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教電腦「看」世界:電腦也能當球賽戰術分析員!

研之有物│中央研究院_96
・2017/04/11 ・3258字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 552 ・八年級

為什麼要研究「電腦視覺」?

「電腦視覺(computer vision)」是研究怎麼讓機器「看」這個世界。在相機、手機、監視器、行車紀錄器等設備無所不在的今天,人類社會中的視訊資料量,前所未有地巨大。中研院資訊所特聘研究員廖弘源與團隊,教電腦懂得偵測、識別、分析這些影像訊息,進而做出判斷或行動,如此可衍生各種重要的應用,如人臉辨識、物件偵測、車輛追蹤、街景分析等。

輕按快門,相機可以快速找到人臉對焦;機場快速通關窗口,機器能在幾秒鐘之內認出你是誰;裝一台攝影機,就可以計算某段時間內有多少人車經過……「電腦視覺」加上「機器學習」技術的進步,讓我們的生活更加安全及便利。

不過,電腦可不是一開始就這麼聰明的。

研究電腦視覺及機器學習,設法讓電腦變聰明的廖弘源博士。圖/張語辰提供;黃楷元設計

教電腦看世界 特徵辨認第一課

電腦「看」世界的方式,和你我很不一樣。在我們眼中,一張圖畫裡可能有人物有風景。但在電腦「眼」中,卻只是幾萬幾億個不同顏色的小點(其實就是像素,pixel),以某個順序排列起來而已。

當「人眼看世界」時,可以有邏輯地思考、解釋眼前的人事物。圖/廖弘源提供
但「電腦看世界」時,一棟建築或一個碼頭,在電腦眼中只是一堆像素、或一串位元。圖/廖弘源提供

中央研究院資訊所特聘研究員廖弘源,窮畢生之力,都在教電腦怎麼「看」世界:從 0 與 1 組合成的數位世界中,找出各種「特徵」、並據此識別出特定的物件,進而判斷視訊資料的意義。

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比方說,媽媽今天燙了個捲捲頭回家,爸爸可能會一時之間認不出來,但電腦依然能辨認這位捲髮女士是媽媽,因為五官並沒有改變。廖弘源和研究團隊在 2001 年發表的論文,探討此一問題,證明「五官特徵」才是電腦辨識人臉的依據,而非五官之外的髮型、衣著、首飾等,此知識讓業界的臉部辨識系統發展地更精準,也成為這領域近廿年來必讀的文獻之一。

以「識別」與「比對」為核心,電腦視覺延伸出很多用途。廖弘源和研究團隊廿多年來開發出了多項創新技術,像是人臉和車牌的辨識系統,現在已是治安保全的重要利器;而數位檔案加上「雞尾酒浮水印」,則可以防範辛苦的智慧結晶被盜用。

妙手回春 老相片老電影重獲新生

2006 年起,廖弘源接手另一項艱難任務:「數位典藏與數位學習國家型科技計畫」。面對龐大的數位典藏檔案,首要工作就是快速有效地判讀、註解、並擷取多媒體內容。多媒體資料不只圖片,還包括影片。影片等於是一秒鐘 30 張圖片串接在一起,再加上聲音,資訊量非常龐大,因此分析難度,跟簡單的圖片不可同日而語。

另外一個大難題是,許多珍貴的老膠捲,有的被蟲蛀、有的甚至發霉了,眼看就要損毀。還好,廖弘源研究團隊成功打出一記「還我漂亮拳」!一連串視訊篡改(video inpainting)的研究,應用在數位修補技術上,成功幫受損的照片或影片「回春」。

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先要能「篡改」,才有能力「修復」。

什麼是視訊篡改?目的不是要捏造不存在的歷史、或是製造虛構的畫面,但透過「無中生有」的原理,卻可以還原已經被破壞的元素。像下圖照片所示,原本斑駁陳舊,但電腦程式可以自動擷取摺痕周邊的影像資訊,用類似「模擬」的方式,產生出原本不存在於照片上的元素,把缺損給填補起來。

充滿歲月痕跡的老照片(左),按一個鍵,色調不再泛黃、摺痕也消失無蹤(右) 。圖/廖弘源提供;黃楷元設計

要修補動態的影片更加困難,廖弘源團隊做出了領先世界的創新研究,採用一種 ISOMAP 技術,以非線性的方式降低維度,不但減少了影片資料運算所需的記憶容量,還能用空間的轉換,填補上被破壞的片段,讓動作看起來自然而連續。許多發霉的老膠捲、經典電影或相片,在這項技術之下,重獲新生。

人連續的動作,經過 ISOMAP 技術進行轉換後,連結連續姿態變化的軌跡。圖/廖弘源提供;黃楷元、張語辰設計

人工智慧當道 電腦視覺技術突飛猛進

以上所有研究與技術,在 2012 年遇到了一個重大分水嶺,那就是「深度學習(deep learning)」技術的應用。這是一種類神經網絡研究,也就是用數學模型去模擬生物中樞神經的結構和功能。

早期,這樣的研究受限於電腦運算速度,隨著電腦效能大幅提升,深度學習的成熟也一日千里。日前喧騰一時的 Google Alpha Go ,就是藉由輸入了無數的棋譜讓電腦進行深度學習,選出最可能獲勝的落子位置,逐一擊敗各國頂尖職業圍棋選手。

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而在電腦視覺領域的國際盛會──大規模視覺辨識競賽(Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC),主辦單位提供 1000 類超過 120 萬張的影像,讓參賽團隊設計的程式去判斷類別。 2010 年首次舉辦時,表現最佳的系統錯誤率仍高達 28% 。但來到分水嶺的 2012 年,透過深度學習技術,錯誤率大幅降低到 16% 。 2015 年更是一舉突破人類極限,錯誤率達到 3.7%(人眼辨識的極限是 5%),正式宣告,電腦視覺比人類更精準的時代來臨。

廖弘源的研究團隊,也著力於此,開展了兩項創新的研究。第一個,是「籃球進攻戰術分析」。電視轉播的球賽,常聽球評或教練,戰術分析得頭頭是道,未來,透過深度學習,可以讓電腦直接從比賽的影片中,球員跑動的軌跡,就判讀出這一波進攻是打什麼戰術。

電腦先擷取球賽的片段,辨認出移動的球員(上圖),然後轉換成平面,測量移動的軌跡與速度 (中圖),最後,透過數學函數的分析,比對資料庫,找出相符的戰術(下圖)。圖/廖弘源提供;黃楷元設計

另一個研究則是「演唱會片段自動拼貼(mashup)」。一場演唱會,可能有數百個粉絲,從不同角度、不同距離,拍下了不同片段,上傳到 YouTube 上。那麼,有沒有可能,讓電腦自動挑出這些片段,然後重新剪輯成高品質的完整演唱會影像呢?這項大工程有許多問題,等著廖弘源研究團隊一一克服。

他們先用深度學習技術,讓電腦分辨影像中的不同物件(歌手、舞台、樂器、觀眾等),接著再用另一套模式(Error-Weighted Deep Cross-Correlation Model, EW-Deep-CCM)對影片的每一個鏡頭進行分類,辨認出是遠景、中景、近景、或是特寫。然後還要比對音訊,整理出影片的正確時間順序。最後,才依照順序、分鏡邏輯、和情緒鋪陳,組合出最佳的影片。

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不同角度、不同距離、不同段落的演唱會影片,混搭拼貼成完整的演出視訊。圖/廖弘源提供;黃楷元設計

為了「教」電腦分析這些資訊,廖弘源笑稱,自己看了無數的籃球影片,從不會打球變成了戰術大師;看了幾百場演唱會,也讓他從音痴化身成音樂總監。受訪時,廖弘源神采奕奕地談著這些研究,言談中除了自豪,更多的是一種身為「科學家」的使命感,強調無論做什麼研究,要當具有開創性的「科學家」,而不只是依循既定方法的「工程師」。

人類持續進步,電腦也是。我們過去總認為,電腦是工具,只能幫我們處理機械化的工作。但廖弘源博士兩個最新研究之中,都包含著非常複雜的深度學習運算技術,若研發成熟後,人工智慧在影片處理上的技巧,將會突飛猛進。或許,「電腦藝術家」誕生的一天,指日可待!

延伸閱讀:

  • 執行編輯|黃楷元;美術編輯|張語辰

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。

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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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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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從認證到實踐:以智慧綠建築三大標章邁向淨零
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/11/15 ・4487字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文由 建研所 委託,泛科學企劃執行。 


當你走進一棟建築,是否能感受到它對環境的友善?或許不是每個人都意識到,但現今建築不只提供我們居住和工作的空間,更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生,正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題,確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染,同時提升我們的生活品質。然而,要成為綠建築並非易事,每一棟建築都需要通過層層關卡,才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境,政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立,旨在透過標準化的建築評估系統,鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時,為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法,自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止,已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品,涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築,不僅提升建築物的整體性能,也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

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說這麼多,你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程,要經歷哪些標準與挑戰?

綠建築標章智慧建築標章綠建材標章
來源:內政部建築研究所

第一招:依循 EEWH 標準,打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源,是綠建築(green building)的核心理念,但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單,而是涵蓋建築物的整個生命週期,也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內,都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準,讓我們先回到 1990 年,當時英國建築研究機構(BRE)首次發布有關「建築研究發展環境評估工具(Building Research Establishment Environmental Assessment Method,BREEAM®)」,是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後,於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」(Leadership in Energy and Environmental Design, LEED)這套評估系統,加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶,氣溫高,濕度也高,得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生,四個英文字母分別為 Ecology(生態)、Energy saving(節能)、Waste reduction(減廢)以及 Health(健康),分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級,設有九大評估指標。

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我們就以「台江國家公園」為例,看它如何躍過一道道指標,成為「鑽石級」綠建築的國家公園!

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園,也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時,還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築,其外觀採白色系列,從高空俯瞰,就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落;從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊,生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構,設計自然護岸,保留基地既有的雜木林和灌木草原,並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物,採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙,不僅強化了環境的保護力,也提供多樣的生物棲息環境,使這裡成為動植物共生的美好棲地。

台江國家公園是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築。圖/內政部建築研究所

第二招:想成綠建築,必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築,使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中,對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

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這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出,一路到今日,國際間對此一概念的共識主要包括再使用(reuse)、再循環(recycle)、廢棄物減量(reduce)和低污染(low emission materials)等特性,從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時,使用自然材料與低 VOC(Volatile Organic Compounds,揮發性有機化合物)建材,亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後,內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度,以建材生命週期為主軸,提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說,為確保室內環境品質,建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件;為了防溫室效應的影響,須使用本土材料以節省資源和能源;使用高性能與再生建材,不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性,也強調材料本身的再利用性。


在台江國家公園內,綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念,更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設,並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料,為鳥類和小生物營造棲息空間,讓「蚵殼磚」不再只是建材,而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆,整體綠建材使用率為 52.8%。

被建築實體圍塑出的中庭廣場,牆面設計有蚵殼格柵。圖/內政部建築研究所

在日常節能方面,台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如,引入樓板下的水面蒸散低溫外氣,屋頂下設置通風空氣層,高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出,廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地,創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企,如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流,不僅提升了隔熱效果,減少空調需求,讓建築如同「與海共舞」,在減廢與健康方面皆表現優異,展示出綠建築在地化的無限可能。

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島式建築群分割後所形成的巷道與水道。圖/內政部建築研究所

在綠建材的部分,另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程,其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材,比方提高高爐水泥(具高強度、耐久、緻密等特性,重點是發熱量低)的量,並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」,還用再生透水磚做人行道鋪面。

2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所
2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區,首先,他們捨棄金屬建材,讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是,他們也將施工開挖的土方做回填,將有高地差的荒地恢復成平坦綠地,本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪,無痛轉綠。

雲林豐泰文教基金會的綠園區。圖/內政部建築研究所

等等,這樣看來建築夠不夠綠的命運,似乎在建材選擇跟設計環節就決定了,是這樣嗎?當然不是,建築是活的,需要持續管理–有智慧的管理。

第三招:智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率,除了從建築設計與建材的使用等角度介入,也須適度融入「智慧建築」(intelligent buildings)的概念,即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性,使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器,用於蒐集環境資料和使用行為,並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

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為了推動建築與資通訊產業的整合,內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度,為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂,目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例,為了掌握建築物生命週期中的能耗,需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標,評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面,則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境,以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中,充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術,來達成兼顧環保和永續發展的理念,也是利用建築資訊模型(BIM)技術打造的指標性建築,受到國際矚目。

樹林藝文綜合大樓。圖/內政部建築研究所「111年優良智慧建築專輯」(新北市政府提供)

在興建階段,為了保留基地內 4 棵原有老樹,團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描,並將大小等比例匯入 BIM 模型中,讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離,確保施工過程不影響樹木健康。此外,在大樓啟用後,BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」,透過 3D 建築資訊模型,提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護,包括保養計畫、異常修繕及耗材管理,讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用,從建造設計擴展至施工和日常管理,使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management,簡稱 FM ) 為例,該系統可在雲端進行遠端控制,根據會議室的使用時段靈活調節空調風門,會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣,而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率,保持低頻運作,實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

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總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現,從源頭減少碳足跡;綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小,並保障居民的健康;智慧建築標章運用科技應用,實現能源的高效管理和室內環境的精準調控,增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用,讓建築不僅是滿足基本居住需求,更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

建築物於魚塭之上,採高腳屋的構造形式,尊重自然地貌。圖/內政部建築研究所

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植物口渴就喊:「啵、啵、啵~」
胡中行_96
・2023/04/06 ・2954字 ・閱讀時間約 6 分鐘

久旱不雨,植物悲鳴,[1, 2]類似教育部《臺灣閩南語常用詞辭典》所謂「因飢餓而吵鬧」的「哭枵」(khàu-iau)。[3]別問為何沒聽過,也不怪天地寡情,人類無義,從來漠不關心。植物叫那種超音波,傳至咱們耳裡就只剩寧靜。幸好靠著以色列科學家幫忙,轉換到常人的聽覺範圍,並分享於 2023 年 3 月底的《細胞》(Cell)期刊,才廣為周知。[1]

轉換到人類聽力範圍的番茄「叫聲」。音/參考資料 1,Audio S1(CC BY 4.0)

傾聽植物的聲音

面臨乾旱或草食動物的威脅,植物會做出多種反應,例如:改變外貌,或是以揮發性有機化合物影響鄰居等。[1]過去的文獻指出,缺水引發空蝕現象(cavitation),使植物負責輸送水份的木質部,因氣泡形成、擴張和破裂而震動。[1, 4]現在科學家想知道,這是否也會產生在特定距離內,能被其他物種聽見的聲音。[1]

受試的對象是番茄菸草,分別拆成乾旱、修剪和對照 3 組。對照組又有常態生長的一般對照、有土卻無植物的盆器,以及每株植物實驗前的自體對照 3 種。實驗大致有幾個階段:首先,在隔音箱裡,距離每個受試對象 10 公分處,各立 2 支麥克風收音。將聲音的紀錄分類後,拿去進行機器學習。接著移駕溫室,讓訓練好的模型,分辨雜音和不同情況下植物的聲音。再來,觀察乾旱程度與植物發聲的關係。最後,也測試其他的植物和狀態。[1]

麥克風對著乾旱、修剪和對照組的植物收音。圖/參考資料 1,Graphical Abstract局部(CC BY 4.0)

植物錄音與機器學習

隔音箱裡常態生長的植物,每小時平均發聲少於一次;而沒植物的盆器當然完全無聲。相對地,遭受乾旱或修剪壓力的實驗組植物,反應則十分劇烈:[1]

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 平均值(單位)番茄菸草
乾旱發聲頻率(次/小時)35.4 ± 6.111.0 ± 1.4
 音量(聲壓分貝;dBSPL)61.6 ± 0.165.6 ± 0.4
 聲波頻率(千赫茲;kHz)49.6 ± 0.454.8 ± 1.1
修剪發聲頻率(次/小時)25.2 ± 3.215.2 ± 2.6
 音量(聲壓分貝;dBSPL)65.6 ± 0.263.3 ± 0.2
 聲波頻率(千赫茲;kHz)57.3 ± 0.757.8 ± 0.7

隔音箱中實驗組的錄音,被依照植物品種以及所受的待遇,歸納為 4 個組別,各組別再彼此配對比較,例如:乾旱的番茄對修剪的番茄等。以此資料訓練出來的機器學習模型,判別配對中各組別的準確率為 70%。第二階段在溫室中進行,自然較隔音箱嘈雜。科學家拿空蕩溫室的環境錄音,來教模型分辨並過濾雜訊。訓練後,令其區別乾旱與對照組番茄的聲音,結果 84% 正確。[1]既然能聽得出基本的差別,下一步就是了解水量對番茄發聲的影響。

體積含水量

為了操縱體積含水量(volumetric water content,縮寫VWC),即水份與泥土體積的比值或百分比,[1, 5]科學家狠下心,連續幾天都不給溫室裡的番茄植栽喝水。一邊觀察 VWC 的變化;一邊錄下它們的聲音。起先水份充足,番茄不太吵鬧;4、5 天下來,發聲的次數逐漸增加至高峰;然後應該是快渴死了,有氣無力,所以次數又開始減少。此外,番茄通常都在早上 8 點(圖表較像 7 點)到中午 12 點,以及下午 4 點至晚上 7 點,這兩個時段出聲。[1]科學家覺得這般作息,可能與規律的氣孔導度(stomatal conductance),也就是跟光合作用的換氣以及蒸散作用的水份蒸發,兩個透過氣孔進行的動作有關。[1, 6]

大部份的聲音都是在 VWC < 0.05 時出現;當 VWC > 0.1,水份還足夠,就幾乎無聲。科學家將比較的條件進一步分成 VWC < 0.01 與 VWC > 0.05、VWC < 0.05 跟 VWC > 0.05,以及 VWC < 0.01、VWC > 0.05 和淨空溫室的聲音。機器學習模型分辨起來,都有七、八成的準確率。[1]

縱軸為每日發聲次數;橫軸為缺乏灌溉的天數。圖/參考資料 1,Figure 3A(CC BY 4.0)
乾旱狀態下,番茄發聲的時段。縱軸為每小時發聲次數;橫軸為 24 小時制的時間。圖/參考資料 1,Figure 3B(CC BY 4.0)

植物發聲的原理

實驗觀察所得,都將植物發聲的機制,指向木質部導管中氣體的運動,也就是科學家先前預期的空蝕現象[1]下面為支持這項推論的理由:

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  1. 木質部導管的口徑,與植物被錄到的聲波頻率相關:寬的低;而窄的高。[1]
  2. 乾旱與修剪所造成的聲音不同:在木質部導管中,前者氣泡形成緩慢,發聲時數較長;而後者則相當迅速,時數較短。[1]
  3. 聲音是由植物的莖,向四面八方傳播。[1]
  4. 空蝕現象造成的震動,跟記錄到的超音波,部份頻率重疊;而沒有重疊的,其實已經超出其他物種的聽力以及麥克風收音的範圍。[1]
葡萄、菸草和番茄木質部導管的水平橫截面。圖/參考資料 1,Figure S4B(CC BY 4.0)
葡萄(綠色)、菸草(灰色)和番茄(橙色)的差異:縱軸為聲波頻率;橫軸是木質部導管的平均口徑。圖/參考資料 1,Figure S4A(CC BY 4.0)

問誰未發聲

觀察完番茄和菸草之後,科學家不禁好奇,別的植物是否也會為自己的處境發聲?還是它們都默默受苦,無聲地承擔?研究團隊拿小麥玉米卡本內蘇維濃葡萄(Cabernet Sauvignon grapevine)、奇隆丸仙人掌(Mammillaria spinosissima)與寶蓋草(henbit)來測試,發現它們果然有聲音。不過,像杏仁樹之類的木本植物,還有木質化的葡萄藤就沒有了。另外,科學家又監聽感染菸草嵌紋病毒(tobacco mosaic virus)的番茄,並錄到它們的病中呻吟。[1]

你敢有聽著咱的歌

之前有研究指出,海邊月見草(Oenothera drummondii)暴露於蜜蜂的聲音時,會產出較甜的花蜜。[2]若將角色對調過來:植物在乾旱、修剪或感染等壓力下釋出的超音波,頻率約在 20 至 100 kHz 之間,理論上 3 到 5 公尺內的某些哺乳動物或昆蟲,例如:蝙蝠、老鼠和飛蛾,應該聽得到。[1, 2]以色列科學家認為幼蟲會寄住在番茄或菸草上的飛蛾,或許能辨識植物的聲波,並做出某些反應。同理,人類可以用機器學習模型,分辨農作物的聲音,再給予相應的照顧。如此不僅節省水源,精準培育,還能預防氣候變遷所導致的糧食危機。[1]

  

備註

本文最後兩個子標題,借用音樂劇《Les Misérables》歌曲〈Do You Hear the People Sing?〉的粵語和臺語版曲名。[7]

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參考資料

  1. Khait I, Lewin-Epstein O, Sharon R. (2023) ‘Sounds emitted by plants under stress are airborne and informative’. Cell, 106(7): 1328-1336.
  2. Marris E. (30 MAR 2023) ‘Stressed plants ‘cry’ — and some animals can probably hear them’. Nature.
  3. 教育部「哭枵」臺灣閩南語常用詞辭典(Accessed on 01 APR 2023)
  4. McElrone A J, Choat B, Gambetta GA, et al. (2013) ‘Water Uptake and Transport in Vascular Plants’. Nature Education Knowledge, 4(5):6.
  5. Datta S, Taghvaeian S, Stivers J. (AUG 2018) ‘Understanding Soil Water Content and Thresholds for Irrigation Management’. OSU Extension of Oklahoma State University.
  6. Murray M, Soh WK, Yiotis C, et al. (2020) ‘Consistent Relationship between Field-Measured Stomatal Conductance and Theoretical Maximum Stomatal Conductance in C3 Woody Angiosperms in Four Major Biomes’. International Journal of Plant Sciences, 181, 1.
  7. FireRock Music.(16 JUN 2019)「【問誰未發聲】歌詞 Mix全民超長版 粵+國+台+英 口琴+小童+學生+市民 Do you hear the people sing?」YouTube.
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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。