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且看卡西尼號呈現泰坦眾相

臺北天文館_96
・2012/03/01 ・1101字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 564 ・九年級

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最近多名科學家發表一系列論文,利用卡西尼號太空船(Cassini)的觀測資料,呈現土星最大的衛星—土衛六(泰坦,Titan)隨著季節推移與晝夜變換的不同面貌;有趣的是,這泰坦眾相,竟與地球如此相似。

泰坦雖是土星的衛星,但具有主要由碳氫化合物組成的濃厚大氣;隨著季節不同,或是晝夜變換,泰坦大氣的溫度和表面特徵如大氣中的雲層、降雨、河谷和湖泊等也會隨之變化。這個現象,出乎科學家意料之外。其中,泰坦大氣最明顯的季節變換特徵之一,就是北極區上空的大片雲層。此外,由卡西尼五年多的可見光與紅外光譜資料,也可見泰坦北半球由冬入春之際的雲層厚度如何漸漸變薄的景象。

卡西尼號太空船是在2004年時抵達土星系統時,就開始偵測到泰坦大氣有雲朵漂浮,科學家認為這些雲朵的主要成分是乙烷(ethane)。在卡西尼號在2006年12月恰好飛越泰坦半明半暗的北極上空,有機會以光譜檢測此處大氣,此時的雲層覆蓋由北極至約北緯55度的整片區域上空。但在2009年類似機會所拍攝的光譜中,覆蓋在北極上空的雲層出現大量間隙,卡西尼號因而得以透過這些雲層間隙看到極區附近由碳氫化合物形成的海怪海(Kraken Mare)和周圍環繞的其他湖泊。這些不同時期拍攝的影像,是泰坦大氣會隨季節變化的直接證據。

由於特定紅外波長可穿透雲層阻擋,直擊地表狀況,經由卡西尼號的合成紅外光譜資料分析泰坦地表溫度,不僅讓科學家們直接看到泰坦表面會隨季節變化,而且還首度發現泰坦表面溫度也會隨晝夜變換而改變。泰坦表面溫度一般在絕對溫度90幾度左右,但如同地球表面一樣,在午後時分的地表氣溫會比清晨曙光時分還溫暖些,溫差大約1.5K左右,比地球晝夜溫差小很多。不過,雖然泰坦晝夜溫差變化模式與地球類似,但泰坦「一天」的長度卻相當於16地球日之多。

此外,其中一篇論文經由電腦模擬與卡西尼號電波科學實驗觀測資料比對之後,提出關於泰坦謎樣的內部結構和其地表所見與地球表面類似的地質特徵的解釋,認為泰坦內部可能成完全分異(differentiated)狀態,意味著泰坦核心部分的密度比其他部分還高,不過核心密度還是沒有原本預期的那麼大,可能是因為核心仍然含有大量的冰,或是因為岩石與水交互作用過而形成低密度礦物。地球和其他類地行星都是完全分異狀態,擁有密度甚高的鐵核;不過這篇論文模擬結果剔除泰坦擁有金屬核心的可能,因而與卡西尼號的磁場強度計觀測 資料符合,所以泰坦內部應是溫度不高的含水岩石狀態。這個模擬同時可以解釋為何泰坦大氣中不太容易出現某些重要的氣體,例如甲烷或氬-40,主因就是因為它們根本逃出核心。

資料來源:The Many Moods of Titan[2012.02.23]

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。

延伸閱讀

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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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如果天空少了月亮,地球會怎麼樣?——《有趣的天文學》
麥浩斯
・2022/04/25 ・1477字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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如果天空少了月亮?文學家應該會很難過,音樂家也會少了創作的題材,沒有中秋節就少了月餅,也沒有烤肉。不過夜晚少了一個大光害,天文學家絕對會很高興!

潮汐變小、一天變短

地球上的潮起潮落,主要是月球繞地球運行造成的。太陽也會影響地球的潮汐,不過對地球的潮汐力只有月球的 46%。如果沒有月球的話,造成地球潮起潮落就只剩下太陽,滿潮和乾潮的幅度就會變小。

月球讓地球產生的潮汐,使地球愈轉愈慢。數十億年前,地球剛形成時,地球自轉的速度比現在快許多;因為月球的潮汐力,讓地球自轉的速度漸漸變慢,慢到現在的一天 24 小時。如果沒有月球,地球的一天可能不到 10 小時。

月球讓地球產生的潮汐,使地球愈轉愈慢。圖/Pexels

左搖右晃的地球

月球就像是走鋼索的人握的平衡桿,讓地球自轉軸保持穩定,如果少了月球這個平衡桿,地球自轉軸左搖右晃的幅度就會變大。

目前地球自轉軸相對於公轉平面的傾斜角是 23.4 度,因為月球的存在,這個傾角的變化幅度不大,大約在 22.1 度和 24.5 度之間。傾角讓太陽直射地球的位置在北回歸線和南回歸線間移動,讓地球出現四季變化。

如果沒有月球,地球的自轉軸變動的幅度就會變大,自轉軸的變動會對我們有什麼樣的影響?假設兩個極端的例子,地球的自轉軸傾角是 0 度和 90 度。

如果地球傾角是 0 度,太陽永遠直射赤道,地球上不會有北回和南回歸線,地球將不再有四季變化。

如果地球傾角是 90 度,太陽直射的區域會從北極到南極,也就是北回歸線位在北緯 90 度(也就是北極點),而南回歸線在南緯 90 度(南極點)。這種情況下,地球四季變化會非常劇烈,北半球夏天時,北極不會結冰,溫度比現在還高,南半球冰凍的區域比現在還大,這種極端氣候絕對不利現在地球上生物的生存。

未來人類可能先在月球建立基地,作為人類前進火星的跳板,在月球上測試火星裝備和訓練太空人,準備完成後再前往火星。如果少了月球的整備演練,要一步登陸火星將會困難重重。圖/麥浩斯出版

月球替地球擋子彈

月球是地球的衛星,一直以來它都保護著我們的地球。用望遠鏡看月球,會發現月球上有許多坑洞,這些坑洞幾乎都是隕石撞擊後形成的隕石坑,表示月球在早期受到許多的撞擊。如果少了月球擋下這些隕石,這些隕石可能就會撞上地球。

隕石撞擊對地球的生命影響很大。6600 萬年前,一顆 10 公里左右的隕石撞擊地球,造成恐龍滅絕。恐龍滅絕後,哺乳類才能興起,人類才有機會出現在地球上。

那些沒有被月球擋下的隕石,如果撞上地球,可能會改變地球物種的演化,人類說不定就不會出現在地球! 最後,如果沒有月亮,阿姆斯壯和另外 11 名阿波羅太空人也就無法登陸月球。人類少了探索月球的寶貴經驗,要直接踏上其他行星表面(例如火星),難度會高許多,甚至變得不可能!

——本文摘自《噢!原來如此 有趣的天文學》,2022 年 3 月,麥浩斯出版

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冰與水之歌:零度以下不結冰,魔鬼藏在密度裡!
linjunJR_96
・2020/11/05 ・1932字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 537 ・八年級

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在座各位地球人肯定對「水」一點不陌生。不論是液態水還是固態冰,在生活中都隨處可見。但如果你以為我們已經完全了解水和冰的構成與變化,那你可就錯了,因為它可是超乎想像的複雜。

冰也會七十二變?常見的物質竟然有這麼多型態!

學校裡教過的三相圖將水區分成固、液、氣三種相(Phase)。不過除了這種簡單的分類,固態的冰在不同的壓力與溫度條件下其實還有許多不同面貌。

小時候學過水的三相固體、液體、氣體,除此之外,其實固態冰還有其他型態。圖/Pexels

一般條件下,自然結凍的水只會呈現六角結晶或立方結晶,兩種晶體結構合稱為「冰一」(Ice I)。你可能有些好奇:既然有一,那或許會有二(咦)

沒錯!目前已知的冰共有二十幾種型態,比 iPhone 的型號還多!只是除了冰一之外,其他的型態都極為少見。

所謂少見是有多少見呢?

一直到 2017 年時,科學家才首次在實驗室中合成出冰七(Ice VII),這種稀有的結晶形態通常只有在彗星或系外行星上才見得到,因為它需要超大的壓力(例如:兩個含冰量豐富的小行星體對撞),才有可能形成。

實驗室中高壓環境下合成的冰七 。圖/實驗團隊(A. E. Gleason)提供

相隔一年後,另一組研究團隊利用 X 光繞射技術,在世界各地的鑽石中發現冰七的蹤影

為什麼鑽石中會有冰七?推測原因是由於當初在地底時,有少量水分被困在高溫高壓的鑽石礦脈中,而後這些水分隨著鑽石一同被挖掘到地表,雖然溫度下降到普通室溫,但堅固的鑽石內卻仍然維持著高壓。如此獨一無二的條件,讓冰七得以自然生成。

零度以下也不結冰?神秘的過冷水!

光是固態冰就有這麼多花樣了,水結冰的過程同樣也是科學家有興趣的主題。在 Science 期刊上最新的研究發現,過冷水其實是由兩種結構不同的形態混搭而成。

一般的情況下,零度以下的水需要一些雜質或擾動來「啟動」結晶的過程,才能凝固成冰。在缺乏這些條件時,水可以在零度以下仍維持液態,也就是所謂的「過冷」。

關於過冷水的理論模型可說是眾說紛紜,因為這種狀態十分不穩定,輕微的干擾就會讓過冷水全部結晶,讓實驗學家十分頭痛。另外,也很難單從實驗中觀察並判斷過冷水不結晶到底是不是因為還未達到熱平衡。

過冷水的狀態不穩定,稍微干擾就會全部結晶,也讓實驗學家十分頭疼。圖/giphy

以往的相關研究通常只能依賴分子模擬,不過最近在實驗上有了最新突破。

美國西北太平洋國家實驗室的研究人員準備了一片僅有 15 奈米厚的薄冰,接著利用短暫的雷射脈衝,極速加熱一小塊區域,使其轉為液態過冷水,直到它很快地降溫並重新結晶。

整個過程只有短短幾十奈秒,不過,這個突破已經足夠讓我們使用紅外線光譜來測量過冷水的分子結構。

結果發現,早在結晶開始的短短的幾十奈秒之間,過冷水就找到了它最舒服的平衡狀態;這個狀態還是由兩種結構不同的液體型態所組成,分為高密度與低密度結構,密度分別約為 0.9 和 1.1 g/cm3

實驗發現,過冷水中高密度水所佔的比例,會隨著溫度降低逐漸減少。也就是說,過冷水能在低於攝氏零度的環境下維持液態,很有可能是兩種不同密度的水比例不同所造成的。

其實,這種特殊的二元性質也能在一般常溫的液態水中看到,分為四面體和非四面體結構。不過這類的現象在過冷水是首次被發現,也為水在低溫時的行為提供重要的實驗數據。關於水的各種理論模型,我們終於得以區分何者較接近真實。

參考資料

  1. Water structure and science
  2. Gleason, A. E., Bolme, C. A., Galtier, E., Lee, H. J., Granados, E., Dolan, D. H., … & Swift, D. (2017). Compression freezing kinetics of water to ice VII. Physical Review Letters119(2), 025701.
  3. Tschauner, O., Huang, S., Greenberg, E., Prakapenka, V. B., Ma, C., Rossman, G. R., … & Tait, K. (2018). Ice-VII inclusions in diamonds: Evidence for aqueous fluid in Earth’s deep mantle. Science359(6380), 1136-1139.
  4. Kringle, L., Thornley, W. A., Kay, B. D., & Kimmel, G. A. (2020). Reversible structural transformations in supercooled liquid water from 135 to 245 K. Science369(6510), 1490-1492.
  5. Shi, R., & Tanaka, H. (2020). Direct evidence in the scattering function for the coexistence of two types of local structures in liquid water. Journal of the American Chemical Society142(6), 2868-2875.

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最近多名科學家發表一系列論文,利用卡西尼號太空船(Cassini)的觀測資料,呈現土星最大的衛星—土衛六(泰坦,Titan)隨著季節推移與晝夜變換的不同面貌;有趣的是,這泰坦眾相,竟與地球如此相似。

泰坦雖是土星的衛星,但具有主要由碳氫化合物組成的濃厚大氣;隨著季節不同,或是晝夜變換,泰坦大氣的溫度和表面特徵如大氣中的雲層、降雨、河谷和湖泊等也會隨之變化。這個現象,出乎科學家意料之外。其中,泰坦大氣最明顯的季節變換特徵之一,就是北極區上空的大片雲層。此外,由卡西尼五年多的可見光與紅外光譜資料,也可見泰坦北半球由冬入春之際的雲層厚度如何漸漸變薄的景象。

卡西尼號太空船是在2004年時抵達土星系統時,就開始偵測到泰坦大氣有雲朵漂浮,科學家認為這些雲朵的主要成分是乙烷(ethane)。在卡西尼號在2006年12月恰好飛越泰坦半明半暗的北極上空,有機會以光譜檢測此處大氣,此時的雲層覆蓋由北極至約北緯55度的整片區域上空。但在2009年類似機會所拍攝的光譜中,覆蓋在北極上空的雲層出現大量間隙,卡西尼號因而得以透過這些雲層間隙看到極區附近由碳氫化合物形成的海怪海(Kraken Mare)和周圍環繞的其他湖泊。這些不同時期拍攝的影像,是泰坦大氣會隨季節變化的直接證據。

由於特定紅外波長可穿透雲層阻擋,直擊地表狀況,經由卡西尼號的合成紅外光譜資料分析泰坦地表溫度,不僅讓科學家們直接看到泰坦表面會隨季節變化,而且還首度發現泰坦表面溫度也會隨晝夜變換而改變。泰坦表面溫度一般在絕對溫度90幾度左右,但如同地球表面一樣,在午後時分的地表氣溫會比清晨曙光時分還溫暖些,溫差大約1.5K左右,比地球晝夜溫差小很多。不過,雖然泰坦晝夜溫差變化模式與地球類似,但泰坦「一天」的長度卻相當於16地球日之多。

此外,其中一篇論文經由電腦模擬與卡西尼號電波科學實驗觀測資料比對之後,提出關於泰坦謎樣的內部結構和其地表所見與地球表面類似的地質特徵的解釋,認為泰坦內部可能成完全分異(differentiated)狀態,意味著泰坦核心部分的密度比其他部分還高,不過核心密度還是沒有原本預期的那麼大,可能是因為核心仍然含有大量的冰,或是因為岩石與水交互作用過而形成低密度礦物。地球和其他類地行星都是完全分異狀態,擁有密度甚高的鐵核;不過這篇論文模擬結果剔除泰坦擁有金屬核心的可能,因而與卡西尼號的磁場強度計觀測 資料符合,所以泰坦內部應是溫度不高的含水岩石狀態。這個模擬同時可以解釋為何泰坦大氣中不太容易出現某些重要的氣體,例如甲烷或氬-40,主因就是因為它們根本逃出核心。

資料來源:The Many Moods of Titan[2012.02.23]

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