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針織式超級電容器,在智慧衣裡儲存電力

PanSci_96
・2016/03/12 ・1930字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 553 ・八年級

本文由科技部補助,泛科學獨立製作

文/李允誠

Zypad
穿戴式科技席捲了近幾年的科技市場,而其中正在起步的智慧衣,或許會是未來的必備商品。source:wiki

穿戴式裝置正火紅,除了智慧手錶、智慧手環等常見的穿戴裝置,你知道還有智慧衣嗎?相較於智慧手錶或手環,智慧衣能更貼近、更大範圍的覆蓋人體,在生理檢測上,能比手環類產品來的準確。但若要能夠檢測,智慧衣就得通電,目前市面上的智慧衣仍需要額外的供電裝置(像是固體電池等)來供給電力,不但累贅,也降低了穿戴舒適性。

超級電容器供電於無形之中

美國卓克所大學(Drexel University)近期和美國海軍學院合作了一項研究計畫,他們找出一種方式,能夠讓活性碳顆粒嵌入不同類型的毛線中,藉此可儲存能量,進而觸發感測器及電子整合裝置,並將這類針織品改良而成智慧衣。

這些由不同類型感測元件製成的「智慧布料」,其實已經發展十年之久。但以往這些產品往往都只是實驗室裡的展示品,近幾年才開始進入消費者市場,像是能夠監控運動員生理狀況的智慧穿戴裝置,以及追蹤健康與身心狀況的產品。根據 Gartner 在 2014 年底的報告指出,智慧服裝的市場將會從 2014 年的十萬件,成長到 2016 年的兩千六百萬之譜。

直至目前為止,市面上多數產品皆會利用額外的處理裝置來做資料擷取,並和智慧手機、平板等行動裝置連結。這些處理裝置的模組雖然不大,但仍必須使用傳統電池供給電力,從美學或是功能的角度來看,這樣的設計其實都不盡理想。

因此,創造一個高彈性,且能整合到針織品的能量儲存器一直是相關研究人員的目標。終於在去年,來自中國與美國的研究團隊有了一些成果,他們分別展示了由石墨與碳奈米管製成,且能編織進服飾的纖維狀超級電容器。當時的報導指出,這些以碳為基礎的微型超級電容器,每個纖維擁有最高的體積能量密度(每小時 6.3 微瓦/每立方毫米,相當於一個 4 伏特,每小時 500 微安培的電池)。但是這些產品雖然看似強大,其造價卻相當昂貴,而且碳奈米管可能含有毒性的疑慮尚未被排除,再再都降低了此產品的商業價值。

關鍵因子:活性碳、天然纖維焊接與離子液體

為了能夠創造出不需外在裝置、成本低廉的能量儲存裝置,卓克斯大學的團隊開始採用價格便宜的活性碳。除了便宜外,活性碳安全無毒,甚至常常被用於減少有毒物質的吸收。根據卓克斯大學材料科學家 Yury Gogotsi 表示,只要使用約 3000 平方公分的面積(相當於襯衫背部中央區塊的大小),便能儲存相當於一個 4 平方公分大小的錢幣型電池的電力。

為了達到這樣的能量密度,該團隊採用一種叫做天然纖維焊接的技術(Natural Fiber Welding,NFW),這種技術是由美國海軍學院的化學教授 Paul C. Trulove 與空軍辦公室的科學研究部的 Hugh C. Delong 發明。NFW 可讓像是活性碳等材料,嵌入由棉、麻、竹子或人造絲製成的紗布、織品。

NFW 技術雖然複雜,但在卓克斯大學與海軍學院團隊的努力下,它們製造出一台專門用於NFW 的機器,能夠持續的生產出數十米的紗布。「真正需要成本的只有 NFW 過程中所需的離子液體」海軍學院總司令 David P. Durkin 說:「它們雖然昂貴,卻是非常優異的替代有機溶劑,因為它們不會揮發,甚至可以在水中重建,進而回收」,Durkin 認為,如果NFW技術被規模化,那麼離子液體的成本將會是一項關鍵因素

電力供給效能尚待解決

針織毛毛
在現有技術下,能量儲存紡織品的所能供給的電力其實並不多,像智慧手機等行動產品可能都不敷使用,但還是有許多其他應用可以受惠於這類紡織品。(圖片來源:撰稿團隊)

在現有技術下,能量儲存紡織品的所能供給的電力其實並不多,像智慧手機等行動產品可能都不敷使用,但還是有許多其他應用可以受惠於這類紡織品。卓克斯大學博士生 Kristy Jost 解釋道,現在市面上有越來越多的電子紡織品,但多數產品仍需藉由固體電池來提供電力,針對此點,她致力於儲能紡織品的研發,最終目標是希望生產出一種能量儲存裝置,能夠驅動相關電子產品,像是針織感測器、低功率的通信設備等。
相較智慧手錶、手環等較為 High-Tech 的產品,智慧衣則 High-Touch 多了,不但能夠真正「穿」在身上,也能提供更準確的生理數值。在娛樂價值上,模特兒與藝人也能穿著智慧衣,在表演時展現更多炫麗的特效,增加娛樂效果。只要能夠解決電力供應的缺點,相信在 2016 年達成兩千六百萬件的市場規模絕對不是問題。

(本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫-智慧生活與前沿科技科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

責任編輯:鄭國威
審校:陳妤寧

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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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液晶溫控纖維:捲窗簾、撐乳房、擁抱狗、掀燈罩
胡中行_96
・2023/11/20 ・2772字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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「教授」趴在辦公室的地板上,百無聊賴。材料科學家、互動設計師、工匠與工藝研究人員,整日於麻省理工學院媒體實驗室(MIT Media Lab),忙進忙出,沒空搭理。作為論文第一作者Jack Forman的愛犬,身兼創作謬思,「教授」可能從沒想過,自己終將獲邀貢獻學術,並且榮登致謝名單。[1]

第一作者的愛犬「教授」。圖/參考資料1,Figure 15a(CC BY 4.0

FibeRobo

「教授」備受冷落的這段時日,研究團隊一直忙於開發織物纖維:穿戴手套、實驗袍和護目鏡,隔著通風櫃,以液晶元(mesogen)為主要原料,適量加入能感光、增加黏性、降低驅動溫度,以及延長有效期限等的各種化學物質。然後,將調製好的液晶彈性體(liquid crystal elastomer;LCE),灌進精心設計的機器。利用液晶分子在常溫下整齊排列,遇熱就亂了陣腳,導致收縮的特性,生產出來的FibeRobo纖維,長度能為溫度所控制。製作步驟及機器各部位的功能,大致如下:[1]

左二為FibeRobo機器示意圖,最右是實體。圖/參考資料1,Figure 3(CC BY 4.0
  1. 可調控溫度的針筒幫浦,將原料加溫至約莫34°C,降低其黏性後,推擠出來。(圖片:Step 1的上半段。)[1]
  2. 紫外線照射,使纖維稍微硬化,避免蜷曲。(圖片:Step 1的下半段。)機器外圍的黃色壓克力板,能隔絕99%的紫外線,保護使用者。透過調光器,則可依需求適度調整光線強度。避免光線太弱,使纖維斷掉;或者是光線太強,而結塊並堵塞針筒的開口。[1]
  3. 鑷子夾住纖維兩端,把它拉得又直又細,再沾點礦物油,比較容易舒展。(圖片:Step 2。)[1]
  4. 經過滑輪的纖維,於緊拉的張力下,再照一次紫外線,加強硬化。(圖片:Step 3。)滑輪轉動的速度愈快,纖維就愈細。[1]
  5. 纖維被捲到機器最頂端的線軸上。(圖片:Step 4。)[1]
  6. 從線軸上取下纖維,撒點滑石粉,降低摩擦力,方便以後用機器紡織。等布料完成,再以溫熱的肥皂水,洗去滑石粉。[1]

通電與收縮

FibeRobo纖維搭配別種材料,可以創造不同的效果。然而傳統多股對絞的作法,會扭曲FibeRobo,使它收縮的特質變得難以預測。於是,研究團隊改將FibeRobo置於中央,在外面纏繞其他材料。比方說,拿以蠶絲包覆銅芯的利茲線(litz wire)來捆它。銅的電阻低,升溫快,能迅速使FibeRobo遇熱收縮。FibeRobo與利茲線合體後,接上2.5安培、8.5伏特的電,8秒即縮短37%;斷電30秒,則又恢復原狀。不過,這種混合纖維傾向堆成一團,不適用於針織、紡織與刺繡。研究團隊建議,最好分開製作,再搭配使用。[1]

a. & b. 不同材質的線,纏在一起。FibeRobo纖維與利茲線合體:c. 沒通電;d. 通電收縮。圖/參考資料1,Figure 5(CC BY 4.0

另外,他們也嘗試用導電塗料浸染纖維。如同調製LCE原料時,身穿防護衣著,隔著通風櫃,先將FibeRobo泡入含有重量百分濃度7%碳黑(carbon black)的甲苯(toluene)溶液裡。8小時後取出,置於80°C的烤箱中,烘烤1個鐘頭。如此一來,FibeRobo纖維就能通電,其電阻會跟著長度的伸縮變化。拉長變細的時候,電阻較高。[1]

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成品展示

研究團隊用FibeRobo纖維跟其他材料,做了些模型和成品,來展示實際用途。以下是其中幾個例子:[1]

  • FibeRoBra運動胸罩:當體溫隨運動逐漸上升,FibeRoBra便開始收縮,給予乳房無鋼圈、零負擔的支持。體溫下降後,布料又回到放鬆的狀態。[1]
圖/參考資料1,Figure 8(Edited;CC BY 4.0
  • FibeRoGlow燈具:開燈後升高的溫度,令燈罩緩緩上捲,彷彿打開花瓣。全程費時,大約5分鐘。[1]
圖/參考資料1,Figure 9(CC BY 4.0
  • ShadeRobo窗簾:窗簾不該因為陽光強烈,氣溫上升,就自動捲起來。因此,驅動此窗簾所需的溫度,被設計得比較高。布料只有在上面的利茲線通電時,才會有反應。4伏特、2.5安培的電,得花2分鐘,才能將這個5 x 5公分的小窗簾捲好。冷卻1分鐘後,又會完全攤平。[1]
圖/參考資料1,Figure 12CC BY 4.0
  • FurbeRobo遙控狗背心:論文的第一作者Jack Forman,為他的愛犬「教授」,織了一件小背心。本文開頭的那張照片,即是牠的定裝照。如果寵物在辦公室悲鳴,於實驗室忙碌的主人,就可以透過藍芽,啟動背心上的控制器。此時,連接12伏特、2.5安培電池利茲線,會通電並發熱,造成驅動溫度不高的布料,輕微收縮。就像給狗溫暖的擁抱,減輕牠的分離焦慮(separation anxiety)。不過,基於動物實驗倫理等因素,後來示範布料收縮的照片,都是穿在布偶上拍攝,「教授」再次被晾在一旁。[1]
圖/參考資料1,Figure 15(CC BY 4.0

成本與環保

2023年麻省理工學院的團隊,在美國計算機協會(Association of Computing Machinery)主辦的使用者介面軟體與技術(User Interface Software and Technology)研討會上,發表了這篇介紹FibeRobo的論文。研究團隊認為,他們的成果具有商業化的潛力。畢竟跟雷同的技術比起來,製作FibeRobo的成本相對低廉:機器的針筒幫浦約美金250元;裝滿5、10、20或30毫升原料的針筒,每個至多4元;而生產直徑0.5mm的纖維,每公尺約0.2元。[1]單人操作單機,一天或一個下午就能產出750公尺的纖維;[1, 2]亦有報導指稱是每日1公里。[3, 4]不過,FibeRobo不可回收,儘管某些新興LCE纖維可生物分解,有時搭配的導電材質,仍是廢料處理的阻礙。因此,在這方面還有改善的空間。[1]

麻省理工學院媒體實驗室的FibeRobo介紹影片。影/參考資料2

  

參考資料

  1. Forman J, Afsar OK, Nicita S, et al. (2023) ‘FibeRobo: Fabricating 4D Fiber Interfaces by Continuous Drawing of Temperature Tunable Liquid Crystal Elastomers’. UIST ’23: Proceedings of the 36th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, 9, pp. 1 – 17.
  2. MIT Media Lab. (27 OCT 2023) ‘FibeRobo: Powerful Body-Temperature Morphing Fibers’. YouTube.
  3. Paul A. (26 OCT 2023) ‘This liquid crystal fabric is ‘smart’ enough to adapt to the weather’. Popular Science.
  4. Global Update. (29 OCT 2023) ‘New Liquid Crystal Elastomer Fiber Makes Shape Shifting Fabrics a Reality – FibeRobo’. YouTube.
胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。

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巴黎時裝週:噴霧製衣,一體成形
胡中行_96
・2022/10/03 ・2083字 ・閱讀時間約 4 分鐘

2022 年 9 月 30 日,[1]在巴黎時裝週 2023 春夏大秀上,近乎全裸的超模 Bella Hadid 緩步走上伸展台。她氣定神閒地,任由與法國時尚品牌 Coperni 合作的科學家們,用噴槍將液態布料覆蓋在她身上。[2, 3]經剪刀裁去布邊,並劃出高衩,一件服貼簡約的雪白平口洋裝,當場完成,驚豔全場。[4]

巴黎時裝週 2023 春夏大秀上,噴霧製衣的現場表演。影/參考資料 4

時裝秀的科技時刻

英國品牌 Alexander McQueen 也曾於 1999 春夏系列時裝秀中,讓超模 Shalom Harlow 在緊湊高亢的音樂襯托下,接受二支機械手臂的顏料洗禮,演繹出時尚史上經典的噴墨洋裝。[5]不過,這兩次乍看雷同的科技嘗試,其實有根本上的差異:Alexander McQueen 的做法,是把洋裝當作畫布,透過機械手臂在上頭忘情揮灑。放蕩不羈的風格,使模特兒的皮膚上沾染不少墨水,帶著一縷淒美的頹喪。[5]然而,這次巴黎時裝週的白色洋裝製作,則是宛如迪士尼動畫《睡美人》的情節。噴槍就是設計師的魔杖,妙手一揮便幻化出成品,整個過程乾淨俐落。做完馬上走秀,都不怕沿路滴水。[4]

這款神奇的噴霧布料,是 Manel Torres 博士研發的 Fabrican。[3]

Alexander McQueen 1999 春夏系列服裝秀中,Shalom Harlow 與機械手臂演繹經典的噴墨洋裝。影/參考資料 5

Fabrican 噴霧的原理

來自西班牙的 Torres 博士,[6] 2003 年於英國倫敦創立 Fabrican 有限公司。他希望用皮膚般貼身的媒材,來製作衣服,並加速生產的流程。[7]一件 Fabrican 服飾的生成,從無到有約莫只要 9 到 15 分鐘,[1, 6]而且材質和顏色都有多元的選擇。[8, 9]無論是棉、毛、亞麻、尼龍或是奈米碳纖維等原料,[6, 9]加入特製的揮發性溶劑後,噴在人體上便會快乾成形。 [6]這種液態布料能做出一年四季的服飾,差別主要在於塗層的厚度。成品噴好後,不僅可以重複穿著和洗滌,也能以溶劑即刻還原再利用,[10]十分環保。

Torres 博士示範用 Fabrican 噴出T恤,女模表示會冷。影/參考資料 10

Fabrican 服飾的量產

Copern i 的二位品牌創辦人 Sébastien Meyer 與 Arnaud Vaillant ,在這次的巴黎時裝週開始前 6 個月,就已經緊鑼密鼓地和 Torres 博士,一起研究如何呈現這件白色洋裝。「我們不會因此賺錢」,回想秀場上的那一刻 Meyer 如是說:「但那是段美麗的時光 ── 一個創造情感的體驗。」[3]

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以人工一件一件地噴出衣服,並不符合經濟效益,所以除了上述量身訂做的方法,Torres 教授還開發出適合工業化量產的模式。這個概念有點類似 Alexander McQueen 1999 春夏系列服裝秀的演出,不過要把那位面目驚恐,非常入戲的模特兒,換成冰冷的人體模型。如此一來,裝有噴槍的機械手臂以及負責運算的可程式邏輯控制器(programmable logic controller,簡稱PLC),便能以每秒 9 公尺的速度噴出原料,不眠不休無休地將已經設計好的服飾,精準地製作出來。由於針對不同產品,只要依照個別需求,微調程式或液態布料的成份,Fabrican 官網宣稱,這比起仰賴為數龐大的傳統機器,更適合剛起步的事業和開發程度較低的國家。[11]

Fabrican 的其他用途

此外,同樣的技術也能運用在汽車內裝,[11]以及醫療器材上。比方說,口罩、繃帶、藥物貼片、創傷敷料,[12]還有取代石膏的骨折固定器等。[13]比較出乎意料的是,據說 Fabrican 也有清除海洋汙染,例如:原油外洩等的功能,可惜相關的資訊不多。[14]看到如此萬用的布料科技,只能期望它無論如何都要打入一般市場,造福大眾。別像伸展台上的高級服飾,永遠那麼遙不可及。

Fabrican 可望取代醫療石膏。影/參考資料 13

延伸閱讀

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參考資料

  1. Testa J. (02 OCT 2022) ‘The Best Moment of Bella Hadid’s Life’. The New York Times.
  2. Yang R, Chen L, Chiang R, Tseng R.(01 OCT 2022)〈巴黎時裝周2023春夏秀場盤點!Coperni現場噴墨製衣、Balmain邀請傳奇巨星Cher壓軸走秀〉Harpers Bazaar.
  3. Maguire L. (01 OCT 2022) ‘A spray-on dress and a solid gold bag: Coperni goes after Gen Z with novelty and fun’. Vogue Business.
  4. iDest. (01 OCT 2022) ‘Bella Hadid Closing Coperni Spring 2023 Collection’. YouTube.
  5. Couture Daily. (13 JAN 2013) ‘Alexander McQueen spring/summer 1999’. YouTube.
  6. Sample I. (17 SEP 2010) ‘Spray-on clothing becomes a reality’. The Guardian.
  7. Fabrican History’. Fabrican Spray-on fabric. (Accessed on 02 OCT 2022)
  8. FannVideo Best. ‘New Spray-on Clothing Future Technology’. (28 MAY 2013) YouTube.
  9. Fabrican Technology’. Fabrican Spray-on fabric. (Accessed on 02 OCT 2022.)
  10. New Scientist. ‘Spray-on clothing could be the future of fashion’. (17 SEP 2010) YouTube.
  11. Industrial – Industrial Application’. Fabrican Spray-on fabric. (Accessed on 02 OCT 2022.)
  12. Healthcare – Innovation, choice and flexibility in healthcare’. Fabrican Spray-on fabric. (Accessed on 02 OCT 2022.)
  13. fabricanltd. (15 MAY 2012) ‘Spray-on arm cast. Fabrican Ltd’. YouTube.
  14. Environmental – Protecting our environment from seaborne spills’. Fabrican Spray-on fabric. (Accessed on 02 OCT 2022.)
胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。