本文由 Amway 委託，泛科學企劃執行。

到底怎樣才算是「乾淨」？這不是什麼靈魂拷問，而是一個價值上億的商業命題。

在半導體產業的無塵室中，「乾淨」的定義極其殘酷：一粒肉眼看不見的灰塵，就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢。空氣品質的好壞，甚至能成為台積電（TSMC）決定是否在當地設廠的關鍵性指標。回到你的家中，雖然不需要生產精密晶片，但我們呼吸系統中的肺泡同樣精密，卻長期暴露在充滿 PM2.5、病毒以及各種揮發性氣體的環境中。為了守護健康，你可能還要付費購買「乾淨的空氣」來用。

因此，空氣議題早已超越單純的環保範疇，成為同時影響國家經濟與個人健康的重要問題。

很多人可能沒想到，無論是家用的空氣清淨機，還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠，它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩，而是同一件看起來平凡無奇的東西：一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網。但你真的相信，就憑這層厚度不到幾公分的板子，能擋住那些足以毀滅精密晶片、滲透人體細胞的「奈米級刺客」嗎？

這片大家都聽過的 HEPA 濾網，裡面到底是什麼？

首先，我們必須打破一個直覺上的誤解：HEPA 濾網（High Efficiency Particulate Air filter）在本質上其實並不是一張「網」。

細懸浮微粒 PM2.5，是指粒徑在 2.5 微米以下的污染物，它們能穿過呼吸道直達肺泡，並穿過血管引發全身性發炎。但這只是基本，在工廠與汽車尾氣中，還存在粒徑僅有 1 微米的 PM1，甚至是小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」（UFP，即 PM0.1）。 UFP 不僅能輕易進入血液，甚至能繞過血腦屏障（BBB），進入大腦與胎盤，其破壞力十分可怕。

如果 HEPA 濾網像水槽濾網或麵粉篩一樣，單靠孔目大小來「過濾」粒子，那麼為了攔截奈米微粒，濾網的孔目只能無限縮小到幾乎不透氣的程度。更別說在台積電或 Intel 的製程工程師眼裡，一般人認為的「乾淨」，在工程師眼裡簡直像沙塵暴一樣。對於線寬僅有 2 奈米或 3 奈米（相當於頭髮直徑萬分之一）的晶片而言，空氣中一顆微小的塵埃，就是一顆足以毀滅世界的隕石。

因此，傳統的過濾思維並非治本之道，我們需要的是原理截然不同的過濾方案。這套技術的雛形，最早可追溯至二戰時期的「曼哈頓計畫」。

HEPA 的前身，誕生於曼哈頓計畫！

1940 年代，製造濃縮鈾是發展原子彈的關鍵。然而，若將排氣直接排向大氣，會導致致命的放射性微粒擴散。負責解決這問題的是 1932 年諾貝爾化學獎得主歐文·朗繆爾（Irving Langmuir），他是薄膜和表面吸附現象的專家。他開發了「絕對過濾器」（Absolute Filter），其內部並非有孔的篩網，而是石綿纖維。

有趣的來了，如果把過濾器放到顯微鏡下，你會發現纖維之間的空隙，其實比某些被攔截的粒子還要大。那為什麼粒子穿不過去呢？這是因為在奈米尺度下，物理規則與宏觀世界完全不同。極微小的粒子在空氣中飛行時，並非走直線，而是會受到空氣分子撞擊，而產生「布朗運動」（Brownian Motion），像個醉漢一樣東倒西歪。

當粒子通過由緻密纖維構成的混亂迷宮時，布朗運動會迫使它們不斷轉彎、移動，最終撞擊到帶有靜電的纖維上。這時，靜電的吸附力會讓纖維就像蜘蛛網般死死黏住微粒。那些狂亂移動的奈米刺客，就這樣被永久禁錮迷宮中。

現在最常見的 HEPA 材料，是硼矽酸鹽玻璃纖維。

現代 HEPA 濾網最常見的核心材料為硼矽酸鹽玻璃纖維。這些玻璃纖維的直徑通常介於 0.5 至 2 微米之間，它們在濾網內隨機交織，像是一座茂密「黑森林」。微粒進入這片森林後，並非僅僅面對一層薄紙，而是得穿越一個具有厚度且排列混亂的纖維層，微粒極有可能在布朗運動的影響下撞擊並黏附在某根玻璃絲上。

除此之外，HEPA 濾網在外觀上還有一個極具辨識度的特徵，那就是像手風琴般的摺紙結構。濾材會被反覆摺疊、摺成手風琴的形狀，中間則用鋁箔或特殊的防潮紙進行結構支撐，目的是增加表面積。這不僅為了捕獲更多微粒，而是要「降低過濾風速」。這聽起來可能有點反直覺：過濾不是越快越好嗎？

其實，這與物理學中的流速控制有關。想像一條水管，如果你捏住出口，水流會變得湍急；若將出口放開並擴大，雖然總出水量不變，但出水處的流速會變得緩慢。對於 HEPA 濾網而言，當表面積越大，單位面積所需承載的空氣量就越少，空氣穿透濾網的速度也就越低。

低流速代表微粒停留在濾網內的時間也更久，增加被捕捉的機會。此外，越大的表面積也為 HEPA 濾網帶來了高「容塵量」，延長了使用壽命，這正是它能夠稱霸空氣清淨領域多年的主因。

然而，即便都叫做 HEPA 高效率空氣微粒子過濾網 (High Efficiency Particulate Air filter)，但每個 HEPA 的成分與結構還是會不一樣。例如 安麗逸新空氣清淨機 SKY ，其標榜「可過濾粒徑最小至 0.0024 微米」的污染物，去除率高達 99.99%。

0.0024 微米是什麼概念？塵蟎、花粉、皮屑或黴菌孢子，大小約在 2 至 200 微米；細懸浮微粒  PM2.5 大小約 2.5 微米，細菌也大概這麼大。最小的其實是粒徑小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」，大多數的病毒（如流感、新冠病毒）都落在此區間。對安麗逸新 的HEPA濾網來說，基本上通通都是可被攔截的榜上名單。

在過敏防護上，它更獲得英國過敏協會（Allergy UK）認證，能有效處理 19 大類、102 種過敏原，濾除空氣中超過 300 種氣態與固態污染物。

然而，同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室，就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷，就是「硼 (Boron)」。

在半導體製程中，硼是常見的 P 型摻雜物，用來精準改變矽晶圓的電性。如果濾網有任何微小的破損、老化或化學侵蝕，進而釋放出極微量的硼離子，就可能直接污染晶圓，改變其導電特性，導致晶片報廢。

此外，無塵室要求的是比 HEPA 更極致的 ULPA（超低穿透率空氣濾網） 等級的潔淨度。ULPA 的標準通常要求對 0.12 微米 的粒子達到 99.999% 甚至 99.9999% 的超高攔截率。在奈米級的競爭中，任何多穿透的一顆微塵，都代表著一筆不小的經濟損失。

為了解決「硼」的問題並追求極限的過濾效率，材料學家搬出了塑膠界的王者，PTFE 也鐵氟龍。鐵氟龍不僅耐酸鹼、耐腐蝕，還能透過拉伸製成直徑僅 0.05 至 0.1 微米 的極細纖維，其細度遠勝玻璃纖維。雖然 PTFE 耐化學腐蝕，但它既昂貴且物理上也很脆弱，安裝時若不小心稍微觸碰，數萬元的濾網就可能報銷。因此，你只會在晶圓廠而非一般家庭環境看到它。

即便如此，在空氣濾淨系統中，還有一樣是無塵室和你家空氣清淨器上面都有的另一張濾網，就是活性碳濾網。

活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附？

好不容易將微塵擋在門外時，危機卻還沒有解除。因為空氣中還隱藏著另一類更難纏的大魔王：AMC（氣態分子污染物）。

HEPA 或 ULPA 這類物理濾網雖然能攔截固體微粒，但面對氣態分子時，就像是用網球拍想撈起水一樣徒勞。這些氣態分子如同「幽靈」一般，能輕易穿過物理濾網的縫隙，其中包括氮氧化物、二氧化硫，以及來自人體的氨氣與各種揮發性有機物（VOCs）。

為了對付這些幽靈，我們必須在物理防線之外，加裝一道「化學濾網」。

這道防線的核心就是我們熟知的活性碳。但這與烤肉用的木炭不同，這裡使用的是經過特殊改造的「浸漬處理（Impregnation）」活性碳。材料科學家會根據敵人的不同性質，在活性碳上添加不同的化學藥劑：

• 酸鹼中和：對付氮氧化物、二氧化硫等酸性氣體，會在活性碳上添加碳酸鉀、氫氧化鉀等鹼性藥劑，透過酸鹼中和反應將有害氣體轉化為固體鹽類。反之，如果添加了磷酸、檸檬酸等酸性藥劑，就能中和空氣中的氨氣等鹼類。
• 物理吸附與凡德瓦力：對於最麻煩的有機揮發物（VOCs，如甲醛、甲苯），因為它們不具酸鹼性，科學家會精密調控活性碳的孔徑大小，利用龐大的「比表面積」與分子間的吸引力（凡德瓦力），像海綿吸水般將特定的有機分子牢牢鎖在孔隙中。

空氣濾淨的終極邏輯：物理與化學防線的雙重合圍

在晶圓廠這種對空氣品質斤斤計較的極端環境，活性碳的運用並非「亂槍打鳥」，而是一場極其精密的對戰策略。

工程師會根據不同製程區域的空氣分析報告，像玩 RPG 遊戲時根據怪物屬性更換裝備一樣——「打火屬性怪要穿防火裝，打冰屬性則換上防寒裝」。在最關鍵的黃光微影區（Photolithography），晶圓最怕的是人體呼出的氨氣，此時便會配置經過酸性藥劑處理的活性碳進行精準中和；而在蝕刻區（Etching），若偵測到酸性廢氣，則會改用鹼性配方的濾網。這種「對症下藥」的客製化邏輯，是確保晶片良率的唯一準則。

而在你的家中，雖然我們無法像晶圓廠那樣天天進行空氣成分分析，但你的肺部同樣需要這種等級的保護。安麗逸新空氣清淨機 SKY 的設計邏輯，正是將這種工業級的精密防護帶入家庭。它不僅擁有前述的高規 HEPA 濾網，更搭載了獲得美國專利的活性碳氣味濾網。

關於活性碳，科學界有個關鍵指標：「比表面積（Specific Surface Area）」。活性碳的孔隙越多、表面積越大，其吸附能力就越強。逸新氣味濾網選用高品質椰殼製成的活性碳，並經過高溫與蒸氣的特殊活化處理，打造出多孔且極致高密度的結構。

這片濾網內的活性碳配重達 1,020 克，但其展開後的總吸附表面積竟然高達 1,260,000 平方公尺——這是一個令人難以想像的數字，相當於 10.5 個台北大巨蛋 的面積。這種超高的比表面積，是市面上常見濾網的百倍之多。更重要的是，它還添加了雙重觸媒技術，能特別針對甲醛、戴奧辛、臭氧以及各種細微的異味分子進行捕捉。這道專利塗層防線，能將你從裝潢家具散發的有機揮發氣體，或是路邊繁忙車流的廢氣中拯救出來，成為全家人的專屬空氣守護者。

總結來說，無論是造價百億的半導體無塵室，還是守護家人的空氣清淨機，其背後的科學邏輯如出一轍：「物理濾網攔截微粒，化學濾網捕捉氣體」。只有當這兩道防線同時運作，空氣才稱得上是真正的「乾淨」。

進一步了解商品：https://shop.amway.com.tw/products/2071?navigationType=brand&

智慧型手機的功能日趨全面，幾乎就要包辦日常生活大小事，當然也包含我們的健康。有些人拿它來記錄每天的運動狀況，也有人搭配應用程式，監測自己的心肺功能。

但這還不夠，科學家總是能想到更奇葩的需求：未來，你的手機也有機會變身「大麻檢測器」了！羅格斯大學健康暨健康政策與高齡研究所（Rutgers Institute for Health, Health Care Policy and Aging Research）研究團隊，調查大麻使用者的「嗨度」，並將其與機器學習技術做結合，試圖打造能準確判斷大麻中毒程度的日常小工具。

研究發表於《藥物與酒精依賴》（Drug and Alcohol Dependence）期刊^[1]。

大麻何以讓人愉悅？

法國喜劇劇集《大麻咖啡館》（Family Business）中，年輕企業家喬瑟夫．亞贊（Joseph Hazan）乘著法國大麻合法化的順風車，決定將老父親傑哈德．亞贊（Gérard Hazan）的肉鋪改造成大麻咖啡館。雖說父親一開始很反對，但在偶像安瑞可．馬西亞斯（Enrico Macias）的循循善誘下，父親最終也體驗了呼麻的快感，並開始積極面對他們的咖啡館事業。

大麻為何能讓人快樂到放棄執著？一個叫四氫大麻酚（Tetrahydrocannabinol, THC）的傢伙扮演著關鍵角色。由於 THC 的化學結構與人體的內源性大麻「花生四烯乙醇胺」（anandamide）十分相似，它能與大麻素受體（cannabinoid receptors）結合，並啟動大腦的獎勵系統，讓我們感到身心愉悅^[2]。

這不免讓人感到好奇：究竟，人們是如何攝入大麻的呢？

一般來說，大麻被攝取的途徑有二：吸食，或直接拿起來嗑（沒啦，是摻在食物裡面服用）。當人們吸食大麻時，裡頭的化學物質會從肺部進入血液，進而將它們運送到身體各處，包括大腦。但如果是用吃的，由於是透過消化系統吸受，因此大麻所帶來的影響通常會晚個 30 分鐘到 1 小時出現。

大麻中毒將導致「定向感」降低

對大麻使用者來說，它最迷人的地方大概就是使用後欣快的放鬆感受。此外，有些人也會體驗到感官放大的飄忽景象，但也有部分人認為，大麻會讓他們感到焦慮、恐懼、不信任和恐慌。雖然目前較少有因純粹吸食大麻而死亡的案例，然而，若是使用過量，便會引發大麻中毒（cannabis intoxication）^[3]。

大麻中毒的人，輕則產生飢餓與嗜睡等症狀，嚴重的話，會導致認知與對人事時地物的定向感降低，甚至會出現急性精神病（acute psychosis）^[4]。其他典型、可預測的症狀，還包括口乾舌燥、紅眼、短期記憶受損，以及知覺和動作的影響等⁵。

部分大麻中毒者，會因為大麻在精神上的影響，對外界反應時間過慢，造成工作或學校表現低落，甚至在開車、駕駛時形成干擾，最終導致交通事故與傷亡等憾事。

雖說如今有血液、尿液或唾液等測試，能針對大麻中毒進行檢測，但若要實現日常生活中的時刻監測，恐怕還是有些限制的。

過去曾有研究，以現代人形影不離的「智慧型手機」裡的感測器，來探測高風險的飲酒者，準確率高達 90%^[6]。有鑑於此，羅格斯大學健康暨健康政策與高齡研究所團隊開始研究，想知道在機器學習模型的協助下，手機是否能發揮檢測「大麻中毒」的作用，即時探測那些可能因大麻中毒引發的危機。

如何檢測嗨不嗨？關鍵是「使用後的行為」

團隊首先從美國賓州匹茲堡（Pittsburgh, PA）找來 57 位年齡介在 18~25 歲的年輕人，透過自我報告，得知他們每週至少使用大麻兩次。之後，團隊透過「手機回傳調查」搭配「手機內感測器數據」等方法，每日收集受試者使用大麻的相關數據持續至多 30 天，以掌握他們在大麻中毒後的狀況。

其中，回傳調查每日三次，包含開始與結束使用大麻的時間、用量，以及主觀感受的自我評分——依據「嗨」的程度，評分標準為 1~10分，其中 10 分為「敲級嗨」。後來回傳的 451 起大麻使用事件中，平均「嗨度」為 3.77 分。

而手機則搭配應用程式，收集了 102 種手機感測器的數據，如 GPS、加速度計（accelerometer）、撥出的電話數量以及平均移動距離等。有些人聽到這裡可能坐不住了。等等⋯⋯GPS 這類定位工具與加速度計，到底能做什麼？是這樣的，GPS 可用來偵測大麻使用者陷入「自我陶醉」時的行進範圍（travel boundary），而加速度計則是用來監測他們的步態與身體活動量。

在對照受試者的回傳調查及手機數據後發現，當使用者回報他們「正嗨」時，透過 GPS 的數據分析可知，他們的移動範圍並不遠。另外，此時加速度計的資料也顯示，主觀報告大麻中毒者，雖然活動多樣性下降，但身體的活動程度卻比較劇烈。

考慮時間點的監測，精確度大提升！

最後，他們在演算法的幫助下^[7][註1]，盼能瞭解上述方法，是否能區別無中毒和中毒（輕度或中度）的情形。透過各種中毒時的行為特徵，加上機器學習技術的檢核，智慧型手機就可以變成如假包換的「大麻使用監測器」啦！

為了探究這個組合的準確性，團隊企圖在不同的時間點（例如：一周中的某一天，或是某一天的幾點幾分）下做排查，找出與大麻使用行為與特定時間點的關係，以進一步確認大麻中毒的具體指標。

結果顯示，僅出動手機內的感測器偵測這群人是否使用大麻，準確度為 67 ％；但若結合「個人呼麻時間點」與 GPS 和加速度計等資料，則準確度高達 90％。

用手機偵測大麻使用？得再等等⋯⋯

面對如此結果，研究團隊認為，以手機結合機器學習預測大麻中毒程度，是相當可行的。不過，未來還需要加入更多資料，以完備這項工具。

首先，由於該研究對大麻中毒的判定，主要建立在「受試者主觀判斷和自我（ㄕㄡˇ）報告」的基礎上，因此在物質使用和生理反應的識別上，不如執法部門的檢驗工具那般客觀。此外，像是大麻使用者的使用史、攝入身體的途徑、劑量，以及使用者對大麻的耐受性，都會影響他們報告身體狀況的結果。

不僅如此，像是不常使用大麻者在中毒時，他們的行為與身體反應和那些「老司機」們相比，是否有明顯差異？該研究受試者多為白人，其他人種在同劑量的條件下，會不會產生相應的數據？這裡不是要戰種族，但光是「喝酒」這件事，每個人種的反應也多少帶有一些差異，像亞洲人普遍就很難代謝酒精^[8]。

以上種種，都是這個工具可能被泛用的關鍵。最後，假設這個大麻偵測小工具，有朝一日被推到應用程式的市場上，你會想下載嗎？又，我們是否能因為大麻使用者的敏感身份與風險，而逕自對他們搜集資料、加以監控？作為一旁拍手叫好等待好用產品問世的小老百姓，在引頸期盼的同時，也必須深思這樣的問題。

註解

• 註 1：該研究所使用的技術為「Light Gradient Boosting Machine」，是微軟公司以「決策數演算法」（decision tree algorithms）為基礎，於二〇一七年釋出 LightGBM 演算法，用於排序、分類和其它機器學習的任務。

參考文獻

1.  Sang Won Bae et al. (2021) Mobile phone sensor-based detection of subjective cannabis intoxication in young adults: A feasibility study in real-world settings. Drug and Alcohol Dependence. 
2.  How does marijuana produce its effects? National Institute on Drug Abuse, 2020.
3.  What are marijuana’s effects? National Institute on Drug Abuse, 2020.
4.  Helen Okoye. Cannabis Intoxication DSM-5 292.89 (F12.12). Theravive.
5.  Marijuana intoxication. U.S. National Library of Medicine.
6.  Bae et al. (2018) Mobile phone sensors and supervised machine learning to identify alcohol use events in young adults: Implications for just-in-time adaptive interventions. Addictive Behaviors
7.   LightGBM. Wikipedia.
8.  Hui Li et al. (2009) Refined Geographic Distribution of the Oriental ALDH2*504Lys (nee 487Lys) Variant. Annals of Human Genetics.

希維塔克·帕特爾（Shwetak Patel）為電腦協會計算大獎（ACM Prize in Computing）2018 年的得主，該獎項為電腦科學界僅次於圖靈獎的獎項，與費爾茲獎相同都有 40 歲以下的年齡限制，帕特爾獲獎時僅 37 歲。獲獎原因是帕特爾對於人類健康與永續生活，發展出創意與實用性兼具的感測系統。

帕特爾不僅擁有大學教授與創業家等多重身份，他還擁有合格的水工與電工執照。現為華盛頓大學計算機科學與工程和電氣工程的特聘教授，同時也是 Google 健康科技部門的執行長（Director of Health Technologies, Google）。他曾經創立過 Zensi家居能源監測公司（2010 年被 Belkin 公司收購），以及 Senosis Health 健康檢測公司（2017 年被 Google 收購）等。

接下來，就來介紹帕特爾改變世界並且獲得電腦協會計算大獎的研究！

智慧家居能源監測系統

家家戶戶每個月收到帳單時，都知道家裡的用電量以及對應的費用，然而我們並不清楚是用在哪些方面。若是能收到每個月使用能源與用水的效率報告，就能夠讓人們了解自己的行為模式，進而採取行動增加能源效率與節省荷包。但是，要即時監控家居的能源消耗，一般來說需要裝設非常多感測器才可能辦到。

帕特爾成功發展出一套智慧家居能源監測系統，透過行動裝置就可以監控即時的耗電量與用水量。他發展的 ElectriSense 系統（用水則是 HydroSense 系統），利用既有的電路加上一個感測器（single plug-in device），就能把各種電器發出的高頻電磁干擾雜訊（high frequency EMI noise）當作訊號辨識對應的來源。

以iPad呈現建築物中每個電器即時的用電百分比

這套系統的發展，源自於複雜的電子交換特性與不同電器都會產生的雜訊，帕特爾藉此建立一套理論模型分析電器開關（稱為事件）的雜訊，並由使用者協助機器學習的程式訓練，最終發展出一套精確的預測系統。這套系統的精確度，甚至可以藉由輕微的公差來區分型號相同的電子產品。

考慮到感測器的易用性與持久性，帕特爾發展出可以維持 25 年、低耗電的無線感測系統與晶片（Sensor Nodes Utilizing Powerline Infrastructure, SNUPI），不需要經常替換非常方便。

更棒的是，一般人都可自行安裝，不需要專業的電工協助。未來這整套產品也可能推行至美國以外的地區，讓全球的家庭了解他們的詳細用電情況，進而改變人們的認知與行為，達成節約能源的永續目標。

用手機監測個人健康

人們通常要等到不舒服才會去醫院看病與檢查，過一陣子才會收到檢測報告，才被迫了解自己的身體狀況。現代的穿戴型裝置讓人們開始主動了解自己的健康狀態，除此之外，我們還有其他更好更深入的方法嗎？

帕特爾這幾年的研究領域包括了行動裝置於醫療上的應用。利用手機的 APP 與各種感測器監測個人健康狀態（personal health monitoring），在螢幕上就能立即看到結果，要進行定期與連續的監測也十分方便。

以 SpiroSmart 這個APP來說，它的操作非常簡單，不需要額外的硬體設施，只要對著手機裡的麥克風吹氣，手機會偵測受測者聲音裡的壓力波，自動轉換成即時圖形，就可以監控肺部功能是否衰退以預防慢性疾病。

像這類的檢測，傳統上一定要到醫院才能完成：受測者要對著肺量計 (spirometer)用力吹氣，以呼出的流速與容積（flow-volume）進行肺功能指標判讀。若偏離下圖的白色線段，便可能是這三種疾病的前兆，分別為哮喘 (Asthma)、囊腫性纖維化 (Cystic Fibrosis，CF)、慢性阻塞性肺病 (Chronic Obstructive Pulmonary Disease，COPD)。

那麼，SpiroSmart 是怎麼做到類似的功能的呢？這跟一個「雜訊」有關：講話時會產生的聲道共振（vocal tract resonances）。過去數十年開發語音辨識演算法（speech recognition algorithms），都將聲道共振視為雜訊，希望盡量排除。但關鍵的地方就在這裡：聲道共振實際上與受測者呼出的氣流成比例關係。因此藉由聲帶的物理模型加上深度學習聲道共振的資訊，就能夠反推回受測者呼出氣體的流速─容積曲線。也就因此，用手機與麥克風就可以模擬肺量計了。

面對有人質疑手機APP的準確率，帕特爾表示 SpiroSmart 與原本價格 10 萬美金的肺量計相比的誤差為 5-10%，與美國食品與藥物管理署（FDA）對肺量儀的誤差容忍相同。表示技術上完全可以用手機 APP 取代醫院的儀器；然而要說服民眾相信一個 APP 可以是個醫療裝置，需要透過更多的科學教育與科學普及才有可能達成。

除了以上的案例，帕特爾的普及運算研究室還開發了許多醫療相關的手機 APP，像是以深度學習辨識咳嗽的CoughSense、把手指放在鏡頭前方檢測紅血蛋白（HemaApp）、在新生兒皮膚上放上色卡搭配鏡頭檢測黃疸（BiliCam）、利用陀螺儀檢測骨質疏鬆症（OsteoApp）等實用又創意的專案。

「你的雜訊就是我的訊號」 Your noise is my signal.

這句話貫穿了帕特爾的整個研究生涯，無論是從早期的智慧家居能源感測到近來的個人健康監測。這樣的創意是源自就讀喬治亞理工學院博士班時期，他花了許多時間進行許多跨領域的研究，當某個研究方法行不通的時候，卻有可能作為另一個研究的靈感來源與解決方案。因此把一般研究者亟欲排除的「雜訊」成為可辨識的「訊號」，突破既有知識的框架。

海德堡桂冠論壇小記與場邊觀察

帕特爾以電腦協會計算大獎得主的身份，於 2019 年首次參加海德堡桂冠論壇（Heidelberg Laureate Forum, HLF），也是論壇史上最年輕的得主，非常受到歡迎。每天都忙著接受採訪與分享自己的經驗，幾乎無時無刻不被一群學生包圍發問。

對帕特爾而言，海德堡桂冠論壇是個非常獨特的盛會，在這裡能夠一次見到背負盛名因此平時難以見到的大師，以及從前輩的身上了解到得主如何對世界產生長期影響，是個前所未有的經驗。

即使已經身為得主，帕特爾認為如果他年輕的時候有機會參與論壇，會對早期的學術生涯更有幫助，同時也希望讓更多年輕研究者知道這個世界級的活動，讓與會者覺得能夠脫穎而出參與論壇是個殊榮。（註：2019年海德堡桂冠論壇有800名年輕研究者報名，最終錄取200名）

從小時候動手作到學術遊樂場

帕特爾出生於美國阿拉巴馬州的塞爾瑪（Selma, Alabama），擁有高學歷的父母自印度移民至美國，經營一間含有數十個房間的汽車旅館。因此，帕特爾從小是在汽車旅館旁的公寓長大，就像是旅館的管理人員，必須做一些庶務像是整理床位以及修理壞掉的燈泡，甚至是維修自動販賣機，自然而然對於動手作（tinkering）十分熟悉。

習慣動手作，也讓他的學術研究變得與眾不同。帕特爾在博士班就發表了很多篇與感測器有關的論文，包括機器學習、永續、醫療等領域，並開始創立自己的公司。他同時是實踐家、發明家、會寫論文。思考未來的職涯發展時，認為大學教職可以是個自由研究的遊樂場，可以讓電腦科學變得有影響力，因此選擇成為大學教授。

與一般教授不同的是，與其研究如何增進 1% 演算法效率，他認為不如去思考如何動手開發出一個對人類有直接影響的產品，能夠正向影響數百萬人的想法甚至行為，其意義會超過發表許多論文與獲得終身教職。

對一個應用導向的研究者來說，開發產品才能夠真正到影響一般民眾。帕特爾與其團隊通常把產品開發到一個程度，就讓其他人收購公司去加速產品的開發，接著投入下一個研究。

即使從研究生時期就被其他人開始質問是否不務正業，例如：「你不是個電腦科學家、你沒有一個專精的領域、你不會拿到教職」，然而擁有自由探索的學術遊樂場對他來說是最自在的。

選擇學生條件與社會服務

要怎樣才能進入帕特爾的學術遊樂場一起玩呢？帕特爾強調，選擇學生的時候他最重視的是善良（kindness）與否，一方面是若對人不友善就會很難找到合作對象，尤其研究室關注的領域與醫療保健與永續相關，關注其他人是必要條件。畢竟技術可以透過學習而來，然而人格特質不容易改變。

那麼，帕特爾是如何指導學生的呢？在研究室裡，有很多不同領域的人，像是電腦科學、電子工程以及醫療背景，帕特爾會試著創造出每個人都貢獻己力才能解決的專案，讓跨領域合作自然而然發生。另外，與其安排好研究方向與每一個細節，帕特爾傾向激勵學生、與學生討論研究的大方向、留給學生探索的空間。

帕特爾從高中時期就有機會接觸研究，因此大學時期也較同儕來得早開始寫論文，而這徹底改變了他的研究生涯，他自認非常幸運。因此，他希望現在的高中生能早點接觸研究，因此特別為高中生開放了 8-10週的暑期研究室實習，期待能夠開啟學生對於程式與科技的想像。

值得一提的是，帕特爾近來婉拒至知名大學演說，他傾向把時間留給郊區的學校，接觸更多高中以下的學生；此外，他認為傳遞科學知識最有效率的是為第一線的教師上課，讓教師在課堂分享電腦科學是個很強大的工具，能夠對社會有正面影響，電腦科學不是只有電玩遊戲。

讓世界變得更好的人文精神：給年輕研究者的建議

「我的研究社群是整個世界與人類。」

帕特爾在海德堡桂冠論壇的演說，除了介紹行動裝置於健康的應用之外，還提供建議給年輕研究者。他提到這是個特別的時代，人類史上擁有最多工具（如人工智慧、資料分析與視覺化）、跨領域研究非常興盛；最好的提問與答案，都在不同領域的交會之處。

當帕特爾還是個年輕教授時，常常被問到「你是什麼領域？是網路、系統或資料庫？」同樣地，許多年輕研究者內心假設「我必須成為一個數學家，必須是個電腦科學家，必須研究某個單一領域」。

然而這並不是世界運作的方式，年輕研究者當然可以在某個領域創新，但是別忘了跳出領域的框架，思考像是政治與政策等更廣的層面，以及自己在做的事對於人類與世界是否有深切的影響。

假使年輕研究者只是想著要拿諾貝爾獎、圖靈獎等大獎，這樣的心態（mindset）本身就是個災難，若是找到自己有熱情的事物，而且每天醒來都為此感到興奮，並且奮力地驅策自己前進，將有最佳的機會能夠邁向成功。

希維塔克·帕特爾在他的研究生涯，實踐了科學與工程最重要的價值──人文精神。

延伸閱讀：

1. 華盛頓大學普及運算研究室：Ubicomp Lab – Ubiquitous Computing Lab at the University of Washington
2. 海德堡桂冠論壇專訪影片：The Heidelberg Laureate Forum Foundation presents the HLF Portraits: Shwetak N. Patel
3. 海德堡桂冠論壇講座影片：New Ways of Thinking the Mobile Phone for Healthcare (52 mins)與投影片
4. 屬於數學與電腦科學的榮耀，聚集大師的海德堡桂冠論壇

想親炙海德堡桂冠論壇，與大師們面對面交流嗎？

每年11-隔年2月開放來自全球的年輕研究者報名

詳情可上官網： https://www.heidelberg-laureate-forum.org/