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變形五角:改變中的軍事科學

老橘子
・2011/10/03 ・2814字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 572 ・九年級

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2011 年9月出版的《自然》(Nature 477)刊登一篇Sharon Weinberger*寫作的”Power of the Pentagon: The changing face of military science”,本文雖然不是科學研究論文,但是整理了五角大廈在過去幾十年的科技研究資助的變化。述說軍事與科學研究之間的政治、國際局勢、預算及學科衝突之間的關聯。

Sharon Weinberger認為五角大廈支持的基礎研究,正在面臨一個不確定的未來。

不確定的未來

2005年,在伊拉克,當土製炸彈(roadside bomb)比宣稱的造成更多傷亡,資深五角大廈官員呼籲學術社群加入「曼哈頓計畫」,以對抗這些簡易爆裂裝置(IEDs, improvised explosive devices)。如同第二次世界大戰原子彈的軍備競賽,軍事領導人似乎被迫加碼投資科學,以逆轉戰爭局勢。

學術界集體表示事不關己。五角大廈的宏大修辭並未搭上任何科學資助的潮流,也不清楚什麼樣的科技可以協助對抗一個組織鬆散、技術低落的敵人。此外,當時五角大廈的簡易爆裂裝置整合單位的副科學顧問Julia Erdley表示「我們正在尋求短期的解決方案。」

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六年以後,國防部已經花費超過170億美金在對抗簡易爆裂裝置,但是如同Erdley所說,大部分的經費已經流向已知的解決方案的應用,如同載具以及人員的裝甲強化,而非尖端研究。在伊拉克和阿富汗,土製炸彈仍是美軍及盟軍軍隊的頭號殺手。五角大廈官員現在承認,仍無技術上的靈丹妙藥可以避免、偵測和拆除土製炸彈,並且他們曼哈頓計畫般的說詞已經被更謹慎的「阻止恐怖主義網絡高度散布」說法取代(見Nature 471, 566–568; 2011)。

與冷戰時期的風光形成強烈對比,鼓動科學社群對恐怖主義宣戰並沒有成功。冷戰時期,五角大廈支持的科學蓬勃發展,而且被視為反蘇聯技術勢力的重要資產。今日軍事必須在更模稜複雜的環境運作,在一些可能跟任何技術優勢同樣具決定性的「軟」技術(soft skills)中運作,如建立信任、情報蒐集與文化洞見等等。在此新的軍事現實中,科學與技術研究必須提供的東西,變得更不清楚了。

破產的計畫

不確定性,可能有助於解釋某些現在看起來像是缺乏五角大廈支持的藍天基礎科學(blue-sky basic research,指沒有辦法短期達到目標的研究類型),以及偏好短期獲利的應用研究。JASONs,一個由獨立科學家們組成的國防顧問團體,在最近公布的五角大廈科學與技術的報告(完成於2009,公開於2010五月)中說「我們相信國防部重要的基礎研究計畫已經『破產』,甚至丟更多的經費或僅僅改變程序和定義都不能修復。」

表面上,五角大廈的科學基礎看似健全無虞,並支持一系列的研究。包含基礎研究、應用研究與尖端技術發展–在五角大廈的預算項目6.1, 6.2, 6.3–五角大廈的科技預算從2001年9/11事件的高峰下降到2005年的每年147億。(見漲跌表)但大多是尖端技術領域的衰退,不是基礎研究。但總額仍維持每年120億,幾乎是聯邦國家科學基金會的年度預算68億美元的兩倍,而且比起歐洲的國防科學花費高出許多,歐洲國家傳統上只付出美國花在軍事上的一小部份。2009年,從近年來得知的數字,歐洲防衛局(European Defence Agency)的會員–除丹麥以外歐盟每個國家–全部只花費歐元22.6億(折合美金31億)在「研究與技術」領域,大部分投入尖端航空和其他武器的,而非科學。

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http://www.nature.com/news/2011/110921/images/Rise750.jpg
五角大廈科技花費在冷戰末尾降到低點,接著在恐怖主義戰爭中飆增,但現在的下降可能會較深又延續得更長。

在五角大廈內,研究也曾占盡優勢的,前美國國防部長羅伯特.蓋茲(Robert Gates),在2006年入主國防部前,曾任德州農業機械大學的校長,也曾是美國CIA局長,也是一個歷史學博士。

例如,蓋茲清楚意識到許多學術場域,從越戰時期(1955-75)開始就與軍方的關係交惡並經常敵對,尤其是社會科學。2008年,為了重建這些連結,蓋茲提出密涅瓦(Minerva)計畫:一個特別著重社會科學的基礎科學計畫。蓋茲視密涅瓦為軍事科學改革任務的象徵。他在宣佈這項計畫時說到:「面對世界的挑戰,國家力量需要超越軍事威力,發揮更廣泛的概念和應用。…政府和國防部必須參與額外的知識領域–如歷史、人類學、社會學和進化心理學。」

Magnificent seven?

在2012會計年度預算中,蓋茲設定了未來幾年基礎科學預算年成長率2%的目標,並且宣示維持穩定的應用及尖端科技。對於國防資金來源很重要的學科而言,這是特別令人振奮的消息。在美國,約有三分之一的海洋地理學研究和計算機科學的研究資金來自五角大廈,例如,機械工程的大部分資金就是。(見Nature 466, 656-657, 2010)麻省理工學院的的科學史學家David Kaiser提到「物理研究不再與軍事資金緊密相連,即使仍然很重要。」國防部現在也是研究創傷性腦傷的最大單一資金來源。

隨著今年六月三十日下台,蓋茲停止一個五角大廈的科學技術計畫。包含一個用於未來五年的預算計畫的優先性明細表,五角大廈內部人士稱為「豪勇七蛟龍」(magnificent seven)。

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然而,蓋茲的努力也顯示出某些五角大廈的科技計畫的緊張關係。特別是密涅瓦,結合輿論反應,如學術界質問五角大廈是否與社會科學研究有生意往來。(見Nature 455, 583-585; 2008)Magnificent seven的明細表包含的主題有,反毀滅性武器(counter weapons of mass destruction)與減震系統(engineering resilient systems),然而這明顯未鼓舞科學社群。一位馬里蘭大學帕克學院的航太工程師,也是前美國空軍的首席科學家,Mark Lewis說,「很難區分這是魯莽或者先見之明。」這基本上是個人的願望清單。一位五角大廈發言人也說,沒有任何資助目標與Magnificent seven相關。

更基本的問題是許多觀察家認為五角大廈的研究缺乏遠見和整合。前幾十年,透過國防研究工程總部(director for defence research and engineering, DDR&E)來整合,這是一個在1958年蘇聯發射史普尼克衛星之後設置的職位。位於五角大廈權力中心,掌管所有部內的科學與技術計畫。

但是在1970年代晚期,這個職權讓渡了許多預算和政策主導權給採買的國防部次長–武器購買首席。DDR&E,近來刪減員額並改名為國防研究工程助理處,並掌管大部分個人單位和泛五角大廈國防尖端研究計畫機構的科學投資。近年來,辦公室已經被邊緣化,隨著刪減科學預算而不再是軍事科學政策的主導單位。

即使當官方繼續進行國防基礎研究,根據2009年JASON的報告,研究一味地朝向立即應用。在258個由2007年空軍資助的科學基礎研究計畫樣本中,以及陸軍研究單位贊助的類似樣本中,JASON發現有81%並非廣義的基礎研究。

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JASON科學家呼籲國防部提高並加強DDR&E部門,並且獨立於武器採購之外。但是國防部官員沒有做出任何改變的跡象。

同時,五角大廈面臨一個更急迫的威脅。「我們開始看到贊助研發資金的下滑趨勢。」位於華盛頓DC的戰略及預算評等中心的研究員,Todd Harrison提到。歐巴馬政府已經要求五角大廈,在未來12年刪除4000億的預算–現在預算大約每年7000億美金–而且不能保證在國會企圖減少聯邦赤字的同時,這些刪減不會擴大,或者從科技預算中刪除。

Lewis認為蓋茲的增加基礎研究費用的承諾是五角大廈的科學政策在過去幾年內的一個最重要的改變。然而,現在的問題是:蓋茲的繼任者,前CIA局長Leon Panetta,會不會支持這項承諾。Lewis指出,在Capitol Hill舉行的新任國防部長聽證會,當他被問到這個問題時,回答說,他重視基礎研究–但「所有國防撥款都必須考慮現在的預算緊縮時刻。」

換句話說,全部都在刪減的議程中,包含科學。Lewis說「那可能是一個根本的改變。」

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*Sharon Weinberger是西北大學Medill新聞學學院的卡內基研究員。個人網站: http://sharonweinberger.com/

出處:Published online 21 September 2011 | Nature 477, 386-387 (2011) | doi:10.1038/477386a

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老橘子
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貓人複合體。成員為黃貓、花貓、虎班貓。東海社會學博士,清華社人所碩士,曾任報社編輯和記者,博士後研究員,流浪博士。

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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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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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