NVIDIA與多間合作廠商共同推出最新搭載Mellanox網路技術的GPU，加速處理AI作業，進而提升機器學習的應用成果。
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同時也有10000部Youtube影片，追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル，也在其Youtube影片中提到，...
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NVIDIA與多間合作廠商共同推出最新搭載Mellanox網路技術的GPU，加速處理AI作業，進而提升機器學習的應用成果。
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比單一技術，台灣是超強的！
台灣團隊也許是過往所受訓練的關係，在單一技術的研發一向超強，昨天做研發成果記者會的是國內培養多年的堅強團隊，非常厲害。
但台灣團隊如果能夠在系統整合價值創造上面多點努力，或者與世界頂尖的系統整合，我們在台灣強項的部分，絕對是世界領先者！
#研究成果
【自駕車智慧之眼👁 深耕八年有成 嵌入式AI物件辨識系統技術領先國際】
AI人工智慧與自駕車是目前全世界兩大熱門研究領域，自駕車結合AI技術，就如同將大腦裝進汽車，臺灣在這關鍵技術中，佔有一席之地💪
在科技部的支持之下，國立交通大學電子研究所郭峻因教授團隊研發出「自駕車智慧之眼👁 -嵌入式AI物件辨識系統」技術深耕長達八年，開發出全世界第一套快速視訊資料自動化標記工具(ezLabel 2.0)，以及嵌入式AI深度學習演算法。
🎯自動標記好快速 幫助AI長智慧
AI要能聰明分辨影像內的各式物件，得學習靠"工人"智慧幫忙在影像資料標記，配合複雜的軟體演算法和強大硬體計算能力。
郭教授團隊目標藉由分析影像實現自駕車/進階駕駛輔助系統(ADAS)，成功開發嵌入式電腦視覺深度學習技術，透過快速自動化標記工具，產生大量供AI人工智慧學習的資料庫，其標記效率超過目前現有手動資料標記工具達10-15倍以上，搭配團隊開發的即時軟體演算法，降低了AI電腦視覺所需之運算平台成本，無需昂貴的GPU運算平台。
此外，郭教授團隊已經建置超過1,500萬筆適合臺灣地區之自駕車影像資料庫，今年預計增加3000萬筆，這些資料有助於開發適合臺灣地區之AI自駕車物件辨識技術。
👁望遠好視力! 200公尺外的車一樣看得清
郭教授團隊開發出最遠可偵測超過200公尺外車輛的嵌入式深度學習演算法，超越現階段文獻標竿演算法(YOLO v2) 4倍，且在運算複雜度相當下，準確度高於YOLO v2約10% mAP(平均準確度)，可於 nVidia自駕車平台 (DRIVE-PX2)上即時運算，適用於各式天候，非常適合自駕車/ADAS應用。
👁後腦杓長眼? 預測後方車輛3秒是否超車
郭教授團隊將深度學習技術延伸應用於物件行為預測甚至駕駛控制，開發出全球首見可預測後方車輛(汽車或機車)是否超車之深度學習行為預測技術，於行車時可準確預測後方車輛於未來3秒鐘是否超車，可作為車輛駕駛人第三隻眼睛，守護行車安全。
嵌入式AI自駕車快速資料標記工具、自駕車圖資、物件偵測與行為預測深度學習技術之產業應用潛力相當大，目前合作廠商已達28家，未來潛在的合作廠商包含AI晶片公司、車電系統公司與自駕車圖資公司等。
📍科技部新聞稿：https://reurl.cc/zGr1p
