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觀測通知:船底座出現10等新星,位置偏南,臺灣地區不易觀察

臺北天文館_96
・2012/03/13 ・527字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 597 ・九年級

澳洲天文學家John Seach(Chatsworth Island, NSW)報告:由2月26.543日(UT),使用SLR相機加50mm、f/1.0鏡頭所拍攝的3幅CCD影像(極限星等11.0等)中,在船底座的位置發現一顆疑似新星(possible nova),發現當時估計亮度約10.2等,這顆疑似新星的暫時編號為TCP J10502000-6406480,需等到其真實性質確定後,才會賦予正式名稱。

這顆疑似新星位在船底座方向,赤經(R.A.)=10h50m20s、赤緯(Decl.)=-64d06’48″(J2000.0),約是船底座θ星、即南昴宿星團(Southern Pleiades,IC 2602或Caldwell 102)以東約50角分遠之處,或著名的船底座Eta星雲(Eta Carinae Nebula)以南約4.5度的地方。在Seach的2月23.424日影像中,或是帕洛瑪巡天(Palomar Sky Survey)影像中的同樣位置都沒有發現任何天體跡象,也沒有已知的彗星或小行星經過此處。

目前這個疑似新星的後續觀測結果顯示它的亮度V濾鏡亮度約在10~11等之間,B濾鏡亮度約11等,R濾鏡亮度約9~10等,I濾鏡亮度約9~10等。亮度變化趨勢,可參考變星觀測者協會的TCP J10502000-6406480光變曲線(http://www.aavso.org/lcg),在星名位置輸入TCP J10502000-6406480即可。

不過由於對臺灣地區而言,這個天體的位置非常南邊,觀測條件可能不若低緯度或南半球那麼好。有興趣觀測者,請自行斟酌。

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資料來源:CBET 3040, AAVSO Special Notice #266[2012.03.04]

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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臺北市立天文科學教育館是國內最大的天文社教機構,我們以推廣天文教育為職志,做為天文知識和大眾間的橋梁,期盼和大家一起分享天文的樂趣!

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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宇宙「新」光──新星、超新星與千級新星
全國大學天文社聯盟
・2022/03/30 ・4272字 ・閱讀時間約 8 分鐘

  • 文/語星葉,與一隻米克斯黑狗簡單地生活在新竹,正在努力成為天文學家。

看星星,是大多數人接觸天文的契機。現今,看見滿天星斗對於被光害荼毒的都市人而言是一種奢侈,相較於古時夜無燈火,總有許多靜謐無光的夜晚,能讓人們一同仰望星空,思索空中的奧秘。多數星星安靜地閃爍,被人類賦予神話故事,成了現在為人所知的「星座」。另外,有少數幾顆不安分地移動著,它們的移動方式看似有規則,有時候卻會逆行,這些在天空中漫遊的星星,我們就稱之為「行星」 。

在極少數的情況,我們會發現過去未曾注意到的星點,猶如初來乍到的旅客,古時中國稱之為「客星」 [註一]。現在我們知道,這些看似新生的星,實則氣數已盡。利用強大的各波段望遠鏡,人類偵測到大量「新」光,並提出多種機制來解釋星光快速且劇烈改變的現象。

本文將介紹 3+1 種天文現象,分別為「新星(Nova)」、「超新星(Supernova)」和「極亮超新星(Superluminous supernova / Hypernova)」,以及「千級新星(Kilonova)」。前兩者的觀測歷史源遠流長,後兩者則歸功於現代發達的觀測技術,才讓我們得以一探究竟。

蟹狀星雲,古時中國稱之為天關客星,為西元 1054 年的超新星爆炸殘骸。圖/NASA, ESA, J. Hester and A. Loll (Arizona State University)

新星:我可一點都不年輕!

新星(Nova)來自拉丁文,有 「new」 之意。過去,人們仰望寧靜無波(一成不變)的星空時,若是偶然發現從未見過的星星,便稱之為「新星」。但如今我們知道,新星其實不是剛誕生的星,而是古老的小質量恆星,會在它們的生命終章──白矮星時期,突然變得異常明亮。

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白矮星是小質量恆星死亡後的產物,緻密、溫度高,但亮度低,平常不易觀測。一般而言,白矮星是非常穩定的天體,但如果身邊有個伴,情況就不同了。若是白矮星和伴星互繞的距離過近,使得伴星的氫被吸向白矮星表面,並在其表面點燃核融合反應,產生劇烈的光度變化,讓白矮星成為用肉眼可見的「新星」。

近年,天文學家發現,新星的出現經常伴隨強烈的伽瑪射線,推測是來自新星爆發時產生的衝擊波。後續研究指出,新星的高光度也是以衝擊波作用為主,而不是來自表面的核融合反應,打破了以往既有的觀點。

藝術家繪製的假想圖。右側的白矮星吸走左側伴星的氫,成為亮度極高的新星。圖/NASA/M.Weiss

超新星──宇宙中的燦爛花火

超新星(Supernova)顧名思義是新星的 Super 版,比「新星」更亮的星星──天文名詞總是取得如此淺顯易懂。超新星的光度遠超越新星,其形成機制也有所不同。

目前科學界認為超新星有兩種不同的形成機制,分別為「熱核超新星(Thermonuclear supernova)」與「核心塌縮超新星(Core-collapse supernova)」。

「熱核超新星(Thermonuclear supernova)」前身和新星一樣是白矮星,差別在於熱核超新星爆炸極具毀滅性。當白矮星的質量增加到「錢德拉賽卡極限(Chanfrasekhar limit)」,也就是臨界值時,引爆其核心的碳元素將劇烈爆炸,將使白矮星灰飛湮滅。質量增加是因為白矮星身邊有個伴,可能是兩個白矮星白頭偕老、最終合併,也可能和新星一樣是老少配,然後白矮星吸走年輕伴星的表面物質。但究竟是哪種配對導致熱核超新星爆炸,天文學家還在熱議。

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「核心塌縮超新星(Core-collapse supernova)」則來自大質量恆星核心塌縮後造成的熱壓爆炸。當大質量恆星的核心燃料用罄,無法支撐極強的重力而塌縮時,就會產生巨量的熱能,並向外爆發。整個過程僅以秒計。爆發後,周圍形成漂亮的超新星殘骸,核心則塌縮成中子星或黑洞。

值得一提的是,超新星是少數能夠串聯古今天文學的研究領域。歷史上數個著名的超新星爆發事件,在世界各地的文明史料中皆能發現記錄。目前推測人類文明見過最亮的超新星事件是 SN1006(西元 1006 年),最亮時甚至比啟明更亮 [註二],即使在白天仍可用肉眼看見,而且持續長達數星期。著名的梅西爾天體 M1(蟹狀星雲)也是超新星爆炸後的殘骸,自 1054 年的超新星爆發中產生,相關記錄散見史冊,而且至今仍是天文界炙手可熱的研究對象。

蟹狀星雲之心。 圖/NASA and ESA

+1 的部分:極亮超新星

現代觀測技術的進步使超新星事件變得常見,有多部自動望遠鏡凝視著宇宙虛空,在星際間搜尋著超新星的亮光,這類計畫稱為巡天(Survey)計畫。在眾多的觀測數據中,天文學家注意到一類特別明亮的「極亮超新星」(令人不禁想吐槽天文學家如此單純的命名邏輯),這些超新星比一般情況亮了 2 個數量級以上,並且非常罕見。

到 2017 年止,人類僅觀測到約 100 顆極亮超新星。由於數據過少,天文學家對其形成機制的想像可謂瞎子摸象、暫無定論,目前仍歸類為超新星。那麼,極亮超新星究竟是超新星的超級版,抑或是來自不同的形成機制,唯有持續探向更遙遠無垠的古老宇宙,才有機會揭發這個謎團了。

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千級新星──看見宇宙之音

「千級新星」是非常新的天文研究領域,研究過程也極具戲劇性。故事得從科學家研究重力波開始說起。

重力波是重力作用產生的時空漣漪。百年前,愛因斯坦的理論便預測其存在,但重力波非常微弱,連愛因斯坦本人都不相信人類有朝一日能偵測到重力波。直到 2015 年,人類才首次「聽」到兩顆黑洞合併產生的重力波 [註三]。不過,重力波的訊號指向性不佳,難以「聽音辨位」,也就是用重力波訊號回推事件發生地點。若我們能同時「看」到電磁輻射訊號(該事件發出的電磁波),便可蒐集更多更精確的數據,以了解究竟是在宇宙何處發生了什麼事。

令人難過的是,兩顆黑洞合併幾乎不會產生電磁輻射,因此無法用上述的方法獲得更多資訊。

後來,科學家發現,當兩顆中子星合併、或一顆中子星與一顆黑洞合併時,發出的重力波訊號雖較兩顆黑洞合併更弱、也更難偵測,但這兩種事件不只會產生重力波,也會發出電磁輻射,因此是重力波干涉儀的重要偵測目標。2010 年,天文物理學家探討了這兩種合併事件可能的電磁輻射樣態,得出的結論是和新星事件一樣會有劇烈的光度改變,而且最大亮度約是新星的千倍,於是命名為「千級新星(Kilonova)」。

藝術家以動畫展示兩顆中子星通過重力波合併,然後爆炸成千級新星的過程。影/ESO/L. Calçada.

千級新星的發光機制和超新星不同:超新星的光度主要來自爆炸產生的放射性鎳元素衰變,而千級新星則主要來自兩顆中子星,或中子星與黑洞碰撞合併時,大量發生的核反應——「中子捕獲作用」,此類核反應僅在極端物理環境下產生,是形成金、銀、鉛等重元素的重要機制。過去科學家認為宇宙中重元素的生產者是超新星,然而超新星爆炸的觀測數據卻發現,超新星事件發生的中子捕獲作用的「產能」並不足以支撐現有的重金屬比例,因此千級新星便躍上研究舞台,被認為是重元素的主要產地。

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2017 年,LIGO 及 VIRGO 重力波干涉儀共同偵測到人類史上第一場雙中子星合併事件 GW170817。當時,世界各地的望遠鏡幾乎都暫時放下常規任務,爭相投入這場觀測馬拉松。最終的成果令人振奮,不但同時偵測到重力波與相應的電磁波源,分析結果也與千級新星理論預測的訊號相符,這代表我們首次觀測到了千級新星!

重力波 GW170817的可見光訊號。圖/Soares-Santos et al. and DES Collaboration

這場盛會更昭示了「多信使天文學」時代的來臨 [註四]。重力波探測與多波段電磁觀測的結合,替人類的宇宙探索之旅翻開嶄新的一頁。今日,科學家們正期待著下一對共舞的緻密天體搖響精密儀器的銀鈴,讓更多未解之謎得以撥雲見日。

藝術家繪製的 GW170817 雙中子星合併事件想像圖。圖/LIGO-Virgo/Frank Elavsky/Northwestern University

宇宙看似恆常不變,然而在無盡好奇的驅使下,人類以最新科技突破既有的感官極限。我們洞見宇宙深邃瞬變的幽光,聆聽時空悠遠微弱的呢喃。宇宙「新」光的無盡奧秘,還有待來日的勤奮深掘。

註解

註一:客星指新出現的星,意義上包含彗星等在太陽系內遊走的天體,惟不在本文範疇。

註二:金星是地球的夜空中最明亮的星,清晨及黃昏也可見。古時稱金星出現於黃昏為「太白」、「長庚」,出現於清晨為「啟明」。

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註三:人類聽見的聲音主要來自空氣分子的震盪,只要震盪頻率在 20~20000 Hz 的範圍,並且經由介質傳遞使耳膜震動,我們就能聽見。雖然重力波是時空震盪,無法直接以耳朵聽見,但概念上類似,因此常見到科學家將重力波訊號轉換成「音訊」,方便人們感受。

註四:多信使天文學(Multi-messenger astronomy)指利用多種訊號探索宇宙的現象。不同於早期僅以可見光探看宇宙,人類如今能夠探測光子、電磁波、微中子、重力波和宇宙射線等高能帶電粒子。透過這些訊號,可以傳達不同面向的資訊,協助我們拼湊出單一宇宙現象更細緻的原貌。GW170817 事件除了以重力波和電磁輻射觀測,亦有微中子觀測站參與,只是沒有找到相關聯的微中子訊號,因此理論在這方面尚未證實,有待解惑。

延伸閱讀

  1. Li, KL., Metzger, B.D., Chomiuk, L. et al. (2017). A nova outburst powered by shocks. Nat Astron 1, 697–702. https://doi.org/10.1038/s41550-017-0222-1
  2. Aydi, E., Sokolovsky, K.V., Chomiuk, L. et al. Direct evidence for shock-powered optical emission in a nova. Nat Astron 4, 776–780 (2020). https://doi.org/10.1038/s41550-020-1070-y
  3. Gal-Yam, A. (2019). The most luminous supernova. Annual Review of Astronomy and Astrophysics, 57, 305–333. https://doi.org/10.1146/annurev-astro-081817-051819
  4. Metzger, B.D., Martínez-Pinedo, G., Darbha, S., Quataert, E., Arcones, A., Kasen, D., Thomas, R., Nugent, P., Panov, I.V., Zinner, N.T.. (2010). Electromagnetic counterparts of compact object mergers powered by the radioactive decay of r-process nuclei. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 406(4), 2650–2662. https://doi.org/10.1111/j.1365-2966.2010.16864.x
  5. Smartt, S., Chen, TW., Jerkstrand, A. et al. (2017). A kilonova as the electromagnetic counterpart to a gravitational-wave source. Nature 55175–79 . https://doi.org/10.1038/nature24303
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重力塌縮是什麼?──《跟著怪咖物理學家一起跳進黑洞》
聯經出版_96
・2016/04/10 ・2326字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 486 ・五年級

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重力塌縮是什麼?

按照一般的想法,與地球同樣質量,但半徑只有 8.9mm 的星球──物質緊密的塞到那種地步的終極重星,應該是不可能存在吧?很多人會想,這畢竟只是空想出來的理論。

但是在第二次世界大戰開始的一九三九那年。科學家羅伯特.歐本海默(Julius Oppenheimer)發表了「星球應該因為重力崩塌而誕生」的理論。歐本海默是製造出原子彈的人,美國羅沙拉摩斯國立研究所所長,曼哈頓計畫負責人。他是個理論物理學家,所以也研究星球的一生。

所謂的重力塌縮是這樣的:

【P47-圖9】跟著怪咖物理學家一起跳進黑洞!

太陽在這裡(圖 9),太陽因為核融合而燃燒,內部製造出極為驚人的能量(大家就是靠著這個能量才能像現在這樣生活),為了製造驚人的能量,類似這種太陽的恆星,會發生不斷向外擴張、再擴張的力量。

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另一方面,太陽擁有極大的質量,因為它的質量,也產生向中心落下、再落下的重力。那種「向外擴張、再擴張的力量(能量)」和「往內側落下的力量(重力)」一般會達到平衡狀態。科學家說, 像太陽那樣的星球, 大概可以活到 100 億歲。太陽現在正好是中年,大約 50 億歲左右。它幾乎── 90 億年以上都會維持這樣的安定。向外擴大的力量和因重力而掉落的力量,一直保持在平衡狀態。

但是,物質一定有結束的一天。太陽的終點是什麼呢?就是燃料用盡。太陽燃燒氫(原子序數 1) —原子序數是原子核中,質子的數量—變成氦(2),進而氦與氦又會變成鈹(4),氫(1)與氦(2)融合就會變成鋰(3),周期表中的輕原子轉變成重原子──它們的原子核融合了—核融合最後將會停止在鐵(26)形成時。因為鐵原子不會再核融合,它是最安定的物質。

因為這個緣故,太陽漸漸年老,燃燒的物質燒完,向外擴張的能量變弱……在某一瞬間,重力贏過了能量,這就是星球的末日。重力獲勝,向中心塌縮的現象,就叫做「重力塌縮」。

所有的物質都變成十萬分之一大小

你能想像星球因為自己的重力而坍塌的樣子嗎?話說回頭,「物體坍塌」是什麼意思?比如說,這裡有個橡皮擦,就算我再怎麼用力捏,也不會把它壓扁,因為它很密實。星球的內部也相當密實,哪有什麼地方供它坍塌呢?其實是有的。

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就是這個:

原子是由原子核與環繞它的電子構成。

中心的原子核非常非常小,大概是整個原子的 10 萬分之 1 大。假設原子有這個會場這麼大(幾十公尺),原子核大概只有自動鉛筆筆芯的直徑。原子的內部其實很空洞。像橡皮擦,外表看起來好像很密實,但它是由原子構成的,所以內部也很空,多的是塌縮的空間。其實它可以縮小成 10 萬分之 1 大小的空間。

那麼,為什麼壓不扁它呢?因為我的力量太弱。如果有恆星那種程度的重力,力量就很大,是可以把它壓扁的。至於塌縮是怎麼一回事呢?電子原本都在固定的軌道上,塌縮就表示它掉到原子核上。電子與原子核(的質子)黏在一起,就會變成中子

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以太陽為例,它是由氫與氦等各種原子構成的,但如果所有的電子都落到它的原子核上的話,各種原子也都變成了中子。星球變成一大塊中子──稱之為中子星

【P49】跟著怪咖物理學家一起跳進黑洞!

到這時候,體積變得極小──10 萬分之 1 的尺寸,但質量還是同樣巨大的星球不就誕生了嗎?歐本海默這麼認為。

體重決定死法

各位,你們知道星球也有壽命吧。壽命到了盡頭,星球也會死的。就如剛才說的,當核融合結束的瞬間,星球就死亡了。相反的,「星球誕生」指的是核融合開始的時候。塵埃(粒子)因為重力吸引而聚集、開始核融合的那一刻—發出耀眼光線的那一刻,星球就誕生了。而像地球這種不會發生核融合的星球,從一開始就死了

而且,星球也像人一樣,有不同的死法。人有很多死法,而星的死法卻按體重的大小早就決定了。也就是說,輕和重的死法不相同。胖子快死的時候不太漂亮,相反的,瘦子可以死得很美。

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超新星爆炸!

【P51-圖10】跟著怪咖物理學家一起跳進黑洞!

這裡畫的「紅巨星」,是快死的老人星(圖10),燃燒的物質不斷在減少。

一般人形容星球的大小,常用「太陽的幾倍」的說法。在太陽的 8 倍大以內都可以算是「瘦子」。這顆老人星如果是那種瘦子星的話,剛才說的重力塌縮會在半途停止。它不會完全塌縮,變成一塊中子,在氫和氦等「燃燒物質」還殘留的狀態停止重力塌縮。由於核融合還在繼續,所以會發出微弱的光,是一種美麗的死法,以這種方式死去的星,叫做「白矮星」(圖 10)。

但是,比太陽大 10 倍以上的胖子星會變成什麼樣呢?因為重力太大,它會以猛烈的力道塌縮。燃燒物質一用完,便急速收縮,因為力道太猛烈,物質激烈碰撞而產生爆炸。這種爆炸叫做「超新星」(super nova),聽過嗎?你也可以在「超新星」後加上爆炸, 叫它超新星爆炸。還沒有到﹁ 超﹂ 程度的爆炸,就叫「新星」(nova)。

順便一提,為什麼它明明要「死了」,卻叫做「新星」呢?因為從前並不知道這是星球死掉的狀態。它本來是一顆會發光的恆星,但是因為距離地球太遠了,我們看不見。但在它死掉的瞬間,因為爆炸而發出極為明亮的光,古代人看到時便說「啊,那裡有一顆新的星星!是新星啊!」於是就這麼取名了。其實它不是新生的星,而是死亡的星,但古代人不知道。它有這麼個歷史的緣由。

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觀測通知:船底座出現10等新星,位置偏南,臺灣地區不易觀察
臺北天文館_96
・2012/03/13 ・527字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 597 ・九年級

澳洲天文學家John Seach(Chatsworth Island, NSW)報告:由2月26.543日(UT),使用SLR相機加50mm、f/1.0鏡頭所拍攝的3幅CCD影像(極限星等11.0等)中,在船底座的位置發現一顆疑似新星(possible nova),發現當時估計亮度約10.2等,這顆疑似新星的暫時編號為TCP J10502000-6406480,需等到其真實性質確定後,才會賦予正式名稱。

這顆疑似新星位在船底座方向,赤經(R.A.)=10h50m20s、赤緯(Decl.)=-64d06’48″(J2000.0),約是船底座θ星、即南昴宿星團(Southern Pleiades,IC 2602或Caldwell 102)以東約50角分遠之處,或著名的船底座Eta星雲(Eta Carinae Nebula)以南約4.5度的地方。在Seach的2月23.424日影像中,或是帕洛瑪巡天(Palomar Sky Survey)影像中的同樣位置都沒有發現任何天體跡象,也沒有已知的彗星或小行星經過此處。

目前這個疑似新星的後續觀測結果顯示它的亮度V濾鏡亮度約在10~11等之間,B濾鏡亮度約11等,R濾鏡亮度約9~10等,I濾鏡亮度約9~10等。亮度變化趨勢,可參考變星觀測者協會的TCP J10502000-6406480光變曲線(http://www.aavso.org/lcg),在星名位置輸入TCP J10502000-6406480即可。

不過由於對臺灣地區而言,這個天體的位置非常南邊,觀測條件可能不若低緯度或南半球那麼好。有興趣觀測者,請自行斟酌。

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資料來源:CBET 3040, AAVSO Special Notice #266[2012.03.04]

轉載自台北天文館之網路天文館網站

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