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《宇宙》第 1 集:探索宇宙之海

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・2014/08/18 ・4483字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 511 ・六年級

作者:Shane L. Larson(猶他州立大學 物理教授)
編譯:Ankh Huang 黃于薇,現為兼職譯者(ankhmeow@gmail.com)

地球的表面,就是宇宙之海的沿岸。這句話多麼詩意、多有畫面啊!當我躺在草地上仰望夜晚穹空,一拱輕薄淡透的銀河高掛天際,看著這樣的景象,就不難理解為什麼將宇宙比喻為海洋。宇宙就像地球上浩瀚的海洋一樣,是個廣闊而未經完整探勘的區域,充滿了人類前所未見的事物,夜空中處處可見的光點像海上散佈的群島,可能是恆星、星雲、行星,也可能是個遙遠的星系,但其中相隔的空間卻是一片全然的黑暗。

奧林匹克半島(Olympic Peninsula) 的寶石灘(Ruby Beach)外,太平洋海面上的銀河景致(攝影:Dave Morrow)。
奧林匹克半島(Olympic Peninsula) 的寶石灘(Ruby Beach)外,太平洋海面上的銀河景致(攝影:Dave Morrow)。

我成長於太平洋西北地區(即美國西北部地區和加拿大的西南部地區),常常有機會在奧勒岡州(Oregon)和華盛頓州(Washington)多岩寂寥的海岸漫步。在白天,可以看到遙遠一方的海平線,像是疆界一樣將天空與海洋劃分開來,但到了夜裡,海洋延伸到海平線之上,和夜空融為一體,變得無法區分,就像久遠以前的神話傳說和從前人類對自然現象的猜測解釋一樣,讓人以為海洋和天空是相連的。雖然我們現在擁有更多知識,但是將蒼穹比喻為深不可測的海洋,也並非毫無道理。無論是深海還是宇宙,都是人類知識極限的挑戰;這兩種環境,是我們這樣脆弱的生命體無法存活其中的,而且同樣深藏著種種謎團,等待我們有朝一日去發掘。或許該說,更重要的一點是,海洋和宇宙都在人類心中激發出一種無法抵擋的迫切渴望,讓人想要進入其中一探究竟;除了敬畏之情,這兩種深秘的海洋還帶來一股隱然騷動的渴盼,和想像力交織著,不斷撩撥人心,讓人想要奮不顧身將自己的命運交付其中。這樣的心情,讓人做起種種陶醉的白日夢,也讓人極度渴望駛離地球安全的港灣,前去探索未知的世界。即使是腳踏實地站在太平洋海岸的遍地礫石之上,心中也充滿了一股「sehnsucht」(德文「憧憬」之意),一種無法平息的渴望,想要找到一個遙遠又熟悉、能夠成為安樂家園的世外桃源。

(左)1911 年版的《金銀島》封面。(右)《金銀島》中的地圖。[圖片來源:Wikimedia Commons]
(左)1911 年版的《金銀島》封面。(右)《金銀島》中的地圖。[圖片來源:Wikimedia Commons]

和很多小男孩一樣,我在小時候讀到史蒂文森(Robert Louis Stevenson)的《金銀島》故事,因此認識了大海和探險之間密不可分的關聯,隨著年幼的吉姆(Jim Hawkins)離開「海軍上將本保」旅館的小房間,登上希斯帕紐拉號展開驚心動魄的旅程,我對海洋的夢想也逐漸變得清晰起來。

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(左)正要出航的卡利普索號。(右)雅克-伊夫·庫斯托。[圖片來源:Cousteau Society]

在我小時候的想像中,海洋冒險充滿了寶藏、孤島和戴著單邊眼罩的海盜,但海上歷險的吸引力很快就被新的船隻和新的英雄所取代。那艘船叫做「卡利普索號」(Calypso),船長則是一位頭戴紅帽、非常現代的探險家:雅克-伊夫·庫斯托(Jacques-Yves Cousteau)船長。他所製作的影集《雅克·庫斯托的海底世界》讓我深深著迷。他帶我進入一個前所未聞的世界,對當時的我來說,那個世界雖然陌生未知,但卻顯然和地球上所有的生命密切相關。在我所有冒險犯難的幻想中,這是我第一次發覺「科學」在探險中也占了一席之地。庫斯托和他那班背景各異的船員既不是土匪,也不是海盜,他們為了尋找寶藏而航向大海,但他們所找尋的並不是光彩奪目的金銀財寶,而是《寂靜的世界》(The Silent World)這部紀錄片中的寶貴知識。這段探勘之旅,這些新知與發現,就是「探險」本身。

正要進入海中的深海潛水員,攝於 1915 年。科技的發展,讓人類探索海洋的夢想能夠成真。 [圖片來源:NOAA,取自 retronaut]
正要進入海中的深海潛水員,攝於 1915 年。科技的發展,讓人類探索海洋的夢想能夠成真。
[圖片來源:NOAA,取自 retronaut]

因為瘋狂迷上庫斯托的探險,我生平首度領悟到「科技」在探險活動中扮演著如此重要的角色。在船舶出現之前,沒有人能夠挑戰遙遠彼端的海平線,而即使我們學會如何穿越海洋的「表面」,也始終無法企及海洋的「深處」。地球的深海,長久以來都是有待探索的最終領域,就算現在人類已經能為廣闊的海面繪製地圖,但對海底的瞭解仍是相當有限,因為那裡難以測繪探勘,而且對於你我這樣需要仰賴氧氣的生物來說十分危險。但是「科技」帶來了潛水支援船、表面供氧潛水裝、水肺裝備(1943 年由庫斯托和夥伴 Émile Gagnan 發明),讓我們得以挑戰海洋深處,航向從未有過人跡的領域。花費相當的時間和智慧結晶以後,人類終於找到征服地球海洋的方法。

接著,在我童年的某日,當我的腦海還縈繞著隱藏在深遙海底的陌生景觀時,卻有非比尋常的事情發生了。197 年 7 月,一台來自地球的探測機器人降落在遙遠的 Chryse Planitia 沙漠,這個希臘語名字的意思是「黃金平原」。第一張傳回地球的火星照片,是維京一號(Viking 1,又譯「海盜一號」)傳回來的黑白照片,顯示出遍布卵石的岩質地表。科技已經到達了前人未至之境 [註1]。

維京一號支架的照片。這是第一張傳回地球的火星地表照片 [圖片來源:NASA, PIA00381]
維京一號支架的照片。這是第一張傳回地球的火星地表照片 [圖片來源:NASA, PIA00381]
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就在 6 週之後,維京二號(Viking 2)降落在 6700 公里外的烏托邦平原(Utopia Planitia)(關於火星各降落地點的簡介,請參閱 Martian Mileage Guide)。那天是 1976 年 9 月 3 日,就在我七歲生日的前一天。我貪婪地汲取所有找得到的維京號資訊來源,幾乎要把我的爸媽、老師還有學校圖書館館員通通逼瘋,當國家地理雜誌在 1977 年 1 月刊出一篇關於維京號的全版報導時,我想他們應該都大大鬆了一口氣,而我也不再纏著他們問問題,一頭栽進那本雜誌裡,每一頁的每張照片都要看個仔細(我媽從此再也沒看到那一期的國家地理雜誌了;媽,如果妳要看的話,那本在我書房的書架上啦 :-))。

對我來說,維京號不過是事情的開端而已。1979 年,航海家一號和二號(Voyager 1 and 2)穿過木星系統,接著航向土星。這兩艘太空船帶來了新的照片、新的謎團,也讓我父母家中更多期國家地理雜誌不翼而飛;不過,這一波追尋就到此告一段落。我聽見了全新冒險充滿誘惑的呼喚,那就是探索浩瀚的宇宙之海。我對宇宙的興趣,啟蒙於 NASA 多次淺探太空的偉大航行,因為《星艦迷航記》(Star Trek)而越發濃厚,最後則是 1980 年秋天首播、由卡爾·薩根(Carl Sagan)主持的《宇宙》節目,讓我對宇宙的愛好從此堅定不移。

一開始我並沒有注意到,但突然之間,我崇拜的英雄不再是人類,而是機器,而且是擁有名字和個性的機器:維京號、航海家號、哈伯(Hubble)、錢卓拉(Chandra)、卡西尼(Cassini)、精神號(Spirit)和好奇號(Curiosity)。每個名字都像《金銀島》中的角色,或是《雅克·庫斯托的海底世界》裡面的潛水夫,它們都是太陽系遙遠邊境種種關於探險與發現的偉大傳說的一份子。多年以後的現在,我已經瞭解到,其實我崇拜的英雄仍然是「人類」,是科學家和工程師,他們就像以前的庫斯托一樣,想像並打造出各種機器,讓人類探索宇宙的夢想成真。我從未忘記這些機器都是出自「人類」之手,只是當年並沒有意識到這一點。

但是,這種想法已經在我腦海中播下種子;曾幾何時,「人類打造出能夠探索未知的機器」這樣的念頭生根發芽,然後漸漸開花結果,形成更大的想法:「我」也可以製作出能讓我自己探索宇宙之海的機器,就在我眼前,而且專屬我一人。這個計劃一開始很單純,只是想做出可以載著樂高小人偶(我的塑膠替身)升空的火箭,但沒多久就進階了。我的探索過程中使用了多種望遠鏡,可以看到出數百萬光年之外的星系;我送上天空的氣象探測氣球飛到太空的邊緣,上面載著相機和科學儀器,可以對宇宙輻射進行測量;我做出了可遙控駕駛的潛水艇,能夠潛入地球黑暗的深海中;當然,我還有大型的望遠鏡,用來進一步觀察浩瀚的宇宙之海。

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科學技術讓我能盡情探索宇宙。從左到右為:[1] 一開始做的火箭(乘客是樂高小人);[2] 我自己製作的第一座望遠鏡,這座 8 吋反射望遠鏡名為「Albireo」;[3] 我送上天空的氣球飛到太空邊緣,高度足以看到黑暗的太空和地表的曲線;[4] 我自行製作的潛水機器人,就像 SeaMouse 一樣;[5] 我也不斷製作更大的望遠鏡,像是左邊的 Equinox 和右邊的 Mariner。
科學技術讓我能盡情探索宇宙。從左到右為:[1] 一開始做的火箭(乘客是樂高小人);[2] 我自己製作的第一座望遠鏡,這座 8 吋反射望遠鏡名為「Albireo」;[3] 我送上天空的氣球飛到太空邊緣,高度足以看到黑暗的太空和地表的曲線;[4] 我自行製作的潛水機器人,就像 SeaMouse 一樣;[5] 我也不斷製作更大的望遠鏡,像是左邊的 Equinox 和右邊的 Mariner。

將宇宙比喻為「海洋」,就很多方面來說很貼切,但也有不適合的時候,例如在討論到宇宙本身的「大小」時,這樣的比喻就不符合了。地球上的海洋雖然還有許多地方未經探索,但其大小是有限的,因為人類已經繪製出海洋的邊界,也探測到最深的海底深度。然而,宇宙之海就不是這樣了。在太空中,我們曾探索過的只是地球週邊的一小塊區域。而人類到過距離地表最遠的地方,就只有月球。在這個星球的 70 億人口中,只有 24 個人曾經從地球前往月球,其中僅 12 人曾踏上月球表面。

至於比月球更遙遠的地方,就只有機器探測器曾經造訪,但每一次振奮人心的發現,也都伴隨著新的謎團和問題。令人遺憾的是,這些探索之旅都不完整,而新的探險曠日費時,因為距離實在太遙遠了。現在我們已經習慣談論前往月球、前往木星這類話題,彷彿這和搭飛機到芝加哥或布里斯本沒什麼不同,但是要前往這些星球就已經困難重重,要飛往更遠的地方更是極其艱辛。航海家一號朝著太陽的反方向飛行已經長達 36 年了,它在人類發射的物體當中擁有最快的速度,但是它飛行的距離才只比冥王星和太陽距離的三倍多一點。如果要穿越宇宙之海,航海家一號得要花上 20 億年才能穿越整個銀河系。和宇宙之海相比,飛到冥王星只不過像走到遙遠孤立的潮池裡,濺起些許水花這麼簡單。

但是,我不會為此感到灰心。無論是海洋還是宇宙,它們的魅力都有一部分是來自其難以想像的浩瀚廣闊。就是因為廣闊無邊,那裡永遠有著冒險、謎團和新發現。要向浩瀚無垠、深不可測的宇宙認輸很容易,有時候我們會不斷強調人類是何等渺小,顯露人類多麼微不足道,在宇宙演化的洪流中多麼不值一提。但是,面對宇宙這樣難以想像其規模的浩瀚存在,面對它的壯麗絕景和神秘謎團,我們更應該昂首傲立,讓讚頌人類冒險精神的歌聲直上虛空。因為我們在天地間雖然只像幾許塵埃,卻創造出偉大豐碩的成果;我們不但能夠控制、利用自然定律,也洞悉了宇宙間某些驚人的規律,並藉此深入瞭解更多宇宙的奧秘。而我們到底發現了什麼呢?我們發現的,就是「人類即宇宙」,因為我們能夠感知,因為我們生生不息!雖然在宇宙之海遙遠狹窄的沿岸,我們形同是隨波逐流的一點小沙粒,卻掌握著讓宇宙瞭解自身的方法,而且,這或許也是唯一的方法。

[註1]:本句原文“Technology had gone where no person had gone before.”呼應科幻電視影集《星際爭霸戰》開場導語中的一句短語“Where no man has gone before”,這句短語是句子「勇踏前人未至之境」(To boldly go where no man has gone before)的一部分。(參考資料:Where no man has gone before — Wikipedia)

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原文:Cosmos 1: The Shores of the Cosmic Ocean 刊登於2013 年 12 月 3 日

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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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深海發現大型礦場和「暗氧」!是能源危機的希望還是潘朵拉之盒?
PanSci_96
・2024/09/21 ・2334字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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深海的暗氧:無光環境中的神秘氧氣生成

深海,被譽為地球最後的未開發疆域,隱藏著許多不為人知的奧秘。數千公尺深的海底沉積了數量龐大的多金屬結核,這些礦物因含有大量珍貴金屬,對現代技術,尤其是能源轉型,至關重要。然而,科學家在探索這些結核的過程中意外地發現了一種神秘的現象:暗氧,即在無光的深海環境中生成氧氣的過程。這一發現不僅可能改變我們對海洋生態系統的理解,還可能重新定義地球早期生命起源的故事。

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長期以來,科學界普遍認為氧氣的生成依賴於光合作用。光合作用是植物、藻類及一些細菌透過陽光將水和二氧化碳轉化為有機物並釋放氧氣的過程。這一過程主要發生在地球表層和淺水區域,是維持大氣和海洋中氧氣含量的核心機制。根據這一觀點,只有在陽光能夠到達的區域,氧氣才能被生成。因此,對於深達數千公尺的深海區域,我們的認識是,氧氣主要來自於表層水透過洋流輸送到深處。

然而,深海中缺乏光源,光合作用無法進行,這意味著氧氣在深海中的供應受到限制。雖然洋流能夠在一定程度上將氧氣輸送到深海,但這一過程極其緩慢,往往需要數百年甚至上千年才能完成一次循環。因此,科學家一直認為深海是一個缺氧的環境。

多金屬結核的發現,是新能源的關鍵,還是海洋生態的災難?

在這樣的背景下,科學家對深海進行了更深入的探索,並發現了錳結核(英語:Manganese nodules),又被稱為多金屬結核這一珍貴資源。多金屬結核是富含金屬的岩石,其主要成分包括鈷、錳和鎳等金屬。這些結核廣泛分佈於全球深海區域,尤其是太平洋海域,儲量高達數兆噸。這些金屬對綠色能源技術,如電池生產,具有極高的價值,吸引了全球各國的關注。

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然而,這些結核不僅是地球資源的寶藏,它們還隱藏著另一個重要的發現。2013 年,科學家安德魯·斯威特曼(Andrew Sweetman)在太平洋克拉里昂-克里珀頓區域進行深海研究時,意外地發現,在封閉的深海水域中,氧氣濃度竟然有所增加。這一現象引發了科學界的極大關注。

科學家探索深海的多金屬結核時,意外發現「暗氧」的存在。 圖/envato

暗氧的生成機制

斯威特曼的研究團隊推測,深海中的多金屬結核可能在某些化學條件下,充當了天然電池。這些結核通過電化學反應將水分解為氧氣和氫氣,從而在無光的環境中產生了氧氣。為了驗證這一假設,團隊在實驗室中模擬了深海環境,並確實觀察到氧氣從結核生成的現象。

不過,這一過程並非如想像中簡單。根據實驗數據,某些海底結核表面的電壓僅為 0.95 伏特,卻能夠生成氧氣,這與理論上需要的 1.6 伏特電壓不符。研究團隊進一步推測,這可能與結核的成分有關,例如含鎳的錳氧化物可能起到了催化作用,降低了反應所需的能量。此外,結核表面的不規則排列及空隙可能也促進了電子轉移和水的分解。

暗氧的發現挑戰了我們對氧氣生成的傳統理解。過去我們認為,地球上的氧氣主要來自於光合作用,但這一現象表明,甚至在無光的深海環境中,氧氣也能通過無機物的電化學反應生成。這意味著,我們對於地球早期氧氣循環及生命演化的認識可能存在重大疏漏。

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尤其值得注意的是,多金屬結核的形成需要氧氣,而這些結核大量出現在深海中,是否表明早期地球上就已經存在非光合作用的氧氣生成機制?如果是這樣,暗氧是否可能推動了地球上生命的起源?這一問題仍然未有定論,但暗氧的發現無疑為生命起源的研究開闢了一條新的途徑。

未來的挑戰:開採深海資源還是守護地球最後的「淨土」?

除了科學研究的價值,多金屬結核也吸引了全球對於深海資源開採的興趣。這些結核富含稀有金屬,特別是對電池生產至關重要的鎳和鈷。然而,大規模的深海開採可能會對海洋生態系統造成嚴重破壞。

對於發現的深海資源,是要開採?還是選擇守護海洋生態? 圖/envato

首先,深海採礦可能導致噪音和光污染,破壞深海生物的棲息地。此外,採礦過程中產生的懸浮物可能對海洋生物,尤其是水母等生物造成生理負擔。研究顯示,水母在模擬的採礦環境中會因應對懸浮物而消耗大量能量,這可能削弱其免疫系統並降低生存率。

因此,雖然深海資源的開採看似能解決當前的能源危機,但國際間對此議題的爭議仍然持續。全球已有32個國家支持暫停或禁止深海採礦,呼籲進行更多的生態影響研究以確保環境保護。

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暗氧的發現,不僅為科學研究帶來新的挑戰,也為深海資源的開採提出了更高的要求。在能源危機與生態保護之間,我們需要尋找平衡點。未來的技術或許能夠在不破壞環境的情況下,模擬自然過程生成多金屬結核,從而實現可持續的資源開採。

此外,暗氧現象的發現也為探索外星生命提供了新的思路。當我們在其他行星上發現氧氣時,不一定意味著那裡存在光合作用生物,可能是類似多金屬結核的無機反應在默默進行。這一發現或許將改變我們對地外生命的定義與尋找方式。

深海的秘密仍在不斷被揭開。從暗氧的發現到多金屬結核的開採,這片未開發的疆域將在未來的科學探索與資源爭奪中扮演至關重要的角色。無論是能源危機的解決還是生態系統的保護,我們都應以謹慎且負責任的態度面對這一未知的領域,避免打開潘朵拉之盒。

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海洋盛宴——抹香鯨落
黑潮海洋文教基金會_96
・2023/11/05 ・3099字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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  • 文 胡潔曦|黑潮海洋文教基金會 鯨豚保育研究員
  • 本文轉載自黑潮海洋文化基金會《海洋盛宴——抹香鯨落》,歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持黑潮喔!
圖一、抹香鯨舉尾下潛

編按:本文主要內容與圖片摘錄、翻譯自文獻Three-year investigations into sperm whale-fall ecosystems in Japan,期望在頻繁目擊抹香鯨的 7 月,跟大家分享抹香鯨落的研究。

生存在深海中並非容易的事,由於深海裡缺乏陽光與有機物質,許多生物是藉著海水表層落入深海的有機物質維生。當鯨豚死亡後沉入海底,這段過程、遺體以及過程中所形成的生態系均可被稱為「鯨落」。鯨落可以說是生命的延續之源,而這些殞落至海底的鯨豚有如「金山銀山」,不僅能提供大量的有機物,同時也將許多硫化物帶入海底,造福許多海洋生命,因此也有一句話說:「鯨落,萬物生」。這篇文章透過閱讀國外文獻與整理,希望跟大家分享抹香鯨死亡之後的貢獻!

圖二、世界目前已知的鯨落位置,Implant=人工鯨落  Fossil=鯨落化石  Natural=自然鯨落(Li et al. 2022

故事的開始——集體擱淺在日本的抹香鯨

在 2002 年 1 月,日本的西南海岸發生了一起集體擱淺,共發現了 14 隻抹香鯨,而其中 12 隻抹香鯨被綁上水泥塊後,被當地政府沉入了 Nomamisaki 岬角周邊深度大約兩、三百公尺的海裡,形成了多座人工鯨落。當時有許多學者對於抹香鯨落感到好奇,究竟牠們會吸引來哪些生物?而抹香鯨龐大的遺體會需要花費多長時間分解呢?透過這項研究,或許能讓人們對大型齒鯨落的分解過程更加瞭解。

圖三、編號 12 之抹香鯨在 2003 年之手繪插圖(Fujiwara et al. 2007

事實上,在 2002 年以前,多數的鯨落研究出自於美國的加利福尼亞州外海,並以鬚鯨為主要研究對象,而這些鯨落的深度幾乎都落在一、兩千公尺深,比起這次抹香鯨落群的深度深了非常多。而這次大量出現在日本西南海域的多座人工鯨落有著種種獨特性,包含了:深度淺、是大型齒鯨的鯨落等等,也讓學者們充滿好奇心。

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究竟要如何長期觀察抹香鯨落呢?

閱讀至此,不知道讀者們是否有一項疑問?在兩三百公尺深的海裡,既缺乏可見光,同時也承受著數十倍的大氣壓,在這樣的條件下到底要如何觀察抹香鯨落呢?「ROV——水下探測載具」即是這個研究的一大助手,能夠幫助科學家們突破這些困難,不僅能在深海中蒐集珍貴的影像,也可以完成採集的工作。而在團隊耗費了 3 年運用水下載具追蹤其中的五隻抹香鯨後,他們也有了些有趣的收穫,透過圖四可以看到這段時間抹香鯨的外觀變化。

圖四、編號 12 之抹香鯨 a. 2003 年 7 月  b. 2004 年 7 月  c. 2005 年 7 月利用水下探測載具拍攝影像(Fujiwara et al. 2007

經過數年的追蹤後,研究團隊發現,抹香鯨落歷經分解的速度堪稱飛快!根據 2003 年的鯨落研究,學者將鯨豚分解的過程定義為下述四個階段(Smith and Baco 2003),而第一個階段到最後階段可能會歷時數年甚至到數十年,當鯨豚的遺體越大,可能耗時越長:

  1. 移動清道夫階段(Mobile-scavenger):生物會快速消耗掉鯨豚體表上的肉與脂肪。
  2. 機會主義者階段(Enrichment opportunist):生物開始進駐鯨豚裸露的骨頭及周邊富含營養的底層泥沙上。
  3. 化能自養階段(Sulphophilic):骨骼釋放硫化物,供養海洋中依靠硫化物維生的生物。
  4. 骨礁階段(Reef):在所有有機物質被消耗之後,即會進入骨礁的階段。

註解:上述中文名詞翻譯參考自國家地理頻道及國立海洋科技博物館 鯨落展區。

鯨落最快被消耗掉的部分是身上的肉跟脂肪,而這份文獻研究的 5 座抹香鯨落,肉跟脂肪在經過 1 年之後已幾乎被消耗殆盡;經過 1.5 年之後,抹香鯨落已進入化能自養階段,骨骼開始釋放硫化物質;有些大型鯨落從化能自養階段轉為骨礁期要歷經數十年,根據這項研究發現,部分抹香鯨落竟在 3 年後就能夠進入骨礁期,身上所有的有機質都被消耗殆盡,而這樣的進度相較於過去鬚鯨落的研究是非常快的!研究人員初步推測,可能是因為此處的平均水溫相較其他鯨落研究的海域高,生物分解的速度比較快。

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抹香鯨落上意想不到的生物多樣性

這次的研究共有發現超過百種生物聚集在抹香鯨落周邊,包含軟體動物門、多毛綱與甲殼綱的生物等,在 1.5 年後,貽貝是抹香鯨骨骼上最為豐富的生物類群(圖五)。而抹香鯨落整體的生物多樣性在到達 3.5 年時來到高峰,紀錄中共有八十多種生物出現。

圖五、位在抹香鯨脊椎骨的貽貝(Fujiwara et al. 2007

除了確認抹香鯨的腐化速度之外,研究人員也會在探測載具每次下海時採集底部的泥沙,經分析發現,抹香鯨身體下方泥沙中的硫化物濃度,隨著鯨落分解的時間越久,濃度也會逐漸提高,並吸引來大量仰賴硫化物生存的生物。為了進一步確認周遭環境的生物是否與抹香鯨身上的有差異,研究人員也將抹香鯨 10 米以內與外的生物做了比較,發現鯨落 10 米以外的物種與鯨落上的生物完全沒有重疊,也證明了鯨落的出現確實吸引來許多的生物。

鯨落,萬物生

鯨落的各個分解階段吸引了許多生物造訪,肉與脂肪等在幾個月內快速地被消耗掉,有機碎屑也能讓周邊海底的富含養分,而抹香鯨骨能釋放硫化物數年,部分大型鯨甚至可能長達數十年。「鯨落,萬物生」,在鯨豚生命的最後一章,牠們的身體緩緩沉入海底,成為了大量生物的食物來源。至 2022 年為止,目前世界已知鯨落共有約 160 座,也希望隨科技進步,人們能更深入認識鯨落為環境帶來的影響。

影片分享:美國於2019年在NOAA保護區發現的深海鯨落

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  1. Fujiwara, Y., Kawato, M., Yamamoto, T., Yamanaka, T., Sato-Okoshi, W., Noda, C., Tsuchida, S., Komai, T., Cubelio, S.S., Sasaki, T., Jacobsen, K., Kubokawa, K., Fujikura, K., Maruyama, T., Furushima, Y., Okoshi, K., Miyake, H., Miyazaki, M., Nogi, Y., Yatabe, A. and Okutani, T. (2007), Three-year investigations into sperm whale-fall ecosystems in Japan. Marine Ecology, 28: 219-232.
    https://doi.org/10.1111/j.1439-0485.2007.00150.x
  2. Li Q, Liu Y, Li G, Wang Z, Zheng Z, Sun Y, Lei N, Li Q and Zhang W (2022) Review of the Impact of Whale Fall on Biodiversity in Deep-Sea Ecosystems. Front. Ecol. Evol. 10:885572. doi: 10.3389/fevo.2022.885572
  3. https://oceanservice.noaa.gov/facts/whale-fall.html
  4. https://natgeomedia.com/environment/article/content-6001.html
  5. https://www.soest.hawaii.edu/oceanography/faculty/csmith/Files/Smith%20and%20Baco%202003.pdf
  6. http://hi.people.com.cn/BIG5/n2/2020/0409/c228872-33936490.html
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黑潮海洋文教基金會_96
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  黑潮海洋文教基金會,1998年於花蓮成立,是臺灣第一個為「鯨豚與海洋」發聲的民間非營利組織。最初以鯨豚調查為開端,多年來深耕於海洋議題、環境教育與科學調查,如同一股陸地上的黑潮洋流溫暖而堅定,期許每個臺灣人的心中都有一片海洋。