前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202510）

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科技產業資訊室(iKnow) - 技術發展藍圖研析團隊發表於 2025年4月9日

圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202510）

精煉的人工智慧方法改善了非侵入性腦機介面性能
卡內基美隆大學致力於研究非侵入性腦機介面，以深度學習的人工智慧方法來解析腦電圖資料，成功讓人們僅透過思考就能控制游標追踪移動物體，本研究成果已發表在《PNAS Nexus》期刊上。與侵入性腦機介面相比，非侵入性腦機介面更安全、更具成本效益、適用範圍更廣。然而，由於腦電圖資料讀取較為複雜，這是非侵入性腦機介面面臨的難題。研究團隊員讓參與者透過腦機控制追踪二維空間中的物體，使用深度神經網路解析他們的腦電圖資料，成功解碼了使用者意圖並實現了流暢的物體追踪控制，未來有望於控制複雜的機械臂，幫助脊髓損傷、中風等運動障礙患者。
參考資料：Refined AI approach improves noninvasive brain-computer interface performance. TechXplore. 2024/05/03.

結合當地知識和人工智慧的撲滅野火的新方法
氣候變遷和數十年來誤導性的火災管理已經在西方不斷引發野火。與四十年前相比，每年西部大火燒毀的平均面積增加了一倍以上。加州內華達山脈林務局的論文提出管理野火的新方法，將景觀劃分為可以切實遏制火災的區域(POD)，透過機器學習演算法進行著色，該演算法根據地形、燃料特性、道路網絡和歷史火災資料來預測和繪製最有效的滅火位置。另外，也有另一種定量野火風險評估 (QWRA)。這些評估列出了火災可能最具破壞性的地方，同時考慮房屋的位置、瀕危物種棲息地、木材資源和其他資產。有了這些評級，土地管理者就可以製定如何最好地處理火災的策略。
參考資料：A new approach to fighting wildfires combines local knowledge and AI. Science News. 2024/04/30.

人工智慧方法提高了穿戴式電子產品材料多尺度模擬的效率
電容器在需要時可以非常快速地放電，從而能夠快速提供電力，並且它們不會因重複的充放電循環而退化，從而使它們的使用壽命比電池長得多。然而，電容器的能量密度通常比電池低得多，這意味著它們每單位體積或重量可以儲存的能量更少，當您試圖將它們縮小到微電容器尺寸以進行片上能量儲存時，這個問題只會變得更糟。研究人員透過精心設計 HfO2 -ZrO2薄膜以實現負電容效應，從而實現了破紀錄的微電容器。通常，將一種介電材料分層在另一種介電材料之上會導致整體電容降低。然而，如果這些層之一是負電容材料，那麼總電容實際上會增加。為了擴大薄膜的能量儲存能力，研究團隊需要增加薄膜厚度，同時又不讓它從受挫的反鐵電-鐵電狀態中鬆弛下來。他們發現，透過在每隔幾層HfO2 -ZrO2後散布原子級薄層氧化鋁，他們可以將薄膜生長至100 nm厚，同時仍保留所需的性能。
參考資料：Microcapacitors with ultrahigh energy and power density could power chips of the future. TechXplore. 2024/05/06.

檢測大語言模型(LLM)所產生文本中的幻覺的框架
大語言模型生成的内容，有時會與用户查詢主题無關或包含虛假訊息，主因是模型訓練資料的限制或模型本身的推理缺陷所造成。伊利諾大學香檳分校的研究團隊發表了一個名為「KnowHalu」的框架，可以檢測大語言模型生成文本中的幻覺。該框架包含了多個階段的知識檢測流程，能夠識別不同類型的幻覺，例如，用户在查詢問題時，KnowHalu 能夠辨識「非編造型幻覺」(事實正確但是與問題無關的答案)與「一般型幻覺」(不符合事實的答案)。研究團隊發現使用 KnowHalu可以幫助用户妥善評估大語言模型所生成文本的可靠性，並改善其在問答和摘要等領域的應用效果，相關研究已發表在《arXiv》期刊上。(1198字；圖1)
參考資料：A framework to detect hallucinations in the text generated by LLMs. TechXplore. 2024/05/07.

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