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國王企鵝、鯨魚糞便與全球暖化–專訪南極領隊 Jamie Watts

小斑
・2014/10/12 ・3812字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 502 ・六年級

文/ 簡韻真、陳曦

週日早上,我緊張地坐在咖啡廳裡,想著我該怎麼跟在南極待過那麼久的Jamie打招呼,畢竟人家摸過的企鵝比我在電視上看過的還多。結果 Jamie Watts 一出現,我手還沒伸出來,Jamie 就直接給了一個非常紮實的擁抱。

Jamie 看起來就是任何一個你會在研討會上看到的科學家,不過他現在有個工作是在南極旅行團中當 expedition leader,也就是如果你去參加南極之旅時會遇到的專業導遊,由於他熟悉南極氣候生態,Jamie 會協助判斷天候、找上岸地點、駕駛塑膠艇送乘客上岸、做生態解說等等。除此之外,他也是位海洋生物攝影師、自由作家與科學繪畫家。

總而言之,聽起來是個探險家的感覺?

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在南極的邊緣

這年頭南極已經變成一個旅遊景點了,但是畢竟南極氣候險峻,帶領南極旅遊需要高度專業。「像是之前有一次遇到巨浪,好險我們有一位非常棒的船長。因為面對這種巨浪,唯一的方法就是把船首調成垂直方向破浪而過。」只不過那次旅行就泡湯了,船艦必須返航。

「南極之旅不是直奔南極大陸,附近的福克蘭群島、南喬治亞島都可以看到有很棒的生物。」Jamie 拿著紙筆立馬畫出南美洲、福克蘭群島、南極大陸還有他待過 25 個月的南喬治亞島( South Georgia)。(見下圖)

hx
圖片來源:http://www.jsj.com.cn/promotion/nanji/

另外,除了風暴以外,暗潮洶湧的洋流在這個弧匯聚,南極洲環洋流(或稱西風飄流)環繞著南半球高緯度區域,接近南美的合恩角與南極半島時,由於流道的窄化使部分水體向北方流去,形成沿著南美東側向北流動的福克蘭洋流,福克蘭洋流帶來了豐富的營養鹽,而從北方來的巴西洋流帶來較溫暖的海水。你可以從下圖看到海底地形,再下一張圖則是全球洋流圖。

Antarctica_12_5_2011_Itinerary
南喬治亞島附近的海底地形。圖片來源:http://siglogroup.com/ourwork/worldmapping/
Corrientes-oceanicas
世界洋流圖,圖片來源:Wiki
south_georgia_map
南喬治亞島地形圖,圖片來源:http://www.sgisland.gs/index.php/Main_Page

南喬治亞島是個得天獨厚的地理環境,福克蘭洋流在島嶼附近形成回旋的流向,使附近海域的營養鹽濃度增加,造就了豐富的漁場,島嶼面積不大的南喬治亞島便足以容納數種不同的企鵝與海豹,有著大量的象海豹、南極海狗等等。這些動物以南喬治亞島東北側的峽灣作為休憩場所,在覓食時由至鄰近的海域捕食魚類、磷蝦。部分時候,企鵝甚至能「長泳」至緯度稍低的區域,捕食巴西洋流帶來的大量魚類,科學家們也便在此研究這些企鵝的行為。

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King_Penguins_on_South_Georgia_Island
Elephant_Seals_Fighting_-_South_Georgia_Island圖片來源:Anne Dirkse (www.annedirkse.com)

「South Georgia 是英國屬地,常駐就 12 個人在島上而已。是你可以想像最棒研究企鵝、海豹的地方,在山的這側有國王企鵝……」Jamie 以科學繪圖的精準繪圖迅速畫出 South Georgia海岸線,淺藍灰的眼睛在講到海洋生物的時候總會發亮。「國王企鵝牠們可以從這裡游到 200 哩外,吃得鼓鼓的再游回來。」

「真的假的?」

「真的,我們在企鵝身上裝了追蹤器,像這樣裝在背部。」然後我就被當成企鵝短暫地示範一下了。「比較麻煩的是取回追蹤器,一旦牠們返回棲息地,就抓不到了,所以我們得在牠們上岸後攔截。別忘了,國王企鵝的喙非常利,所以要有人固定喙部,還有抓住牠強而有力的雙翅。然後再矇住國王企鵝的雙眼,讓牠們冷靜下來。」Jamie 在空中做出擒抱的姿勢,接著露出幸福陶醉的表情道:「然後你就會聞到這世界上最美妙的香氣。」那種香氣是來自於企鵝羽毛上防水的油脂。「不過千萬不可以讓香水商人知道,不然企鵝就麻煩大了。」Jamie 鄭重地說。

要怎樣才能有這麼酷的工作?

「其實一切都是誤打誤撞,就像你之前說的,人很少在十八歲的時候就知道自己未來想做什麼。」 Jamie 說:「從小我媽就覺得我是天才,應該要上劍橋牛津,之後當醫生律師之類的。當然,現在事實證明我媽錯了,我實在不聰明。總之就是從小喜歡生物,大學就去讀生物,然後愛上潛水。」

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「畢業後去漁船上當 independent observer,就是要記錄他們魚貨多少啦,有沒有合乎規範啦~」然後就去 South Georgia待了好幾年,「South Georgia 絕對是科學家朝思暮想的科學研究地點,但我後來發現我沒辦法當很厲害的科學家,整天抽絲剝繭。」

「所以我離開了,現在算是協助科學家做科學研究,然後寫成文章、攝影、或者是畫科學繪圖,讓更多人重視海洋議題吧!」Jamie 同時也有在各地與各 NGO 合作一些教育計畫、淨灘活動等等,也會跟一些科學節目合作。Jamie Watts

海洋生態系中常被忽略的關鍵角色–磷蝦

「不過有時候科學節目要的效果,跟我想傳達的不一定一致。」Jamie說:「像之前 BBC 找我協助談格陵蘭冰層融解的全球暖化問題。我不斷告訴他們海冰更重要,但製作單位一心只想拍攝冰層崩落的景象。事實上,雖然海冰的融化不會使海平面上升,但卻是北極生態圈賴以維生的,因為海冰提供了北極磷蝦還有一些撓足類等接近食物鏈最底部的關鍵物種重要的棲息地,牠們在海冰這麼重要的棲地融化後便難以維持族群的穩定存活,嚴重影響整個海洋食物鏈的供給。」

Jamie接著補充道:「磷蝦真的很重要,事實上,在20世紀鯨魚被大量捕殺數量減少 75 %,科學家發現磷蝦數量不增反減。照理來說海中吃掉這麼多東西的消費者消失,底層的磷蝦應該會變多?」

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「有沒有可能是企鵝和海豹免於被鯨魚捕獵,數量增多了,所以也吃了比較多的磷蝦?」我問道。

「大家也有這樣懷疑,可是企鵝和海豹絕對沒有增加那麼多。很奇怪對吧?於是在一個人手一瓶啤酒的晚上,你也知道在野外沒太多娛樂,幾個學者聚在一起討論推敲。他們猜測因為鯨魚減少,害的鯨魚大便也減少,磷蝦才會減少。他們推測鯨魚的糞便提供了南冰洋所缺少的鐵質,而鐵是磷蝦重要的食物來源浮游植物生長所需的物質,所以少了鯨魚的糞便等於是讓磷蝦食物減少,進而影響到整個海洋生態系。他們隔天酒醒後,覺得這太美妙了!」(論文科普報導在這)

不會有人去觀光磷蝦,或者是在抗議全球暖化時拿磷蝦來當海報,但是磷蝦的消失對生態系其實非常嚴重。Jamie 表示北極的磷蝦/撓足類已經很危險了,因為海冰越來越少,至於南極,也快了。還有,這個超級兇殘的掠食者 Southern Themisto 超會吃磷蝦(見下圖),出沒在較北方的群島附近,當地都找不到幼體磷蝦了,但牠們怕冷,所以磷蝦可以安然無事在南極洲邊緣繁衍。不過,因氣候變暖,Southern Themisto 能夠南移更靠近南極大陸,可能會威脅到當地的磷蝦生態。」

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請看左邊的磷蝦和撓足類。圖片來源: Jamie Watts

 

為什麼在南極看不到北極熊?

既然都遇到科普專家了, A編誠心請教 Jamie 該如何應付「為什麼南極沒有北極熊」的提問。

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Jamie大笑:「我每次航程都得回答無數遍。你可以想像旅客付了一大筆錢來南極卻沒看到北極熊有多失望。(註:北極熊的英文 “polar bear” 直譯為中文為「極地熊」,用英文是不會理所當然知道北極熊在「北極」)」

但Jamie還是精神抖擻的開始解釋:「這可以從生物地理學與演化的觀點出發,即便大家會覺得南北極都很冷,但其實南北極的環境條件相當不同。你看北極海這塊被北方各大陸環繞,與各大陸連接,而且熊族在北方的分佈廣泛,因此熊族至北極活動、捕獵魚類與海豹,並在百萬年前逐漸種化成今天分佈於北極附近的北極熊的過程不難想像。至於為什麼南極沒有北極熊,因為在幾百萬年前南美洲南端沒有熊啊!事實上,熊幾乎都是分佈在北半球。而在企鵝方面,這些鳥類的祖先很早就存在南美洲了,演化出極佳的防寒、游泳與閉氣能力,為的便是適應南極酷寒、冰層極厚的自然環境,企鵝必須擁有很厲害的潛水能力才能夠捕食維生;其實北極也有類似企鵝會潛水的鳥類,不過牠們通常也都還會飛,但無法閉氣潛水那麼久,因為北極的冰層比南極薄很多。即使在親緣關係上相當遙遠,但南北兩極的鳥類在演化的過程中能以類似的方式適應環境。」

「趨同演化!那把企鵝帶到北極會發生什麼事?」我問。

「好像有人試過,不過企鵝就沒什麼生存優勢了。」 Jamie說。

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來台灣最想去哪裡?

「我其實最想去 Senkaku。」Jamie誠摯地說。我立馬查那到底是哪裡,結果讓我不敢置信地驚呼:「釣魚台? 為什麼?你知道那裡不可能去嗎?」

「知道,但是因為那裡有一種很特別、很漂亮的鳥類:short-tailed albatross(短尾信天翁)。牠們因為純白的羽毛太漂亮了,從19世紀開始被日本人大量捕捉。本來1930年代鳥類學家以為牠們都絕種了,一直到二次大戰後才在鳥島上重新發現,之後再發現的棲地就只有釣魚台了。你看,這是我之前畫的信天翁家族繪圖,真的很可惜沒辦法去釣魚台。」

圖片來源:Jamie Watts
圖片來源:Jamie Watts

咖啡廳來趕人了,我忍不住問:「最後,可以問一趟南極之旅多少錢嗎?」
Jamie 有點侷促的說:「well,最低一萬美金吧!」
「我只是想要確定一個目標存錢去南極啊!」
「這不會是問題的,你們是科學新聞網站,以後會有機會去的。」

以可以去南極採訪作為 PanSci 目標了。(握拳)

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(編按:其實PanSci有在南極打卡過…..有圖有真相

想知道更多關於極地的海洋生物可以去 Jamie Watts 的部落格,裡頭有談海洋生物的相關文章還有攝影照片。他甚至還出了一個付費的鯨豚 App

最後獻上南喬治亞島風光:

 

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PanSci實習編輯。 一顆在各個學科間漂流的腦袋~

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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

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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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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

  • 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。

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為什麼腿短短,走路還搖搖晃晃?解密企鵝賣萌的背後真相!——《鴿子為什麼要邊走邊搖頭?》
晨星出版
・2023/10/24 ・1652字 ・閱讀時間約 3 分鐘

企鵝搖搖晃晃地走路

圖/giphy

說到用兩隻腳走路的鳥類,就不得不提企鵝。企鵝用兩隻腳在冰上搖搖晃晃走路的樣子非常可愛。在水中卻可以自由自在地高速游泳、追捕魚,這兩種樣子帶給人的印象有非常大的不同。

話說,企鵝意外地可以走很長一段距離。牠們會在地上蒐集石頭來作巢,所以當然要可以走到築巢的地點。通常企鵝類的繁殖群會位在距離海岸線幾百公尺的地方,但有時會在距離海岸 3 公里以上的內陸,想像企鵝排成一列搖搖晃晃地走 3 公里,實在是可愛至極。

說是這樣說,但是走 3 公里,我們人類都覺得有點遠了,企鵝真的可以搖搖晃晃走過去嗎?

牠們的走路方式感覺效率很差,好像很累。企鵝走路時腳會使用的力量以及計算其所需能量的研究顯示,企鵝的走路方式一如外表印象,效率很差。大概所有人都會覺得「我想也是」吧,但我們不妨來仔細思考為什麼會效率很差。

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圖/giphy

鵝生好累!企鵝其實一直蹲著?

在討論企鵝的步行時,首先得要知道的是其獨特的體型。企鵝看起來是用兩隻腳站著,腳感覺極端的短。大概因為身上的毛色彷彿穿著燕尾服一樣,總覺得像是人類的喜劇演員一般。

但是牠嚴格說來並不是「站著」。看企鵝的骨骼圖(圖一)就很清楚。髖關節跟膝關節強烈彎曲的姿勢,以人類來說就是「蹲著」。換言之,企鵝時時刻刻都是蹲著的,連走路時也是蹲著的狀態。試著自己蹲著走路看看,就會像企鵝那樣搖搖晃晃地。牠們搖搖晃晃的姿態,背後的祕密就是體型與姿勢。

而由此延伸,企鵝的步行方式非常沒效率的理由,可能就是身體橫向搖擺和轉動幅度非常大。搖擺跟旋轉的動作,對前進而言怎麼看都是不必要的舉動,但是根據之前的研究,其實企鵝不搖晃反而效率會更差。之前也說過雙足步行的動能跟位能要有效率地轉換,才能有效率地運動,但企鵝似乎是用橫向搖擺的動作來進行這種能量轉換。

圖一、企鵝的樣子跟人很像,所以如果讓企鵝在山手線月台上排隊,也不會有人發現(右),但是如果看骨骼(左),企鵝蹲下來就可以跟站著的人類簡單區分開來。

短腿優先?

也就是說,企鵝走路效率不佳的理由,跟牠們這種體型跟姿勢有關。

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企鵝的腳確實很短,以現在還活著的企鵝種類來說,體型最大的皇帝企鵝的體重將近 20 公斤,和澳洲的平胸鳥類鶆䴈幾乎相同,然而比較這兩種鳥類的腿長的話,鶆䴈的髖關節大概在 80 公分高的位置,而皇帝企鵝大概在 30 公分高左右。明明體重差不多相同,企鵝的腳的長度卻只有鶆䴈的一半以下,步行效率差也是沒辦法的事。

本章已經反覆提過好幾次,腿愈長一般來說會步行速度愈快、效率也愈好,企鵝的短腳和蹲下的姿勢非常不適合走路,這點沒有人能否定。

圖/giphy

企鵝的腳會這麼短,恐怕是為了在寒冷地帶保住體溫。雖然也有棲息在熱帶的企鵝,但多數企鵝都棲息在極地,在水中跟地面上不失去體溫就是牠們最重要的課題。四肢末梢要是比較長,就會因為體積的表面積變大,容易失去體溫。所以在寒冷地帶演化的物種,耳朵等突出部位通常都會比較小。

雖然意外地能走很長距離,但企鵝仍然主要屬於在寒冷地區游泳的鳥類,為此演化出的短腿跟蹲著的姿勢,必須讓身體左右搖晃走路來補足才更有效率。

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——本文摘自《鴿子為什麼要邊走邊搖頭?》,2023 年 8 月,晨星出版,未經同意請勿轉載。

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