【綠色觀點】比爾蓋茲看到了什麼?再利用核廢料的「行波反應爐」

支持核能的作者分享他對以核養綠的看法,以及新的「行波反應爐」如何把核廢料拿來再利用。
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本文由綠學院投稿授權刊登。

作者黃其君,人生有三十餘年投身於公益事業,目標是做環境生態守護全職志工。演講次數超過八百場,推動地方衛生、全國節能相關法案及公立機構設施的生態綠屋頂。目前為氣候先峰者聯盟成員,以及綠學院的客座綠色帶路人。

我知道,當你點開這篇文章時,你心裡想,這傢伙又來了,你知道「以核養綠」這個詞就是他創的,這人怎麼講都是核能有多好有多棒,跟這種人講不聽啦。綠學院不是說他們最面向產業,怎麼講都是太陽能有多好有多棒,把核廢料扯循環經濟幹嘛呢?

對於這篇文章,我建議先別急著貼標籤,把它當成奇聞軼事、科普新知來讀就好,這麼多年的環境教育工作經驗中,我發現其實人是很難被說服的,所以我也不想說服你什麼,反正都已經看到了這裡,還沒有把網頁關起來,那就再給我三分鐘,把它看完吧。

為什麼支持太陽能的人這麼討厭核能,而支持核能的人這麼討厭太陽能?

人是很難被說服的,但是人是可以被理解的。為什麼有些支持太陽能的人這麼討厭核能,這中間當然有許多複雜的原因例如商業利益、私人恩怨,不過我們也不要忽略情感的面向。這一代會從事太陽能產業的綠色工作者,許多都曾經是生態導覽員、環境教育工作者、社區營造工作者,甚至在街頭從事反核運動。這些人為了反核奉獻了一輩子,這時你跟他說核能有多好,那是在毀他的三觀啊。

而另一端,為什麼某些支持核能的人這麼討厭別人說太陽能萬能?不是說以核養綠嗎?反太陽能反風力發電,那你要養什麼?

這一代最早開始支持核能的人,幾乎都是因為工作需要,例如環工背景、核工背景、大電力專業的工程師,工程師都有很強的控制慾,希望事情都按照邏輯乖乖地處理,為了防呆、防蓄意在各種環節設計了多重保障機制與措施,他們根本無法理解一個基載能源(核能)放著不用,為了間歇性的太陽能、風力發電搞得電力系統不穩這是在幹嘛呢。所以這就產生一個很詭異的現象:即便支持以核養綠的民眾或專家,對各種能源配比也是意見分歧,所以才會讓人有以核養綠到底是想要養什麼的矛盾印象。

你可能以為:那至少我們這群人都覺得核能好棒棒了吧,講一個八卦,其實我們內部對於核能,也常常吵成一團。因為當前服役的三代核能機組雖然提供了 CP 值超高的電力供給能力,但是就燃料棒運用而言,使用率過低仍然是事實。使用乏燃料(Spent nuclear fuel,註一)無法直接再生運用,在國內這些使用過燃料棒因為儲存方案意見分歧,衍生社會長期紛爭,廢核與否我們都必須要面對與解決。

從車諾比或日本311等核災傷痛走出來的直接方法,是用科技重新升級往日的處理思維

為了要解決惱人的核能產出乏燃料儲存問題,我們就要回扣當前最夯,也是政府大力推動的政策及議題:循環經濟。循環經濟的概念出自「從搖籃到搖籃」(cradle to cradle)的理論體系,只是它更偏重在供應鏈和商業模式的設計上,藉由在供應鏈裡不停地循環能源與資源,形成封閉式系統,達成減量化的目標。

比爾.蓋茲發現,科技的進步可以解決核廢料問題,而且還可以順便加強多重避險機制。於是他與中國大陸聯手研發第四代小型模組化核技術,以核廢料來驅動行波反應爐(Traveling wave reactor, TWR),明年(2019)準備試運轉。這樣的行波反應爐不需要濃縮鈾(enriched uranium),只要使用核廢料貧化鈾就可以運行,甚至其自身產生的核廢料也能回收利用。

▲(圖一)行波反應爐的運作原理。行波反應爐就像一支雪茄,有一個圓柱體,這就是核分裂材料的管,然後在一端點亮它。然後就像雪茄一樣,發生核分裂的一端就是發光區橘色處,灰色的部分則是灰燼區,分裂後的一端。 
資料來源:比爾蓋茲談能源 : 至零方休的革新

審視核一二三四廠本身仍然擁有再容納新增反應爐的空間,未來我們可以建置處理「使用過燃料棒」的小型反應機組,將過去近四十年來的乏燃料納入循環經濟體系中,藉由新一代機種將使用過燃料棒中未運用的 95% 能量,用罄方休,自然解決高階放射性廢棄物處理困境。

曾經反核的台大醫師王明鉅,在後來改變立場之後曾說過:「臍帶血對產婦和嬰兒來說是廢棄物,但是我們先把幹細胞儲存起來,等未來科技進步了,自然會找到再利用的方法。」這個比喻也同樣說明了核廢料和所有在舊的商業思維中被當成廢棄物的新的循環經濟商業思維的可能。

更重要的是,美國在今年(2018)已經完成修法,將乏燃料重新定義為可再生利用材料了。

要從車諾比或日本 311 等核災傷痛走出來的直接方法,除了從事太陽能、風力發電等綠色工作之外,我們還可以學習比爾.蓋茲,運用循環經濟思維,對核能正面迎擊!

(註一)乏燃料是英文 Spent nuclear fuel 的直接翻譯,即使用過的燃料棒,這是經由核電廠的核子反應爐產生。對現有核能機種而言,用過的乏燃料無法繼續維持核反應,但這其中仍然包含大量的放射性元素,以至於後續處理產生很大的爭議


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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