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奈米定位是種超能力—abberior 共同創辦人班傑明.哈克

顯微觀點_96
・2025/06/30 ・2607字 ・閱讀時間約 5 分鐘

FOM 2025系列報導

頂尖技術雲集的 FOM 2025 會場,層光顯微術、雙光子顯微術等精密成像方法分庭抗禮。但其中一種技術卻堪稱能夠提供最高的空間、時間解析度(spatial temporal resolution):諾貝爾化學獎得主赫爾(Stefan Hell)研發的 MINFLUX。

三合一平台,提供更多選擇

由赫爾指導博士班研究、一同創立 abberior 光學儀器公司的班傑明.哈克博士(Dr. Benjamin Harke)現身本屆 FOM,向與會群眾介紹他們最新的三合一精密成像平台 Mirava。

Mirava 成像平台融合Confocal, STED, MINFLUX 三種顯微技術,分別在 250 奈米,25 奈米,2.5 奈米三個不同層次成像,使赫爾成名的 STED 相當受關注,甚至有台灣學者帶實驗樣本來直接試用。哈克表示,STED 成像速度接近 Confocal,但是可以讓解析度增進 10 倍。

而定位解析度進入 3 奈米以內的 MINFLUX 則仰賴樣本的螢光品質,但哈克強調,此技術可以在幾分鐘內完成 5 微米乘以 5 微米的樣本掃描,不像傳統 Confocal 須以小時計算的漫長等待。

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追隨挑戰者赫爾 信心十足

Harke At Stand
哈克在台大醫學院國際會議廳的 abberior 攤位。攝影:楊雅棠

哈克表示,約 25 年前赫爾開始研發 STED,是第一個實際挑戰繞射極限的光學顯微技術。哈克從 STED 研發初期就已在赫爾團隊,他回憶,「克服繞射極限」的可能性讓人感到興奮期待。

相對於赫爾本人剛開始讀博士班時,認為光學是個陳舊、缺少可能性的領域,哈克說「在我要投入博士班時,赫爾已經提出了 STED 的物理法則,跨越障礙的道路在人們眼前展開,所以我從不懷疑光學顯微技術的前景。」

他補充,「STED 技術最棒的特點,是它直接作用在螢光標記上,不需要反捲積(deconvolution)或任何電腦輔助功能來處理影像。」哈克強調,STED 在原始資料(raw data)中就展現出所有超解析訊號。

所以在研發後期,STED 帶給哈克很大的樂趣,他說,「一旦開啟 STED,影像品質就瞬間提升了。它是一個最直接、有感的技術。」

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哈克指出,STED 之所以能贏得 2014 年的諾貝爾獎,不僅是實現比既有共軛焦技術更清晰十倍的解析度,更是因為在光學概念上,STED 可以無限地提升解析度。

在哈克看來,其他超解析顯微術,如雙光子顯微術利用光學非線性成像,在物理概念上終究會遭遇到光學障礙。而 STED 顯微術若能持續精進抑制光與螢光標記的品質,在光學概念上是沒有解析度極限的。

奈米解析 螢光標記新境界

至於 abberior 最新的技術 MINFLUX,可以將定位範圍縮小到螢光標記的「實際大小」。哈克說,螢光顯微術實際上是在觀察螢光分子,而非目標分子本身,但因為解析度遠遠不及分子的尺寸,因此研究者無法分辨螢光標記與目標分子的位置。

MINFLUX 可達到比 3 奈米更精細的定位解析度,能夠直接指出螢光分子團的位置(例如綠色螢光蛋白約4.2奈米長),與周遭分子作出區別。哈克提醒,在使用 MNIFLUX 定位時,要將思考層次深入到螢光分子的特性,挑選最適合與目標分子結合、失真程度最低的螢光分子。

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哈克指出,MINFLUX 和 STED 顯微術一樣,在光學概念上是沒有解析度極限的,只要在光源和螢光標記的品質上持續推進,成像定位就可以更加精密。而且,傳統單分子定位技術往往需要成千上萬個光子進行一次定位,而 MINFLUX 僅需要幾個光子就可以進行單分子定位。

哈克進一步說明,若要在較高的解析度下進行定位、追蹤,MINFLUX 也只要數百個光子就能完成一次定位,並能跟上蛋白質在活細胞內移動的速度,觀察蛋白質的生理現象,這是非常迷人的新功能。

Minflux Image Peroxisomes
以 Confocal 概覽樣本(A)後,再以 MINFLUX 進行超解析定位,可以快速得到奈米等級的蛋白質分布影像。Source:Wikimedia

穩定與多元應用 商業化的龐大挑戰

提到他與赫爾在 abberior 將 MINFLUX 商業化的歷程,哈克坦承,「技術研發與商業化之間有巨大的鴻溝要跨越。科學家在實驗室裡或許可以接受成果時好時壞,但商業要求的是日復一日的穩定表現。」他強調,「我們必須把整個平台調整到穩如泰山。」

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另外,哈克也提出「涵蓋多元應用」這項尖端技術商業化的重要條件。他說,「在實驗室,技術和軟體通常只需專注在一、二種研究方法。到市場上,必須涵蓋龐大的應用範圍。我們必須為使用者設想所有可能的應用方法,並且設計通用的軟體。」

生物學家使用顯微鏡的目標包羅萬象,哈克舉例,掃描大腦切片、觀察單一細胞、監測活體生物都是研究人員可能採納的應用方式,abberior 不僅要確保產品的成像能力可以完成這些任務,在設計操作軟體時更必須將這些應用方式都包含其中。

除了穩定和多元的應用,哈克指出「容易操作」也是商業化的關鍵。透過軟體簡化使用過程,讓買家不必成為儀器專家也能順利操作精密儀器,省下摸索技術的時間。

哈克說,在運用 STED 和 MINFLUX 的超高解析成像之前,使用者需要先在複雜背景中找到他感興趣的結構。因此,abberior 也得在操作軟體中為使用者納入這些功能。

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以超解析技術為核心 周邊應用蓬勃的未來

哈克分析,定位精確度可達到 3 奈米以下的 MINFLUX 還相當年輕,技術完成僅二、三年,各種可能的相關應用正待發展。

而 STED 已發展完備 20 年,從最初僅能觀察玻片上的單一細胞,到現在可以觀察活體生物運作中的大腦,許多應用技術都隨著核心的超解析技術出現。最初僅呈現單色螢光的 STED,現在已經能抑制、接收多種波長的光線;更能搭配調適光學配件(adaptive optics)增進成像焦點的深度。

哈克說明,MINFLUX 的定位精準度在數奈米之間,因此發展任何應用都會面對穩定性的挑戰。他說,「機械上的『穩定』是奈米成像必須面對,並會隨時間解決的挑戰。」

隨 MINFLUX 等超高時間-空間解析度的顯微定位技術逐漸成熟,哈克認為未來的光學顯微技術發展將朝向高階應用,直接解決生命科學、醫藥領域的問題。相關的多元應用將會以精密技術為核心快速發展。

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在此趨勢下,科學家需要深思染色方法、生物標記結構、超解析資訊的解讀;以及如何將這些超解析技術應用到活體生物上,尤其是在大腦中。哈克說,「MINFLUX 帶來的超精密定位,可以說是一種超能力。我們得要回答的是,這種超能力可以為人類在哪些領域帶來好處?」

延伸閱讀:MINFLUX 分子追蹤術 (1):思想實驗發起技術革命

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從細微的事物出發,關注微觀世界的一切,對肉眼所不能見的事物充滿好奇,發掘蘊藏在微觀影像之下的故事。

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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