
ML推理引擎ONNX Runtime 1.8支援網頁AI推理了！
微軟ML推理引擎ONNX Runtime釋出1.8版本，不只加速Android和iOS行動裝置上的模型推理和訓練速度，也推出ONNX Runtime Web來支援網頁ML推理，最後還推出加速PyTorch工作負載的官方套件。
進一步來說，在網頁上推理模型一直是熱門話題，因為網頁推理可降低Server-client溝通成本，也能保護用戶隱私、提供免安裝的跨平臺ML體驗。而1.8版的新功能ONNX Runtime Web，可讓AI開發者用CPU或GPU加速打造網頁版ML體驗。在CPU部分，這個功能將原生ONNX Runtime CPU引擎彙整至Webassembly後端，可執行任何ONNX模型和ONNX Runtime支援。GPU部分，則藉助WebGL標準來加速。
在行動裝置部分，ONNX Runtime新提供C/C++函式庫Pod預覽版，用來整合ONNX Runtime Mobile和iOS應用程式，而Andriod和iOS工具包也分別是Maven Central和CocoaPods的安裝內建工具包了（iOS仍為預覽版）。
圖片來源／Google、IBM、臉書
AI趨勢近期新聞
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2. 臉書新AI工具可從照片中的1個字，產生同風格文字
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資料來源：iThome整理，2021年6月
https://www.ithome.com.tw/news/145012
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