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不是電池的燃料電池發電機

創新科技專案 X 解密科技寶藏_96
・2015/03/10 ・2099字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 510 ・六年級

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文/廖英凱

燃料電池(Fuel cell),是一種透過氧化還原反應將燃料中的化學能轉換為電能,而並非透過燃燒來推動發電機的電力生產方式。近年來常被廣泛討論的燃料例如氫、天然氣、甲醇等都能作為燃料使用。也因此,相比起鋰電池或鉛蓄電池這種二次電池(Secondary Battery),燃料電池在發電過程中必須不斷提供氧氣與燃料才能穩定發電,與其說這是一顆電池,倒不如說他比較像是個發電機吧。

但燃料電池由於體積比起汽柴油發電機小很多,發電過程安靜,僅有二氧化碳和水的排放,因此近年來的開發思維,均是想以燃料電池解決攜帶式電源不足的問題。例如美軍在沙漠戰爭因電子軍品的大幅使用,導致士兵身上需要背負到近十公斤的鋰電池。且鋰電池電量耗盡後就成了無用也不能隨意拋棄的重量負擔,但若以燃料電池取代,則可減輕至3.5公斤,且燃料等補給也較為簡單。以及近十年來,個人隨身電子產品的普及與耗電量的大幅提升遠超過了鋰電池等一次電池的容量發展。而燃料電池,正能以一種便於攜帶的行動電源方式,補足這樣的戶外臨時的電源需求。

目前工研院材化所蔡麗端組長的團隊所開發的「直接甲醇燃料電池發電機」(Direct-methanol fuel cell, DMFC),是讓甲醇和水通過通常是由鉑(Pt)和釕(Ru)組成的催化層。此時甲醇與水會在陽極上產生氧化反應形成氫離子、電子與二氧化碳,而氫離子被輸送穿過質子交換膜到達陰極,並在陰極與氧氣反應產生水。而陽極所產生的電子則透過外部線路經過用電設備再回到陰極而形成電流。在總反應過程中,消耗甲醇與氧氣,產生水、二氧化碳與電力,看起來就十足是個不用燃燒、蒸氣渦輪或內燃機的發電機了。而相比起其他輕便的電池或發電方式,甲醇燃料電池的能量密度更比起利用氫燃料電池或鋰離子電池高出10倍以上,這樣子的高能量密度,以及比起氫氣和鋰離子電池易儲存運送的燃料,更能滿足需長時間用電或備用用電的需求。

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DMFC的化學反應示意圖。
DMFC的化學反應示意圖。

但DMFC的一個特色是,純甲醇其實無法直接參與反應被使用,需要有同莫爾數的水提供才能反應。而反應後則會再產生三倍的水量。如果甲醇燃料的濃度過高,質子交換膜輸送氫離子的效率也會下降而影響DMFC的發電功率。因此實際參與反應的甲醇燃料需要壓低在3-7%的濃度。但在這樣低濃度的狀況下,大部分攜帶的燃料都是無法提供能量的水,也因此將反應完成後所產生的水,再回收到陽極參與反應,就可以僅攜帶純甲醇而達到燃料攜帶的高效率了。對此,蔡麗端組長團隊則是利用膜電極組(Membrane Electrode Assembly, MEA)的結構設計和觸媒材料表面改質,來做到維持發電功率與反應水的穩定回收,在甲醇燃料的持續供應下,目前工研院材化所設計1W的DMFC,已可做到7000小時連續運轉的成效。

DMFC的連續運轉測試
DMFC的連續運轉測試

然而,電池設計往往會遇到能量與功率難以兼顧的抉擇。DMFC雖然利用甲醇當燃料而有高能量密度的表現,但燃料電池發電仰賴電池內部反應物和生成物的流動擴散,單一電池模組提供的功率有限,若需供應較大功率,則需串並聯多個電池模組,而使整個燃料電池的體積重量大幅增加。對此,蔡麗端組長的團隊,則是利用混成電路的方式,將鋰電池結合在DMFC的模組中,鋰電池可以將多餘的發電量儲存起來,在需要高功率輸出時,作為提供電量的電源,也可做為燃料電池內部許多主動元件與啟動前的備用電量。

目前燃料電池在國際上已開始被廣泛使用,例如300W的燃料電池可作為電力品質不穩地區的家戶緊急備用電源。而1000W的則可以用在室內廠房的重型機具電源,可免去鉛酸電池的重量與緩慢充電時間、電源線的接線困擾以及汽柴油引擎的廢氣汙染。蔡麗端組長表示,工研院材化所目前開發的1W~300W的DMFC,預期可以投入野外監測與戶外休閒等用途。例如與各地野外地震儀結合、與農委會黃金廊道合作,在水道閘門裝設監測器以精準即時管控水源運用,以及針對城市自來水複雜管路的監測儀器搭配。這些監測儀器有許多位於難以牽線的偏遠地區,位於地下與遮蔽處也難以運用太陽能,而持續監測與即時上傳的電力需求也遠超過鋰電池與鉛蓄電池的供應。而工研院材化所開發結合混成電路的DMFC除了能滿足這些監測儀器的用電需求,也可以應用於野外休閒生活,例如提供給微波爐使用,讓戶外野炊除了大鍋湯和烤肉以外,又多了許多便利的可能。

工研院材化所所開發的300W直接甲醇燃料電池發電機與USB供電式甲醇燃料電池發電機
工研院材化所所開發的300W直接甲醇燃料電池發電機與USB供電式甲醇燃料電池發電機

而這樣一個完整燃料電池的設計製作,團隊的成員需要涵蓋塗佈製程、高分子、觸媒等材料和化工人才,也需要能協助機構設計、電路與控制系統的機械、電子電機人才。面對這各有專長的20人團隊,蔡組長表示,最有意思的是對化工材料和機械系統人講話要不一樣,因為材料人的化學研究未知變數很大,需要很多嘗試與變數,所以他們的思考行事很天馬行空,但機械設計領域者則會很習慣先思考建立一個model才著手實驗,比較強調系統性的思維。來自各領域的戮力合作,也造就了這從材料到完整的系統,並以產業化為目標來發展的龐大計畫。

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創新科技專案 X 解密科技寶藏_96
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由 19 個國家級產業科技研發機構,聯手發表「創新科技專案」超過 80 項研發成果。手法結合狂想與探索,包括高度感官互動的主題式「奇想樂園」區,以及分享科技新知與願景的「解密寶藏」區。驚奇、專業與創新,激發您對未來的想像與憧憬!

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
43 篇文章 ・ 56 位粉絲
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。

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邊看落日邊朗誦浮士德,竟靈光一閃發明旋轉磁場原理——《被消失的科學神人‧特斯拉親筆自傳》
PanSci_96
・2020/12/13 ・2641字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 475 ・五年級

編按:特斯拉於一八七○年代先後就讀奧地利的格拉茲 (Graz) 理工學院和布拉格大學,大學學業結束後,他罹患了嚴重的神經衰弱,期間,他看到了許多不可思議的奇異現象。

一八八○年,我帶著父親的期望前往波希米亞的布拉格市,在那裡繼續我的大學教育,並且做了一個果斷決定,繼續未竟的實驗,其中包含拆除發電機的整流器,觀察接下來會發生什麼現象,結果依舊徒勞無功。

在接下來的一年裡,我對人生的看法出現了急遽變化。我知道父母親為了供應我在經濟上的需要做出了重大犧牲,因而決定要卸下他們的重擔。當時美國裝設電話的風潮剛傳到歐洲,匈牙利決定要在布達佩斯裝設電話系統。

神經衰弱的折磨,從未奢望完全康復

一個大好機會出現了,尤其與我們家族熟識的一個友人,恰巧就是匈牙利一家電話公司的負責人。我在前文曾提及,我在布拉格期間罹患了嚴重的神經衰弱。

我在病中的經歷簡直令人匪夷所思!我一直有異於常人的超凡視力與聽力,我可以在其他人都已經看不到、聽不見的距離外,依舊能清楚聽辨。我記得,我小時候有好幾次聽到從鄰居家中傳來微弱的爆裂聲響,屋主卻依舊呼呼大睡,我只好大聲呼救,救了鄰居免遭祝融之災。

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特斯拉當時深受神經衰弱的折磨。圖/Pexels

一八九九年,我四十多歲,在美國科羅拉多州繼續我的實驗,我可以清楚聽到五百五十英里外打雷的聲音,我的年輕助理頂多聽到一百五十英里,換言之,我的聽力比他靈敏三倍有餘──然而,比起我神經衰弱期間的敏銳聽力,此時的聽力簡直是小巫見大巫,可以說是耳聾級的程度。

我在布達佩斯的那段期間,可以聽見三個房間距離外的手錶滴答聲;一隻蒼蠅飛落在房中桌上,在我聽來就像是砰砰的重擊悶響。幾英里外馬車經過的聲音,會使我全身顫動;二、三十英里外的火車汽笛聲,會讓我坐的板凳或椅子劇烈晃動,使我承擔難以忍受的痛苦。我腳下的地面會震個不停;我必須把床放在緩衝橡皮墊上,才能獲得休息。

我如果無法分辨這些來自四面八方的嘈雜聲究竟是什麼,我就會產生幻聽心生恐懼。時亮時暗的陽光會嚴重衝擊我的腦部,使我暈厥過去。當我行經橋下或其他建物下方,會覺得有股巨大壓力壟罩在頭上,必須用最大的意志力才能通過。在黑暗中,我的感官敏銳如蝙蝠,我的前額有一種獨特的感知力,當它發癢時,我就知道十二英尺外有東西出沒。

特斯拉的感官變得十分敏感,使他分不清幻聽與真實世界的聲音。圖/Pexels

我的脈博變化可以從每分鐘只有跳幾下飆高到兩百六十下,造成體內器官與組織的抽搐和震顫,這恐怕是最難忍受的身體折磨。我曾求診一位內科名醫,他開立大量溴化鉀鎮靜劑讓我每天服用,但仍宣告我得的是無藥可醫的罕見疾病。

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我這輩子最大的遺憾,就是當時沒有求診生理及心理學專家。我拚了命想要活下來,卻從未奢望自己能完全康復。誰會相信一個身體如此孱弱的絕症病人,可以蛻變成一個具有驚人體魄和頑強意志的人,能夠工作三十八年不輟,幾乎沒有一天休息,身體和心智卻依舊強健、生氣勃發?

意志力的奇蹟,發明旋轉磁場原理

我就是活生生的例子。我有強大的求生意志,我渴望繼續自己的研究工作,在一個運動家摯友的全力幫助下,奇妙的事發生了,我的身體恢復健康,心智依然敏捷。

當我重新投身於中斷的研究,卻發現自己的奮戰竟然這麼快就結束了,反而感到有些悵然──我還有許多精力無處可用。我當初接下這個不可能的挑戰,不是抱著平常的決心,對我來說,這是一個神聖的誓言,是一場攸關生與死的求索。

我深知,一旦我失敗了,我的生命活力也會隨之枯竭凋萎。如今,我打贏了這場戰役。答案其實早就在我大腦深處的某個隱蔽角落,已經呼之欲出,只差臨門一腳。

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特斯拉與友人在公園散步欣賞落日時,有了新的靈感。圖/Pexels

我永遠記得那天下午,我和一位朋友正在城市公園享受散步詠詩的愜意,我那時候可以把整本書一字不漏地熟記在心,其中一本就是歌德的小說《浮士德》 (Faust) ,夕陽才剛西沉,我不禁聯想起書中一節絕美詩句:

太陽西沉,退隱,白晝就此完結,

它匆匆離去,去催促新的生命。

哦,竟沒有翅膀把我從地面升起,

永遠永遠去把她追隨!

正值她將逝未逝之際,我做了一個美夢。

唉,怎奈任何肉體的翅膀都不容易同精神的翅膀結伴而飛。

譯文摘自:《世界經典文學名著:浮士德》,歌德著,綠原譯,臺北:光復書局,一九九八年 

當我朗讀這些振奮人心的詩句,靈感如電光石火般湧現,真理瞬間揭露。我立刻拿起一根枝條在沙地上畫出心中浮現的設計圖──六年後,我在美國電機工程師學會發表演講時公開了這張圖──身旁的友人完全理解我在畫什麼。

特斯拉的第一台感應發電機。圖/柿子文化

我看到的影像是如此銳利清晰、堅實如金石,我告訴友人:「你看,這裡是馬達;注意看,我要將它反轉。」

我按捺不住心中的激動,滔滔不絕說了起來。皮格馬利翁 (Pygmalion) 看到親手雕刻的美麗少女「葛拉蒂亞」 (Galatea) 竟然有了生命時的驚喜,也難與我此時的激動難抑相比。

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我或許無意間發現了一千個大自然奧祕,但是我願意用它們換取我的這項發明,它是我排除萬難用生命換來的嘔心瀝血之作。

——本文摘自泛科學2020年12月選書《被消失的科學神人:特斯拉親筆自傳》,柿子文化,2019年01月。
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交流電發電機的勾勒起點,發明鬼才與他的大學生活——《被消失的科學神人‧特斯拉親筆自傳》
PanSci_96
・2020/12/12 ・2484字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 519 ・六年級

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編按:尼古拉・特斯拉(Nikola Tesla)的父母原本一直希望他繼承衣缽、成為一位牧師,然而在他少年時期有次感染了霍亂,被醫生宣判可能回天乏術,特斯拉對父親說:「如果你同意讓我去唸工程科系,我也許會好起來。」於是後來特斯拉的父親為他安排進入奧地利史泰利亞邦 (Styria) 的格拉茲 (Graz) 理工學院就讀,這裡也是特斯拉構想交流電發電機的起點。

為不讓父親失望,一天只睡四小時

一年的身體調養期結束之後,我被父親送到奧地利史泰利亞邦 (Styria) 的格拉茲 (Graz) 理工學院就讀,他為我精挑細選了這所歷史悠久、聲譽卓著的大學。這是我期待已久的時刻,在充裕獎學金的資助下,開始我的大學學業,我下定決心一定要在課業上有傑出表現。拜父親的教導和諸多機會所賜,我的學習底子優於一般學生。

進入大學之前,我已經學會多國語言,也啃讀了不同圖書館的藏書,多多少少汲取了有用的資訊。另外,這是我第一次可以選擇喜歡的科系就讀,所以畫圖再也不會成為我的困擾。

我立志要給父母親一個驚喜,所以第一學年我每天從清晨三點一直讀到深夜十一點不間斷,連星期假日都不放鬆片刻。由於同學們抱著學而不思的鬆散學習態度,我的學業成績自然技壓群雄。第一年結束,我通過九科考試,教授們認為我的表現值得給予超越滿級分的嘉獎。

特斯拉在大學第一學年為了給父母親一張榮譽的成績單,拼命讀書。圖/Pexels

我帶著這張獲得褒揚的成績單回家,在短暫休息過後,我滿心期待著能贏得父親的稱讚,但是看到父親對於我拚了命博得的榮譽一點都不在意的時候,我深感受傷,這件事幾乎扼殺了我的鬥志和雄心。

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但是父親死後,我發現了一疊信件,全是學校教授寄來的,信上說除非父親把我帶離學校,否則我會因為用功過度而沒命,看完後,我悲痛難抑。

大量閱讀與討論,發明構想與科學原理的加成

此後,我全神貫注在物理學、力學和數學上,閒暇時間都泡在圖書館裡。我的習慣是只要開始做一件事情,一定會有始有終,因此常常給自己招來難題。

有一次,我開始閱讀伏爾泰 (Voltaire) 的著作,看到有將近一百卷用小字印刷的皇皇巨著正等待著我去讀,令我驚慌——這個怪物每天喝七十二杯黑咖啡支撐自己寫作!我下定決心一定要全部讀完,但當我放下最後一本伏爾泰的作品時,感到無比暢快,說:「結束了!」

特斯拉開始閱讀伏爾泰的著作後,便下定決心要讀完。圖/柿子文化

我第一年的表現贏得了教授們對我的欣賞,也與他們建立起情誼。包括了:羅格納教授,教授算術和幾何學;包施爾教授,教授理論及實驗物理學;奧勒博士,教授積分,專長在積分方程式,這位科學家的講課是我聽過最精彩的一位。奧勒博士特別關心我在學業上的進展,經常會在下課後留一、二個小時給我,出題讓我解答,我很樂意接受這樣的安排。

我跟他解釋我的飛行器構想,這項發明是建立在合理的科學原理上,不是天馬行空的幻想,我設計的渦輪機已經讓這部飛行器成真,很快就會展現在世人眼前。

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羅格納和包施爾兩位教授都是求知欲旺盛的學者:羅格納教授的自我表達方式很奇特,每次都會引起一陣騷動,然後是一段長長的沉默和尷尬;包施爾教授是一位有條不紊、絕對理智的德國人,他有和熊掌一樣巨大的雙手雙腳,但他的實驗都被精準無誤的執行,展現如鎖芯般精密的高超精準技巧,沒有一點閃失。

發現真理需要敏銳直覺與細心觀察

在校第二年,學校收到一部來自法國巴黎的格拉姆發電機 (Gramoe Dyname) ,它有一個馬蹄鐵狀的層壓式場磁鐵,以及一個裝有整流器的繞線電樞。通電之後,這部機器展現了各種不同的電流效應。

包施爾教授在示範時,把它當作馬達在操作,結果電刷出現故障,火花亂竄,我在一旁觀察發現:沒有這些裝置,馬達仍有可能運轉。

包施爾教授宣稱不可能,並且請我就這個主題上臺報告,他最後在做總結時如此說道:「特斯拉先生也許會有了不起的成就,但可以肯定的是他永遠不會去實踐這個構想。這麼做無異是改變一個穩定的拉力,猶如把重力轉變成旋轉力,這是一個永動機的概念,不可能成功。」

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但是,直覺超越知識,當邏輯推論或是其他想出來的方法都沒有用的時候,無疑的,我們大腦裡某些奇妙的神經纖維會驅策我們去發現真理。

有一段時間,我迫於教授的權威而猶疑不定,但是我很快就相信自己是對的,然後傾注所有熱情和年輕人的無窮信心,擁抱這個不可能的任務。

23 歲的尼古拉·特斯拉(Nikola Tesla),1879年。圖/STORE NORSKE LEKSIKON

首先,我在心中勾勒出一部直流電發電機,使之啟動運轉後,緊盯觀察電樞電流的變化。然後,我會另外想像一部交流電發電機,觀察在相同情況下其運作過程。接下來,我則勾畫想像馬達與發電機兩種系統,並用各種方式測試其運作情況。

我心眼所見的圖像對我而言是如此全然真實,具體可觸。我在格拉茲的理工學院的剩餘時光都在全心鑽研這個問題,直到離校前依舊毫無斬獲,我差一點就要舉白旗投降,宣判這個問題無解。

——本文摘自泛科學2020年12月選書《被消失的科學神人:特斯拉親筆自傳》,柿子文化,2019年01月。
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