迎接物聯網時代,讓環境中的微震動來充電!

手機快要沒電的時候是不是會感到一絲焦慮,如果又剛好身邊沒帶行動電源或者找不到插座會不會覺得渾身不對勁呢?現在每個人身上帶的、家裡用的,需要用到電池的聯網裝置數量或許還算少,然而在可預見的未來,無論是交通工具、機台、感測器、消費性電子產品都將使用到IOT技術,其中有很多都是無線連接的所以必須要裝有電池,這麼大量的裝置如果全部都依照我們現有這種用完電拿去充電或者換電池的方式,那麼光是電量的管理,比如什麼時間什麼裝置要拿去充電,充電時家裡的插座夠不夠用等等問題,肯定得讓人大傷腦筋。

Read more

脫離雲端「中央集權」─人工智慧「地方自治」時代來臨

■「In-Situ AI」這套運算架構,因應物聯網資料的特性與使用情境,在資料收集處就地進行大部分的運算工作。不同於以往將資料全部傳到「中央」的雲端,再接收「中央」決策完回傳的指令,In-Situ AI 發揮了「地方自治」的精神,善用地方資源、產生因地制宜的策略。其架構分為兩大部分:運算中樞(Node)與雲端。雲端有較高的運算能力,負責從大量的物聯網資料進行非監督式學習,汲取重要的特徵。接著藉由遷移學習(transfer learning),讓運算中樞的推理網路(inference network)認識這些特徵。如此在有限的標記資料下,推理網路也能對周遭世界具有一定程度的判讀能力。實驗結果顯示,遷移學習學到的特徵,讓推理網路預測的準確率提升30 %(達到近60 %),彌補標記資料不足的限制。

Read more