讓世人為之驚艷的C/2011 W3(Lovejoy)彗星

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

• 作者：林彥興｜EASY 天文地科小站主編、清大天文所碩士生，努力在陰溝中仰望繁星

萬眾矚目的詹姆士韋伯太空望遠鏡，在經過半年的校準與測試後，終於公開了它拍攝到的第一批成果。這些五彩斑斕、美麗絕倫的照片究竟是什麼樣的天體，照片的背後又有哪些深藏的意義？就讓我們一起深入解密，韋伯的第一批照片吧！

韋伯望遠鏡是什麼？

詹姆士．韋伯太空望遠鏡是美國、歐洲與加拿大太空總署合作開發的新一代旗艦級紅外線太空望遠鏡，也是無數天文學家夢寐以求、能幫助人類破解許多未解天文迷團的利器。

韋伯的研發其實早從 1996 年就已經開始，但是由於開發時遇到諸多困難，導致嚴重的預算超支與進度延宕，這台耗資上百億美金的超級望遠鏡，直到去年年底才終於從法屬圭亞那發射中心，用一枚亞利安 5 號運載火箭發射升空，前往距離地球 150 萬公里的日地第二拉格朗日點。

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• 延伸閱讀：太空巨獸 JWST 升空後的 150 萬里長征 —— 認識韋伯太空望遠鏡（三）

拉格朗日點是什麼？

日地拉格朗日點一共有五個。當物體在這些點上，其受到來自太陽與地球的重力恰到好處，因此太空船只需要少量的燃料，就可以長期與地球和太陽保持穩定的相對位置，可謂是地球軌道附近的風水寶地。

而韋伯繞行的，是位於地球後方的第二拉格朗日點，簡稱 L2。之所以選擇這裡，是因為只有 L2 的位置剛好會讓地球、太陽、月亮都在同一側，而這三個星體正是天文望遠鏡的主要紅外線光害來源。位在 L2 的韋伯，就可以用它的遮陽帆一次把三顆星體全部擋住，認真凝望遠方而不受干擾，因此 L2 可以說是觀測宇宙的絕佳地點。升空的幾個月之間，韋伯已經完成一系列的儀器校準工作，一步步把望遠鏡調整到最佳狀態。

• 延伸閱讀：淺談 JWST 的科學意義：探索宇宙深處與塵埃後的外星世界！——認識韋伯太空望遠鏡（四）
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相比知名前輩「哈伯太空望遠鏡」，韋伯的優勢不只是擁有比哈伯大六倍的鏡面，更重要的是它是以紅外線為主力觀測波段。宇宙膨脹造成嚴重紅移，但哈伯望遠鏡的守備範圍主要是可見光，波長範圍是 90 – 2500 奈米，可說是鞭長莫及啊。

這時換上以波長 600 – 28500 奈米的紅外線為守備範圍的韋伯，就可以讓我們看到更遙遠、更古老的宇宙。此外，同一個天體在可見光和紅外線看起來，往往長得相當不一樣。這個強大的紅外線觀測能力，正是韋伯最引以為傲的武器。

作為深具儀式感的第一批科學影像，韋伯這次公布的影像分別對應四個主要科學主題：早期宇宙、星系演化、恆星的生命循環與系外行星。

1. 早期宇宙—— 星系團 SMACS 0723 與重力透鏡效應

畫面中心黃白色的天體，是由成百上千的星系共同組成的星系團 SMACS 0723。在韋伯之前，哈伯太空望遠鏡就曾經花費數個禮拜的時間拍攝這個星系團。然而擁有更大鏡面、更精良儀器的韋伯，僅用了 12.5 個小時就拍出了解析度更高、畫面品質更好的照片，讓我們看到許多以前難以辨識的黯淡星系。可見哈伯與韋伯在觀測能力上的差距。

對天文學家來說，圖中最令人興奮的其實不是前景壯闊的星系團，而是後方這些經過重力透鏡扭曲和放大的小小星系們。星系團龐大的質量扭曲了周圍的時空，讓整個星系團好像一塊巨大的放大鏡一樣，可以偏折和聚焦通過的星光，稱為「重力透鏡效應」。

當星系團後方更遙遠、更古老的星系發出的光線通過星系團時，就會被星系團的重力透鏡效應偏折和聚焦，形成而圖中無數弧形的扭曲影像。

這些仍在襁褓中的小小星系，往往正在快速的孕育新的恆星，或是互相合併，因此有著混沌不規則的形狀。離我們越遠的星體發出的光，需要越長的時間才能到達我們的眼中。因此研究這些遙遠且古老的星系，能幫助天文學家理解宇宙早期的模樣。

2. 星系演化——史蒂芬五重奏（Stephan’s Quintet）

上一張照片讓我們認識星系的起源，這張「史蒂芬五重奏（Stephan’s Quintet）」則可以讓天文學家更仔細地研究星系內的複雜結構，以及星系與星系之間的交互作用。

正如其名，「史蒂芬五重奏（Stephan’s Quintet）」是由五個視覺上相當靠近的星系所組成。但其實最左邊的這個星系（NGC7320）與另外四者並無關聯，只是從地球上看剛好位在天空中差不多的位置而已。

圖片中偏向黃白色，感覺如絲綢般順滑的部分是在近紅外線波段拍攝，主要顯示的是星系中恆星的分布；而醒目的橘紅色，則是來自中紅外波段的資料，展示的是星系中的高溫塵埃，以及星系中的氣體高速對撞時產生的震波（Shock wave）。

除了影像，韋伯還使用光譜儀仔細檢視了影像中右上方的星系（NGC 7319）中心，因為那裏有一顆比太陽重 2400 萬倍的超大質量黑洞，正在吸食周遭的氣體，並在過程中釋放巨大的能量。

藉由觀察光譜的細節，韋伯可以分辨出像是氬離子、氖離子或是氫分子等等化學組成，甚至知道氣體的溫度、運動速度這些從一般照片難以辨識的資訊。

史蒂芬五重奏就像一個天然的實驗場，讓天文學家研究星系演化的詳細過程。

3. 系外行星——WASP-96 b 的大氣光譜

這一張照片可能是整批影像中，視覺上最不起眼的一張，它是系外行星 WASP-96 b 的大氣光譜。

最近 20 多年來，人類對太陽系以外行星的認識越來越多。截至今日，人類已經發現超過 5000 顆系外行星。然而，以現有的觀測技術，天文學家通常只能用一些間接的方法，測量它們的質量、半徑、軌道週期等粗略的特性。想知道這個行星是否適合生命生存，就不能少了行星大氣層的化學組成和溫度資訊。

那要怎麼取得行星的大氣資訊呢？當行星通過恆星跟地球中間時，恆星的一部分星光將會通過行星的大氣層，並被行星的大氣吸收。吸收的多寡和波段，取決於行星大氣層的溫度和化學組成等特性。此時，天文學家就可以藉由分析光譜中的各種特徵，去回推行星大氣層的性質。

圖片中的白點，即是韋伯實際觀測 WASP-96 b 時取得的光譜資訊。而藍色的線，則是天文學家認為最貼合觀測數據的理論模型。

根據這個觀測結果，天文學家計算出 WASP-96 b 的大氣溫度約為 725°C，大氣中明顯有著水氣，並推測可能還有雲和霾存在。未來進一步的分析和觀測，將為世人揭開更多系外行星的神祕面紗。

4. 恆星的生命循環——「南環狀星雲」與「船底座大星雲（Carina）」

最後兩張照片都與恆星的生命循環有關。正如人會有生老病死，恆星也是一樣。

恆星一般誕生在巨大分子雲中，氣體在重力吸引下逐漸塌縮、升溫並點燃核融合，成為一顆恆星。

當小質量的恆星步入晚年，其結構容易變得不穩定，最終將自己的外層氣體拋射出去，形成美麗的行星狀星雲，也將氣體吐回到星際空間中，成為下一代恆星的養分。氣體都拋射完之後留下的核心，就是白矮星。

• 延伸閱讀：宇宙「新」光──新星、超新星與千級新星

各位現在看到的，是暱稱「南環狀星雲」的行星狀星雲，左右兩張圖分別於近紅外線與中紅外線拍攝。

我們可以看到，左圖中的影像比右圖要更清晰一些，這是因為在相同的望遠鏡口徑下，波長越短所能達到的理論解析度就越高。

有趣的是，在左圖中看起來位於星雲中心的明亮恆星，其實並不是行星狀星雲的核心。真正的核心其實是在其左下方，一顆被塵埃包裹著的黯淡白矮星。在近紅外線波段的影像中，這顆白矮星幾乎淹沒在隔壁恆星的炙烈星芒之中。

但在中紅外波段，由於恆星的亮度相對降低，包裹著白矮星的塵埃發出的光就變得清晰可見。再次展示即使是同一個天體，使用不同的波段進行觀測，往往可以看到不同的東西。

最後這片壯麗的宇宙山崖，則是位於「船底座大星雲 Carina」西北角的 NGC3324 恆星形成區。在這裡，源自星雲中無數初生恆星所發出的炙烈輻射、恆星風與噴流，吹散、游離了星雲中原有的濃密氣體與塵埃。交織出這片壯闊而複雜的結構。

這張照片一共結合了這六個不同的濾鏡的影像拍攝而成。每個濾鏡涵蓋的波段各不相同，代表的物理意義也不一樣。比如（F090W、F200W、F444W）這三個寬帶濾鏡，分別在影像中按照波長順序，以藍色、綠色和紅色這三原色呈現，為照片打下骨幹。而在此之上，照片的製作團隊又疊上青色代表氫原子的（F187N）濾鏡影像，以黃色代表氫分子的（F470N）濾鏡影像，以及用橘色代表甲烷和多環芳香烴的 （F335M） 濾鏡影像，為照片再添更多的細節。

• 延伸閱讀：用黑白相機拍出色彩繽紛的宇宙

想要將這麼多個波段的影像全部結合起來，仔細調整讓細節更加突出，最終呈現出一張如此絢麗又震撼的照片，是非常不容易的。這展示了韋伯太空望遠鏡不僅在科學上相當重要，在藝術上也價值非凡。

最後別忘了，以上只挑選介紹了第一批資料中最具代表性的幾張，更多關於五個目標的照片和光譜，可以在韋伯的官網上找到。而這批照片，又只是韋伯未來二十年服役生涯中，前兩個月的小試牛刀而已。韋伯的時代，才剛剛要開始！

• 本文編譯自《Physicists explain how type of aurora on Mars is formed》

形成極光的要素有三，其中之一就是磁場。地球具有覆蓋全球的磁場，可以在兩極地區生成北極光和南極光；然而，火星沒有覆蓋全球的磁場，因此火星上的極光並非出現在兩極，只能在特定區域生成。

近期，愛荷華大學領導的研究團隊，根據美國航空暨太空總署（NASA）火星大氣與揮發物演化任務（MAVEN）探測器的數據，確認了火星離散極光是由太陽風和火星南半球地殼上空殘存的磁場相互作用所生成。

極光三要素：大氣、磁場、高能帶電粒子

在介紹火星前，讓我們先把鏡頭轉到地球，談談地球上的極光在哪裡形成，以及如何形成。

地球極光出現的區域稱為極光橢圓區（auroral oval），涵蓋北極與南極地區，但並非以兩極為中心；換句話說，極光橢圓區也涵蓋了極圈以外的部分高緯度地區。另外，極光橢圓區的寬度與延伸範圍，會隨著太陽黑子 11 年的循環週期而變動。

當太陽風和地球磁層的高能帶電粒子被地球磁場牽引，沿著磁力線加速往高緯度地區移動，最後和大氣中的原子碰撞時，就會形成多采多姿的極光。

綜合以上所述，可以得知極光的三個要素是：大氣、磁場、高能帶電粒子。

地球上這些「指引我們美妙未來的魔幻極光」，若屬於可見光波段，就能用肉眼觀測，並以相機記錄這夢幻舞動的光線。

極光橢圓區與地理北極、地磁北極相對位置圖。其中紅色實線表示極圈範圍，綠色區域則為極光橢圓區。圖／National Park Service

火星的大氣層、磁場以及離散極光

在介紹離散極光之前，得先介紹它的幕後推手——行星際磁場（Interplanetary Magnetic Field，IMF）。IMF就是太陽風產生的磁場，在行星際空間主導著太陽系系統內的太空天氣變化，並阻擋來自星際間的高能粒子轟擊。

那麼 IMF 是如何產生的呢？當太陽風的高能帶電粒子從太陽表面向外傳播，會同時拖曳太陽的磁力線一起離開；太陽一邊自轉一邊拋射這些粒子，讓延伸的磁力線在黃道面上形成了螺旋型態的磁場。

以蛋糕裝飾來說明的話，太陽就像是在轉盤上的蛋糕，太陽風粒子就是擠花裝飾；而當蛋糕一邊以固定速度自轉，擠花逐漸向外擴散的同時，就會在蛋糕產生螺旋狀的軌跡。

對太陽風和 IMF 有基本認識之後，讓我們把鏡頭轉向火星，談談火星的大氣層和磁層和地球有什麼不同。

相較地球來說，火星的大氣層非常稀薄。這是因為太陽風的高能粒子轟擊火星大氣層，強大的能量將大氣層的中性原子解離為離子態，導致大氣層的散失；該過程稱作濺射（sputtering），發生在火星大氣層的濺射主要透過兩種方式達成—–第一，在 IMF 的作用之下，部分的離子會環繞磁力線運動，隨著 IMF 移動而被帶離火星；另外一部份的離子則像撞球一般，撞擊其他位於火星大氣層頂端的中性原子，引發連鎖的解離反應。 

MAVEN 任務的領銜研究員 Bruce Jakosky 說明，根據團隊研究的成果，太陽風的濺射效應會將火星大氣層中的惰性氣體氬解離，並將這些氬離子從大氣層中剝離。火星大氣層內氬的同位素（質子數相同，但是質量不同的元素）以氬-38 以及氬-36 為主，後者因為質量較小而較容易發生濺射。

藉由氬- 38 和氬-36 的佔比，Jakosky 的團隊推估火星約有 65％ 的氬已經散逸至外太空。基於該研究結果還可以推算出火星大氣層中其他氣體的散逸情形；其中又以二氧化碳為焦點，畢竟行星需要足夠的溫度才能維持液態水的存在，而二氧化碳在溫室效應有很大的貢獻。

接著，讓我們一探究竟火星磁場與地球有何不同。地球能形成全球磁場的奧秘是什麼呢？這要先從行星發電機理論開始說起，該理論指出行星要維持穩定的磁場有三個要件——導電流體、驅動導電流體運動的能量來源、科氏力。

以地球為例，地核內部保留了地球形成初始的熱能，約有 4000°C 至 6000°C 的高溫。位於地核底層的高溫液態鐵，因為密度下降而上升至地核頂端，接觸到地函時，這些液體會喪失部分熱能而冷卻，因為溫度比周圍環境低，密度變高而下沉；如此不斷的熱對流循環下，讓帶有磁力的流體不斷運動，進而形成電磁感應。另外，科氏力的作用讓地球內部湧升的流體偏向，產生螺旋狀的流動效果，有如電流通過螺旋線圈移動的效果。

在火星所發現的地殼岩石證據顯示，火星在數十億年前曾經和地球一樣具有全球的磁場。科學家對火星磁場消失的原因還不是很清楚，其中一種假說認為可能跟火星質量較小有關，在火星形成之初散熱較快，造成火星外核液態鐵短時間內就凝固，無法像地球一樣，保留高溫地核使液態的鐵和鎳因為密度的變化，不斷從地核深處上升至地函，再冷卻下降，持續進行熱對流。

火星地核內部缺乏驅動導電流體的原動力，導致火星內部的發電機幾乎停止運轉，無法形成全球的磁場。話雖如此，火星仍然具備小區塊的磁場，主要分布在火星南半球留有殘存磁性的地殼上空。

磁層與大氣層相互依存，火星在太陽風不斷吹襲之下，大氣層愈趨稀薄；火星內部又缺乏發電機的動力，無法形成完整的磁層。火星缺乏厚實的大氣層保護，就難以阻擋外太空隕石的猛烈攻勢，因此如今呈現貧瘠乾燥又坑坑疤疤的外貌。

既然這樣，看似缺乏極光形成要素的火星，又是如何形成極光的呢？

雖然火星沒有覆蓋全球的磁層作為保護，但火星南半球仍帶有區域性的磁場。在那裡，磁性地殼形成的殘存磁場與太陽風交互作用，滿足了極光生成的條件。這種極光被稱為「離散極光」，與地球上常見的極光不同，有些發生在人眼看不見的波段（比如紫外線），所以也更加提升了觀測難度。

那麼，研究團隊是怎麼發現這種紫外線離散極光的呢？那就是藉由文章首段提到的 MAVEN 探測器所搭載的紫外成像光譜儀（Imaging Ultraviolet Spectrograph，IUVS）！

該團隊的成員 Zachary Girazian 是一位天文及物理學家，他解釋了太陽風如何影響火星上的極光。

火星離散極光的發現

研究團隊根據火星上離散極光的觀測結果，比較以下數據之間的關係——太陽風的動態壓力、行星際磁場（IMF）強度、時鐘角和錐角^{[註 1]} 以及火星上極光的紫外線，發現在磁場較強的地殼區域內，極光的發生率主要取決於太陽風磁場的方向；反之，區域外的極光發生率則與太陽風動壓（Solar Wind Dynamic Pressure）關聯較高，但是太陽風動壓的高低則與極光亮度幾乎無關。

N. M. Schneider 與團隊曾在 2021 年的研究發表提到，在火星南緯 30 度至 60 度之間、東經 150 度至 210 度之間的矩形範圍內，當 IMF 的時鐘角呈現負值，如果正逢火星的傍晚時刻，較容易觀測到離散極光；也就是說在火星上符合前述的環境條件很可能有利於磁重聯（Magnetic Reconnection）——意即磁場斷開重新連接後，剩餘的磁場能量就會轉化為其他形式的能量（如動能、熱能等）加以釋放，例如極光就是磁重聯效應的美麗產物。

未來研究方向：移居火星

因為火星上離散極光的生成與殘存的磁層有關，而磁層又關乎大氣的保存。所以觀測離散極光的數據資料，也能作為後續追蹤火星大氣層逸散情形的一個新指標。愛荷華大學的研究成果，主要在兩個方面有極大的進展——太陽風如何在缺乏全球磁層覆蓋的行星生成極光；以及離散極光在不同的環境條件的成因。

人類一直以來懷抱著移居外太空的夢想，火星是目前人類圓夢的最佳選擇；但是在執行火星移民計畫之前，火星不斷逸散的大氣層是首要解決的課題。缺乏覆蓋全球的大氣層保護，生物將難以在貧瘠的土壤存活。或許透過火星上極光觀測的研究成果，科學家們將發掘新的突破點；期許在不久的將來，我們能找到火星適居的鑰匙。

• 註1：IMF 的時鐘角（Clock Angle）與錐角（Cone Angle）

如何判定 IMF 的角度呢？因為磁場空間是立體的關係，我們測量 IMF 方向切線與 X、Y、Z 軸之間的夾角——也就是運用空間向量的概念，來衡量 IMF 的角度。時鐘角是指 Y、Z 軸平面上，IMF 方向與 Z 軸的夾角；而錐角則是在 X、Y 平面上，IMF 方向與 X 軸之間的夾角。

參考資料

1. Science Daily. Physicists explain how type of aurora on Mars is formed.
2. Z. Girazian, N. M. Schneider, Z. Milby, X. Fang, J. Halekas, T. Weber, S. K. Jain, J.-C. Gérard, L. Soret, J. Deighan, C. O. Lee. Discrete Aurora at Mars: Dependence on Upstream Solar Wind Conditions. Journal of Geophysical Research: Space Physics, Volume 127, Issue 4.
3. Michelle Starr. Mars Has Auroras Without a Global Magnetic Field, And We Finally Know How. ScienceAlert.
4. Michelle Starr. For The First Time, Physicists Have Confirmed The Enigmatic Waves That Cause Auroras. ScienceAlert.
5. Southwest Research Institute. SwRI Scientists Map Magnetic Reconnection In Earth’s Magnetotail.
6. 呂凌霄。太空教室學習資料庫。
7. 頭條匯。火星上的「離散極光」是如何形成的？物理學家有新發現，帶你揭秘。
8. Wilson Cheung。【北極物語】承載北極文化──極光。綠色和平。
9. 大紀元。火星上的極光是如何形成的？ 科學家解謎。
10. BBC News 中文。北極光：美國科學家首次在實驗室驗證北極光產生原理。
11. 明日科學。科學團隊藉由 NASA 的太空船所收集的資料得知火星大氣層的流失可能肇因於強烈的太陽風。
12. 台北天文館。NASA 首次繪製火星周圍電流分布圖，證實火星有磁場。科技新報。
13. 交通部中央氣象局太空天氣作業辦公室。太空天氣問答集。
14. Denise Chow. In an ultraviolet glow, auroras on Mars spotted by UAE orbiter. NBC News.
15. NASA. NASA Mission Reveals Speed of Solar Wind Stripping Martian Atmosphere.
16. NASA Goddard. NASA | Mars Atmosphere Loss: Sputtering.