薏苡品種分為栽培種與野生種等兩種,栽培種又分為糯性的 Mayuen 種與非糯性的 Major 種。一般而言,泰國、寮國種植的薏苡屬 Major 種,籽實較大;而日本、台灣的薏苡屬 Mayuen 種,籽實較小。野生種薏苡又稱「川穀」,主要生長在河邊沼澤地,其種實的外殼甚硬且種仁極少,一般很少食用或藥用,主要供做念珠或民間藝術品。
其中,糙薏仁的顏色偏橘紅色,故也俗稱紅薏仁。時常有民眾誤以為紅薏仁是特殊品種的薏仁,紅薏仁其實指的是未去掉麩皮、顏色介於黃褐色到深紅色的糙薏仁,也是營養價值較高、膳食纖維較豐富的部分。在台灣和中國,通常將薏苡籽實脫殼後的種仁部分稱為薏仁、薏米、薏仁米、苡仁、米仁或薏苡仁等。中藥「薏苡仁」的漢語拼音是 yi yi ren;英文名是 Coix seed 或 Seed of Job’s tears;拉丁文是 Semen Coicis;日本文則有兩種分類:當食品用時,稱為鳩麥 (ハトムギ);當藥品用時,則為薏苡仁 (ヨクイニン)。
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。
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
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)」!
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
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。
以研華科技為例,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)。
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
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。
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。
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
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?
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。
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
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
但食品提供的功能可不只有感官功能。西方有句諺語:”We are what we eat.”,中文譯為「人如其食」,東方也有一句「民以食為天」,這兩句話都指出食品與我們的日常生活有多麼密不可分。我們從剛出生時大約 3000~4000 公克的嬰兒,透過飲食所獲得的營養使我們一路成長茁壯到約 50~70 公斤的青壯年,就是食品提供的營養功能。
薏苡品種分為栽培種與野生種等兩種,栽培種又分為糯性的 Mayuen 種與非糯性的 Major 種。一般而言,泰國、寮國種植的薏苡屬 Major 種,籽實較大;而日本、台灣的薏苡屬 Mayuen 種,籽實較小。野生種薏苡又稱「川穀」,主要生長在河邊沼澤地,其種實的外殼甚硬且種仁極少,一般很少食用或藥用,主要供做念珠或民間藝術品。
其中,糙薏仁的顏色偏橘紅色,故也俗稱紅薏仁。時常有民眾誤以為紅薏仁是特殊品種的薏仁,紅薏仁其實指的是未去掉麩皮、顏色介於黃褐色到深紅色的糙薏仁,也是營養價值較高、膳食纖維較豐富的部分。在台灣和中國,通常將薏苡籽實脫殼後的種仁部分稱為薏仁、薏米、薏仁米、苡仁、米仁或薏苡仁等。中藥「薏苡仁」的漢語拼音是 yi yi ren;英文名是 Coix seed 或 Seed of Job’s tears;拉丁文是 Semen Coicis;日本文則有兩種分類:當食品用時,稱為鳩麥 (ハトムギ);當藥品用時,則為薏苡仁 (ヨクイニン)。
世界衛生組織國際癌症研究中心 (IARC) 尚未認定雙酚 A 對人類或動物具有致癌性,但科學證據已將雙酚 A 視為環境荷爾蒙,若過量暴露下,雙酚 A 將會干擾人體內分泌系統,對生殖及生長發育造成危害。在公眾嚴厲訴求下,歐盟食品安全局終於同意了,承諾於 2018 年重啟「雙酚 A 毒性再評估1」,針對雙酚 A以科學程序進行,篩選所有動物及人體研究數據,並參考美國提供的兩年期核心毒理研究及人體研究 (CLARITY-BPA project) 中所發表之數據,以全面性健康影響為基礎,完整進行雙酚 A 暴露之風險評估,並提供歐盟食品安全局重新制訂每日耐受量 (Tolerable Daily Intake, TDI) 之建議值
吃罐頭不吃罐頭皮,怎麼會吃到雙酚A?
雙酚 A 在食品接觸材質的製造主要用於生產「聚碳酸酯塑料」─製造水瓶和餐具的常見物料。此外,雙酚 A 亦可用於製造食品和飲料金屬罐內層保護層的環氧樹脂(占市場之90%)之有機塗層2,以防止金屬罐直接與食品接觸,使食品和飲料可保存其填充物風味和營養價值長達數年。
然而愈來愈多研究發現,雙酚 A 可以從聚碳酸酯塑料或環氧樹脂內層遷移到食品與飲料中。此外,金屬罐頭的儲存時間、溫度、酸鹼值及脂肪量都會影響雙酚 A 的釋出量,並透過食用、飲用途徑進入人體。
在台灣,罐頭食品每年的產值高達 76 億元3。雖然罐頭食品並非普遍大眾的主食,但不少國內外研究皆指出,肉類、海鮮、蔬菜、濃湯、水果等各類罐頭食品中皆有雙酚 A 的檢出。
各國食品包裝用的金屬罐頭內層大多採用環氧樹脂等有機塗料,在製造時皆須符合雙酚 A 遷移限值,不同的食物類別因為內含物、運送、保存、烹調方式等差異皆有不同濃度檢驗值,而脂肪含量較高的罐頭食品,檢測到的雙酚 A 濃度較高則是罐頭食品的共同特性。
國際間各類罐頭食品中雙酚A的平均濃度。圖/作者提供
即使低劑量,幼兒孕婦仍須注意
衛生福利部食品藥物管理署(以下簡稱食藥署)2016年委託成功大學環境微量毒物研究中心,針對全國 250 件食品樣本進行雙酚 A 含量調查,其中包含 45 件罐頭食品。調查結果與其他國家的調查相似,金屬罐頭食品中雙酚 A 平均濃度及範圍為 14.0 ± 11.4(1.22 – 49.4)μg/kg ww,較生鮮食品高約 2~3 倍,因此未來監測台灣市售罐頭食品中的雙酚 A 濃度相形重要。
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
依據該計畫風險評估結果顯示,每日每公斤體重從金屬罐頭中攝取雙酚 A 劑量,各年齡層皆約佔其總雙酚 A 暴露劑量 33%。相較於其他年齡層,3-6 及 6-12 歲兒童從金屬罐頭攝入雙酚 A 劑量偏高,但綜合來說,經飲食攝取之雙酚 A 劑量遠小於歐洲食品安全局 2015 年建議的每日每公斤體重耐受量 4 微克:
0-3歲為0.015 微克
3-6歲為0.032微克
6-12歲為0.018微克
12-18歲為0.014微克
19-65歲為0.011 微克
65歲以上為0.005微克
即使對成人而言,雙酚 A 的暴露量都在每日耐受量的範圍內,但孕婦、哺乳期及食用嬰幼兒配方奶粉和副食品的嬰幼兒等族群,皆可能受到環境中低濃度雙酚 A 暴露而導致流產、腦部、生殖、代謝、神經與免疫系統的潛在健康風險,無法排除可能影響,且除了飲食之外,若長期持續暴露於化妝品、感熱紙與灰塵之下,仍可能會超過每日耐受量。
會跑的雙酚A?各國雙酚A遷移限量規範
雙酚 A 常存於聚碳酸酯塑料及罐頭內層環氧樹脂塗料,會經由與食品接觸遷移至食物上,導致消費者暴露於雙酚 A 風險中。因此除了美國及澳洲外,各國皆以限制食品接觸材質中雙酚 A 的遷移值進行管理[註1]。目前以歐盟 2018 年 9 月公告的新管制標準最嚴格,塑膠食品接觸材質中雙酚 A 的遷移限值從 0.6 修正至0.05 ppm,與食品接觸的漆和塗料中雙酚 A 遷移值,也不得超過0.05 ppm。用於嬰幼兒食品接觸材質上的漆和塗料禁用雙酚 A,亦不得用於製造嬰兒用聚碳酸酯奶瓶、嬰幼兒用飲用杯或瓶子。
在台灣,環保署已於 2009 年公告雙酚 A 為第四類毒性化學物質-疑似毒化物,相關業者在使用時需有政府核可文件。食藥署於食品接觸材質中雙酚 A 的遷移值,則限制為不得超過 0.6 ppm,日本的規範限值最寬鬆,不得超過 2.5 ppm,中國則與台灣相同。
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
國際間食品接觸物質中雙酚A規範限值。圖/作者提供
生活中隨處可見,如何降低雙酚A 的暴露風險?
雖然罐頭食品並非國人的主食,且台灣罐頭食品中的雙酚 A 濃度均低於國際罐頭食品中雙酚 A 調查結果,各年齡層的平均暴露量亦小於歐盟食品安全局的建議值,但是對於經常食用或大量食用罐頭食品者,仍可能有雙酚 A 暴露過量並對人體造成潛在健康風險。
呼籲民眾採取均衡飲食原則,分散購買的食物來源與種類,避免長期過度食用相同種類的食物,尤其是金屬罐頭食品,以降低雙酚 A 的累積暴露風險。若要加熱食用金屬罐頭食品時,切勿將金屬罐頭直接置於火上加熱、隔水加熱,或用電鍋直接加熱的方式,以避免因高溫烹煮時金屬罐塗層之雙酚 A 遷移至食品中而被吃下肚。食用罐頭食品前應先將罐內的食品取出,改使用玻璃、陶瓷或不鏽鋼等容器盛裝再加熱食用。