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以 GPS 測知氣象資料,未來颱風假提早預報?來認識福衛七號獨特的「掩星觀測技術」

Suzuki
・2019/06/24 ・3502字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 530 ・七年級

6 月 25 日六顆福爾摩沙衛星七號將搭乘 SpaceX 獵鷹重型火箭,前往太空接替老兵福衛三號,成為「太空中精準溫度計2.0」,提供即時、可靠的氣象觀測資料。

國家太空中心推估福七可提升氣象預報準度 10%,這個 10% 聽起來好像還好,實際上卻能為災害防範爭取許多時間。以颱風預報來說,提升 10% 等於是將原本三天後颱風預報,往前推 7.2 小時的精準度,也就是在颱風尚未接近陸地前,就能比原先更早預測它接近的影響狀況。假若氣象預報準確度提高,颱風假或許能提早確定呢~(敲碗!)

福七在太空中心整測廠房內,完成振動、熱真空測試、電磁相容等許多測試後,準備前往美國。圖/太空中心提供

全世界對福七會如此有信心,主要是因為福三對數值氣象預報的貢獻。2012 年著名氣象機構歐洲中期預報中心就指出,福三在減少天氣預報誤差的貢獻度是全球前五,台灣許多研究也指出,福三改善了豪雨預報與颱風路徑預報的準度。

使用福衛三號資料的尼伯特颱風預報路徑(REF綠色和BND粉色線),和實際路徑(BEST黑色線)的誤差明顯較小。(圖片提供/太空中心

GPS不只可以導航,福衛七號還靠它收集氣象資料

「掩星觀測技術」扮演超級重要角色,而 GPS 全球衛星定位系統在這之中可是幫了大忙。

沒錯!就是你開 google 地圖會協助導航的 GPS。我們常接觸的是美國 GPS 系統,目前有 31 顆衛星在兩萬公里高空軌道上繞行地球,當地面訊號站能同時接觸到四顆以上衛星訊號時,便能以三角測量原理協助定位。

而福七正是靠著 GPS 來達成掩星觀測,得到氣象資料的喔!福三計畫主持人、福七計畫副主持人方振洲博士表示,常見的氣象觀測,都是垂直觀測大氣狀況。探空氣球是搭載儀器升空測量,地球同步氣象衛星則靠著感應地表、陸地與海洋所反射的電磁波能量,計算處理後得到衛星雲圖。

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但是福七的掩星觀測技術不同,它並不是直接量測大氣層資料,而是靠著它的主要酬載儀器「全球衛星導航系統無線電訊號接收儀」(TGRS),橫向接收 GPS 衛星穿入和穿出大氣層所產生的電磁波訊號。電磁波在穿越不同濕度、溫度、壓力的大氣環境時,會產生偏折,藉由觀測訊號轉向、減弱或變慢,便能反推大氣層中濕度、壓力與溫度對訊號的影響,得到氣象數值預報所需的資料。

福三利用 GPS 無線電波掩星量測原理,利用福三所接收的 GPS 訊號折射角度變化,推演相對應的大氣溫度、氣壓和水氣以及電離層電子密度的垂直分佈。圖/太空中心提供

福七最後所接收到的,是經過無數偏折後的訊號,因此若要回推影響某一點的溫度,則必須像剝洋蔥般,由電離層一層層剖析到大氣層,運用大氣密度隨高度上升變小、電磁波訊號折射角變小的原理,根據每一層溫度和折射角變化,慢慢推算出那點的資料。

全世界的定位系統有四種,包括:美國 GPS、俄羅斯 GLONASS、歐洲 Galileo 和中國北斗。福七 TGRS 能同時接收美國 GPS 和俄羅斯 GLONASS 兩系統共 55 顆定位衛星的訊號,比福三僅能接收單一系統的資料量多,每天可提供 4000 筆掩星觀測資料。再加上福七是在南北緯 50 度間軌道繞行,以台灣、赤道與低緯度颱風盛行區的觀測為主,不像福三以高緯度軌道全球繞行。因此福七觀測資料密集度更高、資料量更大,必能提升氣象預報的準確度。

除了TGRS外,其他兩個酬載在做什麼呢?

兩片圓圓太陽板的福三小巧可愛僅 62 公斤,相較之下,福七掛著像魚尾般的太陽能板,則像隻巨無霸鯨魚有 300 公斤。福七比起福三多了備份系統,身上酬載儀器也更先進。

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福七除了搭載掩星觀測的 TGRS外,還背了 IVM(離子速度儀)與 RFB(無線電射頻信標儀),兩者都是校正 GPS 訊號與輔佐掩星觀測的重要儀器!

因為 GPS 衛星位在兩萬多公尺的高空,它的訊號會穿過大氣層、電離層傳給福七,而電離層會干擾訊號傳送,因此需要透過 IVM 量測電離層離子速度與密度,根據相關數值校正通過電離層的 GPS 訊號。

RFB 是藉由福七發射三種無線電頻段(UHF/L /S + P)至地面站,來量測電離層閃爍,並判定電離層電子密度差異,以便校正 GPS 訊號穿過電離層的誤差。

掌握電離層結構,除了提高 GPS 訊號的精準度、提升掩星觀測的品質,電離層變化也影響太空氣象與電信通訊,近來也有不少研究也在討論電離層變化與地震發生的相關性。福七將繼福三後,成為全球電離層觀測資料的貢獻者

太空中最精準「溫度計」

為什麼福七被稱為太空中最精準「溫度計」,而不是氣象預報員呢?

太空中心整合測試組組長陳維鈞表示,衛星不能做氣象預報,只能提供觀測資料給氣象局做預測。福七能測得氣象預報所需的重要資料,包括:溫度、濕度與壓力,而它所測得的溫度是不需要以標準溫度去校正的,因此擁有「最精準溫度計」的稱號。

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由於福七無法測得風向資料,所以太空中心打造自主研發衛星「獵風者」,最快 2020 年底、2021 年初升空。「獵風者的測量方式更玄!」它是接收海洋所反射的 GPS 訊號,靠著量測海浪速度和高度,來推算海上的風向與風速。屆時獵風者號可攜手福七,提供全球更多氣象預報所需的資料。

獵風者號構型圖。圖/太空中心提供獵風者號構型圖。圖/太空中心提供

因緣際會,成為「掩星技術」的專家

「福三在的那幾年,真的是台灣氣象預報最準的時候!」方振洲談到福三就於有榮焉,福三可說是全球第一批成功以「無線電掩星技術」來觀測氣象的衛星星系,服役十多年後將要榮退,由福七接手任務。

方振洲說道,無線電掩星觀測很早就有了,像是 NASA 的行星任務,就是用無線電訊號變化,回推行星氣體的資料,美國大學大氣研究聯盟(UCAR)便想將這個技術運用在氣象觀測上。那時無線電掩星技術並不是主流的氣象觀測方式,也沒什麼人相信它會成功,當 UCAR 去找 NASA 時,NASA 說「這是爛計畫!」後來 UCAR 找了台灣當合作夥伴,台灣就開始跟美國優秀科學家合作,打造福衛三號。

「沒想到,福三升空八個月觀測資料就被歐洲中期預報中心納入預報系統,後來美國也納入。」福三證實無線電掩星氣象觀測是可行的。

從 2006 年福三到 2019 年福七計畫,台灣已累積近 15 年的研究能量與衛星操控經驗,陳維鈞表示,這是今日台灣能處在世界領先地位的原因。十多年前,台灣需要倚賴國外系統來操控福三;但到了福七時,台灣已使用自行研發的衛星操控中心,甚至將技術輸出到泰國,協助他們建操控中心。

太空中心衛星操控中心。圖/太空中心提供

福三與福七都是台美合作計畫,美國主要提供酬載儀器,台灣強項則在軟硬體系統整合與衛星操控。福三到福七不僅是觀測精準度提升,即時處理資料能力的速度加快,台灣太空計畫團隊也跟著精進。

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未來十年:一年一衛星!

福七是繼福一、福二、福三與福五後第五顆台灣研發的衛星,台灣自 1992 年開始投入太空計畫,至今也不過 26 年多的光景,在遙測衛星與氣象掩星衛星都有卓越成就。下一步台灣將以帶動國內太空產業鏈為目標,朝「一年一衛星」邁進。

不過,你或許會納悶光學遙測衛星福二 2004 年發射至 2016 年除役,執勤 12 年才由福五接替,福三 2006 年升空至今仍等待福七交班,台灣衛星普遍工作到最後一刻,才有另一批衛星接替,因此科技部部長陳良基說「未來十年,每年發射一顆衛星」會不會太好高騖遠呢?

國家研究院院長王永和坦言「國家太空中心只有 200 人,要做到這樣的計畫很辛苦!」過往許多衛星關鍵零組件,台灣都要自行開發,雖然提升了太空發展的難度,但也給予挑戰的機會。太空中心原則上已規劃十顆衛星,有八枚類似福五的光學遙測衛星,兩枚合成孔徑雷達衛星。合成孔徑雷達衛星能夠做環境和災害預測,在取像上不受天候影響。

國家太空中心副主任余憲政表示,明年初預計有顆 1.5 U(15cm x 15cm x 15cm)小型實驗立方衛星升空,執行船隻和飛機的定位,而立方衛星也是太空中心想發展的項目之一,因此未來每年可能不只有一顆,可能一年有兩顆以上喔!

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2019 年太空三期計畫實施,搭配一年一衛星的願景,將帶動國內太空產業。以福五為例,福五是台灣完全自主研發的衛星開端,從投入經費比例來看,它的自主元件比例為 70-75%,而預計在 2021 發射的獵風者衛星更「台」,自主元件比例高達 87%。密集衛星計畫提高太空元件自製率,有助於本土電機與電子業跨足太空領域,並創造更多國際合作機會,讓世界看到台灣的實力。

  • 註解:福衛三號星系中多數的衛星目前已無法傳送資訊予地面站了。

想了解更多有關福爾摩沙衛星的各種小知識嗎?請見下篇:關於福衛七號的幾個問與答

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Suzuki
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超純社會組學生,對未知的一切感到好奇,意外掉入科技與科學領域,希望在猛點頭汲取知識的同時,也能將箇中妙趣分享給大家。

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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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奠定現代通信基礎的克勞德.香農(Claude Shannon)
數感實驗室_96
・2024/06/06 ・743字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

以前小時候如果調皮不聽話,就會被大人叫去跪算盤,現在的家長家裡沒算盤了,反而會拿出電路板讓小孩跪。

咦?為什麼總是拿算數工具來懲罰小孩呢?

電路板上看似複雜電路板密密麻麻的,是電腦進行邏輯計算的關鍵。這小小的薄片能執行驚人的運算功能,背後的奧秘離不開一位傳奇科學家的貢獻。他不僅奠定了現代通信的基礎,還開創了人工智慧研究,這可不是一般人一生能做到的成就,但克勞德.香農(Claude Shannon)卻一次搞定。

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這位非凡的科學家是如何改變了我們的時代?

他讓我們今天能享受高效的通訊技術和智慧生活。如果你也覺得現在生活離不開手機和電腦,那你應該感謝這位數學和電機工程的天才。

對於 2000 年後出生的人而言,或許覺得用手機傳訊息、用電腦看影片再平常不過。但在 Shannon 出現之前,沒有人能系統性地定義「資訊」和「通訊」。他以其對動手實驗的熱忱,將這些看似無形的概念轉化為實際的理論,為世界帶來了一場資訊革命。

正是因為 Shannon 的卓越貢獻,我們才能享受如此便捷的現代通信技術。他不僅改變了科學的面貌,還深刻地影響了我們的日常生活。

Shannon 的故事也提醒我們,熱愛與好奇心是推動進步的核心力量。他用智慧和創造力,為我們打造現代通信的基礎,並開啟未來的無限可能。

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數感實驗室_96
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數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/

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古人用的超大型手機?從烽火臺到智能手機:通信科技的演進
數感實驗室_96
・2024/05/13 ・883字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

現代人手機普及率極高,你可能正在用手機閱讀這篇文章。

仔細想想,我們每天使用的手機真的很厲害。只需幾下操作,就能傳訊息、視訊通話,還能上網看影片、玩遊戲、使用社群網路等。

你可能知道全世界的第一支手機是 Motorola 在 1973 年 4 月 3 日推出的黑金剛,重達 2 公斤的程度。不過,早在幾千年前,其實已經有「手機」存在了。

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當時的手機不只兩公斤重或兩公升水壺大,甚至是有好幾層樓那麼高,那這些手機的傳輸速率也超級慢,看影片一定是不可能,連打電話聊天都辦不到。超級陽春,基本上只能傳遞「有」或「沒有」這樣的是非題。

應該有些人猜到了,其實就是「烽火臺」。

烽火臺是中國古代為了傳遞軍情所設計的通信系統。一座烽火臺上有幾位士兵,備有大量的稻草與木柴,如果看到敵人侵犯,或是前後的烽火臺燃起狼煙,士兵們就會立刻燃燒乾柴,釋放狼煙,傳遞攸關國家存亡的重要資訊。雖然,烽火臺的尺寸大小與現今我們常用的手機差很多,傳輸能力也差很多,但烽火臺還真是上古時代標準的通信設施哦!

接下來還會推出一系列「通信科技」相關的節目,內容囊括了通信發展的歷史故事、重要的通信科學家、通信相關的技術知識。

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讓你認識新聞報導中,常聽到的一些通信專有名詞,什麼是頻帶、頻寬?現代通信技術如此厲害的關鍵又在哪裡?甚至,這些技術跟我們平常在學校裡學到的各科知識,又有怎樣的連結呢?

這系列將用影片帶領大家進入這個有趣、改變全人類生活的通信世界,敬請期待哦!有更多想法也可以留言分享喔!

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數感實驗室_96
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數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/