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2023/07/06 第736期  |  订阅／退订  |  看历史报份   科技新知 十年後，特高频无线电数据交换系统(VDES)将成为航海安全市场主流 AIGC热潮下的大语言模型训练与部署挑战 5G远距诊疗服务，偏远地区的一大福音 让科技执法降低交通事故 十年後，特高频无线电数据交换系统(VDES)将成为航海安全市场主流 FIND研究员∶刘仲祥、黄盈婷、王楚轩 本文主要提供给对新兴趋势发展於海上航行安全有兴趣之读者。此篇先从现行之自动识别系统（Automatic Identification System，AIS）进行科普，接著说明新一代VDES(Very High Frequency Data Exchange System)之发展现况，并聚焦以新加坡海事和港口管理局（MPA）计画部署为例，目的在於促进岸上和船舶之间的数据交换，透过追踪交通热点和识别碰撞风险，改进航行安全预测分析并将资讯与利害关系人共享，预计VDES将在未来十年左右逐步补充和取代现行的AIS。 何谓VDES？即为因应国际海上船舶资讯传输与监测管理发展趋势，缓解现行AIS系统运行与资料传输之负载，国际航标协会(IALA)与国际电信联盟(ITU)提出了新一代海上资讯传输系统VDES，用以取代AIS作为未来海上安全通讯的系统。 缓解AIS资料传输负载 VDES因应而生 现行AIS指的是船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)，当AIS资料经过资料勘误与处理後，可取得训練资料，再藉由所建置之预测模型，即可针对海上装有AIS船舶进行航行经纬度座标的预测。接著进一步针对船舶航行行为进行安全评估，运用之技术是分别汇入即时AIS资料与预测系统之预测结果數据，透过系统进行海上AIS船舶航行異常行为的监测与预测应用。 然而，有更多的数据不见得有更好的分析结果，数据的品质扮演重要角色。品质不佳的数据可能导致资讯模糊和误导，进而导致决策失误。例如船舶AIS原始资料即有资料品质不佳的情况，在分析前须清理，因其在传输设计上，接受方会将待处理的AIS讯号依收到的时间进行排序，并依序处理，在交通量较大的场域，就很容易产生无法即时处理的状况，因此经常发现AIS资料重复性问题、船舶经纬度异常等问题。 为了缓解现行AIS系统运行与资料传输负载，便有VDES的出现。VDES主要目的系实现全球范围内海事VHF频段上提供更高、更强的数据交换能力，且能满足船对船、船对岸之间数据交换服务需求，能整合且支援功能包括AIS、ASM数据交换(ASM Exchange)、e-Navigation、增强海事通讯(Enhanced Maritime Communication)与GMDSS现代化等。 就VDES发展现况来说，以新加坡为例，其於2019年针对VDES进行相关试验，VDES系统是奠基於AIS系统的基础上，增加远距离卫星与地面VHF频段数据交换。整个系统包括一个数据交换的卫星，数万个VDES岸基系统和千万个以上VDES终端用户，如图1所示。 资料来源∶SRS e-Bulletin 图1∶VDES示意图 VDES具备四大特色 台湾航安须及早因应 VDES系统具有以下特点∶ 1.是国际海事组织针对海事资讯遇到数据不足、覆盖范围不广等问题所规划的升级系统，具有全球性特点。 2.是全球海上遇险与安全系统(GMDSS)以及e-航海发展所需之系统，具有专用资讯网之特性。 3.相较於海上专用通信频段(VHF)，VDES频宽增加30倍，且可进行加密通讯。 4.VDES系统从具有AIS系统的船、船对岸等具数据资讯节点传递至卫星节点中，系统内任意两节点可直接、灵活、相容联络，具有一体化特点。 新加坡尚在VDES试行阶段，目前国际海事组织(IMO)亦未订定VDES相关规范或标准，可持续追踪与研析。初步借镜於我国，目前台湾共有36座灯塔，其中33座使用现行AIS系统，就今日(2023年)而言，各国使用AIS尚为国际趋势，倘若未来确定要升级使用VDES，建议我国航安须确认是否确实适用於台湾设备升级之可行性并应纳入评估建置时之过渡时期的配套措施。 参考资料∶ 1.封面图∶ https://pixabay.com/images/id-1044723/ 2.VDES adds another dimension to safer communications at sea, https://www.mpa.gov.sg/cwp/assets/SRS/issue15/Safety@sea/Communication_at_sea.html，民国110年9月28日。 3.交通部运输研究所，「船舶航行安全大數据资料库应用与分析」，https://www.iot.gov.tw/dl-14785-d679196edd754d6b98adc02b4aa7055e.html，民国111年1月24日。 AIGC热潮下的大语言模型训练与部署挑战 FIND研究员∶杨青翰 随著AI生成内容(AI Generated Content )的出现，大型语言模型(Large Language Model)成为AI生成内容的核心技术之一。例如GPT-3、LaMDA和BLOOM都是基於Transformer模型进行预训练的大型语言模型，它们可以生成各种形式的自然语言内容，包括文章、对话等。因此AI生成内容正在成为许多行业的趋势，例如自动化写作、自动化客服等。然而，随著大型语言模型的发展，AI训练的运算量不断增长，而记忆体容量却跟不上这个趋势。这是一个巨大的挑战，因为大型语言模型需要庞大的记忆体容量来存储模型参数和中间计算结果。如下图所示，Transformer模型中的参数数量呈现出2年240倍超指数增长(红色)，而单个GPU记忆体容量只以每2年2倍的速度增长(绿色)。 预估未来AI所需的运算能力和记忆体之间的差距越来越大，在训练和部署更大模型的技术上将遇到更多挑战。 图1∶AI运算参数量和加速器记忆体容量成长比较 资料来源∶AI and Memory Wall 【技术应用现况】 全台第一个利用BLOOM建立大语言模型(参数量达1,760亿个)的AI团队，台湾智慧云端服务公司(华硕电脑子公司，简称台智云)总工程师赵逢毅表示，要启动大语言模型需要掌握多项关键技术。 必须熟悉大型模型训练技术∶要具备分散式训练技术的知识和相关套件设定能力，并且了解如何建立相应的训练环境。由於大型语言模型的参数数量非常庞大，加上需要处理大量的训练资料，因此传统的单机训练环境已经无法满足需求，必须使用分散式训练技术来应对。 要提供大算力资源∶随著模型复杂度的提高，模型的FLOPs数量也随之攀升，因此需要对应的大算力资源来支持模型的训练和推论。此外，高效率的储存系统也是必要的，例如GPFS，以确保模型的参数和训练资料可以高效率地存取和传输，提升整体的训练和推论效能。 使用Fine-tuning相关技术∶透过 In-Context Learning 的方式来训练大语言基础模型，可以不必再单独训练下游任务，而是直接利用已经训练好的模型来进行微调，从而提高模型对不同任务的理解能力。同时，这种方法还能够减少模型参数的储存，从而降低了存储和运算的成本，并且提升了整体效率。 必须熟悉大型模型推论技术∶为了实现低延迟的推论要求，需要了解如何构建支援多GPU推论的推论架构。此外，需要学习GPU Kernel融合技术，这有助於支援多种维度的融合技术，如水平、垂直和记忆体融合，以提高推论的效率和性能。 台大资工系主任洪士灏在脸书上表示，若台湾希望发展自主训练大型AI模型的能力，并在国际上扮演重要的角色，就需要集思广益，商讨如何善用现有的技术和人才，并投入和配置关键的资源。随著大型AI模型的训练与部署技术持续发展，未来将有助於推动AI生成内容的发展，并为各个产业带来更多的创新和价值。 参考来源∶ 1.封面图资料来源∶https://lifearchitect.ai/models/ 2.AI and Memory Wall∶https://medium.com/riselab/ai-and-memory-wall-2cb4265cb0b8 3.搭ChatGPT风潮�@台智云谈大语言模型训练挑战∶https://www.digitimes.com.tw/tech/dt/n/shwnws.asp?id=0000656646_55G52E0I5AVIH651MLUAI 4.AIHPC x Large Language Model -BLOOM 176B 大语言模型成果展示！∶https://tws.twcc.ai/2023/01/18/llm/ 5.洪士灏Facebook∶https://reurl.cc/eDk2W7 5G远距诊疗服务，偏远地区的一大福音 FIND研究员∶张靖雯 医疗一直是台湾引以为傲的服务，而在高速5G与IoT科技协助下，在偏远地区打造5G远距诊疗将不再是梦想。而电信业者也透过与医疗院所合作，共同扩展智慧医疗解决方案，让台湾医疗服务更臻完美。 ... 让科技执法降低交通事故 FIND研究员∶张靖雯 在5G与AIoT的结合下，科技执法落地应用，未来违规将无所遁形。 自5G开台以来，由於基础建设愈来愈完善，交通部也不断运用5G网路、AIoT、AI辨识等技术来提升交通安全，降低交通事故的发生。透过AI技术发展出物件分类及辨识系统，如AI车辆侦测系统可以整合警戒线、警戒区域，精准侦测违规停车行为，即时提供快照和影片佐证，可有效进行智慧科技执法。 ... ・徜徉最美看海公路赏地景玩工艺 无塑减碳东海岸绿旅行 晨起，搭台铁列车抵达台东市，沿著最美看海公路「台11线」展开环保零排放的旅程，过程中尽情学习部落工艺、品尝原民料理、欣赏精彩展览，让山与海的能量洗涤身心灵。 ・诽谤案重金和解 批评者认为太便宜福斯 创办人梅铎同意付出一笔7亿8750万美元的和解金，相当於福斯新闻年净收入的三分之二。多名主播被揭发私下表示厌恶美国前总统川普，让福斯新闻相当尴尬。在福斯节目被嘲笑的多明尼恩投票系统公司，星期二在这项法院和解行动中宣布获胜。然而，对一些梅铎批评者而言，这一件具有里程碑意义的诽谤案结果并不值得庆祝。

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