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飛起來了怎麼可能!新竹大風箏+7級風可以捲起多重的人?

PanSci_96
・2020/09/01 ・3515字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 520 ・七年級

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飛起來了怎麼可能救命啊我不要(到底誰想要!

風箏把人捲上天的驚險意外,就發生在上月底(8/31)。2020新竹市國際風箏節原本是個開心充滿童趣的風箏嘉年華會,怎知當天活動會場南寮漁港風勢達到 7 級,一名體重約 13 公斤的 3 歲小妹妹,在巨型風箏升空之際,瞬間被風箏尾巴掃到捲上天,在空中擺盪約 30 秒才在眾人協力幫忙下安全落地。

不少家長看了這驚心動魄的影片開始擔心:「以後帶小孩到河濱放風箏,會不會也有危險啊?」這次泛科學就帶大家來算算看,多~大的風箏遇上多~大的風可能會有危險!

今天的風兒好喧囂啊!那天新竹的風+大風箏可以捲起多重的人?

就先給個答案了,以新竹市活動會場當天的7級風,若風箏(領航風箏前端+長達24公尺的尾巴)受力情況都以最極端的方式來看,其實是可以拉起 146.48 公斤重至 253 公斤重的物體的,扣掉風箏可能重約 4.5 至 5 公斤,要把成人拉上空中也不無可能。

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但以上是最極端例子,除了是以風箏的「面」被風吹好吹滿的的情況下計算,再加上風箏原先設計就不是要載人用,在遭遇這麼強的風力時,風箏可能會被破壞,要能拖破百公斤重的物體(或人體)上天,還是有些難度。

看到這裡應該會好奇,到底這是怎麼算出來的對吧?在此之前我們必須先了解:風箏為何會能飛上天呢?

3歲小妹妹遭風箏捲上天空。圖/YouTube_鍾喬 joe

風箏之所以能飛起來的原因,是因為風箏的「面」被風吹後產生升力,而這股升力大於風箏本身的重力和空氣所產生的阻力時,就可以讓風箏「飛起來」。不是隨便一片布就能飛上天,風箏的形狀、重量、結構都是經過設計的。另外,放風箏的場域、風速、風向與天氣,也都會影響到風箏的飛行。

接著就到計算的重頭戲啦,多大的風箏與風速可以帶起多重的人呢?

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風箏上升的力道主要跟風速,以及風箏的面積大小有很大的關係,以下應用升力公式來做點推測:

升力公式:FLρ v2 CL A 

  • FL是升力
  • ρ 為空氣密度。根據維基百科,氣溫 30 度在一般平地大氣壓力下,空氣密度約為  每平方公尺 1.16 公斤。
  • CL 為升力係數。與受風物體的材質、形狀等皆有關。無論迎風的是球體、流線體或特殊材質,都會影響此一係數。在風箏的例子上,主要隨著風箏面與風向夾角變化,範圍為 0-1 ,因為等等要計算的是讓人起飛的最大風險,會暫以最大值 1 來作計算。
  • A 為參考面積:風箏可以承風的面積。在這個案例中,計算上比較麻煩的是風箏尾巴到底要不要算進去,以及風箏尾巴隨時間的變化,會影響整個風箏的受力。
    在此處,我們知道這個風箏最有效的面積應該為 3 平方公尺,如果要加上尾巴應該最多可以算到約 20 平方公尺。
  • v 為速度,在此以風速來作計算。
領航風箏前端面積為3平方公尺,尾巴則有24公尺。圖/Youtbe_兒ㄚ麵線

如果以領航風箏前端面積 3 平方公尺作計算,在 7 級風(風速以每秒 15 公尺計)的情況下,風箏的最大受力可達 39.94 公斤重;在 5 級風(風速以每秒 9 公尺計),最大受力可達 14.38 公斤重。

實際上飛上天的重量會是小孩的體重加上風箏本身的重量。因為很難確定這次的風箏的重量,考慮到都要飛上天(?),先略約用飛行傘的資料估算一下。

單人的飛行傘傘重 4-6公斤,面積 23-32 平方公尺。以領航風箏前端 3 平方公尺加長 24 公尺寬估計 1 公尺的尾巴,總計 27 平方公尺,我們可以推測如果是類似的材質,領航風箏的重量大約 4.5- 5 公斤。無須7級風,大約 5 級風到 6 級風,就可以單憑領航風箏的前端達到讓小孩騰空的效果了。

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小女孩不慎遭風箏尾巴捲上天空。圖/Youtube_兒ㄚ麵線

接下來,我們來看看那條長達 24 公尺的尾巴。它實際上很難有個正確的估計,但因為面積在此次公式裡占了很大的因素,完全不算一下有哪些效果有點說不過去。我們稍稍假設這條尾巴 24 平方公尺,但沒有完全攤平、承風的效率不太好,只達三分之一到三分之二的效果,即承風的投影面積大約為 8 到 16 平方公尺,加上前端,總面積可達 11 到19 平方公尺。

因此初估這次的領航風箏,前端加上尾巴:在 7級風的情況下,受力分別可達 146.48 公斤重到 253 公斤重(當然,風箏不是設計來載人的,有機會在捲跑人之前先被風破壞了);在 5級風的情況下,受力分別可達 52.73 公斤重到 91 公斤重;即使在 3 級風(以風速每秒4公尺計算)的情況下,受力仍可達 10 公斤重到 17.99 公斤重。

因此簡單來說,未來看到像這樣豪~大的風箏正要升空,不管風有多大,都請大家閃遠一點,注意安全距離。這個面積的風箏,在 5 級風的情況下要把大人帶上空,也是有點機會。這類風箏的操作,應該要閃遠點讓專業的來。

噢,對了!想知道 7 級風有多大嗎?套用同樣的公式可以算出,如果成年人面積以 1.5 平方公尺計,被 7 級風直吹的受力大約是 20.25 公斤重;根據氣象局,一般的成年人在 7 級風的有可能會走不穩。相信我……這樣的天氣就別放風自己,也別放風箏了吧!(除非你受過專業訓練)

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那如果只是在一般在公園裡放小風箏,在怎麼樣風速下可能會有危險呢?

我們用個簡單的抓法,假設小風箏大約 1 平方公尺大,那 7 級風的受力大約可達 13.5 公斤重;6 級風(以風速每秒 12 公尺計)受力約達 8.52 公斤重;5 級風的受力約可達 4.7 公斤重。因此如果小孩放風箏,在 5、6 級風的情況下,應該不至於被風箏帶走。

但即使如此,在風速快的情況下,風箏線其實也挺危險的,還是應該要注意操作。

我在天 上 飛!那些年…曾把人舉高高的風箏們

這次的事件是個意外,但古往今來其實不少人想透過風箏讓人在天上飛。

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比如說在1886年《科學美國人》上便有一篇報導,描述一位法國人梅洛(Marcel Maillot)如何透過超巨大風箏(面積約為71平方公尺,風箏重113公斤)舉起了重達150磅(相當於68公斤)的沙包。

圖/科學美國人

前述的實驗相當含蓄地使用沙包當人,而在更早些年則有發明家拿自己的子女當做實驗對象。

1824年發明家波卡克( George Pocock)用寬9公尺的風箏和椅子分別把他的女兒和兒子送到82公尺和60公尺左右的高空;然後在證明風箏可以把人舉高高之後,便設計出了「風箏馬車(Charvolant)」:一種不用透過馬匹,而是透過風箏拉動的馬車。由於在當時過路費是根據馬匹數量收取的,因此這種馬車便可以不用被徵收過路費呢!儘管如此,但它實在太難操作因此根本沒有什麼人使用。

圖/wikiwand

除此之外,還有把載人風爭當成偵查工具、當作飛機升力來源⋯⋯等等,完全感受到人類想擺脫地心引力的糾纏真的是無所不用其極啊。

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我也知道~凹,天空多美妙。燕姿沒教你的放風箏秘訣!

雖然這次的意外並不是幼童放風箏所引起的,但多多少少內心會有「那到底該怎樣放風箏才安全?」的疑問。雖然放風箏一時爽,但在放風箏之前功課是要做好做滿的。

首先是要選擇適合的場地,必須要是開闊、空曠、人少的場域,周遭不要有建築物、樹木或者是起起伏伏的山丘。一方面是避免風箏勾到其他物體,另一方面是這樣風向也會相對穩定。

場地確認了,接下來就等風起吧!風速是風箏能不能飛高高的重要因素。雖然不同結構的風箏可能最適的風速也不盡相同,但大概2~4級風是最合適的。有些輕量風箏在室內走動的風都能起飛,也有些大型風箏需要6~7級的強風才能起飛。

放風箏最好選擇空曠的地方。圖/pexels

天氣也很重要,像是在雷電交加的夜晚放風箏的富蘭克林就是個放風箏的錯誤示範,一方面下雨會打濕風箏,讓風箏不好飛起,另一方面也有被雷擊的風險。

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放風箏的時候也最好攜帶帳篷釘可以把風箏固定在地上,另外也要帶好能保護手的手套,以免拉動風箏時被風箏線給割傷。

風箏及其衍生的各項娛樂活動相當多,只要多一些準備就能少一點意外的發生,好好享受那迎風飛起時的暢快吧!

參考資料:

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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
43 篇文章 ・ 56 位粉絲
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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更多、更完整的內容,歡迎上數感實驗室 Numeracy Lab 的 YouTube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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數感實驗室_96
76 篇文章 ・ 49 位粉絲
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

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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