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傳說布衛生棉可以減少經痛?讓你愛上自己的生理用品──《從安妮到靠得住》

PanSci_96
・2017/07/30 ・3641字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 555 ・八年級

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解決資源浪費,從布製衛生棉開始

半個世紀以前首度出現在日本的拋棄式衛生棉,至今仍在持續演進中。甚至可以說,現今衛生棉條的低使用率,和絕大多數女性不再需要穿著生理褲,都是拜衛生棉的優越性能之賜。不過正因為它是「拋棄式」的,衍生出資源浪費和垃圾處理的問題。

根據厚生勞動省統計,近年「生理處理用品」(衛生棉)的產量,2009 年為七十五億四千萬片,2010 年是七十三億五千萬片,2011 年則為七十四億三千萬片。換言之,日本女性從初經到停經,每人平均至少用掉一萬片衛生棉。

為了解決「拋棄」所造成的資源浪費,以及材質引起的皮膚過敏和發癢症狀,自 1990 年代開始,「布衛生棉」逐漸受到重視。最初,布衛生棉是由一群抱持理想的女性,在地方上推動使用「對環境及身體更友善的衛生棉」。後來因為書籍和網路資訊傳遞,逐漸形成口碑而日漸推展開來。目前在日本,不論是透過網購或實體藥房,都能輕易買到布衛生棉。而且,儘管都是布製的,卻完全不同於戰前所使用的丁字帶,外觀和形狀也非常近似拋棄式衛生棉。

戰前女性所使用的丁字帶。圖/『娘と妻と母の衛生読本』1937年(昭和12)主婦之友8月号付録(川村邦光著『オトメの身体 女の近代とセクシュアリティ』より図版転載)@nikkeibp

FELISSIMO 型錄公司自 2005 年開始販售布衛生棉,上市後第三年,累計銷售量多達 50 萬片,可謂人氣商品。此外,隨著布衛生棉的普及,願意進貨,在店頭販售清洗布衛生棉專用的水盆、洗衣板、清潔劑等配件的店家也持續增加。

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布衛生棉健康好處多更多?是有沒有那麼神?

根據一份由護理相關學者和芳療師、布衛生棉業者共同完成的報告指出,使用布衛生棉除了有助避免皮膚過敏、發癢等症狀外,還具有縮短經期、改變經血質量、改善經痛等效果。

關於縮短經期、改變經血質量和布衛生棉之間的因果關係,就我個人所知,直到目前為止,並沒有資料足以證實,但是有關經痛的改善,在九州看護福祉大學甲婓村美智子和久佐賀真理所發表的論文〈使用月經用布衛生棉對女學生原因不明自訴症狀之影響〉中,則提及了一段相對容易理解的解釋——

本研究係源於我們發現,女學生習慣將丟棄衛生棉之容器稱為「穢物桶」,顯示年輕女性一般使用拋棄式衛生棉之經血處理法,似乎和她們自幼被灌輸「月經不淨」,形成負面月經觀念有關。我們懷疑,這或許正是原因不明自訴症狀之起因。為此,我們決定採取介入研究,假設:僅需改變研究對象的經血處理法,改用可重複使用之布衛生棉,即可改善其月經認知、性別認同和自我價值,進而減輕原因不明之自訴症狀。

改用布衛生棉就可以改善其月經認知、性別認同和自我價值,進而減輕原因不明之自訴症狀?真的這麼神奇?圖/By meghan, CC BY-SA 4.0, wikimedia commons

甲婓村美智子和久佐賀真理的研究對象,係從未使用過布衛生棉的看護福祉大學在學女生,共 32 人,年齡十九至廿二歲,且「每一位皆有經期前後原因不明之自訴症狀」,其中九成長期使用拋棄式衛生棉,八成有過「悶熱、過敏」的經驗。

在這 32 名女學生當中,31 人(其中一位中途退出)連續七個月在月經期間使用布衛生棉,結果真的「於兩個月後改變了月經認知,四個月後改善了經痛症狀,六個月後減輕了原因不明之自訴症狀、自我價值及性別認同」。

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論文還指出,日本傳統的月經觀念係由「四大因素組成:『自然』,指月經確認了女性特性及意識個人身體變化的機會與自然韻律;『否定影響』,指否定月經對日常生活的影響;『棘手』,指經期需忍耐、麻煩;『衰弱』,指疾病、不潔、虛弱」,而藉由布衛生棉的使用,即可有效改善其中「自然」、「棘手」、「衰弱」等項目。

改善認知,直面人體自然生理現象

針對這個結果,甲婓村美智子和久佐賀真理進一步提出了以下想法——八成的同學認為,布料的觸感優於市售衛生棉,其中一部分同學甚至明白指出,布衛生棉有助改善身體的異味和皮膚症狀。兩位作者認為,這樣的經驗改變了她們「對於月經『棘手』的認知」。同時也認為,隨著清洗布衛生棉時,觀察經血次數的增加,也加增了她們對於「月經實屬『自然』之認知」,更「因經痛減輕,不再認為月經是種『衰弱』的表現」。

關於經痛的減輕,兩位作者提及了早期另外兩份有關「月經觀念之正面改變有助減輕經痛」的研究;她們認為「布料的保暖特性亦為改善症狀之一大因素」,並且將此因素視為一種「月經觀念正面改變之影響」。還認為經痛的改善同樣也有助於原因不明自訴症狀的改善。

另外,在學生的「發言記錄」中,大家的說法幾乎如出一轍,譬如每個人都說「經血的顏色和在紙棉上的不同」、「量變少了」、「以前經期不規則,現在變得準時了」、「不再覺得經血是骯髒的東西了」、「以前一直認為那(月經)是很丟人的事,可現在已經不這麼想了,我比以前更願意用正面的態度面對月經」、「因為想到經血應該是取自飲食,所以現在會盡量正常吃三餐,也會盡量早睡不熬夜」、「現在比較不會覺得難受,什麼都不想做,想著自己完蛋了,什麼事情都做不了的次數也變少了」。記錄中完全看不到因為清洗麻煩而對月經產生更多的「『棘手』認知」,或者布料的厚度限制了個人穿著之類的負面發言。

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布衛生棉似乎更舒適,在研究當中沒有負面的發言。圖/By Sebastian Voortman @ pexels, CC0 License

布衛生棉讓你愛上自己

在這份論文中,雖未解釋經血顏色和血量出現變化、月經週期變得規律的原因,不過想必也是「月經觀念之正面改變」所帶來的結果。在「發言記錄」中,「女性意識之提升」這一小節裡,還可以看到一段女學生的發言:「只有女人才能夠使用布衛生棉」、「生為女性真好」的感受,而這正是「女性意識之提升」的表現——

我們認為,使用布衛生棉有助於產生對個人身體覺察與掌握之感,形成更為合理的生活型態,並且意識到過去未曾留意之環境問題,進而自然建立起自我價值感之基礎,亦即所謂自信心。(中略)由於使用布衛生棉所引發之諸多意識與認知改變,充分滿足了研究對象生理、心理及社會性之需求,故而也提升了自我評價。由於性別認同之改變,一般多與自我評價之提升同時發生,為此我們認為,使用布衛生棉亦可能同時改變人們的性別認同與自我評價。

換言之,布衛生棉不僅可以改善經痛和原因不明的自訴症狀,持續使用還可以建立「自信心」,「顯然有助改善自我評價和性別認同」。不過我個人倒是對那位中途退出的學生退出的理由頗感好奇,可惜這份論文中並未提及。另外,令我好奇的還有,研究後這群女學生是否仍繼續使用布衛生棉。

參與這項研究的女學生,畢業後或許就進到普遍忙碌的護理或社會福利單位工作,在工作中,她們究竟會繼續選擇必須自行清洗的布衛生棉,或者又重新回歸吸收力遠勝於布衛生棉的拋棄式衛生棉?也許因為工作忙碌,她們會繼續選用有助於減輕經痛和自訴症狀的布衛生棉也不一定。

不論如何,這份有關布衛生棉使用的研究論文,結論極為清晰──認為布衛生棉同時具備改善身、心兩方面的效果。後來宮崎公立大學「在研究月經諸多症狀之改善過程中,也將布衛生棉視為選項之一,推薦同學們使用」,隨後該校針對使用布衛生棉六個月以上的同學,共 35 人,也作出了一份研究報告。報告中指出,「超過 80% 的同學回答,六個月內便出現經痛減輕、經血量和持續日數減少、週期變得規律、皮膚症狀和異味解除。對於月經的認知亦出現正面改變,原因不明的自訴症狀也獲得了改善。」這份研究報告的結論幾乎和甲婓村、久佐賀兩位作者所做的研究全然一致。

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布衛生棉是完美解答?或許還要仔細觀察

綜合這兩份研究資料,已足證實單單只是將拋棄式衛生棉改為布衛生棉,即可正面改變女性的月經觀念,甚至經痛的症狀。倘若能更進一步證實它也有助建立自信和提高自我評價,那麼布衛生棉等於完全超越了單純的日常生活用品領域。

不過事實上,在我還擔任女子高中教師時,那五年裡,我持續推薦學生使用布衛生棉,並且蒐集她們的使用感想,可惜非但從未收到改變月經認知或者經痛緩解的感想,反而收到的都是「活動困難」、「經血外漏」、「清洗麻煩」之類負面感想。甚至有學生還說用後會開始發癢,一問之下,她才說是因為吸收力差,會感覺悶熱。

與研究相反,在直接推廣給學生使用時,得到許多負面感想。圖/By avidaebella @ flickr, CC BY-NC-ND 2.0

不知是否因為我自己對傳說中布衛生棉的各種功效並不抱持任何期待,才會得到學生如此直截了當的感想。如果在推薦之時,能多加說明布衛生棉可能的效果,也許會得到不同的感想也說不定。後來我因為聽到一位婦產科醫師朋友說,「布衛生棉可能造成陰道發炎」,才終止了在學校裡的實驗(雖然使用拋棄式衛生棉也一樣可能導致發炎)。


 

 

本文摘自《從安妮到靠得住:從禁忌到全球大生意,生理用品社會史》,遠足文化出版

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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