【科技部新聞稿】全球頂尖的深度學習硬體加速器技術台灣研究 ... | 全台避難所資訊
2020年11月20日—國立清華大學林永隆教授團隊執行科技部「半導體射月計畫」感知運算與AI人工智慧晶片專案,研究智慧計算之演算法、新型網路架構、各式軟硬 ...
科技部長期深耕基礎研究,為提昇國內元件、電路與系統整合技術層次,並配合「 5+2 產業創新計畫」及「晶片設計與半導體產業」政策,推動「智慧終端半導體製程與晶片系統研發計畫(半導體射月計畫)」,預期在前瞻半導體製程與晶片系統上建立我國自主研發能量及培育高階人才,促進產學鏈結,提升我國半導體產業國際競爭力。國立清華大學林永隆教授團隊執行科技部「半導體射月計畫」感知運算與AI人工智慧晶片專案,研究智慧計算之演算法、新型網路架構、各式軟硬體平台上之實現並推廣產業應用,成果豐碩。
高效率及防禦力的新型類神經網路HarDNet
近年來深度學習技術在影像辨識、物件識別、特徵診斷、語音處理等廣泛應用展現了驚人的成效,為了使這些應用普及,開發高效率的半導體技術是最為關鍵的部分。研究團隊來自清華大學、交通大學、中原大學三校六位教授所帶領共30位研究人員,研發最適合硬體實現之類神經網路架構,取名HarDNet,比起知名的ResNet,HarDNet只須三分之二的運算時間便能達到相同的準確度。HarDNet 在影像辨識、物件識別、物件追蹤、視訊語意分割等應用都有優異表現,研究團隊將成果發表於最頂尖的國際電腦視覺會議(ICCV-2019),並透過GitHub開源網推廣至全球相關社群獲得廣大迴響。
HarDNet 對惡意攻擊亦有較強的免疫力。已有研究指出對抗式攻擊(adversarial attack)可以使訓練完成的深度神經網路模型對人為刻意設計的輸入資料(稱為adversarial example,對抗例)做出誤判,進而對模型的安全性帶來威脅並造成使用上的疑慮。清大王廷基教授指導學生以車牌物件偵測為例進行安全性分析後發現:HarDNet的應用網路SSD-HarDNet85 比起其它神經網路模型(例如:SSD-VGG)具有更強的攻擊免疫...
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