0

0
0

文字

分享

0
0
0

將科學,教育,和商業巧妙結合的異色研究者集團 Leave a nest

高 至輝
・2013/05/23 ・4034字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 543 ・八年級

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

原文:科学と教育とビジネスを巧みに結びつける異色の研究者集団(株式会社リバネス・CEO 丸幸弘)(月刊「ニュートップL.」 2012年12月号)
翻譯:高至輝(東京大學醫學系研究所神經生理學教室博士生)

44名員工當中有六成是理科博士,其他則為碩士的異色研究者集團Leave a nest,最開始的想法就是要解決孩童普遍疏遠理科的問題。成員跟隨大學創業的CEO丸幸弘,各自負責營運,拓展多種不同的計劃。這篇報導將循著「派遣大學或企業內研究者前往小學到高中為學生上課」的活動為中心,來報導Leave a nest將專家的科學知識與社會接軌的一面。

正當大家逐漸因為日本國內孩童對於理科的疏離或是學歷低下問題,紛紛把矛頭指向教育行政改革的同時,試圖以企業與商業行為的力量解決這個問題的異色經營者很自然的受到了大家的關注。

將公司設立在東京都新宿區的Leave a nest丸幸弘CEO(34歲)一直以來對於生物及生命科學都投以不小的關注,大學自東京藥科大學生命科學系畢業之後,2001年旋即進入了東京大學農學生命科學研究科就讀,最終取得了農學博士的學位。「約莫2000至2001年左右,社會整體對於理科的疏遠開始成為了一個議題。同時另一方面又有博士後的問題,我的許多學長姐們就繼續留在大學院(中文的研究所)裡面,我想到照這樣下去問題不可能得到解決」丸氏如此說道。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

所謂的博士後並不是正式研究員,而是以約聘的身分以較低的薪資聘僱的博士。在丸氏看來,這樣下去日本科學的基礎要崩壞只是遲早的事。

「科學與技術是相似而不相同的事情,先有作為土壤的科學,而後才從中長出新的技術。在日本一直以來都以科學賺不了錢為理由,相對在製造面著墨較深,可是科學和技術本來應該要像車子的兩個輪子一樣才是。」

丸式在進入東京大學大學院之後,聚集了大學時代玩樂團認識的15個朋友們,以體驗過科學趣味的過來人的身分來到小學等地方進行實驗等等的外出授課。當初接受的學校方也抱持觀望的態度,但由於在孩童普遍對於這項有趣的教學給予高度的評價,日積月累就做出了成績,便於02年成立Leave a nest股份有限公司。其後變不僅限於大學或大學院,還帶動企業方的支援,從而實現了遍布小學到高中的外出授課。

企業方外出授課的籌畫

目前外出授課作為「教育支援計劃」,約100家從中小企業到大企業不等的公司約參與其中。接受這項授課的孩子業已經超過了四萬人。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

Leave a nest接受來自企業的研究員,技術員等的人才和資金,藉此來籌畫外出授課的計劃。執行至今已有看到當時的學生受到外出授課的刺激因而決定朝向理科大學進學,進而順利就職而前來公司表達感謝的例子。

今年更開始將外出授課中加入了專家和該校老師的網路投票,藉此表張優秀企畫的「教育CSR大賞」。共有23個企劃受到提名,現在正在進行評比。例如製作天文望遠鏡的光學機器總和製造商ビクセン,為了增加喜好天文觀測的人,便於09年開始了設立天文部的支援活動和針對教職員的研修。以期能夠培育出作為天文部台柱的指導老師為目標的遠大戰略。

另外像是生物醫藥的研究與製造商協和發酵キリン(KIRIN)為支援東日本大震災受災區的復興,將與東北的國高中合力以尋找新型微生物為目標的「東北生物教育計劃」作為「KIRIN羈絆計劃」的一環來執行。除了由協和發酵KIRIN和Leave a nest提供必須的器材和KNOW HOW,還預計定期性執行較高水平的研究計劃。現在已經有岩手県陸前高田市和宮城県石巻市的高中參與並開始了研究。

「比現在的外出授課更進一步,要讓高中生能以寫論文為前提來展開研究。我把這稱作research based education(RBE)。東北地方沿岸由於去年的大海嘯有許多的海底微生物因此被沖上陸地,在此當中或許可以發現對人類有益的新品種。我希望嘗試讓當地的小孩用自己的手來開拓未來。用教育和研究來跨越悲傷,如果小孩子能夠因此好好成長,企業,學校,甚至整個地區都會變得更有朝氣。我相信如果RBE能夠持續20年的話,一定可以從中誕生諾貝爾獎得主。」

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

Leave a nest從外出授課開始,在科學知識的領域裡扎實地展開多角化的事業經營。甚至可以說「有多少社員就有多少計劃」。現在的員工44人當中,最主要的理科博士占了約六成,以外的人員均為碩士。雖然也有文科的博士,但是大學畢業者據說原則上並不採用。

上至使用「宇宙」當教材的教育,下至養出好吃的豬

租下國際宇宙太空站「きぼう」日本實驗棟作為實驗,教育,宣傳用的「宇宙教育企劃」中,有一項是將依時放置於宇宙空間保管的植物種子或是大豆等帶回地球後,分發給全國的小中高的學生栽培、觀察實驗。

「在繁多的事業當中的一個就花上3000萬的例子也有,如果只看這個部分確實是虧損的,但是卻能讓6000名以上的孩子參與並得到知識上的刺激,我認為這是一個很有價值的成果。」

這樣的教育支援自然的也成為了企業人才養成的場所。Leave a nest也承辦新人員工或幹部的教育訓練,研修當中則又一定會包含外出授課的計劃。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

「對來自企業的研修學員來,我們會讓他們試著向小學生以開心易懂的方式說明他們的新規事業計劃,小學生基本上來說都很誠實,如果說的太無聊或廢話太多,他們會很不客氣的告訴你『很無聊』。要怎麼引起他們的興趣就變得相當重要」

丸式把Leave a nest定位成「知識的製造業」。

「知識每天都從大學,研究機關,或是企業等等地方產生,但是並沒有手段把他傳遞出去。我們所辦演的角色就是讓知識得以流通的管線,把這些知識傳遞給小學到高中的學生」

大學怎麼說也是受到稅金補助,所以也有義務向社會進行科學或是技術的對話。Leave a nest也有為此提供支援,於關聯企業在東京都內所營運的八家「Science cafe」內籌畫舉辦由教授們開辦的研討會。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

他們也支援企業內部的研究活動,備齊實驗和監測裝置,以最便宜的價格接受研究開發的委託,刻意壓低價格的原因據說是為了支援更多中小企業的發展。另一方面,讓研究者能夠活用擁有高度技術的街坊工廠的支援事業也同時在進行。

也有像是幫助讓養豬場活用沖繩縣內當地的食品殘渣所製造的回收性配方飼料(eco food)的地域性的支援計劃。現在,名為「幸福豬」的銘豬約育養有100頭,這些不只是出貨給同縣內使用,為了實際讓消費者能夠品嚐,也在關係企業的餐廳當主餐。由於使用食物殘渣混入酸桔仔和西印度櫻桃渣等考慮營養均衡的配方飼料,據說豬肉油脂的溶點比一般低上10度,入口即化。

始於崇高疑問的企畫

還有在各地營運植物工廠的企畫。一般的植物工廠是一大規模經營來試圖提升生產效率,但儘管如此價格還是居高不下,讓一般消費吃不消。

「我們公司內在05年就持續召開有關植物工廠的讀書會,但是消費者總是擺脫不了相較於天然栽培,植物工廠的產品帶有人工,不好吃的印象。我們覺得那是因為他們沒有看過現場實際的情況,所以就產生了讓他們在實際看的到食物工廠的地方消費的念頭,因此打出『店產店銷』的名號且進一步和外食產業合作。」

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

三明治連鎖店日本SUBWAY就和Leave a nest合作,10年前在東京站鄰近的丸大廈的地下室展開了植物工廠並設店。客席被設計成讓植物工廠的棚架給包圍的形式,讓顧客實際能在現場觀賞萵苣種植的光景,同時品嚐,據說相當受到女性顧客的青睞。同時更進一步由Leave a nest打出「野菜科學」的概念,將蔬菜所帶有的成分和營養素等知識傳遞給顧客。

現在,栃木県宇都宮市的餃子關係企業的餐廳也導入了植物工廠。東京福生市的電材企業也計劃要設立正式規模的植物工廠,期望能打進大型零售商或餐飲店的市場。據說以活絡國內外的地方活動為目的,期望能將包含店產店銷的Know How的植物工廠營運軟體(執行方法)進行販售。

將科學,教育,和商業巧妙的結合,以出前所未有的點子將企業和學校給捲入其中,從中將其事業化的丸式的直覺並不是輕易就可以學得來的。

年僅34歲的他又究竟是在哪裡學會這一套經營的手法?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

「我並不是Business model的高手,最初我也並不期望會賺錢。但是我知道要發明創新的話PDCA是不夠的,『QPMI』才是必須的。Q是Question,首先的問題非要從社會面上的崇高意義出發不可。接著P是Personal,也是Passion。也就是說帶有強烈熱情的個人是必要的條件。因為有帶有熱情的個人,所以會產生M的Member,Mission就會從中誕生。所造成的結果就會連向I的Innovation。企業必須要重視每一個個人,讓QPMI不斷迴轉這點我覺得是很重要的。」

大學考試全志願落榜的挫折

Leave a nest的字義是「離巢」。丸氏的心意是要創造讓小孩子和公司的職員有朝一日要離開的「巢」。離巢之後就只能各憑本事,所以在公司內部也徹底執行個人主義,每個人對自己的企畫擔負責任來運行。

「我認為今後能夠留下的只有能夠尊重個體的組織。在我們的公司裡有個若是想學什麼,作部下的就要自己款待上司的風俗。作為下屬看著上司全心投入在自己的工作,也持續努力的學習的身影,對於上司身上所持有的技術或是Know how,下屬自然就算要自掏腰包都想要學走,也因此才會有所成長。」

最常被部下請客的自然就是社長的丸氏,怎麼說也是實現了文章前述事項的始作俑者。在大學院時代就對於「為什麼小孩會對理科越來越疏遠」的問題抱持疑問,從而便訂下了「要將最尖端的科學傳遞給小孩子」的任務,帶著自己的熱情,實現了比任何人都要更多的QPMI循環。

大家可能覺得丸氏本身從小應該就對理科科目相當拿手,事實上並非如此。

「高中的時候我在物理,化學,生物的偏差值大約只有30多,數學考試也拿過零分。反而是英語,國語,地理還比較拿手。」

擺明就是文組的人,又喜歡運動,高中的時候熱衷籃球,還擔任副隊長率對參加過縣大會。弟弟也是參加過奧運選拔賽,可以說是生長在擅長運動的家庭裡,原本高中畢業之後打算以體育老師為目標朝向專門學校升學,雖是順著媽媽的心願選擇了大學考試,結果確是嚐到考了十間結果全部落榜的巨大挫折。

但是人生的際遇卻也耐人尋味,上了重考班之後因為生物老師的一番話受到衝擊,因為發現生物還有相當多的未知而產生了興趣,自發開始熱衷地學習生物學,竟然在全國模擬考試中得到相當好的成績,也因此對自己的生物產生不會輸給任何人的自信,最後考取了東京藥科大生命科學系。

「接下來的生命科學將會有革命性的發展,比方說在智慧型手機當中登記自己的遺傳情報的時代中就會來臨吧。日本是個有智慧的國家,現在正是為消弭世界上的知識落差盡一份力的時候。我們想要創造一個不論身在何處都可以學習科學知識的共通教育平台。」

讓我們來待這位年紀輕輕格局卻很大的創業家所要走的下一步吧。

文章難易度
高 至輝
9 篇文章 ・ 0 位粉絲
東京大學醫學系研究科特任研究員。大學主修化學,從碩士轉攻結蛋白質構生物學,其後飛往日本攻讀神經生理學,畢業後留在日本繼續探索有關神經迴路形成的機制。私底下屬有跡可循的雜食性,對於理解各種人文或科學概念的發展進程充滿興趣。

0

0
0

文字

分享

0
0
0
如何靠溫度控制做出完美的料理?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/06/21 ・2766字 ・閱讀時間約 5 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

本文由 Panasonic 委託,泛科學企劃執行。 

炸雞、牛排讓你食指大動,但別人做的總是比較香、比較好吃?別擔心,只要掌握關鍵參數,你也可以做出完美料理!從炸雞到牛排,烹調的關鍵就在於溫度的掌控。讓我們一起揭開這些美食的神秘面紗,了解如何利用科學的方法,做出讓人垂涎三尺的料理。

美味關鍵 1:正確油溫

炸雞是大家喜愛的美食之一,但要做出外酥內嫩的炸雞,關鍵就在於油溫的掌控。炸雞的油溫必須維持在 160 到 180℃ 之間。當你將炸雞放入熱油中,食物的水分會迅速蒸發,形成氣泡,這些氣泡能夠保證你的炸雞外皮酥脆而內部多汁。

水的沸點是 100℃,當麵衣中的水分接觸到 160℃ 的熱油時,會迅速汽化成水蒸氣。這個過程不僅讓麵衣變得酥脆,也能防止內部的雞肉變得乾柴。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

如果油溫過低,麵衣無法迅速變得酥脆,水分和油脂會滲透到食物中,使炸雞變得油膩。而如果油溫過高,水分會迅速蒸發,使麵衣變得過於硬或甚至燒焦。

油炸時,麵衣水分會快速汽化。圖/截取自泛科學 YT 頻道

美味關鍵 2:焦糖化與梅納反應

另一道美味的料理——牛排。無論是煎牛排還是炒菜,高溫烹調都會帶來令人垂涎的香氣,這主要歸功於焦糖化反應和梅納反應。

焦糖化反應是指醣類在高溫下發生的非酵素性褐變反應,這個過程會產生褐色物質和大量的風味分子,讓食物變得更香。而梅納反應則是指醣類與氨基酸在高溫下發生的反應,這個過程會產生複雜的風味分子,使牛排的色澤和香氣更加迷人。

要啟動焦糖化反應和梅納反應的溫度,至少要在 140℃ 以上。如果溫度過低,無法啟動這些反應,食物會顯得平淡無味。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
焦糖畫反應。圖/截取自泛科學 YT 頻道


焦糖化反應與梅納反應。圖/截取自泛科學 YT 頻道

油溫與健康

油溫不僅影響食物的風味,也關係到健康。不能一昧地升高油溫,因為每種油都有其特定的發煙點,即開始冒煙並變質的溫度。當油溫超過發煙點,會產生有害物質,如致癌的甲醛、乙醛等。因此,選擇合適的油並控制油溫,是保證烹調健康的關鍵。

說了這麼多,但是要怎麼控制溫度呢?

各類油品發煙點 。圖/截取自泛科學 YT 頻道

科學的溫度控制

傳統電磁爐將溫度計設在爐面下,透過傳導與熱電阻來測溫,Panasonic 的 IH 調理爐則有光火力感應技術,利用紅外線的 IR Sensor 來測溫,不用再等熱慢慢傳導至爐面下的溫度計,而是用紅外線穿透偵測鍋內的溫度,既快速又精準。

而且因為紅外線可以遠距離量測,如果甩鍋炒菜鍋子離開爐面,也能持續追蹤動態。不會立即斷開功率關掉,只要鍋子放回就會繼續加熱,效率不打折。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

好的溫度感測還要搭配好的溫度控制,才能做出一流的料理。日本製的 Panasonic IH 調理爐,將自家最自豪的 ECONAVI 技術放進了 IH 爐中。有 ECONAVI 的冷氣能完美控制你的室溫,有 ECONAVI 的 IH 調理爐則能為你的料理完美控溫。

有 ECONAVI 的 IH 爐不只省能源、和瓦斯爐相比減少碳排放,更為料理加分。前面說了溫度就是一切的關鍵,但是當我們將食材投到熱鍋中,鍋中的溫度就會瞬間下降,打亂物理與化學反應的節奏,阻止我們為料理施加美味魔法。

所以常常有好的廚師會告訴我們食物要分批下,避免溫度產生太大變化。Panasonic IH 調理爐,只要透過 IR Sensor 一偵測到溫度下降,就能馬上知道有食材被投入並立刻加強火力,讓梅納反應與焦糖化反應能持續發揮變化。而當溫度回到設定溫度,Panasonic IH 調理爐也會馬上將火力轉小,透過電腦 AI 的迅速反應,掌握溫度在最完美區間不劇烈起伏。

不僅保證美味關鍵,更不用擔心油溫超過發煙點而導致油品變質,讓美味變得不健康。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
透過 IR Sensor 精準測溫並提升火力。圖/截取自泛科學 YT 頻道
IH 調理爐完美控溫 。圖/截取自泛科學 YT 頻道

舒適的烹飪環境

最後,IH 爐還有一個大優點。相比於瓦斯爐,因為沒有使用明火,加熱都集中在鍋具。料理過程更安全,同時使用者也不會被火焰的熱氣搞得心煩意亂、汗流浹背,在廚房也能過得很舒適。而且因為熱能集中,浪費的能源也更少。

因為沒有使用明火,料理過程安全又舒適。圖/截取自泛科學 YT 頻道
Panasonic IH調理爐火力精準聚集在鍋內。圖/Panasonic提供

為了更多的功能、更好的效能,我們早已逐步從傳統按鍵手機換成智慧型手機。一樣的,在廚房內,如果你想輕鬆做出好料理,同時讓烹飪的過程舒適愉快又安全。試試改用 Panasonic IH 爐,一起享受智慧廚房的新趨勢吧!👉 https://pse.is/649gm5

文章難易度

討論功能關閉中。

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
200 篇文章 ・ 306 位粉絲
充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia

0

0
0

文字

分享

0
0
0
圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
文章難易度

討論功能關閉中。

賴昭正_96
43 篇文章 ・ 53 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

1

3
2

文字

分享

1
3
2
福島核污水是什麼?我們還能安心吃海鮮嗎?核污水全解析!
PanSci_96
・2023/10/01 ・4897字 ・閱讀時間約 10 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

福島核污水正式排放入海了!食鹽要屯多少?海鮮還能吃嗎?哥吉拉要誕生了嗎?

核廢水是怎麼來的?

2011 年 3 月 11 日,一場海嘯衝擊了在福島海邊的第一核電廠,破壞了核電廠中做為緊急電源設備的發電機,在備用電池電力耗盡後,冷卻系統完全失效。然而反應爐內的連鎖反應還在持續,最後溫度不斷竄高,高溫水蒸氣與燃料護套中的鋯合金,發生鋯水反應並產生大量易燃的氫氣,最終與空氣中的氧氣作用導致爆炸。

在事故發生前後,日本政府灌入大量海水來為反應爐進行冷卻,而這些直接接觸熔融燃料棒的污水,就被稱為核污水,日文則稱為「汚染水」。至於當時的決策細節與失誤,大家可以看今年上映的日劇《核災日月》複習一下。而既然事件已經發生了,我們就重點討論核污水。

《核災日月》圖/IMDb

現在儲存在福島的核污水不只有冷卻水,其實還有受污染的降雨與地下水。事故發生後,東京電力公司在第一核電廠加裝擋水牆,阻擋因為降雨流經 1、2、3 號機組的污染水流入海洋。並且設置凍土牆隔絕地下水,同時挖水井抽出污染的地下水,讓廠區內的地下水水位下降,因此地下水只會從外部滲入,內部的污染水則不會滲到外面。不論是降雨還是抽出的地下水,都屬於污染水,平均每天都會增加 92 立方公尺的污染水。直至本集影片上架,當地已經存有 134 萬噸的汚染水,而且還會持續增加,你可以自己打開 Google Map,鳥瞰這密密麻麻的眾多大型儲槽,別忘了,核反應爐本體才是日本更迫切的問題,要是污水不先處理,要是下一個天災來襲,麻煩又會疊加。因此日本政府在 2016 年就展開討論,準備要處理掉這些污水。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
福島第一核電廠。圖/Google Map

為何決定排放入海?

為何核污水的最終處置決定是排放入海呢?其實 2016 年提出的方案有五種:稀釋入海、蒸發至大氣、電解水釋放氫氣、深層地質注水、以及水泥固化並地下處置。很快,電解水因為還需要相關技術研發而被否決,這個我們在氫能那集講過。深層地質注水和水泥固化並地下處置,則有選址與法規問題,無法立即實現。這部分則等同於核電使用國都面臨的核廢料處置問題,我們之前花過好幾集介紹過,歡迎前往複習。

最後僅剩稀釋入海和蒸發至大氣兩種方法,最後日本認為海洋的擴散行為更容易追蹤,最重要的是成本僅有蒸發的十分之一,因此選用了這個方法。至於有些人說,既然東電跟日本政府都保證安全,何不做成瓶裝水拿去賣?之類的建議在這我們不多討論,就請大家用理智來看待。

核廢水如何被處理?

根據日本政府的規劃,在這些污染水排放入海前,會先進行淨化處理成為處理水。首先,污染水會經過「銫吸附裝置」,除去銫(Cs)和鍶(Sr)。接著再經過淡水化裝置除去水中的鹽分後,成為「鍶處理水」。這種鍶處理水,可以作為 1, 2, 3, 4 號機組的冷卻水再次循環利用。

最後,大部分的鍶處理水,會被送到「ALPS多核種除去設備」,將 63 種放射性核種中的 62 種放射性核種去除。「ALPS多核種除去設備」唯一不能去除的放射性核種,就是氚(H-3)。但其實啊還有一個碳-14 無法被過濾,但濃度低到可以忽視。經過「ALPS多核種除去設備」處理過後的「鍶處理水」,就稱為「含氚處理水」。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
根據日本政府的規劃,在這些污染水排放入海前,會先進行淨化處理成為處理水。圖/PanSci YouTube

含氚處理水中的氚,指的是氫的同位素的一種,在自然界中就存在。半衰期為 12.43 年,衰變時會進行 β 衰變,放出一顆電子並成為氦-3。β 衰變對人體的穿透距離僅限於皮膚,不會對內臟器官產生傷害。
如要能危害人體,需要長期大量攝取由氚構成的重水。關於攝取過多重水對動植物的影響,我們網站上有文章詳細說明過。

簡單來說,綜合自然界中跟福島即將排放的氚,以及我們的生活型態來看,遠遠達不到可能產生危害的程度。知道劑量決定毒性,就像我們每天都吃下不少「有害」物質,例如殘留農藥、油炸致癌物、過多的精製糖等等,但攝取的多寡,對你的健康影響差異很大。那麼重點來了,福島排放的處理水,真的有合乎標準嗎?

處理水符合標準嗎?

這個問題,我們在今年六月的核廢料主題中有提到,國際原子能總署 (IAEA) 在五月底公布了第一階段的調查結果,針對「日本的核種監控能力」進行第三方驗證。結果認為,日本的檢測標準跟分析方法沒問題,調查結果是可信任的。報告中除了氚以外,其他放射性核種的活度也都遠低於排放限值。例如鍶-90 為每公升 0.4 貝克、銫-137 為每公升 0.5 貝克,以臺灣的「食品」標準,銫-137 為每公升 100 貝克以下,雖然鍶-90 還沒有定下標準,但是依國際食品法典委員會的標準,也是在每公升 100 貝克以下。目前的排放值都遠小於標準。

國際原子能總署(IAEA)公布第一階段的調查結果。圖/PanSci YouTube

除了各單一核種的活度以外,所有水中核種加起來的「告示濃度限度比」也低於日本國家標準的每年 1 毫西弗(mSv/year), 1 毫西弗大約是多少呢?大約是一般民眾一年會接收到的輻射劑量。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

至於無法被 ALPS 處理的氚,因為海洋中的水中就廣泛存在,日本將透過海水稀釋後排放入海。目前世界衛生組織對於飲用水的氚含量標準訂為每公升 1 萬貝克,台灣的標準嚴格了許多,是每公升 740 貝克。東電公司的處理水是每公升 14 萬貝克,在排放前會稀釋 740 倍,以每公升 190 貝克的氚濃度排放,低於台灣的飲用水標準。

那麼食鹽呢?我們需要搶購嗎?這就更不用擔心,因為食鹽中不含水,自然也不含氚。或是更進一步可以參考東海大學應用物理系的粉專,他們計算,根據國家標準,食鹽含水量若為 3% 以下,需要每天吃超過 400 公斤的食鹽才會攝取氚超標。真的,別吃那麼鹹啊。

每天吃超過 400 公斤的食鹽才會攝取氚超標。圖/pixabay

那麼,我們就真的兩手一攤,為這件事劃下結論,核輻射只是庸人自擾嗎?

我們該如何看待排放的處理水?

當然不是,就像許多人擔心的,就算科學上告訴你沒問題,但前提是,這些數據得是沒問題的。而且不用說周邊國家,連日本自家民眾也多次抗議處理水的排放。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

目前在 IAEA 架設的網站上,可以看到整個排水計畫的各種即時監測資料。其中就包括出水口的輻射數值監測。

為了驗證處理水不會對海洋生物產生影響,東京電力甚至從去年 9 月開始,就開始進行海洋生物飼養實驗,並且全程公開直播放在他們的YouTube頻道上。不過這頻道訂閱人數跟觀看次數都有點低迷,有興趣的話不妨訂閱,開啟小鈴鐺。

那麼我們能下定論了嗎?在科學上,我們確實能說,在符合規範下,這些排放入海的處理水是沒問題的,食鹽、海鮮也都能照吃,把注重食安與健康的努力分配到其他危害更大、風險更高的事情上,對處理水保持健康而非病態的質疑,對個人來說應該效益更高。

臺灣從去年到今年 6 月,曾 3 次組團赴日考察,並於 8/24 公佈報告書,包含跟日方的問答內容,還有福島核廢水排放設施的照片。海委會表示,專家觀察團評估日方排放相關作業的安全性,跟國際原子能總署評估的結果一致。然而是否選擇相信日本以及 IAEA 給出的數據,如今看來成了國際政治問題。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

另外,在 IAEA 的小組成員中,包含周邊國家:中國、美國、韓國、越南、澳洲、加拿大、法國、俄羅斯、英國、阿根廷、馬紹爾群島,並不包含台灣。如果台灣也能以任何形式加入團隊,或得以取得樣水複測,讓我們知道,日本以及 IAEA 給出的數值是可信的,想必都能更進一步降低民眾的擔憂。

最後,也問問大家,對於這次的處理水排放事件,你會擔心我們的海鮮或食鹽受到影響嗎?

  1. 不擔心,跟人類對海洋的其他污染相比,根本小巫見大巫。
  2. 擔心,等我親眼見到泛科學到現場實測我才相信。機票我出!

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 獲取更多深入淺出的科學知識!

參考資料

所有討論 1
PanSci_96
1223 篇文章 ・ 2294 位粉絲
PanSci的編輯部帳號,會發自產內容跟各種消息喔。