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台团队研发新型类神经网路 提升影像辨识速度

左起为交大资工系助理教授吴凯强、交大电子研究所教授黄俊达、半导体射月计划主轴召集人杨佳玲、科技部工程司司长徐硕鸿、清大资工系教授林永隆、清大资工系教授王廷基、中原大学电子工程学系教授黄世旭、中原大学资工系副教授郑维凯。(科技部提供)
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【大纪元2020年11月18日讯】(大纪元记者袁世钢台湾台北报导)由清华大学、交通大学、中原大学等学校的6位教授,带领共30位研究人员组成的研究团队,执行科技部半导体射月计划”感知运算与AI人工智慧晶片专案,研究智慧计算算法、新型网路架构,研发出最适合硬体实现的新型类神经网路架构“HarDNet”,提升了1/3的影像辨识速度。

科技部为提升国内元件、电路与系统整合技术层次,配合“5+2产业创新计划”及“晶片设计与半导体产业”政策,推动“智慧终端半导体制程与晶片系统研发计划(半导体射月计划)”,预期在前瞻半导体制程与晶片系统上,建立我国自主研发能量及培育高阶人才,促进产学链接,提升我国半导体产业国际竞争力。

科技部表示,近年来深度学习技术在影像辨识、物件识别、特征诊断、语音处理等广泛应用,展现了惊人的成效,而为了使这些应用能够普及,开发高效率的半导体就成为最为关键的技术。

清大资讯工程系教授林永隆表示,“HarDNet”在影像辨识、物件识别、物件追踪、视讯语意分割等应用都有优异表现,只须2/3的运算时间,即可达到相同的准确度。而且,对于人为刻意设计输入资料造成深度神经网路模型误判的恶意“对抗式攻击(adversarial attack)”软体,也有较强的免疫力;如再加入对抗式训练的防御机制,侦测率可达90%以上。

研究成果已于ICCV、AAAI、ICML等顶尖会议发表多篇论文,并申请13项台湾与美国的发明专利,部分先期研究人员将此技术技转所成立的“创鑫智慧股份有限公司”,也获准进入新竹科学工业园区,开发的神经网路加速器硅智财,亦获得知名大厂采用,整合于高阶智慧语音处理单晶片系统(SOC),并已经完成MPW(Multi-Project Wafer)验证,即将进入量产。

责任编辑:吕美琪

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