AI安全气囊系统提升坠机存活机率

文＼蔡宗桓 当人工智慧走进航空安全领域后，乘客的生死或许不再只是交由命运决定。 2名工程师受印度空难悲剧启发，研发出名为Project REBIRTH的创新系统，即利用AI侦测与外部安全气囊技术，把致命坠落转化为可生存的降落。 今年6月发生的Air India Flight 171坠机事件，启发两名年轻工程师设计出全球首个以AI驱动的飞机坠机生存系统Project REBIRTH。这套创新方案采用外部安全气囊与多重技术，目标是在飞机无可避免坠毁时，为乘客创造存活机会，而该设计近日也入围国际著名设计比赛James Dyson Award。 Project REBIRTH融合5大技术：AI侦测、外部安全气囊、反向推力、智能流体与救援辅助装置。系统通过AI持续监控飞机高度、速度、引擎状态、方向、火警与机师反应，一旦发现飞机在3000呎以下无法避免坠毁，将于2秒内自动启动。 外部气囊会迅速从机鼻、机腹与机尾膨胀，形成茧状结构包覆机身，减少撞击力道，同时启动反向推力降低降落速度，若引擎失效则以气体推进器替代，可改善撞击速度与稳定性达8%至20%。 “ 2名设计师Eshel Wasim与Dharsan Srinivasan来自迪拜的Birla Institute of Technology and Science。他们指出，2025年6月12日发生于印度Ahmedabad的空难，是Project REBIRTH的灵感来源。该班机Boeing 787-8 Dreamliner仅起飞32秒便坠毁于医学院宿舍大楼，造成241名乘客与19名地面人员死亡。 其中一名设计师坦言，该起空难发生后，其母亲彻夜难眠，不断想像机上乘客的恐惧，而这份情感驱动他们思考：当所有系统失效后，人类是否仍可拥有一线生机？ 智能物料与救援辅助 为强化保护，系统在机舱壁与座椅后方加入非牛顿流体，平时柔软，撞击瞬间则硬化吸收冲击力，降低内伤风险。外壳部分采用橙色设计，并内建GPS、红外线信标与出口指示灯，协助救援队伍快速定位。 工程师说明，Project REBIRTH可安装于现有飞机，或整合至新机型，目前计划与航太实验室合作，进行撞击测试与风洞试验，争取最终获得航安认证。 James Dyson Award 2025年共吸引来自28个国家逾2100份作品参赛，旨在表扬能改变世界的发明。结果将于11月5日公布，优胜队伍将获得逾4万美元（约168万今吉）奖金及创业支持。 2名设计师强调，参赛目的并非为了名利，而是希望Project REBIRTH有朝一日能真正挽救生命。“即使在所有系统失效之时，人们仍值得拥有生存的机会。 ” 猫用GPS智能颈圈 随时助寻失踪猫咪 根据国外研究，约80%猫咪走失多是因为受困于车库、杂物房或邻居家的角落里。这种情况往往让饲主焦急万分，尤其是猫咪天性敏感、容易受惊吓，若错过黄金搜寻时间或可能酿成悲剧。 因此，一款能即时掌握宠物位置的追踪工具，目前成了许多养猫家庭的必须品。 日本初创企业Woldy早前发布全球最小、最轻的猫咪专用GPS智能颈圈“Nekonara”（ねこなら）。机身仅重约20克，售价为16,800日圆（约493令吉），月费为980日圆（约28令吉）。 据悉，有关颈圈可在室内外精准追踪猫咪位置，并配备安全扣设计，以避免猫咪被卡住时发生危险。 “Nekonara”采用GPS卫星定位技术，结合Wi-Fi与LTE-M双重通讯：在家中透过Wi-Fi传送定位资讯，移至无Wi-Fi区域则自动切换至LTE-M，以节省电量并兼顾室内外使用需求。 专属应用程式功能包括：设定位置更新频率（2至60分钟）、建立安全区域，猫咪离开即时通、查看行动轨迹、家庭成员共享监察及支援多只猫咪定位。 “Nekonara”机身尺寸为46.9×19.6×14.2毫米，充电时间约为1.5小时，最长续航约3日。设计上采无金属安全扣及飘带式造形，减少下巴压迫，材质为棉麻混纺，共有六种颜色可选。 研究指出，约80%走失猫咪其实是被困于如车库、储物间等密闭空间。安全扣可在危急时自动松脱，避免勒伤或被困情形。 全球市场上，各品牌致力于轻量化与功能性并重：例如欧洲品牌petTracer的GPS颈圈重34克，采GPS＋无线电技术，续航约30日，可用于室内定位。另外Tractive CAT Mini重约28克，适用7磅以上成年猫咪，也配有安全扣设计。 相较之下，Woldy的“Nekonara”在轻量化上具有明显优势。根据日本市场调查，现有产品重量多位于20克至45克间，而轻量设计对幼猫与高龄猫尤为重要。 在日本国内，GPS颈圈的需求持续增长。与植入式晶片不同，它能提供即时位置资讯，让饲主在猫咪走失时得以迅速采取行动。 谷歌打造Windows版“Spotlight” 快速搜寻档案资讯 Google搜寻功能进驻个人电脑。从此，用户无需再开启浏览器，只要使用一组快捷键就能启用该搜寻功能，而且还能替用户搜寻电脑内的档案文件。 过去，Google较少推出电脑版的应用程式，而谷歌这次通过官方部落格指出，将会把最核心的Google App带进Windows电脑，提供类似苹果macOS的Spotlight的体验。 用户在安装之后，只需按下“Alt+空白键”就可以叫出搜寻栏，然后就可以输入关键字以搜寻个人电脑里的档案、程式，而这项功能亦支援Google云端资料，或是任何的网络资讯也能同步搜寻，并且支援最新的AI模式，好比电脑直接内建了Google搜寻引擎。 此外，Windows版本的Google App同样内建了Google Lens智慧镜头，让用户可以针对荧幕画面进行快速搜寻，包含翻译文字、复制文字、以图搜寻或是简单解答的数学题目。有兴趣的用户需通过Search Labs参与测试，这款应用程式仅对美国使用者开放、提供英文介面，须以Windows 10以上版本的电脑才能安装，本地使用者暂时无缘使用。 借用AI设计合成病毒 促噬菌体进化打击大肠杆菌 一组来自美国史丹佛大学的生物工程师宣布，他们利用人工智慧（AI）设计出合成的细菌噬菌体（phages），这些噬菌体在实验室中显示出比自然界中的同类病毒更高的传染性。这项研究由化学工程教授Brian Hie领导，并于本月17日在预印本服务bioRxiv上发表了相关论文。 该研究团队使用了来自Arc研究所的Evo 1和Evo 2模型，这是首次在现实中生成并测试出功能性AI设计基因组的案例。细菌噬菌体是专门感染细菌的病毒，自20世纪初以来就受到广泛研究。Hie教授的团队以ΦX174噬菌体为起点，这种噬菌体专门针对大肠杆菌。 为了开发具有有益突变的ΦX174变体，研究团队将Evo模型与额外的基因样本结合，并使用推理时间指导来调整输出。最终，AI生成了302个候选基因组，其中285个能够生成完整基因组，并且有16个能有效抑制大肠杆菌的生长。 这些合成的噬菌体不仅能抑制大肠杆菌，还在传染性上超越了ΦX174。在3次实验中，ΦX174的效果仅排在第3位，且在一次测试中甚至未能进入前5名。相比之下，表现最佳的Evo-Φ69在6小时的感染期间，其扩增率达到16到65倍，而ΦX174的扩增率仅为1.3到4倍。 尽管如此，Hie教授的团队所创造的噬菌体基因组在未经人类研究人员的进一步操作下，无法完全发挥作用。这些病毒需要注入大肠杆菌细胞中，才能开始繁殖。Hie教授指出，一旦噬菌体生成，就可以在实验室中进行培养，为噬菌体疗法提供支持。 这项研究的潜在应用包括针对多重耐药细菌感染的疗法。Hie教授的团队在研究中进化了3种对ΦX174耐药的大肠杆菌，并发现合成噬菌体的突变能通过重组多种合成噬菌体克服细菌的耐药性。这也显示，生成式AI可以用来生产基因多样的噬菌体混合物，进而提高治疗效果。 然而，这项技术的发展也引发了生物安全方面的担忧。生物技术记者尼科·麦卡提（Niko McCarty）指出，这些AI生成的噬菌体可能被不法分子或国家利用来创造致命的人类病毒。Hie教授则表示，尽管这项技术的潜力存在，但实际上设计生物武器的难度仍然很高，因为需要大量的计算和实验工作来实现。 目前，这篇论文正在进行同行评审，而Hie教授的团队也正在寻找针对人类细菌感染及农作物的临床应用。 非接触式测心律技术 手机能预警房颤风险 随着各界倾力研究手机新功能，预计在不久的将来，民众就能使用手机侦测心脏健康。 台湾阳明交大电控工程研究所教授吴炳飞团队日前开发出只须使用手机或手提电脑相机镜头就可监控心律变化的程式，而这种以非接触式量测心房颤动（Atrial Fibrillation, AF）的方法式是以轻量化、高稳定的方式，协助民众在日常生活中照护心脏健康。 心房颤动与中风有高度关联，但过去心房颤动的侦测多仰赖心电图等接触式设备，长时间配戴易造成不适，且又有使用门槛，难以推广至日常生活，导致患者容易错过黄金治疗期，因此，该研究团队运用远距光体积变化描记图（remote photoplethysmography,rPPG）技术来推估心跳讯号。 这项技术通过手机或手提电脑的相机就可撷取脸部微血管的色彩变化，继而推估心跳讯号，并以新颖的讯号处理演算法，将能有效降低因头部晃动与光线变化带来的干扰，大幅提升讯号品质与准确度，这有别于以往仰赖运算资源的深度学习模型，系统采用轻量级AI模型设计，大幅降低参数量与处理延迟。 为验证技术的可靠性，研究团队与恩主公医院主任孙瑜合作自行建立一套涵盖心房颤动、正常心律与心房颤动及多种心律不整的影像资料库，邀请超过450位受试者参与实验，测试场景刻意保留日常环境中常见的晃动与光影变化，即便在高干扰场景，系统仍维持高准确率。 研究团队指出，这项技术能在没有网络连线的状况下完成即时分析，为个人化健康监测与远距医疗应用提供新契机，未来有望广泛应用于高风险族群的居家监测、社区筛检及临床辅助诊断，为提早预防与介入治疗争取更多时间。 这项研究成果展现高度技术成熟度，并具备实际落地潜力，并发表在IEEE顶级数位健康期刊，获选为特色论文（Feature Article），同时获得2024年崇越论文大赏，”人工智慧类”特优论文，更获得美国消费性电子展（CES）数位健康领域的CES创新奖。

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