奪亞太區賽大獎 盼助普及中醫藥發展

來自本地企業、大學及中學共18支創科團隊，去年12月隨香港電腦學會出戰在巴基斯坦伊斯蘭堡舉行的「亞太資訊及通訊科技大獎（APICTA）2022」，最終勇奪包括6個大獎在內的共16個獎項，而多個大獎均由本港青年學生主導或參與其中。有勇奪大獎的中醫藥劑學生得主昨日接受香港文匯報訪問時，介紹了跟隨導師及本地企業研發的「中藥產品溯源及驗證平台」。該平台利用近紅外線光譜快速鑑定中藥品質，長遠可幫助前線人員以至市民大眾辨認優質中藥，普及中醫藥的使用和發展。有香港理工大學碩士生則看準「再工業化」趨勢，兩年前開始研發「基於人機互認知的人—機械人協作系統」，具備人工智能認知人類的肢體語言，還有精準定位能力，讓其可於陌生環境工作，未來可望到工業界與工人協作，提升工作效能。◆香港文匯報記者 姬文風

APICTA為亞太區資訊及通訊科技最高榮譽獎項，有「ICT界奧斯卡」之稱。2022年度賽事有14個區內經濟體206個項目參與，經過激烈競爭，香港代表共奪得6個大獎及10個優異獎佳績（見表）。

有項目更一舉贏得雙料獎項。斐歷醫藥科技及香港高等教育科技學院（THEi）負責的「中藥產品溯源及驗證平台」就分別榮獲一項大獎及一項優異獎。團隊負責人之一、THEi食品與健康科學學系講師周若龍介紹，該項目旨在利用科技幫忙解決中藥材質量的問題，「以往我們通常會根據中藥材的外觀、氣味等去決定其品質，但其內在實際情況，有否雜質污染等，希望應用科技能幫助快速鑑別。」

他解釋，項目會教電腦進行分析辨認近紅外線光譜指紋圖譜，「用筆形探頭放到藥材中，如果是不同物質，它對紅外的吸收是不同的，並有獨特pattern（排列），當然人好難去辨別，但藉機器學習並通過一些算法，就可精準分別。」

測試逾四十種藥材 準確度逾九成

團隊至今已測試了逾四十種中藥材，準確度可達九成以上，「例如珍珠粉，未必真的全部用一粒粒珍珠磨成粉，亦有機會用以殼的部分去磨粉，這種情況下，由於兩者成分非常接近，用傳統化學方法都難以辨認，通過我們的方法就可解決。」

協助進行分析工作的THEi中藥藥劑學士三年級生陳倬賢補充，團隊採用了國家標準，「這個標準有一條curve（曲線），我們於市面買了不同中藥材，逐一用近紅外線光譜儀器做掃描，取得各自的曲線，再跟國家標準做比對，如果是劣質的，其曲線就會跟標準分得好開。」

周若龍指出，這個項目的優勢在於成本遠比化驗中藥材為低，「就類似疫情下使用快測，能提供可接受的準確度，更重要是快速且讓所有人都能簡便操作。」

團隊未來計劃結合圖像辨識進一步提升準確度，並期望未來將系統放上雲端，「最終希望單憑手機就可以掃描中藥材，使用手機鏡頭就讓系統辨認中藥的顏色、形狀等。」他相信這有助中醫藥推廣普及。

理大生研AI系統助增工作效能

另一大獎項目「基於人機互認知的人—機械人協作系統」聚焦於工業製造情景。負責的理大碩士生曾展樂介紹，該系統具備AI認知能力，可辨認人類肢體語言，「例如向它招手，它會知道你需要幫助，又例如它會聽懂你要哪個指定的螺絲批，從眾多工具中篩選。」精準的定位則可助系統辨認附近的三維環境，加上AR元素，「令人和機械人的交互可更直觀，任何員工都可熟練操作。」

他表示，系統還設有工業安全元素，更具備指導功能，「對新入職員工，系統可教導他們完成任務流程，維持產品質量和安全性。」目前，系統正處於試行階段，團隊正計劃將其應用到鋰電池拆卸、飛機維修等作業當中，「過程間例如遇上螺絲『滑牙』，單靠人可能扭到手痛都未得，但純粹靠機械人又未必可以處理到複雜情況，就需要人機協作。」