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銀河甲蟲糞行者

Yu-Wei Lin
・2013/03/06 ・1020字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 475 ・五年級

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雄糞金龜一天的作息大概是這樣:飛到一堆排泄物上,將一部分堆成一顆大球,之後儘快推離現場。但有一些在晚上工作的糞金龜,理當是要擁有類似指南針的裝置來防止牠原地打轉。刊登於《Current Biology》期刊的新研究發現,昆蟲會使用星光來指引方向。鳥類、海豹及人類同樣也會使用星光作為導航,但這是首度在昆蟲上被發現。

滾糞球對糞金龜的意義,在於要得到雌性的青睞,來做為牠未來的配偶。雌糞金龜會在糞球中產卵並把埋在地底下一公尺深的網狀地道中,並在小糞金龜出生的時候作為牠們的營養來源。

但想成為一隻成功的糞金龜,必須要滾得又快又直。競爭中的對手會互相搶奪糞球,並將滾太慢的雄蟲的糞球據為己有。這種競爭經常在排泄物的附近發生,因此想要抱得美人歸,還得要學著如何又快又直地滾離戰場。

能夠發現糞金龜利用星光,瑞典隆德大學的動物學家Eric Warrant表示「完全是一場意外」。他的實驗小組在研究甲蟲如何使用月亮偏振光(polarized light)的規律性來辨識方向及道路,當他們遇到了沒有月亮高掛的夜晚時,甲蟲仍能保持在直線的軌道上。「甚至在沒有月亮的晚上,只有星光,它們便能夠導航」Warrant說,「我們都被嚇壞了!」

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為了深入了解,Warrant及他的團隊設計了一個圓形的容器,裡面鋪沙子,並測量糞金龜從中心點滾糞球到邊邊的時間,同時拍攝他們的運動軌跡。同一實驗分別在室外的夜空下,及研究者可以模擬星空的天文館中進行,來探討糞金龜是參考哪部分的星空。

他們發現,在月亮或星光等自然光下,糞金龜能快速地直行目的地。他們同樣在天文館中模擬了相同的夜空以及只投射銀河的夜空。在「陰天」的情況下,當牠們的眼部被膠帶蓋住,或是只投射少量的星點於天文館時,它們就顯得較難以筆直的前進。

研究者得到了結論:在野外的環境下,糞金龜不只參考一顆顆的星點,而是看整個銀河的亮帶來當做指南針。Warrant表示在進行研究的南半球(南非)中,較容易看見銀河,「可能是銀河較容易被昆蟲看見吧,特別是這種視覺敏銳的昆蟲。」

普林斯頓大學的演化生物學家,同時也是昆蟲溝通及導航的專家James Gould表示,「糞金龜視覺比蜜蜂好1000倍,甚至擁有最厲害的日間視覺」。對糞金龜來說,銀河就像是夜空中一條明亮又模糊的亮帶,「它只要利用那個明顯的目標比較相對位置就行了。」

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其他昆蟲也可能會依靠星光,Gould認為:「那些夜間活動的蜜蜂及蛾類,從來沒有人問過牠們能不能做這檔事。糞金龜提供我們一個往前探索的理由。」

 

資料來源:Dung Beetles Navigate by the Milky Way. ScienceNow [24 January 2013]

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Yu-Wei Lin
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東海大學生科系,興趣是兩棲爬蟲。 喜歡拍拍照、打打鼓、玩玩桌遊...etc~ 希望未來能在科普推廣盡一份心力!

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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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人類是少數能看見斑馬條紋的物種!人類的視力到底有多好?——《五感之外的世界》
臉譜出版_96
・2023/09/18 ・1882字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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長久以來,生物學家一直都在探討為什麼斑馬會有如此奇怪的黑白斑紋,直到他們談話的當下,卡羅依然在探究這個問題。他告訴梅林,其中最早出現、最廣為人知也令人意外的推測,是認為這些斑紋其實是斑馬的保護色。斑馬身上的黑白條紋毛色能夠擾亂掠食者(如獅子、鬣狗)的視線,讓牠們看不清楚斑馬的輪廓,也可以讓斑馬的身影融入周遭聳立的樹木之間,又能夠在斑馬跑動時讓其他動物感到視線模糊。

斑馬身上的斑紋在其跑動時會讓其他動物感到視線模糊。

但梅林對這些說法抱持著存疑的態度,她回想自己當初的反應:「我那時候表情應該很怪。我對他說:『大部分的肉食性動物都是在夜晚獵食,而且牠們的視覺根本不如人類靈敏,因此很有可能根本看不到那些斑紋。』」提姆這時驚訝地忍不住脫口而出:「什麼?」

斑馬紋隱身術

人類視覺處理細節的能力幾乎比其他任何動物都來得好;梅林也發現,正是因為這種特別敏銳的視力,人類才成了少數能夠看見斑馬條紋的物種。她和卡羅找了個光線明亮的日子,計算出擁有絕佳視力的人類能夠在一百八十二公尺左右之外的距離就分辨出斑馬身上的黑白條紋,獅子則得拉近到八十二公尺左右的距離才看得出來,鬣狗更是要到四十五公尺左右的距離才看得清楚。一旦到了掠食者最常打獵的黃昏或清晨時分,牠們則得再拉近約莫一半的距離才能看見斑馬身上的紋路。

所以梅林的想法沒錯:斑馬身上的條紋不可能是牠們用來匿蹤的保護色,因為掠食者都得靠得很近才看得到這些紋路,然而假如真的距離這麼近,這些天生的獵人早就聽見或聞到斑馬的蹤跡了,實在無需仰賴視力。在肉食動物與斑馬平時間隔的距離之下,這些紋路其實根本都融成了一片灰濛濛的顏色;對正在打獵的獅子來說,斑馬看起來跟驢子其實也沒什麼不同。

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人類其實視力超好的?

動物的視覺敏銳度以單位視角週期數(cycles per degree)為測量單位——這個概念剛好可以用剛剛的斑馬條紋來做例子。各位伸出手臂並豎起大拇指,你的指甲大約可以代表一單位視角;以你的手臂為距並涵蓋四周三百六十度的距離範圍來說,各位應該可以在指甲上畫了六十至七十條黑白條紋的情況下,依然辨識得出黑白條紋之間的區別。因此人類視覺敏銳度的單位視角週期數便約為六十至七十;目前的最高紀錄是來自澳洲的楔尾鵰(Aquila audax),牠們的視覺敏銳度之高,單位視角週期數高達一百三十八。

楔尾鵰擁有動物世界中最細的光受體,這也使牠們的視網膜裡可以密密麻麻地塞滿大量光受體;有了這些細窄的感光細胞,楔尾鵰敏銳視力的畫素大約是人類的兩倍,也因此可以在大約一點六公里之外的距離看見小小一隻大鼠。

然而老鷹和其他猛禽卻是少數視覺比人類敏銳得多的物種。感官生物學家愛倫諾.凱福斯(Eleanor Caves)搜羅了上百種動物的視覺敏銳度,發現人類的視力幾乎超越了所有物種。除了猛禽以外,就只有其他靈長類動物的視覺敏銳度能與我們比肩了。

人類的視力幾乎超越了所有物種。圖/pixabay

各種動物的視覺敏銳度以單位視角週期數表示如下:章魚為四十六、長頸鹿為二十七、馬為二十五、獵豹為二十三,視力表現還算不錯;而獅子卻只有十三,僅略高於人類法律中定義為全盲的單位視角週期數:十。然而其實除了上述物種之外,大部分動物的視覺敏銳度都低於人類視為全盲的門檻,其中包括半數的鳥類(令人意外的是,蜂鳥和倉鴞都在此行列之中),大部分的魚類與所有昆蟲;例如蜜蜂的單位視角週期數竟只有一,這也就表示你伸出去的那隻大拇指在蜜蜂眼裡就代表著一個畫素,至於拇指上畫的其餘細節在牠們眼中都是一團模糊。另外還約有百分之九十八的昆蟲視力比這還要更弱。

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凱福斯說:「人類真的很怪。我們的其他任何感覺根本連摸都摸不到可以稱為頂尖的邊,卻唯獨在視覺敏銳度上傲視群雄。」矛盾的是,人類雖有優良的視力,卻也因此失去了能夠欣賞其他環境界的視野,因為「我們以為自己看得到的,其他物種一定也能看見;認為那些對人類來說顯而易見顯眼的事物,對其他動物來說也一定難以忽視。但實際上卻並非如此。」凱福斯如此說道。

——本文摘自《五感之外的世界》,2023 年 8 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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一摸就知道?人天生就可以辨識摸到的東西是什麼形狀嗎?——《為何三歲開始說謊?》
親子天下_96
・2023/09/17 ・1914字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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人類天生可以連結視覺與觸覺經驗

這組研究團隊,是由法國的發展心理學家阿萊特.史翠麗(Arlette Streri)所領導。史翠麗的實驗室特色,就是使用嬰兒進行認知研究。值得注意的是,她們研究的不是一般的嬰兒,而是剛出生僅僅數十個小時的「極新」嬰兒。至於為什麼要使用這麼小的嬰兒,讀者應該也已經猜到原因:因為嬰兒的學習能力又強又快,只要一接觸這個世界,嬰兒的學習就已經開始。所以如果要回答涉及先天或後天的爭議問題,自然是使用愈小的嬰兒愈好。

為了回答莫里內的問題,史翠麗找來了二十四位出生不到五天的小嬰兒,她想知道,小嬰兒在僅透過觸覺感受過某物體的形狀後,能不能改用視覺辨識出同一個形狀的物體。她在實驗中,讓小嬰兒用右手抓握物體(並確保小嬰兒看不到該物體),其中有些小嬰兒抓握的是一個三角形的物體,另一些小嬰兒則是抓握一個圓柱形的物體。在抓握物體後,小嬰兒的眼前會出現兩個物體(一個三角形物體和一個圓柱形物體;其中一個是剛剛抓握過的物體,另一個是不曾抓握過的物體)。結果發現,小嬰兒對於不曾抓握過的物體,會有較久的凝視時間(Streri and Gentaz, 2003)。

為了驗證人類是否天生就能連結視覺與觸覺經驗,史翠麗找了二十四位新生兒來做測試。圖/Pexels

這項發現,看似給了莫里內問題的正方經驗論者一記重擊,因為實驗結果發現,小嬰兒在出生後短短五天內,好像就能將眼前的視覺形狀和抓握時的觸覺形狀連結在一起。而且嬰兒的這項能力,似乎不是透過學習而來,因為在嬰兒剛出生的這五天內,幾乎不可能摸過和看過實驗中所使用的三角形和圓柱形物體。

然而,這項結果仍然有人不服。比方說,經驗論者可以提出質疑:雖然嬰兒在出生後的五天內可能沒有看過三角形與圓柱形物體,但是他們可能已經透過其他方式學到了觸覺與視覺之間的局部緊密關聯性。例如嬰兒在剛出生時,就會不斷的揮手踢腳,他們不但可以看到自己的手部形狀(張掌或握拳),也可以透過觸覺去感受自己的手指、拳頭和指甲的形狀和感觸。這些基本的視覺與觸覺感受,可能就足以讓小嬰兒學習到尖銳與圓滑物體之間的視覺與觸覺差異,並因此導致上述的實驗結果。若真是如此,那麼這項實驗結果就無法拿來回應莫里內的問題,因為小嬰兒可能早在實驗前就已經學到觸覺與視覺之間的關聯性了。

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天生盲人恢復視力後的視覺認知狀態

由於史翠麗的實驗仍有瑕疵,因此無法對莫里內的問題給出一槌定讞的結論。不過在二○一○年左右,另一項契機開始逐漸浮現,而其中的主角,就是麻省理工學院的帕萬.辛哈教授(Pawan Sinha)。

帕萬.辛哈教授(Pawan Sinha)。
圖/美國在台協會 AIT

辛哈是美籍印度裔的知名視覺神經科學家,是我相當敬重的一位視覺科學前輩。他的實驗室,就位於我當年在麻省理工學院研究空間的隔壁,我也因此常有機會聽到辛哈和他的實驗室同仁談及研究計畫和成果。辛哈早年的研究主題,著重於人類大腦如何透過視覺進行學習,他在一九九九年剛到達麻省理工學院的腦與認知科學系任教時,仍不太確定自己該如何做出突破性的研究,但是在一次回印度探親的旅程中,他發現了一個可以同時在科學與社會福祉都有所貢獻的研究機會。

在印度,每一百個人中就有一位是盲人,而且印度孩童的失明比例還比西方國家高出三倍,其中很多孩童是先天性白內障,因為偏鄉缺乏醫療資源而導致失明。這些失明的孩童,一般都會經歷痛苦的人生。根據統計,印度失明孩童的受教育和受雇機率不到一○%,平均壽命也比一般孩童要少十五年,孩童時期的死亡率更是超過五○%。

在明白印度失明孩童的困境後,辛哈立下一個心願,他想透過自己的研究計畫來幫助這些孩子,並且同時進行有意義的科學實驗。就在這樣的背景下,他開始推動「光明」(Prakash)計畫,希望能在印度各地找出先天性白內障的孩童,幫他們免費進行白內障切除手術,然後同時研究他們恢復視覺後的認知與大腦變化。而辛哈的義舉,也讓爭論長達三百多年的莫里內思想實驗,出現了近乎完美的真實實驗契機:讓看不見的盲人恢復視力,然後檢視其視覺認知狀態,這不正是莫里內問題的初衷嗎?

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——本文摘自《為何三歲開始說謊?》,2023 年 7 月,親子天下出版,未經同意請勿轉載。

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親子天下_96
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