工業技術研究院

無論是全球第一款寄生蟲疫苗，還是精準預估蛋白質3D結構的技術，這些創新科技將形塑你我的世界。

新冠口服藥

還記得疫情初期的亂象嗎？像是服用治療瘧疾的羥氯奎寧，或是有民眾吃了幫馬匹驅蟲的抗寄生蟲藥伊維菌素（Ivermectin）結果中毒送醫。這些藥物都無法對抗新冠病毒，但大家仍舊不死心，只求有一種藥丸吞下去就能殺死病毒。

如今願望成真，一款重頭開始研發、專門阻斷新冠病毒的藥物終於問世，而且有效。輝瑞（Pfizer）的這款抗病毒藥名為帕克洛維（Paxlovid），必須在感染後幾天內服用，有助於降低住院率達89%，美國政府已經斥資100億美元預購。

帕克洛維並非亂槍打鳥下的成果，而是經過化學家特別設計，能夠鎖定並阻斷特定的蛋白質（稱為蛋白酶），進而破壞新冠病毒駭人的複製能力。

其他類型的冠狀病毒也有類似蛋白酶，因此輝瑞的新藥預計也有助於抵擋下一次疫情。此外，科學家相信還有更多類似新冠病毒的病原體尚未浮出檯面，潛伏在蝙蝠洞與工業化畜牧場。

除了輝瑞之外，默克（Merck）藥廠也推出一款抗病毒藥，鎖定病毒的另一種複製機制。這些抗病毒藥的設計、合成與測試時間儘管比新冠疫苗更久，但仍舊創下歷史紀錄，因為在短短時間內化學家便針對打擊特定疾病為目標、成功設計出全新分子、將新藥讓志願者服用，並取得美國食品藥物管理局（FDA）的核准。輝瑞執行長柏爾拉（Albert Bourla）說，11月得知新藥有效的消息時，不禁「淚流滿面」。

拜這款口服藥之賜，新冠肺炎將不再是可能致死的疾病，包括免疫系統不佳、無法打疫苗的民眾亦能受到保護。未來如果冒出對疫苗有抗性的變種株，抗病毒藥可望成為我們的最後一道防線。
-ANTONIO REGALADO

實用級核融合反應爐

去年9月，聯邦融合系統（Common-wealth Fusion Systems）的研究人員慢慢將一個呈D型的10噸重磁鐵充電，將磁場強度一路增加到20特士拉（Tesla）以上，創下同類磁鐵的新高紀錄。該公司創辦人說，這項壯舉克服了一大工程挑戰，有助於未來研發出小體積又低成本的核融合反應爐。

過去幾10年，熱核能一直是物理學家的夢想。在遠高於1億度的溫度中（例如太陽），原子核會聚合在一起，過程中釋放出大量能量。若在地球穩定而持續地複製核融合反應，便能提供一個價格低廉、永不間斷、零碳排放的關鍵電力來源，燃料來源幾乎無限。

其中一個做法是使用磁鐵將離子與電子的氣體（亦即電漿）限制在甜甜圈形狀的反應爐。磁鐵愈強大，熱流失量就愈少，亦能在規模更小、成本更低的設施內產生更多核融合反應。而且規模和成本不只少一點點而已：如果磁場強度增加1倍，用於產生同樣電力的電漿量更可以少16倍。

儘管學界研究這項技術已有幾10年，也投入數10億美元經費，但至今尚未打造出一座發電量高於耗電量的核融合電廠。即便如此，聯邦融合系統與背後金主有信心能夠成功，其他核融合新創企業與研究工作近期也傳出正面進展。

聯邦融合系統正在興建工廠，準備量產核融合磁鐵為原型反應爐做好準備。
-JAMES TEMPLE

不再為密碼傷腦筋

1960年代初，麻省理工學院（MIT）教授寇巴托（Fernando Corbató）正在研發新型的共享電腦系統，希望有個方式讓大家能夠保護個人檔案，最後想出「輸入密碼」這個方法。多年發展下來，市場不乏其他身分驗證技術，但還是由寇巴托的方法勝出，成為現今登入所有網站的標準程序。

問題是密碼其實並不安全，可能會被竊取、被猜到、被暴力破解，但主要還是大家選用強度不佳的密碼，甚至還重複使用密碼。密碼管理工具如Dashlane與1Password，能幫你掌握多組密碼，甚至取代弱密碼。只是這樣治標不治本，無法真正保障個資安全，完全不用密碼才是王道。

去密碼化的過程已經開始，無論是企業客戶導向的公司如Okta與Duo，還是像Google這樣的身分辨識供應商，紛紛提供新的驗證方式，讓大家登入應用程式和服務時不必輸入密碼。而拜Apple的臉部辨識系統之賜，生物辨識登入功能成為主流。最值得一提的是，微軟在2021年3月公布，部分客戶將完全去密碼化，同年9月亦請用戶完全刪除密碼。也就是說，密碼驗證逐漸式微，其他驗證方式終於嶄露頭角。

你可能也有下面的經驗：想登入網站或啟動應用程式，畫面不再要你輸入密碼，而是要你或輸入驗證程式的六位數驗證碼、或點擊手機的通知、或按下寄到你郵件的連結，又或是將手機拿到面前，即可輕鬆搞定！

以前要記住那一長串字母和符號，記不住還得寫下來或藏在資料庫裡，現在終於可以拋之腦後。
-MAT HONAN

以人工智慧　預測蛋白質摺疊

截至2020年底，英國人工智慧實驗室DeepMind已經寫下許多豐功偉業，沒想到在同年11月，研究團隊又公布一款預測蛋白質摺疊的程式，效果之好跌破眾生物學家的眼鏡。

人體做什麼事幾乎都動用到蛋白質。因此，無論是進行藥物研發，還是要了解許多疾病，都必須清楚個別蛋白質的作用。而蛋白質有什麼作用，決定在它的立體結構。

蛋白質由一串氨基酸所組成，摺疊成曲曲折折的複雜形狀。想要判別蛋白質的結構、乃至於它的作用，實驗室可能要花上數個月時間。科學家多年來嘗試過電腦化的預測方法，希望簡化過程，但即使有相關技術，最精準的方法還是人力。

DeepMind的AlphaFold2改變了這個狀況。這款軟體透過名為深度學習（Deep Learning）的人工智慧技術，能夠預測蛋白質的形狀，精準度達到原子等級，是電腦首度比得上實驗室中緩慢但精準的技術。

全球各地的科學團隊已開始採用這款軟體進行研究工作，範圍包括癌症、抗生素抗藥性與新冠病毒等。此外，DeepMind亦成立一個公共資料庫將AlphaFold2預測到的蛋白質結構都陸續存在裡面，目前約有80萬個，DeepMind表示明年會再增加100萬個以上，幾乎囊括了科學界所知的所有蛋白質。

DeepMind將研究成果拆分出來，成立同構實驗室（Isomorphic Labs），並表示未來將與既有的生技與製藥公司合作。AlphaFold2有何實際影響，可能要等1、2年才會明朗，但它的潛力正在全球各地的實驗室迅速發酵。
-WILL DOUGLAS HEAVEN

權益證明機制

加密貨幣需要消耗大量電力，以比特幣網路為例，2021年耗電量超過100百萬兆瓦時（TWh），比芬蘭平均年度能源預算還高。

透過權益證明（Proof of Stake）機制，加密貨幣網路可以不再需要大量能源。如果進展順利，經營全球第二大加密貨幣與各種應用程式的以太坊（Ethereum）網路將於2022年上半年轉型到權益證明機制，預計能耗將低99.95%。

加密貨幣以區塊鏈為技術基礎，後者的作用有如數位帳本，記錄必須避免被作弊、詐欺、駭客攻擊的交易。比特幣與以太坊為了達到交易安全，目前採用工作量證明（Proof of Work）運算法，亦即由「礦工」解決加密難題，爭取驗證新區塊的權利。成功解題的礦工會獲得獎勵，也就是新的加密貨幣。

在工作量證明機制中，要解決難題需要大量的運算能力，因此耗電量龐大。

反觀如果採用權益證明機制，驗證者不必彼此競爭，也不必花大錢在能源和運算硬體上，而是透過加密貨幣的快取（Cache，亦即權益）進入抽獎，隨機獲選的人有權驗證一組交易，進而獲得更多加密貨幣。在某些網路中，行為不當的驗證者會遭到懲罰，喪失一部分權益。

以太坊將是採用權益證明機制的最大網路。它已經針對這套機制建立新的區塊鏈，與工作量證明同時運作，現在只需要完成「對接」（The Merge）即可，亦即將實際執行交易與持有用戶資產的那一層轉移過來，過程中會逐漸淘汰工作量證明機制。

倘若過渡順利，以太坊的權益證明區塊鏈將奠下基礎，有助於這項節能技術更加普及。其他加密貨幣網路也在考慮轉移證明機制，但目前似乎仍採取觀望態度。
-SIOBHAN ROBERTS

長效型電網儲能電池

去年4月某日下午，陽光普照，再生能源有那麼幾秒創下加州主電網的紀錄，發電量足以因應94.5%的電力需求，被大家譽為減碳之路的里程碑。只是當太陽下山、微風不再吹拂的時候，該怎麼辦？

想要解決再生能源發電量波動的問題，必須靠低成本的儲能技術，一次將電力儲存幾小時、甚至幾天。新型鐵基電池可能就有機會派上用場。

位於美國奧勒岡州的ESS公司，生產能夠儲能4到12個小時的電池，並在2021年啟動旗下第一項電網級工程。位於麻州的Form Energy在2021年籌得2.4億美元資金，其電池可儲能長達100個小時，首座安裝項目將是位於明尼蘇達州的100萬瓦試點廠，預訂2023年完工。

兩家公司都以鐵為電池技術，鐵也是地球上最富饒的原物料之一，因此產品成本最終可能低於其他電網儲能電池，例如鋰離子電池與釩液流（Vanadium Flow）電池。Form Energy指出，其電池最終每千瓦時可望只要20美元，甚至低於市場對鋰離子電池未來幾10年的樂觀預測。

鐵基電池還有幾個挑戰必須克服。這類電池的效率通常較低，亦即儲備了電力後，有一大部分無法回收。不必要的副反應也會隨時間惡化。但如果能廣泛部署鐵基電池，且成本相對低廉，全球將有機會以再生能源生產更多電力。
-CASEY CROWNHART

人工智慧的合成數據

去年，奈及利亞數據科學（Data Science Nigeria）組織的研究人員指出，工程師在訓練電腦視覺運算法時，有大量的歐美服飾資料集可以選擇，但沒有非洲服飾的資料集。為了解決這個失衡現象，研究團隊使用人工智慧生成非洲時尚的人造畫面，從無到有創造出全新的資料集，稱為合成數據集（Synthetic Data Set）。

機器學習的世界非常需要數據，因此合成數據集愈來愈常見，亦即以電腦生成樣本，但樣本與原物件具有相同的統計特徵。遇到真實數據短缺或過於敏感而無法使用的領域，例如病歷或個人財務資料等，便能使用這些「膺品」訓練人工智慧。

合成數據並非新概念，例如自駕車便是在虛擬街道接受訓練，但這項技術在去年更加普及，許多新創企業與大學紛紛提供相關服務。比方說，Datagen與Synthesis AI提供隨選數位人臉服務，也有其他機構提供金融與保險的合成數據。2021年由麻省理工學院「數據到人工智慧實驗室」（Data to AI Lab）發起的合成數據庫（Synthetic Data Vault）計畫，則提供開源工具，能夠創造各種不同的數據類型。

合成數據之所以遍地開花，主要是拜生成式對抗網路（GAN）之賜，這項人工智慧技術擅長生成逼真的假例子，無論是圖像或病例都難不倒它。

支持這項技術的人認為，合成數據能夠避免常見於許多資料集的偏見現象。然而，要做到沒有偏見，前提是用來生成樣本的真實數據要先做到客觀。舉例來說，如果以人臉訓練生成式對抗網路，但黑人的人數少於白人，則最終的合成數據雖然有更高比重的黑人臉孔，卻可能受限於原始數據，導致這些臉孔看起來不太像現實世界的黑人。
-WILL DOUGLAS HEAVEN

瘧疾疫苗

瘧疾是種致死率高得嚇人的寄生蟲疾病，經過無數次演化已能夠躲避免疫系統的偵測，藉由人類宿主茁壯。瘧疾集中在撒哈拉沙漠以南非洲，約95%的病例都在這裡，每年染病致死的人數超過60萬人，其中多數為5歲以下幼兒。

經過多年研發後，瘧疾疫苗去年10月終於獲得世界衛生組織（WHO）核准，成為全球第一款對抗這種病媒蚊疾病的疫苗。

這款由葛蘭素史克（GSK）研發的疫苗，稱為RTS,S或Mosquirix，其實並非特別有效。嬰幼兒在5個月到17個月大時，必須施打3劑，12到15個月後再施打第4劑。肯亞、馬拉威與迦納目前共有80萬名幼兒接種，第一年抵擋瘧疾重症的效力約50%，之後開始大幅下降。

即便如此，公衛官員仍舊盛讚這款自1987年便開始測試的瘧疾疫苗，稱它是非洲的「重大突破」。再加上其他控管措施如經過殺蟲劑處理的蚊帳，以及雨季時預防性投藥，幼兒死亡人數預計比服用既有藥物降低高達70%。

Mosquirix還有更大的意義：它是第一款經核准用於治療寄生蟲疾病的疫苗。寄生蟲是複雜的多細胞生物，基因組比多數病毒與細菌大500到1,000倍，因此遇到免疫反應時，可以有很多種方式突變。GSK的瘧疾疫苗由單一蛋白質的拷貝所組成（這個蛋白質在寄生蟲生命初期散布於它的表面），再與一系列的分子搭配，這些分子能夠啟動免疫系統的警報，並催化抗體產生，保護潛在宿主免於受到寄生蟲的攻擊。

公衛官員指出，這款疫苗的通過可望鼓勵更多藥廠投入研發工作。第二代瘧疾疫苗、乃至於其他寄生蟲疾病的疫苗目前正在醞釀當中。
-ADAM PIORE

碳移除工廠

去年9月，Climeworks按下歐卡廠（Orka）的開關，成為全球至今最大的二氧化碳移除工廠。

這座工廠位於冰島雷克雅維克市市郊，每年能從空中捕捉4,000噸二氧化碳。大型風扇將空氣吸入過濾器，讓二氧化碳分子與吸附材料結合，再由該公司的合作伙伴Carbfix接手，將二氧化碳與水混合，打進地層，與玄武岩產生反應，最終變成岩石。歐卡廠完全採用無碳電力，主要來自附近的一家地熱發電廠。

捕捉4,000噸的二氧化碳固然不多，比900輛車的每年碳排放量還少，更遑論眾多研究指出，全球預計要從大氣捕捉幾10億噸的二氧化碳才能預防全球暖化，避免氣溫比工業時代前水準高出攝氏2度以上。

其他規模更大的碳捕捉工廠亦在籌劃當中。位於加拿大卑詩省史夸米許區（Squamish）的碳工程（Carbon Engineering），計畫今年在美國西南部興建一座碳捕捉工廠，每年可以移除100萬噸的二氧化碳。碳工程亦與多家機構合作，已經在蘇格蘭與挪威開始建造或設計工廠，每年可捕捉50萬到100萬噸二氧化碳。

之所以打造更多、更大型的碳捕捉廠，是希望協助企業摸索出如何將營運優化、降低成本、達到規模經濟。Climeworks預估，在2030年代底前，每噸二氧化碳的捕捉成本能從600～800美元降到100～150美元左右。

即使目前成本仍高，但愈來愈多個人與企業如微軟、Stripe、Square等，已紛紛加入碳捕捉行列，努力抵銷碳排放，成為碳捕捉企業初期營收的關鍵來源。
-JAMES TEMPLE

追蹤變種新冠病毒

截至2020年底，英國人工智慧實驗室DeepMind已經寫下許多豐功偉業，沒想到在同年11月，研究團隊又公布一款預測蛋白質摺疊的程式，效果之好跌破眾生物學家的眼鏡。

疫情期間，檢測出新冠病毒的鼻拭子不計其數，但每100個約有2個會被送往實驗室，以基因定序儀器進一步分析，目標在於建立起新冠病毒基因組（約有3萬個字母）的新圖譜，觀察病毒的轉變。

透過基因監測，科學家得以迅速發現新的變異株並預警，例如先前的Alpha、Delta，以及最近的Omicron。這樣的定序工程史無前例，使得新冠病毒成為有史以來最廣為定序的生物體，遠遠超越流感、HIV，甚至是人類基因組。全球共享流感數據倡議組織（GISAID）與Nextstrain等公開數據庫，目前已列有逾700萬個新冠病毒的基因圖譜。

新冠病毒至今最戲劇化的一次演化當屬Omicron。去年11月，南非一家實驗室的定序儀發現有種病毒基因組的突變超過50個，於是對外提出預警。這項數據幾乎立即受到西雅圖、波士頓與倫敦的電腦採用，進行預測，認定Omicron變異株是潛在威脅，可能會躲避抗體。

然而，定序儀尚無法顯示新冠病毒下一步會如何演化，因此有些專家認為應該進一步密切關注新冠病毒。多數定序工作在英國、美國與丹麥等國進行，但在沒有定序能力的地區，新冠病毒還是有可能默默演化。所幸當初有南非早期發現與追蹤Omicron，為全球預先拉下警報。
-ANTONIO REGALADO