「史丹佛研究:空污可改變基因」 — 長期接觸空氣污染的兒童,成年後罹患心臟病的風險會大大增加:世界衛生組織表示,空汙對發育中的兒童影響甚鉅,受到髒空氣的傷害會比成人還嚴重。「空污」是當前各國皆須面對的重要議題之一。尤其,與成人相比,孩童的健康受到更大傷害!
根據世界衛生組織(WHO)研究報告,全球有高達93%(約18億)15歲以下的兒童,每天呼吸嚴重威脅健康的髒空氣。
世衛進一步解釋:
▪第一,兒童呼吸速度比成人還快,會吸入更多污染物。
▪第二,他們個頭較小,生活空間接近地面,此處污染物濃度卻也最高。
因此,對於身體、大腦尚未發育完全的兒童來說,他們更容易受到空汙危害[1]。
史丹佛大學領導的一項新研究表示,兒童若長期暴露在空氣污染當中,成年後罹患心臟病和其他疾病的機率也會跟著上升,發表在《自然科學報告》(Nature Scientific Reports)上的這項分析,是首次在人體單細胞中調查空氣污染影響的研究,並同時關注了兒童的心血管和免疫系統,而這次的發現可能會改變醫學專家和家長對兒童呼吸空氣的看法,並為那些長期暴露在嚴重空氣污染中的人提供臨床干預措施。
研究報告的主要作者瑪麗說:「我認為這份研究是可以讓人相信的,且我們有證據表示因空氣污染原因造成的免疫和心血管系統變化,更可怕的是,那些看起來只是短暫的空氣污染暴露,實際上也會改變兒童基因的調控甚至改變血壓,這都會為日後罹患疾病的風險指數奠定基礎。」[2]
■史丹佛研究:空污可改變基因
空污已被科學家視為沉默的殺手,學術界愈來愈多研究提出空污對健康的危害證據,最新研究發現,童年階段接觸空污,就足以改變基因,影響成年後的健康,且即使低水平污染,也會增加罹患心肺疾病的風險。
史丹佛大學研究發現,童年時期暴露在骯髒的空氣下可能會改變基因,並可能改變血壓,從而增加成年時罹患心臟病與其他疾病的風險。
研究人員針對居住在加州弗雷斯諾市(Fresno)6~8 歲兒童群體為研究對象,主要是西班牙裔。選擇這個城市原因是這個地方受到工業、農業和野火等原因影響,是加州空氣污染程度最高的城市。
研究人員計算 1 天、1 週和 1、3、6 和 12 個月的平均空氣污染暴露量,結合當地健康和人口統計調查、血壓讀數和血液樣本,並首次使用質譜分析免疫系統細胞,可同時對多達 40 個細胞標記物進行更靈敏的測量,讓研究人員可更深入了解污染暴露的影響。
研究發現長時間暴露於PM2.5、一氧化碳和臭氧,與甲基化增加有關,甲基化是 DNA 分子改變,可改變 DNA 活性而不改變序列,基因表達這種改變可能會傳給後代。研究人員還發現,空氣污染與單核球[3]的增加有關,這種白血球在動脈斑塊的形成有關鍵作用,並可能使兒童成年後罹患心臟病。
這項研究發表在《自然科學報告》,是首次在單細胞層級研究空氣污染的影響,並同時關注兒童的心血管和免疫系統。
■「空氣污染被視為沉默的殺手」— 是疫情過後人類面臨最迫切的生存危機:美國心臟協會及 Lippincott Williams & Wilkins 聯合發行的醫學期刊《循環》(Circulation)一項新研究分析 2000~2016 年超過 6,300 萬美國醫療保險患者的數據,並研究三種不同類型的污染物,PM2.5、二氧化氮和臭氧對健康的影響,結果發現,即使是長期接觸低於國家標準的空污,也會增加肺炎、心臟病、中風和心律不整的風險。
2019 年 PM2.5 污染最嚴重國家排名,前十名都是中東與亞洲國家,分別是孟加拉、巴基斯坦、蒙古、阿富汗、印度、印尼、巴林、尼泊爾、烏茲別克、伊拉克,中國排第 11,台灣排名第 58。
全球 90% 人口呼吸不安全的空氣,是對人類健康的最大威脅之一,每年導致死亡人數增加近 700 萬人,其中呼吸系統疾是全球第二大最常見的死亡原因。空氣污染被視為沉默的殺手,是疫情過後人類面臨最迫切的生存危機[4]。
■兒童健康之環境威脅
依據世界衛生組織(WHO)資料,23%全球疾病負擔和 26%五歲以下兒童死亡可歸因於有調整可能的環境因素。以全球觀點來看,傳染性疾病仍是影響兒童健康極重要的環境因子。
但對已開發或工業化國家來說,導致兒童罹病或致死最主要因素已被慢性疾病取代。氣喘、神經發展性疾病、白血病與腦瘤、兒童肥胖盛行率逐年增加,且有越來越多證據顯示,環境暴露為重要致病因子。
人體可經由多種途徑接觸到環境汙染物,吃的食物、飲用的水、呼吸的空氣與家塵、個人用品如乳液的皮膚接觸等都是常見來源。兒童某些特質讓他們特別容易受到環境毒素的危害,例如喜歡把手放到嘴巴的行為,可能增加來自地毯、家塵或土壤中毒物接觸。
以每單位體重與成人相比,孩子喝較多的水、吃較多的食物、呼吸較多的空氣;大多數的汙染物可以通過胎盤或經由母乳傳給幼兒。
兒童的代謝系統發育較不成熟;兒童處於快速生長與發育階段,這些精細的發展進程容易被外來因子干擾、破壞;再者,對於生命早期的環境暴露,兒童比成人有更多時間發展成慢性疾病。
近年來的研究更支持健康與疾病發育起源(Developmental Origins of Health and Disease)的理論,即早期的生命事件,包括母體內源性因素如基因、營養,和外源性暴露如環境汙染物,都可能影響整個生命歷程的發展與健康。
2002 年世界衛生組織在曼谷舉行「第一屆兒童健康之環境威脅」國際會議,提出幾項措施,包括移除汽油中的鉛、清潔的飲用水、減少汞污染和反吸菸運動等。
而臺灣過去重大環境污染議題,從半世紀前含砷地下水導致的烏腳病流行、米糠油遭多氯聯苯汙染的油症事件、有機化學廢料或重金屬農地污染;到近期與食品安全相關的惡意添加三聚氰胺的毒奶粉事件、起雲劑遭非法添加的塑化劑事件,這些對健康面向最大的影響往往是孕產婦及幼童;同時,臺灣也面對全球氣候變遷或室外空氣污染威脅。
依據 PM2.5 的來源,東北部因地理位置,大多數汙染來自境外移入如大陸霾害,而其他地方則以本地製造為主,包括交通運輸如道路揚塵、工業汙染、燒稻草或金紙等活動。
還有各種新興關注汙染物(Contaminants of emerging concern),因為人類活動而進入環境生態圈。這些物質可能長期存在環境中,或已在人類或其他生物體被檢測到,卻未納入規律監測或管制,這都是未來訂定管制標準或策略時的挑戰,應特別考量易受傷害族群之兒童健康[5]。
■污染顆粒會入侵母體,5 歲以下兒童是最大受害者
兒童尤其是受空氣污染危害的弱勢族群,原因是兒童更接近地面,並且呼吸速度比成人更快,時常用嘴巴呼吸而不是有天然過濾系統的鼻子。兒童在戶外的時間更多,一旦孩子暴露在外,污染物會對他們的身體產生更嚴重的影響,原因是 3 歲以前,童年大腦每秒建立超過一百萬個新神經連接,身體和大腦正在快速成長。
PM 2.5 會經由鼻子和嘴進入兒童的身體,透過呼吸道進入血液,到達身體的每個器官。這些顆粒會破壞這些器官的正常功能,包括破壞腦細胞,並增加兒童在以後生活中發展心臟、大腦、呼吸、免疫和發育狀況的風險。
此外,暴露在污染物中與早產和低出生體重、子宮內認知發育受損以及自然流產有關,大約 18% 的早產可歸因於子宮內污染顆粒物的暴露。子宮內和兒童接觸空氣污染也與支氣管炎和哮喘、肺功能降低、復發或慢性呼吸系統疾病,以及生長發育受損有關。溫哥華和上海的大規模研究發現,接觸微粒物質、二氧化氮和一氧化氮與自閉症的發病率之間存在關聯。
隨著對化石燃料繼續毒害空氣、食物和水,城市變得愈來愈不適合居住,且只有少數人能夠逃脫,扭轉空污問題需要政府和企業採取勇敢和激進的行動,如果這些努力沒有實現,兒童將成為最大的受害者[6]。
【Reference】。
1.來源
➤➤資料
[1] 商業周刊「小孩玩得越開心,空氣就越乾淨!這座遊樂場如何在空汙城市辦到」:https://www.businessweekly.com.tw/international/blog/3007345
[2](明日科學)「長期接觸空氣污染的兒童,成年後罹患心臟病的風險會大大增加」:https://tomorrowsci.com/healthy/%E9%95%B7%E6%9C%9F%E6%8E%A5%E8%A7%B8%E7%A9%BA%E6%B0%A3%E6%B1%A1%E6%9F%93%E7%9A%84%E5%85%92%E7%AB%A5%EF%BC%8C%E6%88%90%E5%B9%B4%E5%BE%8C%E7%BD%B9%E6%82%A3%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E7%9A%84%E9%A2%A8/
[3](維基百科)「單核球」:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%95%E6%A0%B8%E7%BB%86%E8%83%9E
單核球是人體免疫系統中的一種白血球,單核球產生於骨髓,在血管內為單核球,血管外就變成巨噬細胞。其在人體免疫系統內有兩種作用:一,補充正常狀態下的巨噬細胞和樹狀細胞;二,在有炎症信號下,單核球會在8到12小時快速聚集到感染組織,並分化出巨噬細胞和樹狀細胞產生免疫反應。在白血球中的數量約佔2%~10%。
[4](Technews 科技新報)「沉默的殺手,史丹佛研究:空污可改變基因」:https://technews.tw/2021/02/26/air-pollution-can-change-dna/
[5](國家衛生研究院兒童醫學及健康研究中心)「環境健康」:https://chrc.nhri.org.tw/professionals/files/chapters/11_5_%E7%92%B0%E5%A2%83%E5%81%A5%E5%BA%B7.pdf
[6](Technews 科技新報)「污染顆粒會入侵母體,5 歲以下兒童是最大受害者」:https://technews.tw/2019/03/11/child-is-the-biggest-suffer-from-air-pollution/
➤➤照片
(天下雜誌)「全球3億兒童吸有毒空氣 傷身又傷腦」:https://www.cw.com.tw/article/5079099
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迎接終端AI新時代:讓運算更靠近資料所在
作者 : Andrew Brown,Strategy Analytics
2021-03-03
資料/數據(data)成長的速度越來越快。據估計,人類目前每秒產出1.7Mb的資料。智慧與個人裝置如智慧型手機、平板電腦與穿戴式裝置不但快速成長,現在我們也真正目睹物聯網(IoT)的成長,未來連網的裝置數量將遠遠超越地球的人口。
這包括種類繁多的不同裝置,像是智慧感測器與致動器,它們可以監控從震動、語音到視覺等所有的東西,以及幾乎大家可以想像到的所有東西。這些裝置無所不在,從工廠所在位置到監控攝影機、智慧手錶、智慧家庭以及自主性越來越高的車輛。隨著我們企圖測量生活週遭數位世界中更多的事物,它們的數量將持續爆炸性成長。
資料爆量成長,讓許多企業把資料從內部部署運作移到雲端。儘管集中到雲端運算的性質,在成本與資源效率、彈性與便利性有它的優點,但也有一些缺點。由於運算與儲存在遠端進行,來自終端、也就是那些在網路最邊緣裝置的資料,需要從起始點經過網際網路或其他網路,來到集中式的資料中心(例如雲端),然後在這裡處理與儲存,最後再傳回給用戶。
對於一些傳統的應用,這種方式雖然還可以接受,但越來越多的使用場景就是無法承受終端與雲端之間,資訊被接力傳遞產生的延遲。我們必須即時做出決策,網路延遲要越小越好。基於這些原因,開始有人轉向終端運算;越來越多人轉而使用智慧終端,而去中心化的程度也越來越高。此外,在這些即時應用中產生的龐大資料量,意味著處理與智慧必須在本地以分散的方式進行。
與資料成長連袂而來的,是人工智慧與機器學習(ML)也朝終端移動,並且越來越朝終端本身移動。大量來自真實世界的資訊,需要用ML的方式來進行詮釋與採取行動。透過AI與ML,是以最小的延遲分析影像、動作、影片或數量龐大的資料,唯一可行且合乎成本效益的方式。運用AI與ML的演算法與應用將在邊緣運作,在未來還將會直接在終端裝置上進行。
資料正在帶動從集中化到分散化的轉變
隨著資訊科技市場逐漸發展與成熟,網路的設計以及在其運作的所有裝置,也都跟著進化。全盛時期從服務數千個小型客戶端的主機,一直到客戶端伺服器模型中使用的越來越本地化的個人電腦運算效能,基礎架構持續重組與最佳化,以便更貼近網路上的裝置以及符合運作應用的需求。這些需求包含檔案存取與資料儲存,以及資料處理的需求。
智慧型手機與其他行動裝置的爆炸性成長,加上物聯網的快速成長,促使我們需要為如何讓資產進行最佳的部署與安排進行評估。而影響這個評估的因素,包括網路的可用性、安全性、裝置的運算力,以及把資料從終端傳送到儲存設備的相關費用,近來也已轉向使用分散式的運算模型。
從邊緣到終端:AI與ML改變終端典範
在成本、資源效率、彈性與便利性等方面,雲端有它的優點,裝置數量的急遽增加(如圖2),將導致資料產出量大幅增加。這些資料大部份都相當複雜且非結構化的,這也是為何企業只會分析1%~12% 的資料的原因之一。把大量非結構化的資料送到雲端的費用相當高、容易形成瓶頸,而且從能源、頻寬與運算力角度來看,相當沒有效率。
在終端執行進階處理與分析的能力,可協助為關鍵應用降低延遲、減少對雲端的依賴,並且更好地管理物聯網產出的巨量資料。
終端AI:感測、推論與行動
在終端部署更多智慧的主要原因之一,是為了創造更大的敏捷性。終端裝置處於網路的最邊緣與資料產生的地方,可以更快與更準確地做出回應,同時免除不必要的資料傳輸、延遲與資料移動中的安全風險,可以節省費用。
處理能力與神經網路的重大進展,正協助帶動終端裝置的新能力,另一股驅動力則是對即時資訊、效率(傳送較少的資訊到雲端)、自動化與在多數情況下,對近乎即時回應的需求。這是一個三道步驟的程序:傳送資料、資料推論(例如依據機器學習辨識影像、聲音或動作),以及採取行動(如物件是披薩,冰箱的壓縮機發出正常範圍外的聲音,因此發出警告)。
感測
處理器、微控制器與感測器產生的資料量相當龐大。例如,自駕車每小時要搜集25GB的資料。智慧家庭裝置、智慧牙刷、健身追蹤器或智慧手錶持續進化,並且與以往相比,會搜集更多的資料。
它們搜集到的資料極具價值,但每次都從各個終端節點把資料推回給雲端,數量又會過多。因此必須在終端進行處理。倘若部份的作業負載能在終端本身進行,就可以大幅提升效率。
推論
終端搜集到的資料是非結構性的。當機器學習從資料擷取到關聯性時,就是在進行推論。這表示使用AI與ML工具來幫忙訓練裝置辨識物件。拜神經網路的進展之賜,機器學習工具越來越能訓練物件以高度的精準度辨識影像、聲音與動作,這對體積越來越小的裝置,極為關鍵。
例如,圖4顯示使用像ONNX、PyTorch、Caffe2、Arm NN或 Tensorflow Lite 等神經網路工具,訓練高效能的意法半導體(ST)微控制器(MCU),以轉換成最佳化的程式碼,讓MCU進行物件辨識(這個的情況辨識對象是影像、聲音或動作)。更高效能的MCU越來越常利用這些ML工具來辨識動作、音訊或影像,而且準確度相當高,而我們接下來馬上就要對此進行檢視。這些動作越來越頻繁地從邊緣,轉移到在終端運作的MCU本身。
行動
資料一旦完成感測與推論後,結果就是行動。這有可能是回饋簡單的回應(裝置是開啟或關閉),或針對應用情況進行最佳化(戴耳機的人正在移動中,因此會針對穩定度而非音質進行最佳化),或是回饋迴路(根據裝置訓練取得的機器學習,輸送帶若發出聲音,顯示它可能歪掉了)。物聯網裝置將會變得更複雜且更具智慧,因為這些能力提升後,運算力也會因此增加。在我們使用新的機器學習工具後,一些之前在雲端或終端完成的關鍵功能,將可以移到終端本身的內部進行。
終端 AI:千里之行始於足下
從智慧型手機到車輛,今日所有電子裝置的核心都是許多的處理器、微控制器與感測器。它們執行各種任務,從最簡單到最複雜,並需要各式各樣的能力。例如,應用處理器是高階處理器,它們是為行動運算、智慧型手機與伺服器設計;即時處理器是為例如硬碟控制、汽車動力傳動系統,與無線通訊的基頻控制使用的非常高效能的處理器,至於微控制器處理器的矽晶圓面積則小了許多,能源效率也高出很多,同時擁有特定的功能。
這意味著利用ML工具訓練如MCU等較不複雜元件來執行的動作,之前必須透過威力更強大的元件才能完成,但現在邊緣與雲端則是理想的場所。這將讓較小型的裝置以更低的延遲執行更多種類的功能,例如智慧手錶、健康追蹤器或健康照護監控等穿戴式裝置。
隨著更多功能在較小型的終端進行,這將可以省下資源,包括資料傳輸費用與能源費用,同時也會產生極大的環境衝擊,特別是考量到全球目前已有超過200億台連網裝置,以及超過2,500億顆MCU(根據Strategy Analytics統計數據)。
TinyML、MCU與人工智慧
根據Google的TesnsorFlow 技術主管、同時也是深度學習與TinyML領域的指標人物 Pete Warden 表示:「令人相當興奮的是,我還不知道我們將如何使用這些全新的裝置,特別是它們後面代表的科技是如此的吸引人,我無法想像那些即將出現的全新應用。」
微型機器學習(TinyML)的崛起,已經催化嵌入式系統與機器學習結合,而兩者傳統上大多是獨立運作的。TinyML 捨棄在雲端上運作複雜的機器學習模型,過程包含在終端裝置內與微控制器上運作經過最佳化的模式識別模型,耗電量只有數毫瓦。
物聯網環境中有數十億個微型裝置,可以為各個產業提供更多的洞察與效率,包括消費、醫療、汽車與工業。TinyML 獲得 Arm、Google、Qualcomm、Arduino等業者的支持,可望改變我們處理物聯網資料的方式。
受惠於TinyML,微控制器搭配AI已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識(例如自然語言處理)、影像處理(例如物件辨識與識別),以及動作(例如震動、溫度波動等)。啟用這些功能後,準確度與安全性更高,但電池的續航力卻不會打折扣,同時也考量到各種更微妙的應用。
儘管之前提到的雲端神經網路框架工具,是取用這個公用程式最常用的方法,但把AI函式庫整合進MCU,然後把本地的AI訓練與分析能力插入程式碼中也是可行的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其他終端嵌入式裝置取得的訊號導出資料模式,然後從中建立模型,例如預測性維護能力。
如Arm Cortex-M55處理器與Ethos U55微神經處理器(microNPU),利用CMSIS-DSP與CMSIS-NN等常見API來簡化程式碼的轉移性,讓MCU與共同處理器緊密耦合以加速AI功能。透過推論工具在低成本的MCU上實現AI功能並符合嵌入式設計需求極為重要,原因是具有AI功能的MCU有機會在各種物聯網應用中轉變裝置的設計。
AI在較小型、低耗電與記憶體受限的裝置中可以協助的關鍵功能,我們可以把其精華歸納至我們簡稱為「3V」的三大領域:語音(Voice,如自然語言處理)、視覺(Vision,如影像處理)以及震動(Vibration,如處理來自多種感測器的資料,包括從加速計到溫度感測器,或是來自馬達的電氣訊號)。
終端智慧對「3V」至關重要
多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域:基本控制(開/關)、測量(狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等)、資產的狀況(所在地點以及狀況如何?),以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控(詳見圖 6)。
Strategy Analytics的研究顯示,許多已經完成部署或將要部署的物聯網B2B應用,仍然只需要相對簡單的指令,如基本的開/關,以及對設備與環境狀態的監控。在消費性物聯網領域中,智慧音箱的語音控制AI已經出現爆炸性成長,成為智慧家庭指令的中樞,包括智慧插座、智慧照明、智慧攝影機、智慧門鈴,以及智慧恆溫器等。消費性裝置如藍牙耳機現在已經具備情境感知功能,可以依據地點與環境,在音質優先與穩定度優先之間自動切換。
如同我們檢視的結果,終端AI可以在「3V」核心領域提供價值,而它觸及的許多物聯網領域,遍及B2B與B2C的應用:
震動:包含來自多種感測器資料的處理,從加速計感測器到溫度感測器,或來自馬達的電氣訊號。
視覺:影像與影片辨識;分析與識別靜止影像或影片內物件的能力。
語音:包括自然語言處理(NLP)、瞭解人類口中說出與寫出的語言的能力,以及使用人類語言與人類交談的能力-自然語言產生(NLG)。
垂直市場中有多種可以實作AI技術的使用場景:
震動
可以用來把智慧帶進MCU中的終端AI的進展,有各式各樣的不同應用領域,對於成本與物聯網裝置與應用的效用,都會帶來衝擊。這包括我們在圖6中點出的數個關鍵物聯網應用領域,包括:
溫度監控;
壓力監控;
溼度監控;
物理動作,包括滑倒與跌倒偵測;
物質檢測(漏水、瓦斯漏氣等) ;
磁通量(如鄰近感測器與流量監控) ;
感測器融合(見圖7);
電場變化。
一如我們將在使用場景單元中檢視的,這些能力有許多可以應用在各種被普遍部署的物聯網應用中。
語音
語音是進化的產物,也是人類溝通非常有效率的方式。因此我們常常想要用語音來對機器下指令,也不令人意外;聲音檢測是持續成長的類別。語音啟動在智慧家庭應用中很常見,例如智慧音箱,而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞,如電視、遊戲主機與其他新的電器。
在工業環境中,供車床、銑床與磨床等電腦數值控制(CNC)機器使用的電腦語音引擎正方興未艾。iTSpeex的ATHENA4是第一批專為這些產品設計的語音啟動作業系統。這些產品往往因為安全原因,有離線語音處理的需求,因此終端 AI 語音發展在這裡也創造出有趣的機會。用戶可以指示機器執行特定的運作,並從機器手冊與工廠文件,立即取用資訊。
語音整合在車輛中也相當關鍵。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統,進行大量投資。語音有潛力成為最安全的輸入模式,因為它可以讓駕駛的眼睛持續盯著道路,而雙手仍持續握著方向盤。
對於使用觸控螢幕或硬體控制器通常需要多道步驟的複雜任務,語音辨識系統特別能勝任。這些任務包括輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集,以及選擇廣播電台頻道。其他的服務包含如拋錨服務(或bCall)與禮賓服務。
視覺
正如我們之前已經檢視過,終端 AI 提供視覺領域全新的機會,特別是與物件檢測及辨識相關。這可能包括觀察生產線的製造瑕疵,以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其他實例包括農業應用,例如依據大小與品質為農產品分級。
曳引機裝上機器視覺攝影機後,我們幾乎可以即時檢測出雜草。雜草冒出後,AI可以分類雜草並估算它對農產收穫的潛在威脅。這讓農民可以鎖定特定的雜草,並打造客製的除草解決方案。機器視覺然後可以檢測除草劑的效用,並找出農地中仍具抗藥性的殘餘雜草。
使用場景
預測性維護工具已經從擷取與比較震動的量測資料,進化到提出即時的資產監控。藉由連接物聯網感測器裝置與維護軟體,我們也可能做到遠端監控。
震動分析
這種類型的預測性維護在旋轉型機器密集的製造工廠裡,相當常見。震動分析可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。例如,把震動計量器接上靠近選煤廠離心泵浦內部承軸處,就可以讓工程師建立起正常震動範圍的基線。超出這個範圍的震動,可能顯示滾珠軸承出現鬆動,需要更換。
磁感測器融合
磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器,測量液面的高低。所有的這些應用都使用一個固定面上的磁感測器,它與附近平面的磁鐵一起作動,與這個磁鐵相對應的感測器也會移動。
聲學分析(聲音)
與震動分析相似,聲測方位分析也是供潤滑技師使用,主要是專注在主動採取潤滑措施。這意味我們可以避免移動設備時產生的過度磨損,否則會為了修理造成代價高昂的停機。實際的例子可能包括測量輸送皮帶的承軸狀況。出現過度磨損時,承軸會因為潤滑不足或錯位出現故障,可能造成整個生產流程的中斷。
聲學分析(超音波)
聲音聲學分析雖然可以用來進行主動與預測性維護,超音波聲學分析卻只能用於預測性維護。它可以在超音波範圍內找出與機器摩擦及壓力相關的聲音,並使用在會發出較細微聲音的電氣設備與機器設備。我們可以說這一類型的分析與震動或油量分析相比,更可以預測即將出現的故障。目前它部署起來比其他種類的預防性維護花費較高,但終端 AI 的進展可以促成這種細微層級的聲學檢測,大幅降低部署的費用。
熱顯影
熱顯影利用紅外線影像來監控互動機器零件的溫度,讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置,可以長期檢測微細的變化。與其他對事故敏感的監視器一樣,它們會觸發排程系統,自動採取適當的行動來預防零件故障。
消費者與智慧家庭
將語音運用在消費者與智慧家庭,是最常看到的場景之一。這包括智慧型手機與平板電腦上、未包含電話整合功能的裝置,例如螢幕尺寸有限的穿戴式裝置。這類型的裝置包含智慧手錶與健康穿戴式裝置,可以為各種功能提供免動手的語音啟動。像 Amazon 的 Echo 或 Google 的 Home 等智慧音箱市場的成長,說明消費者對於可接收與提供語音互動等現有裝置的強勁需求,與日俱增。
消費者基於各種理由使用智慧音箱,最常見的使用場景為:
聽音樂;
控制如照明等智慧家庭裝置;
取得新聞與天氣預報的更新;
建立購物與待辦事項清單。
除了像智慧音箱與智慧電視等消費裝置,智慧家庭裝置語音的使用,也顯現相當的潛力。諸如連網門鈴(如 ring.com)等裝置與連網的煙霧偵測器(例如 Nest Protect 煙霧與一氧化碳警報)目前都已上市可供消費者選購,它們結合了語音與視覺的感測器融合功能以及運動檢測。有了連網的煙霧偵測器,裝置在偵測到煙霧或一氧化碳時,可以發出語音警告。
終端 AI 為強化這些能力提供了全新機會,而且常常結合震動(動作)、視覺與語音控制。例如,增加姿態辨識來控制例如電視等家電,或是把語音控制嵌入白色家電,即是以最低成本強化功能性最直接的方式。
健康照護
用來發現醫護資訊的 AI 驅動終端裝置的應用,將為病況的治療與診斷,提供更多的價值。這種資訊可能是資料,也可能是影像、影片以及說出的話,我們可以透過 AI 進行型態與診斷分析。這些資料將引發全新、更有效的治療方法,為整個產業節省成本。受惠於終端 AI 的進展,像 Google Duplex 等語音系統的複雜性將會降低。例如門診預約等勞力密集的工作,也可以轉換成 AI 活動。利用自然語言語音來延伸 AI 的使用,也可以把 AI 用在第一線的病人診斷,然後再由醫師接手提供諮詢。
其他健康照護實例包括像 Wewalk5 等物件,這是一個供半盲與全盲人員使用的智慧拐杖。它使用感測器來檢測胸口水平以上的物件,並搭配 Google Maps 與 Amazon Alexa 等 app,方便使用者提出問題。
結論
由於連網的終端裝置數量越來越多,這個世界也越來越複雜。連接到網際網路的裝置已經超過 300 億個,而微控制器的數量也超過 2,500 億,每年還會增加約 300 億個。越來越多的程序開始進行自動化,不過,把大量資料傳送到雲端涉及的延遲以及邊緣運算的額外費用,意味著許多全新、令人興奮且引人矚目的物聯網使用場景,可能無法開花結果。
解決這些挑戰的答案,並不是為雲端資料中心持續增添運算力。降低出現在邊緣的延遲雖然會有幫助,但不會解決日益分散的世界的所有挑戰。我們需要把智能應用到基礎架構中。
儘管為終端裝置增添先進的運算能力在十年前仍不可行,TinyML 技術近來的提升,已經讓位處相當邊緣的裝置 (也就是終端本身)增添智能的機會大大改觀。在終端增加運算與人工智慧能力,可以讓我們在源頭搜集到更多更具關聯性與相關的資訊。隨著裝置與資料的數量持續攀升,在源頭掌握情境化與具關聯性的資料,具有極大的價值,並將開啟全新的使用場景與營收機會。
終端裝置的機器學習,可以促成全新的終端 AI 世界。新的應用場景正在崛起,甚至跳過傳送大量資料的需求,因而紓解資料傳輸的瓶頸與延遲,並在各種作業環境中創造全新機會。終端 AI 將為我們開啟一個充滿全新機會與應用場景的世界,其中還有很多我們現在想像不到的機會。
附圖:圖1:從集中式到分散式運算的轉變。
(資料來源:《The End of Cloud Computing》,by Peter Levine,Andreessen Horowitz)
圖2:全球上網裝置安裝量。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖3:深度學習流程。
圖4:MCU的視覺、震動與語音。
(資料來源:意法半導體)
圖5:AI 工具集執行模型轉換,以便在MCU上執行經最佳化的神經網路推論。
(資料來源:意法半導體)
圖6:物聯網企業對企業應用的使用-目前與未來。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖7:促成情境感知的感測器融合。
(資料來源:恩智浦半導體)
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210303nt31-the-dawn-of-endpoint-ai-bringing-compute-closer-to-data/?fbclid=IwAR0JTRpNsJUl-DmSNpfIcymGQpkQaUgXixEaczwDpELxGCaCeJpkTyoqUtI
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軟體吞噬硬體的 AI 時代,晶片跟不上演算法的進化要怎麼辦?
作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 23 日 8:00 |
身為 AI 時代的幕後英雄,晶片業正經歷漸進持續的變化。
2008 年之後,深度學習演算法逐漸興起,各種神經網絡滲透到手機、App 和物聯網。同時摩爾定律卻逐漸放緩。摩爾定律雖然叫定律,但不是物理定律或自然定律,而是半導體業發展的觀察或預測,內容為:單晶片整合度(積體電路中晶體管的密度)每 2 年(也有 18 個月之說)翻倍,帶來性能每 2 年提高 1 倍。
保證摩爾定律的前提,是晶片製程進步。經常能在新聞看到的 28 奈米、14 奈米、7 奈米、5 奈米,指的就是製程,數字越小製程越先進。隨著製程的演進,特別進入10 奈米後,逐漸逼近物理極限,難度越發增加,晶片全流程設計成本大幅增加,每代較上一代至少增加 30%~50%。
這就導致 AI 對算力需求的增長速度,遠超過通用處理器算力的增長速度。據 OpenAI 測算,從 2012 年開始,全球 AI 所用的演算量呈現等比級數增長,平均每 3.4 個月便會翻 1 倍,通用處理器算力每 18 個月至 2 年才翻 1 倍。
當通用處理器算力跟不上 AI 演算法發展,針對 AI 演算的專用處理器便誕生了,也就是常說的「AI 晶片」。目前 AI 晶片的技術內涵豐富,從架構創新到先進封裝,再到模擬大腦,都影響 AI 晶片走向。這些變化的背後,都有共同主題:以更低功耗,產生更高性能。
更靈活
2017 年圖靈獎頒給電腦架構兩位先驅 David Petterson 和 John Hennessy。2018 年圖靈獎演講時,他們聚焦於架構創新主題,指出演算體系結構正迎來新的黃金 10 年。正如他們所判斷,AI 晶片不斷出現新架構,比如英國 Graphcore 的 IPU──迥異於 CPU 和 GPU 的 AI 專用智慧處理器,已逐漸被業界認可,並 Graphcore 也獲得微軟和三星的戰略投資支援。
名為 CGRA 的架構在學界和工業界正受到越來越多關注。CGRA 全稱 Coarse Grained Reconfigurable Array(粗顆粒可重構陣列),是「可重構計算」理念的落地產物。
據《可重構計算:軟體可定義的計算引擎》一文介紹,理念最早出現在 1960 年代,由加州大學洛杉磯分校的 Estrin 提出。由於太過超前時代,直到 40 年後才獲得系統性研究。加州大學柏克萊分校的 DeHon 等將可重構計算定義為具以下特徵的體系結構:製造後晶片功能仍可客製,形成加速特定任務的硬體功能;演算功能的實現,主要依靠任務到晶片的空間映射。
簡言之,可重構晶片強調靈活性,製造後仍可透過程式語言調整,適應新演算法。形成高度對比的是 ASIC(application-specific integrated circuit,專用積體電路)。ASIC 晶片雖然性能高,卻缺乏靈活性,往往是針對單一應用或演算法設計,難以相容新演算法。
2017 年,美國國防部高級研究計劃局(Defence Advanced Research Projects Agency,DARPA)提出電子產業復興計劃(Electronics Resurgence Initiative,ERI),任務之一就是「軟體定義晶片」,打造接近 ASIC 性能、同時不犧牲靈活性。
照重構時的顆粒分別,可重構晶片可分為 CGRA 和 FPGA(field-programmable gate array,現場可程式語言邏輯門陣列)。FPGA 在業界有一定規模應用,如微軟將 FPGA 晶片帶入大型資料中心,用於加速 Bing 搜索引擎,驗證 FPGA 靈活性和演算法可更新性。但 FPGA 有局限性,不僅性能和 ASIC 有較大差距,且重程式語言門檻比較高。
CGRA 由於實現原理差異,比 FPGA 能做到更底層程式的重新設計,面積效率、能量效率和重構時間都更有優勢。可說 CGRA 同時整合通用處理器的靈活性和 ASIC 的高性能。
隨著 AI 演算逐漸從雲端下放到邊緣端和 IoT 設備,不僅演算法多樣性日益增強,晶片更零碎化,且保證低功耗的同時,也要求高性能。在這種場景下,高能效高靈活性的 CGRA 大有用武之地。
由於結構不統一、程式語言和編譯工具不成熟、易用性不夠友善,CGRA 未被業界廣泛使用,但已可看到一些嘗試。早在 2016 年,英特爾便將 CGRA 納入 Xeon 處理器。三星也曾嘗試將 CGRA 整合到 8K 電視和 Exynos 晶片。
中國清微智慧 2019 年 6 月量產全球首款 CGRA 語音晶片 TX210,同年 9 月又發表全球首款 CGRA 多模態晶片 TX510。這家公司脫胎於清華大學魏少軍教授起頭的可重構計算研究團隊,從 2006 年起就進行相關研究。據芯東西 2020 年 11 月報導,語音晶片 TX210 已出貨數百萬顆,多模組晶片 TX510 在 11 月也出貨 10 萬顆以上,主要客戶為智慧門鎖、安防和臉部支付相關廠商。
先進封裝上位
如開篇提到,由於製程逼近物理極限,摩爾定律逐漸放緩。同時 AI 演算法的進步,對算力需求增長迅猛,逼迫晶片業在先進製程之外探索新方向,之一便是先進封裝。
「在大數據和認知計算時代,先進封裝技術正在發揮比以往更大的作用。AI 發展對高效能、高吞吐量互連的需求,正透過先進封裝技術加速發展來滿足。 」世界第三大晶圓代工廠格羅方德平台首席技術專家 John Pellerin 聲明表示。
先進封裝是相對於傳統封裝的技術。封裝是晶片製造的最後一步:將製作好的晶片器件放入外殼,並與外界器件相連。傳統封裝的封裝效率低,有很大改良空間,而先進封裝技術致力提高整合密度。
先進封裝有很多技術分支,其中 Chiplet(小晶片/芯粒)是最近 2 年的大熱門。所謂「小晶片」,是相對傳統晶片製造方法而言。傳統晶片製造方法,是在同一塊矽晶片上,用同一種製程打造晶片。Chiplet 是將一塊完整晶片的複雜功能分解,儲存、計算和訊號處理等功能模組化成裸晶片(Die)。這些裸晶片可用不同製程製造,甚至可是不同公司提供。透過連接介面相接後,就形成一個 Chiplet 晶片網路。
據壁仞科技研究院唐杉分析,Chiplet 歷史更久且更準確的技術詞彙應該是異構整合(Heterogeneous Integration)。總體來說,此技術趨勢較清晰明確,且第一階段 Chiplet 形態技術較成熟,除了成本較高,很多高端晶片已經在用。
如 HBM 儲存器成為 Chiplet 技術早期成功應用的典型代表。AMD 在 Zen2 架構晶片使用 Chiplet 思路,CPU 用的是 7 奈米製程,I/O 使用 14 奈米製程,與完全由 7 奈米打造的晶片相比成本約低 50%。英特爾也推出基於 Chiplet 技術的 Agilex FPGA 系列產品。
不過,Chiplet 技術仍面臨諸多挑戰,最重要之一是互連介面標準。互連介面重要嗎?如果是在大公司內部,比如英特爾或 AMD,有專用協議和封閉系統,在不同裸晶片間連接問題不大。但不同公司和系統互連,同時保證高頻寬、低延遲和每比特低功耗,互連介面就非常重要了。
2017 年,DARPA 推出 CHIPS 戰略計劃(通用異構整合和 IP 重用戰略),試圖打造開放連接協議。但 DARPA 的缺點是,側重國防相關計畫,晶片數量不大,與真正商用場景有差距。因此一些晶片業公司成立組織「ODSA(開放領域特定架構)工作組」,透過制定開放的互連介面,為 Chiplet 的發展掃清障礙。
另闢蹊徑
除了在現有框架內做架構和製造創新,還有研究人員試圖跳出電腦現行的范紐曼型架構,開發真正模擬人腦的計算模式。
范紐曼架構,數據計算和儲存分開進行。RAM 存取速度往往嚴重落後處理器的計算速度,造成「記憶體牆」問題。且傳統電腦需要透過總線,連續在處理器和儲存器之間更新,導致晶片大部分功耗都消耗於讀寫數據,不是算術邏輯單元,又衍生出「功耗牆」問題。人腦則沒有「記憶體牆」和「功耗牆」問題,處理訊息和儲存一體,計算和記憶可同時進行。
另一方面,推動 AI 發展的深度神經網路,雖然名稱有「神經網路」四字,但實際上跟人腦神經網路運作機制相差甚遠。1,000 億個神經元,透過 100 萬億個神經突觸連接,使人腦能以非常低功耗(約 20 瓦)同步記憶、演算、推理和計算。相比之下,目前的深度神經網路,不僅需大規模資料訓練,運行時還要消耗極大能量。
因此如何讓 AI 像人腦一樣工作,一直是學界和業界積極探索的課題。1980 年代後期,加州理工學院教授卡弗·米德(Carver Mead)提出神經形態工程學的概念。經過多年發展,業界和學界對神經形態晶片的摸索逐漸成形。
軟體方面,稱為第三代人工神經網路的「脈衝神經網路」(Spike Neural Network,SNN)應運而生。這種網路以脈衝信號為載體,更接近人腦的運作方式。硬體方面,大型機構和公司研發相應的脈衝神經網路處理器。
早在 2008 年,DARPA 就發起計畫──神經形態自適應塑膠可擴展電子系統(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics,簡稱 SyNAPSE,正好是「突觸」之意),希望開發出低功耗的電子神經形態電腦。
IBM Research 成為 SyNAPSE 計畫的合作方之一。2014 年發表論文展示最新成果──TrueNorth。這個類腦計算晶片擁有 100 萬個神經元,能以每秒 30 幀的速度輸入 400×240pixel 的影片,功耗僅 63 毫瓦,比范紐曼架構電腦有質的飛躍。
英特爾 2017 年展示名為 Loihi 的神經形態晶片,包含超過 20 億個晶體管、13 萬個人工神經元和 1.3 億個突觸,比一般訓練系統所需的通用計算效率高 1 千倍。2020 年 3 月,研究人員甚至在 Loihi 做到嗅覺辨識。這成果可應用於診斷疾病、檢測武器和爆炸物及立即發現麻醉劑、煙霧和一氧化碳氣味等場景。
中國清華大學類腦計算研究中心的施路平教授團隊,開發針對人工通用智慧的「天機」晶片,同時支持脈衝神經網路和深度神經網路。2019 年 8 月 1 日,天機成為中國第一款登上《Nature》雜誌封面的晶片。
儘管已有零星研究成果,但總體來說,脈衝神經網路和處理器仍是研究領域的方向之一,沒有在業界大規模應用,主要是因為基礎演算法還沒有關鍵性突破,達不到業界標準,且成本較高。
附圖:▲ 不同製程節點的晶片設計製造成本。(Source:ICBank)
▲ 可重構計算架構與現有主流計算架構在能量效率和靈活性對比。(Source:中國科學)
▲ 異構整合成示意動畫。(Source:IC 智庫)
▲ 通用處理器的典型操作耗能。(Source:中國科學)
資料來源:https://technews.tw/2021/02/23/what-to-do-if-the-chip-cannot-keep-up-with-the-evolution-of-the-algorithm/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I
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時序進入秋冬,天氣逐漸轉冷,能夠洗一場熱水澡實在是再舒服不過的事,但千萬要小心隱形殺手。根據內政部消防署統計,每年12月到隔年1、2月的低溫季節,是一氧化碳中毒案件的高峰期,尤其室外寒冷,家家戶戶常常習慣緊閉門窗,更提升了中毒風險。要如何避免一氧化碳中毒?林口長庚醫院腎臟科主治醫師黃文宏一次解答!
一氧化碳無色無味!洗澡注意1件事
林口長庚醫院臨床毒物科護理師譚敦慈表示,天氣變冷的時候,最怕的就是一氧化碳中毒,因為常常不知不覺就中毒,也可能會有延遲性的毒性產生。
黃文宏醫師說明,一氧化碳本身「無色無味」,當我們感覺到它的存在時,有時候已經來不及了。若是出現下列症狀,就要提高警覺,包括:頭昏、頭痛、噁心、嘔吐等,嚴重的話還可能抽搐、昏迷,甚至死亡。
他提醒,如果出現相關症狀,可以的話趕緊將門窗打開,讓環境通風帶走一氧化碳,但如果症狀仍未緩解就要盡快就醫,給予高濃度的氧氣治療。如果患者本身有出現一些神經症狀,或有心臟方面的問題,還可能需要用到高壓氧治療。
針對最容易發生中毒的狀況,黃文宏醫師回應,最怕的是洗澡時在室內使用燃燒天然氣或瓦斯的熱水器,因為在密閉空間內,瓦斯與天然氣若燃燒不完全,就容易產生一氧化碳,所以務必要注意通風。
其他可能一氧化碳中毒的場所?
譚敦慈老師指出,除了熱水器之外,過去很多新聞事件都是「在家或燒烤店烤肉」,碰到一氧化碳中毒的情形。對此,黃文宏醫師也呼籲,有另外6個場合要特別注意。
煤油式暖爐
黃文宏醫師說,天氣轉冷很多人會使用暖爐取暖,但若是在密閉空間使用燒煤油的暖爐的話,也會讓一氧化碳濃度升高。
卡式瓦斯爐
冬天到火鍋店吃火鍋,若店家使用的是卡式瓦斯爐加熱,就要注意店內空調是否合適、通風是否完善,才能避免中毒。
煤炭烤肉
若店家是使用煤炭烤肉,同樣要特別注意店內空調及抽風設備。
地下停車場
一般大眾可能比較容易忽略,處在地下室停車場也要當心有一氧化碳中毒的可能性。因為汽車排放的廢氣中就包含一氧化碳,因此若停車場本身通風不良,也不要久待。
交通繁忙的隧道
黃文宏醫師說明,隧道當中一般都會設有排風裝置,但若是車多時也要特別注意。
吸菸室
許多百貨公司或公共場合會闢有吸菸室,所有癮君子都關在裡面一起吸菸,此時就要先觀察裡面的空調好不好,否則大家進去就會一起中毒。此外,在車內也最好不要吸菸,因為車子是很小的密閉空間,如果在裡面吸菸,一氧化碳的濃度也會增高。
一氧化碳中毒有延遲性毒性?
黃文宏醫師分享,曾有一名20幾歲的一氧化碳中毒患者,在經過高壓氧治療後,意識狀況恢復,卻很罕見的出現「延遲性的腦病變」。醫學文獻上也指出,一氧化碳中毒意識恢復後,約莫一周到一個月之內,都有可能發生這種狀況。
延遲性腦病變主要症狀:
行為退化
智力降低
記憶力喪失
神經症狀:大小便失禁
譚敦慈老師提醒,務必注意家中的排風是否良好、烤肉時盡量保持通風;更別在地下停車場逗留過久,才能遠離一氧化碳中毒的威脅。
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一年一度的中秋節又將來臨,現代台灣的中秋節幾乎成了烤肉節,每年的這個時候,各地都會瀰漫一股肉香!無論是在自家騎樓、頂樓;或是在河濱公園、露營區等公共區域,都能看見許多烤肉群眾,親朋好友一邊賞月,一邊烤肉話家常。只是大口吃肉的同時,又該如何兼顧安全與健康呢?
林口長庚紀念醫院腎臟科翁正昊醫師說明,安全烤肉應注意兩個方面:
一、地點
當心一氧化碳中毒,室內選擇電烤爐
翁正昊醫師表示,用木炭烤肉可能產生一氧化碳,它與我們血液中血紅素結合的能力是氧氣的200倍,因此若空氣中一氧化碳濃度過高,就會讓我們缺氧,出現頭痛、噁心、嘔吐等症狀,甚至導致昏迷、死亡。他提醒,千萬別在室內烤肉,避免一氧化碳濃度過高,影響健康。
但現今市區戶外位置通常不太夠,我們是否能選擇在「樓梯間」烤肉?翁正昊醫師回應,一般大樓的樓梯間同樣屬於密閉空間,在此處烤肉同樣會有風險,因此還是建議在空曠環境下烤肉會比較安全。
翁正昊醫師也進一步解釋,若是不得已一定得在室內烤肉,建議選擇電烤爐。因為在密閉空間內使用瓦斯太久,也是有可能產生一氧化碳。林口長庚醫院臨床毒物科護理師譚敦慈也說,選用電烤爐還能避免食物烤焦,也是相對安全的選項。
二、食材
肉類油脂產生有毒物質
除了烤肉地點務必保持通風外,翁正昊醫師也提及,當我們烤肉時,油脂部分會產生「多環芳香族氫化合物」,若人體吸過多此類物質,可能會影響腸胃道及肝臟,導致癌症發生。
烤前先煮,避免烤焦產生致癌物
翁正昊醫師指出,雞腿、香腸等較難烤熟的食材,會需要比較長的時間,若沒有注意火力就可能燒焦,進而產生致癌物質。他建議,這類食材可以在烤之前先「煮熟」,之後再稍微烤一下,比較不會產生致癌物,吃起來也較健康。
譚敦慈老師也分享,自己家裡其實是不烤肉的,但會用像是水煮、煎烤等方式烹調食材,再帶出門野餐,也是一個可以減少有毒物質產生、更健康又環保的方式。此外,她也提醒,出門烤肉結束後一定要記得把垃圾帶回去。
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