科技報導3月號 435期

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產官學研  2018全球魚客松競賽 幫助海洋、漁業永續發展
產官學研  Google研究團隊運用機器學習 探索科學應用
產官學研  
美國倫斯利弗莫爾實驗室製造出一種介於液固之間的超離子水
產官學研      美國團隊發現免疫細胞能提供抗高血壓的方法
產官學研  德美研究團隊透過基因組研究 嘗試找出兒童癌症的線索
產官學研  成大團隊開發出piScan程式 將有助於線蟲研究
產官學研  興大團隊研發的統計模式 能準確估計物種數目
產官學研  加州大學培育人羊雜交胚胎 期望製造可移植器官
產官學研  辨識生物期刊中圖像複製的新興技術
產官學研  多倫多大學透過腦電圖數據進行影像重建

產官學研      跨國團隊運用雷射脈衝有效分辨分子左右旋
產官學研      哈佛團隊提出最新理論模型闡述月球起源
產官學研      歐盟提出新菸鹼類殺蟲劑最新報告 建議擴大其禁用項目 

時事評析        
簡析藥事法修法:新適應症資料專屬權與專利連結專章
焦點話題  科學論文中的短歌行
科學文摘  讀《課堂上沒教的科學知識》
科學文摘  當年,那些課堂上沒教的科學知識

封面專訪  前往萊頓的奇幻旅程-劉維民專訪


美國倫斯利弗莫爾實驗室製造出一種介於液固之間的超離子水

【本刊訊】1946 年,獲得諾貝爾獎的科學家布里奇(Percy Bridgman)發現5 種不同結晶形式的水冰(water ice),因此展開超過100 年的研究,探討冰在各種不同極端條件下的行為改變。水,最有趣的特性之一在於它可以在高壓、加熱到上千度時變成超離子,類似於天王星與海王星的內部狀態,而最大的特徵是在於液態氫離子在固體晶格內移動。

1988 年,科學家透過完整的數據模擬和靜態壓縮技術來研究高壓水相圖等方法首次預測此物質,將它稱作「超離子水冰(superionic water ice)」。雖然觀察到這些間接證據,但卻沒有一個研究團隊能製造出超離子水冰,直接證明這項物質的存在。

Google研究團隊運用機器學習 探索科學應用

李依庭/本刊主編

這個月所上架的《科學月刊》3 月號,講的是生物辨識主題,屬機器學習的一環。機器學習,是屬於人工智慧的一個部分,主要是透過許多學科、領域的結合,設計出讓電腦、機器可以自動學習的演算法。目前機器學習已廣泛運用在許多應用之中,像是搜尋引擎、生物辨識和醫學診斷等。

Google Brain 研究團隊工程師Chris Shallue 透過視訊解說機器學習
在天文學的應用。(王弘奕攝影)


除了上述所講的應用,現今的機器學習,也將觸角伸入至許多的科學探索中。這次,Google 公司透過機器學習,讓天文學與生命科學在探索宇宙未知行星與基因組定序時的變體識別,有更快速的發現與檢測方式。

2018全球魚客松競賽 幫助海洋、漁業永續發展

【本刊訊】近年來,因垃圾與塑膠微粒等汙染,使海洋生態、漁業發展面臨各種挑戰,為了防止海洋生態持續惡化,自2014年起,美國國務院與非營利組織HackerNest共同舉辦「魚客松(Fishackathon)」競賽,期望每年能透過競賽讓更多研究人員進行更多發想,研擬各種方法來因應海洋變化並保護海洋生態,共同維護海洋資源。

臺灣也自2016 年開始加入舉辦這項競賽活動,而今(2018)年,魚客松競賽預計將在全球43 個城市進行初賽,臺灣地區則由美國在臺協會、中山大學與高雄市海洋局共同參與,於2 月3~4 日在中山大學舉行。而這項競賽也吸引了16 組隊伍報名參加,參賽隊伍需從美國國務院所提供的11 項的海洋主題,包括環境偵測及監控、漁工註冊系統、永續漁業認證和水產交易透明制度等議題進行發想,並在歷時26 小時中,透過團隊共同合作,開發出各種行動APP、技術工具等。

各團隊開發出各項程式後,再上台發表各自的想法與成果,經過一連串的競賽後,最後由成功大學的「NCKU-Tainan」團隊奪下冠軍,此團隊透過創新設計,開發出能有效整合漁業資訊的相關程式,能運用在漁業產業管理與環境議題上。而冠軍隊伍也會代表臺灣,與其他城市的冠軍隊伍進行決賽。