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超級電腦能做什麼?讓”華生”告訴你

昱夫
・2014/07/23 ・719字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 455 ・五年級

filephotocou

超級電腦可以做些什麼呢?印象中,超級電腦好像總離我們有些距離,它在幫助科學家進行學術研究,它可以分析市場,還可以作為遊戲的伺服器。而最近,IBM的超級電腦”華生”,將以它超群的分析能力,更貼近生活地為人類解答問題!

“華生”(Waston),是由IBM設計開發的人工智能電腦,能以自然的語言與人類溝通。在2011年,華生代表IBM參加了美國益智搶答節目”Jeopardy!“,在賽中,它能了解人類使用的隱喻、諷刺、雙關等等語言習慣,並透過計算能力分析出答案,在比賽最後擊敗了其他兩位人類冠軍。甚至在今年初,IBM也將華生引入到料理界,它能設計出多樣化的食譜,將從未組合在一起的食材合併成新的料理。

如今,華生又有了新任務,它要協助退役的美國軍人回到正常生活!考慮到軍人在許多生活習慣及生活資訊上都已和一般人有所落差,為了幫助他們在退役後能更容易回到一般生活,美軍與IBM準備開始執行這項計劃。於計劃中,華生會先讀取成千上萬有關退役軍人的規矩、需求、權利與義務,將這些資訊導入計算,分析退役軍人在一般生活中會碰到的問題,最後給予使用者建議。使用者將透過行動裝置與直接華生「溝通」,他們可以將生活中遇到的困難(像是如何寫履歷等)直接以語言的方式詢問華生意見。

這樣的使用方式,可說是為「人類」與「電腦」的關係推進了ㄧ大步;華生已逐漸脫離傳統上我們對電腦的冰冷認知,當我們和它說話並獲得回饋,我們之間的語言已不需再透過程式來闡述,超級電腦和我們,之間的聯繫正開始有了「溫度」。

 

延伸閱讀:

資料來源:IBM’s Watson advises US soldiers on life after service [PHYS.ORG, July 23, 2014]

文章難易度
昱夫
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PanSci實習編輯~目前就讀台大化學所,研究電子與質子傳遞機制。微~蚊氫,在宅宅的實驗室生活中偶爾打點桌球,有時會在走廊上唱歌,最愛929。

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超級電腦爭霸戰的新一頁開始了:Exascale(10 的 18 次方)之戰
Y.-S. Lu
・2022/09/10 ・5230字 ・閱讀時間約 10 分鐘

國民法官生存指南:用足夠的智識面對法庭裡的一切。

2023 即將上線的超級電腦(Supercomputer)

歐洲最大的超級電腦(Supercomputer),將要在 2023 年上線啦!今年六月中時,德國于利希研究中心(Forschungszentrum Jülich GmbH)的超級計算中心(Jülich Supercomputing Centre, JSC)發佈新聞稿[1],表示歐盟的歐洲超級電腦中心聯合承辦組織(EuroHPC Joint Undertaking)選定該研究中心的超級計算中心,做為歐洲第一個設立 Exascale 超級電腦 Jupiter 的地點[2],歐盟出資一半,而另一半的資金將由德國教育部(BMBF)以及北萊茵威斯特法倫州(Nordrhein-Westfalen)文化部共同出資,其意昧著這台超級電腦也將優先提供給德國的科學家,以及北威州的研究單位使用[註一]。表示現今的超級電腦軍備競賽,已打到了 Exascale 了,Jupiter 將是繼美國設立世界第一台 Exascale[註二]的超級電腦 Frontier 後[3],即將出現的次世代超級電腦(如果德國的施工期有好好的踩點)

位於阿貢國家實驗室的 IBM Blue Gene/P 超級計算機。圖/wikipedia

Exascale 的超級電腦具有「每秒百億億次(1018)」(也就是 100 京)的每秒浮點運算(FLOP)能力,實際規模也將具有國家高速運算中心台灣杉二號[4]的 111 倍以上的運算能力,也就是要建立超過百台規模的台灣杉二號才具有 Exascale 的規模,但也同時考驗硬體的處理能力、主機間節點的連線架構、資料讀寫能力,更甚者,則是軟體是否具有 Exascale 的使用能力,也就是硬體與軟體都必須要能夠良好的契合才行。

什麼是超級電腦?可以幫助都市成為超級都市嗎?

「這些顯示器太舊了」雷迪亞茲說。

「但它們後面是世界最強大的電腦,每秒可以進行五百萬億次浮點運算。」

~ 劉欣慈《三體:黑暗森林》

劉欣慈《三體:黑暗森林》(2007)提到人類「當時」最強的電腦,為五百萬億的運算能力「而已」,沒想到 15 年後的今天,地表最強的超級電腦 Frontier 是出現在美國的橡樹嶺國家實驗室(Oak Ridge National Laboratory),而不是小說裡說的,在洛斯阿拉莫斯國家實驗室(Los Alamos National Laboratory),而且 Frontier 的效能還是小說裡超級電腦的五千多倍,可說是現實終於有超過小說的時候了(但我們依就沒有飛天滑板可以借東京都的死神小學生)

超級電腦是科學家進行高速/高效計算(High Performance Computing)的主要設備。超級電腦的架構,可以說是非常的簡單:用網路線連結各台主機,讓主機間互相溝通,才能夠進行平行運算。

一般超級電腦的架構大致上如下:一機板上可能會有一個到數個 CPU,而一個或是數個機板會組成一個節點(Node),有時數個結點會組成一個機櫃(Rack/Cabinet)。節點與節點間的連結,就是依靠網路線在進行 CPU 之間的溝通,因此網路變成非常重要的元件。

節點與節點間的連結,就是依靠網路線在進行 CPU 之間的溝通,因此網路變成非常重要的元件。圖/pixabay

在此架構下,如何讓結點間有效溝通,也是一門學問了[5]。這些 CPU 可以想象是每個拿著工程計算機的研究生,正等著教授指派任務給他們算,而一個節點就是一個房間,在同一個房間內的溝通一定是比較快的,當不同房間需要溝通時,就會需要走出房間去給資料,如果所有的人一起拿資料回報給教授,那這教授可能就會崩潰,所以如何讓研究生(CPU)互相溝通,又不至於塞車,就是電腦工程專家們的專業了。

現在超級電腦的架構也與過往的超級電腦不同了。除了採用巨量 Arm 晶片的日本富岳(具 158,976 節點)、自主研發晶片的中國神威太湖之光(具 40,960 節點)外,前十大超級電腦[3]都是採用 CPU 加上 GPU 的混合架構(如在機板上插上 GPU 增加運算效率),才達到 100 Peta-Flop(1Peta = 1015) 以上的計算量,也意味著未來要在超級電腦上進行高效計算,GPU 運算也成為很重要的應用,因此也有許多計畫正在將軟體朝 GPU 運算的方向前進與推動。

軟體是否能配合平行化,也是非常是否能進行高效運算的重點之一。所謂的高效計算,也是利用許許多多的運算元件(CPU 或是 GPU),採平行運算的方法,將一個問題切成許多碎片,以螞蟻雄兵的方法一一解決,所以不要再怪為什麼你家的電腦 CPU 無論幾核心都只用了一核心,那是因為你的軟體沒有進行平行處理。早期土木界在進行坡面的圓弧破壞面計算時,據說就是用人力一人算一片圓弧的切片,也算是(人力)平行運算的先驅之一了。一般電腦中使用平行運算最多的,應該就是你手上那張 GPU 顯卡,在 GPU 的加持下,電腦螢幕中每個點、每個邊、每個平面上的顏色與光影,才能完美的呈現在使用者的眼前,所以與其用顯卡挖礦,還不如投身虛幻而真實的遊戲世界

不過有了地表最強的超級電腦,並不代表我們今天就能夠像小說形容的一樣,能幾秒內預測核子彈的破壞能力,或是在一天內算出地球百年後的氣候狀況,因為平行計算加快了計算的速度,但有其極限。

有了地表最強的超級電腦,並不代表我們能夠像小說一樣,在一天內算出地球百年後的氣候狀況,因為平行計算加快了計算的速度,但有其極限。圖/pixabay

資料的讀入或是寫出,也是瓶頸之一,電路板與網路速度,以及資料存取方式都會造成資料讀寫的延遲,更不用說,若是打算模擬地球,其將耗盡 80 exabyte 等級的儲存空間,其為 CERN 的 ATLAS 與 CMS 計畫所產生的資料量的十倍[6]

為什麼氣候模擬要用到 Exascale?

Exascale 的超級電腦除了可以提供更多的運算能力,給更多的使用者進行模擬與計算外,也是挑戰超大型計算的開始。不過為什麼要 Exascale?到底為什麼一個模擬要用到上千甚至是上萬顆的 CPU 在運算?氣象氣候模擬已經將 Exascale 喻為下一階段應使用的救星[7],在氣象上除了要能做到一小時內達成氣象預測外,也希望能夠進行叢集式運算(像是利用隨機方法產生上百個因亂度而有不同結果的預測),進而進行機率式預測分析,或是提高水平距離至 2.5 公里以下的網格精度,此精度也為可進行對流模擬 (Convection-Permit)[8] 的精度。氣候模擬也需要高效能的運算,除了高精度的全球模型外,也需要進行長程的氣候模擬,幾十年到幾百萬年的模擬時間,也將需要 Exascale 等級的超級電腦來加速模擬,縮短實驗時間。越多的計算核心以及有效的平行運算,才能讓最真實的模擬結果讓人類使用,畢竟,誰都希望出遊不要遇上下大雨,也會希望能夠提前幾天知道颱風的路徑。

地球系統模擬中,其中一個挑戰便是進行模擬時程:挑戰一日(24 小時)的超級電腦計算可以得到多少年的模擬結果(simulated years per wall-clock day, SYPD)[6]還真的是「度日如年」,而此地球系統的精度為水平方向僅一公里的超高解析度,用來進行最終極的地球系統模擬:數位攣生(Digital Twins)[9]。數位攣生計畫主要是要建立地球的複製體,以方便人們對地球進行各種「實驗」,了解到經濟或政策面對地球生態或是氣候的影響,因此要達成此目的,強大具 Exascale 能力的電腦,便成為了目標。

目前已經有部份超級電腦都在進行 SYPD 的挑戰,如中國的神威太湖之光,其已完成了每日 3.4 年的地球系統模擬[10],只不過其地面僅有 25 公里的水平精度,海面僅 10 公里的水平精度,還有非常多的進步空間。只可惜,這個實驗並沒有進行進行資料輸出,無法得到正確的效能結果(資料的寫入與輸出也是非常費時的),以及真正的運算結果:因為沒有資料,就沒有辦法分析。

從高速電腦看量子電腦:量子電腦會是傳統的救星嗎?

量子電腦目前也成為了熱門名詞,從 2019 年開始,IBM 與 MIT 共同開始了量子計算課程,各學術單位也在搶攻量子電腦領域,但對地球模擬領域而言,量子電腦還太遙遠,對「傳統物理」的地球科學來說,我們解偏微分、解多項式,用的是傳統的數值方法,跟量子電腦界在進行的運算,也差了十萬八千里。

編按:這邊所說的數值方法,簡單講就是「暴力解」。例如要求圓周率,就先設定一個半徑為 1 的圓面積公式,然後問電腦答案是多少,電腦的第一步會把所有正整數代入公式中從一個初始數字(nitial State)開始,先找到答案會在 3 到 4 之間,之後又把 3 到 4 之間的所有數,帶回一開始的公式,得知答案在 3.1 到 3.2 之間,之後又將這個區間的所有數帶回一開始的公式,如此重複很多次後,就會得到相對接近的正確答案。

量子電腦就比較詭異了,量子態的平行運算與邏輯閘,使得兩者的運算邏輯完全不同,以上面的圓周率問題為例,量子電腦會直接給出在 3.1415925 至 3.1415927 之間,存在正確答案的可能性是最高的,但是這個範圍也有可能是錯的,而且就算是錯的,以我們現在的能力也很難說明它錯在哪裡。

從表面上來看,傳統電腦用暴力解,以排除錯誤答案的方式逼近正確答案,而量子電腦不排除錯誤答案,直接找到最有可能的答案會在哪個區域,但不保證運算過程中的正確性。

因為這個區別,若將現在成熟的模擬方法直接導入量子電腦中,最有可能出現的就是不知道怎麼解讀得到的數據,這包含了答案的正確程度,以及改動特定變數後所產生的答案變動是從何而來?

IBM 與 GOOGLE 正在爭奪追逐量子霸權(Quantum Supremacy)的同時[11],(不過 Google 號稱的量子霸權,也就是一萬倍的計算速度,在 2021 年被中國科學院理論物理所的 Feng 等人用了 15 個 NVIDIA V100 GPU 給追上[12][註五]),其離傳統電腦計算的距離,也有十萬八千里遠,離應用於地球科學計算上還有一定的距離,但只要哪一天能夠應用在普通的大氣循環模式(GCM),就可以算是第一步吧。但是在量子力學進入大氣科學前,我們氣候與氣象模擬還是只能使用傳統的電腦主機,靠著 2 位元的方法進行大氣模擬,所以目前傳統超級電腦還沒有被取代的機會。

結語:超大主機與超大計算

依摩爾定律,每十八個月,CPU 晶片的製成就會進步一倍,同時,超級電腦中心卻是一直受益於摩爾定律帶來的好處,也就是 CPU 的能力越來越強,而價格也越來越親民,也讓氣候氣象模擬的空間精度也隨之升高。

Neumann 等人也預計在 2030 年代後,進行 1 公里等級的超高精度計算也將不是夢想[7],而在 Exascale 主機降臨前的這個年代,有些超級計算中心已經以節點(Node)做為計算資源耗費的單位(Node per hour),而非 CPU per hour,顯示出大型主機對計算資源消耗的想法以從 CPU 規模上升到了 Node 規模。

一方面使用者受益於更多的 CPU 資源,但同時這些主機也要求更新更大量的計算能力,如瑞士的 Piz Daint 與瑞典的 LUMI,皆要求使用者的計算必須是含有 GPU 運算能力,而純粹靠 CPU 運算的軟體,將無法享受到同等的巨量資源。

IBM為橡樹嶺國家實驗室開發的Summit超級計算機(或 OLCF-4)。圖/flickr

而相應的挑戰也隨之而生,除了硬體將進入 Exascale 的時代,軟體也將一同進入這場大戰,才能享受同等的資源。另外一個挑戰則是綠色挑戰,1 公里精度的氣象模擬,每一模擬年將耗盡 191.7 百萬瓦時[6],相當於台灣一個家庭可以用上 43 年的電量[註三],也可以讓特斯拉的 Model 3LR 從地球開到月球來回開 1.5 次[註四],其耗能之巨,也是我們計算或是模擬界科學家應該要注意到的問題,也是為何除了 HPC Top500 外,亦有 Green 500[13]的原因吧,而具有超高效能的 Frontier,也同時奪下了 Green 500 之冠,也算是 Exascale 的好處吧。

註解與文獻

  • [註一] 若需使用 JSC 的超級電腦,必須透過不同的計畫項目進行申請,其計畫主持人(PI)為歐洲或是德國的研究者[14]
  • [註二] 日本的富岳其實也可以進行到 Exscale 的運算,只是要超頻而已,想當然爾是非常規設定。
  • [註三] 根據台電 2021 年新聞稿中,家庭離峰平均用電為 339 度以及 6-9 月為 434 度推估。
  • [註四] 根據 Tesla M3 LR 為 25kWh per 100 Miles,月球至地球為 384400 公里推估
  • [註五] Feng 也公開了他的程式碼
  • [1] Forschungszentrum Jülich 新聞稿
  • [2] EUROPE HPC 新聞稿
  • [3] 2022 年六月 HPC Top 500 名單
  • [4] 國家高速網路中心台灣杉二號介紹
  • [5] 司徒加特超級電腦中心:HAWK 主機之連線架構
  • [6] T. C. Schulthess, P. Bauer, N. Wedi, O. Fuhrer, T. Hoefler and C. Schär, “Reflecting on the Goal and Baseline for Exascale Computing: A Roadmap Based on Weather and Climate Simulations,” in Computing in Science & Engineering, vol. 21, no. 1, pp. 30-41, 1 Jan.-Feb. 2019, doi: 10.1109/MCSE.2018.2888788.
  • [7] Neumann P et al. 2019, Assessing the scales in numerical weather and climate predictions: will exascale be the rescue?. Phil. Trans. R. Soc. A 377: 20180148. http://dx.doi.org/10.1098/rsta.2018.0148
  • [8] Kendon, E. J., Ban, N., Roberts, N. M., Fowler, H. J., Roberts, M. J., Chan, S. C., Evans, J. P., Fosser, G., & Wilkinson, J. M. (2017). Do Convection-Permitting Regional Climate Models Improve Projections of Future Precipitation Change?, Bulletin of the American Meteorological Society, 98(1), 79-93
  • [9] Bauer, P., Dueben, P.D., Hoefler, T. et al. The digital revolution of Earth-system science. Nat Comput Sci 1, 104–113 (2021). https://doi.org/10.1038/s43588-021-00023-0
  • [10] Zhang, S., Fu, H., Wu, L., Li, Y., Wang, H., Zeng, Y., Duan, X., Wan, W., Wang, L., Zhuang, Y., Meng, H., Xu, K., Xu, P., Gan, L., Liu, Z., Wu, S., Chen, Y., Yu, H., Shi, S., Wang, L., Xu, S., Xue, W., Liu, W., Guo, Q., Zhang, J., Zhu, G., Tu, Y., Edwards, J., Baker, A., Yong, J., Yuan, M., Yu, Y., Zhang, Q., Liu, Z., Li, M., Jia, D., Yang, G., Wei, Z., Pan, J., Chang, P., Danabasoglu, G., Yeager, S., Rosenbloom, N., and Guo, Y.: Optimizing high-resolution Community Earth System Model on a heterogeneous many-core supercomputing platform, Geosci. Model Dev., 13, 4809–4829, https://doi.org/10.5194/gmd-13-4809-2020, 2020. https://gmd.copernicus.org/articles/13/4809/2020/
  • [11] 「嗨量子世界!」~ Nature Newsletter
  • [12] Feng Pan, Keyang Chen, and Pan Zhang, Solving the sampling problem of the Sycamore quantum circuits, accepted by Phys. Rev. Lett.
  • [13] 2022 年六月 HPC Green 500 名單
  • [14] JSC 系統申請辦法

Y.-S. Lu
4 篇文章 ・ 6 位粉絲
自從來到學界後,便展開了一段從土木人到氣象人的水文之旅。主要專業是地球系統數值模擬,地下水與地表模式的耦合系統,以及大氣氣象模擬。目前是于利希研究中心(Forschungszentrum Jülich GmbH)超級電腦中心的博士後研究員。

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超乎想像的運算力:量子電腦時代來臨,幾件你需要知道的事
科技大觀園_96
・2021/08/14 ・4039字 ・閱讀時間約 8 分鐘

臺灣大學 IBM 量子電腦中心主任張慶瑞表示,IBM 希望 15 年內讓量子位元數突破千萬,屆時傳統電腦耗費「萬年」才能計算的線性代數難題,量子電腦在數分鐘就可迎刃而解,因此現在密碼學的系統必須調整,立即進入「抗量子」時代。

為什麼「量子電腦」像隻巨獸般無所不能呢?難道它是「超級電腦」的加強版,由更多的位元組成嗎?不是的,傳統電腦和量子電腦是兩種截然不同的資料處理形式。

IBM量子電腦的內部構造,上面的一根根的都是同軸電線。(圖/flickr IBM Q,https://www.flickr.com/photos/ibm_research_zurich/32390815144/in/album-72157663611181258/)
IBM量子電腦的內部構造,上面的一根根的都是同軸電線。(圖/flickr IBM Q,) 

神秘的量子行為,連愛因斯坦都無法接受 

傳統電腦以位元(bit)的形式處理資料,每一個位元會在兩種狀態中切換, 這兩種狀態被標為 0 和 1;量子電腦則用量子位元(qubit)來做, 它可以 0、1 的線性組合的疊加態。 

量子位元在疊加態(superposition)時,張慶瑞主任表示,假如把位元的位置以球體標示,南、北極位置分別代表 0 和 1,傳統電腦的位元只能在兩極之間切換,但若是量子位元疊加時,它能在二維球面上任何位置,不限於南北極。 

傳統電腦與量子電腦的位元差別。(圖/沈佩泠繪)
傳統電腦與量子電腦的位元差別。(圖/沈佩泠繪) 

量子電腦的具體表現,可以用「翻硬幣」的量子博弈遊戲來想像,一個黑盒子中有一枚硬幣,你跟電腦輪流去黑盒子裡翻硬幣,你可以選擇翻或不翻,你和電腦都不會知道彼此對硬幣做了什麼,數輪下來,打開盒子如果是人頭朝上就是你勝,反之就是電腦勝。

張慶瑞表示,如果是古典博弈,你跟古典電腦的勝率各是一半一半,因為古典行為只有翻或是不翻,位元只能以 0、1 兩種方式呈現;但量子電腦不一樣,它在黑盒子裡可能不直接翻成正或反面,而可能是將硬幣「轉動」起來,而這個量子轉動,不懂量子策略的人無法察覺。最後,只要你一開蓋觀測,硬幣就會變成反面朝上,量子電腦勝率達百分之百。

這聽起來非常不可思議,對吧!連愛因斯坦也難以接受量子力學,他曾說:「是不是只有當你在看它的時候,月亮才在那裡呢?」這個奇怪問題點出「量子行為過程無法被觀測」的神秘性質。沒有人知道在黑盒子裡,量子電腦到底對硬幣做了什麼事情,量子具體處在什麼位置,只要我們一觀測,量子疊加和糾纏等行為便會消失,量子就恢復古典粒子行為。

「要了解這個現象,恐怕要讀個十幾年物理學了。但現在量子電腦都被製造出來,你不如就接受它、用它吧!」張慶瑞笑著說。 

臺大IBM量子電腦中心主任張慶瑞曾至IBM參訪與量子電腦合照。(圖/張慶瑞提供)
臺大 IBM 量子電腦中心主任張慶瑞曾至 IBM 參訪與量子電腦合照。(圖/張慶瑞提供) 

量子糾纏 帶來雙指數成長的計算能力

量子的神秘力量不只如此,當粒子處於量子狀態時會有糾纏的特性,又稱為「量子糾纏」(quantum entanglement)。如同字面上的意思,「糾纏」指的是數個量子綁在一起成為命運共同體,張慶瑞提到,這就是「你泥中有我,我泥中有你」,彼此的狀態會連動,力量還能夠加乘,同時處理不同於古典電腦的計算。

大家都聽過「摩爾定律」(Moore’s law),指的是積體電路上容納的電晶體數量,每隔兩年便會增長一倍,大致說明電腦運算能力會呈指數型的成長,即 2¹ 、2²、2³ 。不過,張慶瑞表示,纏繞特性會讓量子電腦的計算能力以「雙指數成長」,即 2、2、2,這是今年Google量子人工智慧實驗室主任 Hartmut Neven 所提出的,又稱為 “Neven Law” [註1]

去年世界最快超級電腦 Summit 每秒能夠執行 20 億億次(2*1018)的浮點運算,它的非揮發性記憶體(NVRAM)達 800GB(gigabyte,10億位元組) [註2]。但張慶瑞提到,如果能控制量子彼此糾纏,並經過運算的除錯程序,量子電腦就能以 40 個左右邏輯量子位元,達成「兆」位元(1012)才有的運算能力,目前一般認為一個有除錯功能的邏輯量子位元,可能需要一千到一萬左右的物理量子位元組成。

「這很難做到!」張慶端表示,目前 IBM 開放 5 個量子位元供大眾使用,只有兩位元糾纏而已,臺大與 IBM 合作可使用 20 個量子位元,也沒有全部位元糾纏。今年十月 IBM 53 個量子位元的新機器即將上線,預計有 16 個量子位元可以直接糾纏 [註3] 。 

圖左上是IBM 20qbits系統,圖下是50qbits系統示意圖,可以發現量子位元沒有全部彼此互聯,圖右上則是量子處理器的封裝照。(圖/flickr IBM Q,https://www.flickr.com/photos/ibm_research_zurich/38270974841/in/album-72157663611181258/)
圖左上是 IBM 20qbits系統,圖下是 50qbits 系統示意圖,可以發現量子位元沒有全部彼此互聯,圖右上則是量子處理器的封裝照。(圖/flickr IBM Q

 張慶端進一步解釋,量子難以糾纏是因為粒子是很難達到量子狀態,即便達到量子狀態,要長時間控制它也不容易,像 IBM 就採超導體材料製造量子位元,並以微波控制位元,但超導體必須在接近絕對零度(-273.15℃)的嚴苛環境下運作,亦有相干狀態壽命短等許多問題待克服,目前各國科學家還在尋求不同方式突破,主要當然政府也砸錢支持才會有突破。

為了維持超導體的低溫,量子電腦下方會裝設稀釋冷凍器。(圖/flickr IBM Q Credit: Graham Carlow,https://www.flickr.com/photos/ibm_research_zurich/26774588908/in/album-72157663611181258/)
為了維持超導體的低溫,量子電腦下方會裝設稀釋冷凍器。(圖/flickr IBM Q Credit: Graham Carlow) 

量子電腦的應用:量子通訊、量子金融  

目前世界上量子電腦商業運轉的進程是 IBM 量子電腦 53 位元,去年(2018)Google 發表 72 位元的量子處理器,但並未提供大眾使用。張慶瑞表示,量子電腦至少要 500 位元以上才能逐漸顯現威力,並進入量子優勢的階段。儘管量子電腦離商用還有段距離,不過現階段量子科技已在量子通訊及軟體應用上百花齊放呢! 

IBM量子電腦實驗室,電腦裝在白色的罩子中受保護。(圖/flickr IBM Q,https://www.flickr.com/photos/ibm_research_zurich/38296273694/in/album-72157663611181258/)
IBM 量子電腦實驗室,電腦裝在白色的罩子中受保護。(圖/flickr IBM Q

張慶瑞提到,糾纏的量子之間,當一方狀態改變,另一方也會跟著變,所以開發量子網路系統就能增加訊息傳遞效率,因為知道一方的內容,就能得知另外一方的訊息。再者因為量子不可測量的性質,如果以量子作為秘密鑰匙,任何嘗試取得密碼的行為,都會造成量子狀態改變,因此可確保通訊無法被竊聽。

軟體開發以及應用部分正是「臺大 IBM 量子電腦中心」主攻的部分,張慶瑞提到今年在科技部支持下與 IBM 合作成立量子電腦中心,提供臺灣學界連接進入 IBM Q 系統的服務平臺。

目前 IBM 提供 20 個量子位元供臺灣的學術界成員使用,主要著墨的部分有兩類,一是處理基礎物理和化學的計算問題;二則是解決特定問題,尋找最佳解,例如:貨車要跑 100 個地點配送貨品,如何配送最有效率;工廠進出貨如何管理最有效率,金融最佳投資與風險控管等。

「現今 70% 量子電腦相關的新創公司,都只針對一個特定問題來研究與發展量子電腦解決方案。」張慶瑞表示,量子電腦最適合解複雜和大數據的難題,量子人工智慧、量子金融與區塊鏈都是很熱門的題目,

根據 IBM 報告估計,他們期待在 15 年後能進入千萬量子位元時代,也就是有超過 1000 個除錯的邏輯量子位元。屆時不用量子電腦就會喪失競爭力,因此即便現在硬體還不到位,新創公司也要搶奪先機、申請專利。

「我現在常跟大學生開玩笑說,你們及你們的下一代,應該無法脫離量子電腦了!五十歲以上可以不學,但是 20 歲以下必須要立刻開始。」張慶瑞坦言,這兩年大家才驚覺量子電腦的時代即將來臨,但大多並不重視,就如同 1968 年個人電腦剛出現一樣,當時並不知道現在會有人手多機的世界。

IBM 5位元的量子晶片(圖/flickr IBMQ,https://www.flickr.com/photos/ibm_research_zurich/26093923343/in/album-72157663611181258/  )。
IBM 5 位元的量子晶片(圖/flickr IBMQ )。 

在家就能用量子電腦了!跟上前沿科技的第一步 ,從學寫量子電腦程式開始

IBM 在 2016 年就推出 IBM Q5 五位元量子電腦,供大眾在線上體驗量子電腦,在家就可以在 IBM Q Experience上註冊帳號,雲端連線使用它了!

至今全球約有 18 萬名用戶在 IBM 量子電腦上做超過1千萬量子電腦模擬計算,並發表超過 150 篇量子電腦相關文章,台灣目前則有約 50 名用戶 [註4] 。不過目前它沒有辦法像現在電腦一樣友善,有各種軟體直接幫你解答,你必須要自己寫程式告訴它:問題是什麼及如何解決問題。

不過,學習量子電腦的程式語言並不會太難,所以全球目前有許多聰明的高中生也在使用。張慶瑞表示,只是你要懂一點物理與數學,又有 Python 的程式語言基礎,把一些量子概念像是 Hadamard gate(H gate)等概念加入程式中,努力就可以學會。

臺大 IBM 量子電腦中心不定期開設量子電腦的入門課程,臺大校內也有選修課,每個月巡迴到臺灣各大學舉辦量子電腦課程。目前正預備辦理高中老師的培訓,希望也能在高中推廣量子計算的應用,培育未來的人才。九月底科技部也與量子電腦中心合辦「 量子電腦導航」,內容包括:量子電腦與其計算原理、量子程式教學、量子邏輯閘初用,大家可以至臺大 IBM 量子電腦中心查詢相關活動。

如果覺得學寫程式太可怕,不妨就下載 IBM 推出的 “Hello Quantum” 的手機遊戲吧!用破關解題的方式,逐步認識量子電腦的運算規則。破關征服它後,說不定你會愛上它。 

臺大IBM量子電腦中心(圖/臺大IBM量子電腦中心提供)
臺大 IBM 量子電腦中心(圖/臺大 IBM 量子電腦中心提供) 
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科技大觀園_96
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為妥善保存多年來此類科普活動產出的成果,並使一般大眾能透過網際網路分享科普資源,科技部於2007年完成「科技大觀園」科普網站的建置,並於2008年1月正式上線營運。 「科技大觀園」網站為一數位整合平台,累積了大量的科普影音、科技新知、科普文章、科普演講及各類科普活動訊息,期使科學能扎根於每個人的生活與文化中。

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你的基因是別人的專利?生技產業的金錢遊戲由此開啟
賴昭正_96
・2019/07/12 ・4842字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 580 ・九年級

我們認為我們已經解開了創造之謎。 也許我們應該為宇宙申請專利,並為每個人的存在收取版稅。

──史蒂芬⋅霍金(Stephen Hawking)

專利是政府向聲稱首先發明某事物的個人、組織、或公司提供的特定的專有權。一旦獲得專利,該專利的持有者就可以在商業和非商業環境(包括研究)中禁止他人使用或收取使用費。在美國,1995 年 6月 8日或之後提交的實用專利的期限是從最早申請日起 20 年(台灣亦然);2015年 5月 13日或之後提交的外觀設計專利(基於裝飾性,非功能性的專利),其期限則為自簽發之日起 15 年(台灣新型專利 10 年,設計專利 12 年)。

你的基因是別人的專利?

筆者以前一直對著作等身或專利齊頂的人佩服得很;但後來才發現,像筆者這種號稱「著有上百篇學術論文」可能只是拿來嚇嚇人而已──因為可能根本沒有人在讀、甚至可以花錢來刊登。1 同樣地,大部分的專利可能根本沒什麼創新或意義!例如 2012 年,蘋果電腦公司獲得了一項用於 iPhone上之有圓角的矩形外觀「產品形狀」專利(其標題為「便攜式顯示設備的裝飾設計」)。你佩服這創見發明嗎?或許不!

但在這裡讓我們來看一更讓人啼笑皆非的專利:有公司將的某些基因專利了──你要先付權利金給該公司,才可以請醫生檢查「的基因」(檢查費另計)!或許史蒂芬‧霍金前面那句「……為每個人的存在收取版稅」並不是開玩笑的?!

當某些公司擁有你的基因專利,每個人的存在可能真的要收取版稅了。

全世界第一個生物科技專利

話說〈胰島素與生技產業誕生的故事〉1974 年史丹佛大學的生化教授柯漢(Stanley Cohen)及加州大學舊金山分校的生化教授薄耶兒(Herbert Boyer)成功地完成重組 DNA(recombinant DNA)實驗:將青蛙的部份基因導入大腸菌的質體內,讓它隨細菌大量繁殖。

報紙上科幻小說似的報導引起創投家史瓦生(Robert Swanson)的興趣,說服他們於 1976年合創了全世界第一家生物科技公司「基因泰克」(Genentech)。

另一方面,這些報導也引起了史丹佛大學專利辦公室雷莫爾斯(Niels Reimers)的注意。像一般學者一樣,柯漢及薄耶兒兩人從來沒有想到這技術可以或值得申請專利,也沒想到可能有商業價值,但在雷莫爾斯的鼓舞下,他們終於半信半疑地在 1974 年冬天申請全世界第一個生物科技專利「生產生物功能分子嵌合體的方法」(Process for producing biologically functional molecular chimeras)。

基因克隆專利的申請激怒了不少科學家。圖/pixabay

這項申請基因克隆(clone,複製之意)專利的消息傳到其他科學家時,不少生物科學家感到非常憤怒。例如後來因為首先闡釋了「重組DNA」之可行性、而獲得 1980 年諾貝爾醫學獎的史丹佛大學生化教授柏格(Paul Berg)寫道:「聲稱擁有在所有可能的載體及生物體中,以各種可能的方式重組、克隆所有可能之 DNA 的技術之商業所有權是可疑的、冒昧的、和傲慢的。」

他也擔心專利會將用公共資金支付的生物研究產品私有化。 然而,對柯漢和薄耶兒來說,這一些反對的聲音似乎都很無聊,因為他們認為重組 DNA的專利只不過是一堆紙張,在辦公室之間轉來轉去而已,可能比用於印刷它的油墨都還不值錢。

被批准後,生物研究成為一場金錢遊戲

1980年 12月 2日,美國專利商標局批准了該專利。原則上,方法專利可以因限制重要技術的應用而扼殺創新,但史丹佛大學明智而漂亮地處理這個問題,因而沒有產生任何負面後果:基本上免費給學術研究團體使用,而對唯利是圖之公司所收取的權利金也甚微薄。

儘管如此,顯然出乎柯漢和薄耶兒意料之外,這項專利及其它兩項類似的專利竟為史丹佛大學帶來了 2.5億多美元的權利金2。加上「基因泰克」這一產學合作的巨大成功,完全改變了 1980 年代後傳統生物科學研究的面貌,學術和商業之關係從此以後發生了十年前難以想像的變化:生物研究已不再是一個默默無聞、孤獨的象牙塔工作,而是一場大金錢遊戲!隨著錢的出現,當然帶來了全新的思維方式與問題。

基因專利改變了生物研究的面貌。圖/pixabay

愈來愈多的專利之爭

1980 年春天,哈佛大學校長思考著在校內成立生物科技公司來商業化研究窒的實驗結果;可是如此一來,教授的昇等與聘請等等,應該以他的學術研究或是金錢貢獻來決定呢?最後終被教授們否決而作罷。

因此其兩位生物科技明星教授 Mark Ptashne 和 Tom Maniatis 只好於年底在校外成立一個稱為「基因學研究所」(Genetics Institute)的公司。基因學研究所與基因泰克幾乎同時發展出透過重組 DNA製造「組織纖溶酶原激活物」(tissue plasminogen activator,用於打破心髒病發作受害者的血栓)蛋白的技術,但前者認為這技術很「明顯」,不應該專利;因此當基因泰克於 1988 年獲得了專利權後,立即吃上官司!

1989 年,當美國國家衛生研究院(NIH)正準備投入有系統地定序整個人類 DNA(人類基因組計畫 Human Genome Project)時,該院一位尚名不見經傳的研究員文特爾(Craig Venter)卻採取快速的散彈方法,只定序製造蛋白質的核酸片段3;如果這段序列與 DNA 資料庫裡某一段相似,那麼那段 DNA很可能就是一個基因的所在地。1991 年 6 月,文特爾在「科學」雜誌上發表了一篇具有里程碑意義的報告,描述了與 DNA 數據庫中具相似性的 337 個新基因之「暫時鑑定」;儘管文特爾幾乎都不知道這些基因的作用,院內官員還是鼓勵他申請專利;一年後,文特爾又在申請名單中增加了 2421 個序列。

從來沒有人申請過基因的專利!現在竟然有人連作用都還不清楚就要申請它們的專利!這惱火了一大堆科學家──包括當時擔任 NIH 國家人類基因組研究中心主任、發現 DNA 雙螺旋而獲得諾貝爾獎之華生(James Watson)。

代代相傳的基因,還要交權利金?(設計對白)

在一次關於基因組計劃的國會聽證會上,華生強烈地爆發反對之聲:「幾乎任何一隻猴子都可能鑑定這樣的片段(基因)」。因線蟲細胞基因組研究而獲得2002年諾貝爾醫學獎的蘇爾斯頓爵士(John Sulston)也寫道:「專利⎯至少是我所相信的專利⎯旨在保護發明。 找到基因片段沒有任何發明,怎麼可以專利?」華生也向上級抗議,問曰:連功能都不知道,這些專利除了等著坐收將來別人發現的可能商業利益外,它們到底保護了什麼?抗議不旦無效,也播下了他隔年被迫辭職的一顆種子(美國國家衛生研究院後來也改變其基因專利的立場)。

文特爾也因為受不了內部無止無休的爭論,而於 1992 年辭職,在外與 William Haseltine 成立了專做學術研究及商業化其成果的兩個公司。1993 年英國一大藥廠花了 1.25 億美元買了他的所有專利之商業化權利;1995 年,兩人的相片出現在 5 月 8 號的 《商業周刊》(BusinessWeek;亦作《彭博商業周刊》)封面:「基因王/這兩名聲稱擁有潛在的遺傳密碼金礦。他們能兌現嗎?」

乳癌基因也能申請專利?

Mary-Claire King 在獲得數學學士學位後,到加州大學伯克利分校攻讀統計博士學位時,卻因上了一遺傳學課程而轉攻遺傳學博士,開始做實驗生物學的研究。她分析了蛋白質編碼基因的 DNA 序列,發現人類和黑猩猩兩物種之間的進化距離非常小:99%的氨基酸序列是相同的。1975 年,「科學」以這一個發現作為 4 月 11 日那期的封面故事,使她一舉成名。

人類和黑猩猩之間有99%的胺基酸序列是相同的。圖/science

70 年代早期,當癌症研究主要還是集中在病毒或是外在因素時,King 卻固執地認為乳腺癌可能是由遺傳突變引起的!在花了  17 年,分析了 1500 多個乳腺癌家庭後,她終於找到了這個基因的所在地。 1990 年,King的實驗室在《科學》上發表了具有里程碑意義的論文,確定了 17 號染色體上的乳腺癌基因 BRCA1 4的位置,引發了一場揭發 BRCA1核酸序列的競賽。

但在這一競賽中,King卻不幸於 1994 年輸給了猶他大學之 Mark Skolnick 團隊(包括他於 1991 年所合創之 Myriad Genetics研究人員)。

1997 年,Myriad Genetics取得了關於測序 BRCA1基因、相關突變、和相關診斷測試的專利。鑑於公眾對乳腺癌的關注,Myriad 本認為他們的測試會受到激動的歡迎;沒想到因追求基因專利,Myriad 所受到的卻是科學和醫學界的巨大反彈!Myriad在乳腺癌基因檢測的專利壟斷且嚴重地阻礙了消費者尋求醫療意見與測試,因此反彈在 2009 年達到了高峰:「美國公民自由聯盟代表」(American Civil Liberty Union)於五月代表多方團體對 Myriad 及美國專利商標局提起訴訟,謂「這案例質疑授予個人個性的最基本要素之專利的合法性和合憲性。」

Myriad乳腺癌基因檢測專利引發嚴重反彈。圖/nature

這案件一直上訴到美國最高法院。4 年後的 2013 年 6 月 13 日,美國最高法院終於以全票通過推翻這項基因的專利:「Myriad 沒有創造任何東西:雖然可以肯定地說它發現了一種重要且有用的基因,但將該基因與其周圍的遺傳物質分離並不是一種發明行為。」在裁決後的幾小時,立即有公司廣告低於美金千元──不到 Myriad 之1/3──的檢測費5

最終判決:自然產物不具專利資格!

在美國最高法院裁決之前,已有超過 4,300 個人類基因獲得了專利。 最高法院的裁決使這些基因專利失效,讓它們可以重新回到研究室和普化商業基因檢測。King 在聽到這一勝訴後,興奮地謂「對於患者、醫生、科學家、和常識來說,這是一個了不起的結果。」

美國最高法院判決天然存在的 DNA 片段雖然被分離,但仍然是「自然產物」,因此不具專利資格;但法院同時也特別提到了一種稱為互補DNA(cDNA)之人工合成的基因 3,因它不是「自然產物」,還是可以申請專利。

天然DNA屬自然產物,不具專利資格,但人工合成的cDNA則有專利資格。圖/pixabay

對基因專利的進一步深思

筆者可以了解為什麼學術研究人員需要申請專利:因為如果別人申請了,可能會導致其研究受到限制。

事實上,大約有 80%的 DNA 專利持有人均是大學和非營利組織。這些研究大部分都是政府用納稅人的錢資助的,因此他們大多不是非常認真的去保護他們的專利。學校取得的專利,既然是用納稅人的錢資助研究的成果,那便應該屬於整個社會的,任何營利公司都可以申請使用。

但如果只讓某一公司穫得獨家專利使用權,像 Myriad Genetics 一樣地壟斷市場及阻礙進一步的研發,這是否合理?如果這某一營利公司是專利教授在外面的公司,這是否造成「利益衝突」?又如果專利教授在外面又有自己的公司(像發現 BRCA序列之 Skolnick一樣),那麼專利歸誰⎯學校或是公司?….. 這些都是學術和大金錢遊戲互相勾結後所帶來的問題,值得我們深思。

註解

  1. 現在(濫竽充數)期刊之多實在是難以想像!因此百篇學術論文已經不算什麼了(請參考「從陳震遠事件看學術界」⎯⎯見「我愛科學」)。至於只要花錢就可以發表論文,最近網絡上談得不少,筆者在「一手遮天的高科技大騙案:Theranos之興衰(三)」一文也提到。
  2. 學校一般會將 40%的權利金給發明或發現專利的教授,40%給教授所屬之所系,其它作為專利部門的經費。早期(現在就不知道)的專利教授(例如發現胰島素之Frederick Banting,以及柯漢和薄耶兒),都將(大)部分權利金捐出來。
  3. 基因透過信使 RNA(mRNA)製造蛋白質,因此可以由人體內所發現之信使 RNA,反向合成稱為「互補DNA」(complementary DNA,cDNA)的基因。互補 DNA與自然基因不同的是:前者沒有內含子(intron)。自然界中控制蛋白質合成的基因序列通常不是連續的,而是由許多以內含子分離之外顯子(exon)片段組成的。例如「我出生在桃園市」是指示製造胰島素的基因,但染色體內的基因序列卻是「我出生此可以成的桃園市」:「我出生」、「在」、「桃園市」就是外顯子,「此可以」、「成的」則是內含子,「我出生在桃園市」就是互補 DNA
  4. 乳腺癌基因稱為 BRCA,為英文 Breast Cancer(有謂 Berkeley, CA)之縮寫,因後來又發現另一基因,故有 BRCA1 及 BRCA2 之分。BRCA 本身不會導致癌症,事實上它們可通過修復可能導致癌症的 DNA 斷裂來幫助預防它,因此它們實際上是一種腫瘤抑制基因。BRCA 基因的遺傳變異或突變有時會阻止它們的正常運作,而導致癌症。
  5. 現在只要 250 元美金,但這並不代表每個人都需要檢測:雖然 BRCA 基因的變異可以通過家族傳播,增加患某些癌症的風險,但並不是每個繼承 BRCA 變體的人都會患上癌症;事實上大多數乳腺癌、卵巢癌、和前列腺癌病例都不是由遺傳性 BRCA 變異引起的。
賴昭正_96
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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。