科學家從「全宇宙最冷」的樂高積木,發現建造量子電腦潛力
科學家從「全宇宙最冷」的樂高積木,發現建造量子電腦潛力

風行全球,大人小孩都喜愛的樂高積木,科學家從中看見改變未來的曙光。英國蘭卡斯特大學近期發表一項新研究,研究人員將樂高積木冷卻至逼近絕對零度(攝氏-273度),發現用於打造量子電腦的可能性。

樂高誕生於1947年,是款橫跨各個年代的暢銷玩具。現在蘭卡斯特大學的超低溫物理研究團隊想要更進一步,探索其在極低溫環境下的特性。

放入極冷環境實驗,發現樂高的隔熱特性

研究人員將疊成4塊的樂高積木,以及一個樂高人偶放入稀釋冷凍器(dilution refrigerator)中,降溫至70mK至1.8K(0K代表絕對零度)的環境裡,觀察樂高積木的熱傳導效果。

dilution refrigerator
蘭卡斯特大學的稀釋冷凍器可達到只比絕對零度高千分之一度的極低溫。
圖/ YouTube

根據蘭卡斯特大學介紹,他們的稀釋冷凍器是全球最強悍的冷卻裝置,可以達到逼近絕對零度的低溫,按照科學家們的比喻,如果稀釋冷凍器的溫度是一塊樂高積木,那麼外太空的溫度就是一座30公尺塔樓,室溫則是一座3,000公尺的高山。

超低溫物理研究團隊透過這項研究發現, 樂高積木在逼近絕對零度時,是極佳的隔熱材料,可作為昂貴隔熱材料的廉價替代品,大大降低製造成本

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研究人員認為,樂高能成為當前昂貴隔熱材料的廉價替代品。
圖/ 蘭卡斯特大學

研究人員指出,光是一塊100平方公分Vespel(聚醯亞胺)塑膠薄板的價格,就可以購買一套完整的ABS樹脂(樂高原料)3D列印設備,根據《Wired》的計算,一塊樂高積木成本只要約10分美元。

隔熱又耐重,樂高能成為量子電腦的材料?

藉由這項研究,研究人員發現的一個可能性便是,樂高或許可以用於建造量子電腦。

高低溫物理學教授喬治.皮克特(George Pickett)表示,當處於室溫狀態,物質內的原子都太過活躍,唯有在極低溫環境原子才會變得「寧靜」,處於幾乎靜止的狀態,這正是量子電腦所需。

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量子電腦需處在近乎絕對零度的狀態下,才能維持量子疊加的狀態。圖為IBM量子電腦IBM Q。
圖/ IBM

量子電腦必須在接近絕對零度下,才能維持量子疊加的狀態,為實現極低溫的環境,就需要近乎熱絕緣的隔熱材料,樂高這項特性賦予它成為建造量子電腦材料的潛力。

另外,樂高也擁有優秀的承重能力,一塊小小的積木可以承受300公斤重量而不致變形,是種非常高強度的材料,有相當大的發揮空間。

有趣的是,樂高或許不會是第一款讓你驚訝的量子電腦材料。「牙線」在低溫下優秀的隔熱能力,以及不致嚴重收縮的特性,讓它成為IBM捆綁量子電腦大量管線的工具。

長久以來,樂高一直是備受研究人員青睞的實驗道具。樂高有著規格統一、高精密度製造的特性,從世界各地任選兩塊積木,都能緊密貼合。過去麻省理工學院(MIT)也曾利用樂高積木,打造出一款可代替精密器材「微流控晶片」的實驗道具。

有中文字幕

資料來源:NatureGizmodo蘭卡斯特大學

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責任編輯:陳映璇

關鍵字: #量子電腦
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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