微軟 Azure HPC 助攻 加速鴻海人工智慧研究成果突破

微軟 Azure HPC 助攻 加速鴻海人工智慧研究成果突破

台灣產經新聞網 2022-04-19 00:00

2022 4 19 日,台北訊】台灣微軟去年三月鴻海科技集團開啟雲原生技術開發、混合辦公場域建立與核心系統上雲布局全球等三大戰略合作重新定義台灣智慧製造樣貌經過一年的努力,鴻海研究院憑藉微軟 Azure 雲端平台算力,取得多項人工智慧技術的研究突破,不但大幅減少對抗式模型訓練時間,從 3 小時縮短 5 分鐘,藉由使用大量「無標」資料做預訓練建立 AI 模型訓練新範式也能透過人工智慧模型實現即時、連續性的進行血壓偵測守護大眾健康台灣微軟與鴻海研究院強聯手,讓台灣的自駕車及數位醫療產業向智慧藍海市場 

 

專為巨量運算設計 Azure HPC 提升鴻海研究院人工智慧模型訓練效率 

鴻海研究院人工智慧所所長栗永徽表示:「鴻海研究院是集團邁向 F3.0 轉型升級之路的重要發展基石人工智慧所在其中負責人工智慧關鍵技術研發深化集團內關於 AI 的基礎能力滿足未來三到五年產業發展需求。去年開始透過微軟 Azure 雲端平台的高速算力與安全合的作業環境,人工智慧有令人興奮的成果突破未來期許可以深化雙方的合作布局,共同樹立台灣智慧製造標竿,讓優秀的台灣人才根留台灣,打造世界級的演算法。 

 

台灣微軟大型企業商務事業群總經理卞志祥表示:「數據成為企業評估商業模式的一環,從數據庫中找出洞察分析是維持競爭力的重要關鍵尤其近年崛起的自駕車及數位醫療領域,更依賴龐大數據建立精及安全的人工智慧模型,也因此彰顯算力的重要性微軟很榮幸可以運用 Azure 全球豐富 HPC 資源,協助鴻海強化在智慧製造的產業領導地位未來期許在微軟資料中心落地後,能深化雙方在人工智慧領域的合作。 

 

雲端支援 加速 AI 訓練 推動自駕車及數位健康的研究進展  

微軟透過 Azure HPC GPU - NDm A100 v4 加速鴻海研究院在 AI 領域的研究速度NDm A100 v4 系列虛擬機器是 Azure GPU 系列的旗艦,專為高階深層機器學習訓練和緊密結合的相應增加相應放大 HPC 工作負載所設計能有效縮短 AI 模型建立時間。此外,依據使用量付費pay as you go的彈性收費模式也能減少前期設備建置投資與機房管理人力 

 

鴻海研究院運用 Azure 雲端平台深度學習、自駕車及數位醫療的研究成果亮點如下: 

  • 對抗式攻擊與防禦,提升自駕車穩定性及安全性針對未來自駕車的應用情境,為避免外部環境干擾或是惡意駭客入侵,嚴重影響模型的判斷,對抗式攻擊與防禦極為關鍵,可用於減少人工智慧模型的誤判Azure 虛擬機器大幅縮短對抗訓練的模型訓練時間,從原本 3 小時減少至 5 分鐘。 

  • 高解析度非監督影像風格轉換模型:此模型為基於深度學習的 image translation model能夠將兩個不同領域的影像做雙向轉換,應用在動漫領域,可以將動漫人像轉換成真實人臉,並且可以在硬體資源有限的情況下生成高解析度(1024×1024)的成果。應用自駕車場景,配合現有的自駕車模擬環境如:CARLA此生成的模擬影像轉換還原出更契合真實情境的駕駛環境,進而擴充訓練模型時所需要的影像資料,並藉 Azure 高速算力得到更好的模型效能。 

  • 自監督式學習預訓練新範式之研究自監督學式學習技術使用大量「無標」的資料來訓練人工智慧模型,除可降低過往標記資料大量人力的需求,透過「無標可降低人為疏失,提升模型準確度。自動駕駛的領域為例透過收集巨量的街景資料,在沒有標記的情況下進行模型訓練(pre-training),之後再用少量有標資料做細微修調可善用大數據的優勢,縮短模型訓練時間,進而達到更強健安全的自動駕駛環境。 

  • 自監督式虹膜影像分割技術:在不需要人工標的情況下訓練人工智慧模型有效的將虹膜影像進行精確的分割,進提高虹膜辨識的準確率。此技術不但可用於虹膜辨識,也可應用於各種不同的環境與任務,例如自駕車環境中我們常常需要針對街景圖做影像語意分割,透過此技術,不需大量人力標,即可訓練出高精確度的人工智慧模型以供自動駕駛系統使用。使用微軟 NDm A100 v4 HPC 來做模型訓練,跟之前使用的機器相比,加速可高達 8  

  • 人工智慧模型實現即時、連續性血壓偵測:成功將體積描記法PPG訊號轉換成即時血壓訊號,有效地量測血壓的指數,且量測準確度已經符合醫療器械促進協會AAMI和英國高血壓學會BHS A 級標準。目前穿戴式裝置可實現 PPG 信號的即時量測,與此技術結合後,未來讓使用者隨時偵測自身血壓,不再受到時間、空間與器材的限制,第一時間預防因血壓異常的導致的高風險疾病。使用微軟 NDm A100 v4 HPC 來做模型訓練,跟之前使用的機器相比,加速可高達 400  

 

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