Google用演算法參戰「人造太陽」競賽!加速核融合實驗、減少50%能源消耗
Google用演算法參戰「人造太陽」競賽!加速核融合實驗、減少50%能源消耗
2017.07.29 | Google

只要能夠駕馭讓太陽產生能量的核融合反應,就能擁有取之不盡的乾淨能源。然而,要產生穩定的核融合反應並不容易,需要精準控制幾乎數不清的條件,科學家已經為此實驗超過數十年。

為了加快研究進行,擁有強大計算能力的Google Research和核融合公司Tri-Alpha Energy的合作,已經成功濃縮實驗時間、減少過程中50%的能量消耗,也讓我們距離擁有「人造太陽」更靠近一步了。

演算法結合電腦學習和人類判斷

核融合反應是藉由兩個氫原子結合成一個原子的過程中,所釋放的大量能量,不過由於氫原子本身都帶有正電,因此必須給予極高的溫度和壓力才能讓原子彼此接近。不僅如此,核融合的物理特性包含非常多非線性現象,光是細微的改變就可能造成巨大改變,且需要考量的變數幾乎數不清,也讓研究人員要控制實驗過程相當困難。

這時候,便需要Google的計算能力,不過,複雜性極高的核融合實驗,就連Google的計算能力都無法勝任。「所有事情都遠超乎我們所知的一切,儘管是在Google規模的電腦資源下。」Google軟體工程師Ted Baltz表示,因此,他們決定結合電腦學習和人類判斷。

Google演算法如何幫上忙?

Google開發出一套名為「Optometrist」的電腦演算法,先模擬不同變數組合下可能產生的結果,再讓人類專家依照經驗選擇較容易成功的組合,由於不需要真正手動進行每次的實驗,也顯著縮短實驗需要時間。「如果少了高等電腦計算能力,要得出這樣的結果需要耗上幾年的時間。」Baltz說。

Baltz指出,他們將問題簡化為:「讓我們試著找出等離子體(核融合元素之一)專家對哪些現象感興趣,而且我們進行時不會弄壞那些機器。」「這就是人類和電腦合作達到更好結果的最佳示範。」他說。

研究成果發表在Scientific Reports期刊上。最終,他們成功將一般來說需要一個月時間的實驗,縮短至只需幾小時。另外,雖然過去已能成功在實驗室中進行核融合反應,但需要輸入的能量高於輸出能量,而這次的研究也有效降低50%的能量消耗,讓實驗後產生的總能源因此增加,離能產生「正能量流」的核融合反應技術更靠近。

資料來源:The GuardianFuturismPopular Mechanics

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從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎
從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎

騰雲科技持續展現強勁成長,不僅連續五年維持雙位數的營收增幅,更於 2025 年前三季累計營收來到 5.47 億元、淨利 1.03 億元,年成長率高達 67%,顯示騰雲科技已從智慧零售解決方案供應商擴展成為智慧社區、智慧城市解決方案供應商,並持續發揮高毛利、高成長、以智慧場域資料為核心驅動的代理式 AI 解決方案全方位供應商。

騰雲科技是怎麼辦到的?

騰雲科技董事長暨總經理梁基文不藏私分享兩大關鍵:「首先是以 AI 賦能的產品與服務,協助客戶提升效率、優化營收;其次是透過騰雲孵化器與其生態系中新創夥伴協作,打造零售、不動產、製造與數位保險等產業所需的新商務服務。」

以 AI 賦能全產品線,強化客戶黏著度、深化長期關係

梁基文表示:「AI 不是單一產品或立即變現的技術,要能有效消除資訊不對等,需協助企業先將散落的資料整合成數據資產,才能找出能驅動決策的洞察。」因此,要讓 AI 真正落地,需要同時理解產業現況與營運痛點的夥伴,才能把技術與數據轉化為具體價值,成為企業成長的新引擎。

有鑑於此,騰雲科技的策略是推出 AI Agent 平台 –TrendVotex,由深耕百貨零售、商業不動產等產業的專業團隊協助打造符合場景需求的 AI 代理服務。

例如,為百貨零售打造的「AI 品牌行銷專家」透過市場輿論進行趨勢及同業動態分析、以口碑行銷進行品牌塑造、針對會員數據進行自動化文案生成及傳播、針對行銷成果進行效益分析等自動化決策,「AI 招商助理」則能整合商圈熱度、樓層營運狀態等資訊,提出精準的櫃位調整與招商策略。至於針對複合式商業不動產管理場景推出「AI 能源智慧管理」服務,導入 AIoT 終端裝置佈署並運用其感測數據與歷史異常紀錄,預測設備故障風險,協助排程維修,降低停機時間,大幅提升營運績效。

梁基文補充說明:「除了協助企業打造專屬 AI 代理與串接代理式工作流程(Agentic Workflow),我們也推出 Marketing、Content、Sales、Manufacturing 等跨產業可重複使用的 AI 代理模組,加速零售、不動產、製造、旅遊與數位保險服務等產業的導入腳步。」

值得注意的是,為真正發揮、極大化 AI 價值,騰雲科技不僅提供技術,也協助企業梳理流程、整合分散數據,打造可支撐多場景的數據驅動營運中台。

梁基文表示,不只零售業正加速虛實通路整合,製造與金融服務業也十分重視「全通路數據」,例如製造業需要即時掌握生產過程關鍵數據指標與庫存狀況以確保良率及產能、數位保險業則積極深化對顧客旅程的掌握以完善服務能量等,騰雲科技推出「隨開即用」、雲地整合的 AI 平台,讓企業能在多場景中無縫串接數據並兼顧資訊安全,充分展現「From Insight to Intelligence」價值。

例如,協助數位保險整合顧客的「線上資料(如客戶資料、風險判斷」與「線下數據(如客戶活動數據、場域營運數據)」,透過 AI 進行產品推薦、簡化內部核保作業流程,並提供更加順暢的一致體驗,讓保險也能像零售一樣真正做到懂顧客。

「接下來,我們會把在百貨零售與商業不動產驗證過的技術,進一步擴大到製造、數位保險等產業,讓價值放到最大。」梁基文如是說道。

騰雲科技
騰雲科技董事長暨總經理梁基文
圖/ 數位時代

五大技術、四大產業,騰雲科技以孵化器成就下一個十年

梁基文表示:「過去 10 年,我們專注在『新零售・新生活』;接下來將延伸至『新商務・新生活』,透過收購、合資、投資等方式與外部夥伴共創新的成長動能。」

具體做法是以 ABCDE(AI、Blockchain、Cloud、Data、Experience)五大技術為核心,鎖定零售、不動產、製造與金融服務四大產業,透過外部合作與孵化機制強化解決方案的廣度與深度:整合現場設備、門市裝置、POS、排隊系統、取貨流程、感測器與後勤運作,推出 AIoT 智慧場域管理方案,滿足跨場域、跨產業與跨國企業的需求。

例如,協助泰國五星級酒店導入 AIoT 智慧場域管理方案以優化能源設備管理、降低營運成本並提升使用者體驗等。明(2026)年,騰雲科技計畫將 AIoT 智慧場域管理方案推向製造業廠房,協助客戶管理冷氣、燈光等能源設備並進行碳管理,同時,透過監控產線設備的振動與溫度等數據,提供 AI 預判的設備維修時機(Preventive Maintenance),擴大數位與綠色雙軸轉型的綜效。

除以集團力量推廣 AIoT 智慧場域管理方案,騰雲科技亦積極擴大相應的生態體系發展:首先是與跨業夥伴一同延伸 AIoT 智慧場域管理方案 的應用範疇,如與保險業者合資成立數位保險公司以提供 AI-Ready 數位應用方案;其次是建立消費者生態體系以發揮「新商務‧新生活」的相互影響綜效。例如,騰雲科技子公司騰加數位將擴大 AIoT 平台運營版圖,深入零售、商辦與飯店等多元場景,並以此為載體整合數位支付、會員數據與數位內容傳播等應用,藉此強化場域的智慧化能力,以及拓展騰雲解決方案的落地深度與廣度。

「透過 AIoT 智慧場域管理方案、營運中台與 TrendVotex 等產品與服務,我們不僅能更精準回應台灣、日本與東南亞市場在流程自動化、營運效率提升上的需求,也能同步改善大眾的日常體驗,真正落實『新商務・新生活』的共好價值。」關於未來的發展,梁基文如是總結。

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