為什麼要加食品添加物？三餐都自己煮就好了啊～

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

「她是那麼勇敢而美好。」^[1]美國疾病管制與預防中心（Centers for Disease Control and Prevention）2023 年 9 月號的《新興傳染病》（Emerging Infectious Diseases）期刊，登載一則來自澳大利亞的個案。^{[1, 2]}論文的通訊作者對媒體表示：「你不會想成為全世界第一個被蟒蛇蠕蟲感染的病患，我們向她脫帽致敬。」^[1]

嗜酸性白血球肺炎

這名現年 64 歲，出生於英國的婦人，20 至 30 年前曾到南非、亞洲和歐洲等地遊歷；目前定居澳洲新南威爾斯州東南部。她患有糖尿病、甲狀腺機能低下和憂鬱症；服用過抗生素 doxycycline 對抗社區型肺炎，但未曾完全康復。2021 年 1 月的時候，因為連續 3 週腹痛且拉肚子，又乾咳、夜間盜汗，而住進當地的醫院，並做了驗血等一系列的檢查。其異常的結果，如下：^[2]

• 血紅素（又譯「血紅蛋白」；hemoglobin）：血紅素是紅血球裡面的蛋白質，^[3]正常範圍是 115 – 165 g/L，^[2]過低會影響氧氣的輸送。^[3]這名婦人只有 99 g/L。^[2]
• 血小板（platelets）：正常值為 150 – 400 × 10⁹/L；她的卻高達 617 × 10⁹/L。^[2]會造成血小板過量的原因很多，諸如造血幹細胞異常、急性感染、慢性發炎、缺乏鐵質，或是某些癌症等，都有可能。^[4]
• C 反應蛋白（C-reactive protein；CRP）：CRP 由肝臟製造，釋放到血液裡，^[5]濃度通常 <5 mg/L；婦人的是102 mg/L，^[2]表示感染或發炎。^[5]
• 嗜酸性白血球（eosinophil）：血液中嗜酸性白血球的濃度，正常應該 < 0.5 × 10⁹/L；婦人的數值為 9.8 × 10⁹/L。^[2]嗜酸性白血球數量增加的肇因繁多，以過敏和被寄生蟲感染，較為常見。^[6]
• 支氣管肺泡灌洗（bronchoalveolar lavage；BAL）：婦人支氣管肺泡灌洗液的細胞中，嗜酸性白血球佔 30%。^[2]血液的嗜酸性白血球過多，BAL 液體中又超過 25%，就有可能是肺部發炎。^[7]
• 電腦斷層掃描（computed tomography；CT）：影像呈現肺臟被毛玻璃樣混濁圍繞的多處不透明陰影；以及肝臟與脾臟的病灶。^[2]

婦人還做了血清學檢查，排除桿線蟲（Strongyloides）感染；而自體免疫疾病篩檢亦呈陰性。醫師綜合以上檢驗結果，判斷她得到原因不明的嗜酸性白血球肺炎（eosinophilic pneumonia），^[2]並投以能消炎及抑制免疫功能的類固醇藥物 prednisolone，^{[2, 8]}改善了部份症狀。^[2]

嗜酸性白血球增多症候群

3 個禮拜後，仍在服藥的婦人，咳嗽、發燒不斷。這回坎培拉一家第三級的大醫院，幫她重新檢查，部份結果如下：驗血顯示下降的嗜酸性白血球（3.4 × 10⁹/L）和 C 反應蛋白（68.2 mg/L），濃度依然超標；從電腦斷層掃描，可見肺部病灶移動，但肝臟與脾臟的維持原狀；肺部切片再次確定診斷為嗜酸性白血球肺炎；而微生物檢驗排除細菌、真菌和寄生蟲等各種感染。^[2]

另外，醫師發現婦人有單株 T 細胞受體基因重組（monoclonal T-cell receptor gene rearrangement）的問題：^[2]本來多元的 T 細胞可以對付各種感染；現在特定的T細胞卻不斷自我複製，使變異貧乏單調。^[9]它們過度製造白血球介素 –5（interleukin-5），促使嗜酸性白血球在骨隨中大量形成，^[10]導致嗜酸性白血球增多症候群（hypereosinophilic syndrome；HES）。^[2]

醫師提高類固醇藥物 prednisolone 的劑量，加上免疫抑制劑 mycophenolate，還有驅蟲藥 ivermectin。最後一項是考量婦人豐富的旅遊史；可能呈現偽陰性的桿線蟲血清學檢測；以及抑制免疫系統時的感染風險。^[2]

2021 年中，從追蹤檢查的電腦斷層掃描，得知肺和肝的病灶都有好轉，但脾臟的不變。2021 年 9 月，嗜酸性白血球在血液中的濃度降至 0.76 × 10⁹/L。2022 年 1 月，醫師想調降類固醇，又擔心壓不住婦人呼吸道的症狀，於是加開白血球介素 –5 單株抗體 mepolizumab，^[2]減少嗜酸性白血球的數量。^{[10, 11]}等到後者的數值正常，便開始降低類固醇的劑量。^[2]

2022 年繼續服用類固醇 prednisolone、免疫抑制劑 mycophenolate 和白血球介素 –5 單株抗體 mepolizumab 的婦人，有長達 3 個月的時間，不僅健忘，憂鬱症還惡化。此時，她的嗜酸性白血球濃度正常；但 C 反應蛋白為 6.4 mg/L，意味著發炎；而核磁共振影像上，腦部的右額葉有個 13 × 10 mm 的病灶。於是，婦人在同年 6 月接受切片手術。^[2]

腦中的蠕蟲

這刀往腦袋劃下去不得了──長 80 mm，直徑 1 mm，活生生的蠕蟲！神經外科醫師將牠拖出來後，隨即進行硬腦膜切開術（durotomy）跟皮質骨切開術（corticotomy），巡周邊一輪，確定僅此 1 條，沒有共犯。稍後硬腦膜切片檢體送驗，得到的結果為良性。^[2]可是那條蟲怎麼辦？

「噢，我的天啊！」神經外科醫師亢奮地說道：「你絕對不會相信，我剛才在那位女士的腦子裡，發現了什麼──牠活著，還會蠕動。」接到她電話的同事們組成團隊，一起來辨識物種。根據感染科醫師，也就是後來論文通訊作者的回憶：「我們翻遍了教科書，查詢各種會侵入神經，惹出疾病的蠕蟲。」然而怎麼也找不到答案，只好把還活著的小生命，捧去聯邦科學與工業研究組織（CSIRO），請教寄生蟲專家。對方看了一眼，驚叫：「天哪，是 Ophidascaris robertsi！」^[1]

這隻蛻變到三齡階段，外表朱紅的幼蟲，有 3 片典型的蛔蟲科唇瓣和盲腸，但缺乏發育完全的生殖系統。牠的頭尾被剁下來，由 CSIRO 的澳洲國家野生收藏館（Australian National Wildlife Collection）保存；其他屍塊分別交給雪梨大學（University of Sydney）以及墨爾本大學（University of Melbourne）鑑定基因。果然該寄生蟲專家所言不假，真的是 Ophidascaris robertsi。^[2]

Ophidascaris robertsi 生活史

Ophidascaris robertsi 這種澳洲原生的蠕蟲，採行所謂的間接生活史（indirect life cycle），一輩子寄生多個宿主：成蟲住在最終宿主（definitive hosts）地毯莫瑞蟒（Morelia spilota）的食道和胃裡，牠們的卵則會點綴於蛇糞之中。身為中間宿主（intermediate hosts）的小型哺乳類，特別是澳洲特產的有袋動物，糊里糊塗吃了卵，幼蟲便竄入牠們胸腔和腹腔內臟，活上很長的一段時間。直到有天，地毯莫瑞蟒獵捕小動物果腹，故事就再從頭來過，生生不息。^[2]

通常這齣沒完沒了的連續劇，不該有我們的戲份，所以這位澳洲婦人是目前所知，第一個意外參與演出的人類。她家附近的湖畔為地毯莫瑞蟒的棲地，醫師推測婦人採集野生番杏（Tetragonia tetragonioides）回來做菜，因而吃到蟲卵。當幼蟲開始在她的體內亂竄，引發内臓移行性幼蟲症候群（visceral larva migrans syndrome），免疫系統理應防止外侮進入中樞神經。偏偏此時婦人正在治療致命性的嗜酸性白血球增多症候群，多種藥物令她的免疫系統龍困淺灘。O. robertsi 的幼蟲就通行無阻，順勢直搗腦部。^[2]

術後恢復

移除蠕蟲後，醫師停止所有抑制免疫系統的藥物，另外開了兩種驅蟲藥，包括：以前用過的 ivermectin，跟對中樞神經系統穿透力更好的 albendazole；以及劑量漸減，具有消炎作用的類固醇 dexamethasone。此時婦人的肺臟和肝臟病灶早已恢復；但電腦斷層掃描影像上，脾臟的毛病依舊存在。針對這個現象，醫師在論文裡幫那隻蠕蟲講了句公道話，認為後者不是牠的錯，並以早前的正子斷層造影為證：肺、肝兩處病灶對放射性示蹤劑的反應，與脾臟迥異。術後 6 個月，婦人的嗜酸性白血球濃度維持正常，神經精神方面也有進步。^[2]目前整體狀況穩定，仍定期回診追蹤。^[1]

參考資料

1. Davey M. (28 AUG 2023) ‘‘Oh my god’: live worm found in Australian woman’s brain in world-first discovery’. The Guardian, Australia.
2. Hossain ME, Kennedy KJ, Wilson HL, et al. (2023) ‘Human Neural Larva Migrans Caused by Ophidascaris robertsi Ascarid’. Emerging Infectious Diseases, 29(9):1900-1903.
3. ‘Low Hemoglobin’. (04 MAY 2022) Cleveland Clinic, U.S.
4. Kuter DJ. (SEP 2022) ‘Overview of Platelet Disorders’. MSD Manual – Professional Version.
5. ‘C-reactive protein (CRP) blood test’. (OCT 2022) Healthdirect Australia.
6. Liesveld J. (SEP 2022) ‘Eosinophilia’. MSD Manual – Professional Version.
7. Salahuddin M, Anjum F, Cherian SV. (22 MAY 2023) ‘Pulmonary Eosinophilia’. In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing.
8. ‘Prednisolone’. (APR 2023) Healthdirect Australia.
9. ‘T-Cell Receptor Gene Rearrangement’. (22 SEP 2020) Testing.com, U.S.
10. Roufosse F. (2018) ‘Targeting the Interleukin-5 Pathway for Treatment of Eosinophilic Conditions Other than Asthma’. Frontiers in Medicine, 5:49.
11. Agumadu VC, Ramphul K, Mejias SG, et al. (2018) ‘A Review of Three New Anti-interleukin-5 Monoclonal Antibody Therapies for Severe Asthma’. Cureus, 10(8):e3216.

• Bacillus cohnii 　 
• 科氏芽孢桿菌
• 形狀：圓
• 直徑：0.6 至 0.7 微米
• 前進：使用布滿細胞表面的鞭毛

會產生石灰的細菌

細菌不僅可以用於生產食物或提煉金屬，還可以用來建造橋樑和房屋。

例如科氏芽孢桿菌，這是一種一點都不起眼，但會產生石灰的細菌。它喜歡鹼性的生活環境，像是酸鹼值可達八的馬糞裡。但它也生活在鹼性更強的環境，全世界都有其蹤跡，甚至在歐洲、非洲、南美、土耳其的鹼湖裡，它會利用溶在湖裡的碳酸鹽產生石灰。

此細菌最初是在一九九○年代初期，德國微生物及細胞培養保藏中心的細菌學家在尋找偏好鹼性環境的新菌種時所發現，當時的土壤樣本來自一個鹼性土壤的牧場，裡面還殘留著馬糞。

科氏芽孢桿菌除了能夠忍受酸鹼值超過十二的強鹼，相當於氣味刺鼻的氨水的酸鹼值，還能形成孢子渡過長時間的乾旱期。細菌孢子的特性是具有極強的抵抗力，可以存活數十年或數百年，在特定的條件下甚至超過數百萬年（球形離胺酸芽孢桿菌（→ 78頁）還有發芽的能力。

科氏芽孢桿菌的名字源自於德國細菌學家費迪南．尤利烏斯．科恩（Ferdinand Julius Cohn），細菌學的奠基者，也是一八七二年第一個鑑識出芽孢桿菌屬這種小桿形細菌的學者。

研發能「自行修復」的混凝土

科氏芽孢桿菌能生活在鹼性環境中，能產生石灰，孢子經過長時間還具有發芽能力。結合這三種特性，令建築業對之產生興趣。一位荷蘭微生物學家專門研究會產生石灰的細菌，並嘗試研發出一種能自行修復的混凝土。

他的做法是將細菌孢子與銨鹽、磷酸鹽及養分混合在一起，封裝於黏土球裡，然後將這粒只有幾公厘大小的顆粒加入強鹼性的混凝土中。混凝土硬化後若一直保持緊密，便無事發生。但如果出現裂縫，開始長時間滲水，細菌孢子就會開始萌發。當細菌繁殖分裂，會消耗添加進去的物質，並不斷產生碳酸鈣填補裂縫。一道幾公釐寬的裂縫，只需數天時間即可修補完畢。

如此一來，科氏芽孢桿菌就可以解決混凝土結構出現裂縫的難題，否則定期必須進行的繁複維修，造成的損失可高達數十億歐元。除此之外，此細菌也能用在保護現存的建築物，在噴塗混凝土或修復液中皆已測試添加此細菌，用在已出現細微裂縫的建築構件上。

不過，此項產品至今尚未成熟，黏土顆粒仍然占據太多空間，進而影響混凝土的穩定性。還有載體材質、養分及混凝土之間的交互作用，以及孢子平均分布與釋放，與石灰形成的速度及過程等等，都還在改良中。如今，研究人員也測試其他能形成石灰的細菌是否適用。不過無論如何，科氏芽孢桿菌可說是混凝土生物修復劑的先鋒。

科氏芽孢桿菌這類會產生石灰的細菌，現在也運用在其他目的上。一家德國公司利用它來黏走採礦產生的灰塵。方法是將細菌加入培養液裡，灑在布滿灰塵的泥土上，六至四十八小時內就會產生石灰，將灰塵顆粒黏在一起形成砂岩，即固化灰塵。從前為了抑制灰塵，礦業公司必須使用大量的水，如今，藉由細菌的幫忙，就可以省下這些水了。

——本文摘自《細菌群像：50種微小又頑強，帶領人類探索生命奧祕，推動科學前進的迷人生物》，2023 年 ３ 月，麥田出版，未經同意請勿轉載。