計畫目標：

NVIDIA-臺大人工智慧聯合創新研究中心的成立，旨在促進臺灣的人工智慧的研究技術發展和應用及人才培育，透過專業的技術和資源支援，促進臺灣的人工智慧技術發展和應用。本次徵案的主要目的在於鏈結NVIDIA的高效能GPU運算資源和臺灣大學的跨領域研究團隊，共同推進人工智慧技術在臺灣的發展和應用，期望透過本次徵案能夠加速AI應用技術的開發與實現，並同時培育更多人工智慧領域的優秀人才。

徵案主題：

● 生成式 AI （Generative AI） 與數位孿生 （Digital Twin）： 包含但不限於生成式 AI 與數位孿生於音樂、圖像、金融、法律、製造及智慧城市等領域的應用。

● 實體人工智慧 （Physical AI）： 具身智慧 （Embodied AI） 與機器人系統之研究。包含利用多模態基礎模型賦予機器人感知、理解與與物理世界互動的能力；或利用模擬環境進行 Sim-to-Real 的訓練與部署，適用於自駕車、工業機器人與人型機器人等領域。

● 大型語言模型 （Large Language Models）：大型語言模型相關技術於語音處理與自然語言處理的開發與研究，以及大型語言模型技術在各種實際場景的應用。

● 物理資訊神經網路 （Physics-Informed Neural Networks, PINN）： 開發物理資訊神經網絡應用於科學計算，將物理學中由主導偏微分方程式（PDEs）所描述的因果關係，與 CAE 求解器的模擬數據或觀察數據相結合，適用於流體力學、電磁學、熱力學等領域之加速運算。

● 量子計算模擬 （Quantum Computing Simulation）： 進行量子計算模擬研究，例如：協助研究人員在一般計算機（GPU）上模擬量子系統，以探索量子演算法與量子計算的潛力。

● 藥物探索 （Drug Discovery）： 藥物開發相關的研究，例如：結合深度學習技術用於藥物分子設計、蛋白質結構預測、虛擬篩選等面向。

● 醫療保健 （Healthcare）： 醫療影像分析、基因體學及智慧醫療相關的研究與應用，利用 AI 技術幫助提升臨床診斷精準度、手術輔助和治療效果。

● 資料處理單元 （Data Processing Unit, DPU） 應用： 利用 DPU進行網路、儲存與安全任務的卸載與加速之創新研究。

● 其他 NVIDIA 軟體開發工具套件 （SDK） 相關主題：利用NVIDIA SDK 提供的技術和工具所開發更多創新應用，以需要大規模運算者為佳。

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