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11位稱得上是科學家的影星(下)

陸子鈞
・2014/12/17 ・1942字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 503 ・六年級

上集在這:11位稱得上是科學家的影星(上)

大銀幕上的影星總是男的帥女的正,而其中有幾位在迷人的外表下,還生了個聰明的腦袋,以科學方式探索戲外的真實世界。有些真的像科學家一樣,有了新發現;有些則是曾經夢想成為一位科學家,但後來還是著迷於詮釋各種角色而成為全職演員--你猜得出來有誰嗎?

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六、柯林·佛斯(Colin Firth)

奧斯卡影帝柯林·佛斯被列在這裡其實和其他影星不太一樣,他並沒有修習過理工相關學位,但卻是一篇發表在《當代生物學》(Current Biology)的研究的共同作者(註)。

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柯林·佛斯在結束《王者之聲》的拍攝之後,到英國BBC Radio 4 新聞節目「Today」擔任過客座新聞編輯。在客座期間,他建議科學家掃描不同政治傾向的人的腦部影像,看看是否有什麼差異。起初,英國倫敦大學學院(University College London, UCL)認知神經科學研究中心(Institute of Cognitive Neuroscience)的科學家里斯(Geraint Rees),在節目中掃描了保守黨的政治人物鄧肯(Alan Duncan)還有工黨的龐德(Stephen Pound)兩位的腦部,後來他又增加了研究參與者的數量。結果發現,政治立場越是開放的人,其大腦前扣帶迴(Anterior Cingulate Cortex)的灰質就越多。藉此特徵判斷測驗者的政治傾向,正確率高達72%!

也許柯林·佛斯沒有理工相關學位,也不以研究為職業,但他被列入這篇研究的共同作者,看來連科學家都得承認他有科學家般的好點子。

註:Kanai, R., Feilden, T., Firth, C., & Rees, G. (2011). Political orientations are correlated with brain structure in young adults. Current biology, 21(8), 677-680.

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七、馬伊姆拜力克(Mayim Bialik)

在《生活大爆炸》(The Big Bang Theory)中飾演謝耳朵(Sheldon)女友艾咪(Amy)的拜力克,在銀幕內外,她都是一位神經生物學家。

拜力克初次登上銀幕,是在1991年到1995年的電視劇《綻放》(Blossom )中的小童星。電視劇《綻放》結束後拜力克淡出演藝圈,同時錄取了加州大學、哈佛大學和耶魯大學,但她希望能留在父母的身邊,所以選擇了加州大學洛杉磯分校,後來取得神經生物學、希伯來語、猶太學三門學位,接著她又繼續攻讀神經生物學博士。

拜力克在博士班期間研究的是一種染色體缺失導致的罕見疾病-普瑞德威利症候群(Prader-Willi syndrome,俗稱小胖威利症)。普瑞德威利症候群患者的智力普遍較低,而且會無法克制地進食,多數患者缺乏生長激素生長激素,影響發育。(註)

註:Bialik, Mayim C. “Hypothalamic regulation in relation to maladaptive, obsessive-compulsive, affiliative, and satiety behaviors in Prader-Willi syndrome” (PhD Diss., UCLA, 2007).

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八、辛蒂·克勞馥(Cindy Crawford)

有在關注「維多利亞的祕密」(Victoria’s Secret)的朋友大概對資深模特兒辛蒂·克勞馥不陌生。她在中學時期意外被攝影師發掘,從此踏入模特兒圈。不只外表迷人,克勞馥也有聰明的腦袋,她在高中是全優生,後來還得到獎學金進到西北大學(Northwestern University)攻讀化工系。但是克勞馥還是比較嚮往模特兒生涯,於是一學期後她就休學了,成為全職的模特兒,一直到2000年才退出模特兒界。

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九、豆豆先生(Mr.Bean)

比起「羅溫·艾金森」(Rowan Atkinson),大家可能比較會直覺叫他「豆豆先生」。多半飾演呆瓜的豆豆先生其實聰明絕頂,他在英國紐卡索大學(Newcastle University)畢業後,到牛津大學女王學院( The Queen’s College, Oxford)繼續攻讀電機工程碩士!論文研究自動控制系統的相關主題。他也是在就讀牛津大學期間開始投入戲劇,還遇到了之後密切合作的作家理查·克提斯(Richard Curtis)。

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十、班·米勒(Ben Miller)

活躍在英國電視劇,曾在《凸搥特派員》(Johnny English)及《麻雀變王妃》演出(The Prince and Me)的班·米勒,差點成為劍橋物理博士。他中學畢業之後,就進入劍橋聖凱瑟林學院(St Catharine’s College)修習自然科學,後來還在劍橋讀了固態物理學博士,研究的主題是「 Novel Quantum Effects in Quasi-zero Dimensional Mesoscopic Electron Systems」,但是還沒拿到博士學位,他就改行往喜劇發展了。

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十一、鄭肯(Ken Jeong)

或許你叫不出他的本名,但卻在許多部電影中看過他的臉。鄭肯在《好孕臨門》(Knocked Up)中飾演一位醫師,在螢光幕外,他還真的是一位醫師(內科)!

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鄭肯雖然經常在電影中扮演中國人,但其實他是韓裔美國人。他的雙親是韓國移民,父親Dong-Kuen Jeong是北卡羅來納農業與技術州立大學(North Carolina Agricultural and Technical State University)的經濟學教授。鄭肯的聰明才智在中學期間就被察覺,畢業之後進入杜克大學(Duke University),後來在北卡羅來納大學(University of North Carolina)取得醫學學位。

在紐奧良從醫期間,鄭肯開始發展他的喜劇興趣。後來在《好孕臨門》中尬上一角,證明他的喜劇天賦,從此打開他的演員之路,陸續出演《醉後大丈夫》、《變形金剛3》和《賈伯斯》。(可以參考鄭肯接受NPR的專訪

在《好運臨門》中飾演婦產科醫師的鄭肯。
在《好運臨門》中飾演婦產科醫師的鄭肯。

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11位稱得上是科學家的影星(上)

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除了這11位,你還知道哪位影星在現實世界也跟科學沾得上邊咧?

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陸子鈞
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Z編|台灣大學昆蟲所畢業,興趣廣泛,自認和貓一樣兼具宅氣和無窮的好奇心。喜歡在早上喝咖啡配RSS,克制不了跟別人分享生物故事的衝動,就連吃飯也會忍不住將桌上的食物作生物分類。

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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