太空紅酒回到地球!靠「宇宙力量」熟成438天,喝起來真的有不同風味嗎?
太空紅酒回到地球!靠「宇宙力量」熟成438天,喝起來真的有不同風味嗎?

一年多前,歐洲一間新創公司將12瓶紅酒送入太空,計畫在一年後將它們送回地球,測試其風味是否有任何變化;今年,這批紅酒成功返回地球,專家們也特地組成品酒小組,打算親嚐這批「太空紅酒」的風味究竟哪裡不一樣?

歷經14個月,太空紅酒重返地球

最近,法國知名葡萄酒重鎮波爾多市(Bordeaux)舉辦了一場獨一無二的品酒會。12名紅酒專家組成的品酒小組在一場試飲會中,品嚐了兩瓶紅酒的風味——其中一瓶是在太空待滿一年、今年剛重返地球的「太空紅酒」。

這項有趣的計畫始於2019年11月,當時歐洲新創「太空貨物無限公司」(Space Cargo Unlimited)懷抱想進一步了解無重力環境對紅酒風味、葡萄藤生長影響的好奇心,特別將12瓶紅酒、300株葡萄藤送上太空。經過了整整438天,這批紅酒才於今年1月重返地球。

Space Cargo Unlimited
圖/ 截圖自Twitter

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太空貨物無限公司透露,當初它們是特意挑選了12瓶2000年份、由法國知名酒莊彼得綠酒莊(Chateau Petrus)釀造的紅酒做為實驗對象。這是一款早已被公認為風味絕佳的紅酒,許多紅酒專家也曾為它發表過試飲心得,這將有助於太空貨物無限公司比較這12瓶「太空紅酒」和地球版本的差別。

為求精準,這場試飲會採「盲飲」的方式進行——專家們在品酒的當下,並不知道自己喝下的究竟是否為「太空紅酒」,亦或是一般的同款紅酒。

那麼,「太空紅酒」和一般紅酒的差別究竟在哪?

色澤、氣味、口感通通不一樣

總結來說,專家們認為「太空紅酒」的色澤、氣味乃至口感,都與一般紅酒大不相同。

「我發現太空紅酒的色澤、香氣和口感都不太一樣,」受邀參與試飲會的紅酒專家安森(Jane Anson)說道:「比起待在地球上的紅酒,太空紅酒的酒齡似乎更高,發酵時間也稍微長了一點。」她認為太空紅酒的熟成時間,似乎因無重力環境而增加了2、3年。

不過她也提到,畢竟自己只喝了其中一瓶,不同瓶的紅酒風味、色澤可能也會有差異。

Space Cargo Unlimited
圖/ 截圖自Twitter

其他專家也察覺到太空紅酒在色澤、氣味上的變化,有人形容太空紅酒的色澤略帶「淺磚紅色」,喝起來也多了一股玫瑰花瓣的味道,甚至有專家補充太空紅酒喝起來多了一股「營火」的味道。

太空紅酒的風味從何而來?

太空貨物無限公司表示,這場試飲會只是後續研究的一個起點。目前,尚未開瓶的紅酒們都已被送入實驗室,準備展開進一步的分析,來了解紅酒專家們指出的變化究竟從何而來。

法國波爾多大學葡萄與葡萄酒科學研究所的所長達里埃(Philippe Darriet)說道:「我們想問的問題是:『 當紅酒進入太空後,帶給紅酒香氣、風味的物質是否因此產生了不一樣的變化? 』」

另一方面,生物學家對「太空葡萄藤」的分析也正如火如荼地進行著,生物學家希望在儀器的輔助下,得以解密不同的重力、輻射環境,是否有造成葡萄藤的基因產生變化。

Space Cargo Unlimited
太空葡萄藤。
圖/ 截圖自Twitter

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達里埃也對葡萄藤的分析結果大感興趣,他表示:「或許這類分析工作可以讓我們獲得協助植物適應不同生長條件的能力,如適應氣候變遷等相關問題。」

本文授權轉載自:地球圖輯隊
責任編輯:文潔琳

關鍵字: #太空
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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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Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

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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