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為何空間只有三維?

臺北天文館_96
・2012/01/08 ・1441字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 534 ・七年級

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物體皆有長寬高,日常生活讓我們不假思索地習慣於這個三個維度的空間。但為什麼宇宙也是三維空間?尤其無論「弦理論(string theory)」或大霹靂理論(Big Bang theory),兩者都無法將三維空間解釋清楚的情況下?物理學家實在為此傷透腦筋。

多數天文學家都支持「大霹靂說」這個宇宙學模型,它提出:宇宙是從某無限小的點爆炸誕生的。譬如現在所觀測得到的宇宙微波背景,現在所觀測得到的某些元素在自然歷程中的豐度,諸如此類,在在都發表它們對大霹靂理論的支持。但大霹靂這個宇宙學的論述卻未能和愛因斯坦的廣義相對論取得一致—在廣義相對論中,任何情況下,整個宇宙不可能是一個無限微小的點,這也意味著大霹靂理論將無法單槍匹馬的完整解釋:宇宙如何起源。

如此一來,廣義相對論和大霹靂宇宙學間的不相容,成為橫逆在宇宙學家面前、阻斷前方去路的一大障礙。40年前,超弦理論出現,似乎有可能成為物理界的大統一理論(Grand Unified Theory)。

超弦理論提出的概念是,電磁力、弱作用力、強作用力和重力等所謂四種基本作用力,其實都是極微小的弦在不同振盪模式下的表現而已。重力既然是四種基本作用力之一,超弦理論的解釋範圍自然也含括廣義相對論在內。問題是,超弦理論預估一共有10維—9維屬空間,一維是時間。這和我們的三維宇宙又怎能湊得成一對呢?

新興的超弦理論真能成為大統一理論嗎,數年之間,它的威風不再,更進一步探究只能侷限在模型和情境討論而已,實際演算,因實在太困難,無以為繼。之後,超弦理論的有效性和實用性前景,也變得不甚明朗。

不過,最近KEK(日本高能加速器研究組織)副教授Jun Nishimura,靜岡大學副教授Asato Tsuchiya和大阪大學Sang-Woo Kim研究員等三名研究人員,成功地在超弦理論基礎上架構出「宇宙如何誕生」的計算模型。

他們在超級電腦的協助下發現,在大霹靂的一剎那,宇宙本來有十維—九維屬空間,一維時間 – 而其中,空間的九維中,只有三個空間維後來繼續擴張。

該團隊研究人員研發出一種矩陣計算的方式,可以用來代表弦與弦之間如何發生交互作用。藉由這種矩陣,他們計算到9維空間在歷經過時間進展後可發生怎樣的變化。倒回至更早時間,他們就發現:空間是以9個方向延展的,但從某一點開始,只剩下3個方向迅速地擴張了。

簡單說,也就是,弦理論所預測的9維空間的確可以演變成現今我們所生活的這個三維空間。

目前這個研究結果對於空時維度的謎題來說只不過是個局部的解,不過它強烈支持了超弦理論的實用性。也有可能,這個藉超級電腦的計算力來分析超弦理論的新方法,未來也將為宇宙學其他問題帶來新應用及解答。(Lauren 譯)

故事從「大霹靂」開始說起的宇宙歷史。圖片版權:grandunificationtheory.com
故事從「大霹靂」開始說起的宇宙歷史。圖片版權:grandunificationtheory.com

 用視覺的方式來傳達「弦」。 圖片所有: R. Dijkgraaf.
用視覺的方式來傳達「弦」。 圖片所有: R. Dijkgraaf.

這張宇宙的「嬰孩時期」照片顯示出宇宙背景輻射溫度的微小波動分布情形。熱點以紅色表示,冷點以深藍色表示。圖片所有:NASA/WMAP Science Team
這張宇宙的「嬰孩時期」照片顯示出宇宙背景輻射溫度的微小波動分布情形。熱點以紅色表示,冷點以深藍色表示。圖片所有:NASA/WMAP Science Team

資料來源:中研院天文網[2012.01.04]

轉載自台北天文館之網路天文館網站

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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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用吹泡泡搭設三維細胞鷹架,讓細胞脫離培養皿的「平面國」
研之有物│中央研究院_96
・2018/07/31 ・3242字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 540 ・八年級

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  • 採訪編輯|歐柏昇 美術編輯|張語辰

物理學家做細胞研究?

中研院物理所的林耿慧副研究員,帶領團隊發明製作「細胞鷹架」,可在三維環境中培養細胞,比二維平面的培養皿更接近生理環境。不僅能藉此了解細胞的物理,也可應用在組織工程、精準醫療等方面。

物理學家研究細胞?你也許心想,這篇文章是不是「錯頻」了?其實沒有,林耿慧就是研究細胞的物理學家。

林耿慧在美國念書的時候,有一個潮流鼓勵物理科學家 (physical scientist) 轉到生物學 (biology) 研究。她研究的「軟物質」領域與生物物理也算接近,生物物理中用了許多軟物質的方法。於是,林耿慧回國後就投入了生物物理的研究。圖/張語辰

不同於培養皿 全新細胞鷹架創造三維實驗空間

林耿慧說,大部分的細胞必須貼附在基材上才能存活。一般培養細胞的「基材」就是培養皿,但是培養皿是二維的平面,如果想要養出三維的結構,培養皿做不到。然而,身體內的細胞,都有三維的結構。

真實細胞生長於三維環境,與二維平面(如培養皿)的條件不同。圖/林耿慧

很早以前就有人想到,可以製造一個三維的「鷹架」來培養細胞。許多組織工程學研究試著製作細胞鷹架,不過一直未能培養出一個有完好功能的組織或器官。

林耿慧認為,要成為一個完好的組織,端視細胞與基材、還有細胞與細胞之間作用力協調出來的結構;但因為現今製作細胞鷹架的方式很不均勻,導致鷹架孔洞大小不一,因此很難了解細胞如何與鷹架作用。林耿慧想到了統計力學的這個概念:就算給定一模一樣的能量、溫度條件,還是會有很多的微觀狀態 (microstate);那不如創造出很多一模一樣的微環境,去觀察裡面細胞的狀態。「我的想法就是讓全部微環境都一樣,就可以觀察很多東西。」

「吹泡泡」技術 低成本細胞鷹架夢想成真

細胞鷹架該怎麼作呢?有些科學家提出 3D 列印的方法,可惜很難印出夠小的孔洞。那為什麼要做夠小的孔洞呢?

細胞怎麼感覺自己在三維?它沒眼睛,一定是靠觸摸的。

林耿慧說,我們如果沒有眼睛,也會覺得自己在二維,除非空間的尺度跟自己本身的尺度差不多,可以觸摸到環境,才能夠感覺自己在三維。細胞的尺度大約是 10 到 100 微米大小,因此如果做出類似大小的孔洞,就可以讓細胞生長在三維的環境。

林耿慧的專長,正好是製作小塑膠球,博士論文就是做「膠體粒子」,把幾百奈米到幾百微米的小球堆疊成晶體。她想,這是她的老朋友,現在只要把尺度改成 10 微米以上就可以了。

查了文獻,林耿慧發覺她的想法已經被別人發明了。但是,讀完文獻之後,發覺前人的做法並不好,製作過程又慢又貴,自己仍然大有可為。

那個時候,「微流道」剛好發展起來,林耿慧對其研究現況有持續掌握。她看到一個方法,是用微流道吹泡泡,尺度剛好和細胞鷹架所需一模一樣,「就是我要的方法!」於是,林耿慧開始在實驗室製作這樣的泡泡。

利用微流道,可以做出大小一樣的泡泡。收集起來,把它背景變成膠,再把孔洞相連通,最後就可以拿來裝細胞。

實驗中通入氣體和液體,利用微流道「吹泡泡」製作細胞鷹架,動態如下圖所示。圖/林耿慧

林耿慧用微流道來吹泡泡製作細胞鷹架,實驗相當成功。不但成本很低,製作所需時間也很短,做一個不到一分鐘。並依此申請了專利,也成功技轉,現在這個產品可以在生化試劑最大販賣平台的 Sigma-Aldrich 上買到。

進化的三維環境 讓實驗與真實更接近

三維的細胞鷹架,有什麼功用呢?不但可以應用於再生醫學、人工敷料,也對精準醫療有所幫助。林耿慧表示,現在化學製藥成本不算太貴了,最貴的是篩藥,而用三維細胞培養來篩藥,應該會有更接近身體內細胞的反應。

一般篩藥是在二維平面進行。在二維平面上篩出有效的藥,最後去做動物實驗常常卻沒有效,原因可能是二維比較不接近生理環境。

林耿慧舉例,1992 年生物學家米納‧碧賽爾 (Mina Bissell) 的團隊,把乳癌細胞養在二維和三維環境來做實驗。他們放了一些抗體進去,發現在三維環境,這些惡性腫瘤細胞可以回復成良性,但在二維環境卻維持惡性。如此一來,傳統在二維的篩藥方法就篩不出來這個藥效。

另外,即使是表皮細胞,乍看之下是平坦的二維結構,但事實上,經常要形成管狀構造才有功能。例如血管、氣管,都需要管狀的細胞。而在二維平面上養細胞,很難養出管狀結構。

三維細胞培養一大瓶頸在於成本。一般三維培養用的材料如水膠,價格昂貴、操作時間又慢,而林耿慧發明的細胞鷹架,突破了這些限制;又經由技轉公司的進一步改良後,操作上和二維培養一樣方便了。

二維培養皿、三維細胞鷹架培養的細胞影像。紅色部分是肌動蛋白 (F-actin),綠色部分是沾黏的纖維組織 (Paxillins)。在二維環境中,細胞呈現平行發展;在三維環境中,細胞長成立體結構。圖/林耿慧

物理學家眼中的細胞力學

製作出細胞鷹架只是第一步。林耿慧利用這樣的鷹架來培養細胞,做了各方面的細胞研究。她用物理方法,來量化細胞的體積、曲率,這是與一般生物學不同之處。

我的研究風格就是量測,然後去量化。那些東西未必是生物學家會去量的。

林耿慧說,生物學家量化的東西不一樣,例如他們會去量化蛋白質的表現。物理學家則是量化細胞的物理,例如「看到彎彎的線,就去量化曲率半徑」,因為這與細胞的作用力、能量有關。

量測細胞的形態,其實很困難。我們無法拿尺量測細胞,需要憑藉影像,而光是處理影像就很麻煩。林耿慧團隊突破這些技術困難,獲得一些有趣的發現,找到了一些在二維和三維不同的細胞型態:例如黏著斑尺寸比較小的細胞,其應力纖維也比較細,而黏著斑與應力纖維的分布是環繞整個細胞身體,呈現三維分布。而還有一些尚未發表的結果,皆顯示細胞在三維與二維的不同,團隊後續希望能從細胞力學的角度來解釋這些差異。

要研究生物物理,跨科重新學「常識」

生物物理包含許多跨領域專業,林耿慧團隊實驗成果的背後,其實是艱辛的歷程。

林耿慧笑說:帶領跨領域的實驗室比較累,有時學生來實驗室前沒有足夠的背景「常識」,更不用說非常少學生來實驗室前,就有足夠的背景「知識」。圖/張語辰

林耿慧說明,因為沒有現成的「生物物理」學系,可以教給學生所需的背景「常識」,所以學生來實驗室都需要從頭學起。有些學生學得快,有些學生會在一些不同領域中應該是常識的細節上出錯,例如:之前曾帶過機械系的學生,不知道將化學樣品加入溶液後要充分混合才能使用。在團隊裡,擅長養細胞的學生不一定會寫程式,而擅長寫程式的學生不一定會養細胞,因此研究經常要拆開來做。

此外,團隊與生物學家合作,也是不斷磨合的過程。林耿慧談到,物理學和生物學研究的方法學不同:物理學家很多研究是基於觀察的研究,並且習慣「套用理論」來解釋事情;而生物學家的研究方法主要是以「假說檢驗」。偶爾,跨領域合作中,由於彼此不夠了解對方的領域,有時會高估彼此的能力。雖然並非易事,但林耿慧團隊仍持續和生物學家合作,得到了豐碩的研究成果。

從軟物質起家,林耿慧跨入生物的範疇,以物理的方法研究細胞。就像《平面國》一書所傳播的三維福音:「向上,而非向北」,透過細胞鷹架開啟三維的視角,也得以對生命的最小單位有更多探索的空間。

本著作由研之有物製作,原文為《培養細胞的新技術──「吹泡泡」製作細胞鷹架》以創用CC 姓名標示–非商業性–禁止改作 4.0 國際 授權條款釋出。

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位

 

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多數天文學家都支持「大霹靂說」這個宇宙學模型,它提出:宇宙是從某無限小的點爆炸誕生的。譬如現在所觀測得到的宇宙微波背景,現在所觀測得到的某些元素在自然歷程中的豐度,諸如此類,在在都發表它們對大霹靂理論的支持。但大霹靂這個宇宙學的論述卻未能和愛因斯坦的廣義相對論取得一致—在廣義相對論中,任何情況下,整個宇宙不可能是一個無限微小的點,這也意味著大霹靂理論將無法單槍匹馬的完整解釋:宇宙如何起源。

如此一來,廣義相對論和大霹靂宇宙學間的不相容,成為橫逆在宇宙學家面前、阻斷前方去路的一大障礙。40年前,超弦理論出現,似乎有可能成為物理界的大統一理論(Grand Unified Theory)。

超弦理論提出的概念是,電磁力、弱作用力、強作用力和重力等所謂四種基本作用力,其實都是極微小的弦在不同振盪模式下的表現而已。重力既然是四種基本作用力之一,超弦理論的解釋範圍自然也含括廣義相對論在內。問題是,超弦理論預估一共有10維—9維屬空間,一維是時間。這和我們的三維宇宙又怎能湊得成一對呢?

新興的超弦理論真能成為大統一理論嗎,數年之間,它的威風不再,更進一步探究只能侷限在模型和情境討論而已,實際演算,因實在太困難,無以為繼。之後,超弦理論的有效性和實用性前景,也變得不甚明朗。

不過,最近KEK(日本高能加速器研究組織)副教授Jun Nishimura,靜岡大學副教授Asato Tsuchiya和大阪大學Sang-Woo Kim研究員等三名研究人員,成功地在超弦理論基礎上架構出「宇宙如何誕生」的計算模型。

他們在超級電腦的協助下發現,在大霹靂的一剎那,宇宙本來有十維—九維屬空間,一維時間 – 而其中,空間的九維中,只有三個空間維後來繼續擴張。

該團隊研究人員研發出一種矩陣計算的方式,可以用來代表弦與弦之間如何發生交互作用。藉由這種矩陣,他們計算到9維空間在歷經過時間進展後可發生怎樣的變化。倒回至更早時間,他們就發現:空間是以9個方向延展的,但從某一點開始,只剩下3個方向迅速地擴張了。

簡單說,也就是,弦理論所預測的9維空間的確可以演變成現今我們所生活的這個三維空間。

目前這個研究結果對於空時維度的謎題來說只不過是個局部的解,不過它強烈支持了超弦理論的實用性。也有可能,這個藉超級電腦的計算力來分析超弦理論的新方法,未來也將為宇宙學其他問題帶來新應用及解答。(Lauren 譯)

故事從「大霹靂」開始說起的宇宙歷史。圖片版權:grandunificationtheory.com
故事從「大霹靂」開始說起的宇宙歷史。圖片版權:grandunificationtheory.com

 用視覺的方式來傳達「弦」。 圖片所有: R. Dijkgraaf.
用視覺的方式來傳達「弦」。 圖片所有: R. Dijkgraaf.

這張宇宙的「嬰孩時期」照片顯示出宇宙背景輻射溫度的微小波動分布情形。熱點以紅色表示,冷點以深藍色表示。圖片所有:NASA/WMAP Science Team
這張宇宙的「嬰孩時期」照片顯示出宇宙背景輻射溫度的微小波動分布情形。熱點以紅色表示,冷點以深藍色表示。圖片所有:NASA/WMAP Science Team

資料來源:中研院天文網[2012.01.04]

轉載自台北天文館之網路天文館網站

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臺北天文館_96
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觀察黑洞-《平行宇宙》
PanSci_96
・2015/06/15 ・2398字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 484 ・五年級

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因為黑洞的性質太奇怪,一直到二十世紀九○年代,人們還認為它們的存在是科幻小說。密西根大學的天文學家道格拉斯.瑞奇史東(Douglas Richstone)在一九九八年評論道:「十年前,如果你在一個星系的中心發現一個你認為是黑洞的物體,業界中有一半的人會認為你是一個小狂人。」

自那以後,通過哈伯太空望遠鏡、錢德拉X射線望遠鏡(測量強大恆星和銀河源發出的X射線)和巨型陣列電波望遠鏡(由一系列在新墨西哥強大的電波望遠鏡組成),天文學家在外太空識別出幾百個黑洞。事實上,很多天文學家相信,天空中的大多數星系(在它們的盤形中心有核心膨脹)在它們的中心有黑洞

正如預計的,在天空中發現的所有黑洞旋轉得非常快。哈伯太空望遠鏡對某些黑洞進行了計時,發現它們以每小時一百萬英里[一六○萬九千三百公里]的速度在旋轉。在最中心,我們看到一個扁平的圓形核,直徑大約一光年。核內有事件視界和黑洞本身。

因為黑洞是看不見的,天文學家不得不利用間接的方法驗證它們的存在。在照片上,他們設法識別黑洞周圍漩渦氣體的「吸積盤」。天文學家現已收集到這些吸積盤的美麗照片。(這些盤狀物幾乎是普遍在宇宙中快速旋轉的物體中發現的。甚至我們的太陽在四十五億年前形成時,它的周圍也有一個類似的盤狀物,後來這個盤狀物濃縮成行星。這些盤狀物形成的原因是,它們代表了某個快速旋轉的物體能量的最低狀態。)

A stellar-mass black hole in orbit with a companion star located about 6,000 light years from Earth.
Source from wikimedia

利用牛頓運動定律,知道了繞中心物體旋轉的星星的速度,就能計算中心物體的質量。如果中心物體的逃逸速度等於光速,那麼光線也不能逃逸,這就間接證明了黑洞的存在。

事件視界位於吸積盤的中心。(不幸的是它太小了,用現代技術還無法確認。天文學家富爾維奧.梅利亞〔Fulvio Melia〕聲稱:在底片上捕捉一個黑洞的事件視界是黑洞科學的最高成就。)不是所有落入黑洞的氣體都通過事件視界。有些從事件視界的旁邊經過噴射到空間,形成兩個長的、從黑洞北極和南極噴出的噴射氣體。這使黑洞的外觀像一個陀螺。(從南北極噴出的原因是:當濃縮星星的磁場線變得更強烈時,磁場線集中在北極和南極。當星星繼續濃縮時,這些磁場線濃縮成從北極和南極放射的兩個管。當離子落入濃縮的星星時,它們沿著這兩個狹窄的磁力線,通過磁場北極和南極噴射出去。)

已確認出兩種類型的黑洞。第一種是恆星黑洞,在恆星黑洞中,重力將把正在死亡的星星壓垮,直至發生內向爆裂。然而,第二種黑洞更容易察覺。這些是星系黑洞,它們潛伏在巨大星系和類星體的正中心,比太陽質量大一百萬倍到幾十億倍。

近來,在我們自己的銀河系中最終找到一個黑洞。不幸的是,塵雲遮住了銀河的中心,要不是這個原因,在地球上每天晚上往人馬座方向看,我們會看到一個巨大的火球。沒有塵雲,銀河系中心的亮度會超過月亮,成為夜晚天空最明亮的物體。在這個星系核的最中心有一個黑洞,重量大約為太陽的二五○萬倍。說到它的尺寸,大約是水星軌道半徑[五,八○○萬公里]的十分之一。按照星系的標準,這不是特別大的黑洞。類星體的黑洞的重量可以是太陽重量的幾十億倍。我們後院的這個黑洞目前是相當穩定的。

下一個離我們最近的星系黑洞位於仙女座星系的中心,這是離地球最近的星系,黑洞質量為太陽的三百萬倍。它的史瓦西半徑大約是六千萬英里[九,六五六萬公里]。(在仙女座星系的中心至少有兩個大質量的物體,大概是幾十億年以前被仙女座星系吞噬的星系留下的。如果幾十億年後銀河系最終與仙女座星系相撞,我們的星系大概將被吞噬到仙女座星系的「胃」裡,這種情況看來有可能出現。)

星系黑洞最美麗的照片之一是哈伯太空望遠鏡拍攝的NGC 4261星系的照片。在過去,這個星系的電波望遠鏡照片顯示兩個從星系北極和南極噴出的非常優美的噴射物,但是沒有人知道它的機制是什麼。哈伯太空望遠鏡拍攝了這個星系最中心的照片,發現一個範圍為四百光年的美麗盤狀物。在它的最中心是一個包含吸積盤的小點,吸積盤的範圍大約一光年。哈伯太空望遠鏡看不見的中心黑洞重量約為太陽的十二億倍。

NGC4261
NGC 4261, source from wikimedia

像這樣的星系黑洞是如此之強大,它們能夠消耗掉整個星星的能量。二○○四年,美國國家航空暨太空總署(NASA)和歐洲太空總署宣佈:他們發現在遙遠星系中的一個巨大黑洞一口吞掉了一顆星星。錢德拉X射線望遠鏡和歐洲XMM─牛頓衛星觀察到同一個事件:RX J124211星系發出的X射線的爆裂標誌著一顆星被中心的巨大黑洞吞噬了。

這個黑洞的重量估計為太陽質量的一億倍,巨大的重力使這顆星扭曲和伸展,直至破裂發出X射線的爆裂,向人們洩露它的秘密。德國加興的馬克斯.普朗克研究所的天文學家斯特凡尼.科莫薩(Stefanie Komossa)說:「這顆星星被拉伸超出了它的破裂點。這顆不走運的星迷路了,走錯了地方,跑到了這個黑洞的附近。」

黑洞的存在有助於解決很多古老的秘密。例如,星系M87一直使天文學家感到奇怪,它看上去像一個大質量的星球,帶一個奇怪的「尾巴」。因為它發出大量的輻射,天文學家曾經認為這個尾巴代表反物質流。但今天,天文學家發現它是由巨大黑洞提供能量的,這個黑洞的質量大約為太陽質量的三十億倍。現在相信這個奇怪的尾巴是巨大的離子噴射,它是從這個星系流出的,而不是流進星系的。

M87
M87, source from wikimedia

有關黑洞最壯觀的發現之一是錢德拉X射線望遠鏡的發現。它通過外太空塵埃的間隙窺視天空,在可見宇宙的邊緣附近觀察到黑洞集。總共看到六百個黑洞。天文學家透過外推,估計在整個夜晚天空至少有三億個黑洞

平行宇宙--正封面本文摘自《平行宇宙》。本書由暖暖書屋出版社出版。