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物理學家發現罕見「超核」的證據 — 一種奇異物質的成份

only-perception
・2012/02/24 ・1782字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 560 ・八年級

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義大利物理學家發現罕見原子核的首個證據,該原子核不存在於自然界中而且在衰變前的壽命只有 10-10 秒。它是某種類型的超核(hypernucleus),如同所有的原子核,包含中子與質子的各種搭配。但不同於一般原子核,超核至少含有一個超子(hyperon,一種由三個夸克所組成的粒子)、至少包含一個奇夸克(strange quark)。超核被認為形成奇異物質(strange matter)的核心,也許存在於宇宙遙遠的部份,也可能允許物理學家探測原子核的內部。

在這裡所研究的特殊超核稱為「hydrogen six Lambda,6ΛH」,其存在首度於 1963 年被預言。現在,一項發表於最近一期 Physical Review Letters 的研究中,在義大利 Frascati,INFN-LNF,FINUDA 實驗中工作的物理學家,報告發現這種粒子的首例證據。FINUDA 合作計畫對數百萬次事件進行分析,最後證明其中有三次是罕見的超核。

奇特性質

一如其名所指,6ΛH 是某一大類氫原子核,由六種粒子所組成:四個中子,一個質子與一個 Lambda(Λ) 超子。因為一個普通氫核內含一個質子但無中子,而包含一個或更多中子的氫核有時被稱為「重氫」。最常見的重氫類型是氘(deuterium,有一個中子)以及氚(有二個中子)。因為 6ΛH 有四個中子加上一個 L 超子,物理學家稱之為「重超氫(heavy hyperhydrogen)」。

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L 超子,分別由一個上、下與奇夸克組成,做了一件比 6ΛH 更有趣的事:它使它的壽命從 10-22 秒(沒有 L 的 5H 超核核心壽命)增加到 10-10 秒。當科學家首度在 1947 年發現 L 超子時,他們就觀察到類似情況:這種「奇異」物體的壽命比先前的預測還更長。那次觀測導致「奇夸克」存在的想法,認為它具有奇怪的特性導致夸克能活這麼久。

偵測

沒有 L 超子,物理學家不太可能直接觀察到具有四個中子的氫核,因為如此沈重的同位素非常難以製造,而且壽命也很短。另一種超核,4ΛH,具有二個中子而非四個,在類似實驗中比 6ΛH 更易製造,而且已被偵測過許多次。但 6ΛH 的偵測證據則困難許多。由 FINUDA 合作計畫所分析的 2700 萬次碰撞事件,代表大約連續一整年不斷針對一項橫跨數年的實驗進行資料擷取。理論上來說,6ΛH 的形成機率比 4ΛH 至少小 100 倍。

FINUDA 實驗位於 INFN-LNF 的 DAFNE 對狀機二個交互作用點的其中一個。如 Elena Botta(該研究的一位領導合作者)的解釋,DAFNE 製造電子與正電子束。當這些射束幾乎對頭撞上時,它們產生 phi(Φ) 介子(meson),有五成機率會衰變成帶電荷的 K 介子與反 K 介子。

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FINUDA 的交互作用點包含一個八角稜鏡,在側邊上有八個目標。當反 K 介子與八個目標之一當中的鋰原子核交互作用時,可同時產生一個 6ΛH 超核以及一個具有特殊能量的 π+ 介子。科學家們偵測到這種特殊的介子就等同偵測到一種奇異原子核形成的跡象。如 Botta 的解釋,6ΛH 製造涉及一種二階段機制,以便將鋰同位素(6Li)中質子的數量從三個減為一個,並產生氫。

一旦產生了,富含中子的 6ΛH 超核在目標內減慢,並在 10-10 秒後衰變成 π 介子,與一個 6He 核。π 介子亦有特殊能量,且科學家能輕易偵測到它以便賦予這次衰變特徵(signature)。所以 6ΛH 超核的形成與衰變都能藉由搜尋具有這些特殊 π+ 與 π 介子存在的事件而被偵測到。

奇異物質

身為 6ΛH 超核的第一個證據,這些結果能闡明奇異物質。有人提出假說,表示那存在於超稠密中子星的中央。物理學家希望藉由製造奇核系統(strange nuclear systems)以更進一步研究奇異物質。

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“超核可被詮釋為奇異物質的核心,” Botta 表示。”尤其是,製造出包含二個 Λ 粒子之奇核系統的可能性,將允許我們研究奇異粒子之間的交互作用。”

超核也能成為研究原子核結構當前模型的有用工具,在其中,質子與中子被排列成一種穩定的配置。

“相較於一般原子核,超核有個奇夸克這項事實,確實賦予它有趣的特性,因為它允許成份 L 粒子成為一種探針,那能非常深入原子核,以測試賦予原子核意義之單粒子殼層模型(single particle shell model)的敘述,” Botta 說。”在這方面,超核物理的研究讓我們能夠獲得以其他方法無法直接取得的資訊。”

她補充表示,另一種具有大中子對質子比例的超核有可能存在於某種穩定狀態中,即便一般來說,富含中子的原子核在理論上是不穩定的。富含中子的超核似乎會是一種例外,這是因為它們改變原子核的結構並增加其壽命。

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接下來,一場將在 Japan Proton Accelerator Research Complex (J-PARC) 進行的實驗裡,物理學家計畫研究 6ΛH 以及其他四種富含中子的超核,例如鋰 10 Lambda (10ΛLi)。

資料來源:PHYSORG:Physicists discover evidence of rare hypernucleus, a component of strange matter[February 17, 2012]

轉載自only-perception

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only-perception
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妳/你好,我是來自火星的火星人,畢業於火星人理工大學(不是地球上的 MIT,請勿混淆 :p),名字裡有條魚,雖然跟魚一點關係也沒有,不過沒有關係,反正妳/你只要知道我不是地球人就行了... :D

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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

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  • 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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月娘你從哪裡來?月亮形成的新線索!關鍵就在隕石中?
linjunJR_96
・2022/09/07 ・2467字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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作為我們宇宙中的鄰居,以及夜空中最明亮的一盞燈,月亮自古以來便讓人類心生著迷。古人望向滿月的同時,想起了遠方的至親;天文學家望向滿月時,心中卻出現了另外一個問題:「月亮為什麼在那裡?」

月亮是從地球這邊「飛出去」的嗎? 圖/GIPHY

月球作為繞地球運轉的衛星,並不是和太陽系的其他行星一同形成。目前最受歡迎的月球起源說是所謂的「大碰撞」(The Giant Impact)。今年八月,在中秋節即將到臨之際,科學家在月球隕石中找到了來自地球內部的原生惰性氣體,為大碰撞事件的始末提供了全新的線索。

大碰撞起源:月球是從地球分出去的?

大碰撞學說認為月球是地球遭到撞擊的產物。

一顆與火星差不多大的天體和古代地球斜向碰撞,把地球撞得團團轉的同時,撞擊產生的巨大能量也將大量地殼與地函物質融化、蒸發、向外噴出。這些殘骸碎屑繞著地球高速旋轉,形成一個甜甜圈狀的雲狀區域。月亮便是由這團高溫物質互相吸引聚集而成。

大碰撞學說中,月亮形成的過程。圖/wikipedia

聽起來或許十分異想天開,但這個猜想可是經歷了許多實證考驗。

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首先,一個最簡單的觀察是:現今月球公轉的和地球自轉方向一致。這是擦撞過程中「甩」出去的殘骸形成月球會有的現象。據我們所知,月球的公轉方向和轉速自形成後,便沒有太大改變。大碰撞學說通過了第一關!

在化學成分方面,同位素比例提供了有力的證據。同位素比例是指某種元素的同位素(例如氧元素可以分為氧 16、氧 17、氧 18)在物質中各占多少比例。這些同位素形成穩定的化合物後便不會變動,因此成為科學家追本溯源的重要工具。

也因此在天體地質研究中,地層中的同位素比例是每顆星體獨一無二的指紋,太陽系中每顆星體都有相當不同的氧同位素比例。不過,科學家在二十世紀初期,檢驗了阿波羅十三號帶回的月球岩石樣本。其中,氧同位素比例竟然和地球一模一樣,強力暗示了月球物質和地球有著神聖不可分割的淵源。

除此之外,許多地質證據顯示月球在形成初期,表面是高溫的熔融態,符合大碰撞的說法。類似的撞擊事件也曾經在其他星系被觀測到。

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種種證據使大碰撞學說成為最受歡迎的月亮起源說。 圖/wikipedia

六個月球隕石,可能解開月球原生惰性氣體之謎

如今,月球物質是來自古代地球這件事已被廣為接受,但詳細的形成過程究竟是如何,仍持續隨著觀測證據的增加而不斷地修正討論。目前的一個疑點是揮發性物質的存在。

大碰撞時的高溫理應讓大部分的揮發性物質(例如水和二氧化碳)揮發殆盡,但在月球深處的原始岩層中找到的水樣本,和地球地函中的水有同樣的氫同位素指紋,表示這些水或許是「原生」的,在撞擊形成時便一直留存至今,而不是來自外部的隕石。

要研究揮發性物質的源頭,氦或氖這類的惰性氣體的同位素指紋,便是重要的追蹤工具,可惜我們一直未能在月球礦物中找到惰性氣體。由於月球大氣層十分稀薄,外來的小行星以及富含氫氦原子的太陽風持續轟炸月球表面。想對原生惰性氣體進行研究,還得先排除這些外來汙染的可能。

蘇黎世聯邦理工學院的 Patrizia Will 所帶領的研究團隊,以南極拾獲的六個月球隕石作為研究對象。這六顆隕石皆為玄武岩材質;也就是說,它們是由月球內部的岩漿快速凝結而成。形成後,它們受到更上層的岩層保護,免於宇宙射線和太陽風的高能輻射。這六塊岩石很可能是在某次大型隕石撞擊中,才從月球的岩漿流中被撞擊而出,並在漫長的旅途後抵達地球。

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光學顯微鏡下,含有原生惰性氣體的月球玄武岩隕石 LAP 02436。圖/ETH

要取得隕石的同位素指紋資訊,需要用到質譜儀。這份研究使用的質譜儀靈敏度極高。實驗室人員曾經為了防止外界振動干擾,將它懸掛在天花板上,並為它取名為「Tom Dooley」。Tom Dooley 是美國內戰時期民謠中因謀殺被判處絞刑的人物。

儘管取名的來由十分詭譎,但是這座 Tom Dooley 質譜儀威力十足。它是世界上唯一能夠測量如此微量惰性氣體的儀器,也曾負責分析地球上最古老的物質——高齡七十億年的默奇森隕石(Murchison meteorite)。

目前發現地球上最古老的物質,高齡七十億年的默奇森隕石(Murchison meteorite)。

研究團隊將隕石中的黑色玻璃微粒用 Tom Dooley 進行分析,嘗試找出當中各種同位素的比例。它們在玻璃微粒中發現了存量遠高於預期的氦和氖。從岩石的形成歷史以及同位素特徵中,他們排除了太陽風或小行星汙染的可能,而氖同位素的比例則和地球地函的深處不謀而合。

這些證據表示這些惰性氣體是直接來自地球的地函。這是首次在月球內部礦物中發現地球原生的惰性氣體,研究結果發表在 Science Advances 期刊中。

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這次的發現為大碰撞學說再添一筆證據。往後的研究將繼續挑戰較難測量的氪和氙元素,以及其他容易揮發的鹵素元素等等,藉此追蹤揮發性物質在月球形成的歷史中,究竟是如何存活下來。

美麗的月亮,神奇的月亮,還有許多問題待我們繼續發掘。 圖/GIPHY

參考資料

  1. Will, P., Busemann, H., Riebe, M., & Maden, C. (2022). Indigenous noble gases in the Moon’s interior. Science advances8(32), eabl4920.
  2. One more clue to the Moon’s origin
linjunJR_96
33 篇文章 ・ 892 位粉絲
清大理工男。不喜歡算數學。喜歡電影、龐克、和翻譯小說。不知道該把科普當興趣還是專長,但總之先做再說。

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精準預測氣象的「掩星技術」,讓你知道颱風放不放假!
科技大觀園_96
・2021/11/16 ・2380字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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新颱風生成後,大家最關心的就是颱風的路徑、帶來的風雨大不大,以及——到底放不放颱風假?要能預測和評估颱風的走向影響,可靠的氣象觀測資料是不可或缺的。這就不得不提,在我們頭頂上認真執行觀測任務的人造衛星,以及它們身懷測知氣象變化的絕技!

每次颱風來襲,大家都關心會不會放颱風假。圖/pixabay

貢獻全球氣象資料,福爾摩沙衛星功不可沒

過去福爾摩沙衛星三號(福三)執勤十年,為全世界多個氣象中心與研究單位提供無以計數的資料,可謂台灣在國際氣象上的外交大使,於減少天氣預報誤差的貢獻度上,更曾被評為全球前五。福三榮退後,接棒的福爾摩沙衛星七號(福七)也在今年二月完成任務軌道的全部部署。福三和福七都不只有一枚衛星,而是由各 6 枚衛星組成的衛星星系(constellation)。每一枚衛星就像在不同位置巡守、收集氣象情報並互相通報的將士,使得觀測範圍可以覆蓋地球各個區域,提供即時而完整的三維觀測數據。

福衛七號結構示意圖。圖/國家太空中心

但福七與行經南北極的「繞極衛星」福三不同的是,它在南北緯 50 度間軌道繞行,主攻台灣、赤道與中低緯度颱風盛行區的觀測。因此福七可以提供密集度更高、更多的溫度、壓力、水氣等氣象資料。國家太空中心推估,它可提升氣象預報準度 10% ——以颱風為例,可以讓 72 小時的路徑誤差改善 10%,協助我們更精準地評估氣象變化與預防災害。

每日可提供 4000 點大氣垂直剖線資料、大幅提升全球氣象預報準確度的福七,究竟是怎麽辦到的?答案就是掩星技術 (Radio Occultation) 。

掩星技術,讓衛星成為太空中最精準的溫度計!

在天文學上,「掩星」指的是一個天體,在另一個天體與觀測者之間通過,產生的遮蔽現象。但英文中的「Occultation」,也可以指前景中的物體,阻擋遮蔽背景中任何物體的情形。而所謂的「掩星技術」,就是利用電磁波訊號在經過大氣層時,會因穿透不同溫度、壓力或濕度的空氣層,被「遮蔽」而產生轉向、變慢、減弱等的特性,來反演出地球上空之溫度、氣壓和濕度。

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衛星與衛星之間,本來因為地球的阻隔看不到彼此,但可以接受來自彼此的電磁波訊號。福七的主要酬載儀器——全球衛星導航系統無線電訊號接收儀」(TGRS),可以接受美國全球定位系統(GPS) 和俄羅斯全球導航衛星系統(GLONASS)全球定位衛星通過大氣與電離層的折射訊號。接著,通過計算電波訊號的偏折程度,就可以反演出大氣與電離層中的溫度、水氣、壓力、電子密度等數據。

掩星技術在 1995 年才開始投入應用,而從 2006 年的福三,到如今福七計劃中積累的研究經驗,使台灣成為這項新穎技術領域的佼佼者。掩星技術所得到的資料具備高準確度和解析度,也擁有不需要大量接收訊號的衛星,就可以得到大範圍數據、降低成本的優勢,不僅可以用作氣象預報,更能幫助我們監控和增進對氣候變遷的瞭解。

衛星加上同位素的助攻,可以使天氣預報更精準

另一方面,除了改善觀測一般氣象資料如溫度、濕度、大氣壓力等參數的準確度,在氣象觀測中新增測定不一樣的參數——如大氣水分子的同位素,也可以讓我們的天氣預報更精準!

過去礙於資料的取得有限,同位素分析在氣象觀測與預報中常被忽略。但近年來人造衛星技術的發展,為氣象科學推開新的一扇窗。來自歐洲太空總署、搭載光譜分析儀的衛星 IASI ( Infrared Atmospheric Sounding Interferometer ),讓東京大學的研究團隊,可以利用其所搜集到的大氣水氣資訊,在氣象預報的模型中,第一次嘗試納入同位素資訊的考量來做分析。

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我們都知道,擁有相同質子數、不同中子數的氫與氧元素之同位素,會讓個別水分子的重量變得更重或輕一些。水分子同位素對氣相和液相轉換相當敏感,與一般的水分子 H2O 相比,較重的水分子如 H2HO 或H218O 會更傾向於凝結成水珠,或更難蒸發。因此蒸發與降雨過程等大氣運動,便會影響不同同位素水氣分子的分佈。追蹤它們的行跡,能增進我們對氣象系統的瞭解。

研究團隊以 2013 年在日本發生的低壓事件作為參照,發現納入同位素的數據之後,氣象模型能更好地模擬這次事件的整體氣壓情形。而在全球的尺度,尤其是中緯度及北半球地區,融合同位素資訊後,氣象預報如氣溫及濕度預測的準確度,也都有所提高。雖然這只是初步的探究,但科學家期許,未來進一步完善氣象觀測衛星對同位素資料的收集,能使人類更往精準氣象預測的目標邁進。

人造衛星就像是科學家的千里眼,能觀測千里之外的風雲變化。發展衛星技術,不僅能讓我們更精準預測氣象,在全球化的現代,也能在國際上發揮「Taiwan Can Help」及互助的精神;各國對航太技術的投入與數據資源共享,更是科研工作與人類社會的一大福音。

福爾摩沙衛星拍攝的美麗福爾摩沙島。圖/國家太空中心

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科技大觀園_96
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