YJ的科學筆記

隨著無線通訊技術日新月異，資料隱私與安全需求也日益重要。基於通道狀態資訊（Channel State Information, CSI）的物理層密鑰生成（Physical Layer Key Generation, PLKG）技術逐漸嶄露頭角。PLKG 利用無線通道的互惠性及空間獨特性來產生加密密鑰，不同於傳統仰賴計算複雜度的加密系統，有望在軍事通訊和物聯網等高度安全需求的領域中扮演關鍵角色，提供更強大的資料保護能力。 通道狀態資訊（CSI）扮演的角色 正交分頻多工（OFDM）是一種廣泛應用於現代無線通訊的多載波調變技術，它將頻帶分割成多個子載波，有效應對多路徑衰落和頻率選擇性衰落。在 OFDM 系統中，藉由發送已知的導引信號（Pilot Symbols），接收端可以估計各個子載波的通道狀態，進而獲得精確的 CSI。CSI 是無線通訊系統中描述發送端與接收端之間通道狀態的重要資訊，CSI 能協助發送端調整傳輸參數，進而優化通訊效能，如提升資料傳輸量、可靠性及能源效率。在物理層金鑰生成（PLKG）中，CSI 被用於提取無線通道中的秘密資訊，藉由測量接收信號強度（RSS）和相位資訊等來產生金鑰。然而，環境雜訊和信號干擾可能影響測量結果，導致金鑰的隨機性和可靠性降低，為 PLKG 的實際應用帶來挑戰。 物理層安全技術的進展 為克服上述挑戰，近年來文獻上提出了許多針對 PLKG 的改進技術。例如，自適應量化、人工雜訊波束成形以及物理層加密策略等方法，皆有助於提升密鑰生成的有效性。這些技術藉由增強無線通道的隨機性和互惠性，使 PLKG 在實際環境中的應用更可靠。 物理層加密技術利用無線通道的不可預測性，無需事先共享的秘密或額外的加密協議，即可實現安全的密鑰交換。此外，輔助中繼通訊系統和安全的開關傳輸技術也被證明能有效增強密鑰生成的穩定性。 PLKG 的應用與挑戰 PLKG 技術在眾多領域展現出巨大的應用潛力。例如，在軍事通訊中，PLKG 能確保機密資訊在敵對環境中安全傳輸；而在物聯網環境中，PLKG 則能提供設備之間的安全連接，防止未經授權的存取。此外，PLKG 在移動載具中的應用也備受矚目，特別是在無人機（UAV）等移動設備上。無人機執行任務時，例如巡邏、搜救或物流配送，必須在高度動態的環境中維持穩定的通訊連結。PLKG 可以利用無人機和地面站之間的通道狀態變化，產生動態密...

人生就像一趟充滿未知的旅程，到處都是挑戰和考驗，而且常常跟我們預期的不一樣。很多時候，我們沒辦法等到所有條件都完美才做決定，而是要在不完美的情況下往前走，承擔風險，勇敢接受挑戰。 成長代表著了解這個世界的殘酷和美好，就算遇到挫折，還是要保有自己最初的目標。在困難中找到力量，是讓我們變得更堅強的關鍵。世界不會因為我們脆弱就變得比較簡單，只有自己變得更強大，才能讓我們面對世界的時候，感受到更多友善和溫暖。 對即將要進入職場的同學來說，適合的工作不只是賺錢的工具，更是一個實現自我、追求夢想的方法。當工作可以激發你的熱情，你就能更堅定地面對挑戰，並且不斷發掘自己的潛力。找到真正喜歡的工作之後，工作就不再只是責任，而是一個讓你展現自我的過程，讓你可以在裡面找到意義和成就感。不過，在追求熱情的過程中，可能會遇到一些現實的問題，像是薪水的壓力，而選擇那些社會地位比較高的「熱門工作」的人，可能就要犧牲自己的興趣。面對這些選擇的時候，我們要問自己：是要選擇物質上的安全感，還是要追求內心的滿足？ 適合自己的工作應該是可以讓你成長、提升專業知識和解決問題能力的。當你遇到困難的時候，它可以讓你更有信心，因為你知道自己在做的事情是有意義的，可以幫助你不斷變得更好。所以，當你要做選擇的時候，給自己一點時間好好想想、探索，不要害怕嘗試和失敗。相信你的熱情和堅持，這就是你最強大的力量，可以幫助你在這趟旅程中走得更遠，看到更多風景，讓你的生活更豐富、更有意義。

教授在研究生教育中扮演的角色不僅止於學術研究，更肩負著「指導」的重責大任。然而，「指導」的真諦究竟為何？指導教授應該在學生的研究與成長過程中介入多深？在美國，指導教授稱為 advisor，強調提供建議與方向引導；在英國則稱為 supervisor，著重監督與審查的職責。由此可見，指導教授的責任既包含對研究進度和方向的監督，也包含提供學術和職涯發展上的建議。 對於受過博士訓練的研究者來說，提供技術指導通常不是難事。然而，如何以有效且恰當的方式進行「監督」，箇中差異卻相當顯著。如果教育過度偏重績效，以過於嚴苛的方式強調進度規劃與責任制，這種「企業化」的管理方式在少子化的環境下正逐漸式微，也容易忽略個體成長的獨特性。 回歸教育的本質，什麼才是有效的監督方式。筆者認為，真正優良的研究所教育應讓受教者終身受益，而非僅僅完成一篇研究論文。對於Z世代的學生而言，理解、尊重和同理是指導過程中不可或缺的要素。這一代學生成長於數位化和快速變遷的世界，他們更重視自主性與平等交流，而難以接受基於權威的命令式指導。因此，教授在指導過程中應減少權威感，以平等的姿態進行交流，避免情緒化反應，並以同理心為基礎建立信任和合作關係。 建議的目的並非讓學生過度糾結於過去的錯誤，而是幫助他們在未來做得更好。好的建議應是一種引導和陪伴，而非批評與指責。因為教育的本質在於激勵人們勇於挑戰未知，而非讓人畏懼錯誤和失敗。唯有如此，才能促進學生的成長，讓他們從錯誤中汲取教訓，並在下一次挑戰中獲得進步。 筆者也持續致力於打造一個更具同理心、合作與理解的指導環境，和學生一起營造互信的研究所學習環境，共同在學術追求中獲得真正的成長。

你有沒有試過問 GPT 一個簡單的算術題， 結果它卻給了你一個錯誤答案？這種經驗點出了生成式 AI 的一個重要特性：在某些情況下， 它還是有明顯的限制。 這篇文章將探討這些限制如何反映 AI 在數學推理上的不足， 並進一步討論 AI 在通訊領域未來應用中的潛在機會和挑戰。 語言模型的局限性：模式匹配與邏輯推理 大型語言模型（LLMs），像是 GPT，在生成文本時常常依賴模式匹配，而不是真的進行數學推理或邏輯推導。所以，當 LLMs 被用於數學證明時，過程的嚴謹性和正確性可能就沒辦法保證。有時候，模型生成的答案看起來好像合理，但實際上卻是錯的，這在數學和技術應用中尤其要小心。 AI 生成新猜想的能力與限制 目前研究發現，雖然 LLMs 有能力生成新的數學猜想，但這些猜想的有效性和科學價值還是需要人類專家仔細驗證。AI 可以激發新靈感，幫助研究者突破傳統的思考框架，但它沒辦法取代人類數學家在數學結構上的直覺和嚴謹判斷。所以，AI 生成的結果需要經過嚴格審查，特別是在需要高精度和可信度的學術研究中。 通訊領域的機會：從物理現象到實際需求 不過，通訊領域的問題可不只是數學理論和公式而已，還會受到物理現象、使用者體驗和實際應用場景的影響。所以，相較於單純進行數學推導，LLMs 在設計和優化下一代通訊網路系統方面具有更高的應用潛力。因為通訊系統需要應對現實世界中各種複雜的狀況，而 AI 擅長處理大量數據並找出其中的模式，可以幫助我們找到比傳統方法更有效率的解決方案。LLMs 可以支援優化網路資源配置和負載平衡，或是根據電信商的自然語言指令自動生成設備配置，幫助網路管理員快速應對動態變化的需求。結合 LLMs 與感知技術（如影像數據）可以加強對環境的理解，提升網路的覆蓋範圍和連接穩定性，特別適合無人機或自動駕駛等應用。隨著模型規模的增大，AI 的推理能力也在不斷提升。未來，大型語言模型將能透過推理來修正自身的直覺，進一步突破科學和工程上的瓶頸，設計出更智慧、更有效率的系統，實現各種創新，並推動通訊技術的突破。 結語 未來研究有幾個方向值得特別關注。首先，要促進跨領域合作，結合數學、電腦科學和通訊工程等不同領域的專業知識，才能提升 AI 在通訊領域的應用深度。再來，要提高 AI 模型的數學理解能力，減少因為模式匹配而導致的推理錯誤。另外，要開發專門針對通訊領域的 AI 工具，針對特...