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【極光片語】人心才是科技的起點

雷漢欣
・2015/03/18 ・3627字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 513 ・六年級

「我們不能再養寵物了,特別是狗,因為我擔心……我會比牠早一步離開這個世界。」柔和的陽光灑進志村家整潔明亮的客廳,年邁的柴犬Paro趴在角落安靜地休息,志村太太輕輕撫摸躺在腳邊Paro,堅強的語氣中卻有幾分顫抖。在志村夫婦過去20年的生命中,寵物像是家人般的存在,如今他們卻因為年紀的考量,為這個重要角色找了一個未來能讓他們安心離去的替身——機器人Paro

從上個世紀末開始,機器已不再只是人類的工具,也是不可或缺的生活記憶,更可能是讓人投入感情的小夥伴——科技感十足的寵物機器狗AIBO、如貓頭鷹一樣擁有大眼睛的毛絨絨小精靈菲比,都曾是當時最酷炫的寵物,然而這些機械寵物所吹起的科技旋風卻持續不久。但這個世紀初,由日本產業技術綜合研究所(AIST,相當於台灣的工研院)的柴田崇德博士所研發出的療癒機器人Paro,

「機器人再怎麼說都只是台機器,怎能稱得上是與人建立感情的『寵物』?更別說是『療癒』了。」你可能也對機器寵物抱持著保守態度,但獨居生活因有Paro陪伴而不孤單的平川奶奶可不這麼想:「當Paro聽到我的呼喚時,它會看著我,發出開心的叫聲,我能感覺到我們之間的溝通。是不是呀,Paro將?」對她來說,Paro不只是台機器,而是朋友。收服人心的Paro究竟是具備了什麼魔力?

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海豹寶寶機器人Paro擁有驚人的療癒能力。來源: Ars Electronica

成為療癒機器人的2個條件

「要能與人建立感情,一個寵物機器人至少需要有什麼條件?」時間回到1990年代,一位來自日本AIST的研究員,向李世光老師談起自己正在進行的研究。

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李老師當時在心裡納悶,怎麼會研究這麼消極的問題呢?人們夢想中的機器人,都是具備自然流暢的表情動作、流暢的語言能力(並且搭配75%的幽默指數),和令人心動的美麗外貌,為了實現這天馬行空的想像,科學家大多從事突破性的研究,例如研發更實用的關節、更聰明的人工智慧、更輕巧更好摸的材料、更持久的電池等等。在人型機器人領域,日本無疑是最先進的國家,然而這位來自機器人大國的研究員,卻反其道而行地探討寵物機器人與人互動所需的「最少」行為。

過了幾年,李老師再度遇上這位日本研究員,這時他已經為上回提到的研究找到了答案,並迫不及待地跟李老師分享這個成果:「李博士你知道嗎!我們發現,機器人只要會眨眼睛,並且轉頭看向跟他說話的人,就能讓人產生連結、建立感情,無論機器人的外表是可愛動物、遠古恐龍、還是異形外星人,無論它摸起來是粗糙或光滑,這些都不重要,只要它會眨眼、會轉頭望向聲音來源,僅僅這兩個動作,人們就會感覺到與機器人建立的連結。」

原本對這題目不感興趣的李老師,聽到這個結論後倒覺得有趣,他笑著說:「『你說話時,它會盯著你看。』仔細想想,我們對另一半和孩子的要求,不也就這麼多嗎?」或許,這個研究能解釋為什麼伴侶動物能取代親人陪伴的功能;AIST更就這個結論延伸出陪伴型機器人的概念,開發了療癒人心的寵物機器人「Paro」,給予311海嘯受難者走出傷痛的力量,也陪伴那些寂寞的心靈。

毛茸茸的小海豹Paro,那無辜的雙眼眨巴眨巴的,讓人忍不住親暱的呼喚它、輕拍它的身體、搔搔它的臉,Paro體內有觸覺、光、聲音、溫度和姿態感測器,當Paro「聽」到聲音後,會抬起頭用黑亮的眼睛望著你;當它「感覺」到撫摸,會揮舞短短的前肢、擺擺尾、轉轉頭、瞇著眼睛發出「嗷~嗷~」的叫聲,像隻在享受按摩而發出呼嚕聲的貓咪。研發團隊於展覽會上帶著Paro首度登場後,整個科技展儼然成為Paro的粉絲見面會,男女老幼的觀眾在長長的人龍中耐心等候,只為獲得跟Paro近距離互動的機會。高人氣的Paro雖然魅力無窮,但只有在需要陪伴的人身邊時,這隻「療癒機器人」才能發出最大的魔力,在醫療院所裡,有Paro陪伴病人能夠更快適應新環境,也能敞開心胸提升社交行為。

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Paro對人們做出小小幾個回應,就能讓死氣沈沈的療養院重現生機,讓老夫妻視為寵物疼愛,更成為獨居老太太心靈的依靠,「人們基本上都是脆弱的,所以我會跟Paro說話⋯⋯對我來說,這樣已經很足夠了。」平川太太平靜地坐在原木走廊上,躺在大腿上的小海豹對著主人發出呦呦低鳴,庭園的植栽隨著微風沙沙的晃著。

原來,Paro散發龐大療癒魔力的方式,僅僅是滿足人性最基本的小小需求。

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Paro被用在療養院陪伴福島核災倖存者走出傷痛。來源:Design Your Trust

科技始於人性,那⋯⋯人性是什麼?

機器人Paro的大眼睛,訴說著科技填補人類心靈空洞的故事,也映照出科技產品應該具備的感動能量。在經濟部「科技新美學」計畫的推動下,科技之島台灣於2000至2006年間,在四大國際設計競賽的獲獎數已有顯著的成長[1],其中曾有評審表示:「相較於西方國家,台灣的設計比較重視技術的創新,而西方國家比較在意美感。」從設計競賽的結果中可以看出,美感所代表的人文元素,已經是科技產品不可或缺的基礎,海豹Paro就是個好例子。領導台灣科技發展方向的李老師不禁想問:「人性是什麼?人性該如何研究?我們是否可以從人類歷史中找到人性的演變?」

我們在這裡討論的人性,不是指某些正向、柔軟的良好品行;而是指每個人類與生俱來的共同性質、讓地球上多元的人類在族群、語言的隔閡之下,仍然能互相理解交流的天性。想要找到地球上70億人身上的共通點?追溯我們共同祖先的歷史或許是個好方法,就讓我們一起搭上時光機,到智人與尼安德塔人相遇的那一刻吧。回到四萬五千年前歐洲,粗壯魁武的尼安德塔人已主宰這片土地長達30萬年;在數千年後,卻因為人類祖先——智人從非洲南上的入侵,被逼向滅絕。究竟智人與他的表親尼安德塔人有什麼樣的差異,可以讓他們在演化的戰場中取得壓倒性勝利?

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「四肢發達頭腦簡單」一直是尼安德塔人在許多人心中的印象,也被普遍認為是尼安德塔人主宰地位被聰明靈巧的智人取代的原因。這確實是上個世紀初,考古學家發現第一副完整的尼安德塔人遺骸後所得出的結論;然而更多的證據顯示,科學家一直以來都低估了尼安德塔人的心智發展。

最近的研究發現,尼安德塔人的大腦體積比智人更大,且擁有能夠抽象思考、使用符號的高度認知發展,也會使用各種功能的工具,科學家為尼安德塔人繪出了更清晰的輪廓,也為他們愚笨野蠻的形象翻案,但一個新的疑問也就此誕生:「既然尼安德塔人又聰明又強壯,為何存活下來的會是智人呢?」

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身形粗壯的尼安德塔人男女體型沒有顯著的差異,與男女體型有別的智人相比,較無勞務分工。來源:維基百科

「即便是阿諾史瓦辛格這樣的硬漢,與尼安德塔女性赤手空拳對打後,只會有慘敗這一種結果。」李老師生動的描述尼安德塔人與智人體格上的差異。的確,在智力相當的前提下,武力肯定不是智人得勝的原因。

有些科學家認為,族群大小才是存亡的關鍵,歐洲大陸上的尼安德塔人與智人在共同生活的幾千年間互相交配,族群較小的尼安德塔人基因庫,因為與智人的混血而逐漸稀釋直到消失。美國亞力桑那大學的考古學家孔恩(Steven L. Kuhn)跟史汀納(Mary C. Stiner)解釋了影響兩者族群大小的原因,他們認為智人社會中男女有分工,男人負責獵捕大型動物,女人負責採集果實、種子;而尼安德塔人的女性與小孩都要參與狩獵。智人的勞務分工造就了較穩定的食物供應和育兒環境,而促進了族群的成長[2]。智人族群的人數增加、彼此的連結更加緊密後,又會刺激新的發明產生,延續並累積知識。「即使個體強壯又聰明,還是不如團隊合作。團隊合作、交換、交流學習,都是促進族群進步原動力,而這些行為來自於人與人之間的互動。」李老師說,「由此可見,互動、交流是人類社會延續下來的重要條件,也就是人性的基礎。」

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當我們為了探索人類的共通點,穿越時空找到了人性的原點後,才發現,其實日本科學家已經為我們解釋了一切,Paro就是他們的答案。

俗話說「科技始於人性」,科學家從心理學、考古學、生物學、遺傳學、分子生物學⋯⋯等角度解讀人性,尖端科技才能以此為基礎而感動人心。科學可以探討人性原始的本質,科技可以滿足人性單純的需求,然而由各種人所交織而成的多元社會,其衍生出的複雜難題,例如世代斷層而產生的產業危機,諸如此類的社會問題也能仰賴科學來解答嗎?在下回的【極光片語】,讓李世光老師來為各位細說分明~

參考資料

  1. 陳玲玲,前瞻工程科技之未來性產品概念設計規劃案報告
  2. Kuhn SL, Stiner MC. 2006. What’s a mother to do? A hypothesis about the division of labor and modern human origins. Current Anthropology 47(6): 953-980.

【極光片語】專欄收錄李世光老師的訪談,每一段小故事、小物件的背後,都有饒富趣味的科學道理。吉光片羽比喻殘存的珍貴文物,象徵李世光老師在科學研發的高昂志氣和人生智慧;傳說見到極光會帶給人一輩子的好運,期待讀者在本專欄得到的啟發,都能像看見極光般感動。

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雷漢欣
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PanSci的菜菜實習編輯,來自溫馨的動科系,心情好的時候喜歡說「你知道嗎!?」小故事,即使常得到「誰不知道阿.......」的冷眼回應,也不改其志。

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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
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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。

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科技人才看過來!三門獨家課程 YouTube 免費看!工研院「ITRI lab on-line」特色技術系列數位課程現正放送中
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/12/14 ・2829字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 工研院 委託,泛科學企劃執行。

Hey,未來的千萬年薪人才!來一起深入了解那些正在改變我們生活的科技吧!工研院為你精心準備了三堂超有趣的線上課程:從探索醫學界的 PLGA 微米球技術,到揭秘半導體測試的幕後英雄 ATE,再到讓塑膠也能有身分證的創新方法。這不只是學習,更是一場與科技親密接觸的旅程!

第一門 材料檢測與模擬設計之原理與應用系列學習

精選課程:塑膠也有指紋?如何給塑膠「身分證」來驅動循環經濟,減緩地球暖化?你要知道的光譜分選技術-材料光譜分選技術

這堂課將探討如何透過光譜智慧分選技術,為塑膠材料賦予「身分證」,進而推動循環經濟並減緩地球暖化。塑膠標籤的設置主要是為了方便辨識材質,這對於廢塑膠的回收和再利用至關重要。不同號數的塑膠因其分子組成、結構和排列的差異而有不同的特性和應用領域。

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在光譜智慧分選技術中,首先要理解電磁波的概念。電磁波是一種電場和磁場交互變化的波動現象,其不同波長可以用於不同的應用,如手機訊號、微波爐、家用遙控器、X 光攝影等。在塑膠分選中,光譜技術常用的波長範圍落在近紅外到遠紅外光的區域,即 1 微米到 300 微米。這些波段的電磁波能誘發塑膠分子振動,並吸收散射或入射的電磁波能量,從而造成光譜的變化。科學家利用這種振動光譜的變化來獲得塑膠分子的特徵光譜,從而開發出能辨識不同塑膠分子的技術。

舉例來說,最簡單的雙原子分子,如 C-H、O-H 等,會有特定的振動頻率。當結構更複雜的分子(如水分子)被電磁波誘發振動時,會產生更多的振動模式,每種模式對應不同的特徵光譜。塑膠由多種原子組成,因此其特徵振動光譜相當複雜,但這也使得每種塑膠具有獨特的光譜特徵,類似於條碼或指紋,可用於辨識不同類型的塑膠。

本集介紹的光譜技術主要聚焦於紅外線頻譜區段,其波長範圍在 900-2500 納米。在這一範圍內的紅外光能量正好能引起塑膠分子的振動,並在不同波長上產生吸收。透過紅外線感測裝置掃描塑膠分子,可以快速獲得塑膠的材質信息,這不僅有助於塑膠的分類和回收,也對環境保護和資源再利用具有重要意義。


第二門 半導體IC設計與檢測技術系列學習

精選課程:好的良率就是好的利率!考試交卷前都會再檢查、確認了,IC 生產才不會忘記你-半導體測試簡介

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在這堂課中,我們將探討自動化測試機台(ATE)在半導體測試領域中的關鍵作用。自動化測試機台是一種專為測試集成電路(IC)而設計的設備,它可以大幅降低手動測試的人力需求,並減少測試成本。每種IC根據其規格,都需要特定的測試項目。針對這些項目,專門編寫的測試程式被用於自動化測試機台,以自動檢測和篩選出不合格的 IC。

不同種類的 IC 需要不同的測試機台。例如,數位 IC 需要使用專門的數位測試機台,而記憶體 IC 則需要使用演算法來進行測試。類比 IC 和混合訊號 IC 則涉及電性測試,因為它們不是像數位IC那樣僅依賴固定的 0 和 1。

隨著系統晶片(SoC)的出現,測試機台的複雜性也隨之增加。SoC 整合了數位、記憶體、混合訊號甚至 RF IC 於一個晶片中,因此其測試機台必須同時具備上述所有種類機台的功能。這種SoC測試系統非常昂貴,每台造價可能高達數千萬。

最近,模組化測試系統成為了一種趨勢。這種系統的主要特點是其靈活性,能夠根據不同類型的IC進行不同模組的組裝,以進行測試。例如,對於數位IC,可以使用數位模組;對於類比或混合訊號IC,則可以使用相應的類比測試模組,如示波器或任意波型產生器。對於RFIC,則可以插入RF模組,如VNA等網路分析儀。模組化測試系統通常基於PXIE或LXI這樣的系統,其中PXIE是基於PCIE的擴展,加入了與儀器相關的電路;而LXI則是在LAN基礎上加入儀器相關電路。

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總結來說,自動化測試機台在提高半導體製造過程中的良率和效率方面發揮著不可或缺的作用。無論是傳統的ATE還是新興的模組化測試系統,它們都在確保IC品質和性能方面扮演著關鍵角色。


第三門:解密醫材醫藥產品開發攻略系列學習

精選課程:藥不💊隨便你~但少了「它」,藥就不能發揮最大功效!製劑的分類與開發

在這堂課中,我們將深入探討 PLGA 微米球技術及其在長效針劑開發中的重要性。PLGA,全稱為聚乳酸甘醇酸,是一種被廣泛應用於藥物釋放系統的生物相容性高分子材料。自 1989 年日本武田藥廠開發出第一款使用 PLGA 的產品 Lupron Depot® 以來,這種技術已被用於多種藥物的開發,涵蓋了小分子藥物和胜肽類藥物。

PLGA 的關鍵特性,包括乳酸與甘醇酸的比例、分子量及高分子末端基團,對藥物的釋放速率和持續時間有著顯著影響。在製程技術方面,溶劑揮發法和溶劑萃取法是兩種主要的製備方法,它們對於親水性和疏水性藥物的包覆都至關重要。這些製程不僅決定了微米球的形成,也影響著藥物在微米球內的分布和最終的藥物釋放行為。

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此外,微米球製程的工藝還包括乳化、coacervation 過程、溫度、攪拌速度、微米球固化和乾燥速度等因素,這些都對藥物包覆效率、微米球的粒徑大小分佈及藥物在微米球中的分佈位置產生影響。而不同的製程設計往往會導致藥物釋放行為的顯著差異,這對從實驗室到試量產階段的轉換是一大挑戰。

在台灣,工研院在經濟部的支持下建立了一個無菌製劑試製工廠,該工廠配備了微米球製程設備、高壓均質機、in-line均質機、噴霧乾燥機等關鍵製程設備。這些設備不僅能夠支持微米球的生產,還包括了關鍵的分析儀器,如液相層析儀、氣相層析儀、微米/奈米粒徑分析儀等。工研院的團隊擁有豐富的特殊製劑開發經驗,能夠提供從製劑配方研發、分析方法開發、放大製程開發到客製化產線設計的全方位服務。這些資源和專業知識使得工研院能夠有效地支持新藥的臨床前開發和商業化進程。

總的來說,PLGA 微米球技術在藥物釋放系統的開發中扮演著關鍵角色。透過精確的材料選擇和製程控制,這項技術有望為醫藥界帶來更多創新和有效的長效針劑產品。


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最硬核線上課程來了!工研院不藏私開課的原因是?
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・2023/12/14 ・1114字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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本文由 工研院 委託,泛科學企劃執行。

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這系列課程包括三大主題:「永續高值材化」、「智能晶片」和「精準健康」。每個主題都有專門的課程,總共22支數位課程影片,涵蓋從技術原理到應用範圍的各方面知識。這些課程不僅介紹了工研院實驗室的專業技術,也為企業提供了學習和轉型的寶貴資源。想先試看嗎?點這裡看看我們推薦的三堂課吧

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