前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202610)

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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 2026年3月27日

圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202610)

社交機器人無需我們參與就能學習？新的研究將人類排除在早期測試之外
英國薩里大學（University of Surrey）與德國漢堡大學（University of Hamburg）的研究團隊，開發出一種創新的模擬方法，讓社交機器人能在無需真人參與的情況下，進行早期互動訓練。該方法利用動態視線預測模型，讓機器人模擬人類在社交情境中的視線移動，進而學習如何注意重要的社交線索。研究人員使用兩個公開資料集進行測試，結果顯示，機器人能在模擬環境中準確預測人類的注視方向，即使在嘈雜、不可預測的環境中也表現良好。這項技術有望加速社交機器人的開發，降低成本，並推動其在教育、醫療和客服等領域的應用。
參考資料：Social robots learning without us? New study cuts humans from early testing. TechXplore, 2025/5/19

人工智慧進入「幼兒園」階段是為了學習更複雜的任務
紐約大學（New York University）的研究團隊發現，讓AI系統先學習簡單任務，再逐步進階到複雜任務的「幼兒園課程學習法」，能顯著提升其學習效率。研究人員首先訓練實驗鼠透過聲音和燈光提示尋找水源，觀察其如何將基本知識結合以完成目標。接著，他們將相同的學習策略應用於遞迴神經網路(RNN)，讓AI先掌握基本決策技巧，再進行更複雜的賭注任務。結果顯示這種循序漸進的訓練方式，使AI在處理複雜任務時表現更佳，類似於人類和動物的學習模式。相關研究成果已發表於《Nature Machine Intelligence》。
參考資料：AI goes to 'kindergarten' in order to learn more complex tasks. TechXplore, 2025/5/19

「快速脫落」的人工智慧血液檢測可以幫助胰臟癌患者避免無效的治療
約翰霍普金斯大學金梅爾癌症中心（Johns Hopkins University School of Medicine）的研究團隊，開發出一種建立在「液態生物標記檢測」的基礎上，名為ARTEMIS-DELFI的人工智慧（AI）血液檢測技術，用於快速預測胰臟癌患者之治療反應，協助臨床醫師更快速評估胰臟癌治療方式。透過分析患者血液中游離的腫瘤來源DNA（cfDNA）片段，ARTEMIS-DELFI能捕捉與胰臟癌相關的分子模式有助於在治療初期即判斷療效，再配合AI模型分析這些cfDNA資料，能推測出腫瘤對治療的反應以調整治療方案，臨床實驗顯示ARTEMIS-DELFI比傳統方法更能準確預測腫瘤大小且操作更簡便，也不需深度基因定序，可望應用於其他癌症（如肺癌、肝癌）或早期檢測。研究成果已發表於《Science Advances》。
參考資料：Fast-fail' AI blood test could steer patients with pancreatic cancer away from ineffective therapies. Phys.org, 2025/5/21

開發新型人工智慧天氣工具
微軟與賓夕法尼亞大學（University of Pennsylvania）教授共同開發出AI氣象預測模型Aurora。傳統天氣預報依賴物理模擬與超級電腦，成本高、耗時長，難以即時應對極端氣候。為解決此困境，Aurora以歷史氣象資料訓練，能以更低成本、快速生成高精度預測。研究指出，該模型在全球10天天氣預報的準確度表現上，在92%的情境中優於歐洲中期天氣預報中心（ECMWF），並成功預測2023年颱風杜蘇芮的登陸地點。該模型目標為提升預報效率與精準度，應用範疇涵蓋災害預警、農業管理、能源調度等，預期未來結合衛星與地面觀測，有望推動即時、高解析、低成本的氣象預測系統發展。研究成果已發表於《Nature》。（1064字；圖1）
參考資料：New AI Weather Tool Outperforms Global Forecasting Centers. sciencealert, 2025/5/22

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