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科學寶可夢 #21 烈雀:長了翅膀的超級大聲公

Rock Sun
・2016/09/29 ・2783字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 479 ・五年級

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身為一名訓練師,你真的了解你的寶貝們嗎?寶可夢圖鑑讀熟了沒?

其實圖鑑告訴你的比想像中的還多喔!國外玩家建立了這個 Scientific Pokedex 網站,來跟大家分析這些寶可夢們是如何使用科學力來戰鬥的。

每個星期跟著 R 編一起來上一門訓練師的科學課吧!

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把耳朵摀好! #21 烈雀

這篇文章其實並不在 Scientific Pokemon 中,但在筆者一頁一頁的看完幾百頁的神奇寶貝圖鑑,有一些圖鑑介紹還真的不驗證一下不行,因為如果這些寶可夢們真的做出介紹中的事的話,寶可夢世界還真的不平靜啊~

烈雀的介紹一般而言很正常,但牠在 Pokemon Go 和紅寶石、藍寶石中的神奇寶貝圖鑑有這麼一段敘述:

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「烈雀的叫聲非常響亮,甚至在半英里外也能聽到,牠們靠叫聲彼此通知危險。」(註1)

我想很多人一看到馬上有疑問了……

這是要叫得多大聲,半英里外才能聽到啊?

如果要先講結論的話,就是如果你離烈雀 2 公尺遠的話,你會聽到超過 110 分貝的爆音,差不多等於你把耳朵貼在警車的警笛上

在討論烈雀的大嗓門前,我們可以先討論一下聲音強度是怎麼決定的。

(圖/es.pokemonpedia.wikia.com)
大家對烈雀的第一印象應該是一群王八吧?圖/es.pokemonpedia.wikia.com

分貝是 1 秒內於 1 平方公尺面積上所通過的能量之比較單位,常用來表示音波或電波強度彼此間的比較級,由於是由功率的倍數取 log 得到的數字,所以分貝數即使有負號,並不代表安靜到爆炸,只是功率數很小而已。(想更了解分貝這個單位,可以參考「擴大機挑功率大的準沒錯?」)

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以聲音來說,在一平方公尺的面積上通過 1 瓦特的音波時,聲響為 120 分貝。若是在一秒鐘的能量通過增加 10 倍,分貝數就會 +10。因此地鐵車廂內噪音為 90 分貝,與 120 分貝相差的這 30 分貝,表示 1 平方公尺內的音波能量為 10-3 瓦特,簡單的說是差了 3 個位數,絕對不是差了 30 而已喔!!!

耳洞的截面積差不多是 1 平方公分,進入耳朵的能量只有 10-6 瓦特,但這樣的聲音對人而言就已經蠻吵的,所以人類聽覺其實還不錯。

(圖/strangesounds.org)
圖/strangesounds.org

至於距離和分貝數該如何換算呢?

幸好網路法力無邊,筆者找到了這個換算工具網站,可以設定在一地點聽到的分貝數,然後藉距離反推聲源附近的聲音。

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我們先假設「甚至在半英里外也能聽到」這件事表示烈雀的叫聲不只聽得到,還是不需要豎起耳朵注意聽的程度,所以就把在半英里(800 公尺)外能夠聽到的聲音強度假設為 60 分貝,這差不多是一般人彼此交談的音量。然後輸入 800 公尺的距離,假設離烈雀 2 公尺之後,按下計算鈕:112 分貝。

除了之前提到的警笛聲外,這差不多是在 100 公尺外聽客機引擎的聲音;2010 年世界杯足球賽,讓大家印象深刻的傳統樂器巫巫茲拉(vuvuzela)也差不多是這個強度(註2)。這樣的聲音強度足以對人類聽力造成受損了。

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南非的好朋友們將為你吹奏一首「翻滾吧!耳膜~」。圖/By Caldwella – Own work, CC BY-SA 3.0, wikimedia commons.

如果現在烈雀像皮卡丘一樣,站在訓練家的肩膀或手臂上,距離 20 公分,突然他覺得需要跟四周夥伴溝通而發出最大聲音,訓練家的耳朵就會突然聽到超過 130 分貝的聲音,這是足以讓人昏倒的程度了(註3)。

而且這還是一隻烈雀的情況,如果身在一個樹林中,四周被烈雀環繞的話,這一來一往的噪音大概就像把人關在引擎中一樣吧。

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我想一定很吵。圖/pokemoncommunity.com

至於動物界中發出這麼強大的聲音算正常嗎?

在水中這還算正常,因為大海中有如藍鯨和抹香鯨這種大聲公。人類的聽覺頻率範圍是 20~20000 赫茲,而藍鯨可以以 20 赫茲的頻率發出 188 分貝的聲音,而抹香鯨則是在 10000 赫茲下,可以發出更厲害的 230 分貝,基本上技冠動物界(註4)。但因為在水中聲音傳播的物理跟陸上不同,基本上聲音都需要超過特定門檻才能被人所聽到。

如果只討論地上生物的話,在巴拿馬有記錄到大兔唇蝠(Greater Bulldog Bat)發出超過 140 分貝的聲音,但那是在 55000 赫茲的頻率中,所以人類聽不到,其他如非洲象有發出 103 分貝的聲音,而位在澳洲的博物館有記錄到當地草蟬發出 120 分貝的叫聲。

(圖/wikipedia)
抹香鯨。圖/wikipedia

不管怎樣,烈雀的聲音還是大的有點誇張,想必那些擁有烈雀的訓練師大概耳膜都有點受損吧,就算對戰的寶可夢本身不受影響,你可以組一個烈雀戰隊叫個不停(註5),讓對方訓練師受不了或蓋過指令,你就可以輕鬆獲勝了,真是下三濫的戰術……

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註解:

  1. 相對於其他寶可夢,烈雀的其他的介紹很枯燥乏味,如「具有強烈的區域性」、「用尖喙在草地中覓食」、「吃蟲」或「以高速巡邏地盤確保不被入侵」,真不知道是誰的主意加上了這個殺傷力極強的敘述。
  2. 維基:2010年世界盃足球賽部份的實況播音員把巫巫茲拉的聲音稱為「令人煩躁的」、「一群嘈吵大象的狂奔」、「一群極喧鬧的蝗蟲」、「將被宰殺的山羊叫聲」和「一個充滿憤怒的蜜蜂的巨大蜂箱」。這種樂器響度可以達到 127 分貝,對未作保護的人耳有極大傷害。2010 年 6 月 14 日一種新型的巫巫茲拉問世,聲稱通過調整唇片使其音量下降了 20 分貝。真是個厲害的發明,一下把能量降低了兩個位數,但還是很吵啊。
  3. 130 分貝的聲音,表示每一平方公尺有 10 焦耳的能量通過,烈雀的聲音從嘴巴成半球形散開到 800 公尺內的空間,半球表面積為 400 萬平方公尺,所以有 4000 萬焦耳的能從嘴巴發出,這差不多是 2.5 公斤的黃色炸藥。
  4. 另外還有一種動物——子彈蝦,能夠藉由聚集、打破螯中氣泡發出 200 分貝的波動,用來擊昏獵物,但因為尺度小、又在水中所以較默默無名,但如果哪一天人類縮小成 10 公分大小,八成會被這招一擊必殺。
  5. 第二代寶可夢中的長毛豬,圖鑑說他對聲音極為敏感,烈雀完全正中他的下懷,一覺大概能秒殺好幾隻。

參考資料:

  1. Pokemon Database
  2. Damping of Sound Level VS Distance
  3. BBC:World Loudest Animal may Surprise You
  4. Wikipedia(分貝聲壓烏烏茲拉抹香鯨兔唇蝠
  5. 《空想科學讀本3》

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Rock Sun
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前泛科學的實習編輯,曾經就讀環境工程系,勉強說專長是啥大概是水汙染領域,但我現在會說沒有專長(笑)。也對太空科學和科普教育有很大的興趣,陰陽錯差下在泛科學越寫越多空想科學類的文章。多次在思考自己到底喜歡什麼,最後回到了原點:我喜歡科學,喜歡科學帶給人們的驚喜和歡樂。 "我們只想盡我們所能找出答案,勤奮、細心、且有條理,那就是科學精神。 不只有穿實驗室外袍的人能玩科學,只要是想用心了解這個世界的人,都能玩科學" - 流言終結者

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從「衛生紙」開始的環保行動:一起愛地球,從 i 開始
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/03 ・1592字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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你是否也曾在抽衛生紙的瞬間,心頭閃過「這會不會讓更多森林消失」的擔憂?當最後一張衛生紙用完,內心的愧疚感也油然而生……但先別急著責怪自己,事實上,使用木製品和紙張也能很永續!只要我們選對來源、支持永續木材,你的每一個購物決策,都能將對地球的影響降到最低。

二氧化碳是「植物的食物」:碳的循環旅程

樹木的主食是水與二氧化碳,它們從空氣中吸收二氧化碳,並利用這些碳元素形成枝葉與樹幹。最終這些樹木會被砍伐,切成木材或搗成紙漿,用於各種紙張與木製品的製造。

木製品在到達其使用年限後,無論是被燃燒還是自然分解,都會重新釋放出二氧化碳。不過在碳循環中,這些釋出的二氧化碳,來自於原本被樹木「吸收」的那些二氧化碳,因此並不會增加大氣中的碳總量。

只要我們持續種植新樹,碳循環就能不斷延續,二氧化碳在不同型態間流轉,而不會大量增加溫室氣體在大氣中的總量。因為具備循環再生的特性,讓木材成為相對環保的資源。

但,為了木製品而砍伐森林,真的沒問題嗎?當然會有問題!

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從吸碳到固碳的循環

砍對樹,很重要

實際上,有不少木材來自於樹木豐富的熱帶雨林。然而,熱帶雨林是無數動植物的棲息地,它們承載著地球豐富的生物多樣性。當這些森林被非法砍伐,不僅生態系統遭到破壞,還有一個嚴重的問題–黃碳,也就是那些大量儲存在落葉與土壤有機質中的碳,會因為上方森林的消失重新將碳釋放進大氣之中。這些原本是森林的土地,將從固碳變成排碳大戶。

不論是黃碳問題,還是要確保雨林珍貴的生物多樣性不被影響,經營得當的人工永續林,能將對環境的影響降到最低,是紙漿和木材的理想來源。永續林的經營者通常需要注重環境保護與生態管理,確保砍下每顆樹木後,都有新的樹木接續成長。木材反覆在同一片土地上生成,因此不用再砍伐更多的原始林。在這樣的循環經營下,我們才能不必冒著破壞原始林的風險,繼續享用木製品。

人工永續林的經營者需要注重環境保護與生態管理,確保砍下每顆樹木後,都有新的樹木接續成長。

如何確保你手中的紙張來自永續林?

如果你擔心自己無意中購買了對環境不友善的商品,而不敢下手,只要認明FSC(森林管理委員會)認證與 PEFC(森林認證制度)認證標章,就能確保紙漿來源不是來自原始林。並且從森林到工廠、再到產品,流程都能被追蹤,為你把關每一張紙的生產過程合乎永續。

只要認明 FSC(森林管理委員會)認證與 PEFC(森林認證制度)認證標章,就能確保紙漿來源不是來自原始林。

家樂福「從 i 開始」:環境友善購物新選擇

不僅是紙張,家樂福自有品牌的產品都已經通過了環保認證,幫助消費者在日常生活中輕鬆實踐環保。選擇 FSC 與 PEFC 標章只是第一步,你還可以在購物時認明家樂福的「從 i 開始」價格牌,這代表商品在生產過程中已經符合多項國際認證永續發展標準。

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「從 i 開始」涵蓋十大環保行動,從營養飲食、無添加物、有機產品,到生態農業、動物福利、永續漁業、減少塑料與森林保育,讓你每一項購物選擇都能與環境保護密切相關。無論是買菜、買肉,還是日常生活用品,都能透過簡單的選擇,為地球盡一份力。

選擇 FSC 與 PEFC 標章只是第一步,你還可以在購物時認明家樂福的「從 i 開始」價格牌
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白噪音為什麼是白色?認識三種讓你一覺好眠的彩色噪音
雅文兒童聽語文教基金會_96
・2024/10/23 ・2981字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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  • 文/洪萱眉 雅文基金會聽語科學研究中心 助理研究員

你的日常生活也是這樣子嗎?桌上總是堆滿了待處理的資料與報告,電話聲不斷,會議一場接一場,連坐下來喘息或喝水的機會都沒有。下班後拖著疲憊的身軀回家,睡前仍在想著白天的工作與隔天的待辦事項。日復一日,這些繁瑣的事務不僅讓人感到焦慮與壓力,還影響了生活作息和睡眠品質。為了舒緩壓力、獲得一覺好眠,有些人會在睡前點精油或香氛蠟燭,營造一個舒適放鬆的環境。但你知道嗎?我們的彩色噪音也能讓我們放鬆身心,助我們一覺好眠嗎?

噪音和彩虹一樣也有顏色的區分

聽到「噪音」這個詞,通常會聯想到那些刺耳且令人心煩氣躁的聲音,例如施工時的電鑽聲或敲打聲。但其實噪音也有顏色區分,就像彩虹一樣。

一般而言,我們眼睛所見的顏色實際上是由可見光的不同頻率產生的,當光波刺激我們的眼睛並傳送到大腦時,大腦會根據其頻率和強度將其解釋為不同的顏色。例如,低頻的光波為暖色調,而高頻的光波為冷色調。而同樣的概念也可以套用在噪音上,因為噪音也有不同的強度及頻率[1-2],根據噪音的頻率範圍和強度,我們可以依此區分為白色噪音、粉紅色噪音、棕色噪音等不同類型的噪音[3-4]

一張含有 鮮豔, 光線, 螢幕擷取畫面, 藝術 的圖片

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噪音顏色跟彩虹一樣,也有顏色的區分。不同顏色的噪音在頻率範圍和強度上各有不同。圖/freepik

不同類型的噪音顏色會有不同的功效

不同類型的噪音顏色都具其獨特的頻率分佈特性,其中,最常被討論的三個噪音顏色,分別為白噪音、粉紅噪音、棕色噪音:

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  1. 白噪音(white noise):白噪音是大家最熟悉、最常聽到的噪音顏色。我們人可聽到的聲音頻率介於 20~20,000 赫茲 ( Hz ),而白噪音在所有頻率上具有相同的強度。這與白色光由紅、綠、藍三原色均勻組成的概念相似。
    白噪音的聲音聽起來有如電視機壞掉發出沙沙聲、風扇聲、冷氣運轉聲音等[1, 5-6] 。白噪音通常用來蔽屏 ( mask ) 其他聲音,覆蓋掉環境中我們不想聽到的聲音,營造一個舒服、放鬆的環境。對於有睡眠困擾的人來說,白噪音可以幫助改善睡眠品質。Ebben、Yan、Krieger ( 2021 )針對 10 位因受環境噪音干擾而造成失眠問題的成人,執行一週白噪音的介入,並使用穿戴式睡眠測量器來記錄其睡眠狀況。結果發現,因白噪音介入會覆蓋擾人的環境噪音,這 10 位受試者他們的入睡後醒來時間(wake after sleep onset,簡稱WASO)與入眠期(sleep latency)比在介入前都有顯著降低與改善。然而,即使沒有白噪音的介入,其入睡後醒來時間(WASO)的改善成效依然能持續[7]
  2. 粉紅噪音(Pink noise):相比於白噪音,粉紅噪音的聲音聽起來較為低沉、舒緩且平衡,因為它過濾掉較多高頻的聲音且在低頻的能量上較白噪音強,聲音聽起來接近我們聽到大自然的風聲、雨聲等 [5,8]。研究指出,粉紅噪音能加強我們深度睡眠、提高記憶力[9]。Papalambros et.al(2017)探討使用不同聲音刺激(acoustic stimulation),對提升深層睡眠時間和記憶力的影響。受試者為 13 位 60-84 歲的健康的成人,結果發現,睡覺時有使用粉紅噪音介入能增加他們深層的睡眠時間,且在記憶測驗上也有顯著的提升[10]
  3. 棕色噪音 (Brown noise):又稱為紅色噪音。跟白噪音和粉紅噪音相比,棕色噪音具有更明顯的低音頻率,隨著頻率的增加而音量逐漸降低。所以聲音聽起來像是低沉的隆隆聲[11]。棕色噪音聲音類似打雷聲、大雨聲、海浪拍打聲音[9]。和白噪與粉紅噪音一樣,都能遮蔽環境中讓人干擾的聲音,並營造一個有利於放鬆、專注與睡眠的環境。有研究表明,棕色噪音會對大腦活動產生影響,與放鬆、冥想和深度睡眠有關,因此對於有減輕壓力和焦慮帶來很大的幫助[10]

噪音顏色除了讓我們放鬆、改善睡眠品質外,還是耳鳴、聽覺過敏以及新手爸媽的救星 

從上述可知,白噪音、粉紅噪音和棕色噪音不僅能改善睡眠品質、專注力以及放鬆外,其實在臨床上更被用來治療耳鳴和聽覺過敏等症狀。所謂的耳鳴,指的是在沒有外界聲音刺激的情況下,患者感覺耳中持續有嗡嗡聲。在臨床治療中,白噪音通常用作背景音,以減少患者對耳鳴的感知[12]。對於聽覺過敏患者,他們對日常生活中的聲音敏感度較高,因此粉紅噪音更適合用於治療,因為其低頻聲音的特性有助於患者長時間適應並習慣低強度聲音[12]。此外,許多新手父母使用白噪音來安撫哭鬧寶寶,因為它可以模擬寶寶在母體內聽到的模糊外界聲音,並遮蓋其他可能會驚擾寶寶的聲音,市面上的許多助眠裝置也運用了這個原理[5]

然而,儘管噪音顏色可以提升睡眠品質和專注力,長時間或過度暴露於任何類型的噪音都可能對聽力和整體健康造成負面影響。建議播放時間應限制在10至15分鐘,並給耳朵足夠的休息時間。如果打算使用彩色噪音來幫助自己入睡,應設置播放時間以避免整晚播放,避免聽力造成損傷,那就得不償失了![9, 11, 13]

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睡前使用噪音顏色幫助自己快速入眠時,應注意音量設定以及播放時間,適時的讓耳朵休息,避免造成聽力損失。圖/freepik

參考資料:

  1. Bulter, R.  & Writer, S. (2023). What Are Sonic Hues? White Noise, Brown Noise, Pink Noise, and More. https://thegatorseye.com/13787/opinion/what-are-sonic-hues-white-noise-brown-noise-pink-noise-and-more/
  1. Sound of Life。(2021)。噪音竟然助眠?白噪音、粉紅噪音是最佳床伴。取自:https://shorturl.at/abdV1
  2. 林奕榮。(2023/10/19)。噪音有顏色? 白、綠、棕、粉紅噪音都能減壓助眠。蔬福生活。取自:https://vegemap.merit-times.com/veganews_detail?id=5682 
  3. Color Energy Soup (2016/11/25)。人的眼睛為什麼能看到顏色?取自:https://color-energy-soup.com/2016/11/25/eyes-light/ 
  4. 鄭俊宇。(2021/4/16)。白噪音更能安撫寶寶?「粉紅噪音」能增強記憶力、改善睡眠。親子天下。取自:https://www.parenting.com.tw/article/5089287 
  5. Surles, T. (2023.3.13). What are white, pink and brown noises? Health Hearing. Retrieved from https://www.healthyhearing.com/report/53430-Noise-colors-white-pink-brown-tinnitus-hearing 
  6. Ebben, M. R., Yan, P., & Krieger, A. C. (2021). The effects of white noise on sleep and duration in individuals living in a high noise environment in New York City. Sleep Medicine83, 256-259.
  7. Sloan, M. (2023.3.27). Noise Colors: Which One Is Best for Sleep? Retrieved from https://www.discovermagazine.com/health/noise-colors-which-one-is-best-for-sleep 
  8. Shapiro, Z. (n.d.). Exploring the World of Color Noises: White, Pink, and Brown. Retrieved from https://audiologyisland.com/blog/exploring-the-world-of-color-noises-white-pink-and-brown/?srsltid=AfmBOordaPgtNG9s6MyfN–He9dD-BejcA5sQTj2hncTWg4MmkQi666v 
  9. Papalambros, N. A., Santostasi, G., Malkani, R. G., Braun, R., Weintraub, S., Paller, K. A., & Zee, P. C. (2017). Acoustic enhancement of sleep slow oscillations and concomitant memory improvement in older adults. Frontiers in human neuroscience11, 1-14
  10. Sedona Sky Academy (2024.5.10). Can brown noise turn off your brain ? Retrieved from https://www.sedonasky.org/blog/can-brown-noise-turn-off-your-brain
  11. American Speech-Language-Hearing Association. (n.d.). Tinnitus and Hyperacusis. (Practice Portal). Retrieved from www.asha.org/Practice-Portal/Clinical-Topics/Tinnitus-and-Hyperacusis/.
  12. Cleveland Clinic (n.d.). Brown Noise May Help You Focus and Relax. Retrieved from https://health.clevelandclinic.org/brown-noise 
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雅文兒童聽語文教基金會_96
58 篇文章 ・ 222 位粉絲
雅文基金會提供聽損兒早期療育服務,近年來更致力分享親子教養資訊、推動聽損兒童融合教育,並普及聽力保健知識,期盼在家庭、學校和社會埋下良善的種子,替聽損者營造更加友善的環境。

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AI 破解生命密碼!AlphaFold 3 揭開蛋白質折疊的終極謎團
PanSci_96
・2024/10/07 ・1624字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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AlphaFold的誕生:人工智慧的奇蹟

2018 年,Google 旗下的 DeepMind 團隊推出了第一代 AlphaFold,這是一款基於深度學習的 AI 模型,專門用於預測蛋白質的三維結構。AlphaFold 的命名取自「fold」一詞,意為折疊,指的是蛋白質在胺基酸鏈構成後迅速摺疊成其功能所需的三維結構。

AlphaFold 的突破在於其能夠預測出蛋白質折疊的可能性,這是一個傳統計算方法無法達到的領域。第一代 AlphaFold 在國際 CASP 比賽中取得了一定的成功,雖然其預測準確度尚未達到實驗室標準,但其潛力讓科學家們充滿期待。

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 獲取更多深入淺出的科學知識!

為什麼蛋白質結構預測如此重要?

蛋白質是生命的基石,它們的功能取決於其複雜的三維結構。然而,僅靠實驗技術來解析蛋白質的結構既昂貴又耗時。過去科學家依賴於如 X 光晶體繞射等技術來解析蛋白質的結構,然而這種方法雖然精確,但往往需要數年時間來得出一個結論。

到目前為止,人類已知的蛋白質數據庫中,全球僅解析了大約 22 萬種蛋白質的結構,這遠遠不足以滿足生物學和醫學研究的需求。尤其是人類的許多蛋白質結構仍然未知,這成為阻礙醫學進步的一個主要瓶頸,特別是在藥物開發和疾病治療上,因此如何加速對蛋白質的結構的解析至關重要。

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AlphaFold 2:技術飛躍

2020 年,AlphaFold 2 橫空出世,改進了多項技術,預測準確度大幅,幾乎達到了與實驗結果相媲美的程度。這一成就震驚了全球生物學界,許多科學家開始將 AlphaFold 2 應用於實際研究中。

AlphaFold 2 的成功源自於其三大技術革新:

  • 注意力機制:模仿人類的思維模式,從大局出發,關注蛋白質結構中的每一個細節,進而提高預測的準確性。
  • 多序列比對功能:通過搜尋類似的胺基酸序列,推斷新的蛋白質結構。
  • 端到端預測模式:利用深度學習神經網路,不斷反饋預測結果,持續優化模型。
AlphaFold 2 預測準確度大幅提升。 圖/envato

AlphaFold 3:下一代 AI 的力量

隨著 AlphaFold 2 的成功,DeepMind 並未停止其腳步。2024 年 5 月,AlphaFold 3 正式推出,這標誌著 AI 技術在生物學領域的又一個里程碑。AlphaFold 3 的改進再次吸引了科學界的目光,它強化了注意力機制,並引入了擴散模型,這使其能夠更快且更準確地預測複合蛋白質的結構。

擴散模型是一項關鍵技術,它能夠生成大量的可能蛋白質結構,並快速篩選出最可能的解答。與此同時,AlphaFold 3 還內建了「減幻覺」功能,這讓其在產生結果時能夠避免過多不切實際的預測,提升了結果的可信度。

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AlphaFold 的實際應用:醫學與藥物開發

AlphaFold 3 的誕生,不僅是一個技術突破,還為醫學和藥物開發帶來了巨大的希望。過去,癌症治療中的標靶藥物需要經過漫長的實驗才能確定其作用原理,然而現在,通過 AlphaFold 的預測,科學家可以更加精確地針對癌細胞中的錯誤蛋白質,設計出更有效的藥物。

除此之外,AlphaFold 3 還在抗病毒藥物、抗生素以及阿茲海默症等領域展現了潛力。其能夠預測蛋白質與其他分子(如DNA、RNA)的交互作用,這使得研發新藥的過程大大加速。

AlphaFold 3 的挑戰與未來

儘管 AlphaFold 3 取得了驚人的進展,但其仍然面臨一些挑戰。首先,目前 AlphaFold 3 的模型尚未完全開源,這限制了研究人員對其內部運作的了解。為此,一些科學家已聯名要求 DeepMind 開放其程式碼,以便進行更深入的研究和應用。

不過,隨著 AlphaFold 3的逐步推廣,生物學家相信它將繼續改變生物學研究的方式。未來,這項技術有望在解決更多未解難題中發揮關鍵作用,並為醫學領域帶來更大的突破。

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