不知道你是不是有這樣的感覺——比較容易在冬天聽到關於流感的事情(感冒也是),而確實研究調查發現,除了赤道四季都有之外,南北半球在一定緯度以上的地區,流感發生會集中在冬季。在維基百科上的查詢流感內容時,偶然看到了流感與維生素 D 缺乏之間的關聯,因而忍不住想了解維生素 D 在這當中是如何發揮作用,底下就來聊聊我找到了些什麼吧!
維生素 D 可說是陽光維生素
曬太陽有助於體內形成維生素 D
冬季與維生素 D 之間最明顯的連結在於「陽光」,冬天是一年四季當中日照最短的季節,再加上外頭溫度低的關係,人們在這個時候可是很少曬太陽的呀!(更別說有些地方總是陰雨綿綿…… 好久好久才看到得太陽一次呢。)
短日照會帶來什麼問題呢?就是維生素 D 很容易缺乏!原因在於我們只要伸出手臂來晒一晒太陽,肌膚就能合成維生素 D,接著先由血液運送到肝臟做第一階段處理,最後再送到腎臟處理,產出具有生理活性的維生素 D。
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從這個過程我們可以知道,如果肝或腎哪個有問題,也會連帶影響體內維生素 D 的狀態。
雖然我們也能從飲食獲取維生素 D,但含有它的食物其實不多。基本上只要有充足的日曬,人體自產的維生素 D 其實就已足夠,但要注意,如果做了萬全的防曬防護的話,例如塗高防曬係數的防曬乳,即使是在夏季也是注意一下維生素 D 是否會有缺乏的可能。(主要讓肌膚生成維生素 D 的光是紫外線(UVB),它的穿透力弱,只要雲層厚一點或是你躲在室內,就不太容易接觸到。)
咳……離題了,總之,冬季是個很可能缺乏維生素 D 的季節。
維生素 D 與流感的關係
在沒有打正確的流感疫苗之前,人體是用先天免疫來對抗流感病毒的,發燒、喉嚨痛、流鼻水、肌肉酸痛……等症狀大多是對抗病毒而起的免疫反應。而維生素 D 的眾多生理功能之一就是幫助先天免疫,它能幫助巨噬細胞吐出更多的活性氧來殺死病毒。
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。
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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)」!
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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。
以研華科技為例,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)。
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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。
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。
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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?
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。
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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
一項針對參加冬季訓練的跆拳道選手所進行的研究[2],探討了維生素 D 與呼吸道感染的關係。科學家確定選手們血液中維生素 D 稍微缺乏後,將其隨機分組,一組給維生素 D 5000 IU/日,另一組給安慰劑。四週內,有吃維生素 D 那組的上呼吸道症狀明顯減少很多。類似的維生素 D 臨床試驗,在 20 世紀就已被執行過,且證實在冬天給予維生素 D 補給的人,會比沒有補給的人,較少出現呼吸道感染症狀。
不論是人體本來就具備的免疫反應,或是藉由疫苗的刺激來產生抗病毒的特異性免疫反應,都需要正常運作的免疫功能。想像人體是一座大工廠,免疫反應是我們的防護罩,要提供防護罩足夠的能力抵禦外來病毒,勢必要供給它足夠的能量。而我們體內的多種維生素(含維生素 D 在內),就是維持這些免疫機制正常運作的重要分子。例如,維生素 A、β-胡蘿蔔素可以維持我們上呼吸道黏膜濕潤,降低病毒附著的機率;維生素 D 可以活化我們體內的免疫細胞,促進免疫反應;鋅可以調節免疫細胞,甚至具備干擾 RNA 病毒複製的能力。
這並不是藥物治療的實驗,此研究實驗組的受試者,只不過是被醫生多添加了維生素 D 的攝取而已。這些人是經過篩選後,剔除了平時有常規攝取維生素 D 補劑的人。所以醫生所做的事,不過就是幫這些明顯缺乏維生素 D 的人補上而已。
但維生素 D 並不是多吃多好,本來就缺乏的人,補上了當然會更好,不缺的自然也就不用補。至於這個實驗如何控制維生素 D 的劑量呢?以口服的維生素 D3 來說,入院第一天醫生就會給 532ug,之後在第 3、7、15、30 天給 266ug,算是短期內高劑量的補給。
維生素 D 如此重要,為何至今仍未列入治療新冠病人的指引?甚至確診病人入院時,都沒有將檢測血液中維生素 D 的濃度列入常規檢驗項目,以做為治療指引?為什麼?
因為醫生們有潔癖,要百分百無誤才能列入醫囑。況且醫師不知道要如何訂定給予營養素的指引。
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比起藥物臨床試驗的嚴謹度,至今維生素 D 是沒有足夠嚴格的實驗資料可以引用。但從另一個角度來看,如果在營養師的建議下,補一補原來就缺乏的營養素,不是應該的嗎?況且可能很有幫助。
以台灣人普遍缺乏維生素 D 的情形來看,約 30% 國人血液中的維生素 D 少於 30ng/mL(建議的正常值)。若要減低癌症或心血管疾病的發生率,有些學者認為維生素 D 的濃度最好介於 50~70 ng/mL,甚至更高可能會更好。在如此缺乏的情況下,由營養師建議補充,是不是可以對我們的健康帶來長遠且正面的影響呢?
Chen CM, Mu SC, Chen YL, Tsai LY, Kuo YT, Cheong IM, Chang ML, Li SC. Infants’ Vitamin D Nutritional Status in the First Year of Life in Northern Taiwan. Nutrients. 2020 Feb 4;12(2):404.
Jung, et al.. Vitamin D3 Supplementation Reduces the Symptoms of Upper Respiratory Tract Infection during Winter Training in Vitamin D-Insufficient Taekwondo Athletes: A Randomized Controlled Trial. Int J Environ Res Public Health. 2018 Sep 14;15(9):2003.
Wimalawansa SJ. Rapidly Increasing Serum 25(OH)D Boosts the Immune System, against Infections-Sepsis and COVID-19. Nutrients. 2022 Jul 21;14(14):2997.
Nogues X, et al. Calcifediol treatment and COVID-19-related outcomes. J Clin Endocrinol Metab. 2021 Jun 7:dgab405.