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關於太初重力波你不能不知的18件事

活躍星系核_96
・2014/03/19 ・4848字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 565 ・九年級

4.7更新:本文處於爭議階段,目前正在討論與收集意見

gravity_waves

文:梅賢豪(博士後研究員)

March 18, 2014 at 3:13pm

台灣這裡是該要睡了的時間。睡前滑滑手機,發現學長分享了不得了的事:大霹靂以來的重力波偵測到了!(相關新聞:Nature, Stanford, Scientific American

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在 一般民眾心中,這事應該不會比馬航MH370找到了更重要。不過對於我個人,它有個難以言喻的重要意義:從上研究所以來所有的研究方向與方法都繞著重力波 (Gravitational Wave,簡稱GW,大陸慣稱引力波)這三個字轉,如今找到了,很驚喜,也很失落,尤其是找到的團體與方法從來沒看過。

科 學上有些砸了大錢的部分,大家都容易看到,連LBJ都看得到,像是大強子碰撞機、上帝粒子,像是火星好奇號,或是關於雷射核融合等與核電存廢扯得上邊的議 題,都能引起民眾討論;一般民眾剩餘的好奇心,大概都在於新手機、3D列印、數理奧林匹亞或發明展又奪幾面金牌吧!重(引)力波?那是甚麼?可以吃嗎?

我憑印象胡謅一下,不盡完善處歡迎糾正補充:

關於重力波的8件事

  1. 愛因斯坦最先在廣義相對論中預測重力波的存在,同時也提到,太微弱恐怕無法觀測。
  2. 重力波是類似電磁波的古典概念:當帶電粒子有加速運動時,會輻射電磁波;所以帶有質量(尤其是大質量)的天體(例如黑洞、中子星)加速運動(通常是互繞)時,就會輻射重力波,互繞靠近、愈繞愈快。
  3. 當兩塊磁鐵靠得夠近時,可能在你無預警的時候瞬間運動、吸在一起;當兩個黑洞等級的重力源互相靠近時,也有這種瞬間變化現象,具體地說它們因為加速運動釋 放重力波後,能量減少距離靠近,原本互繞的頻率會逐漸加快,當兩天體近到將融合時,瞬間釋放的重力波形態就會反映這種瞬間加快的頻率現象,科學上說這像是 鳥的叫聲Chirp,中文把這字翻譯成「唧頻」,你就想像在早晨突然聽見一聲鳥叫,重力波如果觀測到就差不多像那樣。在1974年侯斯(Russell Hulse)與泰勒(Joseph Taylor)藉由研究波霎雙星的互繞速率變快,推論出重力波確實存在,獲1993年的諾貝爾物理獎。
  4. 重力波的表現是影響時空平滑性,在平滑時空中的圓「○」,當有重力波通過時,時空被扭曲拉伸,就可能變成「0」的橢圓形狀,或是把「0」轉90度變成平躺 的橢圓;這是其中一種可能的模態,根據時空把圓「○」的拉扯方向,定義成「+」模態,另一種完全獨立的重力波拉扯方向是「×」模態,這兩種模態稱為重力波的兩種偏振態(與光的偏振態不同請勿混淆)。與電磁波不同的是,重力波不是一種橫波(模態改變方向與波傳播方向垂直的叫橫波,如繩波、水波),所以只能被 「聽」見,就像鳥叫聲被「聽」見一樣。
  5. 能夠量測空間變化的實驗裝置,是最傳統的麥克遜干涉儀(證明光速恆定的那個實驗)[註1],兩條等長干涉臂,在平滑時空時沒甚麼新鮮事發生(干涉條紋無變 化),但若重力波通過,例如「0」的瞬間,兩條干涉臂就會感受到時空扭曲,長度不等而產生干涉條紋明暗改變,藉由判讀干涉條紋的變化,來證明重力波通過。但如同愛因斯坦所預測,重力波太過微弱,所以必須增加儀器靈敏度才能測到。傳統上的做法是在地面上增加干涉儀的臂長(公里等級),以及在每臂再架設 Fabry-Perot干涉儀,增加光在每臂往返次數。空間變化比率叫Strain,給它個符號h,重力波通過時造成的互相垂直兩臂長不等的變化量d,光 在每臂通過總長度D,h=d/D,重力波通過時的h大約在10-24以下,這樣的數字可以這麼形容:人的身高大約都在1米多,一般說的奈米是10-9米,原子核尺度是費米即10-15米,這些跟人身高相比都還達不到h=10-24。但是拿原子核尺寸跟地月之間距離(38萬公里)比就差不多同級了,等同於在地月之間偵測1顆原子核這樣的距離變化量。這些地基觀測站的名稱有:LIGOVIRGOKAGRAGEO600AIGO等等,目前與台灣關係比較深厚的是日本神岡的KAGRA(意:神樂,來自神的樂音,請回想「像鳥叫的重力波需要被聽到」這些敘述文字),以低溫降噪(KAGRA前身叫LCGT大型低溫重力波望遠鏡,其中的C就代表低溫Cryogenic)與雷射的Squeeze-state(超越量子障壁)為突破重點,整個設施建在山壁礦坑中(示意圖),兩臂各長3公里,預算方面稍微受創於311地震海嘯災情,目前還在建。[註1] 重力波偵測也有利用球型(Sphere)、柱型(Bar)共振腔的方式,如同人耳與狗耳的差異般,與麥克遜式干涉儀分庭抗禮,聆聽不同的波段。活躍的團隊有MiniGRAIL、NAUTILUS、EXPLORER、AURIGA等等。
  6. 為了提高靈敏度,人們把腦筋動到太空,在太空中干涉臂可以夠長。目前比較有機會可能可以的是LISA計畫(雷射干涉儀太空天線,宣傳影片在此)發射三枚衛星到日地拉格朗日點(到定點後可花最少燃料維持與地球、太陽距離不變),每枚衛星內含drag-free的試體,彼此以雷射干涉測量三試體間距離(三干涉臂長),它的前導計畫LISA Pathfinder最近要開記者會確定發射日期。此外我老闆也一直進行他的ASTROD計畫,計畫最終型態ASTROD-GW預計發射三枚衛星,一枚到日地連線對面拉格朗日點L3,另兩枚分別在L4與L5。
  7. 重力波要如何量得到?想聽鳥叫,要去鳥多的地方,或是擁有特別靈敏的耳朵,如同人耳與狗耳的不同,能聽的頻率波段(靈敏範圍)是固定有限的,想聽的目標與偵測器要匹配; 同時鳥也不一定何時叫,但從鳥群密度總可估算出個大致的此起彼落事件發生頻率;重力波的產生主要看波源,也就是互繞的中子星、或互繞的黑洞,在離我們近的宇宙空間中的數量密度以估算發生頻率,當然超過一定距離的也聽不到了(如同望遠鏡能看多遠一樣有個空間範圍)。單位體積內的事件發生頻率(一棵樹上能住的 鳥發生突然的鳥叫)大致是固定的,愈靈敏的探測器能聽到的空間(V)愈廣(樹林愈大),乘起來後代表愈靈敏的探測器聽到事件的頻率愈高。最近一次得到的訊息是,若KAGRA一切照計畫完成,估計大約每年可以聽到十次唧頻鳥叫。而美國老大哥的LIGO在主導各地面站的網路連線,單一地面站只能「聽到」,卻很難指出從哪個方向聽到(一般人能聽聲辨位是因為有雙耳聽覺,單一地面站類似單耳);當所有地面站同步連線運作後,以時間差或相位差來判斷,指向精確性就提高,搭配傳統天文台觀測到的事件比對,甚至可以驗證重力波是否如同光波一樣,以光速傳遞,或是更密集指向地觀測Gamma-ray爆發事件(目前似乎各自 用巡天方式亂槍打鳥,找到事件就立刻將已連線網路內所有天文台望遠鏡同步指向同區域,若能增加有可能源自Gamma-ray爆發的重力波事件一起同步望遠 鏡也是件好事)。
  8. 這次新聞中報導的「重力波偵測到了」,與上述的都無關,但上述資料可以提供一個背景參考。這次偵測到的,其實也不算「聽」到,因此也不是「直接量測」,但 卻是一個非常堅實的實驗證據。主要原因,是因為這次偵測到的叫做「太初重力波(Primordial Gravitational Wave)」的特有「簽名痕跡」,而這個偵測到的證據,證明了暴漲理論,提供量子重力與大一統理論堅實基礎,也是人類第一次窺視到(從前只有想像與計算) 宇宙誕生後的第10-37秒。

什麼是太初重力波?

[這方面我的背景比較薄弱,部分摘自維基百科,請當不學術的科普看]

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  1. 1940年代阿爾菲和赫爾曼推論,若大霹靂存在,宇宙膨脹應會拉長並將極早期宇宙的高能輻射冷卻到微波範圍,並降溫到大約5K。1964年美國射電天文學 家阿諾·彭齊亞斯和羅伯特·威爾遜偶然發現宇宙微波背景(CMB,又稱3K背景輻射),並於1978年獲得諾貝爾獎。它是一種充滿整個宇宙的電磁輻射。特 徵和絕對溫標2.725K的黑體輻射相同。「宇宙微波背景是我們宇宙中最古老的光,當宇宙剛剛380,000歲時刻在天空上。它顯示出微小的溫度漲落,對 應著局部密度的細微差異,代表著所有未來的結構,是當今的恆星與星系的種子」宇宙微波背景輻射和宇宙學紅移-距離的關係一同被視為大霹靂理論最好的證據。
  2. 宇宙微波背景輻射一開始被認為是均勻的,後來經由COBE與WMAP等巡天量測後,人們研究宇宙可能的不均勻性與各向異性。從WMAP已可反推宇宙組成約4%物質、23%暗物質、73%暗能量。從暴漲期開始(宇宙年齡10-37秒) 冷卻過程中的各級相變,逐步確定今日世界的樣貌:物質(相對於反物質)主導、基本交互作用從對稱破缺中確立、原子主導。微波背景輻射的時間是宇宙年齡38 萬歲,從那時開始光才可以自由活動(宇宙變透明),使得今日我們看得到CMB,再往前無法「看到」,但可以在如同LHC大強子對撞機中模擬當時的高溫狀 態;再往前?只有研究天空中特定區域特定事件,為何黑洞一直是研究熱點?因為它的時空奇異性與大霹靂,或是早期宇宙的奇異性類似。
  3. 既然研究終點與研究起點重要性類似,那麼其他方面也類似。在大霹靂之初,密集的能量也應該輻射出重力波,這種重力波也被稱為太初重力波。隨著宇宙暴漲與冷 卻,重力波也逐漸微弱,但並不消失。當宇宙微波出光的那一瞬間(宇宙齡38萬歲),太初重力波也在時空中留下了自己的痕跡,讓CMB在這痕跡中傳播出去。 CMB的不均勻度在數μK的階層上為偏振。偏振有兩種類型,為「E」模式和「B」模式。這與靜電學有關,當電場(「E」場)消失一個旋度,磁場(「B」 場)會消失一個散度。「E」模式因湯姆森散射,在不勻相電漿中自然產生。「B」模式被認為振幅最大應有0.1μK,並非由電漿物理產生。它們是來自宇宙暴 脹的信號,其密度決定了太初的重力波。探測「B」模式將是極其困難的,尤其是前景污染程度未知,弱重力透鏡信號又混有較強的「E」模式信號與「B」模式信 號。
  4. 這次新聞發佈是在南極的BICEP2望遠鏡觀測CMB訊號中的「B」模式發現的。它依據前身BICEP的訊號尋找天區中一塊前景較乾淨的區域來觀測,512個超導微波探測器的陣列(NASA與JPL合作,參考這篇)冷卻到絕對溫度4K,提供良好的靈敏度。關於太初的重力波的「B」模式,理論計算是走在前頭的,理論老早就給出測到的Cosmic curl峰值視張角在1-5度之間(太陽與月球直徑視張角約半度),量到的結果,正中此範圍!

觀測到太初重力波簽名痕跡的重要性

  1. 暴漲與太初重力波的直接證據,以及人類真的「看到了」宇宙年齡10-37秒。
  2. 證明目前與其他三種基本作用很難合併的重力,早期的確是大一統合併在一起。
  3. 量子重力有了穩固的實證基礎可以繼續發展(場論與廣義相對論的合併與解釋)。
  4. 諾貝爾獎(像這種媲美CMB級的發現幾十年出一次)。
  5. 後續驗證:與巡天衛星Planck的「B」未來偏振模式觀測結果比較印證。目前BICEP2量到的訊號強度似乎是Planck已觀測資料的兩倍,也因此訪談計畫主持人時,他說原本大家形容找「B」偏振模式像是獵雁,我們獵到了鴕鳥。
  6. 傳統重力波地面站與太空計畫:仍有維持下去的必要性,畢竟BICEP2觀測到的是「痕跡」,而重力波仍然值得真正地被「聽」到。
  7. 科學上一個事件的終點隱含另一事件的起點,如同光一樣,看到光並不是終點,可以再研究干涉繞射、光電效應、光速、光偏振、光譜、色散、非線性倍頻、光頻梳等等,重力波的未來,除了波譜,也應該有其餘的切入面向值得探索。在台灣這是一個冷門的區域,但事實上從1980年代起這方面的台灣本土研究在國際參與上都沒有缺席,我們投入得不算晚,期盼更多的了解帶來更多的興趣。

 

作者同意轉自臉書網誌

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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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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從太陽發光到生命突變,一切都歸功於量子穿隧效應?
PanSci_96
・2024/10/19 ・1962字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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在這個充滿光與生命的宇宙中,我們的存在其實與一種看不見的力量密切相關,那就是量子力學。沒有量子力學,太陽將不會發光,地球上的生命將無法誕生,甚至整個宇宙的運行規則都會截然不同。這些微觀層次的奧秘深深影響了我們日常生活的方方面面。

其中,量子穿隧效應是一個看似違背直覺但至關重要的現象,從太陽的核融合反應到基因的突變,這種效應無處不在,甚至還牽動著當今的高科技產業。

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什麼是量子穿隧效應?

我們可以將量子穿隧效應比作一個奇妙的穿牆術。想像一下,你身處一個被高牆包圍的城市,牆外是未知的世界。通常,如果你要越過這道牆,需要極大的力量來翻越它,或者用工具打破它。然而,在量子的世界裡,情況並不如此。

在微觀的量子力學世界中,粒子同時具有波的特性,這意味著它們並不完全受限於傳統物理的規則。當一個微觀粒子遇到能量障礙時,即使它沒有足夠的能量直接穿過障礙,卻仍有一定機率能出現在障礙的另一邊,這就是「量子穿隧效應」。粒子彷彿直接在牆上挖了一條隧道,然後穿越過去。

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這聽起來像魔法,但它背後有深刻的物理學道理。這個現象的發生取決於量子粒子的波動性質以及能量障礙的高度和寬度。如果障礙較矮且較窄,粒子穿隧的機率就較高;反之,障礙越高或越寬,穿隧的機率則會降低。

太陽發光:核融合與量子穿隧效應的結合

量子穿隧效應的存在,讓我們能夠理解恆星如何持續發光。以太陽為例,太陽內部的高溫環境為核融合反應提供了所需的能量。在這個過程中,氫原子核(質子)需要克服極大的電磁排斥力,才能彼此靠近,進而融合成為氦原子核。

然而,單靠溫度提供的能量並不足以讓所有質子進行核融合。根據科學家的計算,只有約10的 434 次方個質子中,才有一對具備足夠的能量進行核融合。這是一個極小的機率。如果沒有量子穿隧效應,這種反應幾乎不可能發生。

幸好,量子穿隧效應在這裡發揮了關鍵作用。由於量子粒子具有波動性,即便質子沒有足夠的能量直接跨越能量障礙,它們仍然能透過穿隧效應,以一定機率克服電磁排斥力,完成核融合反應。這就是為什麼太陽內部的核融合能夠源源不斷地發生,並且持續產生光與熱,讓地球成為適合生命生存的家園。

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量子穿隧效應與生命的演化

除了恆星的發光之外,量子穿隧效應還對生命的誕生和演化起到了關鍵作用。地球上物種的多樣性,很大一部分源於基因突變,而量子穿隧效應則幫助了這一過程。

DNA 分子是攜帶遺傳訊息的載體,但它的結構並不穩定,容易在外界因素影響下發生變異。然而,即使沒有外界因素的干擾,科學家發現 DNA 仍會自發性地發生「點突變」,這是一種單一核苷酸替換另一種核苷酸的突變形式。

量子穿隧效應讓氫原子隨時可能在 DNA 結構中進行位置轉換,從而導致鹼基對的錯位,這在 DNA 複製過程中,可能會引發突變。這些突變若保留下來,就會傳遞給下一代,最終豐富了基因與物種的多樣性。

量子穿隧幫助促進 DNA 突變,協助生命的演化與物種多樣性。圖/envato

半導體技術中的量子穿隧效應

除了在宇宙和生命中發揮作用,量子穿隧效應還影響著我們的日常生活,尤其在現代科技中。隨著半導體技術的發展,電子設備的體積不斷縮小,這也讓電子元件的性能面臨更大的挑戰。

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在微小的電子元件中,量子穿隧效應會導致電子穿過元件中的障礙,產生不必要的漏電流。這種現象對電晶體的性能帶來了負面影響,因此設計師們需要找到方法來減少穿隧效應的發生,以確保元件的穩定性。

雖然這是我們不希望見到的量子效應,但它再次證明了量子力學在我們生活中的深遠影響。設計更有效的半導體元件,必須考慮到量子穿隧效應,這讓科學家與工程師們需要不斷創新。

量子力學是我們宇宙的隱藏力量

量子穿隧效應看似深奧難懂,但它對宇宙的運作和生命的誕生至關重要。從太陽的核融合反應到基因突變,甚至現代科技中的半導體設計,量子力學影響著我們生活的方方面面。

在這個充滿未知的微觀世界裡,量子現象帶來的影響是我們難以想像的。正是這些看似不可思議的現象,塑造了我們的宇宙,讓生命得以誕生,科技得以發展。當我們仰望星空時,別忘了,那閃耀的光芒,背後藏著的是量子力學的奇妙力量。

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PanSci_96
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藝術與科學的詩性相遇:《匯聚:從自然到社會的藝術探索》國際交流展
PanSci_96
・2024/06/04 ・3873字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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本文由策展人紀柏豪提供

想享受一場同時兼具科技與藝術的饗宴嗎?來《匯聚:從自然到社會的藝術探索》國際交流展看看吧!

在當代社會中,藝術的角色正持續演進——它創造了一種新的美學,與社會、科學以及技術變革緊密相連。當社會面臨的挑戰因其複雜性而難以僅靠單一學科解決時,藝術研究因其跨越、融合不同知識領域的能力而具有新的意義。今日,許多創作者和機構採用跨學科方法,將藝術與自然、科學與感性、想像力與現實結合,創造嶄新的經驗、知識和美學。

在藝術與科學這兩個看似迥異的領域中,存在著一個共通的追求——深入理解我們所處的世界。這一追求不僅體現了人類對知識渴望的本能,也反映了我們對於更高層次的自我認知和宇宙認識的探索。藝術家透過創作,探索人類經驗的多樣性和情感的複雜性,用畫筆、雕塑、數位媒介來表達對世界的主觀理解。這種理解可能源於個人感受,也可能反映了廣泛的社會和文化現象。

藝術提供了一種通過感知和情感來接觸和理解世界的方式,使我們能夠透過個別經驗來抵達普遍的真理。科學則通過觀察、實驗和分析來探究自然界的法則和現象,尋求對世界的客觀理解。科學方法使我們能夠系統地收集資料、建立理論並驗證假設,從而深化對物理世界的認識。不僅解答了關於自然界的問題,也幫助我們理解了人類自身在這個宇宙中的位置和作用。

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儘管藝術和科學在方法和目的上有所不同,但它們都反映了人類對於更加全面和深刻理解世界的共同願望。藝術讓我們透過感受和想像來擴展對世界的認識,而科學則通過理性和證據來揭示秩序和結構。由國科會指導、國家實驗研究院主辦的《匯聚:從自然到社會的藝術探索》國際交流展,邀請觀眾一同探索藝術與科學的交會,體驗它們如何共同塑造我們對世界的認識和感知,並反思這一過程如何豐富我們的文化與知識視野。

展覽單元介紹

宇宙共生 —— 科技與宇宙的多維依存

當你仰望星空,有沒有想過我們與宇宙的關係?「宇宙共生」單元展示了科技如何將人類感性延伸至浩瀚的宇宙空間。麻省理工學院媒體實驗室的太空探索倡議小組(MIT Media Lab Space Exploration Initiative)帶來了在極端環境下的實地太空模擬,研究生存策略和科技應用。與之並置的《與細菌混了三千年》(3000 Years Among Microbes)則從微生物的角度重新審視太空探索中的殖民語言,帶來全新的太空想像。藝術家利用極端地貌與顯微影像並置,模糊人與微生物的分野,探討共生體概念在星際生態系中的應用。

感官賦能 ——透過科技重塑環境感知

「感官賦能」單元探索藝術家如何通過科技媒介重塑我們對環境的感知。兩位智利藝術家妮可·拉希利耶(Nicole L’Huillier)與派翠西亞·多明格斯(Patricia Domínguez)的《全像乳糜》(Leche Holográfica)是一場冥想式祈願,透過與不同元素的共鳴和諧,讓我們得以在螺旋時空中構想未來。

值得一提的是,藝術家妮可·拉希利耶與派翠西亞·多明格斯曾透過智利與歐盟的合作,在歐洲核子研究組織(CERN)進行藝術駐村計畫,並在那裡發展她們的作品。CERN 以其在粒子物理學上的重大科研成果而聞名,但即使是最前沿的科學研究,也需要藝術家的啟發。這樣的跨域合作不僅揭示了科學現象的美麗與複雜,更為科學研究注入了新的靈感和視角。藝術家的創意與想像力,能夠以不同於科學的方法來詮釋數據與實驗結果,從而開拓更廣泛的理解和應用。

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拉脫維亞藝術家羅莎‧史密特(Rasa Smite)和萊提斯‧史密茨(Raitis Smits)的《深度感知》(Deep Sensing),通過拉脫維亞伊爾本(Irbene) RT-32電波望遠鏡的歷史敘事,象徵性地橋接了技術的過去與現在,探問「為何擁有地球還不足以滿足人類?」該望遠鏡被前蘇聯遺棄,而藝術家們重返此地,探索這個巨大天線在當代的價值。虛擬點雲天線追蹤從太陽到地球的宇宙粒子流動,創造出沉浸式的視覺和聲音景觀,讓觀眾更易於理解氣候變遷的影響。

羅莎‧史密特和萊提斯‧史密茨是里加RIXC新媒體文化中心的共同創辦人,他們的作品結合科學數據、聲音化和視覺化、人工智慧和擴增實境技術,創造出前瞻性的網絡藝術。他們的作品曾在威尼斯建築雙年展、拉脫維亞國家藝術博物館等地展出,並獲得多項國際獎項。

網絡交織 —— 科技與社會的複雜關係

「網絡交織」單元深入探討科技如何影響我們的社會結構和人際關係。瑪麗莎·莫蘭·賈恩(Marisa Morán Jahn)的《銅色景觀》(Copperscapes)展示了銅在全球化勞動中的角色,揭示了這一自然元素如何影響我們的日常生活。她的作品以銅色眼睛作為見證,表現出礦區社區所承受的「身體負擔」,並在影片《銅的私處史》中探討礦物經濟的複雜性,突顯採礦活動對身體及地球主權的影響。

瑪麗莎·莫蘭·賈恩是具有厄瓜多和中國血統的藝術家,其作品致力於重新分配權力,展示藝術作為社會實踐的可能性。她的作品曾在歐巴馬時期的白宮、威尼斯建築雙年展、古根漢美術館等地展出,並獲得聖丹斯電影節和創意資本等獎項。

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李紫彤與孫詠怡的《岔經濟》(Forkonomy)利用區塊鏈技術,重新構想財產與國家之間的連結,探討擁有權背後的政治意義。這個藝術與社會運動計畫,通過工作坊和數位契約,探討如何購買或擁有一毫升的南海,並質疑現有的性別勞動分工和所有權制度。

李紫彤是台灣的藝術家兼策展人,作品結合人類學研究與政治行動,曾在國內外多個知名展覽中展出。孫詠怡是出生於香港的藝術家和程式撰寫者,專注於數位基礎設施的文化意義及廣泛權力的不對等問題,作品曾獲得林茲電子藝術節金尼卡獎等多項國際獎項。

印度藝術家艾蒂·桑德爾(Aarti Sunder)的《深海節點故事》(Nodal Narratives of the Deep Sea)將海底電纜這一隱藏基礎設施帶入視野,探討其與現代化項目、資本主義擴張及殖民主義的關聯。她的作品通過繪畫、物件和影片,展示了數據傳輸的路徑及其對生態系統的影響。

艾蒂·桑德爾的創作涉及影像、寫作與繪畫,專注於探討科技政治和基礎設施相關議題。她的作品曾在柏林藝術學院、新加坡雙年展、世界文化之家等國際場所展出。

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科藝匯聚 —— 跨學科的創新邊界

「科藝匯聚」單元彰顯了藝術與科學共同探索未知領域的力量。國家太空中心的《來自遙遠的訊息》管絃樂曲選粹、麻省理工學院前衛視覺研究中心(CAVS)的歷史檔案,以及臺灣共演化研究隊的「邊界測繪學」年度計畫成果,展示了藝術家與科學家跨域合作的豐富成果和未來潛能。

跨域交流與活動

在展覽期間,策展團隊與台灣致力於促進科學家與藝術家合作的「共演化研究隊」規劃了一系列精彩的跨域交流活動,讓大家能近距離與藝術家、科學家們交流,體驗科技與藝術如何共同作用於當代社會。

活動包括圓桌論壇、藝術家講座和放映會,涵蓋了多個有趣且深入的主題。例如,在「宇宙共生」週末,觀眾可以參與討論極地科學與藝術實踐的圓桌論壇,聆聽來自麻省理工學院媒體實驗室「太空探索倡議」的成員分享他們在極端地貌探索的經驗。另一活動是國家太空中心委託製作的管弦樂曲《來自遙遠的訊息》放映會,由作曲家趙菁文進行演前導聆,帶領觀眾進入一場視覺與聽覺的雙重盛宴。

在「網絡交織」週末,藝術家李紫彤與孫詠怡將帶來一場關於區塊鏈技術應用於南海議題的討論,這場圓桌論壇將探討技術如何影響社會結構和資源分配。印度藝術家艾蒂·桑德爾則會在線上分享她對於海洋及網路基礎設施的研究與創作,揭示隱藏在我們日常生活背後的複雜科技網絡。

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「感官賦能」週末將邀請拉脫維亞藝術家羅莎‧史密特和萊提斯‧史密茨現場分享他們的作品《深度感知》,並探討電波望遠鏡的技術敘事,展示如何通過藝術手段使抽象的科學數據變得可以感知。這不僅讓觀眾更易於理解氣候變遷的影響,也體現了藝術在科學溝通中的重要角色。他們將分享長期研究「自然廣播」的概念,以及每年舉辦「藝術科學節」的經驗。

在「科藝匯聚」週末,觀眾可以參與科學家與藝術家的提案室,直接感受跨領域合作的火花。這些活動將展示跨學科合作如何激發創新,促進我們對世界更深層次的理解。此外,拍攝麻省理工學院前衛視覺研究中心創始人故事的紀錄片將在台灣首映,導演並將與觀眾進行映後座談,分享創作背後的故事和啟發。

藝術與科學的相互啟發,不僅僅是知識和美學的結合,更是對創新與理解的共同追求。在這個亟需跨學科解決方案的時代,這樣的合作顯得尤為重要,為我們探索未知領域提供了無限可能。這次展覽通過多樣的跨域交流活動,讓觀眾能夠親身體驗並參與其中,進一步體會到藝術與科學融合所帶來的豐富成果和未來潛力。

展覽資訊

  • 展覽名稱:《匯聚:從自然到社會的藝術探索 | 國際交流展》
  • 日期:2024/5/10 至 2024/8/10
  • 時間:週一至週五 09:00-18:00(國定假日休)
  • 地點:科技大樓一樓大廳(臺北市大安區和平東路二段106號)
  • 指導單位:國家科學及技術委員會
  • 主辦單位:國家實驗研究院
  • 策展人:紀柏豪
  • 執行單位:融聲創意
  • 協力單位:共演化研究隊
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