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為何傳染病可以短期內大爆發?不可不知的「傳染動力學」——《小大人的公衛素養課》

親子天下_96
・2021/10/17 ・944字 ・閱讀時間約 1 分鐘

  • 作者/陳建仁、胡妙芬
  • 繪者/Hui

不可不知的傳染動力學:感染人數呈等比級數增加

要知道怎麼對抗傳染病,首先必須了解與傳染病傳播速度密切相關的「傳染動力學」。事實上,傳染病如同謠言一般,會一傳十,十傳百的快速傳播。如果每個人只把傳染病傳給一個人,跟每個人把傳染病傳給三個人,經過十波的傳染之後,最後得病的人數會相差多少?答案是相差 59000 多倍!(差距請見下圖)

圖/親子天下

所以,如何減少感染的人數非常重要。不管是感冒了或是得到其他傳染病,趕快去看醫生、吃藥,並且在家休息不去感染別人,這樣的聰明做法不但是保護自己,也能「傳染病止於智者」,保護到其他沒有感染的人。

圖/親子天下

R0 値是什麼?

傳染病大流行期間,報導中常提到的「R0 值」就是在自然的情況下,一個人會把傳染病傳給幾個人的意思。而加入防疫行動後,數值會隨著時間改變,就稱為「Rt 值」。

比方說,一個人平均會傳給 1 個人,那麼 R0=1,代表病原體會持續存在,但不會蔓延開來。如果一個人平均傳給超過 1 個人,那麼 R0>1,代表病原體會蔓延開來成為流行病;相反的,如果一個人傳給少於 1 個人,那麼 R0<1,代表病原體將會逐漸消失。戴口罩、勤洗手、保持社交距離、生病在家隔離的目的,就是在降低傳染數。

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另外,R0 會隨著病原體突變成傳染力強的變異株而上升。譬如像 2020 年新冠肺炎一開始 R0 值約為 2.5,後來突變成 Alpha 株時 R0 值約為 4、Delta 株時 R0 值約為 6。

圖/親子天下
圖/親子天下

——本文摘自《小大人的公衛素養課:流行病學×預防醫學》,2021 年 9 月,親子天下,未經同意請勿轉載

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親子天下_96
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【親子天下】起源於雜誌媒體和書籍出版,進而擴大成為華文圈影響力最大的教育教養品牌,也是最值得信賴的親子社群平台:www.parenting.com.tw。我們希望,從線上(online)到實體(offline),分齡分眾供應華人地區親子家庭和學校最合身體貼的優質內容、活動、產品與服務。

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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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陳建仁的經驗:做研究與做官,看問題有差別?
寒波_96
・2022/03/22 ・1709字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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陳建仁是公衛專家,意外成為中華民國副總統,2020 年卸任後又回到學術界,不過在此之前已經有多次當官的紀錄。身為應用科學的學者,又有擔任政府高官的經驗,切換於研究和公僕之間,讓他思索學到的事。

第一課:用受過的科學訓練,尋找影響系統的變量。

學者和官員,要考慮的層面很不一樣。研究者主要在意疾病有多嚴重,如何治療患者。部長則關心在什麼時候,如何投入資源治療,必需顧及公平、可能選項、可行性、財政預算。

陳建仁以台灣的肝炎舉例。住在偏遠地區的人,很難常常前往醫學中心,所以要設置基層小單位。針對特定疾病編列獨立的固定預算,並不明智;治療上,反病毒療程很貴,但是肝臟移植和癌症治療更是如此。另外也調整政府的決策結構,如建立長期的國際合作,來針對棘手的關鍵議題。

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第二課:科學從來不足以帶來昌盛的社會,這需要的是信任、堅強的機構、社會凝聚力。

不能團結一致,便無法實施邊境管制、隔離、追蹤等有效的防疫手段。政府必需提供支持,例如補助低收入的人打疫苗、經濟支援餐廳、計程車司機等有需要的人。

第三課:傳染病和汙染,影響可以持續幾十年,長期投資能獲得回報,不過當下行動必需迅速。

2003 年 SARS 入侵,台灣剛開始沒有做好準備,損失慘重。此時於主要醫學中心訓練一批人,再分別前往各地培訓基層,各自建立組織,2 週後便讓全台灣都採用同樣的標準。以同一套標準追蹤傳染源、尋找誰到過熱點很重要。由此建立的基礎,對台灣隨後出現的流行病也頗有貢獻。

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每次當官結束回到學術,陳建仁的政府經驗都使他更關注疾病的早期階段:更多的預防、更快的檢驗、更少的治療時間。通常這意味著,快速而實用的診斷,以及疫苗。

要達到目標,需要考慮公衛計畫中的經濟和政治因素。若希望讓患者有效接受治療,必需注意執行治療的地點,患者需要支付的費用,以及令患者感到不方便和不舒服的原因。

1990 年代陳建仁還是台大的年輕教授,在對抗砷汙染時,首度學到這些教訓。當時他發現飲用水中有愈多砷,癌症與心血管疾病的發病率便會愈高。

陳建仁和環境健康專家、土木工程師、地理學家、經濟學家、律師等不同專家合作,根據資訊設定管制標準,降低飲用水中許可的砷含量。他原本想的很直接,許可含量當然是愈低愈好。接著他意識到,更貴的水費,也會對健康造成影響。

這次經驗令陳建仁見識到,科學和技術在促進人類福祉上的侷限,以及跨領域合作與共同創造的必要。他感覺幸運,有這麼多機會將經驗應用於服務同胞。

我們也感覺幸運。

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延伸閱讀

參考資料

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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寒波_96
193 篇文章 ・ 1090 位粉絲
生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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COVID-19 來襲!為什麼我們不能輕忽無症狀患者?——《小大人的公衛素養課》
親子天下_96
・2021/10/15 ・660字 ・閱讀時間約 1 分鐘

  • 作者/陳建仁、胡妙芬
  • 繪者/Hui

答案很簡單,因為不是每個人都會發病。

從無症狀到死亡的疾病金字塔

不同的病原體,對人體造成的傷害也有輕重之別。有些病原體的感染往往很不明顯,也就是不會出現任何症狀;有些則毒性很強,一旦染上,經常出現嚴重症狀甚至死亡。

所以按照病原體的致病力,可以將傳染病分為三大類。第一類,大部分的感染者都不會出現症狀,只有極少數人會很嚴重或死亡,像是小兒麻痺、結核病或 A 型肝炎。第二類則是大部分的感染者都有明顯症狀,但是主要呈現中度反應,無症狀或嚴重、死亡的情況很少,像是麻疹、水痘。

第三類傳染病則非常恐怖,嚴重反應和死亡的案例居多,譬如得了狂犬病的人,一旦發病後,致死率幾乎達 100%!

人們要根據各類型的傳染病,擬定不同的作戰方式。像是第一類的傳染病看起來好像不嚴重,但事實上如果掉以輕心,沒有隔離輕症和無症狀者,他們就會到處傳播疾病,引發一場大流行!

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圖/親子天下
圖/親子天下提供

——本文摘自《小大人的公衛素養課:流行病學×預防醫學》,2021 年 9 月,親子天下,未經同意請勿轉載

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親子天下_96
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