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有了「空氣盒子」,面對空氣污染你也能主動出擊!

研之有物│中央研究院_96
・2017/04/10 ・4179字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 521 ・七年級

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用「資料科學」研究「空污」

大陸霾害何時來?台灣工廠排放的空污如何擴散?以前只能用自己的呼吸道偵測,現在「空氣盒子」為你即時追查 PM2.5 濃度變化。這不只是中研院資訊科學所陳伶志副研究員的計畫,更是一位技術宅父親對氣喘過敏兒的愛。

想像一下,若是大雄所居住的城市,充滿空氣污染。關心大雄的哆啦 A 夢,會拿出什麼道具來相救?也許哆啦 A 夢沒辦法把整個城市的空氣變乾淨,但可能會拿出「任意電視」,找出附近誰在亂燒垃圾,即時阻止對方。或是透過「預知天線」,提醒大雄今天戶外 PM2.5 濃度過高,出門要戴著口罩,否則吸多了會氣喘。

事實上,透過「開放資料」和「數據分析」,空氣盒子真的能即時追查空污真兇,並幫助預測空污擴散趨勢。推動空氣盒子這個想像實現的人正是陳伶志,以及其帶領的研究團隊、 LASS 社群 (Location Aware Sensing System)、政府單位和廣大鄉民,一起從下而上努力改變空污問題。

各地PM2.5即時濃度。圖/空氣盒子地圖

參與式感測:自己的環境自己救

參與式感測:透過群眾觀測、專家分析,由下而上解決問題。圖/By 林婷嫻、張語辰

陳伶志與團隊的主要研究領域為「參與式感測系統」,簡單而言,就是以某種裝置或網絡,偵測生活中的某個問題現象,透過群眾一起觀察所得的數據進行分析,找出問題的解決方法。生活中有許多問題,例如空污、塞車、路不平,若被動地等待政府解決往往緩不濟急。並非因為政府效率太差,而是因為不知道問題真兇藏在哪裡,例如眼前的空污是霾害?還是有工廠偷偷排放廢氣?

「參與式感測系統」最重要的目的,是以「自己的環境自己救」的概念出發,透過群眾自主觀察所得的大量數據,由專家分析找出問題癥結點,推動政府或相關單位採取行動、對症下藥。

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關在倉庫測一氧化碳,用命拼研究

要研發出「高準確性」和「低成本」兼具的感測裝置,以供群眾使用,並非容易的事。以觀測空氣為題,從 2013 年開始,陳伶志與團隊嘗試過不同氣體的量測,例如:一氧化碳、二氧化碳、臭氧、二氧化氮等等,但因為氣體感測器誤差過大、校正過程太複雜,皆忍痛放棄。當時,為了在擬真的環境中,校正一氧化碳感測器的準確性,及比對低濃度和高濃度的數值,學生甚至將自家倉庫改造成實驗室待在裡頭,只留一個小縫、往裡面排送機車廢氣。「實在很擔心學生中毒」陳伶志回想。

2014 年底由於空氣污染加劇,大眾逐漸重視 PM2.5 濃度,加上兩歲的兒子因為氣喘成為醫院常客,陳伶志擔憂空污會讓氣喘跟著兒子一輩子,決定專攻「PM2.5 即時濃度感測」,嘗試透過研究找出空污變化模式、解決空污問題。可以即時追查 PM2.5 濃度的「空氣盒子」,因需求而誕生,更因父愛而堅持。

空氣盒子各階段 prototype,點擊看大圖。圖/陳伶志提供;林婷嫻、張語辰改編

拉拔一個小孩長大成材,需要付出大量的時間與金錢;茁壯空氣盒子這個小孩,也付出了難以計算的心力與學費。陳伶志與團隊耗時三年,經歷失敗、崩潰、接受事實、再失敗的無數次迴圈,終於開發出品質穩定的空氣盒子原型。但這時候,困難才真正開始。

與社群合作 讓空氣盒子遍地開花

開發出可以普及使用的空氣盒子之後,初期面臨沒有民眾願意裝在自己家裡的窘境。「會不會耗電?會不會危險?有問題怎麼維修?」因為這些考量,初期只能將空氣盒子安裝在親朋好友圈,即時觀察到的 PM2.5 濃度數據非常侷限,缺少應用價值。

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但就像《牧羊少年奇幻之旅》這本書的啟發:「當你真心渴望某件事,整個宇宙都會聯合起來幫助你完成。」努力找出路的陳伶志與研究團隊,經過朋友的朋友介紹,與認同「參與式感測」精神的 LASS 社群一拍即合。 LASS 社群由一群喜歡動手做的創客(Maker)組成,遍布台灣各地。了解空氣盒子程式碼、安裝步驟後,秉持創客精神,從「想」到「做」如星火燎原般,讓空氣盒子的身影在台灣各地出現, PM2.5 即時濃度觀測的時間與空間資料因而大幅擴展。觀測得到的數據變多、變廣,就能進一步分析空污變化的路徑。

陳伶志團隊與 LASS 的合作模式。圖/By 林婷嫻、 張語辰
LASS 版的空氣盒子,顯示所在位置的目前空氣品質 。圖/By 張語辰

開放資料 x 數據分析 空污真兇莫狡辯

以前總是呼吸道感染了,才知道空氣污染正在肆虐,很難阻止後續擴散或再發生,或是附近的工廠偷偷排放空污,卻沒有證據繩之以法。但現在透過分析各個空氣盒子感測到的 PM2.5 濃度數據,就能推算空污的原因、發生時間點,找出製造空污的真兇。陳伶志舉兩個觀測模式說明:

觀察PM2.5濃度突然飆高的時間、比對各測站 GPS 座標,藉以找出空污從哪發生。圖/陳伶志提供 ;林婷嫻、張語辰改編

像是在 2015/12/20 這天,陳伶志注意到北部有一些空氣盒子觀測站,都出現 PM2.5 即時濃度「瞬間飆升」的情形(如上圖黃色箭頭所指),代表該地突然出現空氣污染源,常見的原因是燒東西、工廠排放廢氣等等。陳伶志將發生「PM2.5 即時濃度瞬間飆升」的空氣盒子觀測站 GPS 座標列在地圖上,並依瞬間飆升的時間排序(如上圖紅色打卡標所示)。搭配氣象資料指出,當時正吹著西南西風,可以看見空氣污染源是從西南方( 15:36 開始)依序往東北方( 18:18 抵達)擴散。

這種來自北部盆地西南方的空氣污染源,會是霾害嗎?
不太可能,應是台灣自造的空氣污染。

由於當時觀測到此現象時,空氣盒子觀測站尚未廣佈龜山、桃園、新竹一帶,也未與政府單位合作。若能進一步追查台北西南側的各個空氣盒子,找出 PM2.5 即時濃度瞬間飆升的「起始點」,應能通報相關單位前往該區,即時開罰空污排放源頭。

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觀察空氣盒子時間軸和區域資料,找出空氣污染的變化模式, 打卡標的顏色深淺代表偵測到異常的時間(顏色越深代表越接近現在時間)。圖/陳伶志提供;林婷嫻、張語辰改編

為了找出空污變化的模式,陳伶志每 5 分鐘記錄各地空氣盒子 PM2.5 即時濃度,並將異常數據歸納為以下三種,判斷哪區有持續性污染源、或找出哪邊突然產生空污:

  1. 時間點異常(上圖藍色打卡標所示):從時間軸來看,某個時間 PM2.5 濃度「瞬間飆升」,代表當地空氣污染是正在進行式。
  2. 空間點異常(上圖紅色打卡標所示):以區域來看,若某個區域 PM2.5 濃度與鄰近的空氣盒子相比更高,代表空氣污染源於「當地」產生,或是受到「他處」飄來的空污影響。
  3. 空間與時間點異常(紫色打卡標所示):上述兩種情況都發生,當地有空氣污染源的「可能性極高」。

舉個實例,陳伶志觀察到台北龍山寺該區的空氣盒子,「白天」持續顯示 PM2.5 濃度「空間點異常」,代表當地與鄰近區域相比,有持續性的空氣污染來源。將此觀察數據,搭配龍山寺的地理位置比對,燒香、燒紙錢造成的 PM2.5 高濃度影響,透過觀測數據顯而易見。

民間高手,讓空氣盒子能有更多應用

空氣盒子是採用開放資料( Open Data),因此這不僅只有中研院資科所能用於研究計畫,無論學生科展、大學報告、民間團體等,都能依照陳伶志的空氣盒子架構,依照自己的需求改裝不同版本的空氣盒子,發揮各式各樣的靈活運用。

由於台中空氣品質很糟,努力守護家鄉環境的《台中市原鄉文化協會》,在空氣盒子推出初期,自掏腰包買了 100 台空氣盒子並發起認養活動,將空氣盒子廣佈台中各地,由民眾自主監督空氣污染來源。台中創客( Maker )還將空氣盒子改造成方便攜帶的行動版本,發現台中哪一區空氣品質不對勁,一群關心台中環境的市民,就彼此號召拿著行動版空氣盒子前往該區追查空污排放源頭。

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國立交通大學資訊工程學系,由彭文志老師帶領的資料探勘(Data Mining)課程,也將開放資料的空氣盒子做為報告題目之一,讓學生自行發想如何應用空氣盒子的感測資料。例如將 PM2.5 觀測資料與實價登錄地圖結合,找出理想的乾淨空氣居住環境;或是找出 PM2.5 濃度變化的時間與地區模式,做出自動監控紫爆現況、預測空污擴散路徑的功能。

不只台灣需要! 空氣盒子遍布世界

空氣盒子 PM2.5 感測網,延伸至世界各地 (統計截至 2017 年 2 月) 。圖/陳伶志提供;林婷嫻、張語辰改編

2016 年 2 月,零時政府 g0v 主動介接空氣盒子的開放資料,擴大觀測數據的影響力。 2016 年 3 月開始,台北市、新北市、台中市、台南市、高雄市政府也陸續加入空氣盒子計畫,由民間企業捐贈數百台空氣盒子,並佈建在各區域的小學校園,透過環境教育學習如何觀察 PM2.5 即時濃度變化,監督改善該區域的空污問題。

空氣盒子成功發展嚴謹的研究理論(感測器比對報告、空污模式演算法等),並建立與 LASS 、政府、民間企業的跨領域合作模式,形成領先全球的 PM2.5 即時感測網,吸引世界各國來台學習空氣盒子的經驗。 2016 年 9 月,陳伶志受邀到泰國演講,與東南亞合作觀測 PM2.5 濃度。例如印尼火耕霾害,鄰近的馬來西亞、新加坡,都會大受影響,惟有建立跨國的空氣盒子監測網,才能即時通報、協力找出對策。「因為空氣是流通的,空污不會只發生在一個國家的上空」陳伶志說。

談到未來目標,陳伶志希望推動空氣盒子成為智慧城市的物聯網一環,例如當戶外 PM2.5 濃度過高,室內的空氣清淨機就會自動打開,這功能不只有小孩的家庭需要,有呼吸照護需求的家庭與醫療照護機構更需要。

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現在提到智慧城市,大家都會想到阿姆斯特丹、芝加哥,
未來希望國際也能透過「空氣盒子」想到台灣。

──中研院資訊所 陳伶志

延伸閱讀與參考資料

  • 執行編輯|林婷嫻    美術編輯|張語辰

CC 4.0

本著作由研之有物製作,以創用CC 姓名標示–非商業性–禁止改作 4.0 國際 授權條款釋出。

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

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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:

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  • 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

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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?

圖形處理的例子

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。

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典型的CPU與GPU架構

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?

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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?

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(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)

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。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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不抽菸也會得肺癌?PM2.5 如何「叫醒」沉睡的癌細胞?
PanSci_96
・2024/06/25 ・4400字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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不好意思,你很可能會得這種癌症。其實,我也是。

它就是台灣十大癌症榜首,肺癌。

現在,根據 2023 年 11 月衛福部發布的最新統計數字,肺癌一年的新增病人數已經超越大腸直腸癌,成為台灣每年癌症發生人數之最,堪稱臺灣人的「國民病」。

可怕的是,肺癌在癌症之中有三個之最:死亡率最高、發現時已經是晚期的比例最高、醫藥費也最高。現在再加上發生人數最高,堪稱從癌症四冠王。

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你說肺癌是抽菸的人的事?錯!台灣抽菸人口比例在全球排名 30,比日本、韓國、中國和多數歐洲國家都還低!顯然抽菸並不是肺癌的唯一主因!那難道是二手菸?還是空污惹的禍?還是台灣人的基因天生脆弱?我們到底要怎麼做才能遠離肺癌?

臺灣人的肺癌特別在哪?癌症和基因有關嗎?

根據衛福部國健署的說法,肺癌人數的增加,其實與 2022 年 7 月開始推動肺癌篩檢的政策有關。

隨著篩檢量的上升,近年內肺癌的確診人數預期還會再往上。

原來是因為篩檢量啊,那就不用擔心了。但換個角度想,這才是肺癌最可怕的地方,它可能已經存在在很多人身體裡,而我們卻沒能發現它。肺癌早期幾乎沒有症狀,高達 50% 的患者發現時已經是第 4 期。屆時不只肺部遍布腫瘤,癌細胞可能還轉移到大腦、骨頭等器官,讓治療變得加倍困難。

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對付肺癌,最關鍵點是愈早發現愈好。按照國健署統計,如果第 1 期就發現,5 年存活率可達九成以上,第 2 期發現降為六成,第 3 期存活率大約三成,一旦到第 4 期,僅僅剩下一成。

當然,最好的方法,就是做好預防,打從一開始就不讓癌細胞誕生。

那麼我們就要先了解問題到底是出在環境,還是你、我身體中的基因? 過去關於肺癌的遺傳研究,多半以歐美國家為主,套用到我們身上總有些牛頭不對馬嘴。幸好,我這裡一份以臺灣人為主角的大規模研究報告,將為我們揭露答案。

這份研究是由中央研究院團隊主導,結合臺灣大學、臺北醫學大學、臺中榮總等單位的研究,還登上生物領域頂尖期刊《Cell》2020 年 7 月的封面故事。非常具有權威性,不能不看。

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同時,這也是全球第一次完整剖析東亞地區肺癌的成因。他們的主題很明確:「為什麼不吸菸也會得肺癌?」

在西方,肺癌病人裡面只有 20% 左右的人不吸菸。但是在臺灣,卻有超過一半的肺癌病人都不抽菸,顯示有其他致癌要素潛伏在基因裡作怪。另外,臺灣肺癌病人的男女比例和西方人也大不同,臺灣女性通常更容易罹患肺癌。 為了瞭解肺癌,研究團隊取得肺癌病人的腫瘤和正常組織,解讀 DNA 序列和蛋白質表現量,最後鑑定出 5 種和西方人明顯不同的變異特徵。

其中最受關注的,是一種 APOBEC 變異,因為它有可能是臺灣女性為什麼容易罹患肺癌的關鍵。

這種變異特徵屬於內生性的,也就是人體機制自然產生的 bug。

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APOBEC 不是指單一基因,它是細胞內負責編輯 mRNA 的一組酵素,包含 11 個成員。主要功用是把胞嘧啶核苷酸(C)轉變尿嘧啶核苷酸(U)。簡單來說,APOBEC 原本是細胞正常活動的一環。但因為它有改寫核酸序列的能力,在 DNA 修復過程同時活躍時,就很有可能出事。這就像是一個創意豐富的阿嬤,看到破損的古畫,就在沒和別人討論的情況下上去東湊西補,用自己的方式重新修復了這件藝術。一個與原本不同的突變細胞可能就這樣產生了。

APOBEC 變異在臺灣女性病人身上特別明顯,舉例來說,60 歲以下沒有吸菸的女性患者,就有高達四分之三有這種變異特徵。研究團隊認為,APOBEC 出錯造成的基因變異可能是導致女性肺癌的關鍵。 除了內生性變異,另外一個容易導致肺癌發生的,就是周遭環境中的致癌物。

致癌物有哪些?

研究團隊總結出 5 種肺癌危險物質:烷化劑、輻射線、亞硝胺(Nitrosamine)、多環芳香烴(PAHs),還有硝基多環芳香烴(Nitro-PAHs)。

其中,亞硝胺類化合物主要來自食品添加物和防腐劑,多環芳香烴大多來自抽菸和二手菸,硝基多環芳香烴則是透過汽機車廢氣和 PM2.5 等毒害肺部。

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圖/unsplash

他們進一步分析,大略來說,女性在不同年紀,致癌因素也有差異。60 歲以下的女性肺癌病人,APOBEC 特徵的影響比較明顯;70 歲以上的女性患者,和環境致癌物的相關度比較高。 既然找到致癌原因,我們該如何著手預防呢?你知道肺癌,其實有疫苗可打!?

空氣污染和肺癌有關嗎?有沒有癌症疫苗?

想預防肺癌,有 2 種對策,一種是「打疫苗」,一種是「抗發炎」。

是的,你沒聽錯,英國牛津大學、跟佛朗西斯.克里克研究所,還有倫敦大學學院在 2024 年 3 月下旬公布,他們正在研發一款預防性的肺癌疫苗,就叫 LungVax。它所使用的技術,和過往牛津大學協同阿斯特捷利康藥廠製造 COVID-19 AZ 疫苗時的方法相似。

他們已經募到一筆 170 萬英鎊的經費,預計未來兩年資金陸續全數到位,第一批打算先試生產 3000 劑。不過,關於這款肺癌疫苗,目前透露的消息還不多,我們挺健康會持續追蹤這方面研究的進展。

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在疫苗出來之前,我們還有第二個對策:抗發炎。發炎和肺癌有什麼關係呢?這就要先回到一個問題:為什麼空污會提高得肺癌的機率呢?

一個很直觀又有力的推測是,空污會導致肺部細胞 DNA 突變,因此而催生出腫瘤。

圖/unsplash

但是修但幾勒,科學要嚴謹,不能只看結果。科學史上發生過很多次表象和真實截然不同的事件,空污和肺癌會不會也是這樣?

2023 年 4 月《Nature》的一篇封面故事,明確地說:Yes!肺癌真的和我們想的不一樣。

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其實早在 1947 年,就有以色列生化學家貝倫布魯姆(Isaac Berenblum)質疑主流觀點,他提出的新假設是:除了 DNA 突變以外,癌細胞還需要其他條件才能坐大。用白話說,就是肺癌是個會兩段變身的遊戲副本頭目,正常細胞先發生變異,接著再由某個條件「扣下扳機」,突變細胞才會壯大成腫瘤。

也就是説,只要攔住任一個階段,就有機會能防範肺癌。假如這論點正確,全球肺癌防治的方向將會直角轉彎。

《Nature》的研究支持這個假說,扭轉了過去 70 多年來的看法。在這項里程碑研究中,臺灣也是要角。

時間回到 2020 年,《Nature Genetics》上發表了一份針對 20 種致癌物質的研究報告,包括鈷、三氯丙烷和異丙苯等,但注意,這研究指出這些致癌物大多沒有增加實驗鼠的 DNA 變異量。

這個現象實在太違反直覺,過了 3 年,疑團還是懸而未決。直到《Nature》的跨國研究出爐,才解開部分謎底。

英國倫敦佛朗西斯.克利克研究所主導 2023 年的一項研究,他們鎖定對象為肺腺癌。肺腺癌是典型「不吸菸的肺癌」,台灣每 4 個肺癌病人就有 3 人是肺腺癌,尤其是女性肺腺癌患者有高達九成不抽菸。 為了抽絲剝繭探明空污和肺癌的關係,研究團隊聚焦在肺腺癌患者常發生的表皮生長因子受體基因變異,縮寫 EGFR。他們收集英國、加拿大、韓國和臺灣四國大約 3 萬 3 千名帶有 EGFR 突變的病人資料,進行深入分析,並且發現 PM2.5 和肺腺癌發生率有顯著關聯。研究團隊進一步用小鼠做試驗,把小鼠分成吸入和未吸入 PM2.5 兩組,結果發現吸入組更容易長出惡性腫瘤。

圖/pexels

到目前為止都還不算太意外,然而,團隊切下肺部細胞、分析 DNA 以後發現,DNA 的突變量居然沒有明顯增加!但是有另一件事發生了:堆積在肺的 PM2.5 顆粒會吸引免疫細胞從身體各處聚集過來,並分泌一種叫做 IL-1β 的發炎因子,導致肺組織發炎。

這下子有趣了,根據克利克研究所團隊的檢驗結果,估計每 60 萬個肺部細胞有 1 個帶有 EGFR 突變,這些細胞在發炎環境裡會快馬加鞭生長。相反的,當他們給小鼠注射抑制 IL-1β 的抗體,肺癌發病率就跟著下降。 《Nature》一篇評論引述美國加州大學舊金山分校分子腫瘤學專家波曼(Allan Balmain)的看法。他總結說,空污致癌的主要機制,可能不是因為空污誘發了新突變,而是持續發炎會刺激原本已帶有突變的細胞生長。換句話說,本來在熟睡的壞細胞會被發炎反應「叫醒」。

這會給肺癌防治帶來巨大衝擊,這樣一來,問題就從「用公衛或醫療方法防止 DNA 變異」變成了「如何抑制發炎」。

人體的細胞每天不斷分裂,用新細胞替換老舊細胞。但是這就像工廠生產線,良率無法百分百,組裝幾十萬產品難免會做出幾件瑕疵品,也就是帶有基因突變的細胞。換句話說,從自然界角度來看,DNA 變異是一種自發現象,醫療手段實際上幾乎不可能阻止。

但是,降低發炎卻是有可能做到的,例如注射抑制 IL-1β 因子的抗體。不過,就公共衛生來說,要給幾千萬人施打抗發炎因子藥物根本不切實際,因為太花錢,而且也可能造成其他的副作用。 波曼在《Nature》評論裡建議,透過簡易可行的飲食方式來降低體內發炎,或許有機會減少某些癌症的風險。這也就是說,科學家應該重新回來審視,怎樣把每天的生活點滴點石成金變成防癌手段。

圖/unsplash

這也等於預告了肺癌的下一階段研究方向,除了內科、外科醫療科技持續精進,尋求預防惡性疾病的最佳飲食要素,也成為聚焦重點。

也想問問你,關於肺癌,你最看好的下一個突破是什麼呢?

  1. 希望有篩檢技術 2.0,不但百發百中,如果連X光都不必照,只要抽血就能順便驗出有沒有癌細胞,那該多好。
  2. 當然是癌症疫苗,最好是能一勞永逸。
  3. 科學證實有效的抗發炎防癌食物組合,我一定立刻加入菜單,不過還是希望味道要好吃啦。

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益生菌不只顧腸道還可抗 PM2.5?益生菌功效怎麼吃?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/03/19 ・2488字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 江欣樺營養師 委託,泛科學企劃執行。

健康是無價之寶,想要有好的健康,有很多種方法,像是規律作息、持續運動或是飲食管控,但在忙碌的生活之中,要做到以上這些,並不容易。益生菌或許是另一個解方,輕巧的小包裝,便於攜帶,沒有重量,沒有負擔。別小看這些益生菌,雖然外表不起眼,卻暗藏許多健康密碼。

2012 年,國衛院實驗團隊發現腸道菌和大腦發炎、神經退化、 阿茲海默症有關,腸道菌的健康可能影響大腦和各器官健康狀況,經更多實驗後,發現腸道菌健康與益生菌的使用,跟身體器官的運作有密切關聯。

益生菌、腸道健康與身體健康的關聯性

腸道是人體最大的免疫器官,存在許多共生細菌,以及僅次於大腦的神經細胞數量,全身近一半的淋巴球也分佈在此。

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淋巴球和神經元又與各器官產生相關的免疫及神經反應,像是常聽到腦-腸軸線、肺-腸軸線,都是指腸道與其他器官的連結。換句話說,腸道內的菌相,牽動的不只有腸道系統,而會透過腸道上的免疫及神經反應去影響其他器官。

腸道菌受飲食左右,像是亞洲人偏好澱粉,腸道用來分解醣類的普氏菌也較多;西方人喜好油炸物,腸道幫忙分解油脂的擬桿菌也較多。同理,補充益生菌也能改善菌相,進而影響身體健康。

腸道菌相與飲食習慣息息相關。 圖/Envato

益生菌?益生元?哪裡不一樣

益生菌可分為兩種:活菌、死菌,活菌能定殖在腸道,並不斷產生短鏈脂肪酸(如:乳酸、醋酸、丙酸、酪酸),能使腸道偏酸性,讓壞菌不易生存,有助於腸胃蠕動,降低腸道毒素。

死菌雖然不能像活菌一樣定殖在腸道,但有部分益生菌死掉之後所產生的代謝物,被研究證實是有幫助的,那麼這類型的死菌也可以被稱為後生元。
。腸道內存有好壞菌及伺機菌,益生菌的工作在於製造好菌、帶領伺機菌和抗衡壞菌,事實上益生菌並不會完全消滅壞菌,而是平衡好壞菌,讓菌相穩定,且適當的壞菌也有助於腸道健康。

在選購益生菌時,會發現市面上流通著許多種類,像是常見的 A 菌(嗜酸乳酸桿菌)、B 菌(比菲德氏菌)等,益生菌是以不同菌屬的開頭字母命名,不同的益生菌,就有不同的後生元,保健效果也不同。但這些菌都是指菌種,而菌種會因各廠商培育出的菌株產生差異,通常會以不同的專利名字區分(例如:TW01),效果當然也有差別。

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另外還會注意到,有些產品標示「益生質/益生元」,指的是益生菌的食物,益生元常見的成分為果寡醣、半乳寡醣等,由 2~10 個單醣所構成,不易被人體分解,能提供碳源成為益生菌的養分。益生菌與益生元結合的產品稱為合生素,兩者等同於補好菌加上養好菌,可大大提升保健效果。

益生菌怎麼吃

補充益生菌能夠維持腸胃道健康、幫助排便和調節過敏體質,但也須注意食用方法,否則就功虧一簣。為了確保益生菌能發揮作用,食用時不可搭配過熱的開水,避免失去效用。

吃益生菌時,一定要配冷開水。 圖/Envato

在選購益生菌時要注意!市面上常能看到各種口味的益生菌,希望透過豐富口味變化與繽紛的色彩來吸引消費者購買,但這類型的商品往往會添加大量的香料、甜味劑或者是果汁粉,但每條益生菌僅有兩公克的空間,你想吃的,是廉價添加物還是真正有幫助的好菌呢?

這類型的產品除了添加物的問題,還會養成小朋友嗜糖的習慣,糖類更是過敏的元凶之一,因此建議可以選擇有 100% 無添加認證的益生菌,來避免攝取不必要的人工添加物。基於健康考量,民眾可考慮選購含有益生元的產品。若是有服用抗生素的人,記得一定要使用益生菌恢復腸道菌相,但須與抗生素間隔 1-2 小時。

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益生菌功效有哪些

常見的益生菌功效為保持腸道健康、調整過敏體質,但益生菌功效遠不僅如此。目前台灣有一株三效合一益生菌 Lactobacillus acidophilus TW01 證實可降低大腸癌風險、抗 PM2.5、活化免疫平衡。

圖/江欣樺營養師提供

TW01 是由創辦人——江欣樺營養師領軍耗時三年開發,研發經費高達已高達 2 千萬台幣。於 2023 年獲得國家新創獎,獲得國家肯定,也是該年度益生菌品類中唯一獲獎者。

圖/江欣樺營養師提供

TW01 是從國人日常飲食所延伸的靈感,根據統計,台灣人平均每年喝掉 122 杯咖啡,TW01 則是從古坑咖啡豆發酵液裡的上千株菌中,發現的唯一有效菌株,符合台灣人的飲食習慣。

TW01 進行 TH1 和 TH2 的免疫調節,降低過敏反應,還能促使免疫球蛋白 IgA 分泌,阻擋細菌對上皮細胞破壞,減少腸漏現象,跑到呼吸道的 IgA 可以對抗細菌、病毒和 PM2.5。從科學實驗來看,TW01 還能抑制大腸癌並幫助傷口修復,效果十分廣泛。

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圖/ 江欣樺營養師 提供

益生菌的好處非常多,小至腸道順暢,大至身體機能,江欣樺營養師表示:「吃益生菌有一個很重要的目標就是占地盤,好菌越多,就可以壓制壞菌地盤,又影響伺機菌,往好的方向走,穩固整個腸道菌相。」

益生菌的重要性在於增加好菌,持續服用。在忙碌的生活中,找到適合自己的方式,養成健康的習慣是對身體最好的保障。找到將益生菌納入日常生活的方式,並保持適當的飲食、規律的作息和適量的運動,健康相伴左右。

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