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《薩利機長》物理好,才會有哈得遜奇蹟?

fabg
・2016/10/18 ・2805字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 534 ・七年級
電影《薩利機長》劇照。圖/IMDb
電影《薩利機長》劇照。圖/IMDb

電影《薩利機長:哈得遜奇蹟》中,重現了全美航空 1549 號航班的機長心路歷程。在這部片子中,其實重現了很多航空技術與科學的樣貌,到底有哪些東西跟科學有關呢?就讓我們一段一段剖析。

source:電影海報
source:電影海報

沒有前例、沒有預警的一件飛安意外,發生於 2009 年 1 月冬天的紐約上空,溫度還沒冷到湖面結冰、也因此迎來了忙著遷徙的加拿大黑雁。就這麼不湊巧地,擔任全美航空 1549 號航班的 A320 客機和這群加拿大黑雁的飛行航線重疊,鐵鳥撞上一群重 7 至 9 磅( 3 至 4 公斤)的鳥,就成了今日主題中的飛安事件。

於出事客機的 1 號引擎發現的飛鳥羽毛。圖/由National Transportation Safety Board @ wiki
於出事客機的 1 號引擎發現的飛鳥羽毛。圖/National Transportation Safety Board @ wiki

飛行員用「摸」的控制飛機?

很多看過的朋友常常問筆者,飛行員不論是操控實際的飛機、或者是模擬機,為何看起來就像是打電動一樣輕鬆?好像飛行員在握操控桿都絲毫不費力?

事實上,空中巴士的駕駛艙設計,飛機駕駛艙與機翼上面的各控制面之間,不再有鋼纜連結,而是改用電纜、利用數位訊號連結。這個稱為「線傳飛控(Fly By Wire、簡稱 FBW)」的駕駛艙科技,自協和號客機開始,至今已是二十一世紀客機的標準介面。透過線傳飛控的技術操控後,飛機只要有「電力」和「液壓」,飛行員的操控只要輕輕地搖動手上的搖桿、就可以更改飛機的姿態,電腦也會自動協助進行飛機姿態平衡的細微控制,不再需要飛行員手動操作。

典型的飛控操作示意動畫。圖/Piotr Jaworski @ wiki
典型的飛控操作示意動畫,而線傳飛控的技術不需要鋼纜或絞鍊,只需要電力和液壓即可操控。圖/Piotr Jaworski @ wiki

在 FBW 的技術下,新一代的飛機不僅能保護飛行員不會對飛機做出不合理、不安全的飛行姿態,當飛機發生異常時,只要電力系統保持運作、電腦系統功能正常、飛機外型無受損的情形下,飛行員可以更輕鬆地維持飛機安全的飛行姿態,保留腦袋與體力思考如何讓飛機可以安全落地,於是,全美航空 1549 的成功迫降,新一代的駕駛艙居功厥偉。

高度,就是生命

在全美航空 1549 航班的案例中,客機才剛起飛、爬升至 3,000 英呎(約 1,000 公尺)的高度下,就撞上了一群鳥、並導致飛機雙發動機同時熄火無法產生推力。飛機發動機熄火之後,不只是飛機喪失推力,飛機的電力、液壓、空調系統都來自於發動機,等同於飛機的心臟停止跳動。因此,薩利機長在得知雙發動機失效的一個關鍵舉動,就是啟動位於飛機機尾的輔助動力單元(APU),確保飛機的電力和液壓系統運作,讓飛機有良好的操控能力能進行迫降。

相信大家都很清楚,飛機在天上翱翔時,會受到四個力的影響,包含往下的地心引力、由發動機產生往前的推力、當機翼獲得速度時產生往上的升力、以及飛機前進撞上空氣時的空氣阻力。

當飛機所有發動機都失效時,因為沒有辦法產生往前的推力,空氣阻力就會讓飛機的速度變慢,隨著速度變慢、機翼產生的升力越小、飛機就越難抵抗地心引力。當飛機喪失推力之後,飛行員第一件要做的事情,就是要讓飛機維持安全的空速、讓機翼產生足夠的升力、維持穩定的飛行姿態,避免飛機因為空速不足導致「失速」、造成飛機失控。這時,飛行員會利用地心引力當作飛機的推力,讓飛機所喪失的高度(位能)轉換為動能、進而保持飛機的速度。

每一架飛機設計時,會有其對應的「最佳滑降率」,也就是飛機可以一面下降又能保持在一定的安全空速,這個最佳滑降率的數值其實很常見,每當飛機離開巡航高度、逐步下降時,飛行員也會盡量讓飛機保持在最佳滑降率下降,藉此不僅可保持飛機的安全、也能達到最省油的效果。一般來說,最佳滑降率通常是每分鐘下降 1,000 英呎左右,但是,全美航空 1549 航班遭遇鳥擊、且飛機失去動力時,高度僅有 3,000 英呎,代表飛機以最佳滑降率下降時,飛機僅有約 3 分鐘的滯空時間,以飛機水平時速 300 公里計算,最遠僅能飛到 15 公里以內的機場,也因此促成了在河面上迫降的關鍵決定。

全美航空 1549 號班機起飛到迫降的航線。圖/S. Bollmann @ wiki
全美航空 1549 號班機起飛到迫降的航線。圖/S. Bollmann @ wiki

對於飛行員來說,「高度」幾乎等於飛行員的生命,所以在不同的電影中,都可以看到飛行員在飛機發生狀況時、先把飛機拉高以爭取反應時間的橋段。例如在《薩利機長》一片中,有一個橋段是機長在空軍服役時、因為戰機的操控系統故障,第一時間就是先爬升高度爭取排除問題的時間與空間;同樣的在國片《想飛》中,男主角在 IDF 戰機遭遇雷擊時,第一時間也是先爬升高度以爭取時間。只不過,這個關鍵要素在全美航空 1549 航班的案例不存在,因此,只好去找一條河迫降了。

保持迫降時的完整外型

大家都知道,一般噴射客機的外型設計,通常是把發動機掛在主翼之下,這種設計對於飛機配重的穩定性、油料供給效率、以及飛行效率等都是相對較佳的設計。但在水上迫降時,因為飛機無法伸出起落架發揮降落的緩衝功能,所以掛在飛機主翼底下的發動機,就是飛機迫降時第一個接觸水面的主要外型結構,也成為了極度危險的阻力體,如果飛機任何一邊的發動機先觸水時,可能會導致飛機機身翻滾,導致機身破裂。

因此,當飛機最後階段準備迫降在水面時,機長特別讓飛機在可控的前提下、把飛機仰角提高,因此當飛機接觸水面時就不是只有主翼左右兩側的發動機、而是讓發動機和機尾幾乎同時接觸水面,使得飛機接觸水面的接觸面更多,減輕結構壓力,讓機身保持完整浮在水面上。

US 1549 迫降於哈德遜河後的畫面。圖/Greg L - originally posted to Flickr as Plane crash into Hudson River,CC BY 2.0
全美航空 1549 班機迫降於哈德遜河後的畫面。圖/Greg L – originally posted to Flickr as Plane crash into Hudson River,CC BY 2.0

全美航空 1549 航班的案例中,站在物理學的角度來看,就是一個飛行員在系統功能完整的情況下,努力利用各種可使用的條件(高度、距離、飛機可伸出的外型)、抵銷飛機的位能與動能,但是下降過程中仍然要保持飛機的安全速度(動能)以保持操控性與安全性。因此到了飛機即將迫降至河面的最後階段,機長下令伸出飛機的襟翼、增加機翼面積以降低飛機的安全速度;在迫降前一刻,機長讓飛機仰角增加,以做出在電腦容許範圍內的最大仰角減低速度。在多重手段的搭配下,飛機最終安全迫降於河面上,並保全所有機組人員與乘客的性命。

看完以上的剖析,你也許會問筆者,下次身為乘客碰到這種事情時,該怎麼辦?筆者誠實的告訴你,這時唯一能做的,就是低頭、彎下腰,相信前面那兩個飛行員,剩下的,就交給天了……。

 

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fabg
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從小就追著火車和飛機跑來跑去的宅小孩,生活的最大興趣就是研究交通工具,後來發現交通工具富含許多常見的科學原理,加上與「人」的互動後更呈現了多樣化的樂趣,於是決定努力鑽研、把自己研究的小小發現用淺顯易懂的方式與普羅大眾分享。現為國語日報科學版專欄作者、經營自己的Blog:「fabg@運輸邦」 (Blog網址:http://fabg.pixnet.net/blog)


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Deepfake 不一定是問題,不知道才是大問題!關於 Deepfake,你需要知道的是⋯⋯?

TingWei
・2022/01/24 ・3489字 ・閱讀時間約 7 分鐘

編按:你的理智知道「眼見不為憑」,但你的眼睛還是會背叛你的理智,不自覺得被眼前的影像所吸引,儘管你真的、真的知道他是假的。Youtuber 小玉於2021年底涉嫌利用 Deepfake 技術,偽造多位名人的色情影音內容並販售的事件,既不是第一起、也不是唯一、更不會是最後一個利用「深偽技術」進行科技犯罪的事件。

當科技在走,社會和法律該如何跟上甚至超前部署呢?本次 Deepfake 專題,由泛科學和法律白話文合作,從Deepfake 技術與辨偽技術、到法律如何因應,讓我們一起全方位解析Deepfake!

第一篇,讓我們就 Deepfake 技術做一基礎的介紹,那我們就開始囉!

什麼是 Deepfake?

深偽技術 Deepfake 於 2017 年陸續開始進入大眾的目光中。原文 Deepfake 源自於英文「deep learning」(深度學習)和「fake」(偽造)組合,主要意指應用人工智慧深度學習的技術,合成某個(不一定存在的)人的圖像或影片、甚至聲音。最常見的應用,就是將影片中的人臉替換為另一張臉(常是名人),讓指定的臉在影片中做出自己從未說過或做過的事情。

利用深度學習技術合成或是置換人臉的技術,都是屬於Deepfake。圖 / stephenwolfram

現今談到 Deepfake,大多數人想到的可能是偽造的成人影片,就如前述 Youtuber 小玉的事件,Deepfake 一開始受到關注,主要與名人或明星的臉部影像被合成到成人影片有關,然而,Deepfake 的功能遠不僅於此,相關的技術使用還包括了替換表情、合成一整張臉、合成語音等等。

除了像是讓過去或現在的名人在影片中「栩栩如生」做出使用者想要的表情與動作,之前在社群媒體上曾有好幾款 APP一度風靡,包括上傳一張照片就可以看看「變老」「變性」自己的 FaceApp,甚至於讓自己的臉在經典電影中講上一段台詞的「去演」APP,這類的功能也是應用前述 Deepfake 的技術。

雖然有些線索顯示這類 APP 常有潛在的資安疑慮[註],但好歹技術的成果多屬搏君一燦自娛娛人,尚可視為無傷大雅。

「栩栩如生」的愛因斯坦

而過往電影的影音產業要仿造人臉需要應用許多複雜、耗時、昂貴的電腦模擬,有了 Deepfake 相關的技術,也使得許多只能抱憾放棄的事情出現了彌補的空間。最有名的應用應是好萊塢電影《玩命關頭7》與《星際大戰》系列。《玩命關頭7》拍攝期間主角保羅・沃克(Paul William Walker IV)意外身亡,剩下的戲份後來由弟弟擔綱演出,劇組再以 Deepfake 的技術讓哥哥弟弟連戲,整部電影才得以殺青上映。

Weta Digital 說明如何讓保羅・沃克的弟弟 Brian O’Conner 能透過 Deefake 的技術,繼續協助 保羅・沃克演完《玩命關頭7》

Deepfake 讓「變臉」變得太容易了?

想想過去的電影如《魔戒》中的咕嚕、或是 2008 年布萊德・彼特主演的《班傑明的奇幻旅程》,將影片或照片中人物「換臉」「變老」的修圖或 CG 技術,在 Deepfake 出世之前就已經存在了。Deepfake 受到關注的核心關鍵在於,應用 AI 的深度學習的演算法,加上越來越強大的電腦與手機運算能力,讓「影片換臉」這件事情變得越來越隨手可得、並且天衣無縫。

利用CG技術把布萊德・彼特「變老」。 圖 / © 2008 – Paramount Pictures

過往電影中採用的 CG 技術要花好幾個月由專業人士進行後製,才能取得難辨真偽的影像效果,而應用了 AI 演算法,只需要一台桌上型電腦甚或是手機,上網就可以取得軟體、有機會獲得差強人意的結果了。

進一步,傳統軟體演算法主要依靠工程師的持續修改調整,而如 Deepfake 這類技術,內部的演算法會經過訓練持續進化。有許多技術被應用於提高 Deepfake 的偽造效果,其中最常見的一個作法被稱為「生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)」,這裡面包含了兩組神經網路「生成器(Generator)」和「辨識器(Discriminator)」。

在投入訓練資料之後,這兩組神經網路會相互學習訓練,有點像是坐在主人頭上的小天使與小惡魔會互相吐槽、口才越來越好、想出更好的點子;在練習的過程中,「生成器」會持續生成偽造的影像,而「辨識器」則負責評分,反覆訓練下來,偽造生成的技術進步,辨識偽造的技術也得以進步。

舉例來說,This Person Does Not Exist 這個網站就充滿了使用 GAN 架構建構的人臉,這個網站中的人臉看上去非常真實,實際上都是 AI 製造出來的「假臉」。

This Person Does Not Exist 裡的「假臉」。

Deepfake 影片不一定是問題,不知道是 Deepfake 才是問題

現今的 Deepfake 技術得以持續進步、騙過人眼是許多人努力的成果,也不見得都是壞事。像是《星際大戰:俠盜一號》片尾,年輕的萊婭公主出面驚鴻一瞥,就帶給許多老粉絲驚喜。這項技術應用癥結在於,相關演算法輕易就能取得,除了讓有心人可以藉以產製色情影片(這類影片佔了Deepfake濫用的半數以上),Deepfake 製造的影片在人們不知情的情況下,很有可能成為虛假訊息的載體、心理戰的武器,甚至於影響選戰與輿情。

因此,Deepfake 弄假似真不是問題,閱聽者因此「不辨真假」才將是最大的問題所在。

歐巴馬的 Deepfake 影片

相關的研究人員歸納了幾個這類「變臉」影片常見的特徵,可以用來初步辨識眼前的影片是不是偽造的。

首先,由於 AI 尚無法非常細緻的處理一些動作細節,因此其眨眼、視線變化或臉部抽蓄的動作會較不自然。其次,通常在邊緣處,如髮絲、臉的邊緣線、耳環等區域會出現不連貫的狀況。最後,在一些結構細節會出現不合理的陰影瑕疵,像是嘴角的角度位置等。

由於現階段的 Deepfake 通常需要大量的訓練資料(影像或影片)才能達到理想的偽造成果,因此會遭到「換臉」的受害者,主要集中在影像資源豐富的名人,如電影明星、Youtuber、政治人物等。需要注意的是,如果有人意圖使用 Deepfake 技術製造假消息,其所製造的影片不見得需要非常完美,有可能反而降低解析度、非常粗糙,一般人如用手機瀏覽往往難辨真假。

人眼已經難辨真假,那麼以子之矛攻彼之盾,以 AI 技術辨識找出 Deepfake 的成品,有沒有機會呢?隨著 Deepfake 逐漸成為熱門的議題,有許多團隊也開始試圖藉由深度學習技術,辨識偽造影像。2020 年臉書與微軟開始舉辦的「換臉偵測大賽」(Deepfake Detection Challenge)就提供高額獎金,徵求能夠辨識造假影片的技術。然而成果只能說是差強人意,面對從未接觸過的影片,第一名辨識的準確率僅為 65.18%。

「換臉偵測大賽」(Deepfake Detection Challenge)的辨識素材。圖/MetaAi

對於 Deepfake 可能遭到的濫用,某部分我們可以寄望技術的發展未來終將「道高一尺」,讓社群平台上的影像不致於毫無遮攔、照單全收;然而技術持續「魔高一丈」讓防範的科技追著跑,也是顯而易見的。

社群網路 FB 在 2020 年宣布全面禁止 Deepfake 產生的影片,一旦有確認者立即刪除,twitter 則強制註記影片為造假影片。Deepfake 僅僅是未來面對 AI 浪潮,科技社會所需要應對的其中一項議題,法律、社會規範如何跟上?如何解決箇中的著作權與倫理問題?這些都將是需要經過層層討論與驗證的重要課題。

至少大家應該心知肚明,過往的網路流行語:「有圖有真相」已經過去,接下來即將面臨的,是一個「有影片也難有真相」的網路世界了。

  • 註解:推出 FaceApp 與「去演」的兩家公司其軟體皆要求註冊,且對於上傳資料之後續處理交代不清,被認為有侵犯使用者隱私權之疑慮。

參考資料

  1. Deepfakes and the New AI-Generated Fake Media Creation-Detection Arms Race – Scientific American
  2. What To Do About Deepfakes | March 2021 | Communications of the ACM
  3. Tolosana, R., Vera-Rodriguez, R., Fierrez, J., Morales, A., & Ortega-Garcia, J. (2020). Deepfakes and beyond: A survey of face manipulation and fake detection. Information Fusion, 64, 131-148.
  4. Deepfake 深偽技術的技術濫用與道德困境,大眾正要開始面對 | TechNews 科技新報
  5. 台灣團隊研究辨識Deep Fake影片 深偽技術的正邪之戰開打 | 台灣事實查核中心 (tfc-taiwan.org.tw)

 

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TingWei
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據說一生科科的生科中人,不務正業嗜好以書櫃堆滿房間,努力養活雙貓為近期的主要人生目標。