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2023/12/14 第759期  |  订阅/退订  |  看历史报份
  科技新知 AI机器人革命∶提升可回收材料的回收率,减少污染、降低碳排
瞄准女性乳癌检测!新创团队洞视科技运用AI影像检测提升医疗品质
从与Meta合作浅谈元宇宙发展
玩转Chat GPT-为生活注入全新体验

AI机器人革命∶提升可回收材料的回收率,减少污染、降低碳排
FIND研究员∶吴湘芸

人类每天使用大量的包装以及一次性容器,生产这些物品所产生的大量碳排放,以及後续废物污染,成为人们必须正视的重大问题之一。

虽然过往会透过废料回收来降低对环境的污染,但传统废料回收是透过人力方式分类,这样的方式极度缺乏效率且耗用大量的成本,因此我们势必得找到一个更有效的方式来改善这个问题。

【产业现况】

传统的废物收集及处理方式,是以人力进行分类,因此需要大量的时间和人力资源,且需要培训和管理人员,使得成本高且效率低。

根据美国能源部关於塑料的报告中显示 ,在 2019 年美国总计约 4,400 万吨塑料废物中,约 86% 被掩埋、9% 被燃烧,仅5%塑胶废料是被回收的。这显示目前存有大量的可回收资源未被妥善循环利用,而是被掩埋或焚烧,可想而知,这样的行为会对环境造成巨大的污染,以及大量资源浪费。

【技术突破】

美国回收机器人公司「AMP Robotics」近期研发出一款材料回收设施(Metal Recovery Facility, MRF)的AI机器人,透过电脑视觉和深度学习来识别和回收各种材料,如塑料、纸板、纸张、罐头等,目前AMP(Advanced Material Platform)的AI平台 AMP Neuron™ 已能够识别超过500亿个物体,成为机器学习中已知最大的可回收材料数据集。

图1∶AMP 电脑视觉影像分析标记

图片来源∶https://www.amprobotics.com/artificial-intelligence

AMP透过高效及高准确度地侦测及进行後续的分拣、拾取和放置材料工作,且无论是单一材质,还是混合纸张、金属及塑料组合等都能有效地达成任务。目前已能做到99%的准确度,及每分钟80到120次拾取,和人工处理相较,提供了更高的准确度,且提高了2~3倍的效率。

【未来展望】

材料回收设施 (MRF) 技术在未来具有重要的潜力,将进一步促进循环利用和回收价值创造,以及实现ESG中环境友善的目标。

透过AI机器人的高劳动效率和回收率,使更多可回收废弃物得以回收再利用,并且能够处理更多复杂的可回收废材,确保所有内容得到有效处理,避免资源的浪费,让大量的废物转化为可再利用的资源。并可减少对原始材料的需求,降低能源消耗及温室气体的排放,从而降低碳足迹和对环境的伤害。

封面照片来源∶

https://www.amprobotics.com/robotic-system

参考资料∶

1.AMP官网

https://www.amprobotics.com/artificial-intelligence

2.Robotics Develops Industry's First AI-Powered System for Recovery of Film and Flexible Packaging

https://www.amprobotics.com/news-articles/amp-robotics-develops-industry-first-ai-powered-system-for-recovery-of-film-and-flexible-packaging

3.Robotics Raises $91 Million in Series C Financing

https://www.businesswire.com/news/home/20221102005209/en/AMP-Robotics-Raises-91-Million-in-Series-C-Financing

 
瞄准女性乳癌检测!新创团队洞视科技运用AI影像检测提升医疗品质
FIND研究员∶陈珈后

根据世界卫生组织(WHO)统计,乳癌是女性常见癌症,2020年全球有将近70万人死於乳癌;我国卫生福利部统计资料显示,2020年台湾地区有2,655名女性死於乳癌,是妇女癌症死亡排名第3位,平均每36分钟有1名女性罹患乳癌。面对这样的威胁,国民健康署建议民众定期透过乳房X光摄影检查进行筛检,可以降低41%的乳癌死亡风险,并同时减少30%的晚期乳癌发生率。

但现行乳癌检测却有著场域的痛点,包括缺乏相关针对乳房摄影的拍摄现场重大缺失,即时提供放射师立即回馈的专用介面与模型,此外,亦缺乏自动化的系统可以比较和追踪个别放射师的摄影品质及单位长期表现。若能补足此一缺口,将可缩短门诊追踪影像不良重拍所造成的医疗资源浪费,及减少因影像品质不良而造成误判;近年来智慧医疗/精准医疗大行其道,透过人工智慧等影像判读的辅助,将为医疗场域带来更有感的提升。

透过影像收集训练AI模型提升乳癌检测,可望输出海外成台湾之光

新创团队洞视科技以技术切入这个市场痛点,透过AI模型进行影像品质检测,打造影像品质自动化的审查工具,为医疗第一线人员(含放射师/临床医师等)与病患提升检测效益。由於进行乳癌检测中重要的环节正是 「乳房摄影」,若未能在第一时间揪出不良影像品质,则医师将无法进行有效的判断,病患也必须要被召回重新拍摄,劳心劳力。

也因此,这套系统能针对乳房摄影的品质进行检测,同时提供快速且标准化的审查工具,为後续诊疗过程提供自动化比较和追踪个别放射师及单位的长期表现;此外,根据导入的AI定审查结果,可以协助比对「系统判读」与「人工判读」的差异,藉此进行可信赖的功能测试让AI模型能持续训练与更新,优化乳房摄影品质检测的模型。

洞视科技也预期,这套模型不只是能与潜在的上游供应链如医疗影像设备商、AI技术研发公司等合作,更有机会将解决方案输出到医院、诊所甚至是跨国夥伴,让世界看见台湾技术之光。

资料来源∶数转院/健康数据科技中心/科技加值组、洞视科技有限公司

封面图片来源∶https://www.istockphoto.com

 
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