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Prof. Saeid Nahavandi
Fellow of IEEE, IET, IEAust
Associate DVCR & Chief of Defence Innovation, Swinburne Research
Australian Academy of Technology and Engineering (ATSE)
General Chair for IEEE SMC 2021.
演講主題:
設計、開發及部署用於沉浸式模擬訓練的新興觸覺系統
基於模擬的訓練 (SBT) 提供一種具有成本效益的方案，為各個領域在虛擬環境中進行真實且安全的訓練。在SBT中，沉浸感是確保技能學習效果的首要考量。如今，虛擬/混合實境（VR/MR）、人工智慧（AI）等新興技術大幅提升了SBT工具的沉浸感，為使用者（受訓者）提供了基於AI的智慧介面，帶來高保真度的3D視覺和聽覺體驗。雖然 VR/MR 系統提供了有效的視覺提示，但在與虛擬物件互動以在 SBT 中執行靈巧任務時，它們通常無法提供逼真的觸覺。
本次演講將闡述觸覺（力回饋）技術與 VR/MR 系統的集成，以提高 SBT 的保真度。透過這項創新，使用者可以「觸摸並感受」虛擬和/或遠端物體，並透過觸覺 VR/MR 系統進行感知。因此，當使用者在沉浸式環境中利用這些支持觸覺的 SBT 工具進行技能獲取時，他們可以感受到物體的屬性，例如紋理或硬度/柔軟度特性。
本講座將重點介紹一系列觸覺系統的設計和開發，特別是用於 SBT 的觸覺運動模擬器、消防訓練器和遠距醫療機器人系統。作為飛行及車輛模擬器，開發基於整合機器人平台與觸覺週邊設備（如觸覺椅和觸覺控制設備），以提供高真實度的訓練環境。使用者可以在訓練期間享受真實的飛行及駕駛體驗，例如亂流或崎嶇地形。另一方面，滅火訓練器使用戶能夠感受到來自軟管的真實噴射反作用力，並基於精確的物理建模透過 VR/MR 提供沉浸式的水分散以及與火和煙霧顆粒的相互作用。此外，還將展示用於遠距醫療應用的支援觸覺的超音波掃描系統。它允許使用者（超音波檢查員）在遠端掃描期間遠端「觸摸和感受」患者的解剖結構，從而能夠在遠距醫療服務中對患者進行準確的診斷。
講座期間將展示一系列有關這些觸覺系統的演示。將展示新創公司如何在現實環境中成功部署多個開發的系統。我們將討論這些新興觸覺系統對實現下一代 SBT 工具的影響，這些工具可用於航空、汽車、醫療保健和緊急服務等各個領域的沉浸式和個人化培訓。
關於演講者
傑出教授 Saeid Nahavandi 是斯威本科技大學首任副校長、研究兼國防創新主管。他曾擔任迪肯大學副校長（國防技術）和智慧系統研究與創新研究所創始主任。
Saeid Nahavandi 在1991年畢業於英國杜倫大學並取得了博士學位。他的研究包括自主系統、複雜系統建模、機器人和觸覺。他在各種國際期刊和會議上發表了1300多篇科學論文。 Saeid 曾榮獲澳洲技術科學與工程院頒發的 2022 年Clunies Ross Entrepreneur年度企業家獎、2021 年澳洲太空獎年度研究員獎、澳洲國防工業獎 - 年度創新者獎、埃辛頓劉易斯獎和澳洲工程卓越獎 - 年度專業工程師獎。
Saeid 與多家國際大型公司進行了行業研究，包括Airbus, Boeing, Bosch, Ford Motor Company, General Motors, General Dynamics, Holden, Lockheed Martin, Nissan, Thales和Vestas等。
Nahavandi 教授擁有六項專利，其中兩項已促成兩家非常成功的新創公司（Universal Motion Simulator Pty Ltd 和 FLAIM Systems Pty Ltd）。
Nahavandi 教授是 IEEE 系統人與控制論學會候任主席、IEEE 系統雜誌資深副主編、IEEE 控制論期刊副主編和 IEEE 出版社編輯委員會成員。
Prof. Jung Kim
Department Head Department of Mechanical Engineering, KAIST
Director of BK21 Four program of Mechanical Engineering
President of Korea Robotics Society (KSB)
President of Korea Robotics Society (KRoS)
Chair of International Affair in ME
演講主題:
機器人觸覺：人機互動中物理人工智慧的關鍵
本次演講將深入探討機器人觸覺的前沿發展，強調機械信號傳輸在推動人機互動中的關鍵作用。隨著仿人機器人日益融入日常生活，開發安全、可靠且具有感知增強能力的機器人系統至關重要。本次演講將強調觸覺作為非語言交流和靈巧操作的核心感官，並突顯其相較於其他感覺輸入所具備的更寬感知頻寬。
在機器人中實現類人觸覺感知的核心挑戰，在於機器人皮膚技術的可擴展性、服貼性及多模態感知能力。為應對這些挑戰，演講將介紹KAIST研發的創新方法，包括：
基於水凝膠的機器人皮膚：利用電阻抗斷層掃描（EIT）來感知低時間解析度的觸覺刺激。
聲學超解析技術：通過麥克風陣列實現高時間解析度的觸覺感知。
導電布基機器人皮膚：設計具備多模態感知能力的觸覺界面。
這些技術突破推動了物理人工智慧（Physical AI）的發展，該領域旨在將物理學原理融入人工智慧系統。演講還將探討機械學在提升機器人與AI應用中的關鍵作用，特別是在醫學領域，如複雜組織操作等應用。
最後，演講將概述未來研究方向，包括：神經形態信號傳輸技術的發展、用於三維複雜形態機器人皮膚的先進製造技術、觸覺感知的可泛化表示方法、高保真接觸建模技術在機器人模擬工具中的影響及生物力學在醫療機器人領域的關鍵作用，助力機器人精確操作生物組織。這場演講將帶您探索機器人觸覺如何成為推動人機互動和物理人工智慧發展的關鍵
About Speaker
Jung Kim教授於2003年在麻省理工學院（MIT）獲得機械工程博士學位，現任韓國科學技術院（KAIST）機械工程系主任，在觸覺技術、機器人感知、可穿戴機器人及生物力學領域做出了重要貢獻。
Jung Kim教授擁有豐富的學術與產業經驗，已指導超過60篇研究生論文，發表80篇SCI期刊論文，並擁有61項專利。他的研究成果獲得高度認可，包括榮獲2024年科技部「本月科學技術獎」及入選2023年KAIST十大研究成果。
此外，他在機器人與工程領域發揮了重要作用，擔任韓國機器人學會（KRoS）會長、《國際精密工程與製造期刊》編輯，並擔任HRI 2019與UR 2023的總主席。
Prof. Ming Hou
Fellow of IEEE
Principal Defence Scientist, DND Canada
Adjunct Professor, University of Toronto and University of Calgary
演講主題:
以互動為中心的設計，實現值得信賴的人機合作：進化的下一個階段
機器人與人工智慧作為第四次工業革命的兩大代表技術持續快速發展，並在多個領域中以多種方式得到越來越廣泛的應用。雖然人工智慧和機器人技術可以為廣泛的能力差距和挑戰提供解決方案，但世界的數位化並非旨在完全取代人類的參與。人類與機器人的碰撞引發了人們對他們共存的質疑。日益聰明的自主決策能力為公共安全帶來風險、責任和信任，例如自動駕駛汽車、居家照護機器人、無人機。嚴格的人工智慧機器人系統要求不僅僅是一個技術挑戰，而且是設計的必要。透過動態互動和智慧適應來設計協作的人機夥伴關係至關重要。
然而，當控制權從人類轉移到日益強大的人工智慧機器人決策時，流行的以人為本的設計方法顯然不足以解決當今複雜的互動問題。這是最近發生災難性航空和自動駕駛汽車事故的主要原因之一。因此迫切需要一種新的設計範式來實現安全、負責、值得信賴的人機合作關係。本次演講解釋了以互動為中心的設計 (ICD) 方法作為解決人機共生技術的各種設計、開發和操作問題的解決方案。 ICD框架指導了國際標準和聯合國白皮書的製定，以解決人機互動問題。一種具有互通、協作與決策能力的ICD技術解決方案，能夠在武器交戰決策中實現可信、高效且負責任的人機協作，將作為最佳實踐案例進行探討，供對構建和應用21世紀人機共生技術感興趣的研究人員和從業者參考。
關於演講者
侯博士是加拿大國防部（DND）的首席科學家和人機互動領域的權威。 他負責向政府決策者及其包括聯合國在內的國家和國際合作夥伴組織提供有關人工智慧、自主性、機器人和遠端呈現科學、技術和創新戰略的尖端技術解決方案、基於科學的建議和基於證據的政策建議。作為加拿大人機/自主協作（HAT）領域的國家領導者，他指導加拿大創新生態系統，制定並推動科技能力發展計劃，支持重大採購專案，以及大規模的現場、虛擬與構造性國際聯合演習。 身為國際 HAT 專家委員會的聯席主席，他領導並制定國際標準，促進人工智慧自主系統在社會技術應用中的整合。他所著的《Intelligent Adaptive Systems – An Interaction-Centered Design Perspective》一書被視為權威之作，系統性闡述了人機共生協作的方法論，並在 HAT 研發路線圖的制定、新型工業自主技術的發展、國際標準的建立，以及 AI 政策與監管框架的形成中發揮了重要作用。侯博士曾受邀在多個國際知名論壇發表主題演講、參與專題討論並講授課程，向廣泛的受眾分享他對人機共生的願景、方法論及最佳實踐。他榮獲 2020 年度加拿大國防部最具權威的科技卓越獎、2021 年加拿大公共服務專業協會（PIPSC）主席成就獎，以及 2024 年 IEEE 傑出貢獻獎。他也是多倫多大學和卡加利大學的兼職教授。
Prof. Mingcong Deng
Fellow of IEEE, AAIA, Engineering Academy of Japan
Head of Department of EEE
演講主題:
基於學習與操作員的非線性控制：具有智慧材料致動器與感測器的系統
基於學習的非線性控制設計對於補償系統中的非線性因素至關重要。近年來，智慧材料（如壓電元件、形狀記憶合金等）被廣泛應用於許多非線性動態系統中，以實現系統的小型化與輕量化。在本次演講中，將介紹基於操作員理論的壓電致動器與感測器非線性控制方法，並展示使用交互式形狀記憶合金驅動的非線性控制方案。此外，還將分享結合學習機制的最新研究成果。
About Speaker
Mingcong Deng 教授於1997年在日本熊本大學獲得系統科學博士學位。他先後在熊本大學、英國埃克塞特大學、NTT通信科學實驗室及岡山大學從事研究與教學工作。自2010年10月起，他加入日本東京農工大學，並擔任教授，現任電子與電氣工程學系（EEE系）系主任。
教授在IEEE Transactions、IEEE Press及其他頂級期刊上發表了超過210篇經同行評審的論文。他現擔任2本國際期刊的主編，以及6本國際期刊的副主編。此外，他是IEEE 機器人與自動化學會（IEEE RAS）農業機器人與自動化技術委員會的聯席主席，同時擔任IEEE SMC學會環境感測、網絡與決策技術委員會的主席。
他曾獲得IEEE SMC學會2014年與2019年傑出服務獎、2020年IEEE RAS最活躍技術委員會獎，以及2024年IEEE最活躍SMC技術委員會獎。他是日本工程院院士（The Engineering Academy of Japan），同時也是IEEE院士（Fellow）、AAIA院士（Fellow）。
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