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過年後,吃不完的剩菜剩飯你會……?|【科科齊打交】

活躍星系核_96
・2021/02/17 ・1114字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 470 ・五年級

編按:【科科齊打交】是我們希望可以與大家一起進行的對話形式,期待能夠塑造一個開放與理性討論的空間。

這次想和剛過完年的科夥伴們一同聊聊:過年期間,親朋好友從各地回來團聚,許多家庭都會準備相當豐盛的飯菜,但也容易導致大量的飯菜剩下吃不完,這些食物,大家會怎麼處理呢?

現在,我們想邀請你,閱讀完相關內容後,在此文底下留言,和我們分享你的看法!

新年到!過年就是要吃爆……嗎?

相傳年夜飯由來和年獸有關,傳說中年獸總在冬天攻擊人民,但人們發現了牠的弱點,以火燭、敲打聲加以對抗。成功抵禦年獸入侵後,人們總是會歡喜地互相慶賀,聚在一起吃飯。代代相傳之下,吃年夜飯的習俗就此流傳下來了。

直到現代,在年前,家家戶戶就已經潛伏在年貨街摩拳擦掌、蠢蠢欲動,在一年之末的除夕夜,許多異鄉游子會紛紛歸巢,全家大小團聚在長輩家裡吃年夜飯,一起守歲等待新年到來。

延伸閱讀:

阿嬤……我吃不下了……。圖:GIPHY

看——是剩菜剩飯拔山倒樹而來!

俗話說得好:「一夜連雙歲,五更分二天」除夕守夜之前吃團圓飯;「初一早吃菜恰贏吃全年齋」初一早上就要吃素,一直到初二、初三,都要陸陸續續迎接來往的親戚友人。

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除夕之後,大概會有三天到一個禮拜的剩菜吃吧。(掐指一算)

但是飯菜剩久了,不僅會吃膩,更有可能會都因有冷藏不當、重新烹飪時加熱不足導致的安全性問題。例如,曲狀桿菌(Campylobacter)、仙人掌桿菌(Bacillus cereus)都是剩菜食物中毒的罪魁禍首。

延伸閱讀:

嚼嚼嚼……嘔。圖:GIPHY

那科夥伴們呢?你們處理剩菜屬於哪一派?

A. Frozen!冰起來,之後加熱再吃

B. 讓我們互道一聲晚安~廚餘桶見

C. do, re, mi, so~拼成其他菜

D. 年夜飯 94 要分享,拿去餵貓貓狗狗

E. 其他

歡迎大家留言分享!

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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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

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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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陰謀論大徵集!你聽過哪些陰謀論?|【科科齊打交】
活躍星系核_96
・2021/05/03 ・605字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 517 ・六年級

S編按:【科科齊打交】是我們希望與大家一起進行的對話形式,期待在討論的過程中,我們能離知識更近一些。

在製作《Pan-pan-Panspiracy 一切都是泛科學的陰謀》專題時,我們蒐集到了不少陰謀論,But!這還不夠!我們想要更多!親愛的科夥伴們,快來貢獻你們聽過的陰謀論吧!

所以說,什麼是陰謀論?

所謂陰謀論,顧名思義,背後得有「陰謀」。

在面對一些重大事件或現象時,有些人會用「邪惡力量」、「邪惡集團」去解釋,假定一切背後存在秘密的利益糾葛或政治動機。

這些說法存在一大特點,那就是「低證偽性」,它們聽起來好像有那麼一回事、很容易讓人相信,卻又缺乏實際證據,可以確認究竟是真是假,也因此每次試圖闢謠時,都會落入證據不足,誰也沒辦法說服誰的窘境。

獻上你的陰謀論吧!換你說說看!

聽起來是不是有點熟悉呢?以下這些陰謀論,你或許也有聽過:登月是假的,人類從來沒有上過月球;51 區裡面藏有外星人,是美國政府進行的秘密實驗;從外星來的蜥蜴人偷偷控制著世界……

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你還能說出哪些陰謀論?有沒有什麼秘辛,是我們沒聽過的呢?

如果你有超吸引人的陰謀論故事,或是期待我們解密哪個經典陰謀論,都趕快留言告訴我們吧!

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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地球之書補完計畫啟動 !來推薦你的地球日必讀好書!|【科科齊打交】
活躍星系核_96
・2021/04/19 ・2033字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 474 ・五年級

S編按:【科科齊打交】是我們希望與大家一起進行的對話形式,期待在討論的過程中,我們能離知識更近一些。
呼應 2021 年世界地球日的到來,我們決定來開啟「地球之書補完計畫」!邀請大家分享你的心中,那些超適合地球日閱讀的書!

說說那本開啟環保意識的《寂靜的春天》

說到關懷環境,你想到的書,是什麼呢?S 編立刻會記起小時候學校推薦的必讀經典──瑞秋‧卡森《寂靜的春天》。這一本書於 1962 年出版,距今已近 60 年,可說是美國近代環保運動的濫觴。

當年,瑞秋‧卡森藉由調查與收集到的科學數據,指出濫用 DDT 與其他殺蟲劑所帶來的負面影響,不僅改變了生態,更使得本該鳥語花香的春天變成一片可怕的寂靜。

在過去,許多人信仰「人定勝天」,然而,《寂靜的春天》一書卻指出了生物間本是息息相關的,當人類傷害了動植物、污染了土壤水源,也在不知不覺中,增加了我們自身的致病風險。

書籍出版後,喚醒了社會的重視,美國國會更因此成立專案委員會,最終通過了立法,禁止繼續使用 DDT,寫下了環保史上的重要一頁。

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所以說,人類平常是怎麼對待地球的呢?

假設人類跟地球是「朋友」,那我們可能是最煩人的那種討厭鬼。

為什麼這麼說呢?因為我們亂花朋友的資源。根據聯合國今年發布的「糧食浪費指數報告」,全球人口每年浪費將近 10 億噸食物,有 1/3 的糧食產出其實從未被食用。

不只浪費,人類還超愛亂丟垃圾,根據研究預估,每年有高達 800 萬噸塑膠垃圾流入海洋,造成許多各式各樣的環境問題。

說完了世界,讓我們回頭來看看台灣。我們最主要透過火力取得電力,占總電量的 80%,而在電力使用中,最主要的用電者為工業相關部門,約占了總用電量的一半左右。

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說到火力發電,你可能會想到空污,來考考你:平均來說,台灣哪個縣市的空氣品質不良天數最多?答案是:高雄!沒錯,下次高雄的朋友跟你抱怨空氣很糟時,請別懷疑他說的話。

聽起來有點難過?那來說個好消息吧!根據國研院的資料,在過去十年,台灣人均公園綠地面積其實正在緩慢上升,而這樣的變化,也有助於永續發展。

地球日 50 年時,大家都推什麼書?

去年正好是世界地球日 50 周年,台灣環境資訊協會曾邀請作家吳明益、科普作家張東君、植物學家董景生、氣象達人彭啟明、海洋環境工作者陳人平等五位選書人,為大家推薦好書,一起從閱讀認識環境、理解地球。

那麼,當時的大家都推了些什麼書呢?

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吳明益推薦了《尋熊記:我與台灣黑熊的故事》、陳人平推薦《不塑過日子:家裡零垃圾的極簡生活練習》,張東君的書單裡則有《葛莉塔的呼籲:了解氣候變遷的科學、知識,採取正確行動!》。

彭啟明推薦的書籍有《氣候賭局:延緩氣候變遷vs.風險與不確定性,經濟學能拿全球暖化怎麼辦?》,董景生則選了《樹的祕密語言:學會傾聽樹語,潛入樹的神祕世界

現在換你來推薦!你覺得世界地球日適合看哪些書呢?

關心地球環境,是我們每個人都可以做到的事,現在,我們要將筆交給各位科夥伴!

快來留言寫下你自己覺得超級適合地球日來閱讀的書吧!不管是科幻小說、紀實報導或是科普書都行!

如果你心中的好書很多本的話,也可以試試看在自己的個人後臺來建立一份屬於自己的書單喔!

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