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撐住啊!!蜘蛛人用盡洪荒之力的物理學

Rock Sun
・2017/07/20 ・2921字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 488 ・五年級

如果說 21 世紀以來,我們對哪位美國超級英雄最熟悉的話,蜘蛛人大概名列前茅。到目前為止我們總共看過 6 部電影、3 位演員、2 位死掉的班叔和數不清的反派,但我們熟悉的蜘蛛人還是在做差不多的事……在紐約的高樓大廈中盪來盪去,好不快活~

但先不說擁有超人般身體能力的蜘蛛人辦不辦的到,他的蜘蛛絲真的有這麼夠力嗎?

 

 

—————————-以下文章有《蜘蛛人:返校日》的微劇透。—————————–

 

 

在電影中很明顯,當然夠力。甚至在《美國隊長 3:內戰》中,東尼史塔克與蜘蛛人見面時也有說到:「 這些蜘蛛絲的強度爆表。」不過這是在英雄黑科技盛行的世界中,天才科學少年彼得帕克的 DIY 作品,我們就別太意外了;那現實呢?

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圖/Sonel@Pixabay

現實世界的一般蜘蛛絲的極限抗拉強度雖然沒有到像媒體渲染的「比鋼鐵還強」這麼誇張,但也有將近 1000 百萬帕(這幾乎是鐵的平均值),也就是每 1 平方公尺的截面可以承受 10牛頓的力,這其實是相當恐怖的,多恐怖呢?

就拿蜘蛛人來驗證看看吧~

很明顯的蜘蛛人的絲沒有 1 平方公尺的截面積,從預告上看姑且就假設比我們的手指尖稍小一點,也就是直徑 5 毫米吧!把它換算成截面積的話,大概是 0.0000196 平方公尺(0.196 平方公分),再把截面積乘以現實世界蜘蛛絲的抗拉強度--

面積 = ???? * r2
面積 = ???? * 0.00252
面積 = 0.0000196 m2
力 = 0.0000196 m2 * 1000 MPa
力 = 19635 N

我們可以知道單單一串蜘蛛絲就可以承受 19635 牛頓的力,除以重力換算成質量也就是剛剛好 2000 公斤,這表示說一般現實世界的蜘蛛絲如果真的這麼粗的話,吊起一台轎車都 ok

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既然現實中的蜘蛛絲就已經這麼厲害,那麼我們就別管什麼漫威黑科技了,就這麼繼續用下去吧~

撐住那艘船!!

預告中大家最印象深刻的一幕,大概就是蜘蛛人把破成兩半的渡輪撐住的那一瞬間吧~

圖/IMDb

要計算「需要多少力才能阻止一艘被剖成兩半的船不在水上沉沒」老實講非常複雜,因為在水上,我們還續要考慮如浮力、表面張力……等,甚至到了可能需要用程式模擬的程度了。

但我們還是可以做簡單的估計,就單純的看「把被由上劈成兩截的物體撐住需要多少力」好了。

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電影中斷成兩截的船是史泰登島渡輪,是紐約港中相當重要的交通工具,雖然有各種型號,但平均下來一艘差不多重 3200 頓,所以斷成兩半的每一截都會感受到 9.81 * 3200000/2 = 15696000 牛頓(N)的力

渡輪寬平均 21 公尺,斷成兩半之後,每一半寬 10.5 公尺,如果我們用力矩來計算,假設整艘渡輪質量分配平均,每個重力作用點就會距離中心線 5.25 公尺,經過計算……

力矩 = 2 * F * d
力矩 = 2 * 15696000N  * 5.25 m
力矩 = 164808000 Nm

為了抵銷這個力矩,蜘蛛人需要在船從中間完全斷成兩截前用蜘蛛絲和蠻力把他們撐住了。

圖/the conversation

這時候我們需要渡輪的高來計算蜘蛛人需要的力,有趣的是官方沒有渡輪的高,只有公布吃水深(4 公尺),所以在一些大概的比例估計之後,我推估渡輪甲板大概高 12 公尺,加上水面下的船體就是 16 公尺全高

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我們假設蜘蛛人是從它高度一半的地方試著把船拉住,也就是距船底 8 公尺的地方。這樣我們就可以計算把船撐住的力量。

力矩 = 2 * F * d
F(力) = 力矩 / 2 / d
F = 164808000 Nm / 2 / 8
F = 10300500 N

也就是說如果要阻止這艘船繼續裂開,蜘蛛人必須從中間施 10300500 牛頓的力

當然蜘蛛人不用自己一個人全部承受這股力,他可以用蜘蛛絲來撐,所以我們就來計算需要多少截面積的蜘蛛絲來辦到這件事吧~這很簡單,只要把我們今天要施的力除以蜘蛛絲的抗拉強度就好了。

截面積 = F / 抗拉強度

截面積 = 10300500 N / 1000 MPa

截面積 = 0.0103 m2=103 cm2

咦?才 103 平方公分的絲就夠了?這可比一半 A4 紙還小啊~

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但別忘記蜘蛛絲一串也不過才 0.196 平方公分粗而已啊~所以這樣的話蜘蛛人需要噴出至少 526 串蜘蛛絲才能救這艘船,這老實說很多啊~尤其是在老兄他只有幾十秒的情況下,但他還是勉強辦到了……等等!!

這時電影中發生了一個意外,就是當蜘蛛人以為自己成功了的時候,蜘蛛裝中的人工智慧助理告訴他一個消息:「工作完成度98%……」,也就是說蜘蛛人少噴了大概 10 條蜘蛛絲!結果就是船還是照樣繼續裂成兩半,這時蜘蛛人只好自己跳下去幫忙。

住院原因:昨天射太多(蜘蛛絲)了。圖/meme generator

除了這 10 條缺少的絲之外,那一幕又有幾條斷掉了,所以就假設蜘蛛人自己一個需要彌補 20 條蜘蛛絲好了。

20 條蜘蛛絲就是全部需求的 3.8%,再乘以上述的 10300500 牛頓,我們知道蜘蛛人如果要撐住的話,他需要輸出至少 392000 牛頓的力量,這幾乎是 9 台轎車把油門催到滿喔!你能想像用雙手拉住 9 台全力往前加速的車嗎?

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但很可惜的是……蜘蛛人似乎撐不住,所以我們在預告片中也看到了,鋼鐵人前來救援,最後和平的一天又過去了~

和蜘蛛人前輩比一比

討論到這邊,R 編突然想到了……這一幕是不是以前也出現過?常看電影的人應該早就發現,其實到目前為止 3 位不同的蜘蛛人都有類似這種靠很多蜘蛛絲拉住什麼東西的一幕,除了第二版蜘蛛人是想用蜘蛛絲當導線之外,第一版的蜘蛛人也有用類似的方法、展現出驚人神力停下了一輛失控的紐約地鐵,那麼和這位新來的蜘蛛人相比,他有落漆嗎?

在回去重看那 2004 年經典的一幕(天啊我老了…),一代目蜘蛛人花了大概 40 秒的時間停下了一台有 8 節車廂、乘客甚多的紐約地鐵。

如果有人忘記的話,就是這一幕。圖/GMB

經過考據,一節紐約地鐵車廂大概是 38600 公斤,滿載大概是 250 人,就假設 8 輛車廂每輛都載了大概 150 位 70 公斤的紐約客,那麼這一整列地鐵差不多重 392800 公斤。而紐約地鐵的極限速度可達時速 90 公里,花了 40 秒的時間停下來也就是說加速度為 0.625m/s2,如果蜘蛛人每秒鐘施力都是均值的話,經過計算…..

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F = M*a

F = 392800 Kg * 0.625  m/s2

F = 245500 N

一代目蜘蛛人用了 245500 牛頓的力停下了地鐵,這差不多是需要撐住郵輪的 6 成,雖然看起來大前輩輸了,但有一個決定性的關鍵,就是我把螢幕停下來仔細數一數,相對於用上 500 多條蜘蛛絲還拯救不了郵輪的的新同學,這位大哥哥竟然只用了 16 條蜘蛛絲!!!

看來雖然力氣輸了,但薑還是老的辣、絲還是老的強啊~

仔細看,你還能看到什麼呢?圖/SuperHeroHype

R 編發現的電影小彩蛋:

電影剛開始沒多久,有一幕彼得帕克在上物理課(?),但不專心的在重新觀看他在內戰中的表現的時候,被老師叫起來回答問題:「請說出這單擺運動的角加速度」,而身為蜘蛛人的他也說出了正確答案,不只是因為他聰明,這可是他吃飯的傢伙啊~

參考資料:

  1. Spider-Man: Homecoming spins a web of fact and fantasy
  2. Spider silk is a wonder of nature, but it’s not stronger than stee
  3. General Properties of Steels
  4. 維基百科(紐約地鐵R160史泰登島渡輪力的數量級
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Rock Sun
64 篇文章 ・ 939 位粉絲
前泛科學的實習編輯,曾經就讀環境工程系,勉強說專長是啥大概是水汙染領域,但我現在會說沒有專長(笑)。也對太空科學和科普教育有很大的興趣,陰陽錯差下在泛科學越寫越多空想科學類的文章。多次在思考自己到底喜歡什麼,最後回到了原點:我喜歡科學,喜歡科學帶給人們的驚喜和歡樂。 "我們只想盡我們所能找出答案,勤奮、細心、且有條理,那就是科學精神。 不只有穿實驗室外袍的人能玩科學,只要是想用心了解這個世界的人,都能玩科學" - 流言終結者

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

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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:

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  • 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

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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?

圖形處理的例子

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。

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典型的CPU與GPU架構

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?

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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?

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(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)

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。
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賴昭正_96
43 篇文章 ・ 56 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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和外星人的第五類接觸!《三體》中的微中子通訊是真的?
PanSci_96
・2024/04/08 ・6799字 ・閱讀時間約 14 分鐘

不要回答!不要回答!不要回答!

Netflix 版「三體」終於上線了,你覺得與外星人接觸是安全的,還是冒險的?

其實啊,人類早就多次嘗試與外星文明接觸,三體中的「那個」技術,甚至也已經驗證成功了?到底誰能先與外星人取得聯繫?是中國還是美國?

接下來的討論可能會暴雷原版小說的設定,但應該不會暴雷 Netflix 版的劇情。

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如果你也有一點想跟外星人接觸,那就來看看人類到底已經跟外星人搭訕到什麼程度了吧!

我們與外星文明接觸過了嗎?

對於是否要與外星文明接觸,每個人都有不同想法。三體小說作者劉慈欣在小說中提出一種觀點,那就是人類太弱小,最好避免與外星文明接觸,以免招致不必要的風險。

但是回到現實世界,如果我們真的身處在三體的世界的話,那人類可真的是不停作死啊。早在 1974 年,科學家就利用阿雷西博天文台,向武仙座的 M13 球狀星團發射了一條著名的訊息,也就是「阿雷西博訊息」。這個目標距離地球不算遠,星星又多,被認為是潛在的外星文明所在。阿雷西博訊息中,則包含人類的 DNA 結構、太陽與九大行星、人類的姿態等資訊。每次想到總覺得是新開的炸雞排在發傳單攬客。

航海家金唱片。圖/wikimedia

除了無實體的電波訊息,人類還向太空中發送了實體的「信件」。1977 年,航海家探測器載著「航海家金唱片」進入太空。唱片中收錄了包含台語在內,55 種語言的問候語、大自然與鳥獸的聲音、115 張圖像、還用 14 顆銀河系內已知的脈衝星來標示出太陽系的位置。是一封向宇宙表達人類文明與友好意圖的信件。恩,如果接收到這個訊息的外星人不是很友善的話,那麼……。

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好吧,就算現在說應該要謹慎考慮接觸外星文明的風險,或許已經來不及了。對方是善還是惡,怎麼定義善或惡,會不會突然對我們發動攻擊,我們也只能聽天由命了。

反過來說,過了這麼久,我們收到外星文明的來信了嗎?

要確定有沒有外星文明,接收訊號當然跟發送訊號同等重要甚至更重要。1960 年,天文學家法蘭克.德雷克,就曾通過奧茲瑪計畫,使用直徑 26 公尺的電波望遠鏡,觀察可能有外星文明的天苑四和天倉五兩個恆星系統,標誌著「尋找外星智慧計畫」(the Search for Extraterrestrial Intelligence, SETI)的誕生。可惜,累積了超過 150 小時的訊息,都沒有搜尋到可辨識的訊號。

比較近的則是 1995 年的鳳凰計畫,要研究來自太陽附近一千個恆星所發出的一千兩百到三千百萬赫的無線電波。由於有經費支持,SETI 每年可以花五百萬美元,掃描一千多個恆星,但是目前還沒有任何發現。

中間有一個小插曲是,1967 年 10 月,英國劍橋大學的研究生喬絲琳.貝爾發現無線電望遠鏡收到了一個非常規律的脈衝訊號,訊號周期約為 1.34 秒,每次脈衝持續時間 0.04 秒。因為有可能是來自外星文明的訊號,因此訊號被開玩笑地取為 Little Green Man 1(LGM-1 號)。但後來他們又發現了多個類似的脈衝信號,最後證實這些脈衝是來自高速自轉的中子星,而非某個文明正在傳遞訊息。

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貴州天眼望遠鏡。圖/FAST

在中國也有探索外星生命的計畫,大家最關注的貴州天眼望遠鏡,直徑達五百公尺,是地球上最大的單一口徑電波望遠鏡。天眼望遠鏡在探索外星生命這件事,並不只是傳聞而已。2016 年 9 月天眼正式啟用後,也宣布加入 SETI 計畫。現在貴州天眼的六大任務之一,就包含探測星際通訊,希望能捕捉到來自其他星際文明的訊號。

而背負著地球最大單一口徑望遠鏡的名號,自然也引起不少關注。從 2016 年啟用到現在,就陸續出現不少檢測到可疑訊號的新聞。然而,這些訊號還需要經過檢驗,確定不是其他來自地面或地球附近的干擾源,或是我們過去難以發現的輻射源。可以確定的是,目前官方還未正式聲明找到外星文明訊號。

會不會是我們的通訊方法都選擇錯誤了?

即使電磁波用光速傳遞訊息,太陽系的直徑約 2 光年、銀河系直徑約 10 萬光年。或許我們的訊息還需要花很多時間才回得來,更別提那些被拋入太空的實體信件。航海家 1 號曾是世界上移動速度最快的人造物,現在仍以大約時速 6 萬公里的速度遠離地球,大約只有光速的一萬八千分之一倍。就算朝著最近的恆星——比鄰星飛去,最少也需要大約 7 萬 6 千年的時間才會到。

如果用電磁波傳遞訊息,又容易因為穿越星塵、行星、恆星等天體而被阻擋或吸收。不論是人類還是外星文明,都必須找到一個既快速,又不容易衰退的訊號,最好就是能以光速穿越任何障礙物的方式。

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在三體小說中,就給出了一個關鍵方法:微中子通訊。

微中子通訊是什麼?

微中子(Neutrino),中國通常翻譯為中微子,是一種基本粒子。也就是說它是物質的最基本組成單位,無法被進一步分割。這種粒子引起了廣泛關注,因為它與其他物質的交互作用極弱,並且以極高的速度運動。微中子能夠輕易穿過大部分物質,通過時幾乎不受阻礙,因此難以檢測。

在宇宙中,微中子的數量僅次於光子,是宇宙中第二多的粒子。有多多呢?地球上面向太陽的方向,每平方公分的面積,大約是你的手指指尖,每秒鐘都會被大約 650 億個來自太陽的微中子穿過,就是這麼多。但是因為微中子與物質的反應真的是太弱了,例如在純水中,它們平均需要向前走 250 光年,才會與水產生一次交互作用,以至於我們幾乎不會發現它們的存在。

藉由微中子撞擊氣泡室中氫原子裡的質子,進行微中子觀測,照片右方三條軌跡的匯集之處便是帶電粒子撞擊發生處。圖/wikimedia

但是對物理學家來說,更特別的是微中子展示出三種不同的「味」(flavor),也就是三種樣貌,電子微中子,渺子微中子和濤微中子,分別對應到不同的物理特性。 在粒子物理學裏,有個「標準模型」來描述強力、弱力及電磁力這三種基本力,以及所有基本粒子。在這個標準模型中,微中子是不具備質量的。 然而,當科學家發現微中子竟然有三種味,而且能透過微中子振盪,在三種「味」之間相互轉換,證明了微中子必須具有質量,推翻了標準模型中預測微中子是無質量的假設,表示標準模型還不完備。

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微中子在物理界是個非常有研究價值的對象,值得我們花上一整集來好好介紹,這邊就先點到為止。如果你對微中子或其他基本粒子很感興趣,歡迎在留言催促我們。

我們現在只要知道,微中子不僅推翻了標準模型。宇宙中含量第二多的粒子竟然有質量這件事情,更可能更新我們對宇宙的理解,以及增加對暗物質的了解。

但回到我們的問題,如果微中子幾乎不與其他粒子交互作用,我們要怎麼接收來自外星文明的微中子通訊呢?

要如何接收微中子?

Netflix 版《三體》預告片中,這個一閃而過,充滿金色圓球,帶有點宗教與科幻風格的大水缸,就是其中的關鍵。

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這個小說中沒有特別提到,但相信觀眾中也有人一眼就看出來。這就是位在日本岐阜縣飛驒市,地表 1,000 公尺之下,由廢棄礦坑改建而成的大型微中子探測器「神岡探測器」。

由廢棄砷礦坑改建而成,深達千米的神岡探測器。圖/Super-Kamiokande Construction

探測器的主要結構是一個高 41.4 米、直徑 39.3 米的巨大圓柱形的容器。容器的內壁上安裝有 11200 個光電倍增管,用於捕捉微小的訊號。水缸中則需灌滿 5 萬噸的超純水。捕捉微中子的方式是等待微中子穿過整座探測器時,微中子和水中的氫原子和氧原子發生交互作用,產生淡藍色的光芒。這與我們在核電系列中提到,核燃料池中會發出淡藍色光芒的原理一樣,是當粒子在水中超越介質光速時,產生類似音爆的「契忍可夫輻射」。

填水的神岡探測器。圖/Super-Kamiokande

也就是說,科學家準備一個超大的水缸來與微中子產生反應,並且用超過一萬個光電倍增管,來捕捉微小的契忍可夫輻射訊號。

但這樣的設計十分值得,前面提到的微中子可以在三種「味」中互相轉換,就是在這個水槽中被證實的。

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這座「神岡探測器」在建成後 40 幾年來,讓日本孕育出了 5 位的諾貝爾物理獎得主。

三體影集選在這邊拍攝,真的要說,選得好啊。

話說回來,有了微中子的捕捉方法之後,現實中還真的有人研究起了微中子通訊!

微中子通訊是怎麼做到的?

來自羅徹斯特大學與北卡羅來納州立大學的團隊,在 2012 年發表了一篇文章,說明它們已成功使用微中子,以接近光速的速度將訊息穿過 1 公里的距離,其中有 240 公尺是堅硬的岩石。訊息的內容是「Neutrino」,也就是微中子。

這套設備準備起來也不簡單,用來發射微中子的,是一部強大的粒子加速器 NuMI。質子在加速繞行一個周長 3.3 公里的軌道之後,與一個碳標靶相撞,發出高強度的微中子射束。

用磁場將微中子聚集成束的 NuMI。圖/Fermilab

用來接收微中子的則是邊長約 1.7 公尺,長 5 公尺的六角柱探測器 MINERvA,一樣身處於地底 100 公尺的洞穴中。

當然,這兩套設備的重點都是拿來研究微中子特性,而不是為了通訊設計的。團隊只是趁著主要任務之間的空檔,花了兩小時驗證通訊的可能性。

但微中子那麼難測量,要怎麼拿來通訊呢?團隊換了一個思維,目標只要能傳出0跟1就好,而這裡的0就是沒有發射微中子,而1則是發出微中子,而且是一大堆微中子。多到即使每百億個微中子只有一個會被 MINERvA 偵測到,只要靠著數量暴力,探測器就一定能接收到微中子。最後的實驗結果,平均一秒可以傳 0.1 個位元的訊息,錯誤率 1%。

MINERvA 實驗中的中微子偵測器示意圖。圖/wikimedia

看起來效率並不實用,卻是一個好的開始。

因為微中子「幾乎能穿透所有物體」的特性,即便我們還沒有其他外星文明可以通訊,或許還是有其他作用。例如潛水艇的通訊、或是與礦坑深處的通訊。進一步說,他幾乎可以在地球上的任一兩點建立點對點的直線通訊,完全不用擔心中間的阻礙。而對於現在最夯的太空競賽來說,月球背面的通訊問題,微中子也可以完美解決。

那麼,在微中子的研究上,各國的進度如何了呢?

除了前面提到的超級神岡,世界上還有幾個有趣的微中子探測器,例如位於加拿大的薩德伯里微中子觀測站(SNO),它有特殊的球體設計並且改為填充重水,專門用來觀測來自太陽的微中子。

薩德伯里中微子探測器。圖/wikimedia

而位於南極的冰立方微中子觀測站,則是將探測器直接埋在南極 1450 到 2450 公尺的冰層底下,將上方的冰層直接作為捕捉微中子的水。非常聰明的設計,這也讓冰立方成為地球上最大的微中子探測器。

除了已經在使用的這幾個探測器之外,美、中、日也即將打造更先進、更強大的探測器。

預計在美國打造的國際計畫——地下深處微中子實驗(Deep Underground Neutrino Experiment),預計成為世界上最大的低溫粒子偵測器。接收器位於南達科他州的地底一公里深處,用作研究的微中子訊號源則來自 1300 公里外的費米實驗室,百萬瓦等級的質子加速器,將產生有史以來最強的微中子束。這台地下深處微中子實驗(Deep Underground Neutrino Experiment)的縮寫非常有趣,就是 DUNE,沙丘。

中國呢,則預計在廣東的江門市,用 2 萬支 51 公分光電倍增管和 2 萬 5000 支 7.6 公分光電倍增管,在地底 700 公尺深處,打造巨大球形的微中子探測器-江門中微子實驗室,內部可以填充兩萬噸的純水。最新的消息是預計 2024 年就能啟用。

最後,經典的超級神岡探測器也不會就此原地踏步,日本預計打造更大的超巨型神岡探測器。容積將提升 5.2 倍、光電管從 11200 個變成 4 萬個,進一步研究微中子與反微中子之間的震盪。

超巨型神岡探測器設計圖。圖/Hyper-Kamiokande

結論

這些微中子探測器的研究目標必然是微中子本身的特性。但既然微中子通訊是有可能的,在任務之餘研究一下這個可能性,也不是說不行吧。

雖然我們現在還沒連繫上我們的好鄰居,但很難說明天就有哪個外星文明終於接收到我們對外宣傳的訊息,發出微中子通訊問候,甚至按圖索驥跑來地球。

至於那時我們應該怎麼辦呢?我們的網站上有幾篇文章,包括介紹黑暗森林法則,以及從《異星入境》看我們要如何與語言不通的外星文明溝通。有興趣的朋友,可以點擊資訊欄的連結觀看。在外星人降臨之前,也不妨參考我們的科學小物哦。

最後問問大家,你覺得我們應該主動聯繫外星文明嗎?

  1. 當然要,我相信探索一定是好的,我覺得引力波通訊更有機會!
  2. 先不要,我已經可以想像被外星文明奴役的未來了!
  3. 為了維繫美中之間的平衡,由台灣來率先接觸外星人,當仁不讓啊!

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「倘若那天……」平行時空的你過得怎麼樣?——《超次元.聖戰.多重宇宙》
2046出版
・2024/02/10 ・1920字 ・閱讀時間約 4 分鐘

從無法逆轉的抉擇,到平行時空

但人總喜愛想像,現實世界中無法「重頭來過」,但小說和電影的虛擬世界當然可以。在好萊塢電影《今天暫時停止》(Groundhog Day, 1993;港譯:《偷天情緣》)之中,男主角最先猶如惡夢般不斷在同一天的清晨醒來,後來卻利用這個機會不斷改善他的追求技倆(不但 take two,更take three、take four……),最後贏得美人歸。

電影為觀眾帶來了美滿的結局。但筆者最早領略「如果」作為小說創作中的奇思妙想,卻令我傷感不已。話說筆者自初中已經愛上科幻小說。大概是中三、四那年,我在公共圖書館借了一本英文的短篇科幻小說集,其中一個以「如果」為題的故事(名稱早已忘記)令我畢生難忘。

故事中,一對恩愛的小夫妻駕車外出,丈夫有點兒不適所以改由太太開車。不幸途中遇上車禍,坐在司機位的太太重傷身亡。丈夫悲痛不已終日借酒澆愁,揮之不去的自責是「如果我那天沒有跟她對調位置……」。

一天,他在拾理太太的遺物時,竟然發現她的日記簿中有新的記事!讀將下來,原來在另一時空裡,兩人當天的確沒有對調位置,所以因車禍去世的是他而不是愛妻!

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這兩個「平行時空」原本不會重疊,卻不知怎的透過這本日記簿接通了。結果,「陰陽相隔」的倆人藉著日記互訴衷情。

圖/envato

這本已是十分淒美的情節,但後來日記中的字樣變得愈來愈模糊,最後完全消失,表示兩個「平行宇宙」最終分離而回到互不相通的狀態。筆者當年雖然只有十五、六歲,被觸動的哀愁卻是久久不能平復……。

年少的我已經深深感受到,人生中充滿了無數偶然的變數,而一個簡單的決定,足以改變一生。

多年後,我看到另一部電影《雙面情人》(Sliding Doors, 1998;港譯:《緣分兩面睇》),發覺也是用上了同一意念:女主角每天搭地鐵上班,但某天因事遲了一點而趕不上平日搭的那班車。電影基於「趕得及」和「趕不及」兩種情況,描述了女主角往後出現的兩種截然不同的人生。(我後來才知道,這乃改編自一部一九八一年的波蘭電影。)

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歷年來,運用這類意念創作的小說和電影可謂不少,近年流行的好萊塢「超級英雄」電影中,《奇異博士》(Doctor Strange, 2016)和它的續集《奇異博士 2:失控多重宇宙 》(Doctor Strange in the Multiverse of Madness, 2022;港譯:《奇異博士 2:失控多元宇宙》)更將「平行時空」的意念延伸為「多重宇宙」(Multiverse)。陣容更為龐大的《復仇者聯盟 3:無限之戰》(Avengers 3: theInfinity War, 2018)和《復仇者聯盟 4:終局之戰》(Avengers 4: Endgame, 2019)皆以同樣的意念作為故事主軸。當然,這些電影都由漫畫改編,亦即這些意念的出現時間比電影還要早得多。

《媽的多重宇宙》將平行時空的意念發揮得淋漓盡致。圖/giphy

但將這個意念發揮至極的,毫無疑問是二○二三年橫掃奧斯卡最佳電影、最佳導演、最佳編劇多項大獎的「怪雞」1 電影《媽的多重宇宙》(Everything, Everywhere All At Once,縮寫是 EEAAO;港譯:《神奇女俠玩救宇宙》)。華裔演員楊紫瓊(1962-)更因此而封后(最佳女演員);同樣是華裔的關繼威(1971-)以及潔美.李.寇蒂斯(Jamie Lee Curtis, 1958-)則分別獲得最佳男、女配角的殊榮。電影由兩位導演掌舵,雖然兩個都叫 Daniel,但一個是香港人關家永(Daniel M. Kwan, 1988-),一個是美國人丹尼爾.舒奈特(Daniel Scheinert, 1987-)。2 囊括了這麼多大獎,電影的風頭可謂一時無兩。由於有這麼多華人參與其間,全球絕大部分華人皆感到與有榮焉。

外國的評論幾乎一面倒地對這部電影讚譽有加,包括其中所包含的深刻人生哲理、愛情與理想之間的抉擇、亞裔移民在美國所遇到的生活困難、世代之間的價值矛盾、同性戀(非主流性取向)的社會認同問題,以及貫穿電影的、最重要的母、女之情。不少網友更留言說看至結局時感動流涕。反倒在華人世界,包括不少筆者所認識的朋友,皆對電影甚有保留,認為它寫情的部分毫無新意,而「科幻」的主題和情節則過於胡鬧不知云。(一些更認為電影被大肆吹捧,是近年席捲西方的「政治正確主義」的結果。他們更為另一位最佳女主角競逐者凱特.布蘭琪(Cate Blanchett, 1969-)不值。但那是另一篇文章的主題,暫且按下不表。)

註解

  1. 粵語,意指奇怪、荒謬。
  2. 因二人名字皆為「Daniel」,而被合稱為「Daniels」。

——本文摘自《超次元.聖戰.多重宇宙》,2023 年 11 月,二○四六出版,未經同意請勿轉載。

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