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前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202541)

關鍵字：6G；人工智慧；電信；行銷；意圖經濟；數位孿生；機器學習；材料特性；
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科技產業資訊室 - 技術發展藍圖研析團隊 發表於 2025年11月14日
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圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202541)

6G與人工智慧的結合將重塑電信產業     
結合人工智慧（AI），不僅提升數據速度與服務可靠性，更能應對日益增長的數據需求及新應用。AI賦能的6G具備智慧連接，實現數據聚合與感測應用，並推動靈活的網絡架構如開放無線接取網（ORAN）。歐美合作的6G-XCEL項目整合電信運營商與研究機構，通過開放源代碼平台加速6G技術研發，並致力於建立全球領先的供應鏈。6G-XCEL與ACCoRD計劃協作，探索去中心化網絡運營及AI即服務（AIaaS）等創新解決方案。於美國羅格斯大學舉辦的研討會促進跨大西洋合作，為推動6G標準化及實驗設施開發提供契機，進一步深化公共與私營機構間的合作。
參考資料：6G-AI Mashups Will Reshape the Telecom Industry. IEEE Spectrum. 2024/12/26
               
人工智慧的下一個前沿：在你知道意圖之前推銷你的意圖
劍橋大學的研究指出，人工智慧助理未來能藉由解析人類的行為數據，預測並影響我們的決策，進而在我們意識到需求前就將意圖出售給相關企業。這種稱為「意圖經濟」的市場，將以個人行為和對話數據為基礎，利用大語言模型LLMs及生成式AI，分析語調、行為模式和偏好，進一步操控消費者選擇。技術巨頭如Meta和Apple等，已公開展示了針對意圖分析的研究和產品框架。研究中表示，這一技術雖具創新潛力，但未來若未妥善規範，可能對隱私、民主及公平競爭構成威脅。因此應喚起公眾意識，確保AI技術在開發與應用過程中不偏離正軌，相關研究成果發表於《哈佛數據科學評論》期刊。       
參考資料：AI's next frontier: Selling your intentions before you know them. TechXplore. 2024/12/29
               
人工智慧取代人類辨識燃料電池故障原因       
韓國能源研究院研究團隊開發出一項創新技術，運用AI和數位孿生技術來分析氫燃料電池中碳纖維紙的微觀結構。這項技術突破了傳統方法必須破壞樣本的限制，只需使用X射線掃描就能在幾秒內完成分析，準確率超過98%。這大幅改善了分析效率（從傳統的2小時縮短到幾秒），且能即時診斷碳纖維紙的劣化狀況，對提升燃料電池效能具有重要意義。研究成果已發表於《Applied Energy》期刊，預期未來可應用於二次電池、水電解等相關領域。
參考資料：AI replaces humans in identifying causes of fuel cell malfunctions. TechXplore. 2024/12/30
               
高效率的機器學習：以有限的資料預測材料特性
印度科學研究所(IISc)與倫敦大學學院合作，開發出一種基於機器學習的遷移學習方法，可在有限資料下準確預測材料特性。此技術首先使用大數據進行預訓練，再針對少量特定資料執行微調，例如用於預測材料的介電常數和形成能量等。研究團隊利用圖神經網路(GNN)建構模型，以材料的三維晶體結構為基礎，將原子視為節點，原子間的鍵視為邊，擷取資料中的關鍵特徵。他們還採用多屬性預訓練框架(MPT)，讓模型同時學習七種不同的材料特性，並成功預測未訓練的二維材料的帶隙值。這一方法超越傳統無中生有的模型，應用潛力包括開發更高效的電池電極與半導體材料。(1018字；圖1)
參考資料：Efficient machine learning: Predicting material properties with limited data. TechXplore. 2024/12/30
 
 

 
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