PanSci
・2021/01/07
成功辨識並驗證新的候選藥物是生物醫學最大、絕對也是最昂貴的挑戰。由於耗資甚鉅，失敗風險也高，因此任何有望減少藥物研發費用或難度的技術，業界都樂於迅速採用。十年前，他們將大量資源投入硬體，採用自動化機器來執行分子的高通量大規模篩選。現在，他們則將重點轉移到能自動化的演算法上。2018 年時，就已經有超過 60 家的新創公司與 16 家製藥公司使用 AI 進行藥物開發。這些公司在運用 AI 時採用的策略差異很大，因此我將簡單扼要地介紹一些案例，讓各位能夠了解 AI 可能帶來的影響。
研之有物│中央研究院
・2020/11/10
「只要讓我看一眼，我就知道這是什麼！（You Only Look Once，YOLO）」YOLO，是目前當紅的 AI 物件偵測演算法。中研院資訊科學研究所所長廖弘源及博士後研究員王建堯，與俄羅斯學者博科夫斯基（Alexey Bochkovskiy）共同研發最新的 YOLO 第四版（簡稱為 YOLO v4），一舉成為當前全世界最快、最高精準度的物件偵測系統，引爆全球 AI 技術社群，已然改寫物件偵測演算法的發展。究竟，他們在演算法裡動了哪些手腳？又是什麼樣的契機，開啟了這項研究？
研之有物│中央研究院
・2020/08/18
看圖說故事對人類來說，是輕鬆好玩的事，但對 AI 來說，卻是巨大挑戰。在中研院資訊科學研究所古倫維副研究員的努力下， AI 看圖說故事的能力有了很大的進展。而她的模型有什麼獨特之處呢？
Suzuki
・2019/11/16
人工智慧（Artificial Intelligence，AI）是這世代的熱門詞彙。然而，AI沒有想像中那麼神，反而很笨無法指出自己的錯誤，還會複製人類的刻板印象。