無人駕駛汽車科技的實驗持續進行，不過大多應用於迴避障礙物及自動導航方面。美國麻省理工大學 (MIT) 一項人工智能研究就專門針對改善自動駕駛系統對交通燈的反應，結果不單改善交通順暢度，更可增加能源效益及減少廢氣排放，一舉兩得。 主持這次研究的研究員指出，雖然美國及世界其他地方已批准無人駕駛車上路，不過對於人類來說，無人駕駛汽車未能為人類帶來改善，因為乘客依舊受困於交通燈，因此團隊就希望能夠改善它們對交通訊號的反應，提升交通流暢度。研究採用深度強化學習 (deep reinforcement learning) 模式，即交由人工智能以試誤 (trial and error) 方式，通過不同的抉擇覓求最佳的演算法。 研究團隊首先模擬出一個十字路口場景，然後只提供機器學習無法自行掌握的知識，之後便交由人工智能計算不同狀況的反應。當人工智能的神經元網絡 (neural network) 找出通往改良交通狀況的方法或捷徑，研究團隊便會予以獎勵，相反如人工智能的演算法導致車輛在交通燈前完全停止則給予懲罰。而在人工智能學習的過程中，系統會從一隊車隊中收集到的互動數據，估算交通燈的變化，從而控制無人駕駛汽車的行駛速度，盡量增加綠燈時通過的車輛數目，同時避免汽車因紅燈而需要完全停止。 研究結果顯示，經最佳演算法下控制的無人駕駛汽車，其通過交通燈的流暢度大增，而即使受控制的汽車減低至 75%，其餘為人類操控車輛，交通流暢度仍能獲得顯著的改善。由於所有汽車均能減少非必要的加速或停車空轉，因此研究還可有效改善能源消耗及廢氣排放。不過，現時研究正在起步階段，而且只能應付一個十字路口位，要全面實行還須更多研究，但相信在智慧城市的帶動下，無人駕駛汽車將能更容易採集交通數據，應用團隊研究成果的可能性將相當高。 資料來源：https://bit.ly/3NqCJmD 相關文章：【上帝視角】樹木觸電引發山火…

有報道指新一代學生好醒，識得用 AI 文章產生器去自動完成大業，如果事後用心執一執少少字眼，就好易瞞天過海。事實上，現時 AI 文章產生器具備SEO優化技術，用途非常廣泛，吸引傳媒及網媒使用來寫新聞或提升文章的 SEO ，取代人力。 固名思義，AI 文章產生器就是利用人工智能技術去寫作文章，這類 AI 主要是透過匯入大量文本數據進行訓練，讓人工智能掌握如何創作一篇有內容的文章。一般來說，AI 文章產生器會使用 GPT-3 等生成型變換模型作核心，例如 Rytr、ContentBot，便是採用了 GPT-3 人工智能技術。 事實上，現時已有少數媒體利用相關技術製作即時新聞報道，好處是速度快，其次是這些 AI 文章產生器更具備…

3D 打印技術發展多年，現時可使用的「墨水」更包括食材，材料包羅萬有。不過，由於 3D 打印始㚵較耗時，所以如果打印過程因各種問題導致出現瑕疵，除了有可能令成品變形，又有可能中途崩塌，浪費大量時間及材料。有科學家使用人工智能及機器學習，能夠在過程中監測準確度，而且更可愈印愈準，將演算法套用到不同品牌打印機上。 3D 打印技術已應用於日常生活中不同行業，大型項目包括建築、航空，就連小型的體內植入裝置如人工關節，亦有成功使用案例。由於 3D 打印不似傳統製造業需要事先起模，因此靈活性大增，只要有設計圖，即使單獨打印一件產品亦可，某程度上亦降低了產品設計過程的成本。不過，3D 打印要求高精準度，如材料受到溫度等問題影響而無法順利凝固，有可能成品在打印過程中已崩塌，因此打印過程必須有資深技工全程監察，如發現出現問題也可及早修正甚至重新打印。 由英國劍橋大學工程系博士 Sebastian Pattinson 領導的研究團隊，便嘗試利用人工智能技術，讓系統的機器學習功能自行分辨有可能出現的打印問題。團隊首先將 192 件產品的打印過程影響提供系統作深度學習，這些影像還會附有打印時的設計、速度及溫度變化等數據，人工智能系統便可歸納出引致打印失敗的徵兆，例如打印速度過快有可能令材料未能及時軟化等。 團隊的最終目標是希望人工智能監察系統能夠成熟至無人駕駛技術，完全不需人手介入也能順利完成任務。Sebastian 博士更說隨著系統監察更多打印工程，它便能掌握更多不同品牌打印機及材料的特性，繼續提升監察的準確度，日後就算打印機在打印不熟悉的材料時，也可大大減低出錯風險。 資料來源：https://bit.ly/3ATLrGX 相關文章：【有錯要改】人工智能疏導交通 無人駕駛汽車減少停車增能源效https://www.wepro180.com/aitraffic220704/

愈來愈多智能電子產品推出，不過智能一般只表現於特定功能上，電源運用卻鮮有優化配套。一班由前 Samsung、Microsoft 及 HCL 科技公司的前員工，開發出一套名為 EOptomizer 的人工智能慳電軟件，據稱可有效省電 30%，而且對各種電子及智能產品有效，致力為削減碳排放出一分力。 隨著流動上網及無線上網科技發展，令智能家居產品的可用性大增，較複雜為需要較多上網頻寬的用途都可應付得到。如果數一數家中電器，例如電腦、智能手機、Wi-Fi router、冷氣機、智能門鐘、智能雪櫃……，不難理解為何每月收到月費單都會冒汗。而由上述專家組成的研究團隊，便以慳電減低碳排放為目標，全力研究出具備人工智能的慳電軟件。 研究員指出，估計去到 2025 年，全球將會有 500 億種電子產品，如果能找到有效控電方法，對減少全球各地的碳排放便有極大利益。他們解釋說，電子設備最具潛力慳電的地方，是讓處理器能更有效率運作，而人工智能系統便要學懂如何分辨用家實際上的使用要求。團隊以手機上 BBC 網站為例，如果在日間工作時間，一般人其實只是不停滑動手機屏幕，快速閱讀新聞頭條，而在這種操作模式下，處理器及圖像晶片需要應付大量的運算及圖像更新，直接增加手機的耗電量。不過，研究員認為這時用家其實對畫面質素的要求不大，因此就算解像度稍為降低及調低畫面更新頻率，用家也未必會察覺得到，而這種幕後操作卻可有效延長使用時間。 於是研究團隊要做的便是讓人工智能學習各種人類使用習慣，但在團隊努力下，現時 EOptomizer 的測試版本已可成功省電…