工研院的LIKA團隊獲得全球首場「OpenStack應用黑客松」，
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，在全場50隊高手中，
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，以量測小提琴演奏者肌肉訊號的穿戴裝置，
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，抱走「全方位大獎」及「最佳設計」兩項大獎。這項競賽由OpenStack基金會主辦，
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，以「未來城市」為主題，
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，有超過300名近50隊的高手參賽，
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，20日揭曉參賽結果，
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，工研院LIKA參賽團隊抱走兩項大獎，足證工研院軟實力。工研院表示，獲獎團隊來自服科中心，下個月將參加在美國德州舉行的全球OpenStack年度盛會OpenStackSummit，向來自全球的軟體開發高手，展現台灣的軟體研發實力。工研院服科中心主任余孝先指出，創新在台灣產業轉型中扮演關鍵角色，工研院這次獲獎的應用，是把原本運用在醫療、健康的生理訊號偵測技術，衍伸到音樂學習領域，展現工研院跨界創新的思惟，尤其巨量資料、雲端運算時代來臨，將有許多創新應用因運而生，工研院也將持續扮演創新推手的角色。「OpenStack應用黑客松」是軟體開發的「馬拉松大賽」，參賽者必須在兩天兩夜內，運用OpenStack平台，快速開發出雲端應用服務。工研院這次獲獎的LIKA團隊，由服科中心曹思漢、吳季剛、廖仲偉、劉建宏四人所組成。工研院指出，曹思漢屬於工研院弦樂團成員，在參賽當天，成員因為看到曹思漢車上擺放的小提琴，因而臨時產生把演奏小提琴與肌肉量測訊號結合的構想，從點子發想到開發完成，僅短短40多個小時，小組成員根據所屬專長進行分工合作，展現猶如馬拉松選手的實力與耐力。工研院獲獎團隊運用三軸加速規開發出的Mechanomyography(MMG)肌肉量測訊號技術，可以偵測小提琴演奏者肌肉運動時發出的低頻訊號，藉此紀錄樂手手臂肌肉的細微動作，並即時解析肌肉拉動和與的相應的手指動作，將演奏的律動、力道、與聲音以數據形式完整儲存在ＯpenStack雲端平台，並利用巨量資料運算優勢進行比對分析，以此作為樂器學習的另一項個選項。未來將可運用這項穿戴式裝置，收集演奏大師的「體感樂譜」，供學習者精準仿效。並可結合巨量資料、物聯網，衍伸出社群分享、線上學習等新應用。工研院強調，由於MMG肌肉量測訊號技術可以將身體訊號數據化，因此除了音樂學習之外，也可擴大至紀錄拉麵師傅、麵包師傅揉麵團的手臂肌肉體感律動，讓一些「只可意會，很難言傳」的技藝，也有一套科學方法做傳承。1050321(中央社)，