運用高中物理，你也能做出美國設計的AS-1 地震儀

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

「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。

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

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！

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

本文由 交通部氣象局 委託，泛科學企劃執行。

• 文／陳儀珈

臺灣是全世界地震測站密度最高的地方，然後呢？

臺灣位於歐亞板塊與菲律賓海板塊交界處，古往今來，從 1935 年新竹-臺中地震、1999 年集集大地震到 2016 年的高雄美濃地震，這座島嶼挺過無數次強震的襲擊，更催化出驚人的地震測報實力與研究能量。

自日治時期設置了全臺第一座地震儀至今（2022 年），在 120 多年內，現在的臺灣已經擁有全世界地震測站密度最高的地震觀測網：共超過 700 座測站，平均不到 10 公里就有 1 座，一年平均可偵測到超過 3 萬次的地震！

從預算籌措、技術研發、測站建置、通訊與電力接通、儀器維護到資料處理與信號監控等，每一座地震觀測站的背後，都耗費了無數地球科學家們的心力和血汗，他們辛勤地上山、下海、鑽井、拉線，投入大量的人力、時間和資金，就是為了挖掘更多地球的秘密。

每一分、每一秒，都有可觀的訊號湧入中央氣象局的儀器，然而，人們到底要怎麼做，才可以讓這些得來不易的寶貴資料發揮最大的效益呢？

中央氣象局的做法是——將它們全、數、公、開！把臺灣地震與地球物理的觀測資料，無償開放給全世界下載使用！

2008 年初試啼聲、2020 年脫胎換骨！

自 2005 年起，中央氣象局地震測報中心開始規劃這個整合型地震相關資料的開放平台計畫，並在 2008 年 8 月正式上線，命名為「地球物理資料管理系統（GDMS）」。

可惜的是，當年 GDMS 採取「會員制」，使用者需線上申請，經過審核方可啟用帳號，也限定僅有「國內」的相關學術人員才能成為會員。

此外，隨著上線時間一長，原系統的功能及資料服務已無法滿足所有使用者的需求，例如資料並未使用國際通用格式、更新不夠即時、儀器參數不完整等等問題。

有鑑於此，中央氣象局和中研院地球所攜手合作，建置了全新一代的「臺灣地震與地球物理資料管理系統（GDMS-2020）」，取消原先僅開放國內學術人員下載的限制，轉型為向全世界開放，所有人都能在此下載地震和地球物理的觀測資料。

新版的 GDMS 也針對資料管理進行全面優化，設計了標準化的流程，讓整體資料典藏變得更穩定更即時，資料品質更有保障。新增的詮釋資料（metadata）也讓使用者得以從原始資料（raw data）分析出更真實的物理量。

走向國際化的地震資料中心！

在地球科學界中，美國 IRIS、歐盟 ORFEUS、日本 NIED 是公認的三大資料服務中心，負責提供即時、高品質的地震與地物資料。

無論是資料格式，還是系統管理，臺灣的 GDMS 也向這幾個單位看齊，藉由向全球研究人員開放地震與地球物理資料，不僅能夠促進整體地球科學的發展，也讓臺灣在地球科學界的能見度更高，展現我國在地震領域的研究和技術能量。​

現在，無論你是地球科學的學術人員，或是對地球科學研究有熱情的愛好者，只要進入這個網頁註冊帳號，就能取得即時又完整的地震與地球物理資料。​

完整性、通用性：最全面、最沒有門檻的研究資料

根據中央氣象局的介紹，GDMS 提供的資料大約分為三個類型：地震資料、地球物理資料，以及儀器的詮釋資料，提供連續的觀測紀錄，擁有資料上的「完整性」。

其中，地震資料來自各式各樣的地震儀，例如短週期地震儀、強震儀、寬頻地震儀、井下地震儀所記錄的震動波形，取樣率每秒 100 點；地球物理資料包含全球導航衛星系統（GNSS）所記錄的地表變形、水位計的地下水位、磁力儀的地磁強度，取樣率每秒 1 點；​詮釋資料則記錄了​儀器管理相關的資訊，包含測站位置、營運歷史、維護紀錄、儀器響應（instrument response）等內容，讓研究人員得到地動訊號真實的物理量，在分析資料的過程中扮演關鍵性的意義。

為了讓研究人員下載地震和地物資料更便利，GDMS 參考了其他國際地震中心的做法，從資料查詢、瀏覽與下載的介面，到符合國際標準的資料格式，具備資料上的「通用性」。

觀測資料的格式如下：

• 地震波形資料：miniSEED、SAC 和文件檔格式
• GNSS 資料：RINEX 格式
• 地磁資料：  IAGA2002 格式
• 地下水位： 純文字檔​

詮釋資料的格式為：

• 地震儀：管理上採用 dataless SEED 以及 StationXML 兩種格式，使用上另提供 Poles and Zeros 檔案
• GNSS、水位計和磁力儀：純文字、試算表或資料表等方式儲存，同時相關資訊亦全部轉入資料庫線上管理。​

即時性、國際性：幾乎即時的更新頻率，開放給全球學術界！

​標榜「即時性」的 GDMS ，更新資料的速度到底有多快？

為了讓研究人員在強震後能夠立刻進行分析，所有地震波形資料會持續開放至此時此刻的前 15 分鐘。而地球物理資料每日產製 1 個檔案，也就是說，今天可以拿到最新的資料是前一天的檔案。

規模超過 6 的地震發生後，GDMS 會自動擷取所有對應的地震波形，在一個小時內放在首頁供所有人瀏覽及下載，避免在地震過後湧入過多的索取而影響網站的服務效能。

此外，GDMS 也保存了從 1991 年 1 月 1 日至今的「地震目錄」。

由於地震觀測站收到的原始訊號是不停的連續波形，一般研究人員若要進行地震研究，需要耗費極大的人力和時間成本，土法煉鋼地從波形中挑出地震的波形。

GDMS 所提供的地震目錄，是由地震定位專業的夥伴們，從連續的波形中一一挑選而成，不論是在學術或災害研究上，都是非常珍貴的資料。目前系統中最新的地震目錄可提供到當下的前 1 個月，地震目錄跨越的時間超過 30 年，累積地震數超過 75 萬筆，毫無疑問是地震相關研究的一份瑰寶。

為了讓 GDMS 在國際上更有能見度，日前中央氣象局已正式向國際數位地震觀測網聯盟（International Federation of Digital Seismograph Networks，簡稱 FDSN）申請註冊數位物件識別碼（Digital Object Identifier，簡稱 DOI），進一步強化 GDMS 的服務品質。

未來，GDMS 不會停下進化的腳步，在中央氣象局與中央研究院的合作下，除了測站數量將不斷擴大、進行儀器的汰舊換新，還預計開發一套新儀器維護與參數連動機制，確保觀測資料與詮釋資料的可靠性，並隨時關注和參考使用者的回饋與需求，進行滾動式的修正，持續擴充 GDMS 的功能。

參考資料

1. ​中央氣象局臺灣地震與地球物理資料管理系統​
2. Thread: Taiwan CWB Seismological and Geophysical Data is officially OPEN from the new GDMS​
3. 地震測報中心蕭乃祺、甘志文、莊雅婷。〈建置國際化的地震資料中心〉。