MIT打造了「縮小燈」!只要雷射光和尿布材料就能讓物體迅速縮成千分之一
MIT打造了「縮小燈」!只要雷射光和尿布材料就能讓物體迅速縮成千分之一

最近,MIT研發出一種只要照雷射光,就能讓物體縮小一千倍的技術,而且這個方法在物體變小之後,還不會恢復原狀。

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這張照片就是MIT研究團隊利用「內爆製造」做出的3D奈米結構,再複雜的結構對於「內爆製造」來說,都能輕鬆縮小成一千倍。
圖/ 地球圖輯隊

只需要雷射光和尿布

最近,麻省理工學院(MIT)找到了一種可以迅速將物體縮小1,000倍的方法,這種方法不只快速,而且材料便宜又容易取得──只需要雷射光和聚丙烯酸(polyacrylate)──聚丙烯酸這種材料因為吸水效果非常好,通常在嬰兒尿布裡就能找到,在多數的生物工程實驗室裡也很常見。

幾乎所有材質都適用

MIT將這項技術命名為「內爆製造」(implosion fabrication),不管是金屬、量子點(quantum dot)或DNA,都能利用「內爆製造」的方式,迅速將該物體3D等比例縮小1,000倍。

負責這項研究的MIT神經網路與大腦認知科學專家波伊登(Edward Boyden)表示,科學家們已經花了數年的時間在尋找能夠更方便製造奈米材料的技術,現在有了「內爆製造」,幾乎就能讓任何材料瞬間變成3D奈米尺度。

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雖然現在的3D列印技術,已經可以「印出」奈米尺度的結構,但受限於技術上的限制,3D列印不像「內爆製造」可以應用在各種材質。
圖/ 地球圖輯隊

3D奈米尺度,方法有兩種

在「內爆製造」之前,如果想要打造3D奈米尺度的材料,可以分成兩種方法。

第一種方法是利用光先在面板上蝕刻(etching)出2D平面圖案,再將2D平面層層疊起,變成3D立體結構,但這種方法既耗時又很有挑戰性。

另一種方式則是利用3D列印技術,直接「印出」奈米尺度的物體。但受限於3D列印技術上的限制,用這種方法做出來的成品只能是特定的塑膠材質,在結構上也有一定的限制。

像照到縮小燈,一起縮小

但「內爆製造」和上述這兩種方法都不一樣,「內爆製造」不是從零開始做一個奈米尺度的材料,而是先有一個物體之後,接著像照了縮小燈一樣,讓物體等比例縮小成千分之一倍,如此一來就能輕鬆製作出更精巧、又是奈米尺度的物品。

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這也是MIT研究團隊利用「內爆製造」縮小而成的奈米結構。
圖/ 地球圖輯隊

「內爆製造」要怎麼做?

在「內爆製造」開始之前,我們需要先準備好聚丙烯酸和螢光素(fluorescein)的膠狀溶液,將想要縮小1,000倍的物體放進這個膠狀溶液之後,利用雷射光照射,就讓物體可以和整坨膠狀溶液固定在一起。

脫水的力量「向內爆炸」

接下來只要在這一整坨膠狀溶液當中加酸、脫水,就能讓這一整坨膠狀溶液利用脫水的力量向內爆炸,讓整個東西等比例縮小後,就能獲得每邊縮小10倍、相當於體積縮小千分之一的物體了。

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研究人員認為,未來要將「內爆製造」應用在光學、醫療和機器人領域都不是問題。
圖/ 地球圖輯隊

從手機鏡頭到機器人

關於「內爆製造」的應用範圍,研究團隊認為在光學和機器人領域可以做為「內爆製造」的第一步。例如:利用「內爆製造」打造一個專門研究光的特製鏡頭,或讓智慧型手機的鏡頭、內視鏡或顯微鏡的鏡頭變得更好、更精巧。

如果將「內爆製造」用來打造奈米尺度的電子設備或微型醫療機器人,未來在癌症治療上,或許就能在癌症藥物當中加入奈米尺度的機器人,患者將癌症藥物和奈米機器人一起吞下肚後,就能用這個機器人尋找癌細胞「對症下藥」。

以後在家就能做

由於「內爆製造」所需的材料都能輕鬆取得,所有的材料都沒有毒性,或許未來這項技術就能讓大眾在學校或家裡自行操作。

延伸閱讀:

  1. 3D列印技術大突破 加州理工大學成功印出奈米尺度的金屬
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  3. DNA存檔? 歐洲學者發明前所未有儲存技術

本文授權轉載自:地球圖輯隊;作者時穿

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

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此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

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