光是2020年全球資料量就已經成長至44ZB，以容量128GB的iPad Air平板電腦堆疊起來，高度可達6. …

光是2020年全球資料量就已經成長至44ZB，以容量128GB的iPad Air平板電腦堆疊起來，高度可達6.6個地球至月亮的距離。科技的成長，更指向AI人工智慧技術的目標，全球各先進國家莫不大力投入 AI 研發，全面佈署於行政、安全、醫療、交通、教育、科學、農業、工業與商業等領域。

而關鍵系統技術的「人工神經網絡」（英語：Artificial Neural Network，ANN），簡稱神經網絡（Neural Network，NN）或類神經網絡，在機器學習和認知科學領域，是一種模仿生物神經網絡（動物的中樞神經系統，特別是大腦）的結構和功能的數學模型或計算模型，用於對函數進行估計或近似。神經網絡由大量的人工神經元聯結進行計算。

圖/123RF

大多數情況下人工神經網絡能在外界信息的基礎上改變內部結構，是一種自適應系統，通俗地講就是具備學習功能。神經網路也被稱為人工神經網路 (ANN) 或模擬神經網路 (SNN)，是機器學習的子集，也是深度學習演算法的核心。其名稱和結構靈感來自人腦，模仿生物神經元彼此之間發送訊號的方式。

國立清華大學林永隆教授團隊在科技部「半導體射月計畫」支持下開發出世界級的類神經網路 HarDNet Harmonic Densely Connected Neural Network。 在大力研發下，生產的系統具備精簡、準確、快速與省電之優點，在影像識別、物件偵測、影像分割等任務都獲得特殊優異的成果。

依據林永隆教授所言，人工智慧計算需求分兩大類：訓練與推論，訓練階段仰賴通用圖形處理器 （GPGPU） 為主之超級電腦，推論階段則有多種方式。先進人工智慧模型之普遍佈署有賴高性能且低耗能之 AI 晶片，辨識一張影片所需的計算量已經超過播放一部電影所需的算量，所幸半導體製程技術隨著摩爾定律進步，繼續提供足夠、省電與低價之算力。

AI 晶片潛力猶如上一世代的網際網路般，若研發有成江大幅提升各行各業之生產力與國際競爭力，更可讓全球廿餘國研究機構與企業運用於自駕車、無人飛機、船舶安全、無人火車、無人倉儲、交通管理、醫療影像、衛星影像環境監測、半導體製造、資訊安全與工地安全等眾多領域，類神經網路將扮演世界重要角色。（記者／劉閔）

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