學術貢獻 〉電資領域-第四屆國家產學大師獎/雲林科技大學特約講座教授/張傳育-無限擴充價值,運用AI辨讀疾病與嬰兒哭聲
2022-9-05

AI人工智慧應用的領域相當廣泛。獲得一一○年度國家產學大師獎的雲林科技大學特聘教授張傳育,就是長期鑽研類神經網路,且專注研發智慧辨識技術的學者。他將人工智慧應用於「智能嬰兒監視器」、「AOI缺陷檢測」及「醫學影像辨識」等三大領域,是一位「全方位智慧辨識」專家。

也因為張傳育在智慧辨識上受到學界與業界的多方肯定,二○一八年獲得教育部高教深耕計畫 Global Taiwan 計畫支持,成立「智慧辨識產業服務研究中心」(IRIS中心)。 該中心由多位 AI專家、工程師與產業服務團隊組成,以產業需求為主軸,開發前瞻及實用的AI智慧辨識技術,聚焦於「智慧檢測」、「智慧醫療」、「智慧生活」等跨域整合。

張傳育長期深耕雲嘉地區的工業區,也曾擔任雲林科技工業區的提升輔導計畫主持人,非常了解產業界面臨到的問題,具備豐富的產學合作經驗。目前,他已輔導超過二百家企業,產學技轉金額累計超過二億臺幣。

受父影響踏上電子研究路

為什麼會踏上智慧辨識這個領域?張傳育回憶說,是因為父親的一句話,讓他決定選擇專科電子科。

國中畢業時張傳育對於要讀什麼科系,有些徬徨,父親給他的建議是:「那就唸電子科吧!還可以自己修理東西。」張傳育的父親之所以這樣說,是因為他有個「嗜好」,就是會去回收場裡將壞掉的收音機、電視機等拿回家裡拆解、修理好後,又變成可以用的產品。

張傳育回憶,家裡其實是做成衣廠的,並不是賣電器用品。但父親愛修理東西,讓他從小就看著父親拆拆裝裝,「後來我自己也喜歡動手做。」因此,當父親說那就選電子科吧,張傳育也沒多想,就這樣進入崑山工專的電子科就讀。

唸了電子科後,他開始了解電子電路、程式邏輯、微電腦控制等,在過程中發現電子世界的奧妙,愈讀愈有興趣。「人家都說,興趣是培養出來的。」張傳育開心地說。所以,專科時,他就自己去買各種零件回來,成功組裝出一臺電視機。

從航海過程中體悟人生

專科畢業後,張傳育想繼續深造,於是沒有投入職場,而是參加二技考試考進臺灣海洋大學的航海技術系。這個科系最特別的是,大三到大四的暑假期間,所有學生都要真的到「船上實習」,這一實習就是二個半月以上的時間,都在「海上度過」。

「那真的是我人生裡很特別的經驗,對我來說,也很重要!」張傳育回憶。船從高雄港出發,先到日本大阪,再航行到東京,然後從東京航行到美國西雅圖旁的塔科馬、再到溫哥華,之後再依這個路線一一原路航海經香港回高雄港。他記得,從東京離航到下一站塔科馬,這中間有長達九天時間,都在一片汪洋大海裡,完全看不著任何東西,只有天空和大海。「夜裡在大海上看著像銀河般的夜空,你會感覺到自己很渺小。」張傳育說。

這九天的體會,對他往後的研究上帶來很大的幫助,讓他在面對瓶頸時,能夠用更大的視野去全盤思考。

例如,張傳育與研發團隊協助生產記憶體模組的工廠進行工業檢測,透過AI智慧辨識來找出瑕疵品。電路板上的每個接腳是否有焊接好,傳統上都是人員一片一片去檢測,但是常會因為檢測人員的經驗不足與疲勞,而讓有瑕疵的產品送到客戶端。然而,透過AI所開發出來的智慧瑕疵檢測系統,就能正確判斷。

不過,在過程中,他們遇到瑕疵樣本不足,導致AI模型辨識率降低的難題。張傳育表示,對工廠來說,主要就是生產好的產品,不是專門生產瑕疵品,可是這樣會造成研發團隊在訓練 AI辨識系統時,資料量不平衡的問題。為了解決瑕疵品資料量不足,張傳育就轉個方向,改訓練AI去判斷電路板是不是夠好?有時候做研究就是這樣,「山不轉路轉,路不轉,你要轉,」張傳育領會到,不要鑽牛角尖,繞一下,新的路會展開。

將AI辨識運用至各領域

AI智慧辨識的應用領域多元,不只在工業界,還有許多能應用在生活裡。張傳育研發團隊之前接到的「任務」,就是要能辨識「嬰兒的哭聲」。

當時,有日本的尿布大廠找上張傳育的研究團隊,想要開發讓新手爸媽能辨識嬰兒哭聲的app。於是,張傳育與臺大醫院雲林分院的小兒科合作,在新生兒床上架設攝影機,二十四小時拍攝,並透過聲音分離技術,過濾掉非嬰兒哭聲的部分。這項計畫總共歷時三年,在雲林分院收集到二十多萬筆嬰兒哭聲,並加入其他場域收集到的三百多萬筆哭聲,匯整起來,成為「嬰語翻譯機」第一代app的資料庫。

除了嬰兒哭聲辨識外,張傳育的研究團隊也早就在一九九五年,將智慧辨識應用在醫學影像辨識上,開發出 AI輔助診斷系統,幫助醫生判斷病徵。並開始就醫學影像,與成大、臺大雲林分院等合作,跟不同科別醫生共同開發臨床上需要解決的問題。

「同樣一張X光片,給不同醫生解讀會有所不同。影響因素來自很多情況,例如醫生的經驗、當時醫生是否疲倦……等。但透過 AI來協助解讀,就不會有這樣的問題,」張傳育說。

因此,張傳育團隊展開與許多醫院、許多科別的醫生共同合作,目前已開發出鼻咽癌、甲狀腺、前列腺、肺部腫瘤、脊椎骨折、糖尿病視網膜病變、青光眼等 AI 輔助診斷系統,在各大醫院臨床使用。

張傳育更興奮地表示,除了輔助診斷系統,最新的發展,是透過智慧辨識系統發現 X光片裡的影像「熱區」來提醒醫生,也許這些影像上的「熱區」,可能就是有病兆的地方。

無論是應用在醫學領域或是產業上,都會遇到研發訓練出的 AI模型,只能套在該型號產品上。但若每開發一個產品,就要重新訓練出一套 AI模型,這也不符合效率。因此,張傳育的研發團隊最新開發出「增量式學習」的技術,只要將新產品型號的樣本加進原本的AI模型系統裡,增加它的訓練量,就能將此AI模型轉換成新的 AI模型,直接落地使用。這算是近年來,張傳育研究團隊在 AI智慧辨識上新的突破。

至於下一步,張傳育希望再繼續改良「嬰兒哭聲」辨識產品。「接下來要整合進呼吸、心率等資訊,將它打造成全方位的智能嬰兒監視器,」他說。
目前遇到的困境是,因為整合的資訊量太過龐大,硬體設備還無法處理。因此研發團隊正在解決如何精簡 AI模型系統,希望在很快就能整合到硬體設備裡。

也許因為曾經有航海的短暫經驗,張傳育很愛親近大自然。每當研究壓力大時,他就會讓自己爬點小山,「我很喜歡由上往下看的那種感覺。」他說。
廣闊的戶外,會讓張傳育有一種釋放感,對自己、對生命都會有更開闊的想法,這也是他最想跟學生說的,要放大自己的格局,面對世界。


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