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利用陽光當動力—無人飛機很環保

人間福報_96
・2012/08/29 ・1638字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 601 ・九年級

文∕羅智華

在航空科技日新月異的發展下,要讓飛機升上青天、穿越雲霄已不再是難事,但隨著環保意識抬頭、也讓節能減碳重要性日益提高,許多學者專家除了在技術上精益求精外,更努力想方設法降低飛機飛行的碳足跡。像是來自淡江大學的一群師生團隊,就花了三年時間集思廣益研發出台灣第一架運用太陽能作為動力來源的無人飛機「鸑鷟」號,寫下打造太陽能無人載具的歷史新頁。

其實,國內研發無人飛行載具(UAV)的歷史不算短,帶領學生長期投入無人飛機研究的淡江大學航空太空工程學系副教授馬德明表示,比起需要由飛行員駕駛的飛機,無人飛機具有生產成本低、機體結構相對簡單、好維護等優點,因此近十年來蔚為一股潮流,不少學術機構、國防軍事部門、民間企業都紛紛投入無人載具的研發。

但現行的無人飛機大多以內燃機作為動力來源,不但重量較重也不環保,有鑑於此,他們決定幫無人飛機來場「創新小革命」,在大家腦力激盪下,團隊將太陽能運用在無人載具上,嘗試用低汙染的太陽能電池做為UAV的動力來源,並很有巧思地將團隊心血結晶取名為「鸑鷟」號。馬德明表示,其名稱來自鳳凰的古名,帶有鳳凰展翅的翱翔之意。

將太陽能與無人載具相結合的構想看起來不難,但實際去做卻不容易,馬德明解釋,比起一般飛行載具,太陽能動力飛機需運用更複雜的空氣動力原理,同時還得思考太陽能動力與機翼面積間的關係,而相關設計更牽動著飛行速度、升力、阻力等參數,只要改變其中一個參數,其他參數就會跟著改變,可說是「牽一髮動全身」。

為了讓太陽能動力無人載具可以擁有最佳的性能設計,研究團隊研發出一套飛行性能參數方程式,從中計算出機翼面積與飛行速度兩者間的最佳關係設計,讓無人載具在運用太陽能作為動力來源時,可以兼顧良好的飛行速度,避免顧此失彼。

馬德明表示,要讓研發太陽能無人飛機的夢想可以成真,最重要的設計核心在於如何規畫出性能穩定的「太陽能電源管理系統」,以藉此透過太陽能電池來獲得最大功率,提供足夠的飛機飛行與電腦系統電力所需。他表示,這套電源管理系統涵蓋「太陽能電池」與「最大功率追蹤系統」、「電池管理與電力轉換裝置」等三大主軸。每個主軸各司其職,像是太陽能電池與最大功率追蹤就是用來收集太陽能,並持續追蹤太陽能板的最大功率點;而電力轉換裝置則是把供電電壓轉換成無人飛機載具系統所需要的電壓。透過彼此的分工與合作,讓無人飛機可以順利從太陽能取得動力,為環保助上一臂之力。

無人駕駛成本低 勘災觀測有一套

馬德明說,「鸑鷟」號身長2公尺、展翼3.7公尺、最佳飛行時速可達34公里,飛行速度比一般摩托車的時速略慢些,重量則將近9公斤。經過團隊的改良與測試,正式誕生的「鸑鷟」號已於日前在戶外試飛成功,不但令師生雀躍不已,也意味著無人飛行載具研發歷程的一大突破。

而隨著航太技術突破與運用,無人飛機的用途也愈來愈多元,不再像一開始只是運用在國防軍事領域中,而是可以取代載人機具從事許多危險任務,為飛航安全提升不少。馬德明表示,無人飛機的應用廣泛,除了可以進行軍事情資偵查、目標搜尋定位外,還能運用在地形地貌的攝影監控、觀測農業漁業發展等情況,尤其每年七、八月都是颱風頻繁報到的季節,對於災情勘察如地形景觀的破壞程度、森林火災的蔓延情況等,無人飛機也都能發揮很好的觀測功能,可作為公部門與民間用來觀測與目標偵測的利器。

不過受限於成本與能源轉換效率考量,目前鸑鷟號仍需仰賴鋰電來產生動能,推動機體起飛升空,儘管如此,鸑鷟號已為太陽能動力無人飛機的研發邁出一大步,團隊表示未來將採取具有高能源轉換效率的太陽能板做為全程飛行的動力裝置,希望藉此讓無人飛機運作可以更具節能減碳成效。

深度閱讀

 書名:航空器概論
作者:毛嘉聖
出版社:台科大
出版日期:2011年09月15日


 書名:飛機的構造與飛行原理
作者:中村寬治
譯者:簡佩珊
出版社:晨星
出版日期:2011年03月30日


原文發表於人間福報

相關標籤: 太陽能 碳足跡
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人間福報_96
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「血液病理診斷」導入 AI 應用,輔助醫師快速精準判讀、減輕負荷量

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/01/17 ・2491字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 台灣諾華 協助刊登,審定編號 TW2201057472。

  • 作者/許君咏

我們想讓你知道:

被喻為困難診斷疾病的骨髓增生性腫瘤,難在哪裡?由於「病理切片判讀」很難找出「兇手」,因此,林口長庚醫院與台灣諾華及雲象科技合作,將 AI 運用於血液病理診斷,有望幫助醫生進行快狠準的判讀,可以減少經驗多寡限制,以及減輕醫生的判讀的負荷量,更重要的是,為病患做出正確的診斷,幫助及早進行治療。

在血液癌症的診斷中,病理切片是必要條件之一,例如骨髓增生性腫瘤(myeloproliferative neoplasm,簡稱 MPN),因為種類繁多,臨床症狀、病理變化及突變特徵重疊性高,過去需仰賴經驗豐富的臨床血液科及血液病理科醫師人工鑑定,然而對抗血液腫瘤就如同與時間賽跑,若無法立即提供判讀結果,延誤了治療時機,將影響病患存活率。

「骨髓增生性腫瘤」到底是什麼?

骨髓增生性腫瘤(MPN),以前稱為骨髓增生性疾病,是一組以一個或多個血細胞(白細胞,紅細胞,血小板和/或纖維細胞)過量產生為特徵的疾病。

首先,骨髓是人類的造血器官,它的重要功能就是產生造血幹細胞,之後這些造血幹細胞透過分化再生成不同的血細胞,例如紅血球、血小板、顆粒球、單核球等。而骨髓增生性腫瘤是一組罕見的血液癌症,會導致骨髓中產生過多的紅血球、白血球、血小板,根據 2016 世界衛生組織的分類,這組疾病中較常見有四類,各有不同的預後及治療方式,包括原發性血小板增多症(ET)、真性紅血球增多症(PV)、原發性骨髓纖維化(PMF),原發性骨髓纖維化又有兩種亞型:早期骨髓纖維化(pre PMF)及顯著骨髓纖維化(overt PMF)。

骨髓增生性腫瘤種類

至於確切的罹病原因目前並不清楚,科學家尚在研究中。林口長庚醫院血液科郭明宗醫師說:「骨髓增生性腫瘤臨床上常見有 3 種基因突變,分別是 JAK2V617,CALR,MPL。不論是後天的基因變異,或是環境因素等皆為可能致病因子,目前在臨床上面臨的最大挑戰不僅是治療,其實從診斷程序挑戰就已經開始。」

難如登天的「病理切片判讀」,究竟要如何找出「兇手」呢?

被喻為困難診斷疾病的骨髓性增生腫瘤,難在哪裡?

郭明宗醫師進一步說明,因骨髓性增生腫瘤屬於血液增生性疾病,和其他實體腫瘤不同的是,病患沒有明顯可觸及的腫塊,通常是因為出血、中風、脾腫大等併發症而求診,無法直接看出病因是什麼。這時醫生就像偵探一樣,必須從其他類似的症狀、血液檢查數值等尋找線索,列出可能的疾病名單,而最關鍵的證據除了基因變異之外就是「病理切片判讀」。因此, 2016 年世界衛生組織也將「骨髓切片」列為骨髓增生性腫瘤診斷的必要條件之一。

但最難的部分就在於「病理切片判讀」,林口長庚紀念醫院解剖病理部莊文郁副主任說:「骨髓切片主要是由血液病理次專科醫師進行判讀,而骨髓增生性腫瘤判讀的複雜度遠超乎一般人所能想像,病理醫師必須仔細評估各種造血細胞在顯微鏡下的數量及形態,特別是巨核細胞的形態特徵、數量及空間分布,才能得到精準的診斷。」

莊文郁主任實施病理切片判讀

也就是說,傳統的病理切片裡的血球型態與其他疾病極為相似,需由經驗豐富的醫生判讀,並進行診斷,然而人工判讀的缺點在於,難以取得客觀量化的數據,並且可能會有人為誤差。如前段提及骨髓增生性腫瘤有不同種類,預後和病程進展有極大差異,需要不同的治療策略。郭明宗醫師分享:「早期世界衛生組織尚未明確分類時為例,曾有 20% 的患者原先被診斷為原發性血小板增多症(ET),後續分類後重新診斷為早期骨髓纖維化(pre PMF)。」說明病理切片判讀在診斷上有一定的困難及複雜性。

病理切片耗人又講求經驗怎麼辦?AI 來幫忙!

莊文郁副主任說:「林口長庚每月有近萬個案例、高達上萬筆的病理玻片需要判讀,病理團隊每日皆須面臨龐大且急迫的病例,為了能及早且精準幫助病患確診,已全面將病理玻片數位化,為全台少數完成跨院區病理科數位化的醫療院所,可大大提升判讀方便性。」

這次合作跨界三方,結合不同優勢,林口長庚龐大的病理資料庫,雲象科技的 AI 技術,加上台灣諾華長期投入血液腫瘤研發治療的經驗,共同提升台灣血液腫瘤篩檢量能,幫助病患在進入急性期或惡化前獲得及時診斷及擬定適合的治療策略,延續病患生命並提升生活品質。

血液疾病的診斷與治療相當困難,然而因病患數不如其他器官癌症,故新技術如 AI 較不會第一時間應用在血液疾病上;不過,對血液疾病來說,以形態學為基礎的病理診斷扮演關鍵角色,而型形態辨識正是 AI 在醫療上能有最大發揮空間的面向。

這個概念就像是平常大家將合照上傳社群軟體,平台會透過自動人臉辨識系統,標記照片裡的朋友人名。運用 AI 進行深度學習,辨識骨髓玻片裡的細胞型態、特徵和空間分佈的情形,能夠提供量化且客觀的數據。

莊文郁副主任打趣地說,隨著時代與醫療的進步,AI 技術不僅可以認臉,也可以辨別極度困難與複雜的細胞了!

雲象科技骨髓切片判讀

而台灣諾華在癌症治療領域耕耘已久,諾華腫瘤(台灣)總經理陳喬松說:「身為全球製藥領導者,從第一代標靶治療到目前最新的細基因療法,建立了許多治療創新里程碑。」目前除了利用資料科學發展新興藥品外,諾華爲重新改善患者生活品質,並延長其存活期,亦發展大數據分析及 AI 技術,希冀幫助更多血液腫瘤病患及早診斷、治療,讓血液腫瘤的早期診斷向前邁出一大步。在 AI 的加持下,未來血液病理的發展,或許能夠和近年備受重視的分子和基因診斷攜手合作,更進一步加強疾病診斷與治療品質。

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