【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
