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氫氣驅動機器水母誕生!

NanoScience
・2012/06/28 ・773字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 544 ・八年級

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美國研究人員研發出一種能模仿水母運動的機器水母(Robojelly),具有由奈米碳管(carbon nanotube)所打造的人工肌肉並且可使用外部氫氣能源。其廣泛的用途涵蓋了科學、軍事以及商業海洋運輸等。

這個由維吉尼亞理工學院以及德州大學達拉斯分校共同設計製作的機器水母,是第一個成功藉由外部氫氣作為燃料來源的水下機器。以氫氣為能源的優點在於燃燒後僅會產生水,而對遠洋載具尤其有利的是,氫氣可利用太陽能從海水中取得。

機器水母的核心部位是採用市售鎳鈦形狀記憶合金(shape-memory alloy, SMA),這是一種形變後可利用加熱恢復原狀的材料。此 SMA 以奈米碳管層包覆,而其上所鍍之鈦粒子則作為氫氧反應的催化劑。氧化反應所產生的熱能可讓 SMA 恢復原狀,而質輕、強韌又多孔的奈米碳管可使氫氣與氧氣易於接觸催化劑,且其優良的導熱性讓熱能得以迅速進出 SMA 系統。

此機器水母的傘狀結構巧妙地模擬一般水母的推進方式,其鐘形軀體由矽膠構成並以 8 條彈性鋼肋所支撐,細繩從鐘形軀體邊緣沿著鋼肋直抵中心的滑輪,然後進入裝有 SMA 致動器的管子。在其中一個設計中,所有細繩皆連接至一個中心 SMA 致動器,另一種設計則是有 8 個獨立的致動器控制各細繩,後者的優點在於能操縱機器水母往不同方向移動。

此機器水母的運動機制是藉由通入固定量的氫氣與氧氣使其反應,SMA 受熱後造成合金形變並拉動細繩,導致鐘形軀體拍動而推進。當 SMA 冷卻時,記憶合金的恢復力則會使其往另一方向拍動,整個循環過程耗時不到 10 s。該團隊測量此鐘型軀體的形變率約為 14%,相形之下以電能驅動時可達 29%,而真實水母更高達 42%。該團隊目前正著手優化系統效能,詳見 Smart Materials and Structures 21, 045013 (2012)。

譯者:莫偉呈(茂迪太陽能)
責任編輯:劉家銘
原文網址:Robot jellyfish fuelled by hydrogen—physicsworld.com [2012-03-21]

本文來自 NanoScience 奈米科學網 [2012-04-08]

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NanoScience
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主要任務是將歐美日等國的尖端奈米科學研究成果以中文轉譯即時傳遞給國人,以協助國內研發界掌握最新的奈米科技脈動,同時也有系統地收錄奈米科技相關活動、參考文獻及研究單位、相關網站的連結,提供產學界一個方便的知識交流窗口。網站主持人為蔡雅芝教授。

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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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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。

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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什麼是「可逆電轉氣儲能系統」?臺灣有機會發展嗎?
台灣科技媒體中心_96
・2022/05/05 ・1883字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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  • 本文與台灣科技媒體中心合作,內文經泛科學改寫。
  • 本文轉載整合自台灣科技媒體中心《「可逆電轉氣儲能系統」專家意見
  • 資料更新至 2022 年 4 月 18 日,完整文章請見上方連結
圖/envato elements

最近,國際期刊《自然:通訊》發布一篇新研究〈可逆電轉氣系統用於能源轉換於儲存〉(Reversible Power-to-Gas systems for energy conversion and storage)。研究中提到,電轉氣(Power to Gas, PtG)是一個將電力轉為氣體,以更有效儲存能源的技術,可逆電轉氣系統則可在電力不足時,反向提供電力。

過去這項技術因成本較高,而未被視為普遍的儲能系統。因此這項研究開發了一個模型,來確定可逆電轉氣系統的經濟可行性,發現在美國德州當前的氫價格下,可逆電轉氣系統已有經濟競爭力。

一般將餘電用來電解水產生氫氣的系統,稱為電轉氣(PtG);而將氫氣在需要用電時,轉換為電力的系統,稱為氣轉電(GtP)系統。這是使用兩套不同系統的兩種技術,目前氣轉電是成熟的技術,電轉氣則是仍在發展中的技術。而可逆電轉氣技術則是將這兩個系統整合,使單一的系統具有電轉氣與氣轉電兩種功能,是新興發展的儲能技術。

在走向零碳電力的過程中,儲能系統是讓電力調度更有彈性的關鍵,據此,台灣科技媒體中心也邀請專家,解析台灣「電轉氣儲能系統」的技術進展。

台灣為什麼需要「電轉氣儲能技術」?

元智大學機械工程學系教授 鐘國濱元智大學機械系教授暨燃料電池研究中心主任 翁芳柏 說明,因應 2050 國際淨零排碳的共同目標,以國際上與台灣的碳中和規劃時程,未來各國都將會有大於 60% 的高比率再生能源佔比,所以即使可逆電轉氣技術難度非常高,世界各國(包括台灣)仍是爭相投入這項新興儲能技術。

中央大學工學院能源科技研究中心主任暨台灣氫能與燃料電池學會理事長 曾重仁 進一步解釋,台灣在未來 3-5 年內因再生能源佔比不高,PtG 尚不具在大電網中的實用性。但 2030 年後,當再生能源佔比增加至一定比例,PtG 將在部分地區與部分時段具有可行性,例如在與氫氣相關的產業園區中可部署 PtG 系統,將日常工業餘氫再回收利用於調節供電系統,綠電佔比過高時也可逆向轉換為氫氣儲存。

未來電網之儲能需求應不會由單一技術滿足,其中鋰電池在短時間、快速反應方面具有優勢,但 PtG 在大規模與長時間儲能,將扮演更重要的角色。

因應未來再生能源的比例增加,台灣也須發展氫氣產業。圖/envato elements

台灣的電轉氣技術發展到哪裡了?

所謂 PtG 是以多餘的(或是電網無法容納的)電能電解水產生氫氣與氧氣,以氫氣形式儲存能量。當需要用電時再將氫氣之能量以燃氣輪機或燃料電池轉換為電能。

不過,鐘國濱教授 認為,目前台灣再生能源比例偏低,九成以上的氫氣來自石化業的低價灰氫(Gray Hydrogen)。且台灣的電力相對便宜,沒有多餘再生能源電力供應電轉氣,因此電轉氣的綠氫(Green Hydrogen)價格偏高。同時氣轉電的價格也偏高。上述這三點,是台灣近短期發展電轉氣或可逆電轉氣遇到的最大困難。

翁芳柏主任認為,台灣短期內除了政策性的經費補助推廣儲能技術外,還需要進一步突破性發展儲能技術,才可能達成國際訂定的再生能源使用目標。但是台灣政府的能源決策單位,過去對於氫能的示範推廣落後國際,因此,翁教授認為台灣氫能技術還未成熟,應將資源投入氫能研發及其他能源領域的補助。

圖/envato elements

不過,目前國際上最大的固態氧化物燃料電池(SOFC)發電應用公司 Bloom Energy 的量產,是在台灣進行產業代工。這篇論文所評估的 SOC 電轉氣儲能系統與 Bloom Energy 技術相同,國內在研發與產業量產技術,應有國際競爭能力與優勢。

台灣的問題與瓶頸,還是在於產官學的整合,以及落後於國際的氫能產業發展政策,以至台灣投資在氫能的研發與示範推廣,大幅落後於已開發國家。

鐘國濱教授補充,雖然台灣短期的大環境不利這個儲能技術的發展,然對於綠(儲)能與綠氫有大量需求的產業,如半導體產業的台積電與鋼鐵業的中鋼,預期將率先於短期內投入採用這個技術,中長期將由儲能業者以此技術取代部分鋰電池儲能。

參考資料

註解

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俄軍使用了真空彈!什麼是溫壓武器?它的原理和可怕之處在哪?
Lea Tang
・2022/03/14 ・1688字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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根據烏克蘭政府及人權組織的報告,俄羅斯軍隊將集束炸彈和溫壓武器使用在對烏克蘭的戰事上——此項指控在 3/10 得到俄國國防部的承認(confirmed)

一種燃燒空氣的爆炸裝置

俄羅斯軍隊所使用的溫壓武器系統 TOS-1A,是俗稱「真空彈」的空投高功率真空炸彈。這類毀滅性的裝置通常以火箭發射或空投炸彈的形式部署,透過選擇不同的燃料——有毒金屬粉末或含有氧化劑之有機物質與炸藥共同施放。

彈藥發射後,空氣中的氧扮演助燃的角色,分散的燃料團於是成了一顆巨大火球。

對生物具有致命威脅

由於火球會在一瞬間用掉周遭所有的氧氣,真空彈的威力比傳統炸彈大,燃燒時間也更長。遇到真空彈攻擊時,幾乎沒有方法能夠自保——巨大的衝擊波能穿透任何未密封的遮蔽物,即使你位處地底下。

若是瞄準封閉空間投放真空彈,則會產生更為嚴重的後果。美國中央情報局(CIA)在 1990 年的一份報告中描述道:

那些靠近著火點的人會直接消失,至於爆炸邊緣的人則會受到嚴重的內傷,包括鼓膜和內耳器官碎裂、嚴重腦震盪、肺和內臟器官破裂,甚至可能失明。

使用溫壓武器的爭議性

溫壓武器最早由二戰時期的德國所研發。1960 年代,美軍在越南、阿富汗以及蘇聯在中國、車臣都曾使用過。雖然尚未有國際法明確禁止真空彈的使用,但根據日內瓦公約「禁止使用無法區分目標的無差別攻擊武器」以及國際人道法「禁止造成過度以及不必要的傷害」:

若是使用真空彈來攻擊建築區、學校或醫院的平民,根據 1899 年與 1907 年的海牙公約,你很有可能被判犯有戰爭罪。

區域內無差別攻擊

鑑於溫壓武器對建築物或掩體中防禦者的高度破壞性,它們主要被用於城市環境。但即使鎖定的是軍事設施或人員,在人口稠密的城市中使用溫壓武器,將波及爆炸範圍內的平民並造成大量傷亡。

過度殘忍的傷害

而儘管在特定狀態下,戰爭被賦予合法公正性,暴力也不得無限上綱。如果一種武器會延長士兵或平民的痛苦,並導致過度傷害,那麼該武器理論上是不被允許的。而溫壓武器顯然符合以上定義。

國際刑事法院檢察官卡里姆汗(Karim A.A. Khan QC)表示,他的法院將著手調查蒲亭對烏克蘭犯下的戰爭罪行。圖/ ICC

國際刑事法院展開調查

根據 1998 年《羅馬規約》,2002 年 7 月 1 日國際刑事法院於荷蘭海牙成立,職能是對犯有種族滅絕罪、危害人類罪、戰爭罪和侵略罪的個人追究刑事責任。因應立陶宛及 38 個成員國的要求,國際刑事法院(ICC)針對普亭對烏克蘭的非法入侵行動已積極展開調查。

俄羅斯於 2016 年退出國際刑事法院締約國,烏克蘭也不是締約國成員,但烏克蘭已經接受了國際刑事法院的管轄權,所以檢察官有權進行調查。英國外交大臣卓慧思(Liz Truss)在聲明中表示:

迫切需要國際刑事法院對俄羅斯的野蠻行徑進行調查,追究那些應為此負責的人。英國將與盟國密切合作,以確保正義伸張。

參考資料:

  1. What is a thermobaric or vacuum bomb?
  2. Ukraine war: Russia confirms it has used thermobaric weapons, says UK’s Ministry of Defence
  3. What are thermobaric weapons, and does Russia have them in Ukraine?
  4. What are thermobaric weapons? And why should they be banned?
  5. Statement of ICC Prosecutor, Karim A.A. Khan QC, on the Situation in Ukraine: Receipt of Referrals from 39 States Parties and the Opening of an Investigation
  6. UK leads call for ICC to investigate Russia’s war crimes
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