【記者李香霆、林偌甯、林芷彤桃園採訪報導】無人機在夜空自由翱翔，排列各種桃園代表圖樣，展現科技與人文攜手的美好光景。 2024桃園科技藝術節以「超智域：一場人與AI的競賽」為主題，運用沈浸式AR互動與生成式AI技術，引領民眾思考人與AI的關係。策展人羅禾淋說：「今年的主題其實是呼應，我們這陣子人工智慧興盛的這個年代。」他近一步說明，展覽要讓大眾思考人類不能只等人工智慧變得極度聰明的時候，才去思考人跟AI的關係。 藝術家潘保源的作品《換個姿勢》，在居家空間中放置自動化的躺椅、鍵盤等傢俱，模擬沒有身體的AI雖然可以進行人類的日常活動，卻無法用「身體」感受世界，展現AI對人類來說依舊是本質上的「他者」。潘保源表示，AI與人類在根本上的不同是沒有身體 ，如果我們跟不同宗教文化都會有理解上的困難，那何況說到我們人跟AI這種完全不一樣的存在。 作品《語意》由三部影像組成，左側螢幕中的舞者擺動身體，將動作的訊息編碼傳遞給右側的機器人，AI機器人則藉此模仿人類的一舉一動。中央的螢幕則紀錄著人與AI的親密對話。《語意》傳達如果人類過度依賴AI，可能面臨失去自主性的風險。藝術家黃姿婷希望藉此讓大家思考，AI技術對於人類的生活和存在方式會有什麼影響？在人類與AI越來越模糊的邊界之中，如何找尋出自我跟技術的平衡。 在科技快速發展下，AI不僅作為工具使用，也讓人們開始反思，人類獨有的思考與創造力是否不再特別。觀展民眾蘇逸安認為，網路世代充斥難以分辨虛實的資訊，已難以界定真假之分。當AI的共情能力逐漸趨近人類，人也逐漸滿足於AI的完美，那麼人類還剩下哪些競爭力？潘保源說道：「當AI變成一個邏輯運算跟處理速度都比我們還要強，但又同時可以模擬出和我們一樣的情緒，或者說我們跟他討論東西的時候，你發現他給你的反饋比你的同儕還要好，我可能沒辦法接受人類在這上面的瑕疵。」 展覽中的各類藝術作品，呈現AI在創造上的無限可能。在科技迅速發展的時代下，人們需要思考與AI間的連結與差異，才能探索與人工智慧和平共生的未來。

【記者王華琳綜合報導】工作場域中粉塵濃度不僅影響職場安全更可能危害勞工的健康。中國醫藥大學職業安全與衛生學系教授張大元帶領團隊研發「運用人工智慧演算法與低成本感測器以估計工作場所的可呼吸性粉塵濃度（Application of artificial intelligence algorithms and low-cost sensors to estimate respirable dust in the workplace）」，將微型檢測器結合AI與物聯網技術，提高職場粉塵濃度的即時監控精準度。此研究成果登上國際科學期刊《國際環境》（Environment International）。 中國醫教授張大元團隊，針對職場粉塵濃度檢測進行研發，研究成果刊登於國際科學期刊《國際環境》（Environment International）。　圖／張大元提供目前法規針對工作場域的可呼吸性粉塵濃度監測標準，為每半年進行一次工作日八小時的空氣樣本採樣與濃度分析。惟依照現行規定的採樣方式與頻率，無法完全顯示工作場域下實時的粉塵濃度變化。張大元說道：「若能即時顯示工作環境中的粉塵暴露濃度，便可在不影響工作進行的情況下，提升對於勞工健康與職場安全的保障。」為了解作業場域中24小時的粉塵濃度，特別是因生產數量改變所導致的濃度變化。研究團隊將微形檢測器融合AI技術，利用演算模型分析各式影響檢測器誤差的環境因素，如溫度、濕度、風向等，針對獲得的採樣數據進行篩選分類。參與研究的中國醫職業安全與衛生學系碩士生陳靖傑說明道：「挑選出最符合當下環境的運算模型，進行數值校正。」降低微型檢測器在採樣上的誤差值，減短現今測量方式在計算相關數據所需時間。 微型檢測器結合AI演算法與物聯網技術，改善採樣數據的資訊處理能力。　圖／張大元提供研究團隊在研發中結合物聯網技術，將微型檢測器所得粉塵資料，即時傳送至伺服器當中進行AI運算與校正，並將運算所得數據統合至資料庫中。企業與檢測方便可藉由雲端平台，遠端監看粉塵濃度。系統也加入警示機制，當數據達一定標準時，傳送訊號回到檢測器，完善職場的風險溝通。陳靖傑進一步補充：「甚至可以在工廠裡面設看板，告訴勞工或是管理者當前的狀況，協助業者建立改善方式。」 此項技術能即時檢測工作場域中的粉塵濃度變化，以加強勞工健康與職場安全保障。　圖／張大元提供一般民眾與勞工難以輕易理解粉塵濃度背後所代表意義，張大元說：「在數據呈現上，以視覺化的方式，提供實時粉塵濃度折線圖，讓大家更容易理解當下的狀態。」研發團隊強調未來也將持續針對AI演算部分進行研究，強化粉塵數據的應用。國立臺灣大學環境與職業健康科學研究所教授陳志傑對此說：「微型檢測器會受到環境因素影響，導致採樣誤差的問題。若無法完全改善，所得數據的可信度與使用價值就值得令人思考。」

【記者李雨羲綜合報導】無人機目前已被廣泛使用於不同領域，近年來各界也積極研究，如何將其妥善運用於急難救助上。慈濟大學醫學資訊學系學生團隊設計一款「智慧型無人機人體偵測與物聯網手套控制系統設計」，透過手勢動作操作，希望可以讓它更有效率地參與救災現場。 使用者可透過配戴護目鏡，藉著前方所裝設的螢幕，查看AI判斷過後的無人機鏡頭視角。　圖／李兆珩提供「因為效率低下，所以目前的救災現場鮮少使用無人機。」團隊學生、慈濟醫資系四年級李兆珩表示，現今的無人機若要實際應用在救援行動上，需要額外撥出一名專業人員固定使用遙控器操作。同時，由於必須雙手控制，即使發現救援目標，也無法迅速作出行動，得再另外聯繫位在他處的隊員趕往現場協助，反而拖延了時間。為了改善整體運作效率，團隊研發一款以穿戴式手套作為遙控無人機裝置的系統，「只需要用直觀的手部動作操作，無人機就會透過接收訊號自行運轉。」李兆珩表示手套人性化的設計，可以讓消防人員解放雙手，不再受到遙控器的拘束。此外，他們也在手套安裝狀態顯示燈，透過按鈕的方式切換遙控與滯空模式，讓使用者可以在滯空模式中更無限制的使用雙手。 使用者可透過手套上開發板的狀態燈判斷現下飛行機的操作模式，綠、藍、紅分別代表了飛行、滯空及降落模式。　圖／李兆珩提供在傳輸上，團隊則使用市面上空拍機附帶的Wi-Fi功能進行訊號收發，「每一個手勢會分別在感測器上，擁有自己對應的數值。」李兆珩說明，手套上的開發板會偵測手部動作，以此界定動作指令，並且利用Wi-Fi傳送至作為中繼站的手機，再將訊號發送至無人機。團隊學生、慈濟醫資系四年級李睿榆說：「若讓手套同時收發訊號，過於複雜的程式會讓整體動作產生延遲，反而失去效率。」因此在兩者之間加入中繼站，減緩延遲的問題。 使用者可透過八種不同的手部動作操作無人機的行動，以手掌攤平下壓為例，則是控制無人機向前飛行。　圖／李兆珩提供此外，團隊將AI模板植入無人機的鏡頭，藉由深度學習，偵測視野之中有無人類特徵存在。「我們利用圖像增強的功能，讓空拍機在各種情況下加強判斷可信度。」李兆珩表示在訓練AI的過程中，他們利用將圖像翻轉、挖洞等等，模擬災害現場可能出現的殘肢、建築物遮蔽的情況。透過加裝在護目鏡上的投影儀，將影像判斷結果實時呈現於消防人員眼前，隊員即可以顯示出的提示與影像尋找是否有尚未發現的救援目標。 圖為AI判讀過後的畫面，將其判斷可能為人類的物體框起，並在一旁標明數據可信度。　圖／李兆珩提供「一般來說消防員需要將情報回報給指揮官，並等待指令下達才可以有所行動。」現役消防員許先生（化名）表示，此研發雖然希望能夠藉由減少聯繫時間提高救援效率，但在災害現場若每個消防員都自主行動，在溝通不足之下，更可能會造成因混亂而整體效率降低的狀況。「除了第一視角以外，也可嘗試擴增視野讓消防員注意到更多狀況。」他更提到如果未來可以將單一視角擴大至360度，或許能取代目前額外設置的「目視觀察員」，讓飛手一人即可避免無人機發生衝撞機身等問題。

【記者王華琳綜合報導】現今，已有許多技術利用非侵入形式，協助醫美與皮膚科醫師進行皮膚狀態的評估與紀錄，可設備卻因種種考量，無法普及於所有診所當中。義守大學生物醫學工程學系教授王智昱指導醫工系學生涂育婷、葉俊嶧、李鈺媗、傅建榤組成研發團隊，開發出「RBX分色影像生成技術—跨平台皮膚色澤轉譯系統與應用」降低技術成本，使其技術能應用於更多對象，於2023第七屆全國醫學工程創意競賽中獲得金獎。 透過「RBX分色影像生成技術」將影像轉譯為影響皮膚色澤最重要的血紅蛋白與黑色素含量。　圖／王智昱提供一般診所中普遍使用肉眼與一般影像進行診療的判斷與紀錄，但過程中仍會因外在環境與醫師主觀意識影響，涂育婷補充說：「以分色技術產出可視化的結果，讓使用者可以直觀的看到整個療程上的變化。」 然而，研發團隊有感於現今市售膚質檢測儀中，利用光線進行轉譯的「RBX分色影像技術」，雖已被證實其醫學使用價值，卻因設備成本、診所空間以及實際執行性等因素，無法普遍應用於醫療診所當中。因此與皮膚科醫師合作研發「RBX分色影像生成技術—跨平台皮膚色澤轉譯系統」，利用AI的圖像轉譯技術，將全彩的臉部影像，轉譯為影響皮膚色澤最重要的兩個關鍵因素，顯示皮膚血紅蛋白含量的「Red圖像」，以及顯示皮膚黑色素含量的「Brown圖像」。 系統的軟硬體分離機制，在有效降低設備使用空間的同時，提升技術便利性。　圖／王智昱提供系統透過掌握這兩種物質在皮膚中的含量與分布，可以計算皮膚色斑大小、酒糟皮膚嚴重度、膚質明亮或暗沉等多種皮膚問題。使用者將圖片匯入系統中便可將其轉譯為Red圖像與Brown圖像提供參考。「影像處理的部分，我們有做一個顏色的校正模型，會去判斷拍攝器材之間的色彩偏差問題。」涂育婷說明，色彩校正有效降低偏差所導致的轉譯誤差，以及對使用者拍攝背景和裝置的要求。而且軟硬體分離的形式，不僅大幅降低器材的成本，同時也增加技術使用普遍性和方便性。 利用「生成對抗網路」進行圖像轉譯，準確率可達92％。　圖／王智昱提供研發團隊表示未來將持續增強系統功能，與皮膚科醫師合作尋找與血紅蛋白以及黑色素相關的疾病，擴大應用層面。涂育婷進一步強調：「我們也會想要設計手機應用程式，讓這項技術能不僅僅是用於醫療，而是可以普及到一般民眾所使用。」同時進一步開發技術在科學層面的潛能。對此，皮膚科醫師胡怡萱認為此項研發能大幅降低原先高成本問題，但還須注意的是，「圖像僅能顯示皮膚當下表面狀態，無法分析背後導致的因素。」在缺乏醫師完整評估，以及正確衛教知識的情況下，可能使得部分患者過度焦慮肌膚狀態甚至引發皮膚狀態惡化。

【記者張雅媜綜合報導】視網膜上的微血管能透露出眼部病變的徵兆。國立雲林科技大學電子工程系特聘教授陳錫釗研究團隊研發出「人工智慧辨識視網膜血管影像與重建方法」，以AI人工智慧協助眼科醫生判斷血管位置及狀態，榮獲韓國首爾國際發明展金牌。過往醫師欲取得視網膜血管造影，須先使用紅外線眼底照相機拍攝影像後，人工標誌出血管的位置、形狀，並加以判斷，此過程費時費力。陳錫釗說：「醫師檢視大量的影像內容，可能因眼睛疲勞而降低判斷準確度。」於是研究團隊開發辨識系統，利用AI人工智慧自動標示出血管型態、位置，減輕醫師治療負擔。雲科大視網膜血管影像重建系統選用目前最新的Sine型網域全卷積神經網路作為AI訓練模型，經測試，其訓練所需時間相較於傳統常見之U型模型短，且可達近97％的準確率。陳錫釗表示，U型模型的做法是透過將影像解析度分階段降低，以數個層次分析不同的影像元素；而Sine則是採取先增加、再降低解析度，透過雙向轉換並減少分析層次數量，以達到縮短訓練時間，並有高度準確率的效果。 Sine型網域全卷積神經網路模型訓練時，影像解析度會先向上增加、再向下減少，以增強學習效果。　圖／藍聖翔提供訓練AI模型需要投餵大量的影像資料。研究團隊因應醫療使用需求，故選用經專業醫師繪製並認證的血管影像，惟從國際公開資料庫取得的數據不足以應付訓練需求，故團隊需再將原有影像分割出5000筆以上的資料來訓練模型。團隊學生藍聖翔說明：「我們將圖像左右翻轉、上下顛倒或隨機旋轉後進行局部切割，以增加訓練資料量。」 以人工智慧辨識視網膜血管影像與重建方法產生之視網膜血管造影，由左至右為原影像、灰階影像、AI預測影像。　圖／藍聖翔提供完成訓練的系統可供一般電腦伺服器使用，讓醫療院所不需特意升級硬體，直接把眼底攝像照輸入電腦系統，便得到完成標記的血管造影。眼科醫師沈仁翔認為此技術可以先在內科或家醫科診所推廣，他說：「視網膜血管是大腦的延伸，若一般診所可透過此系統觀察出眼中風等疾病徵兆，可減少病患錯失醫治良機的狀況發生。」長庚醫院眼科部教授賴旗俊則表示，系統雖然對資料整理、降低勞力需求有幫助，但以目前的法律制度及AI的發展程度而言，醫師仍難以完全信任系統，他說道：「AI若判斷錯誤而導致誤診，醫師要為其負責，因此我們還是會比較傾向自己判斷。」

【記者李雨羲綜合報導】迄今，尚未有快速協助民眾選擇適當鞋跟高度的方式。因此，來自國立臺北大學資訊工程學系特聘教授林伯星團隊，與臺北榮民總醫院復健醫學部醫師李思慧合作，研發出一款能倚靠AI，判斷使用者最合適高跟鞋高度的應用程式。此研發不僅在第75屆德國紐倫堡發明展（iENA）中獲得銀牌，也改變過往需要經由復健科醫師耗時費力的診斷流程。 AI將測量結果的最高高度顯示於視窗下方，並且將不適用的標記「NO」以提醒使用者。　 圖／李旻軒提供「現今研究大多在探討穿高跟鞋會對人體造成的傷害，卻鮮少討論鞋跟高度應該如何調整。」團隊成員、北大資工系碩士班學生李旻軒在採訪中提到，設計此系統是為了讓必須長期穿高跟鞋的人，能夠藉此減少不必要的負擔。擔任銘傳大學禮賓人員的林同學（化名）也表示，因應工作需求而長時間穿著細跟高跟鞋，不僅造成他腳部變形，甚至有足底筋膜炎的現象，對此感到相當困擾。為此，團隊研發的App只需使用者在一旁擺放讓程式判讀的簡易比例尺，並從腳跟正後方完整錄製踮起腳尖的過程，AI便能判斷出該使用者適合的最高鞋跟高度。「人在踮腳時，腳踝跟骨會漸漸向內縮，如果歪曲太多會造成下肢肌肉的負擔，最後導致發炎、受傷。」李旻軒解釋道，系統將影片切割成無數定格畫面，並找出使用者腳踝歪曲的瞬間，即是其所適合的最高鞋跟高度。 「腳踝跟骨」內翻到一定程度時，虛線標記處會隨之歪曲，長期下來會對人體的下肢肌肉造成累積傷害。 　圖／李旻軒提供「從第一代系統改良至今，團隊陸續修正了很多項目才有今日的成果。」李旻軒向我們介紹，如今的第三代，團隊降低使用門檻，減少依靠專業儀器的繁複程序。更使用最新的AI模板，讓使用者可以單憑一隻手機就能完整操作。同時，也取消以往必須使用全白的背景限制，除需避免過於接近膚色，AI都能大致精準的判斷腳跟位置與高度。 第三代系統去除初代需要專業器具和多角度鏡頭的條件，使用者的腳掌大小也不必再因儀器設計而有所限制。　 圖／李旻軒提供「我因為腳的前半部較寬，經常難以找到適合的高跟鞋。」需要長期穿著高跟鞋的金融業工作者郭小姐（化名）認為，現在只參考高度會太過單一，建議可以納入更多資訊供使用者作參考。對此，李旻軒談及未來可能的研發方向，他認為除了減少如比例尺及拍攝距離等使用限制，亦希望系統能夠添加更多人性化的功能，例如結合擴增實境及購物推薦，讓使用者在測量鞋跟高度的同時，也能夠在App上挑選、模擬試穿適合自己的高跟鞋款式。

【記者邱昭華綜合報導】急性腎衰竭是一種常見的臨床疾病，若沒有及早處理，患者可能需長期洗腎或死亡。「一之謂腎－基於CNN-LSTM的AI預測系統，可用於AKI的預防和早期干預」由國立雲林科技大學電子工程系學生團隊研發，利用深度學習模型分析患者尿量，並預測急性腎衰竭的風險。此作品亦在「萬潤2023創新創意競賽」拿下最佳潛力獎。 此圖為系統的硬體裝置，包括尿袋、電子秤、HX711重量感測晶片以及單晶片電腦等等。　圖／陳亮甫提供急性腎衰竭（Acute kidney injury，簡稱AKI）是一種突發性的腎臟功能損傷，當腎臟無法製造足夠尿液、有效排除體內的廢物和液體，血液中的毒物和電解質會不斷累積， 進而對其他器官和造成嚴重影響。目前需依靠人力觀察病患的臨床症狀以判斷AKI發生的可能，台北長庚紀念醫院的顏宗海醫師解釋道：「需要看病人有沒有出現尿液變少、水腫、呼吸困難等狀況。」欣成診所院長陳彥成醫師則表示，很多因素都會誘發AKI，「例如心血管疾病或化療藥物過量等。」因此越早診斷出病因並對症下藥，病人康復的機率就越高。 團隊將系統設置於病床旁，讓醫院只需要一台電腦就能操作所有病床的系統。　圖／陳亮甫提供該系統藉由電子拉力秤上的尿袋來收集病人的尿液後，將每個小時的重量回傳至裝置中，並收集並儲存資料後，針對最近30個小時的尿量變化進行分析。團隊特意採用深度學習訓練系統，讓模型抓取數值差異變化和分析後，開始推測接下來六小時內發生AKI的風險，若尿少狀況持續超過12小時，系統會透過Line通知住院醫師及護理師，讓醫護人員儘早治療。 此圖為AKI緊急通報結果。預測出AKI情形發生，系統會自動傳訊息到醫院的群組通知醫護人員。　圖／陳亮甫提供深度學習是人工智慧的一種方法，可指導電腦處理資料，包括識別圖片、文字、聲音和其他資料的複雜模式，藉此產生更精準的洞察和預測。而此系統也運用深度學習模型，分別是以卷積神經網路（Convolutional neural network，簡稱CNN）用作分析並抓取數值特徵，以及讓長短期記憶網絡（Long short-term memory，簡稱LSTM）負責推測未來的數值變化。雲科大電子工程系學生陳亮甫説：「雖然LSTM也能做到分析和預測，但是結合CNN可以更有效、更精確。」他表示，團隊訓練出來的模型準確率達到99％。雖然這套系統可以檢測急性腎衰竭的風險，但陳亮甫認為現在以尿液重量為標準的模型還不夠精準，「如果能獲取每小時的肌酸酐數值，可以讓模型的預測更加準確。」肌酸酐是由肌肉代謝產生的廢物，只能透過抽血檢測，若肌酸酐偏高，也代表腎臟功能衰退，因此團隊希望未來能朝向此方向改善。陳彥成建議：「這套系統可讓第一線醫療人員作為治療的參考，有望減少人力成本。」若要居家照顧及安養機構使用，則較適合應用在高風險的病人。 圖為這套系統的實作流程圖，系統從前30小時的數值推測後六小時發生AKI的風險。　圖／陳亮甫提供

【記者丁盈瑄綜合報導】12日，部分美國加利福尼亞州（以下簡稱加州）的大學於聲明強調，對於完全使用人工智慧撰寫入學申請的學生，大學將因學生觸犯學術詐欺而取消他們的申請資格。加州教育部（California Department of Education, CADeptEd）則把管理人工智慧工具的使用規範交由各校自行決定，鼓勵學校去探討人工智慧的潛能。聲明一出，引發加州師生於社群平台上的熱烈討論。加州大學系統（University of California, UC）在書面聲明中，表態允許學生在申請入學時使用人工智慧修飾文字、查找資料，但終稿必須由學生本人撰寫。美國杜克大學（Duke University, DU）教授李怡如坦言：「如果都由AI代寫，這就是作弊。」他指出，學生在繳交入學申請文件時，美國大部分的大學會要求學生簽署「學術誠信承諾」（Academic Integrity Pledge），證明是親自撰寫的文件。 加州大學系統的九個校區允許申請學生有限度地使用人工智慧，但學生仍然要保證內容的原創性，不可造假。 圖／取自Unsplash加州大學洛杉磯分校（University of California, Los Angeles, UCLA）學生江芃支持學校允許有限度地使用人工智慧申請入學的政策。他認為美國的大學很尊重學生，因此選擇相信學生的學術創作是自行完成的，不會懷疑學生使用人工智慧。如果學生違反大學的信任，大學便有權利取消學生的申請資格。「如果學校禁止使用AI（Artificial Intelligence）潤飾文字，留學顧問也沒必要存在。」加州大學爾灣分校（University of California, Irvine, UCI）交換台生王偲媛直言。他補充，如果大學連讓學生用人工智慧編排文字都不行，應該也要一併禁止學生諮詢提供資料、美化申請文件的留學顧問。李怡如説明，美國的大學普遍對人工智慧在學術界的應用抱持正面態度，探討如何讓師生接納、使用人工智慧輔助研究，而不是強烈禁止它。王偲媛分享，他在美國留學時，教授非常鼓勵他們使用ChatGPT，這讓他覺得跟在台灣上課時，學校普遍對使用人工智慧抱持負面態度很不一樣。有別於美國大學的立場，國立政治大學人工智慧跨域研究中心助理教授陳昭伶強調，入學申請論文的內容必須是作者親自撰寫，畢竟學生必須意識到學術研究仍是嚴謹的課題。 王偲媛指出，他在美國讀書時，多數的商學院教授都很支持學生使用人工智慧發想商業點子。 圖／王偲媛提供「你不能只是複製，然後貼上。」王偲媛直言。他認同學生可以使用人工智慧輔助學習，但還是需要批判性思考，並檢查生成內容的正確性。李怡如以計算機比喻，解釋學生也會使用計算機算數學，但這樣並沒有違反考試規則，因為學生仍需要去了解數學原理並驗算，才能學習到知識。 陳昭伶分享，曾遇過學生寫程式時求助ChatGPT，但這不會了解到背後運作的原因，影響程式能力。 圖／取自Unsplash

【記者張雅媜綜合報導】車輛行駛於昏暗的道路上，若司機沒看見正穿越馬路的行人，往往會釀成悲劇。國立虎尾科技大學資訊工程系副教授簡銘伸與專科部學生劉欣庭、宋沛玲、陳有臨、廖御証組成之研究團隊，研發出「用路人安全暨警示系統」，讓車輛駕駛及早注意行人穿越道上的狀況，也使行人能主動躲避車輛，榮獲2023第四屆美國AII達文西國際發明展金獎。 以汽車模型模擬在昏暗的道路上，系統感應到車輛靠近而使燈泡亮起的過程。　圖／簡銘伸提供虎科大研究團隊有感於上半年行人與車輛碰撞的交通事故頻傳，於是著手研發更能維護行人安全的警示系統。此系統的警示裝置有別於以往架設於路邊的告示牌，而是將成排的LED燈嵌在地面上，當車輛靠近時，整條行人穿越道就會亮起來。簡銘伸表示系統亦能保障行人安全，「即便是低頭族，也會看見閃爍的燈光而有所警覺。」警示系統利用了物聯網的技術，可以透過主控板控制連接上網路的各個裝置。劉欣庭說明：「透過編入程式碼至控制板，控制板即可自動控制其他連結到的裝置。」再結合現行測速照相機的作法，將感應感測模組埋在馬路下。模組由足夠長度的線圈構成，汽車經過時，金屬製的引擎改變線圈磁場，因而產生電流。電流將訊號傳遞給物聯網的主控板後，主控板再發出指令使LED燈間歇性閃爍。 系統是利用物聯網的技術結合感應線圈的原理，將汽車經過的訊號傳送至控制箱，使行人穿越道上的LED燈閃爍。　圖／劉欣庭提供為了讓駕駛在受警示後有足夠的反應時間，研究團隊除了蒐集交通部公開之「柏油路摩擦係數對應車速所需煞車距離」資料，參考該路段最高速限對應的數值，簡銘伸也補充道：「交通部的資料僅考慮摩擦力進行推估，但人受警示之後仍須2至2.5秒的反應時間，因此我們也把反應時車子的移動長度納入考量。」研究團隊算出夜間駕駛自反應到車輛停止所需之煞車距離，並以此調整感應模組的位置。 研究團隊蒐集交通部提供之車速與煞車所需距離相關資料，以計算出感應線圈應架設於距行人穿越道多遠的位置。　圖／簡銘伸提供此系統能同時保障駕駛和行人的安全，大貨車司機張立泓表示，此系統的設計在視覺上對駕駛很有幫助，能有效提升其警覺性。機場接送專車駕駛張堂升則認為：「雖然此系統有一定警示效果，但若想減少事故發生，解決車輛視線死角的問題更重要。」惟簡銘伸也提到，此系統目前只以數據推算，卻無法預測人性，「若車輛超速，那裝置預留的反應距離就可能會不太夠。」不過他仍肯定此系統的發展可能性，他表示物聯網技術的應用層面還可以更廣泛，系統若連接行人的行動裝置，能增添操作性功能；若連接無線導盲杖並加入警示音設計，則能提升視障人士行走於道路上的安全性。

【記者李雨羲綜合報導】由49位國立臺灣師範大學畢業校友共同舉辦的《百年再啟：2023年台灣美術院院士大展》，於16日在師大美術館開展。展覽除了西畫、國畫等作品之外，也包含數位設計的創作。其中，國立雲林科技大學設計學研究所博士班的蔡頌德，展出《創世紀》系列作品的〈設計之準〉與〈設計之耀〉，該系列作品以人工智慧結合設計，展現後現代社會新型的藝術風格（註一）。註一：後現代主義衍生出的藝術風格旨在拒絕藝術的基本前提和形式原則，突破所有框架的束縛，追求完全自由的創作。身為基督徒的蔡頌德，將《聖經》的〈創世紀〉篇章中，造物者創造萬物的七大步驟，融入《莊子．大宗師》造物者即大自然的概念，創作出《創世紀》系列作品。他認為藝術起源於宗教，而藝術也為宗教創造角色與形象，進而相互滲透與融合，「宗教和藝術看似是兩個毫不相干的意識形態，自古以來卻有著極為密切的關係。」因此，蔡頌德在作品中結合了宗教經典與藝術，呈現〈創世紀〉的混沌之美，同時又以設計者的角度，加入具有規律性的幾何圖形，融合藝術的感性與設計的理性思維。「我在創作《創世紀》的時候，恰好正在研究『後現代』這個議題，所以就嘗試以『故障藝術』的方式進行設計。」蔡頌德將作品初稿導入人工智慧的軟體後，任其隨機破壞原作品的樣貌，讓畫面模糊、變形，產生如同電子產品故障時，影像失真、破裂的視覺效果。蔡頌德說明，原本設計時是以動畫方式呈現，但本次受限於展覽場地，改為以平面印刷展示作品。 〈設計之準〉以線條故障化錯位干擾，並用平行垂直網格分割，象徵〈創世紀〉中第七日，世界已建構完成，但仍需設計者遵循圭臬去維持秩序，讓人類世代更美好。　圖／ 蔡頌德提供在作品《設計之耀》中，蔡頌德以人工智慧的程式，隨機產出淡黃色放射光芒，與全黑的區塊形成強烈對比，呈現出〈創世紀〉中記載「有晚上，有早晨，是第五日」（註二）的景象。「我也用它畫出放射狀的柱狀體，代表生命的起源，然後用正六角形創造相對穩定感，象徵設計者的出現，將渾沌的世界變得有秩序。」而《創世紀》全系列作品，皆是蔡頌德使用人工智慧協助創作的成果，無論是變形、破壞夕陽、雲彩等大自然元素，或是以亂數隨機拆解、重組幾何圖形，都是由其運算後製作。註二：《聖經》的〈創世紀〉篇章中，神在創造世界的第四日時劃分了晝夜，因此從第五日開始，世界便有白天與黑夜。 〈設計之耀〉採寒色系藍、紫之類似色配色，產生理性、優雅、堅硬的感覺，同時也以低明度、明暗對比強烈的低長調為主的色階，呈現深沉、憂鬱、神秘、莊重的效果。　圖／ 蔡頌德提供「如果智慧是大自然贈與的資源，那麼設計者則是集合了無數人擁有的智慧，創造出『人工智慧』這一個工具。」談及自己為何使用AI作為創作工具，蔡頌德認為在後現代的社會中，這項科技對所有產業都是一大衝擊，而身為設計者，應嘗試新的創作模式，讓自己的作品與時俱進。而《創世紀》系列創作，正是蔡頌德以作品進行實驗，試著將人工智慧結合設計，「從當代視覺藝術和人工智慧對話的過程中，設計者必須尋求數位時代設計軌跡的各種可能性。」。 蔡頌德近年密切留意科技的發展，結合人工智慧進行各式創作，其中有許多作品是以自己的面容作為素材進行的AI繪圖。　 圖／蔡頌德提供  研究AI藝術、國立臺灣科技大學設計系副教授的鄭司維認為，隨著現代思想的流變，與人工智慧的出現，設計勢必需要隨之精進。然而，他表示自己並不會將其直接運用在創作過程，而是利用在靈感的刺激和發想，「剛開始我認為它是可利用的工具，現在我認為是協作夥伴。」在現場觀展的臺師大美術系三年級詹孟珊也說：「人工智慧的出現雖然會對藝術界帶來影響，但彼此之間是相輔相成的，並不會因此取代我們，所以我也不會排斥使用它進行創作。」。 2009年以前，國立臺灣師範大學美術系包含了西畫、國畫、設計三種組別，因此除了傳統畫作外，展覽中也展出了研究書籍、數位設計等多元的作品。　 圖／李雨羲攝