科技部委託工業技術研究院舉辦「巨量資料應用研究推動計畫成果研討會」，以「Data is Life、Life is Data 巨量資料應用提升美好生活，健康、安全、經濟、校園」為活動概念，分享產業合作的計畫成果，希望藉由成果分享與各界互動與討論，完備我國巨量資料學術研究注入多元的想法與創意。

巨量資料分析的應用與服務不斷創新，且蘊藏無限商機，已成為各國政府與民間企業爭相投入的重點研究項目。台灣近年來亦致力推廣開放政府資料(Open Government Data)，透過個人資料去識別化，將開放政府資料概念納入國家資訊政策中，讓一般民眾得以更便利地使用政府料，提升人民對公共事務的參與度，更重要的是釋放出政府資料也同時釋放出潛在的商業價值，使民間企業可利用政府資料創造出新的加值應用。台灣除了在深化電子化政府與服務發展上推動各項議題，近年來更與產業合作應用，推動培育實戰經驗人才。

為加速巨量資料產業應用，以「業界出題 學界解題」為核心推動產學共創合作計畫並補助28件研究計畫，鼓勵學界以優秀技術能量協助產業界投入巨量資料應用研究或技術、工具之開發。

增加線上開放課程完課率並增進學習效果

巨量資料分析運用在個人化教育技術服務時，可增進數位學習成效、研發學習成效評估之平台或工具。近年來，由於大規模開放式線上課程-磨課師（Massive Open Online Courses，MOOCs）平台的興起，不受時間地點限制的免費網路課程成為數位學習中最受矚目的教學趨勢。然而，由於使用者來自各地，教師難以同時掌握所有學員的學習狀況，這也導致磨課師完課率不佳，進而使該平台發展受到局限。清華大學資訊工程學系開發以機器學習為基礎的適性化自主學習輔助技術，改善使用者對磨課師課程的投入與增加黏著力，進而提高完課率，提供使用者更完善的自主學習管理平台。此外，創新學習分析技術將針對使用者的學習行為進行深入分析，並以機器學習理論為基礎，建構學習巨量資料分析技術，朝向雲端學習數據資料庫、學習數據分析、視訊關鍵字雲與討論區問題雲等功能服務開發。

降低因疲勞駕駛造成的交通意外發生率

智慧交通技術服務研究著重於駕駛人之疲勞預警與分心狀態，並對駕駛行為進行偵測與分析。個人或大眾運輸工具司機因為疲勞駕駛而導致的交通意外的事件頻傳，但如果能在意外發生前0.5秒向駕駛人警示，就有60%的機會避開追撞事故，若是能將警示時間提前到1.5秒，則能避開90%的追撞事故。國家衛生研究院與台灣雲康合作，透過瞭解駕駛者的個人健康資訊，並建立疲勞駕駛資料庫與疲勞駕駛風險預測模型，以行動APP向駕駛示警。產學共同以軟硬體整合的方式建立可以監控駕駛者狀態並且適時提出警訊的疲勞風險預測模型，除汽車品牌商將可以提供更安全與智慧的駕乘體驗外，未來大眾交通運輸工具業者也可以有效降低疲勞駕駛而導致的事故發生率，此外，保險業者亦可以透過該機制提供更個人化的駕乘保險。

其他創新應用服務範疇包括生技醫療、綠能、智慧機械、資訊安全、旅遊及金融等，研究結果將應用於協助疾病的篩檢、成因分析、預測或預防之研究、提升綠色發電效能或智慧機械等。

居家監測協助洗腎患者提前預知廔管阻塞

對慢性腎衰竭患者來說，血液透析的廔管被視為洗腎病患的生命線，但若是出現廔管阻塞，不僅會造成病患恐慌、延遲療程，甚至可能引發動脈栓塞等併發症，然而目前市面上卻缺少便宜、小體積且方便居家監測廔管血流量體積的感測器。交通大學電機工程學系攜手晶元光電與台北榮總，建立可用來蒐集與分析病患資料的雲端巨量資料分析平台，透過光學（PPG）血流感測器的多波長訊號提前對廔管阻塞進行預判，並提早安排手術時程，避免耽誤血液透析療程，對於所有慢性腎衰竭的患者皆為一大福音。

預測維修降低維修成本與停機損失

越來越多的企業為了提升市場競爭力，透過物聯網與巨量資料分析機台設備運行狀況並建立預測模型，將停機修復所造成的損失降到最低。為幫助台灣傳統設備製造提升成為智慧製造，並減低成本、提升品質，交通大學與工具機業者東台精機合作蒐集巨量資料分析建立出工具機主軸的預知保養模型，數控鑽床在發生異常狀況前會主動向相關人員示警，避免過去數控鑽床因無預期損耗而得停止生產的狀況發生，成功從被動的二到三個月定期維修轉變為主動的預測性維修，協助客戶大幅降低數控鑽床的保養與維修成本。成果不僅可提升東台精機設備的出口的競爭力，同時也可做為業界導入工業4.0 的示範。