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物理合成音樂

國科會 國際合作簡訊網
・2012/10/16 ・1443字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 527 ・七年級

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

5 公尺的豎笛?沒見過。一隻蒼蠅在吉他的弦上嗡嗡叫?沒聽過。小號演奏家吹奏木板?不可能、不可能 …… 然而,真的不可能嗎?

Robert Desnos 應該會欣賞 Modalys 軟體的超現實色彩。這個由 René Caussé 帶領的聲音暨音樂協調研究所 (Ircam) 團隊創造出來的軟體,旨在以人工方式重現樂器,再將之以前所未見的方式呈現出來,其原理是物理模擬。René Caussé 表示:「與其他的聲音合成技術不同,我們的目標不是複製聲音,而是模擬構成聲音的物理系統」。

Modalys 將樂器分割為已知的基礎震動結構,例如面板、琴弦、吹管等等,接著組合這些結構,以便複製現存的樂器,或者創造新的樂器。該程式會透過計算來處理整體的傳聲效果,不管是撥弦、敲擊、擦弦、吹奏 ……,使用者只需要啟動樂器。作曲家 Philippe Manoury 表示:「對我而言,物理合成的最大好處在於我們使用的聲音物件非常接近真實的樂器。在創作的時候,我希望虛擬的聲音能跟真實樂器的聲音協調」。

這種聲音合成的研究已有三十年的歷史,第一代 Modalys 於 1987 年出現。Philippe Manoury 則是於 2007 年創作中提琴獨奏曲 (變奏曲) (Partita) 時,開始接觸這個技術。「我當時希望中提琴手在演奏時,也能即時觸發程式設定的絃」。然而這個想法對當時的技術而言有些過早,電腦運算所需的時間太長,得出的聲音過於簡略。

重拾構想,是因為聲音暨音樂協調研究所的科學家正在研究如何提升 Modalys 的現實感,將演奏者的動作整合到聲音合成中。正在準備博士論文的年輕小提琴愛好者 Matthias Demoucron 便為此而使用一個簡易的小提琴模型,並透過運弓的位置、弓速以及力道等變數來控制之。他也透過特別設計的裝置與動作捕捉器來記錄演奏者的動作,接著分析這些資訊並加以模組化。René Caussé 樂觀地表示:「這項研究的成果超乎我們的預期,合成出來的聲音非常接近真實的小提琴」。

這個研究成果以及運算技術的進展,讓 Philippe Manoury 於 2010 年再度把這項技術應用到新作品中。他表示:「我寫了一首弦樂四重奏 Tensio。曲子第二部份就是虛擬演奏緊繃在小提琴音箱上的弦。我把自然的物理性動作推展至極限,得到了非常驚人的聲音效果,包括最大限度的壓弓力道、接近零的移弓速度等超越人類極限的響弦模式。這些高頻音讓我完全地著迷」。

Philippe Manoury 接著希望把 Modalys 應用在鋼琴作品上,並決定再次使用這個軟體來創作鋼琴協奏曲 Echo-Daimonon,讓鋼琴家與樂團以及數架虛擬鋼琴對話。「我原先的構想是讓鋼琴家透過踏板來控制仿製鋼琴弦上的虛擬手指,並由此獲得前所未有的和弦」,但是他遇到了一些困難。

首先,電腦運算的時間仍是個障礙,使他必須限制模組化的琴弦數量。其次,他認為,與真正的鋼琴相較之下,合成聲音的音質仍顯得貧乏。René Caussé 表示:「鋼琴的模組化是個令人頭痛的問題。我們已經解決了琴槌擊弦以及擊槌氈非線性特性的問題,但還沒有解決琴體與琴弦震動的共振問題」。

事實上,大部份的鋼琴琴音由三條不太和諧的弦共同發出。這種不協調會造成琴弦之間的能量傳遞,進而達到延長聲響的效果。一條弦在震動時會引發其它琴弦的共振,使聲響更加擴大。這些音響學現象都是目前研究人員還無法有效模擬出來的。

Philippe Manoury 遇到的另一個音響學問題是:將手指放在琴弦上來抑止震動,得出的聲音並不足以與樂團抗衡。最後到了五月中旬,他還是在創作 Salle Pleyel 戲曲的前兩週,放棄使用 Modalys。不過他還是抱持樂觀的態度:「僅管目前的經驗不算成功,卻帶給我許多新的靈感。一但技術有新的突破,我會再次嘗試」。正因為目前沒有任何一台鋼琴可以讓演奏者用踏板來控制手指觸弦,那麼,何樂而不為呢?

作者:駐法國代表處科技組

資料來源:法國《世界報》(Le Monde),2012 年 6 月 16 日

轉載自 國科會簡訊網

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烘焙東西軍,有添加麵包 vs. 無添加麵包,今天想吃哪一道?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/09/20 ・2178字 ・閱讀時間約 4 分鐘

本文由 家樂福食物轉型計畫 委託,泛科學企劃執行。

  • 文 / 陳彥諺

《烘焙東西軍》熱映開播啦!這一集真的很「熱」,因為節目邀請到了兩位烘焙達人來到現場熱烘烘的烤!麵!包!

第一位華麗登場的,是有著亮麗小鬍子、動作咻咻咻超有效率的「有添加師傅」,另外一位古意老實、動作慢條斯理的,則是近年來越來越被看重的「無添加師傅」——這是一場「有添加」與「無添加」的世紀大對決!

《烘焙東西軍》這次邀請了「有添加師傅」和「無添加師傅」來烤麵包。圖/家樂福提供

「有添加」與「無添加」的世紀大對決

外表亮麗的有添加師傅,其實早已憑著「三好」稱霸市場多年。所謂的三好,是好快、好吃、好美!為何會這麼說呢?

食品添加物存在於食品中許久,早期因為食物加工技術不夠精良,為了食品安全無虞,便添加可以讓食物安定的添加物,延長保存期限。又因為食品添加物可以改變食品的外觀、口感、縮短製作時程等,因此,長期以來受到業者及消費者的偏愛。

有添加師傅憑著「好快、好吃、好美」稱霸市場多年。圖/家樂福提供

不過,近來由於食安事件頻繁,食品添加物早已偏離了原先讓食物安全的初衷,在追求好吃、好快、好美的背後,卻可能造成身體上的負擔與健康風險!製造過程是否安全合理?乾淨衛生?也是打了許多問號。

再加上現在因健康養生的意識抬頭,消費者們越來越注重吃下肚子的食物成份,開始努力追求簡單無添加。也因為隨著食品加工技術越來越棒,能夠透過改善製程,有效減少添加物的必要性。終於,在消費者意識抬頭、技術成熟等各方條件皆備下,古意老實、耗費工時的無添加師傅,多年以後,開始受到矚目啦!

在這場世紀對決中,有添加師傅在民眾都還來不及反應時,就已經做好了熱騰騰的麵包,每一個麵包都飽滿好看、香氣濃郁,簡直是施了魔法一樣!但見到這麼多食品化工添加物做出來的麵包,難道就不能有更健康的材料選擇或做法嗎?

反觀無添加師傅,他按部就班的從麵粉開始精心挑選,接著再逐一加入可以溯源的材料,接下來,順應麵包的特性自然發酵。即使有添加師傅已經端出熱騰騰的麵包了,無添加師傅仍然不為所動,他循序漸進,寧可耗時製作,堅持做自己的無添加麵包。

無添加師傅之所以堅持,那是因為他秉持著麵包不用任何添加物,不講求快速便利,用純淨的原料配方、遵循傳統法國工法,做出來的麵包也可以照樣香氣四溢、美味好吃,更重要的是每一口都吃的健康又安心!

無添加師傅堅持不用任何添加物,不講求快速便利,用純淨的原料配方、遵循傳統工法。圖/家樂福提供

當兩位師傅的麵包端上評審桌⋯⋯

有添加師傅的麵包外表金黃澎潤漂亮,無添加師傅的則是外表非常質樸。

不過,當評審們吃下麵包後,外表質樸的無添加師傅,竟然擄獲了評審們的心!

怎麼辦到的呢?這是因為花了較多時間製作的無添加麵包,保濕度較佳,口感也較有層次。當評審一口接著一口品嚐,會發現吃的都是食物的鮮甜原味—無添加麵包是名為「裸麵包」的寶藏男孩啊!他不同於外表上看起來質樸敦厚,只要用心切開,裏頭包裹著滿滿新鮮在地的果乾和堅果,是誠心誠意的美味。

烘焙界的寶藏男孩「裸麵包」,是怎麼來的?

堪稱烘焙界的寶藏男孩「裸麵包」,是來自於家樂福自製的烘焙產品。長期關注食物真實性與為顧客把關健康的家樂福,2014 年就開始著手了「無添加驗證計畫」,也在 2019 年取得了「A.A. 無添加驗證標章」,更透過第三方專業機構親赴產線檢驗、不定期抽查等層層審核程序,取得了嚴謹認可。

要打造寶藏男孩般的「裸麵包」,並不是容易的事。許多標榜安心安全的麵包,都只能做到製程及配料上的無添加;而追求極致的家樂福,自製白吐司則從特製 100% 的無添加麵粉開始,掌握源頭,做最純淨、最真實且赤裸的麵包。

這是一款依循歐盟規範,取得 A.A. 無添加標章,第三方驗證後可信賴的麵包。

這是關注在地的暖心麵包,嚴選在地好食材、講求動物福利,選用當季水果、非籠飼雞蛋、透明鮮奶、以安佳奶油取代人造奶油⋯⋯。

這是減塑又減廢,以醜蔬果製作配料,減少食材浪費,更導入環保包材,友善環境的麵包。

烘焙東西軍「有添加師傅」與「無添加師傅」的對決,我們看到了,天公疼憨人,穩扎穩打、工法較繁複的無添加製程,受到消費者的青睞——這一場對決,由純粹、誠實、充滿善意的裸麵包,「無添加師傅」獲勝。

【家樂福食物轉型計畫】烘焙東西軍「有添加麵包」v.s.「無添加麵包」的世紀對決,今天你選哪一邊?影/YouTube
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超級電腦爭霸戰的新一頁開始了:Exascale(10 的 18 次方)之戰
Y.-S. Lu
・2022/09/10 ・5230字 ・閱讀時間約 10 分鐘

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

2023 即將上線的超級電腦(Supercomputer)

歐洲最大的超級電腦(Supercomputer),將要在 2023 年上線啦!今年六月中時,德國于利希研究中心(Forschungszentrum Jülich GmbH)的超級計算中心(Jülich Supercomputing Centre, JSC)發佈新聞稿[1],表示歐盟的歐洲超級電腦中心聯合承辦組織(EuroHPC Joint Undertaking)選定該研究中心的超級計算中心,做為歐洲第一個設立 Exascale 超級電腦 Jupiter 的地點[2],歐盟出資一半,而另一半的資金將由德國教育部(BMBF)以及北萊茵威斯特法倫州(Nordrhein-Westfalen)文化部共同出資,其意昧著這台超級電腦也將優先提供給德國的科學家,以及北威州的研究單位使用[註一]。表示現今的超級電腦軍備競賽,已打到了 Exascale 了,Jupiter 將是繼美國設立世界第一台 Exascale[註二]的超級電腦 Frontier 後[3],即將出現的次世代超級電腦(如果德國的施工期有好好的踩點)

位於阿貢國家實驗室的 IBM Blue Gene/P 超級計算機。圖/wikipedia

Exascale 的超級電腦具有「每秒百億億次(1018)」(也就是 100 京)的每秒浮點運算(FLOP)能力,實際規模也將具有國家高速運算中心台灣杉二號[4]的 111 倍以上的運算能力,也就是要建立超過百台規模的台灣杉二號才具有 Exascale 的規模,但也同時考驗硬體的處理能力、主機間節點的連線架構、資料讀寫能力,更甚者,則是軟體是否具有 Exascale 的使用能力,也就是硬體與軟體都必須要能夠良好的契合才行。

什麼是超級電腦?可以幫助都市成為超級都市嗎?

「這些顯示器太舊了」雷迪亞茲說。

「但它們後面是世界最強大的電腦,每秒可以進行五百萬億次浮點運算。」

~ 劉欣慈《三體:黑暗森林》

劉欣慈《三體:黑暗森林》(2007)提到人類「當時」最強的電腦,為五百萬億的運算能力「而已」,沒想到 15 年後的今天,地表最強的超級電腦 Frontier 是出現在美國的橡樹嶺國家實驗室(Oak Ridge National Laboratory),而不是小說裡說的,在洛斯阿拉莫斯國家實驗室(Los Alamos National Laboratory),而且 Frontier 的效能還是小說裡超級電腦的五千多倍,可說是現實終於有超過小說的時候了(但我們依就沒有飛天滑板可以借東京都的死神小學生)

超級電腦是科學家進行高速/高效計算(High Performance Computing)的主要設備。超級電腦的架構,可以說是非常的簡單:用網路線連結各台主機,讓主機間互相溝通,才能夠進行平行運算。

一般超級電腦的架構大致上如下:一機板上可能會有一個到數個 CPU,而一個或是數個機板會組成一個節點(Node),有時數個結點會組成一個機櫃(Rack/Cabinet)。節點與節點間的連結,就是依靠網路線在進行 CPU 之間的溝通,因此網路變成非常重要的元件。

節點與節點間的連結,就是依靠網路線在進行 CPU 之間的溝通,因此網路變成非常重要的元件。圖/pixabay

在此架構下,如何讓結點間有效溝通,也是一門學問了[5]。這些 CPU 可以想象是每個拿著工程計算機的研究生,正等著教授指派任務給他們算,而一個節點就是一個房間,在同一個房間內的溝通一定是比較快的,當不同房間需要溝通時,就會需要走出房間去給資料,如果所有的人一起拿資料回報給教授,那這教授可能就會崩潰,所以如何讓研究生(CPU)互相溝通,又不至於塞車,就是電腦工程專家們的專業了。

現在超級電腦的架構也與過往的超級電腦不同了。除了採用巨量 Arm 晶片的日本富岳(具 158,976 節點)、自主研發晶片的中國神威太湖之光(具 40,960 節點)外,前十大超級電腦[3]都是採用 CPU 加上 GPU 的混合架構(如在機板上插上 GPU 增加運算效率),才達到 100 Peta-Flop(1Peta = 1015) 以上的計算量,也意味著未來要在超級電腦上進行高效計算,GPU 運算也成為很重要的應用,因此也有許多計畫正在將軟體朝 GPU 運算的方向前進與推動。

軟體是否能配合平行化,也是非常是否能進行高效運算的重點之一。所謂的高效計算,也是利用許許多多的運算元件(CPU 或是 GPU),採平行運算的方法,將一個問題切成許多碎片,以螞蟻雄兵的方法一一解決,所以不要再怪為什麼你家的電腦 CPU 無論幾核心都只用了一核心,那是因為你的軟體沒有進行平行處理。早期土木界在進行坡面的圓弧破壞面計算時,據說就是用人力一人算一片圓弧的切片,也算是(人力)平行運算的先驅之一了。一般電腦中使用平行運算最多的,應該就是你手上那張 GPU 顯卡,在 GPU 的加持下,電腦螢幕中每個點、每個邊、每個平面上的顏色與光影,才能完美的呈現在使用者的眼前,所以與其用顯卡挖礦,還不如投身虛幻而真實的遊戲世界

不過有了地表最強的超級電腦,並不代表我們今天就能夠像小說形容的一樣,能幾秒內預測核子彈的破壞能力,或是在一天內算出地球百年後的氣候狀況,因為平行計算加快了計算的速度,但有其極限。

有了地表最強的超級電腦,並不代表我們能夠像小說一樣,在一天內算出地球百年後的氣候狀況,因為平行計算加快了計算的速度,但有其極限。圖/pixabay

資料的讀入或是寫出,也是瓶頸之一,電路板與網路速度,以及資料存取方式都會造成資料讀寫的延遲,更不用說,若是打算模擬地球,其將耗盡 80 exabyte 等級的儲存空間,其為 CERN 的 ATLAS 與 CMS 計畫所產生的資料量的十倍[6]

為什麼氣候模擬要用到 Exascale?

Exascale 的超級電腦除了可以提供更多的運算能力,給更多的使用者進行模擬與計算外,也是挑戰超大型計算的開始。不過為什麼要 Exascale?到底為什麼一個模擬要用到上千甚至是上萬顆的 CPU 在運算?氣象氣候模擬已經將 Exascale 喻為下一階段應使用的救星[7],在氣象上除了要能做到一小時內達成氣象預測外,也希望能夠進行叢集式運算(像是利用隨機方法產生上百個因亂度而有不同結果的預測),進而進行機率式預測分析,或是提高水平距離至 2.5 公里以下的網格精度,此精度也為可進行對流模擬 (Convection-Permit)[8] 的精度。氣候模擬也需要高效能的運算,除了高精度的全球模型外,也需要進行長程的氣候模擬,幾十年到幾百萬年的模擬時間,也將需要 Exascale 等級的超級電腦來加速模擬,縮短實驗時間。越多的計算核心以及有效的平行運算,才能讓最真實的模擬結果讓人類使用,畢竟,誰都希望出遊不要遇上下大雨,也會希望能夠提前幾天知道颱風的路徑。

地球系統模擬中,其中一個挑戰便是進行模擬時程:挑戰一日(24 小時)的超級電腦計算可以得到多少年的模擬結果(simulated years per wall-clock day, SYPD)[6]還真的是「度日如年」,而此地球系統的精度為水平方向僅一公里的超高解析度,用來進行最終極的地球系統模擬:數位攣生(Digital Twins)[9]。數位攣生計畫主要是要建立地球的複製體,以方便人們對地球進行各種「實驗」,了解到經濟或政策面對地球生態或是氣候的影響,因此要達成此目的,強大具 Exascale 能力的電腦,便成為了目標。

目前已經有部份超級電腦都在進行 SYPD 的挑戰,如中國的神威太湖之光,其已完成了每日 3.4 年的地球系統模擬[10],只不過其地面僅有 25 公里的水平精度,海面僅 10 公里的水平精度,還有非常多的進步空間。只可惜,這個實驗並沒有進行進行資料輸出,無法得到正確的效能結果(資料的寫入與輸出也是非常費時的),以及真正的運算結果:因為沒有資料,就沒有辦法分析。

從高速電腦看量子電腦:量子電腦會是傳統的救星嗎?

量子電腦目前也成為了熱門名詞,從 2019 年開始,IBM 與 MIT 共同開始了量子計算課程,各學術單位也在搶攻量子電腦領域,但對地球模擬領域而言,量子電腦還太遙遠,對「傳統物理」的地球科學來說,我們解偏微分、解多項式,用的是傳統的數值方法,跟量子電腦界在進行的運算,也差了十萬八千里。

編按:這邊所說的數值方法,簡單講就是「暴力解」。例如要求圓周率,就先設定一個半徑為 1 的圓面積公式,然後問電腦答案是多少,電腦的第一步會把所有正整數代入公式中從一個初始數字(nitial State)開始,先找到答案會在 3 到 4 之間,之後又把 3 到 4 之間的所有數,帶回一開始的公式,得知答案在 3.1 到 3.2 之間,之後又將這個區間的所有數帶回一開始的公式,如此重複很多次後,就會得到相對接近的正確答案。

量子電腦就比較詭異了,量子態的平行運算與邏輯閘,使得兩者的運算邏輯完全不同,以上面的圓周率問題為例,量子電腦會直接給出在 3.1415925 至 3.1415927 之間,存在正確答案的可能性是最高的,但是這個範圍也有可能是錯的,而且就算是錯的,以我們現在的能力也很難說明它錯在哪裡。

從表面上來看,傳統電腦用暴力解,以排除錯誤答案的方式逼近正確答案,而量子電腦不排除錯誤答案,直接找到最有可能的答案會在哪個區域,但不保證運算過程中的正確性。

因為這個區別,若將現在成熟的模擬方法直接導入量子電腦中,最有可能出現的就是不知道怎麼解讀得到的數據,這包含了答案的正確程度,以及改動特定變數後所產生的答案變動是從何而來?

IBM 與 GOOGLE 正在爭奪追逐量子霸權(Quantum Supremacy)的同時[11],(不過 Google 號稱的量子霸權,也就是一萬倍的計算速度,在 2021 年被中國科學院理論物理所的 Feng 等人用了 15 個 NVIDIA V100 GPU 給追上[12][註五]),其離傳統電腦計算的距離,也有十萬八千里遠,離應用於地球科學計算上還有一定的距離,但只要哪一天能夠應用在普通的大氣循環模式(GCM),就可以算是第一步吧。但是在量子力學進入大氣科學前,我們氣候與氣象模擬還是只能使用傳統的電腦主機,靠著 2 位元的方法進行大氣模擬,所以目前傳統超級電腦還沒有被取代的機會。

結語:超大主機與超大計算

依摩爾定律,每十八個月,CPU 晶片的製成就會進步一倍,同時,超級電腦中心卻是一直受益於摩爾定律帶來的好處,也就是 CPU 的能力越來越強,而價格也越來越親民,也讓氣候氣象模擬的空間精度也隨之升高。

Neumann 等人也預計在 2030 年代後,進行 1 公里等級的超高精度計算也將不是夢想[7],而在 Exascale 主機降臨前的這個年代,有些超級計算中心已經以節點(Node)做為計算資源耗費的單位(Node per hour),而非 CPU per hour,顯示出大型主機對計算資源消耗的想法以從 CPU 規模上升到了 Node 規模。

一方面使用者受益於更多的 CPU 資源,但同時這些主機也要求更新更大量的計算能力,如瑞士的 Piz Daint 與瑞典的 LUMI,皆要求使用者的計算必須是含有 GPU 運算能力,而純粹靠 CPU 運算的軟體,將無法享受到同等的巨量資源。

IBM為橡樹嶺國家實驗室開發的Summit超級計算機(或 OLCF-4)。圖/flickr

而相應的挑戰也隨之而生,除了硬體將進入 Exascale 的時代,軟體也將一同進入這場大戰,才能享受同等的資源。另外一個挑戰則是綠色挑戰,1 公里精度的氣象模擬,每一模擬年將耗盡 191.7 百萬瓦時[6],相當於台灣一個家庭可以用上 43 年的電量[註三],也可以讓特斯拉的 Model 3LR 從地球開到月球來回開 1.5 次[註四],其耗能之巨,也是我們計算或是模擬界科學家應該要注意到的問題,也是為何除了 HPC Top500 外,亦有 Green 500[13]的原因吧,而具有超高效能的 Frontier,也同時奪下了 Green 500 之冠,也算是 Exascale 的好處吧。

註解與文獻

  • [註一] 若需使用 JSC 的超級電腦,必須透過不同的計畫項目進行申請,其計畫主持人(PI)為歐洲或是德國的研究者[14]
  • [註二] 日本的富岳其實也可以進行到 Exscale 的運算,只是要超頻而已,想當然爾是非常規設定。
  • [註三] 根據台電 2021 年新聞稿中,家庭離峰平均用電為 339 度以及 6-9 月為 434 度推估。
  • [註四] 根據 Tesla M3 LR 為 25kWh per 100 Miles,月球至地球為 384400 公里推估
  • [註五] Feng 也公開了他的程式碼
  • [1] Forschungszentrum Jülich 新聞稿
  • [2] EUROPE HPC 新聞稿
  • [3] 2022 年六月 HPC Top 500 名單
  • [4] 國家高速網路中心台灣杉二號介紹
  • [5] 司徒加特超級電腦中心:HAWK 主機之連線架構
  • [6] T. C. Schulthess, P. Bauer, N. Wedi, O. Fuhrer, T. Hoefler and C. Schär, “Reflecting on the Goal and Baseline for Exascale Computing: A Roadmap Based on Weather and Climate Simulations,” in Computing in Science & Engineering, vol. 21, no. 1, pp. 30-41, 1 Jan.-Feb. 2019, doi: 10.1109/MCSE.2018.2888788.
  • [7] Neumann P et al. 2019, Assessing the scales in numerical weather and climate predictions: will exascale be the rescue?. Phil. Trans. R. Soc. A 377: 20180148. http://dx.doi.org/10.1098/rsta.2018.0148
  • [8] Kendon, E. J., Ban, N., Roberts, N. M., Fowler, H. J., Roberts, M. J., Chan, S. C., Evans, J. P., Fosser, G., & Wilkinson, J. M. (2017). Do Convection-Permitting Regional Climate Models Improve Projections of Future Precipitation Change?, Bulletin of the American Meteorological Society, 98(1), 79-93
  • [9] Bauer, P., Dueben, P.D., Hoefler, T. et al. The digital revolution of Earth-system science. Nat Comput Sci 1, 104–113 (2021). https://doi.org/10.1038/s43588-021-00023-0
  • [10] Zhang, S., Fu, H., Wu, L., Li, Y., Wang, H., Zeng, Y., Duan, X., Wan, W., Wang, L., Zhuang, Y., Meng, H., Xu, K., Xu, P., Gan, L., Liu, Z., Wu, S., Chen, Y., Yu, H., Shi, S., Wang, L., Xu, S., Xue, W., Liu, W., Guo, Q., Zhang, J., Zhu, G., Tu, Y., Edwards, J., Baker, A., Yong, J., Yuan, M., Yu, Y., Zhang, Q., Liu, Z., Li, M., Jia, D., Yang, G., Wei, Z., Pan, J., Chang, P., Danabasoglu, G., Yeager, S., Rosenbloom, N., and Guo, Y.: Optimizing high-resolution Community Earth System Model on a heterogeneous many-core supercomputing platform, Geosci. Model Dev., 13, 4809–4829, https://doi.org/10.5194/gmd-13-4809-2020, 2020. https://gmd.copernicus.org/articles/13/4809/2020/
  • [11] 「嗨量子世界!」~ Nature Newsletter
  • [12] Feng Pan, Keyang Chen, and Pan Zhang, Solving the sampling problem of the Sycamore quantum circuits, accepted by Phys. Rev. Lett.
  • [13] 2022 年六月 HPC Green 500 名單
  • [14] JSC 系統申請辦法

Y.-S. Lu
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自從來到學界後,便展開了一段從土木人到氣象人的水文之旅。主要專業是地球系統數值模擬,地下水與地表模式的耦合系統,以及大氣氣象模擬。目前是于利希研究中心(Forschungszentrum Jülich GmbH)超級電腦中心的博士後研究員。

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運動聽音樂,讓你越動越活躍!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/08/15 ・2255字 ・閱讀時間約 4 分鐘

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

你有過邊聽音樂邊跑步的經驗嗎?讓我們先來看一段動畫,再開始今天的主題!動畫裡的主角阿辰有個熱愛跑步的阿公,他想要挑戰路跑,於是向阿辰下戰帖,想看誰可以先跑完四圈操場。沒想到,原本落後的阿辰,戴上耳機後,竟然逆轉局勢,贏得了比賽。這究竟是什麼魔法?為什麼音樂能讓阿辰瞬間變成飛毛腿呢?

「音樂關鍵字(Unlocking Music)」EP2:奔跑吧!阿公(Go, Grandpa, Go!)。影/YouTube

日常生活中的音樂與運動

2014 年,美國音樂潮牌 Sol Republic 調查 1,000 位民眾使用耳機的習慣,有 62% 的民眾表示「一整天沒有聽音樂,比一整天沒有社交活動」更糟,另外也有 40% 的民眾表示,如果沒有搭配音樂,他們想要運動、鍛鍊身體的欲望就會大幅降低。

在臺灣,如果你曾經踏進健身房或運動中心,想必聽過從喇叭傳出來的快節奏音樂,或是看過不少人戴著耳機跑步、舉重、騎飛輪。如果你在學校或熱鬧的商圈看過街舞表演,通常也都是選用節奏明快的流行歌。可是,為什麼音樂和運動有關呢?一邊運動,一邊聽音樂,真的對我們有幫助嗎?如果有,背後的科學原理又是什麼?

聲音如何穿越耳朵、抵達大腦?

想知道為什麼音樂和運動有關,就得先瞭解聲音如何穿越耳朵、抵達大腦。

從生理構造來看,我們的耳朵可分為三部分:外耳、中耳和內耳。外耳負責將接收到的聲波傳入中耳。中耳有「耳膜」和「聽小骨」,能夠增強聲波,將聲波轉換成內耳能夠解讀的訊號。內耳有「耳蝸」和「前庭系統」,分別掌管聽覺和平衡感。這兩個結構會在末端合體,成為「前庭耳蝸神經」,也就是 12 對腦神經中的第 8 對,可以將聲音訊號直接送進大腦。

聽小骨(綠色)、耳蝸(粉紅色)與前庭耳蝸神經(藍色)。圖/iStock

擅長平衡、喜歡打節拍的前庭系統

說到平衡感,那就和運動有關了!前庭系統的功能就是穩定身體,讓我們走路時不易跌倒、運動時能保持平衡,眼睛追蹤移動物體時,也不至於暈頭轉向。這些都要歸功於前庭系統裡頭的「半規管」和「耳石」,前者感知旋轉,後者感知重力與加速度。

如果我們一邊跑步一邊聽音樂,讓節奏規律的低頻重拍經由前庭系統刺激大腦,就能讓大腦誤以為是雙腳落地的低頻聲響。如此一來,大腦就會透過前庭系統發送訊號給肌肉,幫助腳步保持規律。換句話說,如果音樂節奏與步伐速度相近,跑起來就能更輕鬆;反之,如果換成節奏較慢的音樂,前庭系統就會讓我們不自覺放慢腳步,導致運動效果不佳。

研究顯示,聽音樂運動「效果十分顯著」

早在 1911 年,美國統計學家艾爾斯(Leonard Ayres)就發現,如果賽道旁有樂隊演奏,自行車選手踩踏板的速度也會隨之加快。[1] 2012 年,英國雪菲爾哈倫大學(Sheffield Hallam University)的研究進一步證明,相較於踩踏速度沒有和音樂節拍同步的選手來說,同步選手的耗氧量減少 7%,意思就是比較不容易疲累或缺氧。由此可見,音樂就像身體的節拍器,可以穩住運動節奏,減少體力耗損。[2]

2017 年,印度幾所大學的醫學院教授共同研究音樂對青少年運動表現的影響。這些教授找來 50 位年齡介於 19 到 25 歲的學生,讓他們連續 10 個早晨在跑步機上運動,速度不限,累了就可以停下來。研究數據顯示,在沒有播放任何音樂時,男性的平均運動時間約為 26 分鐘,女性則是 18 分鐘;相較之下,當他們聆聽各自喜歡的音樂時,男性的平均運動時間可以達到 42 分鐘,女性則是 31 分鐘,前後有非常明顯的落差。[3]

音樂能夠顯著延長青少年的慢跑時間。圖/IJPPP

2020 年,美國桑福德大學(Samford University)的研究也顯示,只要在暖身時,聆聽喜歡的音樂,就可以提高臥推槓鈴的表現。雖然臥推速度幾乎沒有差異,如圖(a),可是臥推次數明顯增加。根據圖(b)的數據,如果聆聽不喜歡的音樂(NON-PREF),平均只能推 11.1 下,經過兩分鐘休息後,只能再推 8.0 下;但如果聆聽喜歡的音樂(PREF),平均可以推 13.5 下,經過兩分鐘休息後,也可以再推 9.4 下,可見聽音樂運動的效果確實非常顯著。[4] 

研究顯示,只要在暖身時,聆聽喜歡的音樂,就可以提高臥推槓鈴的表現。圖/JFMK

註解

參考資料

  1. Sound Over Pounds: Survey Finds Two Out Of Three People Cut Their Workout Short Or Ditch It Completely Without Headphones
  2. 認識耳朵 – 歡迎光臨林口長庚耳鼻喉部
  3. Let’s Get Physical: The Psychology of Effective Workout Music
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