擔心疫情,害怕與陌生服務員「接觸」?
🤖服務型機器人免除你的煩惱!
因應全球高齡化、少子化所帶來的勞動力缺口問題,以及疫情後,「低接觸」服務型態的需求,#服務型機器人 逐漸在各領域成形應用。
為了加速產業發展,工業局去年「智慧創新服務化推動計畫」結合 #資策會 與 #智慧自動化與機器人協會(TAIROA),運用「以場域促動創新」 及 「以應用帶動產業」兩個策略主軸,來加速服務型機器人產業的發展。
🏬以場域促動創新🏬
工業局透過「ROS-based 機器人創新應用提案」活動,在 #特力家居桃園館與 #高雄義大世界購物廣場 建立實驗場域,針對購物中心與商場業者的主題情境需求,與博鈞科技、祥儀企業、微星科技、新世代機器人與凌群電腦合作,提供機器人相關的硬體平台、開發環境與工具教學。
共募集台大、成大、交大、台科大、北科大、長庚與逢甲等 18 組新創及學研團隊 22 件創新應用提案,透過遴選媒合機制挑出 10 組團隊,實證檢疫、巡檢、行銷、社交、迎賓與送餐等六大類應用服務。
最後透過DEMO DAY活動,由產學研專家評選出最具發展潛力的亮點解決方案,評審團總召台大電機系羅仁權特聘教授鼓勵參賽團隊,持續提升機器人服務的互動體驗,努力研發新服務型機器人技術與應用,加速機器人應用普及。
🤖以應用帶動產業🤖
工業局運用產業創新平台的資源,輔導微星、佳世達、慧誠智醫、凌群、祥儀與東元等業者,發展物流、醫療照護、商場與餐飲領域的服務型機器人應用,同時建構創新產品服務與商業模式,並於清福養老院、亞東醫院、機場航廈及國道服務區建立應用場域,完成服務驗證。
微星科技表示,目前發展的服務型機器人解決方案,已經有國內醫院與澳洲和美國的訂單,未來持續研發新機種,而東元解決方案也與新東陽合作導入國道服務區,提供餐後餐盤回收服務。
💁♀️案例分享
1⃣清福養老院
🦼複合式照護輔助服務機器人之群組機器人服務🦼
後疫情時代下,清福養老院的 300 名員工,每天要處理
☑ 816 位住宿長輩照護工作
☑6個樓層每日早中晚及點心的5趟次餐飲服務
☑每天2趟次共 6000 坪的環境清潔消毒工作
為了減輕員工負擔,清福養老院導入 #跨樓層多機協作機器人解決方案,以4台複合群組化的照護輔助機器人,整合電梯系統的以及不同上端模組,以一機多工的模組滿足防疫消毒、送餐、輪椅運送等工作,降低人員在專業照護陪伴之外的工作壓力,後續規劃持續導入 16 個關係照護機構。
2⃣亞東醫院
💊智慧藥櫃機器人服務💊
面對國內醫療人員嚴重不足,住院病人每日五次以上的配藥、運送、用藥服務,對於藥劑師及各病房的護理人員,是繁複沉重的工作。
加上藥劑種類繁多且識別不易,造成護理人員需要重複確認正確性且安全用藥。
#慧誠智醫 協助亞東醫院,導入具備 #醫護身分辨識 與 #人機協同 兩大特色的智慧藥櫃機器人,確保病患在用藥上的安全,並且串接醫院既有醫療資訊系統(HIS),提供介接院內藥局、護理站的送配藥服務,發展醫病之間適切的智動應用,以提升藥品使用安全,且節省醫護人員的工作瑣事。
3⃣桃園機場與國道休息站
🍽智慧餐盤回收機器人服務🍽
民眾在國道休息站用餐後,常找不到餐盤回收點,常導致使用過後的餐盤隨意擺放,降低整體服務的品質,也提高業者管理營運的成本。
面對每日上萬人次訪客服務,#新東陽 與 #東元電機 合作,導入 #Envrio餐盤回收機器人,此款原本以送餐目的所開發的機器人,經過強化餐盤載重感知模組及定點巡迴路程規劃模組後,轉型為餐盤回收服務,讓餐飲區顧客打破原本需尋找餐盤回收點之模式,讓收餐整潔更便利。
另外機器人感測到餐盤量滿載的情況下,自動行至洗滌區,取代人員需隨時巡場清運的負擔,在離峰時段補足人力缺口,更能夠協助業主彈性配置人員部署,打造人機工時輪班的新服務型態。
未來工業局將持續推動服務型機器人場域實證與示範應用,於國內大型公設場域,推動機器人業者和學研團隊合作,促成更多元的服務應用,為服務型機器人產業開創更多新市場與服務商機。
📰經濟部工業局新聞稿:https://bit.ly/38prERC
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「啊」一秒測聲帶健康,元智大學AI嗓音分析準確率破9成4
歌手在演藝圈最常遭遇的職業病,莫過於「聲帶受損」。但未來,不管是音樂家、老師,都有機會免除上醫院就診的舟車勞頓。元智大學研發的AI嗓音偵測系統,強調只需要持續對麥克風發出一秒的「啊」音,可透過演算法分析聲紋,判斷聲帶是否異常,正確率突破94%。
蒐集超過千名患者聲音
這項研究花了三年時間,由元智大學電機系教授方士豪帶領研究團隊,結合亞東醫院耳鼻喉科的嗓音資料庫,收集超過1,000名病患聲音,能推判是否有罹癌、聲帶結節、息肉、囊腫等8種病徵,目前已經獲得台灣專利,也正在申請中國大陸和美國的專利許可。
方士豪解釋,從數學模型上來看,嗓音分析和圖像辨識的差異並不大,但「數據蒐集」的難度卻高出許多。一開始的構想,是希望病患也可以唸一段文章,額外累積聲紋資訊,不過後來發現,當嘴巴發出「阿」音時,是最快速且有效蒐集數據的方式。
未來能應用在遠距醫療
方士豪謙虛表示,這套系統雖然已能準確判斷聲帶是否異常,但只知道是8種病徵之一,要進一步推論為何種疾病的準確度仍不足,「如果遇到聲樂家、專業歌手這些發音共鳴比較特殊的人,系統就可能被騙。」
他表示,其實「語音辨識」的複雜度比起嗓音分析更高,但這項研究主要目的是希望未來能成為遠距醫療利器,提供醫療匱乏地區遠端諮詢。由於聲帶位處喉部深處,非專科醫師與特殊儀器難以進行檢查,日後若配合物聯網環境,可在法規允許下早期發現和治療。
#聲帶健康 #ai嗓音 #資策會 #服創所
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