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你知道五月天可能是最成功的科普大師嗎?

黃俊儒
・2013/07/16 ・3305字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 521 ・七年級

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這個平台集結了許多喜歡科學,也願意談論科學的人。但是平心而論,你生活周遭的這種「科宅」多嗎?依據台灣科學教育過程中,考試領導教學而讓人倒胃口的程度,應該你會碰到更多:「DNA」,蛤?「量子力學」,蛤?「夸克」,蛤?「奈米」,應該跟池上米很像吧?…的狀況吧!

科學普及或推廣的工作如果要能夠在常民生活中生根,並進而開啟各種社會世界間的對話,其實很困難的一件工作。很久以前就有科學教育學者提出,真正的「學習科學」其實就是在學習「談科學」。也就是不管在讀、寫、推理、解題、生活中,都可以用科學的語言來進行溝通或表達。「能談」就代表科學成為你生活中的一部分,不管談得順不順、好不好、對不對;如果「不能談」,科學就不過是你生命中的過客,生不帶來死不去,哪怕你指考矇了高分。

有個著名的義大利科學傳播學者Bucchi就曾談過一個概念叫做「邊界物件」(boundary object),這東西就像是在不同的語意世界中所會共同擁有的一些資產,也許不同語意世界的人對這資產的界定各自不同,但都會對它建構出自己的意義並同時作為與其他世界溝通的基礎。例如「基因」這個科學邊界物件就是很典型的例子,它是我們大家日常生活中耳熟能詳的用語,但是在各種不同的情境中,卻可能各自具有很不同的意義。比方在生物科學實驗室、新聞媒體、商業組織、一般民眾生活等,大家都可以用「基因」這個詞來描述一些事物,意義或許有些的不同,但卻開啟了大家與科學世界溝通的可能。如果要大家透過考試來學會「談科學」,那就省省吧;但是如果可以在文化中多滲透一些好的科學「邊界物件」,那或許會有許多實現的可能。

以臺灣流行音樂界的天團「五月天」為例,2012年他們曾經在北京鳥巢體育場的「五月天2012諾亞方舟世界巡迴演唱會」中,創下單日進場10萬人次的紀錄。即使在臺灣,2008年12月在台灣中山足球場舉辦的「十萬人出頭天」演唱會,進場人數也有6萬五千人左右。當樂團主唱阿信狂放地唱著「DNA」這首歌時,其實已經成功地行銷了這個科學的「邊界物件」。因為在這個過程中,歌迷會自己去協商出這些詞彙對於自己的意義,不論它符不符合科學理論中的精確界定,民眾可以開始親近它、談論它、詮釋它。或許對於許多「科宅」而言,這根本是微不足道的科學接觸(而且五月天科學概念還不一定正確?!),但是對於許多庶民而言,這卻是他們「科學參與」的第一步(很多人可能連這一步都沒有,課本就被丟進垃圾桶了)。如果從這一個角度來看,五月天對於科學傳播工作的貢獻,甚至可能不亞於任何一場科普演講中的科學大師(有哪個大師下面有十萬人在聽的?)。這樣的說法並沒有特別地吹捧五月天之意,而是依據最近的一個研究分析,五月天的歌詞確實是所有流行樂界最具科學素養的,包括阿姆斯壯、輻射塵、DNA、地心引力、落葉劑…都曾寫進歌詞中。

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「流行文化」其實是最好行銷科學的管道,只是好景不常的是,台灣的流行文化鮮少將「科學」作為思考的對象。日本可以拍出《神探伽利略》(請注意,連片名都是厲害的邊界物件),韓國《大長今》裡面有許多厲害的植物、醫藥知識,就連大陸《甄嬛傳》中的滴血認親都有化學知識,我們台灣卻還在《風水世家》。如果再以流行音樂為例,一堆台灣流行音樂的題材中能夠像五月天這樣善用科學題材的好手其實並不多,多數的音樂創作都侷限在一些特定的主題或風格,相較於國外樂手對於科學的善用實在是差距很大。例如蔡健雅有一首〈達爾文〉的歌詞是這樣寫的:

「…有過競爭 有過犧牲 被愛篩選過程 學會認真 學會忠誠 適者才能生存 懂得永恆 得要我們 進化成更好的人 我的青春 有時還蠻單純 相信幸福取決於愛的深 讀進化論 我贊成達爾文沒實力的就有淘汰的可能 我的替身 已換過多少輪 記憶在舊情人心中變冷 我的一生 有幾道旋轉門 轉到了最後只剩你我沒分 懂得永恆 得要我們 進化成更好的人 進化成更好的人…」

詞意中雖然建構了「進化論」、「達爾文」、「適者生存」這幾個重要的科學邊界物件,並且詮釋了「進化成更好」這樣的科學意涵,但是歌曲的重點仍是在表述愛情這件事。就「邊界物件」所能夠發揮的功能而言,這類的歌詞用法理應是投入科學傳播相關工作人士所樂見的。不過如果每一首歌詞所呈顯的訊息都是這類情啊、愛的,科學與流行文化間的連結仍只會停留在一個十分表象的層面。

看看國外是如何?

再看看國外樂手對於科學的使用,首先,與「科學」相關的創作題材就多元許多。例如美國洛杉磯有一個樂團Artichoke曾經以英文字母排序的方式,依序以科學家的名字作為歌名,出版過兩張專輯(每張專輯描述26位科學家的故事),連華裔女物理學家「吳健雄」(Wu, Chien-Shiung)都是其中的一首歌(我們連吳健雄都還搞不太清楚時,國外有人把她寫成歌了)。再例如,英國另類搖滾天團「電台司令」(radiohead)也曾以歐洲的大強子對撞機為題材編寫Supercollider這一首歌。這些歌曲的題材都直指科學活動的核心,是目前台灣流行音樂前所未見的延伸觸角。

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Artichoke曾經以英文字母排序的方式,依序以科學家的名字作為歌名,出版過兩張專輯(每張專輯描述26位科學家的故事),連華裔女物理學家「吳健雄」(Wu, Chien-Shiung)都是其中的一首歌
Artichoke曾經以英文字母排序的方式,依序以科學家的名字作為歌名,出版過兩張專輯(每張專輯描述26位科學家的故事),連華裔女物理學家「吳健雄」(Wu, Chien-Shiung)都是其中的一首歌

其次,在科學知識的類型上,台灣流行音樂獨鐘天文或太空這類的科學知識類型,就像是星星、月亮及太陽等生活化的科學用語,對於其他科學知識的想像相對地貧瘠。對照歐美流行音樂所呈現的題材,例如德國Kraftwerk樂團(前陣子剛剛來台灣)所引領的「robot pop」,不論是表演形式或是音樂內容,都透過電子音樂的呈現來描述身處於資訊與科技時代中的人類處境;英國樂團OMD以當年承載原子彈去執行核爆任務的轟炸機「Enola gay」為歌名,指出人類在能源、能量上負面使用的迷思。類似這樣的科技想像所呈顯出對於科技社會的多元思維,幾乎還沒有在台灣的流行樂壇發生。

最後,台灣歌曲的歌詞即使用了科學的詞彙,但是多以感情及心情的描述居多,很少針對那個「科學活動」本身。當然,流行音樂的存在原本就不是用來「教導科學」,因此透過流行音樂來抒發情感,這是原本就可以理解的狀況。但是使用了科學的詞彙,其意涵卻多不是用來描述「科學/科技」,並且比例懸殊,這就實在匪夷所思。例如前述蔡健雅〈達爾文〉的歌詞,清一色透過進化論來說明愛情的糾葛。但是歐美的樂曲中,達爾文及進化論就可以有許多不同層面意義的述說,例如1978年美國的後龐克樂團DEVO,以反進化(de-evolution)的概念來消遣科技的發展對於人類可能帶來的違反達爾文進化論的作用;義大利Banco del mutuo soccorso樂團,以一張名為Darwin的概念專輯討論人類進化的問題;美國的「心靈矇蔽合唱團」(third eye blind)也有一首Darwin,是透過進化論的概念探討人類進化過程中信念及信仰的意義,這些歌曲都不僅是作為情感或個人心理狀態上的抒發。

流行文化擁有普遍性及深入庶民生活的特質,無疑是一個導引民眾參與科學最強而有力的媒介工具。台灣目前有許多棘手的科技議題,例如核電、能源、食品安全、氣候風險…等,都很需要一般民眾的參與意見。這些議題有許多都是需要仰賴大家在日常生活中一點一滴的累積,在養成「談科學」的習慣後,方能有更進一步的參與及決策。也就是說,我們的底層文化中,需要更多、更多的「科學邊界物件」來協助大家親近科學,這是一個需要長期累積的歷程。以核四議題為例,如果過去民眾對於核電問題壓根「很少談」,有一天大家突然瘋狂地對擁核或反核積極表態,這種像「一日球迷」般的「一日核迷」,才真需要讓人捏把冷汗。

目前台灣流行音樂所唱的「科學」很多是「單調」與「變調」的科學,距離作為一個合適與稱職的邊界物件,尚有漫漫長路。如果有一天,我們看見許多的樂團將科技議題寫進歌詞,看見偶像劇的帥氣主角是科學家,街頭藝人在展演科學魔術、電影的故事背景是海生館…,或許這會是可以慶幸科學在我們文化中紮根的時候。

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黃俊儒
18 篇文章 ・ 2 位粉絲
中正大學通識教育中心教授。 長期關心科學傳播的工作,主張推廣科學不能只是上對下的關係,不能只是榮耀的崇拜,更不能只是逸樂化的軟柿子。 勉勵自己仔細地在各種不同的層面上,找出科學與一般大眾、市井小民、販夫走卒間,在生命上的共鳴與交會。 著有《別輕易相信!你必須知道的科學偽新聞》一書。

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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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2024 臺灣科普環島列車啟程 催生科學傳播新力量
PanSci_96
・2024/10/21 ・915字 ・閱讀時間約 1 分鐘

「2024 臺灣科普環島列車」今(21)日自臺北火車站啟程,沿著西部幹線南下,將於 10 月 21 日至 26 日搭載全臺 202 所國小學生,展開 6 天的科普環島之旅。前副總統陳建仁、國科會主委吳誠文、數位發展部部長黃彥男、交通部臺灣鐵路公司副總經理賴興隆,美、荷、法、德、英國等駐臺代表、9 家車廂參與單位代表及師生們均蒞臨開幕式。

高中生成為科學傳播新力量 助力全臺科普教育

吳主委表示,自 2016 年以來,已連續 9 年舉辦科普環島列車活動,持續推動科學教育。今年活動規模擴大,火車將在 6 天內行經 17 個縣市、32 個站點,提供超過 300 項科學實驗,讓全臺學童能從小接觸科學。

更值得一提的是,近年來國科會積極邀請全臺高中學生,透過科學培訓後上車擔任「車廂關主」,帶領國小學童玩科普;高中生們由「知識接收者」轉為「科學傳播者」的角色,不僅加深其擔任小老師的使命感,也提升科學傳播、知識轉譯及組織規劃能力。

今年有 391 位來自全臺 18 所高中的學生參與培訓,其中 162 位為女學生,突破科技領域的性別刻板印象,展現女性在科學界的力量。這些科普小老師們將於 10 月 21 日至 26 日帶著全臺各縣市、鄉鎮國小學童學習更多有趣的科學實驗,為科普教育展開多面向的正循環。

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2024 年的科普環島列車很不一樣! 全民一起上列車、長知識

「2024 年臺灣科普環島列車」停靠站點及時刻表

今年臺灣科普環島列車首度開放全民上車體驗,活動開放報名迅速額滿,共有360位民眾參加,8節車廂搭載不同科技主題的特色實驗,包含今年最發燒的 AI 人工智慧、半導體、衛星通訊、以及與我們生活息息相關的隔震減震知識,都設計在車廂的科學實驗活動中,讓參與活動的學生、民眾能獲得最新最熱的科技知識。各車廂活動由台灣默克集團、友達永續基金會、瑞健醫療、ASM 台灣先藝科技、國家地震工程研究中心、數位發展部、緯創資通、聯華電子科技文教基金會和上銀科技等單位規劃設計。

國科會特別感謝各參與單位的支持與合作,讓此次活動更豐富多元。科普列車活動期間,在全國各地火車站及周邊地區也同時舉辦科學市集,歡迎各地民眾經過火車站時不要錯過難得的科學體驗機會!

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PanSci_96
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量子科技即將走入生活?最有趣的科學知識傳播 QuBear 量子熊,來了!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/07/10 ・676字 ・閱讀時間約 1 分鐘

不知從什麼時候,「量子」取代了磁場、奈米,成了時興的名詞。特別是把量子與資訊兜在一起,無論是在科學或是科技上,都深具潛力。或許有一天,我們將打開以量子位元建構的量子電腦,透過量子演算法進行各種計算,並把資訊用量子傳輸的方式傳遞出去。

這樣的日子可能真的不遠了。

為了因應量子科技時代的來臨,行政院在 2022 年 3 月宣布成立「量子國家隊」,由 17 個產學研團隊組成,包含了通用量子電腦硬體技術、光量子技術、量子軟體技術與應用開發這三大領域。

「量子熊 QuBear」身為量子國家隊的推廣擔當,針對年輕世代學子,激發量子科學與科技的興趣與瞭解,將全力推動 Quantum PAY,以三大多元管道「Podcast、 Article、YouTube」進行知識傳播,內容類型含括播客、文章跟影音短片。量子熊 QuBear 除了打造線上平台,更製作多個 quantum PAY 學習模組,努力朝著建立量子熊的微學習平台,以及建構長遠的科學知識傳播生態圈的目標前進。

最後,你或許會好奇,量子熊的名字是怎麼來的?

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量子電腦的核心技術是量子位元 (qubit)。英文發音快一點,就跟 QuBear 有點相似,於是就裝個可愛,叫做量子熊啦!

記得看到量子熊時,幫忙按讚、訂閱,還有~開啟小鈴鐺~https://www.youtube.com/channel/UCkWM3vYaCd_VoPHQ1hrUdzA

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