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偏食是因為懷念媽媽?人們如何喜歡上某些氣味——《舌尖上的演化》

商周出版_96
・2023/01/04 ・1884字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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讓人懷念的好氣味

關於第一個人們如何學會喜愛香料的問題,其實比較容易回答。打從胎兒還在母親子宮裡的時候, 就會開始學習享受某些香料的香氣﹙以及風味﹚,並在出生之後繼續強化這些他們學到的經驗。

在懷胎期間,母親所吃的食物的味覺和氣味,胎兒一樣會接觸並品嚐到。食物中的化學物質會進入羊膜液、跑進胎兒的鼻子裡:胎兒有辦法嗅聞自己身處的那片小小海洋。胎兒似乎先天就傾向認定,在自己悠游的環境中所聞到的母體香氣是令人愉悅、在出生之後也值得追求的好香氣。就算那香氣是來自植物的防禦性成分也一樣。

母親懷孕期間的飲食習慣對小寶寶有很大的影響。圖/envatoelements

舉例來說,母綿羊食用大蒜後,牠們的羊膜液聞起來也會帶有大蒜中的防禦性物質的氣味。聞到這種氣味的綿羊胎兒,在出生之後便會因為有過接觸經驗,而較為偏好那種氣味。

若是在懷孕大鼠的羊膜液中注入大蒜萃取物,大鼠的小孩在出生後,只要聞到大蒜的氣味就會不由自主地開始噘起粉紅小嘴吸吮起來、並四處尋找母親。「你在哪裡,我親愛的蒜味媽媽?」

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母親懷孕期間的飲食會影響小嬰兒喜歡的氣味

對人類進行的研究,實驗侵入性沒有那麼高,不過結果依然類似。法國國家科學研究中心﹙National Center for Scientific Research,CNRS﹚的貝諾瓦.夏爾﹙Benoist Schaal﹚及其同事們在一項研究中,比較了兩群來自法國阿爾薩斯地區﹙Alsace﹚的女性。

在其中一群女性懷孕的最後十天,研究人員提供了大茴香口味的薄荷糖、餅乾和糖漿任她們盡情享用。對於另外一群女性,研究人員則不提供任何大茴香口味的食物,也要求她們不要食用任何含大茴香的食物﹙她們顯然有遵照指示﹚。研究者藉此比較,這兩群女性所產下的新生兒,對於大茴香氣味來源的茴香腦的偏好程度是否有所不同。

懷孕期間沒有吃大茴香的母親,嬰兒出生後接觸到稀釋的茴香腦樣本時通常會露出不悅的表情。相反地,懷孕期間有吃大茴香的母親,生下的嬰兒則比較可能會將頭轉向茴香腦,伸出舌頭,並做出彷彿是在舔嘴唇的動作。

另一項對人類進行的研究顯示,母親在懷孕期間如果曾吃過大蒜,新生兒聞到大蒜的氣味時便會噘起雙唇吸吮。同樣地,在懷孕期間吃豌豆、四季豆以及如卡芒貝爾乳酪、蒙斯特﹙Munster﹚乳酪及埃普瓦斯乳酪﹙Époisses﹚等氣味濃郁的乳酪,也有研究發現會導致相似的效果。

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母親在懷孕期間曾吃過豌豆、四季豆和其他綠色蔬菜的八個月大的嬰兒,會偏好綠色蔬菜帶有的氣味﹙2-異丁基-3-甲氧基吡嗪,2 – isobutyl -3 – methoxypyrazine﹚;若是母親在懷孕期間吃過氣味濃郁的乳酪,嬰兒則會偏好二甲硫醚﹙dimethyl sulfide,在氣味濃郁的乳酪以及大蒜中都存在的成分﹚。

在哺乳期間有吃魚的母親,養出的嬰兒也通常會喜歡魚味或起碼是喜歡魚中含有的三甲胺﹙trimethylamine﹚分子的氣味。在有吃魚的母親的羊膜液及母乳中,都可以找得到三甲胺的蹤跡。羊膜液及母乳中的氣味所造成的這些現象,似乎可以維持到童年時期或更久之後,雖然並不總是如此  。

小寶寶會較容易習慣或喜歡上媽媽懷孕時吃過的東西。圖/envatoelements

信任的氣味=媽媽的味道=喜歡!

大自然告訴人類以及其他動物,要信任他們的母親和母親吃下肚的食物的氣味。在過往人類祖先規模較小的族群中,母親所吃的東西的氣味,通常就等同於族群中其他成員所吃的東西的氣味,少有例外。

人類身為哺乳動物的一員,透過在出生前及出生後的嗅覺學習,得以一代一代累積對自己有益或有害的食物知識,甚至不需要人教。回想一下黑猩猩的飲食傳統:對黑猩猩寶寶來說,出生前的學習,也許就已經足以讓牠們認識很多該吃的食物,特別是氣味強烈的食物。

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人類與黑猩猩六百萬年的共同祖先大概也一樣。現代人類確實是如此,而且還有個額外的特徵:人類使用語言的能力,能幫我們為這套傳承偏好的古老系統再添加一層複雜度。

我們母親的身體教導了我們要喜愛什麼風味,而父母的話語也再三提醒此事。除了這兩方面的影響,整個社群中其他人的行為以及飲食習慣,也會助我們一臂之力,時時提醒我們人類喜愛什麼風味。因此,我們的老祖宗應該很容易就學會了如何喜愛香料,同時也忘記了自己並非自古以來總是喜愛香料。

——本文摘自《舌尖上的演化》,2022 年 12 月,商周出版出版,未經同意請勿轉載。

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伺服器過熱危機!液冷與 3D VC 技術如何拯救高效運算?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/04/11 ・3194字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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本文與 高柏科技 合作,泛科學企劃執行。

當我們談論能擊敗輝達(NVIDIA)、Google、微軟,甚至是 Meta 的存在,究竟是什麼?答案或許並非更強大的 AI,也不是更高速的晶片,而是你看不見、卻能瞬間讓伺服器崩潰的「熱」。

 2024 年底至 2025 年初,搭載 Blackwell 晶片的輝達伺服器接連遭遇過熱危機,傳聞 Meta、Google、微軟的訂單也因此受到影響。儘管輝達已經透過調整機櫃設計來解決問題,但這場「科技 vs. 熱」的對決,才剛剛開始。 

不僅僅是輝達,微軟甚至嘗試將伺服器完全埋入海水中,希望藉由洋流降溫;而更激進的做法,則是直接將伺服器浸泡在冷卻液中,來一場「浸沒式冷卻」的實驗。

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但這些方法真的有效嗎?安全嗎?從大型數據中心到你手上的手機,散熱已經成為科技業最棘手的難題。本文將帶各位跟著全球散熱專家 高柏科技,一同看看如何用科學破解這場高溫危機!

運算=發熱?為何電腦必然會發熱?

為什麼電腦在運算時溫度會升高呢? 圖/unsplash

這並非新問題,1961年物理學家蘭道爾在任職於IBM時,就提出了「蘭道爾原理」(Landauer Principle),他根據熱力學提出,當進行計算或訊息處理時,即便是理論上最有效率的電腦,還是會產生某些形式的能量損耗。因為在計算時只要有訊息流失,系統的熵就會上升,而隨著熵的增加,也會產生熱能。

換句話說,當計算是不可逆的時候,就像產品無法回收再利用,而是進到垃圾場燒掉一樣,會產生許多廢熱。

要解決問題,得用科學方法。在一個系統中,我們通常以「熱設計功耗」(TDP,Thermal Design Power)來衡量電子元件在正常運行條件下產生的熱量。一般來說,TDP 指的是一個處理器或晶片運作時可能會產生的最大熱量,通常以瓦特(W)為單位。也就是說,TDP 應該作為這個系統散熱的最低標準。每個廠商都會公布自家產品的 TDP,例如AMD的CPU 9950X,TDP是170W,GeForce RTX 5090則高達575W,伺服器用的晶片,則可能動輒千瓦以上。

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散熱不僅是AI伺服器的問題,電動車、儲能設備、甚至低軌衛星,都需要高效散熱技術,這正是高柏科技的專長。

「導熱介面材料(TIM)」:提升散熱效率的關鍵角色

在電腦世界裡,散熱的關鍵就是把熱量「交給」導熱效率高的材料,而這個角色通常是金屬散熱片。但散熱並不是簡單地把金屬片貼在晶片上就能搞定。

現實中,晶片表面和散熱片之間並不會完美貼合,表面多少會有細微間隙,而這些縫隙如果藏了空氣,就會變成「隔熱層」,阻礙熱傳導。

為了解決這個問題,需要一種關鍵材料,導熱介面材料(TIM,Thermal Interface Material)。它的任務就是填補這些縫隙,讓熱可以更加順暢傳遞出去。可以把TIM想像成散熱高速公路的「匝道」,即使主線有再多車道,如果匝道堵住了,車流還是無法順利進入高速公路。同樣地,如果 TIM 的導熱效果不好,熱量就會卡在晶片與散熱片之間,導致散熱效率下降。

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那麼,要怎麼提升 TIM 的效能呢?很直覺的做法是增加導熱金屬粉的比例。目前最常見且穩定的選擇是氧化鋅或氧化鋁,若要更高效的散熱材料,則有氮化鋁、六方氮化硼、立方氮化硼等更高級的選項。

典型的 TIM 是由兩個成分組成:高導熱粉末(如金屬或陶瓷粉末)與聚合物基質。大部分散熱膏的特點是流動性好,盡可能地貼合表面、填補縫隙。但也因為太「軟」了,受熱受力後容易向外「溢流」。或是造成基質和熱源過分接觸,高分子在高溫下發生熱裂解。這也是為什麼有些導熱膏使用一段時間後,會出現乾裂或表面變硬。

為了解決這個問題,高柏科技推出了凝膠狀的「導熱凝膠」,說是凝膠,但感覺起來更像黏土。保留了可塑性、但更有彈性、更像固體。因此不容易被擠壓成超薄,比較不會熱裂解、壽命也比較長。

OK,到這裡,「匝道」的問題解決了,接下來的問題是:這條散熱高速公路該怎麼設計?你會選擇氣冷、水冷,還是更先進的浸沒式散熱呢?

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液冷與 3D VC 散熱技術:未來高效散熱方案解析

除了風扇之外,目前還有哪些方法可以幫助電腦快速散熱呢?圖/unsplash

傳統的散熱方式是透過風扇帶動空氣經過散熱片來移除熱量,也就是所謂的「氣冷」。但單純的氣冷已經達到散熱效率的極限,因此現在的散熱技術有兩大發展方向。

其中一個方向是液冷,熱量在經過 TIM 後進入水冷頭,水冷頭內的不斷流動的液體能迅速帶走熱量。這種散熱方式效率好,且增加的體積不大。唯一需要注意的是,萬一元件損壞,可能會因為漏液而損害其他元件,且系統的成本較高。如果你對成本有顧慮,可以考慮另一種方案,「3D VC」。

3D VC 的原理很像是氣冷加液冷的結合。3D VC 顧名思義,就是把均溫板層層疊起來,變成3D結構。雖然均溫板長得也像是一塊金屬板,原理其實跟散熱片不太一樣。如果看英文原文的「Vapor Chamber」,直接翻譯是「蒸氣腔室」。

在均溫板中,會放入容易汽化的工作流體,當流體在熱源處吸收熱量後就會汽化,當熱量被帶走,汽化的流體會被冷卻成液體並回流。這種利用液體、氣體兩種不同狀態進行熱交換的方法,最大的特點是:導熱速度甚至比金屬的熱傳導還要更快、熱量的分配也更均勻,不會有熱都聚集在入口(熱源處)的情況,能更有效降溫。

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整個 3DVC 的設計,是包含垂直的熱導管和水平均溫板的 3D 結構。熱導管和均溫板都是採用氣、液兩向轉換的方式傳遞熱量。導熱管是電梯,能快速把散熱工作帶到每一層。均溫板再接手將所有熱量消化掉。最後當空氣通過 3DVC,就能用最高的效率帶走熱量。3DVC 跟水冷最大的差異是,工作流體移動的過程經過設計,因此不用插電,成本僅有水冷的十分之一。但相對的,因為是被動式散熱,其散熱模組的體積相對水冷會更大。

從 TIM 到 3D VC,高柏科技一直致力於不斷創新,並多次獲得國際專利。為了進一步提升 3D VC 的散熱效率並縮小模組體積,高柏科技開發了6項專利技術,涵蓋系統設計、材料改良及結構技術等方面。經過設計強化後,均溫板不僅保有高導熱性,還增強了結構強度,顯著提升均溫速度及耐用性。

隨著散熱技術不斷進步,有人提出將整個晶片組或伺服器浸泡在冷卻液中的「浸沒式冷卻」技術,將主機板和零件完全泡在不導電的特殊液體中,許多冷卻液會選擇沸點較低的物質,因此就像均溫板一樣,可以透過汽化來吸收掉大量的熱,形成泡泡向上浮,達到快速散熱的效果。

然而,因為水會導電,因此替代方案之一是氟化物。雖然效率差了一些,但至少可以用。然而氟化物的生產或廢棄時,很容易產生全氟/多氟烷基物質 PFAS,這是一種永久污染物,會對環境產生長時間影響。目前各家廠商都還在試驗新的冷卻液,例如礦物油、其他油品,又或是在既有的液體中添加奈米碳管等特殊材質。

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另外,把整個主機都泡在液體裡面的散熱邏輯也與原本的方式大相逕庭。如何重新設計液體對流的路線、如何讓氣泡可以順利上浮、甚至是研究氣泡的出現會不會影響元件壽命等等,都還需要時間來驗證。

高柏科技目前已將自家產品提供給各大廠商進行相容性驗證,相信很快就能推出更強大的散熱模組。

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人類用「快樂」來分辨氣味?快樂調性如何影響我們的嗅覺!——《你聞到了嗎?》
臉譜出版_96
・2023/02/08 ・1759字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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令人不悅的氣味

許多氣味對於人類的鼻子來說存在既有的價值、感情價(valence,或稱快樂調性﹝hedonic tone﹞)。我的好友諾安.索貝爾(Noam Sobel)是以色列魏茲曼科學研究所(Weizmann Institute of Science)的知名神經科學家,他嘗試找出人類分類氣味的方式,以及各類別氣味分子的化學性質,然而他找到唯一的重要參數就是所謂的快樂調性——也就是氣味本身聞起來是香是臭,令人開心或不悅。

許多氣味對於人類的鼻子來說存在既有的價值、感情價。圖/elements

氣味分辨實驗:關鍵竟是「快樂感」

索貝爾和他在魏茲曼的研究團隊與加州大學(University of California)神經科學研究所及心理學系的科學家攜手合作,進行一項複雜的實驗,探究人類嗅覺是根據哪些原則將氣味分門別類。

他們先請一百五十位香水及氣味專家,根據一百四十六種性質評斷一百六十種氣味分子的特質;這些性質分類當中包括了「甜香」、「煙燻味」、「霉味」等等。研究團隊接著分析這些資料,找出最能夠分別不同氣味的單一要素,發現最重要的分辨關鍵還是快樂調性——氣味讓人感受愉快的程度。

團隊發現最重要的分辨關鍵還是快樂調性──氣味讓人感受愉快。圖/elements

氣味有各式各樣的調性,從好聞的「甜美」、「馥郁」到難聞的「腐壞」、「令人作嘔」都有。研究人員接著針對各種化學物質進行同樣的統計分析,將每個化學物質當中超過一千五百種的性質都納入考量,分析出來的結果依然顯示快樂調性是判別關鍵。

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因此研究人員認為,我們可以單靠氣味的分子結構來判斷某種氣味對人類來說好不好聞。

分辨氣味好壞:「大腦偏好」還是「化學特性」

耐人尋味的是,這項實驗也表明,人類鼻子裡的氣味受體往往是根據氣味令人愉悅與否來分門別類並做出反應。這並不意味著不同的文化背景或生命體驗不會影響我們對氣味的感受或是嗅覺細胞組織的方式,但人類對於最令人愉悅或討厭的味道類型的確有共通感受。

諾安對這項實驗做出以下結論:

「我們的研究結果發現,人類對氣味的感受至少有一部分是根植於大腦、與生俱來的偏好。即便不同個體之間對於氣味的感受確實存在某些彈性,也絕對會受到個人生命經驗影響,但人類判斷氣味宜人與否的絕大部分因素還是來自於氣味本身在物理世界呈現的性質。因此我們可以運用對化學物質的理解,預測某種新物質的氣味會為人類帶來何種感受。」

值得注意的是,許多研究都指出年幼孩童不像大人會明確分別氣味是令人愉悅還是作噁;他們會表達氣味是強烈或微弱,但通常不會直接分別氣味的好壞。

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幼孩童會表達氣味是強烈或微弱,但通常不會直接分別氣味的好壞。圖/elements

並非人人都是「好鼻師」!

整體來說,我們很難用快樂調性以外的標準來分類氣味,並且對大多數人而言,用大家都能夠理解的詞彙來描述氣味實在十分困難。正因為理解了這點,魏茲曼研究團隊將研究焦點轉為嘗試預測某種分子結構的氣味會與哪些形容詞彙連結在一起;不再只關注氣味聞起來「如何」,而是嘗試預測兩種不同氣味帶來的感受會相似還是不同。他們也因此能夠根據氣味混合物的分子結構,運用固定的評分邏輯來分類任何兩種不同的氣味,藉此反映出氣味之間的相似性。

魏茲曼研究團隊表示,這項研究結果能夠成為氣味數位化的基礎,但還需要更多時間才能知道這個研究方向能否引領他們更接近氣味數位化的遠大目標。再者,如果想要迎接未來全面數位化的夢想,還有一大挑戰——人類極不擅長分辨並指稱氣味。

——本文摘自《你聞到了嗎?:從人類、動植物到機器,看嗅覺與氣味如何影響生物的愛恨、生死與演化》,2023 年 1 月,臉譜出版,未經同意請勿轉載。

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臉譜出版有著多種樣貌—商業。文學。人文。科普。藝術。生活。希望每個人都能找到他要的書,每本書都能找到讀它的人,讀書可以僅是一種樂趣,甚或一個最尋常的生活習慣。

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一千年前的地球「聞」起來如何?人類世前後環境氣味的變化——《你聞到了嗎?》
臉譜出版_96
・2023/02/07 ・1853字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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一千年來氣味景觀發生了很大的變化

走在一千年前的路上,你的感官體驗大概會跟在現代的感覺大不相同。看看西元 1021 年的周遭世界,你舉目所及沒有汽車、飛機或船隻,甚至(以今日的眼光來看)連像樣的道路都沒有。

西元 1021 年的周遭世界,甚至(以今日的眼光來看)連像樣的道路都沒有。圖/elements

過去的世界無疑比今日的世界安靜許多,或許根本可以說是寂靜無聲也不一定。然而這些都是聽覺與視覺的感受,那麼嗅覺呢?

嗅覺也分為許多層面。

嗅覺也分為許多層面。圖/elements

一千年前的人類以及整個環境的氣味與今日是否有所不同?甚至是與一百年前相比,是不是就已經不一樣了呢?

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我們周遭的氣味在這段時間以來,究竟有哪些改變?而我們人類又對氣味景觀(smellscape)——也就是你我四周那龐雜交錯的各種氣味所構成的景觀——產生了哪些影響?

我們自己的氣味與對氣味的感知是否有所改變?人類的各種行為是否影響了我們的嗅覺能力呢?是什麼導致了人類與動物產生這些變化?

是什麼導致了人類與動物產生這些變化?圖/elements

人類帶來了新氣味!

首先,1021 年的你絕對不會聞到汽車廢氣或是汙水處理廠傳出的臭味,也不會有撲鼻而來的合成氣味,例如:香水、除臭劑以及新車的味道,自然環境聞起來可能也大不相同。

自從人類開始在地球的每一個角落殖民以來,我們就開始想方設法改變、操控、開發地球環境。隨便舉幾項好了:我們砍伐樹木、種植糧食作物,導致許多植物與動物滅絕,使世界邁入工業化社會。

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這個因人類活動產生劇烈變化的全新地質年代,通常被稱為人類世。

人類世確切的起點仍有爭議,有些人主張這段時期是從一萬至一萬五千年前的農業革命開始;也有人認為是在二次世界大戰後,一個由核子試驗、1950 年後的「大加速」(The Great Acceleretion)及其伴隨的社會經濟、氣候鉅變所定義的時期。

目前在世界各地已超過2,000次核試驗。圖/wikipedia

無論選擇哪一個尺度來定義人類世,人類無疑對地球的整體環境產生了巨大的影響,改變了我們與所有動物呼吸的每一口空氣,以及每一次呼吸裡所蘊含的每一個物質分子。

大自然的氣味變了?

我們先來談談自然界的氣味,以及這些氣味可能是如何改變的吧。

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一千年前,大自然還未受到人類的劇烈影響,各種植物與動物在原野與森林裡共存,到處都是怒放的野花,松樹、杉樹與各種落葉木錯落生長;當時自然界的大主題就是——物種多樣性。

一千年前,大自然還未受到人類的劇烈影響,各種植物與動物在原野與森林裡共存。圖/elements

隨著時序推進,人類開始砍伐、焚燒森林,將原本野花繁盛、綠草如茵的原野都變成了農田。這些舉措讓人類的版圖開始大肆擴張、繁衍,同時也劇烈改變了周遭的氣味景觀。

一改過去物種繁多、交雜錯落的林相,我們開始大面積種植單一樹種,環境的氣味也因此開始變得單一。就以現代樹種單一的杉樹林與樹種多元的古老森林相比好了,如果各位有機會走進森林就可以聞聞氣味、好好比較,這兩種林相的氣味是否有所差異。

在田野之間,物種單一化的改變同時發生;以往存在各式各樣物種的土地,都變成了種植單一作物的農田。

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美國的大草原變成看不到盡頭的玉米田和麥田,歐洲的草地也同樣消失在我們的視線之中。就在我們沉浸於四周所謂的自然氣息時,氣味景觀卻早已大不相同。怎麼會這樣?

——本文摘自《你聞到了嗎?:從人類、動植物到機器,看嗅覺與氣味如何影響生物的愛恨、生死與演化》,2023 年 1 月,臉譜出版,未經同意請勿轉載。

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