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股市 December 24, 2023

新創幫投資聯盟 納英業達、友達科技大咖

國家新創獎繼12月初宣布,國內三家金控與瑞昱成立「新創幫投資聯盟」後,成員再添英業達、友達等科技業大咖,並將在27日的國家新創獎頒獎典禮中,正式締約合作,共同支持具潛力創新標的在不同募資階段挹注,更以科技業製造技術、國際市場經驗提供創新創業支援。

生策中心表示,創業募資是一段耐力賽,為陪跑台灣的生醫創新創業。國家新創獎自2008年開始對醫界、學界早期技術進行評估,幫助新創技術價值被看懂、被投資者青睞。15年來,國家新創獎評析超過2,500件創新技術,是國內最大的生醫新創技術資料庫,掌握最具市場潛力的技術,協助創業已有165家,募得資金總額達232.8億元,其中種子輪、天使輪就投入超過將近百億元,更有12家企業上市櫃,市值已近1,500億元,成為台灣生醫創新募資重要指標。

國家新創獎頒獎典禮當日除宣布投資聯盟締約,也為年度脫穎而出的國家新創獎團隊授獎,其中包括華碩、睿生光電、醫揚科技、長佳智能、默克、安特羅、莫德納等科技大廠也來角逐並獲獎,現場將有包括亞洲準譯、采風智匯、利優生醫、創生醫電等七家獲獎企業將在現場帶來首發創新技術。

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美光早盤大漲逾9% 記憶體族群歡騰 用AI辨識瑕疵品,是智慧製造、工廠數位轉型最常見的應用。不過,發展的速度並不快,其中一個原因是成熟產線的瑕疵樣本過少,少到不足以提供AI進行訓練。

成也瑕疵品、敗也瑕疵品,工廠數位轉型要等到什麼時候?

2022年11月成立的新創MetAI,透過數位攣生與資料合成技術生成3D虛擬樣本,用來彌補資料(瑕疵品)不足的問題,快速達到訓練AI的最低需求量。

Met AI——PCBA 瑕疵生成 台灣新創MetAI,透過數位攣生技術結合資料合成技術,因應各種產業需求而開發不同演算法,生成3D虛擬樣本。 Met AI提供

「MetAI讓製造業減少95%蒐集瑕疵品資料時間,生成2,000筆的資料只要4小時可以完成。」MetAI共同創辦人暨執行長余泰萬(首圖)說。

MetAI:結合3D技術和生成式演算法擬真瑕疵品

將3D技術和生成式演算法做整合,從模型訓練開始就是3D資料是MetAI的關鍵技術。

過去工廠在檢查產品是否符合標準時,用的是人工、自動光學檢測(AOI)的方式,一定要實體產品才可以偵測物品的瑕疵,並用以數據蒐集。透過數位孿生技術,用戶只需提供MetAI一份設計圖檔,演算法就可以透過客戶設定的參數不斷生成3D虛擬瑕疵品,讓現有的AOI系統不再是唯一蒐集資料的方式,同時取代部分執行檢測的人工,加快工廠能導入AI檢測的進程。

如何讓虛擬瑕疵品有如真正瑕疵品的品質,是MetAI的一大挑戰。除了團隊掌握的3D生成式演算法的關鍵技術外,過程需要不斷和各生產線領域的專家溝通,確認產品的物理特性、材質材料等資訊才能達成。

Met AI——金屬瑕疵生成動畫 MetAI為了讓虛擬瑕疵品真的擬真,除了掌握3D生成式演算法的關鍵技術外,過程不斷和各生產線領域的專家溝通,確認產品物理特性、材質材料等資訊。 Met AI提供

「質疑數位孿生模擬的品質是無法避免的,但第一線的師父在看過生成後的圖片後,漸漸會開始接納這些生成數據。」余泰萬表示,MetAI在對產業完全零認識、零數據的狀況下,首批生成數據拿去給AI辨識的準確率就可以到98.6%,「當然,這對產線的標準來說還不夠,可是以沒有產業基礎的狀況來說已經很不容易,隨著更多數據的加入,相信可以達到接近100%的成績。」

製造業的數位轉型困境:資料不足且品質不佳!

MetAI能做到將3D和生成式演算法結合,有賴於團隊成員身後的背景。

MetAI共同創辦人暨技術長徐嘉呈曾經是一位3D特效師,5年的特效師工作經驗讓他發現AI技術很可能會邊緣化3D技術,於是決定開始自學AI。

事實證明,徐嘉呈的猜測是對的,生成式AI確實搶走不少圖像生成的飯碗。隨著徐嘉呈對AI的深入、協助多家製造業者數位轉型的經驗累積,他發現傳統製造業在導入AI前常會遇到「資料不足」或「資料品質不佳」的問題,也認識了後來的創業夥伴余泰萬。

過去曾在上海金融圈工作的余泰萬,抱著創業的理想回台灣新創圈嘗試Web3、AI等領域的工作。當徐嘉呈向他分享3D生成式模型可能降低製造業在做數位轉型時資料蒐集的難度,家裡從事製造業的余泰萬也十分認同,決定和徐嘉呈一起創業。

MetAI共同創辦人暨執行長Daniel Yu 當徐嘉呈向余泰萬(圖)分享3D生成式模型可能降低製造業在做數位轉型時資料收集的難度,家裡從事製造業的他也十分認同,決定和徐嘉呈一起創業。 侯俊偉攝影

靠其大技術能力入選NVIDIA新創計畫、緯創加速器

成立僅僅一年,MetAI因為厚實的3D生成技術,陸續獲選NVIDIA新創計畫(NVIDIA Inception Program)以及緯創加速器,目前已經和3個不同領域的廠商進入概念性驗證階段,包含組裝電路板(Printed Cicrcuit Board Assembly,PCBA)、金屬零件。

現階段的工作流程,是由工廠向MetAI提出對瑕疵的定義與條件,MetAI將參數設定好之後再將軟體提供給工廠,讓他們自行上傳3D設計圖檔並開始生成;換句話說,「多長叫做刮痕」、「多歪叫做傾斜」等等定義,還是交給最熟悉生產的產線自行決定,MetAI只是提供轉譯產線經驗、不斷生成資料的工具而已。

「我們目前還是採取專案收費的模式,等到累積更多產業經驗後,就會開始把這些生成演算法變成一套軟體產品,讓工廠自己調整參數、自己使用軟體,以訂閱制的方式收費。」余泰萬說。

創業快問快答

Q:要達到下一步目標,團隊目前缺乏的資源是?

A:我們目前在經過多項POC驗證完畢後,正在大量推廣尋找更多的落地緊密合作夥伴。藉由能夠直接落地的解決方案為產業創造價值,才能進一步更大力曝光我們的技術能力。 我們也預計會在明年度開始我們的募資計畫,持續擴充應用朝 SAAS 平台前進。

Q:最常被客戶或投資人問起的事情?您會如何回應?

A:兩件事:

公司的目標是什麼?要怎麼達到? 我們的目標是讓所有製造業及期望邁向數位轉型的公司,有一個能夠模擬、生成數據的平台,讓他們在任何AI方案的導入都能更容易。 這也是為什麼我們的目標是開發出一個獨立的製造業「模擬及數據生成 SAAS平台」來服務產業。我們希望藉由不同產線、專業知識的累積,可以逐步擴充我們的模擬平台,最後實現一個任何產線都能生成模擬的完整SAAS平台。 MetAI所生成的資料與其他合成資料有什麼樣的差異,能達到什麼樣不一樣的功效? MetAI所有的合成資料都是基於完全3D的模擬環境中生成的,這讓我們的資料與真實世界的物理特性最接近,也能夠讓我們的虛擬樣本與真實樣本的誤差最小,藉由這樣我們才能達到兩件事:(1) 真實、有價值的填補資料空缺,(2) 達到遠高於其他合成資料的訓練成果。

Q:創業,教會了你哪些事?簡單分享創業至今以來的心得感想?

A: 創業教會了我們如何將所有的能力集整合在一起,以創業家的角色解決創業路上的所有瓶頸。小至一個email用詞會帶給對方什麼樣的感受、大至如何鼓舞團隊中意見不同的人朝著同一個目標前進、主動提出並引領團隊達到公司願景中的目標,都是創業路上需要不斷進化自我的。 這也是我持續在希望自己能變得更好的地方。

團隊資訊

公司名稱:宇見智能科技有限公司

成立時間:2022年