布萊恩的創業小窩

AI 導盲犬真能取代真正的導盲犬嗎?那可不一定!一起來看看原因為何~ 目錄 導盲犬供不應求 研究團隊研發AI導盲犬 由「小獵豹」四足機器人所延伸出的機器導盲犬 AI真能取代導盲犬？機器無法做到情感連結！   過去 人工智慧 用於視障輔助的應用，有幫助助視障朋友「看見」世界的  Google AI 眼鏡「Google EE2」 、 幫助視障人士獨立完成路跑的人工智慧系統「Project Guideline」 等，而現在礙於導盲犬供不應求的狀況，因此未來  AI 四足機器人 可望被應用來為視障朋友領路。   導盲犬供不應求 研究團隊研發AI導盲犬 導盲犬是一種工作犬，工作是代替視障人士的雙眼，為他們領路，也被稱為「盲人的第二雙眼睛」。 然而，導盲犬因訓練不易、耗時且成本高昂，使得導盲犬的使用率在各國普遍都不高。以台灣為例，目前全台約有 42 位導盲犬使用者，由台灣導盲犬協會訓練的有 36 隻；但根據內政部登記，全台視障者約 6 萬名，以國際導盲犬聯盟給的理想比例 1：100 來算，台灣至少需要 600 隻導盲犬，才足夠服務全台的視障者。 最常被訓練成為導盲犬的犬種有拉布拉多（左上）、黃金獵犬（右上）及德國牧羊犬（左下）等。右下角圖為柏克萊大學之研究團隊研發出的機器導盲犬雛形。 因此，如何免去高額的成本、漫長的適應與學習過程，開發出方便、實用且可大量製造低成本之導盲機器，就成為許多科學家致力研究的主題。 而近期，有一組來自美國柏克萊大學的研究團隊，正嘗試研發一款可以替代導盲犬的「四足機器人」，配有雷射測距系統、攝影鏡頭並且導入可學習認路、貼近使用者走路習慣的  AI （ 人工智慧 ）技術，輔助視障者安全地通過各種障礙及狹窄的空間。   由「小獵豹」四足機器人所延伸出的機器導盲犬 目前的足行機器人大致可分成二足、四足、六足與以上，其中 四足機器人 的優勢在於比兩足機器人高的穩定度、比六足機器人快的行進速度，因此成為許多科學團隊研發的目標，過去亦有許多知名的四足機器人。 而柏克萊大學的研究團隊，正是參考了麻省理工學院的 Biomimetic Robotics Lab 研發的豹型四足機器人「Mini Cheeta...

人工智慧 到底如何從咳嗽聲抓出新冠患者?這篇揭曉! AI 檢測咳嗽時異音　找出 COVID-19 無症狀感染者 而在疫情爆發後，研究團隊開始將此技術運用在新冠病毒的篩檢上。團隊一共收集了多達7萬個聲音樣本，來訓練即將迎戰新敵人的 人工智慧 模型，每個樣本皆包含數次咳嗽的聲音，其中有2500個樣本來自於確診者。蘇比拉納表示：「在醫療領域，這是迄今為止最大的咳嗽數據庫了」。 接著團隊在 1,000 個樣本上測試此 AI 模型，其中樣本有一半為健康者的咳嗽聲，另一半為確診肺炎者的咳嗽聲。在測試中， 人工智慧 準確地辨識出 98.5% 的確診患者，且辨識出 100% 的無症狀感染者，展現令人歎為觀止的準確性。   ▲就算是新冠患者未表現出圖中的症狀，人工智慧演算法仍可從咳嗽聲辨識無症狀感染者。 （示意圖，與本事件無關／Photo by UN Response to COVID-19 on Unsplash)     論文共同作者之一的蘇比拉納表示：「即使患者看似無症狀，一旦染上 COVID-19，其產生聲音的方式也會發生變化。」但他同時也強調，雖然該 AI 能夠檢測出不健康的咳嗽聲，但依然需謹慎使用，因為該工具是以「篩選條件」的方式找到相符的疾病，因此也可能出現偶然地完全符合篩選條件，卻不是 COVID-19 的狀況，不論是個人或醫療人員都須謹慎判斷。   團隊盼推出檢測 APP　民眾在家也可免費自我篩檢 ▲團隊盼能開發出應用此 AI 的免費應用程式。 (Photo by Brian McGowan on Unsplash)   目前團隊正在與多家醫療機構合作，以利建立起更多元的數據庫，使預測更精準。 除此之外，研究團隊也正嘗試開發出應用此 AI 的免費應用程式，如果獲得 FDA（美國食品和藥物管理局，Food and Drug Administration）的許可，接下來團隊將會與私人企業合作，開發手機 APP。該 APP 將可能成為一個免費、便捷、居家性的病毒預先篩檢工具，特別是能夠識別出無症狀感染者。使用者可以將咳嗽聲以手機錄製後，上傳提供 AI 分析，就能得知是否有被感染的可能性，再進行正式的新型冠狀病毒篩檢。 蘇比拉納表示：「如果每個人在去教室，工廠...

人工智慧 又來造福群眾了,聞聲辨識對它來說一塊小蛋糕~ 人工智慧 現在可從人的咳嗽聲中，認出對方是否為新冠肺炎患者──就算是無症狀患者，也能被辨識出。在目前全球疫情尚未趨緩之際，AI 可說是為新冠病毒的檢測帶來新希望！ 美國麻省理工學院（MIT）實驗室日前發表一篇論文，表示他們開發出的最新 AI 演算法，只要聽到人的「咳嗽聲」，就能知道這個人有沒有感染新型冠狀病毒。重要的是──這個方法對檢測出無症狀患者特別有用。   ▲ MIT 新開發的 人工智慧 演算法，光聽咳嗽聲就能辨識新冠患者──包含無症狀患者。（示意圖，與本事件無關／Photo by UN Response to COVID-19 on Unsplash)     新冠疫情依然在全球多國延燒，有越來越多證據顯示，在新冠病毒感染者中「無症感染者」佔了相當大的比例。這些沒有發燒、咳嗽、四肢無力等明顯特徵的無症狀感染者，因接受檢測的機會遠遠小於有症狀的感染者、難以及早接受治療，故可能持續傳染給他人，成為疫情防堵的最大威脅。 而近日，麻省理工學院（MIT）實驗室公開表示，他們利用 AI 成功開發出一種冠狀病毒檢測的新方法。 該方法的關鍵是分析人的「咳嗽聲」。MIT 研究人員在電氣電子工程學會（IEEE）的《醫療生物工程》（Engineering in Medicine and Biology）期刊上發表一篇論文，文中表示他們發現無症狀感染者發出的咳嗽聲、與身體健康的一般人有所不同，或可幫助協助辨識出感染病毒的患者，使預篩變得更加容易。雖然人耳無法辨認這種細微的差異，但 人工智慧  可以。 在此篇論文中，研究人員明確表示，他們已經開發出一種能辨識新冠肺炎患者咳嗽聲的 人工智慧 。   「聽聲」看診 人工智慧靠聲音辨識多種疾病 其實在疫情開始流行之前，研究團隊已著手開發能分析咳嗽異聲的 人工智慧 。當時的目標是一望能診斷出肺炎、哮喘和阿茲海默症等疾病。 麻省理工學院自動識別實驗室的研究科學家、同時也是此次論文共同作者之一的布萊恩‧蘇比拉納（Brian Subirana）已證明咳嗽異聲可以幫助預測阿茲海默症。由於新冠肺炎與阿茲海默症有某些相同的症狀，因此團隊便思考是否能將此技術應用至疫情檢測上。蘇比拉納表示：「...