2023 Synopsys ARC AIoT Design Contest

決賽作品評鑑結果已於7/13發送給所有參賽選手,評鑑結果請參照郵件公告,若有參賽選手未收到信件,請協助確認垃圾郵件。

決賽地點國立陽明交通大學 浩然圖書館 國際會議廳,7/21期待與各對決賽隊伍相見!

如有任何疑慮,麻煩來信至競賽工作小組信箱 tw-up@synopsys.com,將有專人會協助處理。


人工智慧及物聯網(AI + IoT)創生多元應用,遍佈人類日常生活而無所不在。

「2023年新思科技ARC盃®AIoT設計應用競賽」,新思科技邀請您發揮想像力,把創意變成實例,創造智能新玩意!


「2023年新思科技ARC®盃AIoT設計應用競賽」以【AI is All Around 為主題,參賽者將運用新思科技ARC EM9D Processor與Machine Learning Inference(MLI)硬體加速器,結合Google TensorFlow Lite for Microcontroller(TinyML),提出基於實際應用領域的AIoT解決方案。


參加本競賽將可獲得總奬金累計逾新台幣30萬元,此外,將得到新思科技專業技術團隊的指導,得獎作品將納入新思開源推廣平台,有機會為自己的專業履歷加分!


活動說明:

  • 主辦單位:台灣新思科技股份有限公司 (Synopsys)
  • 聯合主辦:國立陽明交通大學國際產學聯盟總中心 (GLORIA-NYCU)
  • 協辦單位:
  • Google Cloud
  • 伊雲谷數位科技股份有限公司(eCloudvalley)
  • 雲動力資訊股份有限公司(Dynacloud)
  • 輝創電子股份有限公司 (Whetron)
  • 技術指導單位:台灣積體電路設計學會 (TICD)


活動時間表:


項目

日期

說明

報名

開放報名

3月3日

線上報名、書面審查資料開放收件

報名截止日

4月16日

書面審查資料截止收件

書審

書面審查資料評鑑

4月17日~ 4月20日

評審團隊審核

合格隊伍公告 /
寄送競賽用開發板

4月21日

電子郵件通知

初賽

初賽文檔截止日

5月24日

初賽文檔截止收件

初賽評鑑

5月26日~ 5月31日

評委評鑑

初賽合格公告

6月1日

電子郵件通知

決賽

決賽作品截止日

7月9日

決賽作品截止收件

決賽評鑑

7月10日~ 7月13日

評委評鑑

決賽合格公告

7月14日

系統通知

決賽暨頒獎典禮

7月21日

國立陽明交通大學


競賽主題:

AI is All Around,參賽者運用ARC EM9D Processor與Machine Learning Inference(MLI)硬體加速器,提出AIoT實作作品。


 競賽形式:

  • 競賽採開放式命題方式進行,參賽隊伍自主選擇題目,使用主辦單位提供之ARC EM9D AIoT DK開發板,提出基於實際應用場域的創新解決方案。
  • 所有競賽作品發展皆須基於新思科技提供的軟體開發套件(SDK)Google TensorFlow Lite for MicrocontrollerTinyML,針對AIoT、嵌入式與控制設計等應用主題發展創新性產品、服務和技術。
  • 新思科技將提供參賽隊伍所需之軟硬體開發工具,包含:

    • ARC EM9D AIoT DK開發板(每隊1片)
    • SDK及Tutorial Kit(含環境安裝與設定教學)
    • 技術指導及諮詢


|贊助企業(單位)特別獎

本次競賽獎項增設贊助企業(單位)特別獎,凡符合下列出題方向的參賽隊伍,即有機會在原訂競賽奬項之外,加碼獲得特別獎。

企業(單位)

名額(組)

題目

伊雲谷數位科技
股份有限公司 /
雲動力資訊
股份有限公司

1

運用ARC EM9D AIoT DK進行創作,整合Google雲端服務(GCP)功能,強化整體創意,例如:

• 通訊/運算:藉由雲端進行相關運算或取得外部資料,讓AI應用可結合即時資訊。

• 資料存儲:透過雲端更大的存儲空間,讓AI應用可載入更多資料或於外網存儲AI運算結果。

• 資料安全:藉由系統防火牆等相關功能之啟用與配置,以強化資安或衍生出其他安全功能與應用。

• 未實現創意:涉及龐大AI運算,如TensorFlow模型建構等,若能於競賽時提供之雲端設備完成運算及演示者為優,若未能於此次競賽中實現者,得透過模擬資料實現展示,並於參賽作品中以詳細技術架構說明其未來實現方式(需包含實現目標具體軟體名稱與版本等)。

註: 未實現創意之評分僅適用企業特別獎

輝創電子
股份有限公司

1

數位鑰匙:

1. 手機放在車主口袋,靠近車輛感應範圍,透過手機APP與車輛的藍牙裝置(ARC EM9D AIoT DK)自動進行連結,身份辨識成功後手機便能取代鑰匙,車主可以進行車輛操作 (例如:車門上鎖、車門解鎖、打開行李箱、啓動引擎和關閉引擎)。

2. 車主可以透過手機APP及網路,將車輛鑰匙開放許可權限,允許其它人員使用自己的愛車。為防止未授權用戶使用車輛,將另行生成一把虛擬鑰匙,通過雲端服務發送到其它智慧型手機中,進而省去需當面交換鑰匙所花費的時間。

3. 為了保全考量,車主需要靠近車輛特定距離(例如:1.5公尺)才能進行身分辨識,藍牙訊號易受外界環境干擾導致測距不準確的問題。

4. 請盡可能藉由AI/ML解決上述身分辨識等問題。


獎勵方法:

一般獎

隊伍獎項

名額(組)

團隊獎勵

指導教授獎勵

冠軍

1

新台幣80,000元及獎狀

新台幣20,000元及獎狀

亞軍

1

新台幣50,000元及獎狀

新台幣15,000元及獎狀

季軍

1

新台幣30,000元及獎狀

新台幣10,000元及獎狀

佳作

若干

新台幣15,000元及獎狀

新台幣8,000元及獎狀


贊助企業(單位)特別獎

贊助企業

名額(組)

團隊獎勵

伊雲谷數位科技股份有限公司 /
雲動力資訊股份有限公司

1

最高奬金每隊新台幣30,000元及獎狀

輝創電子股份有限公司

1

最高奬金每隊新台幣30,000元及獎狀


報名方式:

請至「2023年新思科技ARC盃AIoT設計應用競賽」網站報名


評分標準:

評分項目

評分說明

設計創意性

15%

作品創意、構想、角度是否新穎巧妙,設計思路是否有突破性和創新性

前瞻性與複雜度

15%

作品設計是否採用了熱門的前瞻技術,是否具有一定複雜度,及解決方案之完整度等。

功能性與實用性

30%

作品是否充份使用ARC處理器與開發板資源(如使用藍芽或Wi-Fi完成AIoT等應用),並能解決實際生活中的問題,完成關鍵功能的實現和性能的提升。

高效性

20%

作品是否對使用的演算法進行了分析與優化,是否充份使用ARC處理器及特性,完成關鍵功能的實現和性能的提升(如模型建立使用之訓練或量化方法、運用多少MLI指令集,使運算速度或辨識率上升等優化)。

作品展示性

20%

作品功能演示是否成功及完整。


參加對象與資格:

參加隊伍須符合下列資格:

  • 參賽者於競賽期間(即日起至2023年 7 月31日)擁有大學在學學籍,並不得在公司、研究單位或相關單位任職。
  • 參賽者以組為單位報名參加,每組以1~4隊員為限,並邀請1~2位指導老師指導參賽。


繳件須知:

隊伍須依各階段檢核時程及需求,上傳作品至競賽網站,作品檢核需求內容、格式等,請參閱前述網站公告之「作品提交說明」「簡報格式範本」

  • 書面審查資料繳交2023 416日)
    有意報名的隊伍須在報名同時繳交書面審查資料(proposal),評審將評估各隊資料,評選合格隊伍,後續將寄發開發板與SDK。
  • 初賽作品繳交2023 524日)
    評委將評鑑各隊提交之初賽作品,評選晉級隊伍,並給予檢核意見及修改方向。
  • 決賽作品繳交2023 79日)
    評委將評鑑各隊提交之決賽作品,評選最終晉級隊伍(finalist),並給予檢核意見及修改方向。晉級隊伍宜參酌評審建議修改作品,以利於決賽現場向評委團隊簡報(pitch)並演示(demo)最終成品。
  • 決賽暨頒獎典禮2023 721日)
    晉級隊伍至決賽現場進行作品簡報、演示、評選及頒奬


注意事項:

  • ARC EM9D AIoT DK開發板及SDK將於參賽隊伍通過書審階段後提供。
  • 請勿以相同作品重複報名其他物聯網相關競賽,違者將取消參賽及獲奬資格。
  • 獲選得獎之參賽作品將於競賽網站及新思科技相關公司網站上公開,並將公開頒獎表揚。
  • 參賽者於網站報名時,視同同意本競賽內容及相關規定,違者將取消參賽資格,如有爭議,將由主辦單位裁定。


競賽資料包:

  • 線上教學影片 – For ARC Developer(Link):
  • “Synopsys ARC EM DSP Processors for Low-Power Embedded Systems”(Link
  • “Tutorial 1-3:ARC EM9D AIoT DK Environment Installation”(Link
  • “Tutorial 4:ARC EM9D AIoT DK Introduction and Hands-on (Lab 1-3)” (Link)
  • “Tutorial 5:CNN Introduction and TensorFlow Lite Hands-on (Lab 4-5)”(Link
  • Google TensorFlow(Link
  • Google TensorFlow Lite for Microcontroller (TinyML) Example(Link
  • 競賽歷屆得奬作品(Link
  • Synopsys embARC Portal(Link
  • Synopsys embARC MLI Library(Link 1)(Link 2


Contest Contact:
Synopsys Academic & Research Alliances Team (tw-up@synopsys.com )
*新思科技保留競賽及獎勵辦法調整的權利。

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