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「如果寶傑邀請你去擔任來賓,你會……?」科博館周副館長表示…

PanSci_96
・2012/10/03 ・2949字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 490 ・五年級

前因:PanSci小編某日在電腦前面坐著坐到都坐骨神經痛了,於是在經過漫長的三分鐘討論後,決定執行新的自肥企劃-離開電腦,前往台灣各大科學場館玩透透!

後果:本篇是上週二到台中的國立自然科學博物館拜會副館長周文豪博士的簡要紀錄,當天周副館長跟我們聊了非常多!從博物館學到時事到市政都提出很精彩的看法。

國立自然科學博物館開放至今已經26個年頭,是國內第一座國家自然科學博物館,加上後來成立的植物園、九二一地震教育園區(在台中霧峰區),還有即將納入科博館組織的鳳凰谷鳥園(在南投)及斷層槽溝保存館(在竹山),是台灣科學教育的火車頭之一。相信很多伙伴也跟我一樣,很小的時候就跟著老師或家人來過科博館吧,直到現在,科博館也依舊是超熱門的校外教學跟闔家出遊好去處。

不過這20幾年的歲月中,自然科學有很多新的發現、科技也發展快速,新聞都追不上改變了,更何況是展覽?科博館要如何繼續讓參觀者愛上科學?這問題請教從籌備就參與其中,在科博館付出三十年的周文豪副館長再適合不過了。

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三十多年前剛畢業於東海大學生物系的周老師,正逢國內要籌備一座能兼具教育和研究目的的大博物館。當時的籌備計畫主持人漢寶德希望召集年輕人加入,於是找上了正在元培醫專教書還不到一年的周文豪。(就這樣上了賊船偉大的航道)

加入籌備團隊後,周老師才知道這是一項艱難的任務。原本以為只是要負責去野外採集標本的他,肩負起無法想像的繁重任務:因為全部的人都沒有經驗、完全沒有館藏、沒有人可以問。加上要跨越學科規劃收藏內容,很多共事的同仁又都同時身負教職,蠟燭得兩頭加上中間一起燒。甚至為了建造國內第一座太空劇場,生物學出身,蛙類權威,但對工程、電機一竅不通的周老師也只好硬著頭皮自己啃文獻,研究美、日、德三國的太空劇場規格怎樣適合科博館。周老師記得很清楚,在當時的提案廠商中,美國的版本電腦化程度高,但一旦故障就很難維修,德國的版本走機械式,功能強大好用,但是投影機的角度有限,螢幕呈現效果不好,於是選擇日本廠商提的版本,也在周老師等人的努力下,讓最先落成的太空劇場一炮而紅。

閒聊結束,以下開始進行提問:

P:為何會對蛙產生研究興趣?

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周:這是我第二次跟別人說這個經歷。其實我當初會對蛙感到興趣,是在小時候…大概是小學三年級的時候。有天從學校回家走在家附近的田埂上,看見一隻蛙被我嚇到跳進田裡,Z字型移動在水裡故意擾動泥水,可能是想降低可見度要躲開我。我記得當時還在心裡頭稱讚「這青蛙真是聰明!」於是我一直蹲在田埂上看,直到泥水中的泥土下沉,原來那隻蛙只有半身藏在土裡,也在等他離開,我又跟自己說「還是被我發現了吧!」

P:如果可以放下所有事務,老師最想做的事情是?

周:當個流浪漢。(突然陷入沉默,大家都在等老師說下去)我在法國考察博物館的時候,在巴黎的地鐵看到很多街友徘徊。我雖然聽不懂他們在聊些什麼,但是我主觀感覺到他們展現出一種自在、從容的生活態度,和旁邊匆忙來來去去的旅客很不同。如果可以,不需要花大錢,我也想一個人到世界不同地方走走,看看不同的生活風格。

P:你最喜歡跟最討厭科博館哪一點?

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周:這個….其實我沒有想過這個問題。但我覺得科博館最讓我著迷的一點不是任何一個展場或點,而是裡頭的「人」。跟館內同仁就各式各樣的想法來切磋討論,看著年輕人激發出有創意的新點子,是非常非常快樂的事情。科博館最紅的就是機器恐龍那一區了,吸引了很多人,讓很多人看見了、有興趣了、想了解更多。但是也有專家認為這樣的呈現會誤導,因此科博館時常會有這樣的辯論。

高興地跟小編分享青蛙藝術品的周老師

P:科學跟道德衝突時會站在哪一邊?

周:科學跟道德的衝突其實多半是政治導致的,說到政治……….(以下消音)

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P:如果不用顧慮經費,最想對科博館進行什麼大改造?

周:其實科博館永遠都需要改變,最好全部都改。但若要提一個點,我認為是「環境科學廳」。「環境科學廳」處在比較偏僻的展區,參觀的人較少。和其他展廳不同的是,環境科學廳有許多間環境教室,適合小班教學。不過也需要不少的老師願意投入心力,研究如何能讓學生聽一場生動精采的環境科學課。如果能改善那裡的設備,增加很多互動的教學方式,可以幫上很多忙。

P:如果你的子女拒絕相信演化論,而相信神創論,你會怎麼應對?

周:對於否定神創論,道金森在書中已經提了很多,我就沒必要再談他的想法。我是一個基督徒,這種矛盾不是假設,而是時常在我的生活中發生。但我的立場很清楚,聖經,特別是舊約,是人受到神的感動而紀錄下來的,但人知道的很有限,紀錄是會出錯的。我信仰的是這個宗教傳達的精神,而不是將經書當成純歷史書來信仰。不過我老婆就常說我這樣不算是真的基督徒就是了,哈!(周師母和老師是大學班對喔~)

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P:如果關鍵時刻主持人寶傑邀請你去擔任來賓,你會怎麼回應?

周:我想應該會婉拒吧。我不太看電視,聽過這個節目,但是我的知識有限,也不是那麼會說話,還是不要上節目比較好。

P:最近看的一本科普書籍是?評價如何?

周:《A Short History of Progress》(中譯:失控的進步) 非常好。光是看南方朔跟王道還兩位寫的序就值得了,書更是好。

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P:如果你有錢可以用來拍超大規模的電影推廣科學,你會選什麼主題,自己會扮演哪個角色?

周:不用考慮錢的話,我會用動畫與擬人化的方式,將現實世界中發生的很多事情當成範本,用來拍一個以蛙類為主角的故事,但是目的是要讓人類看清楚自己的問題。我也可扮演其中一隻蛙。

P:本身常上網嗎?

周:網路很方便,但我通常是利用網路來找尋需要的資料,例如透過Google Scholar可以快速找到無數的文獻。但網路對我來說也非常複雜,像臉書這樣的社群網站要花太多時間,在網路上長時間閱讀也很不舒服,因此我認為有好有壞。

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P:科博館在經營網路社群上的策略是什麼?

周:科博館有資訊組,負責網路部份,但一直以來因為資源有限,沒有很著力於網路上的社群經營。接下來將會有組織改造,科博館資訊組得降改為資訊科,隸屬營運組,或許會把網路社群經營得更好。但同仁都還是同樣的成員,我最希望的是能夠有個像記者一樣的角色,專門來報導科博館的故事、展覽,讓更多人在網路上能看得到,但並沒有那麼容易。我自己也有想過把自己寫過的文章放在網路上,但我又很矛盾,不想因為網友的回應而沈溺在網路的討論中,卻又會忍不住想去回應……

最後一個問題要反過來由周老師提問了。周老師想問問PanSci的各位伙伴,「你們當中是否有人是因為參觀了科博館,而踏上科學研究的旅程?」如果有,老師認為那麼這三十年就值得了。如果你曾經到過科博館,並受到感動,請在本文下留言,我們會轉達給周副館長。

延伸閱讀:PanSci小編遊台灣科學展館系列

1. 「外星人如果造訪地球,是福是禍?」台北天文館資訊組徐組長表示…
2. 「你對釣魚台的看法是?釣魚台的重要性是什麼?」國立海洋科技博物館籌備處主任柯永澤博士表示……

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

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。

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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。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

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)」!

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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。

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。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。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。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

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。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

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)。

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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。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

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。

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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?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

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。

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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

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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科博館熱河生物群特展,一同見證史前龐貝城
Yubari
・2020/02/22 ・1886字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 514 ・六年級

臺灣,在地球構造學者的眼中,是世界上最值得研究的地點之一。然而臺灣活躍的地質活動,也使岩石中的化石並不容易在千萬年時間中保存下來,加上身為一個年輕的島嶼,臺灣要出土一具恐龍化石的機會可說是微乎其微,這件事可說是許多人童年裡的一大失落。(還是只有我!?)

但不用難過得太早,在這個全球化的時代,就算是化石也可以出國玩。一批來自中國遼西地區的古生物們,現在就入住於台中的科學博物館。特展「熱河生物群」正在舉辦中!而這些貴客在地球科學的研究上,又有什麼樣的貢獻呢?不論你是已經看過展覽的人,或是正在前往看展的路上,都讓我們一起看看這次的特展,到底有哪些亮點吧!

為了配合來自遼西地區的化石,博物館使用水墨與古中文字體來設計主視覺。(圖/國立自然科學博物館)

熱河生物入土安,轉眼又過萬萬年

熱河生物群首先被發現於中國的遼西地區,當時還叫做熱河省,美國地質學家 Grabau 首先將這批化石生物群所在的地層稱作「熱河系 (Jehol series)」。之後隨著該地層出土的化石種類越來越豐富,中國古生物學家顧知微於是將這些生物總稱為「熱河生物群 (Jehol Biota)」。

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美國地質學家Grabau(左)與中國古生物學家顧知微(右),兩者對於熱河生物群的研究有極大貢獻。(左圖/Smithsonian Institution Archives、右圖/Zi 字媒體)

熱河生物群生存的年代距今約 1.25 億年,當時的環境溫暖而潮濕,並且有旺盛的火山活動,水生生物多以淡水湖泊為家。當火山噴發時,有毒氣體會導致周遭生物死亡,落下的火山灰則覆蓋住生物的遺骸,讓化石得以極為良好的保存。因此,熱河生物群在近年也被中國科學家稱為「中生代的龐貝城 (a Mesozoic Pompeii)」1

(同一時期,台灣仍然還在歐亞大陸邊緣的海面之下,距離冒出水面還有一億多年。)

說到熱河生物群,就要先介紹具代表性的三種指標化石(熱河御三家?),分別是東方葉肢介、三尾擬蜉蝣和狼鰭魚。東方葉肢介長得像一隻住在蚌殼裡的蝦子;三尾擬蜉蝣則是昆蟲,特色為明顯的三根尾鬚;狼鰭魚則是一種小型的淡水魚。這三種生物在當時分布最廣泛,最常出現在化石之中,故成為了熱河生物群的指標化石。

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在第一個展示櫃,大木…不對,是 Grabau 與顧教授彷彿對我這麼說:「從三種化石中選一個,作為你冒險的夥伴吧。」

飛鳥走獸初現身,綠木青草始開花

認識完熱河御三家,就可以出發去收服更多的熱河生物囉。1.25 億年前,正處中生代的最後一個階段──白堊紀。此時的地球,已經出現了許多現代生物的相近祖先,這次展覽的化石,也包含了昆蟲、魚類、兩爬甚至到原始的鳥類與哺乳類。

除了種類繁多,化石的完整性也是一大亮點。例如胎盤動物的祖先,攀援始祖獸,標本中除了完整的骨骼,甚至也保留了部分毛髮和軟骨組織。另外,一整窩的幼年恐龍和可見皮膚的鸚鵡嘴龍,一再顯示了火山的無情與迅速埋藏,讓我們得以窺見古生物的真實樣貌。

鸚鵡嘴龍標本,部分皮膚清晰可見!

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另外在植物方面,也展示了該地區最早的開花植物化石──被稱為中國四朵花之中的遼寧古果十字裡海果。代表了早在一億多年前,開花植物就已經出現,等待著新生代來臨後的大盛開。(終於遇到草系啦~灑花。)

前足換做一雙翼,恐龍變成一堆雞

看完了熱河生物各式各樣的化石之後,最後就是要來挑戰神獸啦。提到中生代的霸主,當然是非恐龍莫屬了,而這次展覽的亮點之一,就是具有羽毛恐龍化石。沒錯,它們準備要飛啦!

展示櫃中有許多具的帶羽恐龍化石,各自也有精美的想像圖。

這次展覽的帶羽恐龍,包含了顧氏小盜龍和奇異帝龍等具有原始羽毛的恐龍,而聖賢孔子鳥與豐寧原羽鳥等化石,則是代表原始鳥類的出現。而一系列化石與演變,證明了現代鳥類的祖先就是恐龍。

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(展覽中也展示了數具翼龍化石,但翼龍並無羽毛也非恐龍,因此與鳥類的演化並無太大關聯。)

化石繪畫說故事,熱河生物演歷史

本次展覽除了豐富珍貴的標本之外,也有很多文字與繪圖幫助觀眾認識化石。另外還有動畫區與拍照區透過輕鬆的方式來加深印象,即使是一般觀眾也能獲得樂趣。相當用心的特展,大力推薦給對於古生物有興趣,或是假期還不知道去哪裡玩的朋友!

除了化石,博物館也提供許多繪圖,供民眾寫生(?)和拍照。

參考資料

  1. Shao, T., Zhang, H., Wang, Q., Liu, Y., & Zhang, Y. (2017). A Mesozoic Pompeii: History of the Jehol Biota’s rise and fall. Acta Geologica Sinica‐English Edition, 91(5), 1893-1903.
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Yubari
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一位小小小小地科研究生

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一圖勝千言,這些訣竅讓《研之有物》好看又好懂
研之有物│中央研究院_96
・2018/12/12 ・5342字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 498 ・六年級

  • 執行編輯|林婷嫻 美術編輯|張語辰

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

科普報導的採訪拍攝有哪些眉角?資料視覺化怎麼做?如何做一個科普網站?本文專訪中研院科普媒體《研之有物》的美術編輯張語辰,分享團隊創建兩年來累積的心法。

美術編輯張語辰:從 2016 年底參與創建《研之有物》,是將嚴肅的科學變親切的視覺魔法師。攝影│林婷嫻

做好採訪準備,拍出親近人心的好照片

「以前覺得中研院很嚴肅,好像是個很冰冷的地方,」張語辰回想,「但來工作之後,發現每位研究員談到自己的研究,眼睛都會閃閃發光……」。

《研之有物》的每篇科普報導,是由編輯群採訪研究團隊後,再寫成網路文章、搭配資料視覺化圖片。一開始採訪要拍攝研究員時,張語辰內心有點「挫勒蛋」,會事先預設各種最壞的情況:研究員不想拍照怎麼辦、沒拍到適合的照片怎麼辦,想著想著,心中逐漸累積一百種不想上班的理由。

不過!你所煩惱的事,有九成都不會發生。

在《研之有物》工作兩年後,培養出穩紮穩打的攝影步調,張語辰悟出了這個心得:要讓煩惱的事不會發生,就是在採訪之前,先做好所有準備。

編輯群先向受訪的研究員自我介紹、說明來意,接著依據訪綱進行訪談,訪談結束後再為研究團隊拍照,搭配呈現於報導中。 圖說設計│林婷嫻、張語辰

《研之有物》的採訪地點,通常是約在研究員的研究室。張語辰會先在網路搜尋研究員的文章、照片或影片,依據每位研究員的外型風格、研究內容和說話方式,思考適合拍照的姿勢或角度,或是在 Pinterest 蒐集人像照片做為參考。

大部分的政府單位或學者拍照,會擺出「雙手交叉胸前」的姿勢,以表達專業感。但其實這種姿勢,在肢體語言上彷彿用雙手架出一道牆,在受訪者和觀者之間產生距離感。

由於中研院的嚴肅形象已經距離大眾太遙遠,因此《研之有物》的拍攝,通常採取較為親切的半身照或特寫,傳遞「面對面聊天」的感覺,拉近受訪者和讀者之間的距離。

政府單位或學者拍照,不一定要「雙手交叉胸前」,其實有更親切的姿勢可以選擇。 照片來源│Ali Morshedlou, rawpixel, Marius Ciocirlan 圖片重製│林婷嫻、張語辰

 

《研之有物》依據報導的內容,為不同領域的研究員,安排不同的攝影呈現。 攝影│張語辰 照片來源│(左上) 草藥不是吃多就有效!研究員徐麗芬來解惑(右上) 背後中箭、大啖貝類,史前南科住了誰?(左下) 家內性侵 開不了口的原因 (右下) 天才莫札特的傳說很狂?現在只要一鍵就做得到!

採訪拍攝,觀察詢問很重要

若取得研究員同意,訪談過程中會進行側拍,需注意的是,由於研究室可能有尚未發表的研究或是審查資料,因此要先確認是否有不便拍攝之處,以及能否使用閃光燈。

採訪前,會先觀察研究室的光源和陳設,請研究員坐在適合側拍的位子,或是研究員較習慣、感到自在的座位。側拍時,張語辰會站在文字編輯的後方(因為受訪者經常會看著文字編輯的眼睛說話),觀察研究員們說話的頻率,跟著節奏按下快門。

「例如,有些研究員說話較慢、思考較久,只要把握停頓的時候,就能拍出沈穩好看的照片」張語辰說明。相對地,有些研究員說話較快就不適合側拍,因為拍出來的表情會千變萬化,這種情況下,就先觀察研究室的物件,訪談結束後再為研究員拍照。

研究室裡的物件和儀器,勝過千言萬語,能表達出研究員的個性、興趣、以及論文中沒寫到的故事。 攝影│張語辰 照片來源│(左上) 活在當代的原住民族巫師,究竟做些什麼? (右上) 當「老外學者」遇上「打架立院」 ──鮑彤專訪 (左下) 鑽石不只能求婚,還能用於生物醫學! MIT 螢光奈米鑽石 (右下) 真菌也會玩樂高?還組合出「天然物」戰艦!

然而,初次見面受訪,就要擺出姿勢讓陌生的攝影師拍照,若非專業的模特兒,實在是件令人尷尬的事;對於長年沉潛於學術的研究員來說,更是害羞。

「這種時候,我會和研究員聊聊辦公室的小東西,或是聊聊他們的小孩,因為研究室經常會擺著和家人的合照,」張語辰說,通常研究員聽到這些話題,會自然地眉開眼笑,表情肢體也不再那麼緊張。先前客座編輯廖英凱,亦曾分享一個拍照秘訣:

請受訪者數到 3 時吸氣、同時按下快門,拍出來的照片會更有精神。因為吸氣時瞳孔會稍稍放大,也會抬頭挺胸。

拍攝結束後,照片並非直接使用,而是會經過「明星夢工廠」的階段,在張語辰的巧手下,透過 Photoshop 或 Lightroom 為研究員調整氣色,去除背景中的雜亂。有時候嘴唇會加上一層紅色,看起來比較溫暖。裁切照片時,也會注意不要截到關節部位,例如手肘和手踝,以免造成畫面有斷裂感。

無法用文字表達,就用圖像傳遞吧!

在研究員的大腦中,有許多畫面無法只用文字表達,必須變成圖片呈現,例如:研究方法、科學儀器的結構、細胞和藥物的作用等等。將這些資料變成圖像,是《研之有物》美術編輯的另一項重任。

資料視覺化的過程,分成兩個階段:文字編輯先準備資料、找好參考圖片,讓美術編輯了解;接著美術編輯發揮想像力,設計排版和閱讀動線,完成圖像。 圖說設計│林婷嫻、張語辰

《研之有物》存在的目的,是希望能拉近學術與大眾之間距離,因此科普圖片簡潔易讀很重要。為了讓閱讀舒適,整體視覺會採用「低飽和度」的色彩,讀起來較不刺眼。由於大多數網友會用手機閱讀文章,製作圖片時也要放大字級,在手機螢幕才能看得清楚。

做科普的圖片,要很直接明確。

複雜比不過簡單,張語辰說,科普圖片的重點,是運用簡單的線條或插畫來表達,並且兼顧易讀性和美感。需要靈感時,會參考 Behance 和 Pinterest 網站上資訊圖表 (infographic) 的作品。另外,《人人都能上手的資訊圖表設計術》這本書,還有美感細胞的《教科書再造計劃》,都是觀摩插畫設計、配置版面的參考。

談到和美術編輯合作的大忌,張語辰思考許久後說:不要跟美編說「你先設計,我再把文案給你」、「先做兩版出來,我再給你文案」。在不知道資料和文案的情況下,憑空想像視覺的風格,這樣就像請美編「隔空抓藥」。

因為製作圖片的第一步,要先想好:這張圖為了什麼而存在。

引起興趣、說明資訊的科普圖片製作

科普圖片有其存在的目的。針對不同目的,要斟酌圖片的資訊量,以及設計的方式。 圖說設計│林婷嫻、張語辰

若是目的是「引起興趣」,圖片只放一句可以讓人記住的話就好,並運用視覺來吸引目光。

例如,宣傳 2017 年中研院開放參觀時,為了提醒民眾攜帶雨傘、外套、食物和水,製作了下方的 Facebook 貼文圖片。為了吸引目光,當時針對網友特性,埋入意想不到的梗:大部分科普讀者會喜歡的「光劍」。在插畫風格上,採用較可愛的扁平化設計,與過往中研院嚴肅的形象產生「反差萌」。

若圖片目的是「說明資訊」,要避免圖片文字量過多,讓人讀起來覺得有壓力,只要放上重點或關鍵字即可。設計排版時要注意閱讀動線,電腦和手機都是由左往右、由上而下閱讀。

以〈災前改善社會不公,更是真正地救人一命〉文章為例,若想讓網友信服研究員提出的研究發現,尤其是顛覆傳統觀念的觀點,要先讓網友了解這項研究是用什麼方法分析資料,以及為什麼使用這個研究方法。

困難的是,「研究方法」在學術論文通常寫成好幾頁,在科普報導中,如何簡化成一兩張圖片來呈現?

試著用「一句話」來說明「這項研究在做什麼」。

首先,文字編輯要試著用「一句話」來表達這項研究在做什麼,並藉由這句話,讓美術編輯掌握圖像化的方向。

前述這項研究探討的問題,用一句話來說就是:「不同社會階層」的受災機率是否相同。因此,如下圖所示,張語辰以人物的穿著打扮,來凸顯社會階層的身分:醫生、工人、農民、家庭主婦。

資料視覺化案例。 圖說設計│張語辰 圖片出處│災前改善社會不公,更是真正地救人一命

上圖中也比較兩種不同的統計模型,搭配文章說明,協助網友了解為什麼這種研究方法可以探討「受災機率是否相同」的問題。

對於專業的學者而言,有些會認為科普圖片太簡化、或是不夠科學精確。然而,若是天平的兩端放著「貼近科學專業」與「讓大眾看懂」,《研之有物》編輯群通常會盡量傾向「讓大眾看懂」,以達到科學普及的目標。

網站規劃巧思:讓讀者短時間內掌握重點

科普報導完成後,需要一個刊登圖文的網站。《研之有物》網站採用 WordPress 架設,可以把這個系統想像成「自助餐」,有各式各樣現成的介面樣式、外掛工具,可以滿足建置網站的需求,但不一定完全符合你的胃口。

若要讓網站「客製化」成期待的「套餐」,就要基於 WordPress 的網站架構,另外和網頁設計人員、前端工程師合作,優化使用者介面 (UI)、調整 CSS 樣式、設定上稿後台等等。

《研之有物》網站的使用者介面很單純,主要功能就是「閱讀」,並想辦法延長網友的閱讀時間。因此在介面設計上,張語辰安排了兩項巧思:雲朵重點框框、Q&A 聊天頭像。

介面巧思一:提醒重點的雲朵框框(黃底標示處)。 圖片出處│斷開中文的鎖鍊!自然語言處理 (NLP)

若你曾經在捷運或火車上,看過別人用手機閱讀文章,可能會發現他的閱讀方式是:打開網頁 → 手指快速往下滑 → 關閉網頁。過程可能不到一分鐘。

眼前這位讀者,並非過目不忘的武功奇才,而是多數網友沒耐心看完一篇網路文章。考量這種閱讀行為,在每篇《研之有物》報導中,會將研究的重點、研究員主要的思想,安排在醒目的雲朵框框中,就像漫畫人物講話時,旁邊會冒出的雲朵。

就算讀者快速「滑」完一篇文章,也能看到醒目的雲朵框框,在短時間內掌握「大致的重點」。

此外,《研之有物》有許多專訪研究員的文章,會以 Q&A 的方式呈現。在這種 Q&A 報導中,通常話題不會太嚴肅,會以聊天的方式解釋科學原理,或是論文沒寫的研究故事。

為了讓讀者有互動的感覺,張語辰為「訪問者」和「受訪者」繪製專屬頭像,讀起來像是看著兩個人在聊天。

介面巧思二:Q&A 聊天頭像(黃底標示處)。 圖片出處│「中研院院長在做什麼?」網友提問廖俊智

美編的哀愁與快樂

來到中研院成為《研之有物》的美術編輯之前,張語辰是在活動公司工作,工作內容包含佈置活動空間、設計平面宣傳物等等。而《研之有物》的美術編輯,則偏向雲端上的作業,包含文章編排、資料視覺化、臉書貼文設計等等,以及最重要的任務——採訪時為中研院的研究員拍照。

工作過程中,偶爾會有受到考驗、或不如意的時候,張語辰會想著:「這是過程,直到下一次做好另一件事,再肯定自己。」

而快樂的時候,是在社群媒體看到網友回饋「研之有物某篇文章的圖片很好看」,或是看到受訪的研究員將拍攝的照片,滿意地換成個人 Facebook 的大頭照。

如果有意為學術或政府的科普盡一份心力,張語辰認為勝任的條件很單純:只要對科普有熱忱,並且真誠地待人,就能好好地做好這件事。

延伸閱讀

本文轉載自中央研究院研之有物,原文標題為〈視覺篇】這幾招,讓政府的科普報導更親切!〉,泛科學為宣傳推廣執行單位

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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