简介
GIST
主持人：香港电台公共事务组
身处世界关键的转折，需要眼界和知识。
每个星期六，我们会邀请一位科学家，介绍在其研究范畴内一个正在影响世界未来发展、我们不可不知的趋势，以专业和视野来培养具前瞻的预测与洞察力。
每个星期六，我们会邀请一位科学家，介绍在其研究范畴内一个正在影响世界未来发展、我们不可不知的趋势，以专业和视野来培养具前瞻的预测与洞察力。
星期六早上，让我们看远一点，看到未来的无限可能。
监制: 林嘉瑜
制作: 张璟莹
监制: 林嘉瑜
制作: 张璟莹
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07/12/2024
新型半导体材料 助减电力转换能耗
嘉宾:香港科技大学电子及计算机工程学系副教授黄文海
「我是黄文海，现时任职香港科技大学电子及计算机工程学系副教授，我的研究兴趣为半导体材料和微电子芯片技术方面，我现时专注第三代和第四代，即是新型半导体材料的基础和应用研究，这些技术主要会在高功率电子领域，或称为「电力电子领域」有很多应用的场景。」
电力电子技术的应用，会对世界有何影响？ 其中一个例子是新能源方面。各地致力减少温室气体排放，越来越多国家尝试使用新能源取代化石能源，而改用电动车，亦即是新能源汽车是大势所趋，正因为这样，带来了半导体支持新能源汽车行业的需求。
「另一个例子就是储能产业。储能即是能源储备，是全球经济发展和经济复苏需要考虑的一个重要环节。就如太阳能，我们希望尽量利用天然资源，不要浪费，便需要一个硬件电力系统，负责储备大自然给予我们的天然资源。储能产业亦能够为新能源产业往后的发展，注入强劲的动力。据一些相关研究显示，以香港为例，如果可以充分利用香港建筑物天台安装太阳能板时，每年本地可生产最高约八亿八千万千瓦时(kilowatt-hour)的电能。在这个背景之下，香港虽然寸金尺土，但我们城市是试验太阳能储能产业的其中一个好地方。储能产业不单止在香港具有经济价值，亦有效优化香港土地资源里的电网配置，可以节省工商业的用电成本，亦可以解决能源过剩的问题，产生社会效益。
最后一个关于电力电子领域可以产生影响的地方，可能大家不会想到相关性，其实是与资讯科技有关。我们今日身处一个资讯流通的时代。物联网(IoT)和人工智能(AI)均牵涉到许多数据流通和交换。背后资讯及资料的储存、处理都需要数据中心协助。数据中心是什么？就是处理公司、个人或政府所需要的记录或运算的资料。数据中心由许多电脑伺服器、储存设备及一些网络设备组成。它们电力供应当然需要稳定，由于数据量高并且流通量多，耗电量大，我们都关心它们电源使用的效率。所以数据中心的电力供应和管理方案，以及它们之间如何互相整合，亦都变得日益重要。」
由于现今世界追求高能源效益和减低碳排放，对于新式微电子技术的技术要求变得更加严格。 而新一代电力电子技术有助发展高效能的储能系统、新型电动车技术和数据中心内的高效能电力系统。
「我们其中一个研究方向，就是开发出一些适用于电力电子系统的功率变换要求的新型半导体技术。刚刚我提及的第三代、第四代半导体，即新一代的半导体，亦称为「宽禁带半导体」。我们的研究正大力推动这些新的半导体技术，推动建构新型电力系统，加快推动新型电力系统的高品质、规模化发展。电力电子技术作为这些功率转换系统当中的核心，其实一直以来都是由低成本和可靠的传统半导体技术「硅」(Silicon)所主导。但为了适应新产业对于更高的功率密度，和更高的能源转换效益要求，「硅」其实有少许力有不逮。所以现今我们都想开发许多新型半导体，当中包括「碳化硅」(Silicon Carbide)和「氮化镓」(Gallium Nitride)，这两个材料为主的宽禁带半导体。过去几十年，工业界和学校付出了很多努力，抢占了一些比较高端的市场。两者是第三代半导体所制造的微电子芯片，它们的优势就是具有比「硅」(Silicon)更高的耐压能力，以及更低的功率损耗，已经成为许多高效功率转换器内一个重要的部分。Tesla在最近一年内，便公布推出了以「碳化硅」成为它们电动车内一个很重要的半导体技术。
除了这两种材料之外，近年我们亦注意到一种所谓「超宽禁带半导体」，作为继第三代半导体后一种更加新型的半导体材料，就是所谓的第四代半导体。它们具有更加优异的潜力，亦都迅速崛起成为下一代电力电子技术的一个研究热点。相比起第三代的「碳化硅」和「氮化镓」，第四代半导体的材料包括「氧化镓」，一种氧化物，以及我们可能不觉得它会是半导体的金刚石，亦即是钻石，女士手上的首饰，其实都可以是一种半导体材料。它们不单止具备新能源技术所需要的高压、低损耗性能，而且都可以有机会满足到新产业规模化应用所需要的低成本需求。」
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10 - 12
2024
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「因为传统海洋科学家的数据处理手法，主要是用人手方法，这其实是相当具局限性的，他们不可以很大规模和很快地处理他们手上的资料，例如新拍到的影片或数据。利用传统的方法，他们只可以得到一些很稀疏的点，作为分析的结果。现在人工智能其实在图像理解或者图像分割方面，可以做得很好、很精密。 我们今年有一个研究，专门对珊瑚图像作出分割，这一刻我们这个方法可说是在珊瑚图像分割领域中，是全世界做得最好的。怎样帮到海洋保育呢？其实很简单，例如香港每年都有进行珊瑚礁普查，很多大学教授、研究员，或者志愿机构都会透过潜水获取很多珊瑚影片。他们取得影片后，如果依靠传统方法，他们要很长时间才可完成分析，如果利用自动化的方法，我们就可以令分析工作高速地进行，亦可以令整个普查涉及的规模更大，也可以得到一些更准确的结果，那就可以帮助例如政府部门做规划。 我知道有些研究是关于海水的温度高，在珊瑚保育方面，需考虑是否将珊瑚放在一些深水的地方，如果这样做，什么水域合适，这些都可以透过人工智能去帮他们作出选择。我们现在有一个项目是研发利用水底机械人自动清理水底垃圾，好像家居扫地机械人，但我们不是扫家中的地板，而是扫海床的地板，当然同一时间希望应用我们的技术，例如三维场景重建，我们现在正制作水底三维的海图，完成后我们希望这个机械人可以好像家居的扫地机械人，不停在水底巡逻，看见有垃圾就清走。 」
学者认为，海洋人工智能研究未来的挑战，在于跨学科以至跨地域之间如何合作，令研发出的技术可以被采用。
「其中一个我觉得是如何促进海洋生物学家和我们做电脑科学、人工智能的科学家合作。因为很多时候，我们研发了一些技术，他们如何可以用到这些技术，不是那么直接，也要透过很多讨论，例如他们未必希望将数据分享给对方，那么如何可以令到他们利用这个技术，并比较传统技术，我会主动去看看究竟海洋生物学家现在需要什么，或者他们欠缺什么，我认为电脑科学家要踏出多一步去跟他们合作，令到世界各地不同的海洋生物学家去运用人工智能技术。再上一层就是国家与国家的合作关系。在香港海域拍片，与在红海拍片是完全不同的，水的清澈程度有别，怎样可以令我们的技术在不同的地方都用到，而他们会批准我们去用我们的技术，运用至什么程度。 如果将来有机械人可以帮助种植珊瑚，那些国家会否让你利用那些机械人，亦都要是我们需要留意的地方。」
建构三维海图 利用机械人清洁海洋
主持人：香港电台公共事务组
嘉宾: 香港科技大学综合系统与设计学部、计算机科学及工程学系、海洋科学系杨世杰教授
「我是杨世杰，是香港科技大学综合系统与设计学部、计算机科学及工程学系，以及海洋科学系的教授，我也是一个热爱海洋和所有水上活动的计算机科学家。 我的研究专长主要是三维电脑视觉和图像，例如对于三维物体的形状重建，最需要用到的就是3D mapping，例如Google Map的3D mapping 是如何透过拍出来的照片变成三维，另一个就是三维场景的理解，我们称为3D scene understanding，现在最需要这技术的就是自动驾驶，因为要知道在三维空间里面，那些物体究竟是什么物体，例如是一辆车或是一个人。 至于在三维电脑图像方面相关的研究， 我有从事生成式人工智慧方面的研究，这就是现在大家很熟悉的Generative AI，特别在三维场景生成中， 我是这方面的先驱者。十多年前我们有一个研究，我们第一个提出用数据推动去做一个室内设计的方案，只要你按一个按钮，就可以令电脑自动产生一个室内，或者很多个室内设计方案出来。」
三维物体重建、三维场景理解其实都是人工智能技术，学者希望将这些最先进技术带到海洋研究领域，协助进行海洋调查，例如珊瑚礁普查。
三维物体重建、三维场景理解其实都是人工智能技术，学者希望将这些最先进技术带到海洋研究领域，协助进行海洋调查，例如珊瑚礁普查。
「因为传统海洋科学家的数据处理手法，主要是用人手方法，这其实是相当具局限性的，他们不可以很大规模和很快地处理他们手上的资料，例如新拍到的影片或数据。利用传统的方法，他们只可以得到一些很稀疏的点，作为分析的结果。现在人工智能其实在图像理解或者图像分割方面，可以做得很好、很精密。 我们今年有一个研究，专门对珊瑚图像作出分割，这一刻我们这个方法可说是在珊瑚图像分割领域中，是全世界做得最好的。怎样帮到海洋保育呢？其实很简单，例如香港每年都有进行珊瑚礁普查，很多大学教授、研究员，或者志愿机构都会透过潜水获取很多珊瑚影片。他们取得影片后，如果依靠传统方法，他们要很长时间才可完成分析，如果利用自动化的方法，我们就可以令分析工作高速地进行，亦可以令整个普查涉及的规模更大，也可以得到一些更准确的结果，那就可以帮助例如政府部门做规划。 我知道有些研究是关于海水的温度高，在珊瑚保育方面，需考虑是否将珊瑚放在一些深水的地方，如果这样做，什么水域合适，这些都可以透过人工智能去帮他们作出选择。我们现在有一个项目是研发利用水底机械人自动清理水底垃圾，好像家居扫地机械人，但我们不是扫家中的地板，而是扫海床的地板，当然同一时间希望应用我们的技术，例如三维场景重建，我们现在正制作水底三维的海图，完成后我们希望这个机械人可以好像家居的扫地机械人，不停在水底巡逻，看见有垃圾就清走。 」
学者认为，海洋人工智能研究未来的挑战，在于跨学科以至跨地域之间如何合作，令研发出的技术可以被采用。
「其中一个我觉得是如何促进海洋生物学家和我们做电脑科学、人工智能的科学家合作。因为很多时候，我们研发了一些技术，他们如何可以用到这些技术，不是那么直接，也要透过很多讨论，例如他们未必希望将数据分享给对方，那么如何可以令到他们利用这个技术，并比较传统技术，我会主动去看看究竟海洋生物学家现在需要什么，或者他们欠缺什么，我认为电脑科学家要踏出多一步去跟他们合作，令到世界各地不同的海洋生物学家去运用人工智能技术。再上一层就是国家与国家的合作关系。在香港海域拍片，与在红海拍片是完全不同的，水的清澈程度有别，怎样可以令我们的技术在不同的地方都用到，而他们会批准我们去用我们的技术，运用至什么程度。 如果将来有机械人可以帮助种植珊瑚，那些国家会否让你利用那些机械人，亦都要是我们需要留意的地方。」
