英業達加速AI商轉 新異常檢測技術亮相ECCV
英業達AI研發團隊成員李政霖、張明清、陳維超於ECCV展示新研究成果。
英業達（2356）AI研發團隊斬獲佳績！開創Out-Of-Distribution Detection（OOD）異常檢測新解法，並入選2024年全球計算機視覺領域最具影響力的歐洲計算機視覺會議（ECCV），獲國際肯定。英業達開發的異常檢測之多流形嵌入學習技術（Learning Multi-Manifold Embedding for Out-Of-Distribution Detection），能夠透過少量瑕疵資料完成訓練的 AI 模型，並在導入應用場域後，即使不重新訓練，也能增加 AI 模型對未知瑕疵的識別能力。該技術不僅有助於建立可信任AI應用；其泛用性的特點，也將為各個產業帶來新的智慧解決方案與商機。
目前，英業達已將此技術導入產線，應用於主要零件的瑕疵偵測中，以精準辨識製程中的未知瑕疵，提升檢測準確度，加快生產線的運作效率，落實智慧製造的目標。而這項技術的潛力遠不止於此，舉凡電動車、機器人、醫療領域，只要是偵測未在訓練資料裡見過的類別，它均能發揮效用。例如，電動車可利用識別未見過的路況或障礙物，增強自動駕駛系統的安全性；在醫療領域中，也能識別罕見病症或未知病例，使診斷更精準。
英業達表示，異常檢測的多流形嵌入學習技術受限於單一流形特徵空間學習，尤其是訓練好的模型面對從未見過的類別時，容易產生大量假警報。為了避免AI模型因過度自信而誤答，研究團隊提出一種新方法，能將多流形架構與雙曲和超球空間整合，應用於類神經網路。有別於典型的異常檢測需要先整理過資料才能分析，只需要一些瑕疵零件的照片就可識別未知瑕疵。如此一來，團隊無需重新訓練模型，就能減少假警報的發生。
2024年9月，英業達團隊憑藉這項創新於ECCV評選中脫穎而出，獲得第一個專門探討雙曲和超球空間中深度學習的工作坊「超越歐幾里得工作坊 （Beyond Euclidean Workshop）」中「最佳論文獎」殊榮，也是唯一受邀口頭報告的團隊。本屆ECCV吸引全球超過8,500篇論文投稿，參與數創下歷史新高，現場團隊與世界級專家深入交流，展現英業達超群的 AI 研發實力。
- 歐洲計算機視覺會議（ECCV） 簡介
ECCV是全球計算機視覺領域最具影響力的國際學術盛會之一，每兩年舉行一次，吸引世界各地的頂尖專家共同探討計算機視覺和機器學習的最新研究成果。在激烈的競爭中，英業達憑藉創新技術，突破傳統AI模型的限制，不僅提升了智能製造的靈活性及可靠性，也替未來的AI應用開啟嶄新的一頁。
更多研究詳情，請參考連結：Learning Multi-Manifold Embedding for Out-Of-Distribution Detection – Inventec AI Center
更多工作坊資訊，請參考連結：The 18th European Conference on Computer Vision ECCV 2024, Beyond Euclidean