前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202530)

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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9月3日

圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202530)

研究顯示人工智慧可能導致家庭監控結果不一致
來自麻省理工學院和賓州州立大學的研究團隊，揭露了大型語言模型在家庭監控中的應用可能導致不一致的決策。研究發現，這些模型在分析監控視頻時，經常會對類似活動的反應不一，並且在不同社區中展現出偏見，特別是在多數居民為白人的社區中，模型更傾向於不建議報警。研究中證實，模型的這種行為難以預測，且存在潛在的社會影響。
參考來源:Study shows AI could lead to inconsistent outcomes in home surveillance. TechXplore. 2024/9/19

人工智慧模型有助於生產清潔水
全球有22億人缺乏安全的飲用水，而水資源短缺問題日益嚴重。為了解決這一問題，韓國科學技術研究院(KIST)的研究團隊開發了一種使用人工智慧的技術，能準確預測在電化學水處理過程中水中離子的濃度。研究團隊建立了一個隨機森林演算法，能有效預測經處理水的導電率和各類離子的濃度，準確性達到約90%。這項技術需要每分鐘測量水質，以便持續提升預測準確性。這項研究不僅推進了人工智慧模型的發展，還可應用於國家的水質管理系統，進一步改善社會的水資源福祉。
參考來源:Artificial intelligence model helps produce clean water. TechXplore. 2024/9/23

研究改進了食物品質的電腦預測
阿肯色大學主導了一項關於食物品質預測的研究，雖然現有的機器學習模型已被廣泛應用於食物品質評估，但其在不同光線條件下的表現不如人類穩定。該研究利用人類感知資料來訓練電腦模型，使其在不同光照下做出更一致的食物品質預測，尤其是在對萵苣的新鮮度評估中，模型的預測誤差降低了約20%。這項研究強調了光照對人類感知的影響，並指出過去的大多數模型僅依賴簡單的顏色資訊，而忽略了這些變化對食物品質評估的影響。
參考來源:Study offers improvements to food quality computer predictions. TechXplore. 2024/9/24

基於LiDAR的系統使無人機團隊能夠快速進行環境建構
中山大學和香港科技大學的研究團隊開發出一套名為SOAR的無人機系統，能快速、自主地重建3D環境。這套系統由一架攜帶LiDAR的無人機負責探索並繪製環境，隨後派出多架配備攝影機的無人機在指定的地點拍攝詳細圖像。SOAR的創新之處在於其能夠同時使用LiDAR和視覺感測器進行數據收。(753字；圖1)
參考來源:LiDAR-based system allows unmanned aerial vehicle team to rapidly reconstruct environments. TechXplore. 2024/9/27

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