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工業技術研究院

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工業技術與資訊月刊

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2020年10大突破性技術(下)

翻譯/連育德

人造衛星的超級星群

本刊取得美國麻省理工學院Technology Review期刊圖文授權。
本刊取得美國麻省理工學院Technology Review期刊圖文授權。

現在打造與發射人造衛星不必砸下重金,也能一次在軌道上運作成千上萬座衛星。

全球仍有超過35億人口無法上網。SpaceX與OneWeb等企業認為,只要發射成千上萬枚人造衛星到太空,傳輸寬頻訊號到網路終端設備,就能使地球全面連網。只要終端設備能清楚看到天空,就能傳輸網路訊號到鄰近裝置。光是SpaceX就希望在未來10年發射大量人造衛星到地球軌道,數目是史普尼克號(Sputnik)以來的4.5倍。

這些人造巨型星群之所以可能成真,是因為人造衛星愈做愈小,發射成本愈來愈低。回顧太空梭時代,發射人造衛星的成本每磅約24,800美元,而發射一枚重達4頓的小型通信衛星,成本將近2億美元。

如今,SpaceX的星鏈(Starlink)衛星重約500磅(227公斤)。由於衛星的基礎架構可重複使用,加上製造成本降低,火箭可以裝載幾10個衛星一併發射,大幅降低成本。SpaceX獵鷹9號(Falcon 9)的發射成本如今也只需每磅1,240美元左右。

第一批120枚星鏈衛星已於2019年升空,SpaceX計劃從2020年1月起每隔2週發射60枚,加上OneWeb公司於今年年底前將發射30多枚衛星。不久之後,天際將有成千上萬枚衛星同時運作,提供網路給貧窮人口與偏遠地區。

但前提必須是一切運作正常。部分研究人員並不樂見這樣的發展,擔心人造衛星會擾亂天文學研究。更嚴重的是,如果發生碰撞的慘劇,可能會形成幾百萬片太空垃圾,使得衛星服務與太空探索成為不可能的任務。2019年9月,星鏈衛星差一點撞上歐洲太空總署(ESA)的氣象衛星,讓各界赫然發覺,在地球軌道飛了愈來愈多衛星的同時,全球並未做好管理的準備。衛星星群未來10年會如何演變,將決定軌道太空的未來。

—Neel V. Patel

重要性:這些「星系」能讓地球享有高速網路,也可能使得地球軌道淪為充滿太空垃圾的地雷區。
主要研究單位:SpaceX、OneWeb、亞馬遜、Telesat
成熟期:現在

量子優越性

Google率業界之先,明確證實量子電腦的功能超越傳統電腦。

量子電腦儲存與處理數據的方式,與大家熟悉的傳統電腦截然不同。理論上,量子電腦可以處理某些類型的問題,例如破解加密密碼,或是精準模擬分子的行為,藉此發掘新藥與材料等等,這些工作換成是功能最強大的傳統電腦,可能要花上幾千年才能解決。

實際運作的量子電腦已經存在幾年,但只有在特定條件下,功能才能超越傳統電腦。2019年10月,Google宣稱率先證實了「量子優越性」(Quantum Supremacy)。該公司的量子電腦具有53個量子位元(Qubit;量子運算的基本單位),在短短3分多鐘完成1項複雜計算,Google估計如果是採用全球最大的超級電腦,計算過程要10,000年,也就是要花15億倍的時間。IBM則質疑Google的說詞,指出頂多只快了1,000倍。儘管如此,此舉仍是一大里程碑,每增加一個量子位元,電腦速度就能加快1倍。

然而,Google這場展示完全只是概念驗證(Proof of Concept),相當於在計算機上隨機加總,證明答案無誤罷了。現在Google將目標放在:打造有足夠量子位元的電腦,解決實際問題。這項挑戰極為艱鉅,因為量子位元愈多,就愈難維持微妙的量子態(Quantum State)。Google工程師認為,他們的技術能夠讓量子位元達到100個到1,000個之間,這樣或許可以解決實際問題,但至於是什麼問題,沒有人知道。

未來會如何演變?想要破解現在的加密技術,電腦需要有好幾百萬個量子位元,可能需要再等好幾10年才能研發得出,但要打造一台能夠針對分子進行模型運算的量子電腦,應該簡單得多。

—Gideon Lichfield

重要性:量子電腦發展到最後,將解決傳統電腦能力所不能及的問題。
主要研究單位:Google、IBM、微軟、Rigetti、D-Wave、IonQ、Zapata Computing、Quantum Circuits
成熟期:5~10年以上

微型人工智慧 手機現在也能進行強大的人工智慧運算

現在的人工智慧有個問題:為了打造更高效的運算法,研究人員使用愈來愈大量的數據與運算能力,也仰賴集中式的雲端服務,但這樣不但造成龐大的碳排放量,更限制了人工智慧應用的速度與隱私。

所幸,反其道而行的微型人工智慧,正在改變這樣的情況。科技龍頭與學界研究人員正在研究新的運算法,企圖縮小現有的深度學習模型,但又不犧牲功能。此外,現在也出現新一代的人工智慧專門晶片,號稱能在更小的實體空間內裝進更多運算能力,且訓練與運作人工智慧的耗能量更少。

這些先進技術已陸續在消費者裝置實現。2019年5月,Google公布用戶在手機使用Google助理時,現在不必再將語音請求送到遠端伺服器處理。從iOS 13以來,蘋果便在手機近端執行Siri的語音辨識與QuickType鍵盤。IBM與亞馬遜也提供開發者平台,讓大家研發及部署微型人工智慧。

這些努力預計能帶來許多好處,既有服務如語音助理、自動校正、數位相機等等,功能會更好更快,不必每次需要使用深度學習模型時,就得進入雲端。微型人工智慧也可催生出新的應用面,例如在移動式裝置上進行醫學圖像分析,或讓自駕車具備更快的反應時間。近端人工智慧也有助於保護隱私,因為數據不再需要離開裝置,就能改善服務與功能。

然而,隨著人工智慧的好處愈來愈分散,挑戰也愈來愈複雜。例如,監視系統或是以深偽技術(Deepfake)製作的影片可能更不容易防杜,而歧視性的演算法也可能大幅增加。研究人員、工程師與政府現在必須攜手合作,從技術面與政策面擬定監督方式,防範微型人工智慧帶來的潛在危險。

—Karen Hao

重要性:消費者裝置不再需要進入雲端,就能享受最新人工智慧功能的好處。
主要研究單位:Google、IBM、蘋果、亞馬遜
成熟期:現在

差異化隱私 差異化隱私技術可以衡量關鍵資料集的隱私程度

2020年,美國政府面臨一項龐大工作:一方面要蒐集全國3.3億人口的資料,一方面又要保護個資。普查數據將以統計表呈現,由政府與學界進行分析,供作研擬法律或研究之用。人口普查局(Census Bureau)依法必須確保數據不會透露任何一人的身分。

但有些技巧可以讓個資「去匿名化」,尤其普查數據如果合併其他公共統計數字,更容易造成個資外洩。

有鑑於此,人口普查局在數據中注入「雜音」,也就是錯誤資訊,可能是增減某些人的年紀,也可能是把某些白人標記成黑人,反之亦然,同時維持年齡或種族群體的總數不變。注入愈多雜音,就愈難去匿名化。

差異化隱私(Differential Privacy)是一種數學技術,能夠測量個資隱私在注入雜音後的增加程度,讓整個過程更加嚴謹。蘋果與臉書已採用這個方式蒐集總體資料,而不會辨識出特定用戶。
然而,太多雜音可能造成數據失效。有項研究分析顯示,2010年普查數據經過差異化隱私技術的處理後,有些家庭的人口數高達90人。

如果發展順利,其他聯邦單位未來可能採用這項技術。加拿大與英國等國家也在關注中。

—Angela Chen

重要性:對美國人口普查局而言,維持數據隱私的難度愈來愈高,但差異化隱私技術可以解決這個問題、建立信任感,亦能成為其他國家的模範。
主要研究單位:人口普查局、蘋果、臉書
成熟期:這項技術將用於美國2020年人口普查,應用規模為歷年最大

氣候變遷歸因 研究人員現在能夠證實氣候變遷是極端天氣的原因之一

2019年9月,熱帶風暴伊美黛(Imelda)重創美國休士頓地區,造成各地淹水。事發10天後,有個快速反應研究小組公布,幾乎可以篤定氣候變遷是肇因之一。

這個組織名為世界氣候歸因(World Weather Attribution),進行高解析度的電腦模擬,對比全球經歷氣候變遷前後的狀況,結果發現,地球在氣候變遷後,發生嚴重風暴的機率是沒有氣候變遷時的2.6倍,而且強度高出28%。

時間往前推近10年,科學家還不太願意把任何的天氣事件歸咎於氣候變遷,但過去幾年有愈來愈多極端天氣歸因研究出爐,加上研究工具與技術快速精進,使得研究結果更加可靠且具說服力。

這樣的成果必須歸功於2項技術進展。首先,人造衛星技術可以延長記錄詳盡數據,幫助專家了解自然系統。此外,運算能力增加,讓科學家能建立畫質更好的模擬圖,進行更多虛擬實驗。拜諸多技術改良所賜,科學家得以看統計數據說話,愈來愈能證實全球暖化經常是造成氣候異常的原因。

這類研究將氣候變遷與其他因素區分開來,顯示出未來可能有哪些風險,例如會有多少水災、熱浪會多嚴重等等,讓大家能夠事前做好準備。如果我們選擇聆聽,這些研究將有助於人類重新建造城市與基礎建設,因應氣候變遷下的世界。

—James Temple

重要性:這項技術讓我們更清楚知道,氣候變遷導致天氣逐漸惡化,人類又需要做好哪些準備工作。
主要研究單位:世界氣候歸因組織、荷蘭皇家氣象研究所、紅十字會與紅新月氣候研究中心(Red Cross Red Crescent Climate Centre)
成熟期:現在

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