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Compassionate and altruistic, one energetic Indonesian HKUST BEng graduate is using the knowledge and skills she obtained at university to help change the world for the better.
Sustainability is more than a buzz phrase for Cindy Aiko Filbert TANAKA (BEng in Chemical and Environmental Engineering), who is rapidly building a career with one of the world’s leading business consultancies.
香港科技大學（科大）工學院的跨學科研究團隊最近成功開發了一套「擬人化認知編碼系統」，讓自動駕駛車（自駕車）能像人類司機般「思考」，綜合判斷複雜路況。這項嶄新技術可將整體交通風險降低26.3%，而對於行人及騎行者等高風險群體來說，潛在意外更大幅減少51.7%。與此同時，自駕車的自身風險也下降了8.3%，為自動駕駛技術的安全性邁進一大步。
現行自動駕駛系統的一大局限，在於其「單對單」風險評估機制，即每次只能比較兩個選項，無法像人類司機那樣全面考慮道路上的多方互動，例如在十字路口優先讓路予行人，再適度調整與附近車輛距離；一旦確定行人安全，再迅速將注意力轉向其他車輛。這種動態決策能力，稱為「社會敏感度 (social sensitivity)」。
香港科技大學（科大）工學院研究團隊成功研發一款名為MOME的人工智能（AI）大模型，利用全國規模最大的多參數磁力共振成像（mpMRI）數據建構，能夠準確區分良性及惡性腫瘤，準確度媲美擁有五年以上經驗的放射科醫生。團隊正與深圳市人民醫院、廣州市第一人民醫院、雲南省腫瘤醫院等超過十間醫院及機構合作，展開大規模驗證，以進一步評估系統成效，為投入實際應用做好準備。
中國最大mpMRI數據集
乳癌是全球女性最常見且致命的癌症之一，早期篩查、準確的分子亞型分類，以及對治療反應的預測，對乳癌治療十分關鍵。儘管mpMRI數據能提供豐富的診斷資訊，但對於傳統AI系統而言，整合這些數據的多種成像模態（即磁力共振中不同的成像序列）仍存在不少挑戰，特別是在真實臨床環境中，某些模態或有缺失的情況。