前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202531)

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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5日

圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202531)

人工智慧如何透過更智慧的採樣技術改進模擬
麻省理工學院的研究人員開發了一種新型的AI方法，稱為「訊息傳遞蒙地卡羅法」(MPMC)，可產生更均勻分佈的採樣點，這對模擬與計算精度的提升至關重要。傳統上，隨機採樣可能導致點集中在某些區域，忽略了其他地方。這項新方法使用圖神經網路，讓採樣點之間進行溝通，達到更均衡的分佈效果，尤其適用於高維度的問題，如機器人導航與金融模擬。研究表明，在32維計算的金融問題中，MPMC方法比現有的低差異採樣方法精確度提升了4至24倍。
參考來源:How AI is improving simulations with smarter sampling techniques. TechXplore. 2024/10/02

神經網路、機器學習？諾貝爾獎得主人工智慧科學解釋
2024年諾貝爾物理學獎的得主，Geoffrey Hinton和John Hopfield，他們的發現為人工智慧和機器學習的發展奠定了基礎。Hopfield在1980年代提出的"Hopfield網路" 使機器能夠記憶並修正不完整的數據，而Hinton則在1985年創造了 "Boltzmann機器"，引入了隨機性，使得人工神經網路能夠生成不同的變化。這些技術如今被應用於語言處理、圖像生成等領域，支撐了包括ChatGPT等工具的運作。這些研究成果不僅來自物理學的靈感，也改變了人工智慧的發展方向，並引領其應用範圍的擴展。
參考來源:Neural networks, machine learning? Nobel-winning AI science explained. TechXplore. 2024/10/08

AI訓練的載具能在飛行中自動調整應對極端湍流
加州理工學院與NVIDIA的研究團隊開發了一種稱為FALCON的控制策略，讓無人機能即時應對極端氣流。FALCON基於傅利葉方法，透過強化學習來預測氣流中的頻率變化，並控制無人機進行即時調整。這項技術尤其對應對因氣候變遷而日益增加的極端天氣事件具潛在價值，並可增加包括無人機與客機等多種飛行器的安全性與效率。該研究顯示，FALCON系統在風洞中經過九分鐘的學習後，成功穩定了無人機的飛行。
參考來源:AI-trained vehicles can adjust to extreme turbulence on the fly. TechXplore. 2024/10/14

新應用程式透過智慧型手機執行即時全身動作捕捉
美國西北大學的工程師開發出一款稱為「MobilePoser」的創新系統，能夠在不使用昂貴設備或專業場所的情況下，透過智慧手機和智慧手錶等常見裝置即時捕捉人體全身動作。MobilePoser利用內建於消費型電子裝置的感測器，結合人工智慧演算法和物理運算技術，達到高精準度的動作追蹤。該技術有望應用於遊戲、健身及健康監測等多種領域，例如協助醫生分析病人的活動能力或幫助使用者在運動中調整姿勢。(823字；圖1)
參考來源:New app performs real-time, full-body motion capture with a smartphone. TechXplore. 2024/10/15

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