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今天地球心情如何?觀察「地殼變形」的地球情緒量測師

研之有物│中央研究院_96
・2018/05/31 ・5712字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 561 ・九年級

用 GPS 觀測地殼變形

因斷層活動而無時無刻都在變化的地殼狀態,與地震、海嘯、山崩等現象的發生息息相關,因此「地殼變形」便成為了地震學家無法忽視的觀察標的,換句話說,地殼變動就像是地球在表露情緒一樣,不注意它可是會出大事的。那麼「地球的情緒測量師」又是在做哪些事?肩負了哪些任務呢?讓我們一起來看看吧!

地球情緒量測師──許雅儒

中研院地球科學所許雅儒研究員主要的研究項目,是利用全球衛星定位觀測系統 (GPS)、地震及井下應變儀觀測資料,綜合分析陸地及隱沒帶斷層在地震周期中不同時段之地表變形。簡言之,她是一位「地球情緒量測師」。

中研院地球科學所的許雅儒研究員。攝影/張語辰

談起踏入這一行的由來,許雅儒表示從碩士畢業後,起初其實沒有繼續進修打算;但在中研院地球科學所擔任研究助理期間,恰巧碰上了台灣地震史上的重大事件: 921 地震。親眼目睹了斷垣殘壁和慘重傷亡,許雅儒決定步上探索地球科學之路,深入探討那些災害背後的真正成因。於是,接下來的故事我們都知道了:她成為了地科研究員,成為了能看懂地球情緒起落的人。

今天地球心情如何?觀察「地殼變形」就知道

位於臺灣汐止的 GPS 固定觀測站。半圓形遮罩是為了避免蟲鳥、外力等因素造成天線損毀。 圖片來源/許雅儒提供

發生地震時,避難是當務之急,但地科所的研究員們最先想到的卻是:

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全臺超過 400 個 GPS 固定觀測會往哪個方向位移?

GPS 觀測是經由衞星量測地表測站的座標位置,並加入時間變化數據計算位移速度,藉以推測地底斷層的活動情形。也因為它由衛星量測的特性,GPS 固定觀測站的設立位置需具備良好透空度(仰角 10° 以上無遮蔽物)、地質穩定、遠離電磁波干擾源等,臺灣目前設置有 400 多座GPS 固定觀測站,大抵沿著主要斷層帶擺放,與斷層垂直及平行方向皆有設置測站。

日常 GPS 導航的量測精度頂多是「公尺」,而 GPS 觀測地殼變形卻精準至「毫米」。

地球的板塊移動十分緩慢,一年僅移動幾毫米至幾十毫米,必須透過長時間的連續觀測以換取精度。研究員收集的資料,藉由觀測測站的位置隨時間之變化,取得測站的位移速度,反推出地下斷層的滑動情形(如下圖)。

分析全臺各地 GPS 測站的座標變化,得出 2003-2010 年間臺灣地區的地殼變動。 圖片來源/臺灣地震科學中心

以地殼變形最顯著的「地震」為例,平常測站會呈現長期、穩定的線性運動;而一旦發生地震時,時間序列上就會出現不連續的狀態(如下圖)。藉由計算地震震央附近測站的「位移量」,便可得知地殼何處出現變形,並推測斷層如何活動、滑移。

GPS 測站的座標時間序列。縱軸的 U 為垂直分量、 N 為南北分量、 E 為東西分量。線條錯開處為地震造成的不連續。 資料來源/許雅儒提供

臺灣位處隱沒帶、地震頻繁,地球的「情緒」時常在地表數十秒震動、板塊幾公分的移動間展露無遺。所以,地震正是觀測「地殼變形」的重要時機啊!研究員們當然第一個先想到的是「觀測」!

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斷層滑移 ≠ 地震

講解「斷層滑移」之前,許雅儒表示我們應先建立一個觀念,才能正確的看到斷層活動的全貌:

了解斷層活動不能只看當下,因為斷層滑移歷史很長,可能長達數萬年。斷層活動是能量累積的結果。

我們對於「斷層滑移」的認知通常只想到地震;但其實斷層隨時都在累積、釋放能量,而其中伴隨地震的斷層滑移稱為「同震滑移」。

隨著板塊運動,地殼會不斷變形,而「地殼變形」分為兩種:「脆性」變形與「塑性」變形。上部地殼一般為脆性變形;下部地殼則因為有地球內部的溫壓,所以是塑性變形。上下部地殼也因為各自的變形特性,有不一樣的能量承接方式:上部地殼可以積聚能量,並承受下部地殼的推擠,當上部地殼承受不住便引發地震。舉例來說,若下層每年推進 5 公分,假設 100 年後地震能量才一次釋放,便會產生位移 5 公尺的地震。另一方面,下部地殼因為其質地宛如年糕,通常不會造成大地震。

知道地殼形變的種類與對能量的因應方式後,許雅儒說,接下來要注意的就是斷層滑移的「歷程」了。斷層滑移有三個階段──間震期、孕震期與震後期,如下圖:

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同震滑移、震後滑移、間震期滑移,可描述斷層累積及釋放能量的歷程。 資料來源/Scholz, 1998

而這三個階段滑移事件如下:

間震期滑移:上部地殼沒有大地震發生,主要能量由深處斷層緩慢釋放的斷層滑移。

同震滑移:伴隨地震的斷層滑移稱為「同震滑移」。

震後滑移:若在同震滑移後,地殼能量未釋放完全,而於地震時產生破裂的周遭發生斷層潛移、慢慢釋放能量,稱為「震後滑移」。許雅儒說,通常潛移是一種緩慢釋放能量的方式,時間可能長達一、二年以上。不過震後滑移還是有可能引發較大餘震。

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為了更了解地震滑移的特性,許雅儒近期也進行了「山崩」的研究。她說,研究斷層難度較高,因為斷層所在的位置很深層,訊號傳到地表已經很微弱了,反之,滑動特性和斷層活動有部分類似的山崩事件,卻因山坡滑動面淺,在地表就可以接收足夠的訊號以了解滑動行為隨時空如何演變,因此,研究山崩也許就能推測地震孕震的過程。

(編按:關於山崩的相關研究成果,讓許雅儒獲得 2017 年臺灣傑出女科學家「新秀獎」。)

陸地之外,藏在海底的地球脾氣

除了陸地觀測,隱沒帶海底斷層活動也是不容忽視的一環。

海底監測同樣透過 GPS 定位系統,不過因為衛星訊號無法穿透海水,所以必須同時使用聲波定位。觀測時,陸地的 GPS 站會先跟船的位置做一般 GPS 相對定位,船的位置再跟海床聲波回應器做聲波定位,由此得知海床聲波回應器相對陸地 GPS 站的位置及位移速度。

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海床聲波回應器,將之放入海中。 圖片來源/許雅儒提供

許雅儒說,近年的研究成果顯示,隱沒帶的地震規模相當驚人,如較為人所知的 2004 年蘇門答臘地震與 2011 年日本 311 大地震。許雅儒在蘇門答臘隱沒帶的研究成果(註一),首次收集到了近海溝的 GPS 觀測資料,並且驗證了隱沒帶淺層有「速度強化」此一摩擦性質;亦即隨著斷層的滑動速度增加,其摩擦強度也隨之增加,並有顯著的「震後滑移」。

此外,臺灣的鄰近海域還有許多大型的隱沒帶海溝值得進行觀測,包括琉球海溝(長約 2200 公里)與馬尼拉海溝(長約 1100 公里)。她說,雖然自 16 世紀至今馬尼拉海溝未曾記錄到大規模的地震,但因為無法排除未來發生的可能,仍需持續監測;如同在 2004 年發生大地震之前,蘇門答臘也沒有相關紀錄,地震發生後斷層破裂卻超過 1000 公里。

臺灣位處歐亞大陸板塊與菲律賓海板塊交界處,有可能發生隱沒帶大地震。周遭海域有二大主要海溝:琉球海溝、馬尼拉海溝。 圖片來源/許雅儒提供 圖說重製/張語辰

海床監測面對的障礙較多,相較於陸地監測可以隨時驅車前往測站;海床監測受限於臺灣研究船少,有時只能租用漁船出海。海床監測工作不僅要搶船期,還得避開海象洶湧的冬天與颱風季;這項工作一年出海二次,一次一星期,期間研究人員需要 24 小時輪班。而且海床監測的定位誤差比陸地監測大,所以監測海床更需要長時間的觀察,平均需要五、六年才能累積出研究成果。

海洋研究船、漁船的海床監測工作景象。 圖片來源/許雅儒提供

GPS 測站守護者的野外挑戰

各地的 GPS 測站肩負感測地球一舉一動的任務,而研究者的野外工作就是守護這些測站。許雅儒表示,海床聲波回應器可能會被海底泥流掩埋而失聯、難以回收,除非派機器手臂下潛維護。而陸地上的觀測站則容易遭雷擊損毀,在非常嚴重的情況下,一年會有三座測站遭損毀。

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許雅儒的野外研究,始於中央大學應用地質研究所時期於南橫測站的工作經驗。她說,觀測站大多位於人煙稀少的地區,分為固定站和野外站。固定站每天都會回傳資料,野外站則靠研究者平均每年一到二次野外工作收集資料。觀測工作的主要內容乍看單純,不外乎設置腳架、量測、紀錄等,但在野外進行研究就是一場場的冒險,許多時候得學會砍草、劈樹、挖地等技能,才能找到測站點完成工作。

許雅儒與團隊前往宜蘭太平山野外觀測站,進行研究工作。 圖片來源/許雅儒提供

野外工作充滿各種出乎意外的時刻。許雅儒分享,有次劈草開路,不小心與草堆中的墳墓照片四目相交,瞬間背脊發涼。也曾發生野外測站所在處山路險峻,車子踩滿油門居然還是因為太陡峭往後滑。更甚者還包括,設置好的測站因學校整地而被掩埋,必須親自拿鏟翻掘。野外活動也免不了與蟲蟻過上幾招,許雅儒曾於菲律賓野外研究,但因站點偏遠,僅有零星住家燈火,因此必須架燈擺站;殊不知燈一架,蟲黑壓壓地鋪天蓋地趨光而來,一張口吸進不少隻,還外帶了幾隻回旅店。

許雅儒強調,觀測地殼變形對其實對預警災害有著實質貢獻。例如監測一路延伸至菲律賓的馬尼拉海溝的狀況,可以告訴我們這條海溝是否可能發生地震、從而引發海嘯;這項資訊對整個南海,包括印尼、馬來西亞、越南等東南亞國家都至關重要。而若馬尼拉海溝附近的斷層發生地震引發海嘯,因臺灣西部海岸海底深度較淺,海嘯放大後也機會對臺灣造成嚴重災情。

預測地震很難,但有正確防災概念就可以減少地震損害

地震與海嘯的破壞力固然讓人恐懼,但並不若諸多影視文本可怖。

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電影都太誇張了,每次看都覺得導演很有想像力。

許雅儒笑著說,民眾對地震了解不夠深入,而地震電影也時常「誇大」地震形象;例如地表嚴重破裂會讓人直墜地心,根本是無稽之談。她轉而正色且科學地解釋:地殼的確會破裂,但隨著深度增加,岩壓就越大。所以不管地震時地殼發生了張裂或聚合,深度增加時岩壓也會變大,因此最終深處裂面都會閉合。人們對地震缺乏透徹了解,因而帶來了諸多錯誤的災難想像。

至於地震觀測研究是否能達成「預測」、減少傷害?她坦言:

地震預測難度很高,因為地震孕震週期長,目前對地震觀測頂多百年以內,但是地震周期可能長達千年,從小窗口看出去,難以窺其全貌。

許雅儒說,各種預測方法不同,目前可感測的程度也不同。目前科學面推測可能可從地球化學、地震活動度、電離層、地球磁場等方法著手,不過要達到有效預測,需要長期研究排除其它非地震因素可能造成的擾動,最終才可能達成目的。最常被謠傳的生物表現其實也還需要嚴謹的測試,才能知道引發鳥鳴、馬陸大規模逃出地面的唯一原因是不是地震。

「就像這棟樓不久前才測得傾斜 2 公分啊」許雅儒手指天花板表示,中研院地球所頂樓就有一個 GPS 測站,後方新建大樓挖地基,在尚未建造連續壁時,頂樓的測站資料顯示地球所向南傾斜 2 公分。她說,若不曉得測站附近正在施工興建大樓,可能會誤判為其它因素。

預測難度高,主要由於斷層訊號傳到地表都很微弱,必須排除很多不相關的因素,因此要判斷地震前兆還有一段艱辛的路要走。

然而,面對地震的風險,具備防災觀念可能比追求預測地震更加更重要。許雅儒說,預測或改善現有的預警系統都還在努力中,但要真正減少地震的損害,其實不如從小教育地震防災的正確觀念;如此災害來臨時,才能將傷害減至最低。舉例來說,在地震如此頻繁的地區,臺灣仍然並非家家戶戶都備有最簡單的地震包。

不只是紙上談兵的「地球情緒測量師」

「地球情緒量測師」的研究並不是只限於「紙上談兵」的基礎研究,更深具社會責任、對防災做出貢獻。運用現今的科學技術,善用 GPS 和其她方法覺察地球的情緒起伏,雖仍不足以全面「預測」地震的發生,卻已能掌握地殼如何變形及斷層活動的情形。她也將量測方法、研究方法應用至了解滑坡、降雨及地下水位之關聯(註二),藉以瞭解大規模崩塌潛勢區域之滑坡活動,供防災與避難疏散之用等等。

在訪談最末,因為想到正身處傾斜的中研院地球所之中,我的眼神似乎透露出「傾斜 2 公分頗嚴重」的訊息,許雅儒連忙笑說:「還好啦,已經建造連續壁,不會再傾斜了」。對這件事的輕描淡寫不是忽視,而是許雅儒長期觀測地殼變形培養而來的淡定;「地球情緒量測師」慣於感測隨時隨地都在變動的地球情緒,靠的是正是準確定位、細心觀察、再下結論的紮實研究功夫。

延伸閱讀

本著作由研之有物製作,原文為《地球情緒量測師 許雅儒》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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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

  • 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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除了蚯蚓、地震魚和民間達人,那些常見的臺灣地震預測謠言
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/02/29 ・2747字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

災害性大地震在臺灣留下無數淚水和難以抹滅的傷痕,921 大地震甚至直接奪走了 2,400 人的生命。既有這等末日級的災難記憶,又位處於板塊交界處的地震帶,「大地震!」三個字,總是能挑動臺灣人最脆弱又敏感的神經。

因此,當我們發現臺灣被各式各樣的地震傳說壟罩,像是地震魚、地震雲、蚯蚓警兆、下雨地震說,甚至民間地震預測達人,似乎也是合情合理的現象?

今日,我們就要來破解這些常見的地震預測謠言。

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漁民捕獲罕見的深海皇帶魚,恐有大地震?

說到在坊間訛傳的地震謠言,許多人第一個想到的,可能是盛行於日本、臺灣的「地震魚」傳說。

在亞熱帶海域中,漁民將「皇帶魚」暱稱為地震魚,由於皇帶魚身型較為扁平,生活於深海中,魚形特殊且捕獲量稀少,因此流傳著,是因為海底的地形改變,才驚擾了棲息在深海的皇帶魚,並因此游上淺水讓人們得以看見。

皇帶魚。圖/wikimedia

因此,民間盛傳,若漁民捕撈到這種極為稀罕的深海魚類,就是大型地震即將發生的警兆。

然而,日本科學家認真蒐集了目擊深海魚類的相關新聞和學術報告,他們想知道,這種看似異常的動物行為,究竟有沒有機會拿來當作災前的預警,抑或只是無稽之談?

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可惜的是,科學家認為,地震魚與地震並沒有明顯的關聯。當日本媒體報導捕撈深海魚的 10 天內,均沒有發生規模大於 6 的地震,規模 7 的地震前後,甚至完全沒有深海魚出現的紀錄!

所以,在科學家眼中,地震魚僅僅是一種流傳於民間的「迷信」(superstition)。

透過動物來推斷地震消息的風俗並不新穎,美國地質調查局(USGS)指出,早在西元前 373 年的古希臘,就有透過動物異常行為來猜測地震的紀錄!

人們普遍認為,比起遲鈍的人類,敏感的動物可以偵測到更多來自大自然的訊號,因此在大地震來臨前,會「舉家遷徙」逃離原本的棲息地。

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當臺灣 1999 年發生集集大地震前後,由於部分地區出現了大量蚯蚓,因此,臺灣也盛傳著「蚯蚓」是地震警訊的說法。

20101023 聯合報 B2 版 南投竹山竄出蚯蚓群爬滿路上。

新聞年年報的「蚯蚓」上街,真的是地震警訊嗎?

​當街道上出現一大群蚯蚓時,密密麻麻的畫面,不只讓人嚇一跳,也往往讓人感到困惑:為何牠們接連地湧向地表?難道,這真的是動物們在向我們預警天災嗎?動物們看似不尋常的行為,總是能引發人們的好奇與不安情緒。

如此怵目驚心的畫面,也經常成為新聞界的熱門素材,每年幾乎都會看到類似的標題:「蚯蚓大軍又出沒 網友憂:要地震了嗎」,甚至直接將蚯蚓與剛發生的地震連結起來,發布成快訊「昨突竄大量蚯蚓!台東今早地牛翻身…最大震度4級」,讓人留下蚯蚓預言成功的錯覺。

然而,這些蚯蚓大軍,真的與即將來臨的天災有直接關聯嗎?

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蚯蚓與地震有關的傳聞,被學者認為起源於 1999 年的 921 大地震後,在此前,臺灣少有流傳地震與蚯蚓之間的相關報導。

雖然曾有日本學者研究模擬出,與地震相關的電流有機會刺激蚯蚓離開洞穴,但在現實環境中,有太多因素都會影響蚯蚓的行為了,而造成蚯蚓大軍浮現地表的原因,往往都是氣象因素,像是溫度、濕度、日照時間、氣壓等等,都可能促使蚯蚓爬出地表。

大家不妨觀察看看,白日蚯蚓大軍的新聞,比較常出現在天氣剛轉涼的秋季。

因此,下次若再看到蚯蚓大軍湧現地表的現象,請先別慌張呀!

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事實上,除了地震魚和蚯蚓外,鳥類、老鼠、黃鼠狼、蛇、蜈蚣、昆蟲、貓咪到我們最熟悉的小狗,都曾經被流傳為地震預測的動物專家。

但可惜的是,會影響動物行為的因素實在是太多了,科學家仍然沒有找到動物異常行為和地震之間的關聯或機制。

遍地開花的地震預測粉專和社團

這座每天發生超過 100 次地震的小島上,擁有破萬成員的地震討論臉書社團、隨處可見的地震預測粉專或 IG 帳號,似乎並不奇怪。

國內有許多「憂國憂民」的神通大師,這些號稱能夠預測地震的奇妙人士,有些人會用身體感應,有人熱愛分析雲層畫面,有的人甚至號稱自行建製科學儀器,購買到比氣象署更精密的機械,偵測到更準確的地震。

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然而,若認真想一想就會發現,臺灣地震頻率極高,約 2 天多就會發生 1 次規模 4.0 至 5.0 的地震, 2 星期多就可能出現一次規模 5.0 至 6.0 的地震,若是有心想要捏造地震預言,真的不難。 

在學界,一個真正的地震預測必須包含地震三要素:明確的時間、 地點和規模,預測結果也必須來自學界認可的觀測資料。然而這些坊間貼文的預測資訊不僅空泛,也並未交代統計數據或訊號來源。

作為閱聽者,看到如此毫無科學根據的預測言論,請先冷靜下來,不要留言也不要分享,不妨先上網搜尋相關資料和事實查核。切勿輕信,更不要隨意散播,以免造成社會大眾的不安。

此外,大家也千萬不要隨意發表地震預測、觀測的資訊,若號稱有科學根據或使用相關資料,不僅違反氣象法,也有違反社會秩序之相關法令之虞唷!

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​地震預測行不行?還差得遠呢!

由於地底的環境太過複雜未知,即使科學家們已經致力於研究地震前兆和地震之間的關聯,目前地球科學界,仍然無法發展出成熟的地震預測技術。

與其奢望能提前 3 天知道地震的預告,不如日常就做好各種地震災害的防範,購買符合防震規範的家宅、固定好家具,做好防震防災演練。在國家級警報響起來時,熟練地執行避震保命三步驟「趴下、掩護、穩住」,才是身為臺灣人最關鍵的保命之策。

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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