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【活動紀實】PanSci TALK:討海

xmallwolf
・2015/09/30 ・2812字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 494 ・六年級

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臺灣四周環海,因此住著許多靠海吃飯的人們。吃討海這口飯的漁人,和大海搏鬥對他們來說是日常戰爭,卻也找到了人與海的共存之道。但有些捕魚技法即將失傳,有些海洋資源也即將枯竭,而今在陸地上的我們,卻仍然對於這片海洋予取予求;討海,我們還能向這片海洋討些什麼?

本次【PanSci TALK】要討論「靠海吃飯」,讓我們吃吃永續海鮮、聊聊漁人、再聽聽當海洋資源不再,又該如何復育。

徐承堉:RFI推動概念與現況介紹

https://www.youtube.com/watch?v=0_Q4rTTtuLA

有些食材在五十年前不存在!

目前現在台灣養殖最多的是台灣鯛,台灣鯛現在大概產值有七八萬噸,但是五十年前根本沒這麼多。現在的土雞和以前的土雞也不一樣,以前的土雞現在叫做古早雞,現在也有機會吃到,但是是特殊雞種。五十年內生態的改變相當大,但是消費者根本沒意識到。民國六十年民生報出了一本淡水河的故事,作者感觸到淡水河有著很大的變化,有很多東西消失了,於是一路從淡水河口到新店溪上游,記錄淡水河裡面有什麼東西,像是鳥、魚等生物。現在回去看那本書,會發現絕大部分的東西都要想像,因為現在很多東西都看不到。這些生產方式都和生活環境和生活有很大的關連。有些東西在不知不覺之中改變了,也許我們該重新思考哪些東西比較適合,重新去思考是不是要消費?

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要做到永續,就要做到責任。

生產者要負什麼責任?消費者要負什麼責任?管理者或政府要負什麼責任?永續是個很複雜的事情,也努力了很久,聯合國在談永續指標的時候有責任漁業行動綱領,每個人都要負上他自己的責任,在這個大環境當中,每個人沒辦法盡到自己的責任時,資源就很難永續。大家都會覺得公共工作應該是政府的責任,全世界只有台灣是政府在推動,政府不應該什麼事情都該做,大多數的時候人民比政府想到更多,可以靠 NGO或著民間團體要求政府制定相關法律,人民應該要為自己的未來負責。

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由觀念轉換為行動

目前國際性的海洋環保標章都是為大型、出口導向的少數漁業體系設計的,但是臺灣近海的海洋資源屬於區域化的小型漁業所利用,因此需要建立一套適合台灣的小型漁業環保標章管理。所以湧生海洋制訂了責任漁業指標RFI標章,依循著聯合國農糧組織的『責任漁業管理規範 Responsible Fishery Management』,結合政府與民間力量一起推動的環保標章。按照這個標章,消費者可以依包裝上面的分數瞭解海鮮的永續指數、產地來源、產品名稱RFI登錄單位,甚至可以掃QR code看到更多產品資訊,希望消費者可以有所選擇,也希望能夠讓消費者享用海鮮的時間不斷延長。

楊玉如:海牛驛站──海牛與養蚵人家的故事

https://www.youtube.com/watch?v=WYzZF-x9tDM

靠海吃飯,看天臉色

大家都知道彰化的王功,但王功只是 26個村其中一個,但是沒有人知道彰化有個芳苑,現在芳苑鄉還維持牛車採蚵的傳統,並用平掛式的養殖法。平掛式養殖法的壞處是蚵只能吃六小時的浮游生物,六小時後退潮就沒辦法進食,但是這樣蚵吃起來會比較緊時會比較 Q。以前芳苑都是單支插蚵棚,現在改成平掛式,產量比較大,但是這些產量卻又輸給南部的產量,而且大小又比較小顆,因此大部分消費者吃到都是南部養殖的蚵。芳苑養蚵的潮間帶是大成潮間帶,以前是國光石化的預定地,當地居民不斷地和政府爭地,最後才將該地的生態全部保留下來。

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下輩子不想再討海

芳苑現在還有洗蚵的行業,平掛式養殖法會有分區,一區一年要和政府交租金一千塊,但是蚵棚在颱風過後就會全部被吹走,採蚵回來以後要給現場的阿嬤開蚵,最後賣出去的價錢約是一斤一百三十元,今年的理事長目前手上有租四區的地養蚵,插了約六千多條的蚵架,但是這樣換算起來一個月薪水卻才兩萬多元。在芳苑養蚵實在不太容易,插蚵棚需要先拿刺竹插進土裡面,立好棚架,拉起尼龍繩,一條尼龍繩上會放十二個下殼蓋,十條尼龍繩纏在一起叫蚵花,養殖將近一年半的蚵才能採收,蚵養殖的時間長短會受到天氣影響,再加上蚵岩螺的災害。下海採蚵的工作非常辛苦,需要傳統的勞力,沒有機器能夠代替人,雖然有專門洗蚵的洗蚵場,但是洗蚵場大多是洗南部養殖的蚵,在芳苑這裡都要用人力洗。

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牛牛的故事

阿公有頭牛,幫忙他載蚵殼,現在也載客人。在芳苑的養蚵人家大部分家裡都有養牛,現在小玉老師製作了牛牛地圖,目前有地圖上有七頭牛,養這些牛的阿公阿嬤都願意和遊客們聊天,讓遊客們瞭解他們的工作,按這照張地圖就可以找到想去探望的牛牛們。養蚵人家們都非常疼惜這些牛牛好幫手,但是等到牠們老了不能工作了該怎麼辦呢?目前彰化現有個牛牛安養之家,不管是牛老了無法工作或著是阿公阿嬤無法再照顧牛牛,牛都可以在這裡好好享受退休生活。

黃永森:鰻魚的故事

https://www.youtube.com/watch?v=MXHL2gEfRuY

帶便當去遠足的鰻魚

喜歡吃鰻魚飯嗎?鰻魚好不好吃呢?鰻魚之所以這麼好吃是因為鰻魚有很多油脂,牠們的脂肪分布在肌肉纖維間,脂肪與肌肉交雜。但是鰻魚為什麼身上要帶這麼多油呢?因為牠要帶便當去遠足!鰻魚從淡水游到馬里亞納海溝孵育下一代之間的路程都不會進食,只會利用身上的油脂。但是,為什麼鰻魚知道要去遠足呢?目前還沒有人知道。

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充滿謎團的一生

鰻魚的一生有生活在淡水也有生活在海水,帶了很多便當以後鰻魚就開始變態,變成銀鰻,但是鰻魚必須離開長大的河川潛入深海,才能達到性成熟,如果鰻魚一直沒有辦法下海,牠們可以在淡水裡長得非常大隻,之前在日月潭抓到一隻 175公分,15公斤重的鰻魚,但是沒有辦法下海的鰻魚不會成熟產卵。

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鰻魚的研究

為什麼沒看過大肚子的鰻魚?也沒看過有卵的鰻魚?也沒看過鰻魚的受精卵?以前的人以為鰻魚是馬尾巴掉到水裡面變出來的,後來亞里斯多德發現每年冬天鰻魚往海裡游,第二年春天小鰻魚往陸地游;1684年,文藝復興時期,科學家認為鰻魚到海裡產卵;過了一百多年後,科學家發現鰻魚有卵巢;西元 1856年,波蘭的科學家發現鰻魚有精巢,這兩種現象表示鰻魚不是無性生殖,而是有性生殖。西元 1874年,科學家發現新的魚種,稱為狹頭魚,過了一百多年以後,科學家經過養殖狹頭魚後才發現原來狹頭魚會變態成為鰻魚。後來科學家開始找尋鰻魚的產卵場,於是順著海流撈鰻苗,目前科學家僅知道歐洲鰻的產卵場推測在藻海附近,日本鰻的產卵場推測在馬里亞那群島附近。日本學者曾預測鰻魚在水深75-100米左右的水深孵化。

 

本次 PanSci Talk紮紮實實地聽了三位講者的演講,在瞭解海洋漁業資源枯竭的現況後,才會更認同目前推行的永續海鮮有多重要;逐漸消失的傳統產業是否有轉型的機會呢?我們目前對鰻魚所知甚少,大量捕撈鰻苗會對鰻魚造成什麼樣的影響?為什麼沒有辦法人工養殖鰻魚?希望聽眾們聽完以後對海洋的議題保持更多的好奇心和關注,我們下次見。

 

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xmallwolf
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滔滔OceanSays編輯,也是PanSci特約作者,曾在茫茫的物理之海中載浮載沉,後來隨著洋流漂到遠洋慢慢沈積下來。

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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

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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[募科學] 〈SciMu科學募資〉九月閱兵報告
SciMu
・2015/09/07 ・2391字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 504 ・六年級

首先恭喜大家度過七八月份的颱風與暑假(呃沒有暑假嗎)九月份開學,〈SciMu科學募資平台〉從八月底到現在增加了幾個案件,內容一個比一個熱血。這幾個案子從北到南、從純基礎科學研究(台灣光子源發聲T恤)到在地氣象服務(屋頂上的天氣先生),正好展現了科學各式各樣不同的面向。

開始介紹幾個熱血專案之前,還是要再次強調:〈SciMu科學募資平台〉依然徵求各式各樣專案,不學術也無所謂,非科普也沒關係,只要你心心念念想完成的工作內容夠科學,不管是科學研究計畫或是偏鄉科學營,或者任何我們還沒想像到的內容,都歡迎你來提案,讓群眾來支持你!

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醫起嗡嗡嗡──「醫週譯小時」前進校園推廣

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先從八月底開始的「醫起嗡嗡嗡」談起。

在這個百家爭鳴的年代,人人想要留下痕跡、表彰自己的貢獻;卻有一群人抱持著「正確的知識屬於公眾共享」的心情固守在電腦前,為中文世界的大家們翻譯中文維基醫療條目,每個周五,風雨無阻。維基百科的社群精神強調知識的共享與中立,卻對於表彰貢獻者相當低調。也就是說,我們可以看完通篇精心整理過的條目,卻絲毫不會對作者留下任何印象。

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這個「醫周譯」計畫聚集了優秀的醫學人才、翻譯人才以及熱情的維基人,希望透過翻譯經專家審核的英文醫學條目,有效提升中文維基醫學條目,甚至夢想未來可以完成一個可靠的中文醫療資料庫。這項工作他們不求金錢回報,只希望能夠有更多的夥伴加入他們的行列;也因此,才帶出了這個「醫起嗡嗡嗡」的專案。

「醫周譯」的夥伴們希望透過「醫起嗡嗡嗡」這個專案,募集經費來進行校園推廣(染指學校),讓他們可以找到更多的夥伴,替中文的網路世界轉譯出更多可靠的醫學資訊。

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七月第一次洽談時,中文維基醫療保健小組剛剛完成長條目「下背痛」,成員的形容:「寫完那個條目,感覺每個人也都得下背痛了……」

雖然個人曾經很無禮地形容維基百科撰寫者的形象為「一群電腦宅宅」(而且居然沒有被揍XD),接觸這個專案之後, 我腦海裡他們的身影高大而神祕了起來。這群擁有醫療知識、英文翻譯能力、程式翻譯能力的熱血青年們,替我們翻譯可靠的維基百科醫療條目,認真找出可信的資訊分享給大眾。他們的形象,越來越接近以下這樣。

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影集《權力遊戲》裡守望絕境長城的黑衣人:我從今天守望,至死方休……

中文維基保健醫療 「醫周譯」小組,邀請你來「醫起嗡嗡嗡」!

 

屋頂上的天氣先生

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下一位,是同時具備鄉土服務與熱血精神的〈銀星氣象研究站〉。獨自觀測天氣37年,並非科班出身,卻將一份從孩提時代的興趣硬生生打磨成一套專業的呂權恩。在早期資訊不發達的年代,提供天氣資訊給在地的研究需求;時到今日,在臉書社團每天發布彰化地區的及時雨訊。

孩提時代經歷兩個颱風帶來的興趣,直到今日卻成為在地居民仰賴的天氣資訊服務。最大的夢想,是哪一天能募到足夠的資金,蓋一座足以做為在地地標的民間氣象站。因此雖然「屋頂上的天氣先生http://bit.ly/1LkkASQ」成為〈SciMu科學募資〉平台第一個正式達標的案件,也請大家繼續支持。

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且不談太認真勵志的內容,光是看到呂大哥這三十年氣象相關的收藏,編輯部就小小地沸騰了,驚呼內容包括「那個是手繪的天氣圖嗎」、「我出生那一年的資料!」、「兩個颱風!」

請期待近日將發布更詳細的報導。

引起編輯部驚呼的民國70年代天氣圖。
引起驚呼的民國70年代天氣圖。

 

支持世界最亮的台灣之光!──〈台灣光子源〉

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位於新竹的〈台灣光子源〉在2014年12月底試俥完工,可以發出全世界最亮的光,這件事情有多重要呢?

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對謝耳朵來說重要到列入室友合約(而且遠比情人節重要)的大型強子對撞機,其主持機構〈歐洲核子研究組織〉(European Organization for Nuclear Research)在2015年4月以封面故事的報導了〈台灣光子源〉。

以下這段影片如果在今年開拍,兩位科宅爭論的內容有機會換成:到底是誰可以來台灣參觀!

更多的介紹請見:台灣之光「台灣光子源」能幹嘛?

但是一個這麼絕對世界級的研究機構,對於大眾來說卻非常陌生,尤其是還取了一個非常嚴肅圖文不符的名字「國家同步輻射研究中心」。同步輻射中心在2015年5月底的經費爭議後,希望能聚集關心台灣基礎科學研究的人們繼續關心〈台灣光子源〉後續的進展,因此發起了「台灣光子源紀念T恤發聲」活動,所得盈餘將全部用做科普活動推廣。

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〈同步輻射中心〉未來還打算邀請贊助者參觀世界最亮的「科學神燈」!

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看完這麼多精彩的提案,是不是很令人振奮呢?
〈SciMu科學募資平台〉誠心邀請你,不只是贊助這些提案,也趕快來提出你的科學好點子吧!

 

【同場加映】別讓鰻魚成為只能在博物館見到的傳奇生物!人工繁殖鰻魚的第一步
未來的二十年內鰻魚的命運究竟會如何呢?需要你的關注!
鰻魚飯拯救計畫」倒數計時中!

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【同場加映】火箭大叔前瞻計畫
資助校園火箭隊,讓他們飛向太空!

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彰化海牛車蚵農.李福相:下輩子不想再討海。––《討海魂》
PanSci_96
・2015/08/10 ・3022字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 488 ・五年級

彰化縣芳苑鄉位於台灣中西部,西臨台灣海峽,是濁水溪流經之部分沖積地。海域沿岸充滿著豐沛的潮間帶、紅樹林生態,是彰化縣第二大鄉村。芳苑村海岸潮退期間,在平疇闊野的潮間帶現身近千公頃的養殖牡蠣地,更是獨特而絕美的灰黑色風景。

芳苑村的蚵田美名響遍台灣,當地蚵農因應養蚵環境,甚至發展出全台唯一可見,以海牛下海採蚵載運的漁法。牛在芳苑這裡不下田,反而下海。在芳苑的海岸線,每日可見牛車來回於海中蚵田,牛車一來一往,慢行於泥中海岸,更讓芳苑海岸更添傳統純樸的漁村風光。

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  • 漁法起源時間不詳 | 彰化芳苑
  • 4月至9月

漁人的記憶:李福相––下輩子不想再討海。

號號稱「全台最大媽祖廟」的彰化縣芳苑鄉普天宮前,常有一台台的牛車緩緩經過。然而,牠們前進的方向,不是陸地的農田,而是海邊的蚵田。可別小看這些牛,牠們除了在農村耕作,同時也下海協助蚵農養殖牡蠣。此種半農半蚵「海牛耕蚵田」的漁村生活方式,全台灣只有在芳苑才看得到,目前有二十餘頭海牛,八十四歲的李福相飼養的黃牛「小白」,就是其中之一。

李福相生肖屬猴,猴子的生活空間在山林,但他一輩子除了在陸地上種植作物,還要在海上討生活、海邊種蚵田,雖然年輕時曾有機會到台北大城市發展,可以不必再過這麼辛苦、冒風險的生活,但他終究還是選擇留在家鄉,半農半漁,成就了他的一生。

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回頭看過去走過的路,如果有下輩子,李福相還會過著耕作、討海、插蚵(台語,意指養蚵田)的活嗎?他說,「如果還要投胎,大家一定都想出生在有錢人的家庭,只有傻瓜,才會選擇這樣的生活,那是出世來過苦日子的。」

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工作都做大份的,家族責任一肩挑

時間回到一九三二年,那是民國二十一年,對出生在彰化芳苑的李福相來說,是昭和七年,當時,台灣還在日治時期。李福相讀了三年日本書,因為家裡經濟條件不好,沒辦法再供他讀書,十一、二歲時,開始分擔家計。一開始,負責餵牛,到了十五、六歲,身體比較壯了,工作換成擔蚵仔,幫著父親照顧養殖的蚵田。十七歲那年,學會如何駕駛牛車,那時的牛車是四個輪子,車身比現在使用 的兩輪牛車還長,可以載更多、更重的物品。十八歲成年後,就經常獨自櫓著竹筏到離岸好幾公里的外海釣魚,靠著一對櫓、一枝篙,幫家裡多賺點生活費。

那個年代,幾乎每一對夫妻都生很多孩子,李福相的父母生了五男四女。李福相是男孩中第二個出世的,然而,哥哥患有羊癲瘋,李福相便主動擔起了長子的重任,而這也是李福相在二十七歲結婚後,放棄隨太太娘家到台北發展的原因。

李福相的牽手洪耍阿嬤比他小六歲,今年七十八歲,她回憶當年嫁給李福相,他一心想著要拉拔三個弟弟讀書、讓一個妹妹順利出嫁;那時她的家人們搬到台北,在中正區的龍口市場,備了一個賣菜的攤位,希望她和李福相能夠一起北上。李福相只 說:「家裡怎麼辦?這可是沒天良啊!」洪耍說,李福相個頭不高,但是「工作都做大份的(台語)。」她心裡雖然不捨,卻告訴自己「嫁雞隨雞」。一大家子人生活的艱辛沒有斷過,還好同住的弟弟妹妹們都齊心協力。「呷好,大家作陣呷好;呷歹,大家作陣呷歹。」大家賺來的錢一律交給由公婆作主,底下各房輪流煮食,也就一天天地過來了。

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究竟日子有多苦呢?李福相說:「那時候,全家人要吃上一斗米,沒有那麼簡單。」有一次他到王功外海釣魚,結果漿斷掉,風又大,花了好大的力氣才回航;父親連感冒時也無法在家好好休息,必須抱病出海。當年還沒有風浪級數的氣象預報,凌晨二、三點要起床看風向,如果吹東風,浪就平,吹北風,浪就大。

當討海人的太太,可說是「心事誰人知」,丈夫一出海,就要祈禱不要碰到什麼不好的事情。洪耍說,有一次真把她嚇死了,李福相出海沒有回來,她揹著還在襁褓中的兒子,急著到處找人,後來有一個騎鐵馬的人來到家裡,說李福相浮在海上,被隔壁村的船撿上岸了,還有一口氣在,要她別慌,趕緊去把他帶回家。

民國五十一年,船邁入機械化,李福相也曾擔任海腳(台語,即船員),捕過旗魚,一直到民國六十幾年,芳苑外海泥沙淤積愈來愈嚴重,導致海溝愈來愈淺,船的吃水深度不夠,只要浪一大,船很容易直接撞擊到海溝而受損,甚至船身裂開,當時船的材質仍是檜木,而不是現代用的塑鋼,李福相只好放棄捕魚,轉以種蚵為主。至於那幾年出海賺來存下的錢,就買了屋後方的地來耕作,種植稻子、 花生,開始了半農半蚵的生活。

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「哪有那麼好命」的半農半蚵生活

芳苑的蚵農並不是一開始就讓牛下海,李福相還記得當年父親捨不得讓牛運蚵,都是用人力挑,來回蚵田三、四次所擔的重量,比用牛運送的還要多。在挑運的重量中,比如好不容易擔了一百台斤,卻只有十台斤是真正能賣錢的蚵肉。

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正由於蚵得來不易,雖是種蚵人,卻捨不得吃蚵。李福相說:「哪有那麼好命。」只有在感冒沒有食慾時,才會煮蚵仔湯補身體,平常吃食以蕃薯籤混入米飯,如果吃不飽,再混入給豬吃的草。有一年颱風來襲,浪大到把蚵枝從泥裡翻出來不打緊,蚵枝還反轉一百八十度插回泥中,損失慘重,那年就 是個「歹年冬」。

為了抓緊退潮的時間下蚵田,李福相經常半夜起床觀察潮水,有時凌晨一點多出門做事,到早上十點多才回到家。那時沒有路燈,都是在黑夜中摸著路 旁的竹子找路;早上忙完蚵田,緊接著就到農田裡繼續勞作,問他「不需要午睡?」李福相還是那一句:「哪有那麼好命。」在蚵收成的季節,更是忙得不可開交,不僅天亮要採收,半夜也在採收,那麼大的蚵田,可是用了一萬斤以上的竹子插出來的蚵枝。

「做這行很辛苦,插蚵要認真,不然蚵仔會死掉。」李福相認真種蚵,每次收成回來十一簍左右的量,開蚵的工作洪耍一個人做不來,請人幫忙,一斤的工錢是十元,蚵仔一斤可以賣二十五元,為了省工錢,洪耍可說是卯起全勁,一天可以開出七十台斤的蚵。在那個沒有冰箱的年代,蚵收成後,冬天可以放三天,夏天的話一天就臭掉了,有時候洪耍凌晨一點鐘就起床開蚵,認真工作的程度與李福相可說是不相上下。

為了栽培子孩子,夫妻倆終年無休,努力工作。洪耍說:「我們有四個兒子、一個女兒,我自己沒有讀書,知道不識字的痛苦,只要孩子們有興趣讀,再怎麼辛苦,我們兩個都會想辦法讓他們讀。」有時家用很緊,然而夫妻倆這輩子,從來沒有向別人開口借過一塊錢。

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去年,李福相有感於年紀大了,決定退休,帶著小白轉型,與彰化縣海牛鄉土文化推廣協會合作,載運觀光客至潮間帶從事蚵田體驗活動,而農地也改種玉米。在熱鬧的體驗活動中,李福相總是主動參與服務遊客的每個過程,害羞的他,除非你主動出聲,他才會跟你說上幾句話,但是只要你的要求合情合理合法,他會盡力做到最好,甚至超出你的預期。

盡本分,但不張揚。做到最好,但不邀功。李福相的個頭雖小,芳苑的夕陽下,他和小白的身影,卻充滿著男子漢的力量。

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03a5f39f19d64e25bb6b3ffc856e96f2本文摘自泛科學2015八月選書《討海魂:13種即將消失的捕魚技法,找尋人海共存之道》,行人出版。

 

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