Loading [MathJax]/extensions/tex2jax.js

0

0
0

文字

分享

0
0
0

博士後只能賣雞排、等教職?Leave a nest 揭示的另一條康莊大道

鄭國威 Portnoy_96
・2013/05/17 ・5884字 ・閱讀時間約 12 分鐘 ・SR值 523 ・七年級

科學傳播到底可以有什麼新花樣?寫文章、出書、辦雜誌、拍影片?或是再大手筆一點,辦講座、籌組營隊、設立影展?就只有這樣了嗎?

在拜訪過日本的Leave a nest株式会社リバネス)公司之後,我必須要說我過去真的眼界太窄、想像層次也太低。藉由這篇文章,我將簡要地介紹我所知道的Leave a nest公司,同時也想跟所有PanSci的夥伴,以及共同在台灣做科學傳播、推廣科學素養的朋友們,好好討論討論:台灣的科學傳播到底可以怎麼做得更好、更精采、更有社會意義!

在今年4月底,我因為別的工作任務前往東京,因此有機會拜訪了Leave a nest。不過之所以會知道這家公司,又得再往前回溯,那是因為在去日本前的一個禮拜,我在北京參加會議,順道回訪果殼網辦公室(超棒!),與3月底來台灣參加「開放吧!科學」活動的果殼網CEO姬十三先生碰面聊聊,並參加他們的首場戶外「公開課」,與50位愛好科學的果殼青年到北京郊外的銀山塔林走春,了解中國古建築的奧祕。

在巴士上亂聊的時候,我提到我接下來要去日本東京,因此十三便想起Leave a nest,他雖然也沒有接觸過,但是曾經聽過別人介紹,大致印象是這個單位與果殼還有PanSci泛科學一樣,都是民間發起,且方式較新的科學推廣組織(老實說,PanSci 跟果殼還有Leave a nest 是不在同一個級數的,我們還差太多了)。於是我回台灣之後透過網站寫信給 Leave a nest,表達想要前往拜訪之意。也很快就收到Leave a nest 的回信,表示歡迎我們來拜訪。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

到東京進到旅館是下午4點左右,接著休息一下就前往Leave a nest,不過因為太早到,約的窗口還沒開會完,於是又跑到樓下隨便找了間拉麵店就吃了…(日本拉麵店隨便一家都好好吃啊~)

總之,到了下午6點,我們再次回到Leave a nest,接待我們的是龔宇澤先生(Andrew Gung),是新加坡人,目前擔任戰略開發事業部的一份子,同時身兼新加坡分公司的社長。另外還有兩位是同為新加坡人的鄭杰鍇(實習生)以及負責人才開發事業部的德江紀穗子博士。

龔宇澤社長
龔宇澤社長拿著的化學探索紙牌遊戲,是Leave a nest 自行開發的,據說賣得非常好
德江紀穗子博士
德江紀穗子博士

雖然龔社長也懂中文,但是在場最大公約語言還是英文,於是便請德江小姐向我們介紹Leave a nest公司的由來。以下是我當時的紀錄,加上後來網路上再次搜尋綜合的資料。

Leave a nest 成立於2002年,那時的創辦人丸幸弘還在東京大學農學及生命科學系攻讀博士,但在那之前,也就是2000-2001年之間,社會上開始討論找不到工作的理科博士後越來越多,無法進入社會就職;同時拒絕理科、討厭理科的小學生也越來越多。發現這個問題的嚴重性同時也是機會的丸幸弘,便與另外15位大學時代同樣念理工科的同學共同創辦了 Leave a nest ,此命名意謂著理科博士後或碩士生其實可以憑藉自身所學,發揮專業,離巢高飛,但同時也留下一個巢,培育未來的學子,讓科學依舊為未來世代所重視跟喜愛。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
CEO 丸 幸弘/ Yukihiro Maru
CEO 丸 幸弘/ Yukihiro Maru

11年來的成長故事就沒時間介紹了,但至今Leave a nest 已經有約50名工作伙伴,全部都是碩士跟博士(博士居多),而且全部都是理工科!他們做得事情實在多到無法分別詳細介紹,只能簡單列舉:

教育發展

網站:https://lne.st/category/pressrelease/ed/

制式科學教育無法激發學生對科學的熱情,是Leave a nest創辦的主要原因,因此他們第一件做的事情就是把實驗重新帶回教室。目前的新聞媒體中充斥著科學術語,然而學童對於科學的興趣卻越來越低落,他們透過提供正確的知識、教學法的改良、以及實驗教室的引進等方式來改變這個現況。對於即將成為教師的人,他們提供教育訓練、先進科學實驗教室的規劃跟設置、科學表演的設計、科學實驗「工具包」 、以及即時的科學知識支援。同時對企業訴求企業社會責任,請企業支持並贊助各項教育計畫,同時也讓企業可以順便培訓員工、或是將企業的發明結合在教學內容中。對學童則提供機器人實驗室、舉辦適合兒童的活動。對大學院校內學者,則讓他們與高中生結合,讓高中生可以進大學實驗室參與實驗,或是請大學教授指導高中科學展覽。他們一年辦理超過150場活動,形式非常多元。

針對小學生的理科王國活動
針對小學生的理科王國活動
特別針對受災的日本東北三縣舉辦的高中生科學活動,獲得兩家企業支持
特別針對受災的日本東北三縣舉辦的高中生科學活動,獲得兩家企業支持
成為教育應援團的企業
成為教育應援團的企業
這是下次活動要發射的火箭
這是下次活動要發射的火箭

人才發展

網站:https://lne.st/category/online/forpaper/incu-be/

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

同樣的,念了博士卻找不到工作,只能一直當博士後,或是根本不知道為了什麼而念書,找不到自己的志向…等等問題,也是11年前創辦人自己遇到的問題。於是人才發展是Leave a nest 另一個重點項目。他們提供的服務包括:

  • 海外培訓:Leave a nest 在舊金山也有分公司,負責舉辦海外參訪跟實習。讓老師與學生(目前主要與東京首都大學合作)能夠前往矽谷一流的企業跟當地的名校參訪,像是Google、Facebook、Yahoo、Evernote、HP、史丹佛大學、UC 柏克萊大學等。每次行程為一週。之前提過,他們在新加坡也有分公司,所以也讓日本的敬愛大學老師及學生去新加坡跟當地的IT跟生技業者交流。

  • 徵才:許多企業需要優秀的科學人,但或許不在日本,所以Leave a nest 也主打透過他們的Incu-be雙語季刊,提供業界徵才資訊或學術圈資訊,可以觸及全世界50個國家以上最優秀的新科學研究人員。
  • 就職前訓練:為了讓畢業生在就職前準備得更好,他們與企業合作建立培訓課程,讓預定入社者先行實習。他們有一整套的方法,可以讓學生儘快成為企業人才。
  • 模擬競賽:與企業合作,讓學生模擬未來進入生技產業要面對的挑戰,然後從競賽中挑選出人才,請見案例

  • 研究補貼:當然有很多的科學人想要繼續做研究,但是拿不到經費,或是得被迫跟著教授做他的研究。因此Leave a nest 也提供年輕科研人員研究經費,同樣是與願意出資的企業來合作。

  • 領導課程:科研人員較不擅長的領導、溝通、管理技能培訓課程。
  • 參訪:日本是科學大國,因此國內眾多企業科研單位都有開放參訪。

研究發展

http://lne.st/rd/

2004年4月推出的研究發展部,目的是要讓科學人發揮所長,不致於找不到工作。研究加速「車庫」提供各類代客實驗跟製作,目前有三類,分別是生物車庫、化學車庫、工程車庫。可以提供DNA測序、蛋白質組分析、NMR波譜分析、原子吸收分析、樣品製作、實驗影像製作、以及實驗技能培訓等等服務,甚至也提供英文論文或履歷的文字校對跟翻譯。接著是剛剛已經提到的支持研究經費的計畫。還有製作業內雜誌的計畫,例如BioGARAGE雜誌都是邀請擁有博士學位的研究人員撰寫,告訴你業界跟學術界的最新動態跟進展。最後,Leave a nest 也接受各種諮詢,例如專利研究跟分析、與其他研究機構共同合作、接受實驗與開發委託等等,每一個路徑都是在幫科學人找頭路。

區域發展

這是我覺得Leave a nest 最厲害的一塊。或許是因為創辦人本身背景是農學跟生物科技吧,他們特別關注農業的未來,在日本,農業同樣面臨糧食自給率下滑、食品安全疑慮、農村人口老邁、青壯人口流失、以及氣候變遷、經濟景氣變動等等問題。所以他們提出的解決之道就是透過日本引以為傲的科技力來應對。他們協助企業設置植物工廠,跟餐廳合作,凸顯食物無毒無害的特色,可以直接設置在店面內,吸引消費者。還與社群媒體串連,當蔬菜要採收時,會透過Twitter發訊息給follower;去沖繩與當地農民合作,用科學飼料養健康又美味的豬,創立品牌。透過可規模化的擴張,與各地區企業合作產業發展,也能獲得行銷口碑。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
與Subway合作,在丸之內地鐵店設置小型植物工廠
福幸豚美味的秘密,用五力圖分析。
福幸豚美味的秘密,用五力圖分析。來源:http://fukuyuki.com/quality/

媒體發展

媒體是科學傳播的主軸,Leave a nest 將傳播對象分成四類,並且用不同的方式接觸。在青少年與一般大眾這塊,他們發行 Someone 雜誌跟網站,介紹最先進的科研發展,每季發行量為八萬冊。針對國高中老師,他們建立了科學教師網絡,有超過1000位老師加入,互相交流。針對學生,他們也設計補充教材,用最新資料印證教科書知識,像是下面這張資訊圖表也算是。

地球的結構。
地球的結構。這裡還有更多資訊圖表海報:http://lne.st/portfolio/sciencepostersforsciencelab/

Leave a nest 有自己的出版公司,完整的出版品可以在Amazon 日本看到,有先前提到的雜誌、專業書籍、也有適合兒童的科學童書。特別的是他們的出版品都採用CC授權,他們表示賣書賣雜誌不是主要目的,重點是讓更多人看見,所以電子版本也沒有數位版權枷鎖。他們在日本科學家山中伸彌因iPS 誘導性多功能幹細胞獲得諾貝爾獎之前就採訪了山中,並出版了iPS細胞物語這本書,因此山中獲獎之後更是大賣。

社群媒體如Facebook跟Twitter、Ustream也是他們協助客戶代操的項目,不過當然是與其他服務結合,例如幫Subway操作Twitter是因為植物工廠的關係。總之,他們提供客戶透過科學為切入點進行行銷的服務。但相較於其他業務,這或許不是他們的重點,因為我看他們維護的Facebook專頁按讚數並不多。另外還有少量的網頁製作(特別是替科學或醫學機構)服務。他們在Ustream上也有一個科教頻道,也協辦過TEDx在日本的一些活動線上直播。

厲害的是,Leave a nest 也經營餐廳!根據龔先生,餐廳除了賺錢,也是辦各種科學演講或聚會活動的場地。除了三家直營的餐廳以外,他們也提供其他餐廳社交媒體行銷的服務,更成立了一個網站 forstore.biz 專門教學。(這業務算是已經離開科學領域)。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

最後,Leave a nest 也有自己的線上商店,將所有他們的產品、書籍、服務都整理在這個網站上,可以一次選購。

戰略發展

他們目前也積極向外國拓展。除了已經設立分公司的美國舊金山跟新加坡以外,也已經前往印尼跟中國開始一些簡單的項目。例如去印尼與當地大學研究機構的研究人員交流、辦理招生講座。去中國的上海開始協助企業設立植物工廠、在香港跟上海也都已經有了沖繩物產直營店。強調的重點當然是這些食物是透過科學且安全的方式養育或栽種出來的。網站上說台灣這邊也有些計畫,但龔先生沒有提到。

除了東京,他們在日本還有兩個辦事處,分別是大阪跟沖繩。大阪基本上就是跟東京做一樣的事情,只不過服務的區域是西日本。沖繩就比較特別,可說是花了很大的功夫在經營沖繩的。他們認為沖繩其實位置絕佳,台北、上海、首爾、香港、馬尼拉都在同心圓內,但如今的沖繩卻是日本全國收入最低、就業率最低、大學生比率也最低的地區。於是他們結合琉球大學以及當地產業、政府,也科學來作為改變的起點。目標包括建立當地人力資源網絡、開發人力資源、活化當地高等教育單位、以及建立高價值農業品牌,也就是先前提到的福幸豚。

介紹結束後,我們也從樓上的會議室到樓下的辦公室參觀,雖然已經晚上七點多,但許多人都還在工作,而且真的都好年輕。其中有好幾位是當初一同創辦公司的15人。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

左起:台灣創業家Nick、Jackie、資策會Yani、Leave a nest的杰鍇、德江小姐、我、一位從中國來Leave a nest實習的小姐、協會/PanSci創辦人徐挺耀、以及龔先生

回來台灣之後很快就收到龔先生的信,他表示未來或許可以跟PanSci有更多合作,不過要先等我把這篇生出來……但這一拖就拖到今天了。Orz

感想

我不知道你覺得如何,但 Leave a nest 做的事情的確多元到讓我敬佩的程度。首先,不到50個人可以做那麼多事情,真的很厲害;再者,他們是一家非常具有社會企業理念的公司,由非常年輕的科學人自行創立,而且擴展的方向非常穩健,每一個計畫部門都有科學內涵支撐,都針對迫切的社會議題切入,但同時也有很清晰的商業模式。

Leave a nest 與果殼網的確有不少相似之處,做得事情跟規模也差不多,但總體來說,果殼更像是原生的網路媒體公司,而Leave a nest 則是從教育以及人才培訓出發,然後才互相產生交集。而且果殼畢竟成立不到三年,在商業層面的營運績效還不如 Leave a nest ,但在網路媒體這塊應該是果殼大勝。

而若要找台灣代表來與果殼跟Leave a nest 比較的話,肯定不會是 PanSci 了,完全不同量級。遠流出版公司(華山+科學人+…)或是石尚集團 就比較有得比,但做得事情差異就比較大了。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

我分享這篇,真的是希望能拋磚引玉。Leave a nest 在解決的問題跟台灣如今面臨的問題多麼相似:社會上科學素養低落、高學歷者找不到工作、企業整天喊沒有人才、學生對科學越來越沒興趣、老師的壓力越來越大、企業缺乏新穎的行銷手法、年輕科學家要不到經費……這麼多的問題,他們透過清楚定義跟找出問題核心,不依靠政府,把問題變成商機,11年來持續茁壯到現在這樣。我訪問的當天,也得知他們即將搬辦公室,換個更大的空間,因為他們持續在徵才。

我喜歡這種創業家+科學家的精神。PanSci大概永遠到不了果殼或 Leave a nest 的程度,但我真心期盼有更多科學家站出來解決這些科學家自己最熟悉、也唯有科學家才能解決的問題。我們會很樂意給予最大的支持。

延伸閱讀:姬十三 領著松鼠嗑果殼

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
鄭國威 Portnoy_96
247 篇文章 ・ 1300 位粉絲
是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。

0

1
0

文字

分享

0
1
0
拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

👉 更多研華Edge AI解決方案
👉 立即申請Server租借

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度

討論功能關閉中。

0

1
0

文字

分享

0
1
0
2024 臺灣科普環島列車啟程 催生科學傳播新力量
PanSci_96
・2024/10/21 ・915字 ・閱讀時間約 1 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

「2024 臺灣科普環島列車」今(21)日自臺北火車站啟程,沿著西部幹線南下,將於 10 月 21 日至 26 日搭載全臺 202 所國小學生,展開 6 天的科普環島之旅。前副總統陳建仁、國科會主委吳誠文、數位發展部部長黃彥男、交通部臺灣鐵路公司副總經理賴興隆,美、荷、法、德、英國等駐臺代表、9 家車廂參與單位代表及師生們均蒞臨開幕式。

高中生成為科學傳播新力量 助力全臺科普教育

吳主委表示,自 2016 年以來,已連續 9 年舉辦科普環島列車活動,持續推動科學教育。今年活動規模擴大,火車將在 6 天內行經 17 個縣市、32 個站點,提供超過 300 項科學實驗,讓全臺學童能從小接觸科學。

更值得一提的是,近年來國科會積極邀請全臺高中學生,透過科學培訓後上車擔任「車廂關主」,帶領國小學童玩科普;高中生們由「知識接收者」轉為「科學傳播者」的角色,不僅加深其擔任小老師的使命感,也提升科學傳播、知識轉譯及組織規劃能力。

今年有 391 位來自全臺 18 所高中的學生參與培訓,其中 162 位為女學生,突破科技領域的性別刻板印象,展現女性在科學界的力量。這些科普小老師們將於 10 月 21 日至 26 日帶著全臺各縣市、鄉鎮國小學童學習更多有趣的科學實驗,為科普教育展開多面向的正循環。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

2024 年的科普環島列車很不一樣! 全民一起上列車、長知識

「2024 年臺灣科普環島列車」停靠站點及時刻表

今年臺灣科普環島列車首度開放全民上車體驗,活動開放報名迅速額滿,共有360位民眾參加,8節車廂搭載不同科技主題的特色實驗,包含今年最發燒的 AI 人工智慧、半導體、衛星通訊、以及與我們生活息息相關的隔震減震知識,都設計在車廂的科學實驗活動中,讓參與活動的學生、民眾能獲得最新最熱的科技知識。各車廂活動由台灣默克集團、友達永續基金會、瑞健醫療、ASM 台灣先藝科技、國家地震工程研究中心、數位發展部、緯創資通、聯華電子科技文教基金會和上銀科技等單位規劃設計。

國科會特別感謝各參與單位的支持與合作,讓此次活動更豐富多元。科普列車活動期間,在全國各地火車站及周邊地區也同時舉辦科學市集,歡迎各地民眾經過火車站時不要錯過難得的科學體驗機會!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。

PanSci_96
1262 篇文章 ・ 2411 位粉絲
PanSci的編輯部帳號,會發自產內容跟各種消息喔。

0

2
0

文字

分享

0
2
0
量子科技即將走入生活?最有趣的科學知識傳播 QuBear 量子熊,來了!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/07/10 ・676字 ・閱讀時間約 1 分鐘

不知從什麼時候,「量子」取代了磁場、奈米,成了時興的名詞。特別是把量子與資訊兜在一起,無論是在科學或是科技上,都深具潛力。或許有一天,我們將打開以量子位元建構的量子電腦,透過量子演算法進行各種計算,並把資訊用量子傳輸的方式傳遞出去。

這樣的日子可能真的不遠了。

為了因應量子科技時代的來臨,行政院在 2022 年 3 月宣布成立「量子國家隊」,由 17 個產學研團隊組成,包含了通用量子電腦硬體技術、光量子技術、量子軟體技術與應用開發這三大領域。

「量子熊 QuBear」身為量子國家隊的推廣擔當,針對年輕世代學子,激發量子科學與科技的興趣與瞭解,將全力推動 Quantum PAY,以三大多元管道「Podcast、 Article、YouTube」進行知識傳播,內容類型含括播客、文章跟影音短片。量子熊 QuBear 除了打造線上平台,更製作多個 quantum PAY 學習模組,努力朝著建立量子熊的微學習平台,以及建構長遠的科學知識傳播生態圈的目標前進。

最後,你或許會好奇,量子熊的名字是怎麼來的?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

量子電腦的核心技術是量子位元 (qubit)。英文發音快一點,就跟 QuBear 有點相似,於是就裝個可愛,叫做量子熊啦!

記得看到量子熊時,幫忙按讚、訂閱,還有~開啟小鈴鐺~https://www.youtube.com/channel/UCkWM3vYaCd_VoPHQ1hrUdzA

-----廣告,請繼續往下閱讀-----