摘要
我們正在積極研發各式機器學習與資料探勘技術，旨在發展適用於小量資料和正常資料之建模方法。這些方法能夠綜合不同型態、異質的參數，進行2D轉3D多維資料處理，並針對Input參數進行可解釋性的複合式分析與輔助決策。此外，我們的技術可以整合到各種語言平台之前後端系統與軟硬體介面，例如模擬軟體和機器手臂等，以提供AI模型管理與加速架構、資料分析導向RPA模組，並深耕產線管理擴增智慧化(Augmented Intelligence)解決方案。
為了確保人性化的應用，我們開發了可解釋性人工智慧(Explainable AI, xAI)技術，以「人」為中心，提供工廠數位雙生一條龍智慧化作業基礎。這些技術能夠解決產業製造現場所遭遇的各種資料分析問題，並協助提升應用人工智慧的能力。