為光電「後事」著想，環保署完備廢棄太陽能板清理機制 ／ 台南大學研發太陽能板百分百回收體系 2020年上線量產（05/18/2021 TechNews科技新報、12/02/2019聯合報）

太陽能為台灣再生能源發展主力之一，並以 2025 年太陽能裝置量達 20GW 為目標邁進，考量到太陽能模組「後事」處理事宜，行政院環保署已完備廢棄太陽能板機制，目前台灣更有 2 家合法處理機構可處理。

作者：Daisy Chuang

根據台灣的再生能源規劃，2025 年太陽能裝置容量預估將達 20GW，以太陽能板 20 年壽命來看， 2035 年後每年會有超過 10 萬公噸的廢棄模組，每年也會有 0.5% 因為天災提早退休的太陽能板，須重視太陽能板的回收處理議題。

目前市面上主流的矽晶太陽能板主要成分為玻璃 74.2%、鋁框架 10.3%、電池 4% 等，組成方式則由電池與玻璃間的醋酸乙烯酯聚合物（EVA）黏著，鋁框緊密封裝太陽能電池，雖並不會自行溶解或滲出液體造成環境污染，可廢棄後貯存、清除階段屬一般事業廢棄物，但仍不可隨意丟棄。

台灣太陽能板回收處理方式，現階段由經濟部能源局代徵費用，並先行保管，根據 2019 年 2 月 1 日訂定的「中華民國一百零八年度再生能源電能躉購費率及其計算公式」，已經納入太陽能板回收費用 1,000元 / KW，用來建立回收機制，同年 12 月 31 日公告訂定「中華民國一百零九年度再生能源電能躉購費率及其計算公式」，模組回收費用為每度新臺幣 0.0656 元

因此自 2019 年環保署以委辦方式委託太陽光電產業協會辦理廢棄太陽能板清除處理，並輔導該協會負起生產者延伸責任，成立專案管理小組協助建立清除處理體系與順暢廢棄太陽能板清除處理工作等前置作業。

目前台灣已有 2 家合法處理機構可處理廢太陽光電板，同時也取得日本與德國收受處理意願，已經能因應現階段廢太陽能板量能與天災發生時大量損壞情形。

民眾或業者要回收太陽能板時，可於「廢太陽能板回收服務管理資訊系統」自行登錄，按照「問」、「填」、「集」、「收」回收 4 步驟，由專案管理小組協助媒合合法清除處理機構清理；另外家戶甚至是露營車等民眾少量使用者，也可委由該縣市清潔隊協助清理，或撥打專線電話 (03)-8520009，獲得協助處理。

不過若是大型電廠，需要處理的太陽能板累計達 50 片，業者需在限定時間內，自行或由專案辦公室媒合具廢棄物代碼為「D-2528 裝置使用後廢棄之太陽能光電板」運送至指定暫存點或處理（模廠）業者。

也提醒，若任意棄置廢棄太陽光電板，或透過不合法的管道清除處理，違者將依廢清法，最高處 300 萬元罰鍰。

國立台南大學研發太陽能板百分百回收體系 2020年上線量產
(12/02/2019 聯合報)

（記者修瑞瑩／即時報導）台灣積極發展綠能，但是目前太陽能板仍然沒有完整的回收體系，台南大學綠能系與產業界合作，研發以物理性百分之百回收太陽能板，成本低、零污染，而且回收的材料還能夠做成新型的太陽能板，可用做建築的外牆或者是頂樓的鋪面，用這種材料做的建築物整棟都可以發電。

台南大學綠能系主任傳耀賢領導的團隊與製作連接器的連展公司合作成立連翔綠能公司，今天公布了這項產學合作的成果，預計2020年就能夠正式的產能上線，展開回收作業。

傅耀賢指出，目前太陽能板回收仍然是全球共同的課題，製造了大量的太陽能板廢材，但是可以回收的卻有限，全球第一家回收場2018年在法國成立，但是使用的是燃燒的方式，不僅高耗能，而且會產生碳足跡，同時因為回收有交叉污染的情況，回收玻璃只能用來鋪設地板，去化有限。而日本的回收者是採用化學性，以化學藥劑清洗，同樣會造成高汙染。

而台灣預估的2050年將累計產生1530萬噸的廢舊太陽能板，未來的回收相當重要。

南大團隊從兩年前開始研究回收，研發出來的方式是以採用物理性，稍微加熱後，讓玻璃與背板之間的膠台層脫離，再以研磨的方式分別回收。

團隊表示，雖然也有加溫，但是使用的溫度很低，平均每回收一塊太陽能光電版只要用2.5度電 ，比歐洲的燃燒法回收要節能許多，而且這樣的回收方法可以將太陽能板裡的材料分別回收，沒有交叉污染問題，百分之百再利用。

團隊並指出，太陽能板裡面有超過七成都是玻璃，團隊利用回收的玻璃做成U型玻璃建材，U型玻璃在國外已經使用相當多，就是兩片玻璃中間夾著空氣，可以隔熱保暖，而南大團隊將產品再升級，U型玻璃同時結合太陽能板，未來放在外牆或者是屋頂建材的本身就可以用來發電，雖然不像目前的太陽能板可以調角度，發電的效能仍然相當不錯，而且抗震耐壓的效果都沒問題。

完整內容請見：
https://udn.com/news/story/6928/4200029

https://technews.tw/2021/05/18/solar-cell-module-recycle

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「它將改變一切！」

DeepMind AI解決生物學50年來重大挑戰，破解蛋白質分子折疊問題。

本週振奮全球AI界的消息：Google旗下人工智能企業DeepMind發布了最新 AlphaFold成果，這是全球AI界無比振奮的重大科研突破。蛋白質存在於我們世界中的所有有機物體及奧妙人體中，全新的AlphaFold 算法揭秘了生物學界50年來試圖破解蛋白質分子折疊的難題，這項AI帶來的重大突破，將幫助科學家弄清某些困擾人們的疾病機制、加速找出新型流行病的具體原因（比如今年的全球新冠大流行），促進新藥設計、幫助農業增產、解析可有效降解廢棄物的嶄新成分、甚至探索為大氣減碳的全新解決方案。

我特別期待 AlphaFold 能為人類健康、環境生活推向更寬廣的可能性。在魔幻2020 最後一個月，這真是一個讓人懷抱希望的全新技術可能性，期待 AlphaFold之後締造更多 AI for Good 落地應用。

以下文章詳盡解釋了這項突破，內容經《機器之心》微信公眾號授權轉載。

▎生物學界最大的謎團之一，蛋白質折疊問題被 AI 破解了。

11 月 30 日，一條重磅消息引發了科技界所有人的關注：谷歌旗下人工智能技術公司 DeepMind 提出的深度學習算法「Alphafold」破解了出現五十年之久的蛋白質分子折疊問題。

最新一代算法 Alphafold 2，現在已經擁有了預測蛋白質 3D 折疊形狀的能力，這一複雜的過程對於人們理解生命形成的機制至關重要。

DeepMind 重大科研突破的消息一出即被《Nature》、《Science》等科學雜誌爭相報導，新成果也立刻獲得了桑達爾 · 皮查伊、伊隆 · 馬斯克等人的祝賀。

科學家們表示，Alphafold 的突破性研究成果將幫助科研人員弄清引發某些疾病的機制，並為設計藥物、農作物增產，以及可降解塑料的「超級酶」研發鋪平道路。

「這是該研究領域激動人心的一刻，」DeepMind 創始人、首席執行官德米斯 · 哈薩比斯說道。 「這些算法今天已經足夠成熟強大，足以被應用於真正具有挑戰性的科學問題上了。」

蛋白質對於生命至關重要，它們是由氨基酸鏈組成的大型複雜分子，其作用取決於自身獨特的 3D 結構。弄清蛋白質折疊成何種形狀被稱為「蛋白質折疊問題」。在過去 50 年裡，蛋白質折疊一直是生物學領域的重大挑戰。

DeepMind 的 AlphaFold 讓人類在這一問題上取得了重要突破。在今年的國際蛋白質結構預測競賽 CASP 中，DeepMind 開發的 AlphaFold 最新版本擊敗了其他選手，在準確性方面比肩人類實驗結果，被認為是蛋白質折疊問題的解決方案。這一突破證明了 AI 對於科學發現，尤其是基礎科學研究的影響。

在兩年一次的 CASP 競賽中，各組爭先預測蛋白質的 3D 結構。今年，AlphaFold 擊敗了所有其他小組，並在準確性方面與實驗結果相匹配。

對於不熟悉生物領域的人來說，CASP 的大名可能有些陌生——CASP 全稱 The Critical Assessment of protein Structure Prediction，旨在對蛋白質結構預測進行評估，被譽為蛋白質結構預測的奧林匹克競賽。 CASP 從 1994 年開始舉辦，每兩年一屆，目前正在進行的一屆是 11 月 30 日開始的 CASP14。

而 DeepMind 這一突破有什麼影響？

用哥倫比亞大學計算生物學家Mohammed AlQuraishi 在Nature 文章中的話來說，「可以說這將對蛋白質結構預測領域造成極大影響。我懷疑許多人會離開該領域，因為核心問題已經解決。這是一流的科學突破，是我一生中最重要的科學成果之一。」

▎蛋白質折疊問題

蛋白質的形狀與它的功能密切相關，而預測蛋白質結構對於理解其功能和工作原理至關重要。很多困擾全人類的重大問題（如尋找分解工業廢料的酶）基本上都與蛋白質及其扮演的角色有關。

多年以來，蛋白質結構一直是熱門的研究話題，研究者使用核磁共振、X 射線、冷凍電鏡等一系列實驗技術來檢測和確定蛋白質結構。但這些方法往往依賴大量試錯和昂貴的設備，每種結構的研究都要花數年時間。

1972 年，美國科學家 Christian Anfinsen 因「對核糖核酸酶的研究，特別是對其氨基酸序列與生物活性構象之間聯繫的研究」獲得諾貝爾化學獎。在頒獎禮上，他提出了一個著名的假設：從理論上來說，蛋白質的氨基酸序列應該可以完全決定其結構。這一假設引發了長達五十年的探索，即僅僅基於蛋白質的一維氨基酸序列計算出其三維結構。

但這一思路的挑戰在於，在形成三維結構之前，蛋白質的理論折疊方式是一個天文數字。 1969 年，Cyrus Levinthal 指出，如果使用蠻力計算的方式來枚舉一種蛋白質可能存在的構象，要花費的時間甚至比宇宙的年齡還要長。 Levinthal 估計，一種蛋白質大約存在 10^300 種可能構象。但在自然界中，蛋白質會自發折疊，有些只需幾毫秒，這被稱為 Levinthal 悖論。

CASP 14 比賽最新結果：AlphaFold 中位 GDT 高達 92.4

CASP 競賽由 John Moult 和 Krzysztof Fidelis 兩位教授於 1994 年創立，每兩年進行一次盲審，以促進蛋白質結構預測方面的新 SOTA 研究。

一直以來，CASP 選擇近期才經過實驗確定的蛋白質結構，作為參賽團隊測試其蛋白質結構預測方法的目標（有些結構即使在評估時仍然處於待確定狀態）。這些蛋白質結構不會事先公佈，參賽者也必須對其結構進行盲測，最後將預測結果與實驗數據進行對比。正是基於這種嚴苛的評估原則，CASP 一直被稱為預測技術評估方面的「黃金標準」。

CASP 衡量預測準確率的主要指標是 GDT（Global Distance Test），範圍從 0 到 100，可以理解為預測的氨基酸殘基在正確位置閾值距離內的百分比。 John Moult 教授表示，GDT 分數在 90 分左右，即可視為對人類實驗方法具備競爭力。

在剛剛公佈的第14 屆CASP 評估結果中，DeepMind 的最新AlphaFold 系統在所有預測目標中的中位GDT 達到92.4，意味其平均誤差大概為1.6 埃（Angstrom），相當於一個原子的寬度（或0.1納米）。即使在難度最高的自由建模類別中，AlphaFold 的中位 GDT 也達到了 87.0。

歷屆 CASP 競賽自由建模類別中預測準確率中位數的提升情況，度量指標為 BEST-OF-5 GDT。

CASP 競賽自由建模類別中的兩個目標蛋白質示例。 AlphaFold 能夠預測出高度準確的蛋白質結構。

這些令人振奮的結果開啟了生物學家使用計算結構預測作為科研主要工具的時代。 DeepMind 提出的方法對於某些重要的蛋白質類別尤其有用，例如膜蛋白（membrane protein）。膜蛋白很難結晶，因此很難通過實驗方法來確定其結構。

該計算工作代表了在蛋白質折疊這一具備 50 年曆史的生物學問題上的驚人進展，比該領域人士成功預測蛋白質折疊結構早了幾十年。我們將很興奮，它能從多個方面對生物學研究帶來基礎性改變。 ——Venki Ramakrishnan 教授（諾貝爾獎得主，英國皇家學會會長）

▎DeepMind 這樣解決蛋白質折疊問題

2018 年，DeepMind 團隊使用初始版 AlphaFold 參加 CASP13 比賽，取得了最高的準確率。之後，DeepMind 將 CASP13 方法和相關代碼一併發表在 Nature 上。而現在，DeepMind 團隊開發出新的深度學習架構，並使用該架構參加 CASP14 比賽，達到了空前的準確率水平。這些方法從生物學、物理學、機器學習，以及過去半個世紀眾多科學家在蛋白質折疊領域的工作中汲取靈感。

我們可以把蛋白質折疊看作一個「空間圖」，節點表示殘基（residue），邊則將殘基緊密連接起來。這個空間圖對於理解蛋白質內部的物理交互及其演化史至關重要。對於在 CASP14 比賽中使用的最新版 AlphaFold，DeepMind 團隊創建了一個基於注意力的神經網絡系統，並用端到端的方式進行訓練，以理解圖結構，同時基於其構建的隱式圖執行推理。該方法使用進化相關序列、多序列比對（MSA）和氨基酸殘基對的表示來細化該圖。

通過迭代這一過程，該系統能夠較強地預測蛋白質的底層物理結構，並在幾天內確定高度準確的結構。此外，AlphaFold 還能使用內部置信度度量指標判斷預測的每個蛋白質結構中哪一部分比較可靠。

DeepMind 團隊在公開數據上訓練這一系統，這些數據來自蛋白質結構數據庫（PDB）和包含未知結構蛋白質序列的大型數據庫，共包括約 170,000 個蛋白質結構。該系統使用約 128 個 TPUv3 內核（相當於 100-200 個 GPU）運行數週，與現今機器學習領域出現的大型 SOTA 模型相比，該系統所用算力相對較少。

此外，DeepMind 團隊透露，他們準備在適當的時候將這一 AlphaFold 新系統相關論文提交至同行評審期刊。

AlphaFold 主要神經網絡模型架構概覽。該模型基於進化相關的蛋白質序列和氨基酸殘基對運行，迭代地在二者的表示之間傳遞信息，從而生成蛋白質結構。

▎對現實世界的潛在影響

「讓 AI 突破幫助人們進一步理解基礎科學問題」，經過 4 年的研究攻關，現在 AlphaFold 正在逐步實現 DeepMind 初創時的願景，在藥物設計和環境可持續性等領域都產生了重要的影響。

馬克斯· 普朗克演化生物學研究所所長，CASP 評估員Andrei Lupas 教授表示：「AlphaFold 的精確模型讓我們解決了近十年來被困擾的蛋白質結構，重新啟動關於信號如何跨細胞膜傳輸的研究。 」

DeepMind 表示願與其他研究者合作，以進一步了解 AlphaFold 在未來幾年的潛力。除了作用於經過同行評審的論文以外，DeepMind 還在探索如何以最佳的可擴展方式為系統提供更廣泛的訪問可能。

同時，DeepMind 的研究者還研究了蛋白質結構預測如何幫助人們理解一些特殊的疾病。例如，通過幫助識別存在故障的蛋白質，並推斷其相互作用的方式，來理解一些疾病的原理。這些信息能夠讓藥物開發更加精確，從而補充現有的實驗方法，並更快找到更有希望的治療方法。

AlphaFold 是十分卓越的，它在預測結構蛋白質的速度和精度上有著驚人的表現。這一飛躍證明了計算方法對於生物學中的轉換研究，加速藥物研發過程都具有廣闊的前景。

同時許多證據也表明，蛋白質結構預測在未來的大流行應對上是有用的。今年早些時候，DeepMind 使用 AlphaFold 預測了包括 ORF3a 在內的幾種未知新冠病毒蛋白質結構。在 CASP14 中，AlphaFold 預測了另一種冠狀病毒蛋白質 ORF8 的結構。目前，實驗人員已經證實了 ORF3a 和 ORF8 的結構。儘管具有挑戰性，並且相關序列很少，但與實驗確定的結構相比，AlphaFold 在兩種預測上都獲得了較高的準確率。

除了加速對已知疾病的了解，AlphaFold 還具備很多令人興奮的技術潛力：探索數億個目前還沒有模型的數億蛋白質，以及未知生物的廣闊領域。由於 DNA 指定了構成蛋白質結構的氨基酸序列，基因組學革命使大規模閱讀自然界的蛋白質序列成為可能——在通用蛋白質數據庫（UniProt）中有 1.8 億個蛋白質序列。相比之下，考慮到從序列到結構所需的實驗工作，蛋白質數據庫（PDB）中只有大約 170000 個蛋白質結構。在未確定的蛋白質中可能有一些新的和未確定的功能——就像望遠鏡幫助人類更深入的觀察未知宇宙一樣，像 AlphaFold 這樣的技術可以幫助找到未確定的蛋白質結構。

▎開創新的可能

AlphaFold 是 DeepMind 迄今為止取得的最重要進展之一，但隨著後續科學研究的開展，依然有很多問題尚待解決。 DeepMind 預測的結構並非全部都是完美的。還有很多要學習的地方，包括多蛋白如何形成複合體，如何與 DNA、RNA 或者小分子交互，以及如何確定所有氨基酸側鏈的精確位置。此外，在與他方合作的過程中，還需要學習如何以最好的方式將這些科學發現應用在新藥開發以及環境管理方式等諸多方面。

對於所有致力於科學領域中計算和機器學習方法的人而言，像 AlphaFold 這樣的系統彰顯了 AI 作為基礎探索輔助工具的驚人潛力。正如 50 年前 Anfinsen 提出的遠超當時科研能力所及的挑戰一樣，這個世界依然有諸多未知的方面。

DeepMind 取得的這一進展令人們更加堅信，AI 將成為人類擴展科學知識邊界的最有用工具之一，同時也期待未來多年的艱苦工作能夠帶來更偉大的發現。

影片及原文，參考 DeepMind官方部落客 https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology

【宏容環保公司開發觀音山保護區作為廢棄物暫存場，合法掩飾非法， 掛羊頭賣狗肉，新北市政府應廢止其許可，要求回復原狀！】

淑芬於十月底接獲五股鄉親檢舉，
「宏容環保公司」於五股區坑三段設置「廢棄物臨時貯存場」。
淑芬立刻調閱相關資料，
發現該公司是依「新北市垃圾焚化廠整改建期間廢棄物臨時貯存設施設置暫行要點」進行設置。

根據該規定，宏容公司規劃所有設施皆採 ＃不開發施工方式，
亦即 ＃無開挖整地、＃改變地形情況。
另收受之廢棄物包括廢棄物代碼H－0001一般垃圾、H－0002事業員工生活垃圾、H－1009其他一般廢棄物等16組廢棄物代碼之廢棄物。

然而，根據賴秋媚議員11月6日的會勘，
以及我請助理協助去現勘，
發現現場堆有許多不被允許的「營建廢棄物」。
且現場更有數台挖土機，顯然有 #開挖整地、#改變地形的狀況！
顯然宏容環保公司已違反了清除許可申請書的內容，
淑芬也於11月6日發文新北市政府，
要求 #新北環保局應立即稽查、裁處並令停工！

另根據「新北市垃圾焚化廠整改建期間廢棄物臨時貯存設施設置暫行要點」的附表二規定，
清除處理機構依該要點進行申請，
環保局需確認該廠是否需實施環評、
農業局需確認其是否有依水土保持法相關法規辦理、
城鄉局需確認其是否符合土地使用分區管制規定等狀況。
很遺憾今天的會勘，都沒有看到這些審查資料。
#宏容環保公司是否違反了環保以外的法規，#請新北市政府各主管機關應立即啟動調查！

五股已經有一個飽受污染的垃圾山，
現在還要把垃圾丟來觀音山，
這是所有五股民眾都無法接受的事情！
淑芬要求新北市政府應廢止許可證，並命宏容環保公司將該區位恢復原狀，
做好水土保持，還給五股鄉親一個乾淨的觀音山！