機器人物聯網結合雲數據平台之技術發展應用─資策會 FIND科技報─智邦公益電子報
enews.url.com.tw · December 19,2024機器人物聯網結合雲數據平台之技術發展應用
FIND研究員:趙振甫
物聯網(IoT, Internet of Things)是人、流程、資料和裝置的交匯。藉由嵌入感測器於車輛、機器、電器等設備中,形成訊息連結與交換網絡,從而能進行包含控制、偵測、識別等服務。而機器人物聯網(IoRT)則是一項在工廠環境中快速發展的技術,主要是因應智慧製造的浪潮,機器人技術的愈趨成熟,且其準確性及耐用性亦在長年的試驗中獲得良好的成功,因此機器人技術加上物聯網應用,將為製造業帶來降低成本並增加效率的營運效益。在機器人物聯網發展的基礎之下,結合雲數據平台,更是成為工廠提前了解設備狀態,並及早做出應對方案的新技術應用。
雲數據平台技術介紹與應用現況
雲數據平台的關鍵技術為可視化監控模組,是Web base系統架構,使用者可透過瀏覽器連線至儀表板,進行分析、查詢和異常警示設定,儀錶板內容可運用燈號、圖形或數字等進行直覺式的視覺化管理。若有異常狀況,管理單位可在儀表板上做細項資料的查詢和彈性資料分析。先進行資料規格定義,再透過ETL將資料做預處理,開發Web base的視覺化儀表板,最後進行系統各項功能之驗證。
透過雲數據平台,蒐集可視化物聯網設備的數據。可以將來自任意數量機器人設備的數據發送到雲服務器,在雲服務器中透過可自行定義的儀表板查看或共享,並且將彙集的大量數據結合專家的分析,可了解及預測客戶喜好及設備營運狀況,協助提升企業的營運績效。
機器人物聯網結合可視化數據呈現
資料來源:數轉院/智造科技中心/終端系統組
未來展望與挑戰
機器人物聯網結合人工智慧、5G及邊緣運算將是未來技術發展的趨勢,透過這三種關鍵技術,可以期待發揮萬物互聯的最大效益。另外,在挑戰方面,資安的議題將會被更加重視,勒索軟體、DDoS、駭客入侵,甚至針對IoT裝置不分軟硬體的入侵層出不窮,影響的層面不僅止於產業甚至上達國家安全,對於網路、系統、管理方面皆需要有更嚴謹的保護。
參考文獻:
[1] 封面圖片
https://unsplash.com/photos/iDQVmcPFOCI
[2] 當機器人成為智慧製造必備角色,別忘了保護它們不受攻擊
https://buzzorange.com/techorange/2022/12/26/robotic-trends-2023/
解析ChatGPT背後運作原理
FIND研究員:楊秉哲
最近自然語言界的話題與 OpenAI公司發布的「ChatGPT」開源人工智慧對話機器人服務脫不了關係,這是首個已可被大眾使用,且接近自然文字對話品質的的對話機器人。微軟最近也看好其發展潛力,計畫投資100億美金於OpenAI,ChatGPT前景一片看好。為了進一步瞭解ChatGPT如何運作,本文將介紹其背後的技術GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)。GPT-3由Elon Musk創辦的OpenAI在2020年12月推出,是一種基於變換模型,搭配海量高品質的數據集,在巨量運算硬體上訓練出的一個語言模型,而ChatGPT則是其調校後的版本,又稱GPT-3.5,於2022年11月推出,創造五天內超過百萬人使用的紀錄。
資料來源:作者自行繪製
圖、ChatGPT背後技術架構示意圖
變換模型
變換模型(Transformer)是2017年由Google團隊提出的一種語言模型。在此之前,自然語言處理界最熱門的是基於循環神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)的各種衍生模型(例如:Bidirectional, LSTM)。一般來說語言通常要考慮前後文,也就是說,一個語言若能考慮前後文關係,對語句判斷準確率就會顯著提高。Google提出的變換模型採用注意力(Attention)單元,不考慮前後文關係,意即當變換模型收到一個句子時,它直接計算每個詞間的關係與權重。
海量數據
光有語言模型沒有數據,無法算出精確的結果,OpenAI團隊主要使用了「Common Crawl」以及「WebText2」這兩套數據庫,前者是累積8年間的全網資料,後者則是從Reddit論壇中被標示+3vote(亦即至少有三位使用者認為該連結有幫助)的外部連結網站內容,這兩套數據庫佔了全部使用的數據的80%以上。
巨量運算硬體
GPT-3的模型高達1750億個參數,比它的前一代GPT-2高出100倍以上,背後訓練需要龐大的運算資源,在OpenAI發布的論文中指出,在訓練階段的資料量超過光是最Common Crawl就使用了45TB的資料,訓練期間在微軟提供的Nvidia V100 GPU叢集以及超高速網路上進行運算,由於運算資源過於昂貴,團隊現階段亦無法再次進行訓練。
ChatGPT-3應用現況
GPT-3的應用範圍很廣,透過遷移學習(transfer learning),它可以進行基礎的機器翻譯、聊天機器人、生成文章等應用,ChatGPT在加上真人反餽加強學習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)的技術,以監督式學習的方式,加上人工標註的獎勵模型,最終調校出接近人類自然語言的表現。ChatGPT目前應用僅限於測試性質,微軟投資ChatGPT,規劃將其整合進微軟的Office服務中,以前創建一個word或powerpoint文件要從零開始,藉由ChatGPT,用戶可以預先輸入使用目的,由ChatGPT預先產製文件讓使用者修改使用。
產業趨勢說明
從ChatGPT推出以後,其巨量資料達到的效果讓人驚艷,同時亦有企業進行類似的開發應用,例如以色列AI21 Studio正在開發中的Jurassic-1語言模型,然而要訓練調校如此龐大的模型,背後需有相當的資本與高階開發人力,所以產業應用趨勢上短期內若需要應用仍會以OpenAI將發布的付費API進行串接。在發展趨勢上,若ChatGPT允許企業自行開發RLHF,將可更貼近各領域商業化應用,例如金融機構未來可以應用ChatGPT升級現有的客服機器人;另外,ChatGPT目前對語意較複雜的法遵內容和數字運算上表現仍有改進空間,在開發金融機構客戶機器人服務,若涉及這些部分的問答,可能仍須採用混搭模式處理。
資料來源
- Browne, A., (Jan 10, 2023). TECH Microsoft reportedly plans to invest $10 billion in creator of buzzy A.I. tool ChatGPT, CNBC NEWS. https://www.cnbc.com/2023/01/10/microsoft-to-invest-10-billion-in-chatgpt-creator-openai-report-says.html
- Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in neural information processing systems, 33, 1877-1901.
- OpenAI (Ed.)(Nov 30, 2022). ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue. https://openai.com/blog/chatgpt/
封面圖
圖片來源:作者自行繪製
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