loading...
由清華大學、交通大學、中原大學等學校的6位教授，帶領共30位研究人員組成的研究團隊，執行科技部「半導體射月計畫」感知運算與AI人工智慧晶片專案，研究智慧計算演算法、新型網路架構，研發出最適合硬體實現的新型類神經網路架構「HarDNet」，提升了1/3的影像辨識速度。
科技部為提升國內元件、電路與系統整合技術層次，配合「 5+2 產業創新計畫」及「晶片設計與半導體產業」政策，推動「智慧終端半導體製程與晶片系統研發計畫（半導體射月計畫）」，預期在前瞻半導體製程與晶片系統上，建立我國自主研發能量及培育高階人才，促進產學鏈結，提升我國半導體產業國際競爭力。
科技部表示，近年來深度學習技術在影像辨識、物件識別、特徵診斷、語音處理等廣泛應用，展現了驚人的成效，而為了使這些應用能夠普及，開發高效率的半導體就成為最為關鍵的技術。
清大資訊工程系教授林永隆表示，「HarDNet」在影像辨識、物件識別、物件追蹤、視訊語意分割等應用都有優異表現，只須2/3的運算時間，即可達到相同的準確度。而且，對於人為刻意設計輸入資料造成深度神經網路模型誤判的惡意「對抗式攻擊（adversarial attack）」軟體，也有較強的免疫力；如再加入對抗式訓練的防禦機制，偵測率可達90%以上。
研究成果已於ICCV、AAAI、ICML等頂尖會議發表多篇論文，並申請13項臺灣與美國的發明專利，部分先期研究人員將此技術技轉所成立的「創鑫智慧股份有限公司」，也獲准進入新竹科學工業園區，開發的神經網路加速器矽智財，亦獲得知名大廠採用，整合於高階智慧語音處理單晶片系統（SOC），並已經完成MPW（Multi-Project Wafer）驗證，即將進入量產。◇
