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【特輯】大吉大利今晚福七!關於福衛七號你要知道的七件事!

PanSci_96
・2019/06/24 ・1523字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 528 ・七年級

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2019/6/25 10:00 編按:大家引頸期盼的福衛七號終於要升空啦!福七預計於美東時間 24 日至 25 日凌晨間(即台灣時間 25 日下午)發射升空,對於即將飛向宇宙浩瀚無垠的它,你了解多少呢?

發射直播頻道這邊請:

小知識一:福衛七號其實是一個星系

這次升空的福衛七號並不只是一顆衛星,事實上,它一共有六顆衛星,會在離開地球之後進行部屬,在太空形成一個星系,讓觀測可以同時覆蓋地球各個區域。如此一來,它們的合作便能提供我們即時而完整的三維觀測資料。

小知識二:其實福衛七號本來有更多衛星

你覺得六顆衛星聽起來已經很多了嗎?原本福衛七號計畫可是有雙倍的量呢。在最初的規劃中,共有 12 枚任務衛星,再加上 1 枚國家太空中心自主研製的衛星,分兩批發射,並以不同角度蒐集。

可惜的是,由於福七是由我國國家太空中心 (NSPO) 與美國國家海洋暨大氣總署 (NOAA) 共同執行的計畫,第二組衛星的經費未順利編入美方預算,最後在雙方決議下,決定不執行福衛七號第二組六枚衛星星系。

  • 關於那些無緣的小夥伴們:

http://pansci.asia/archives/flash/128633

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小知識三:福七坐的是目前地表最強火箭

我們做好了衛星後,要怎麼把它放上太空呢?正確答案就是:火箭!火箭就像是一台超級大的空中巴士,要靠它才能將各個衛星「旅客」給載進太空。

那麼,這次福七要坐哪一艘火箭進入太空呢?它的交通工具是大名鼎鼎的 Space X 公司所製造的獵鷹重型 (Falcon Heavy)。這個火箭是目前世界上擁有最大推力的運載火箭,同時,為了呼應現在日漸高升的環保意識、避免製造更多無用的太空垃圾,這個火箭被設計成可回收式,若能成功回收,便能大幅降低製造成本。

  • 獵鷹重型 (Falcon Heavy) 火箭發射模擬動畫:

小知識四:這次有許多同伴跟福七一起升空

既然坐在這麼大的火箭上,咱們福七當然不會是孤單一人上太空囉。

這次會和福七一起升空的有宛如變形金剛的 Oculus-ASR 衛星、雙星計畫 Prox 1、實驗性質的海軍衛星 NPSAT-1、軌道試驗床 Orbital Test Bed 衛星、輕薄短小的廉價太空望遠鏡獵鷹 7 號、綠色燃料衛星計畫 GPIM,以及示範和科學實驗衛星 (Demonstration and Science Experiments, DSX) 等等。

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  • 每個小夥伴都有各自的任務,彼此之間也充滿差異,想知道更多它們的故事,往這裡走:

小知識五:福衛七號是要接棒福三

說了這麼多,到底為什麼我們要大費周章地送福七上太空呢?這是因為原本用來蒐集資料的福三已經有幾顆衛星連不上訊號了QQ 影響了資料的蒐集。

說到這福三啊,可是台灣的國民外交英雄呢!因為它利用了「掩星觀測技術」來蒐集溫度、壓力和水氣等等資訊,在它服役期間,有超過 80 個國家、3000 多個科學家及氣象單位使用了福三的資料庫,對於各地的氣象研究做出了重要的貢獻。

  • 更多關於福三的奮鬥史:

小知識六:福七或許能讓颱風預報提早

福衛七號號稱「太空中精準溫度計 2.0」,最主要的任務便是為我們蒐集各種氣象資訊。國家太空中心推估福七可提升氣象預報準度 10%。這是什麼意思呢?這表示很多預測都將更準確、甚至更提前。像是三天後的颱風預報,便可以前推 7.2 小時,在颱風還未接近陸地前就能更早預測出它接近台灣所可能造成的影響狀況。

小知識七:正式發射前,要提早兩個月到美國準備

為了確保任務順利完成,福衛七號早早便抵達美國進行準備,期間不僅要測試衛星功能及推進系統,也需要在此時裝填燃料並且進行飛行軟體的設定。

此外,要確認它跟火箭是否能夠相合,則有「機械容積驗證」、「衛星質量特性量測」和「電磁相容測試」,更要通過重要的「衛星分離爆震測試」測試,以確認在福七離開火箭時,分離裝置能否成功引發火藥、使衛星順利脫離火箭分配轉接環。

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  • 想知道更多關於升空前的準備,歡迎參考:
  • 本文改寫自各段落引述之文章
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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
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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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睽違三年,重磅回歸:獵鷹重型的現在與未來
EASY天文地科小站_96
・2022/11/04 ・2560字 ・閱讀時間約 5 分鐘

  • 文/林彥興(EASY天文地科團隊總編輯,現就讀清大天文所)

台灣時間 2022 年 11 月 2 日晚上九點四十一分,SpaceX 的「獵鷹重型 Falcon Heavy (FH)」火箭從濃霧繚繞的甘迺迪太空中心 LC-39A 發射台轟然升空。睽違三年,世人終於再次體會到世界最強火箭飛向天際,以及雙助推器同時著陸的震撼。

USSF-44 任務中獵鷹重型火箭的升空與著陸。圖/SpaceX

從獵鷹九號到獵鷹重型

相信有在關注太空時事的讀者們,對 SpaceX 的獵鷹九號火箭都不陌生。

獵鷹九號火箭。圖/SpaceX

獵鷹九號是 SpaceX 目前當仁不讓的發射主力,從低軌小衛星共乘高軌頂配同步衛星乃至星際探測器都能一手包辦,而且還擁有能夠「重複使用第一節」這舉世唯一的絕技,在大幅降低成本的同時,也讓 SpaceX 能夠以超過一週一發的超高頻率發射火箭。從 2022 年初至週二當天,獵鷹九號已經發射 49 次,佔世界總發射次數的約 35%;論發射酬載總質量,世界所有其他火箭加起來還不到獵鷹九號的一半。[1][2]

但獵鷹九號雖然優秀,面對少數特別重的酬載(也就是衛星、太空船等火箭攜帶的物體),或是要把酬載送到特別高能量的軌道時,仍然力有未逮。怎麼辦呢?基本概念很簡單:在獵鷹九號第一節兩側,再綁兩根第一節火箭,給火箭更多的燃料、更強的推力,就能把更重的酬載,送到更高更遠的地方,這就是「獵鷹重型 Falcon Heavy, FH」火箭。習慣上,人們將中間那根第一節稱為芯級(Core Stage),兩側的則稱為助推器(Side Booster)。根據任務需求,芯級和助推器可選擇不同的回收模式(陸上回收、海上回收、不回收)。在完全不回收的模式下,獵鷹重型擁有超過 60 公噸的最高理論運載力(LEO),比位列第二的三角洲四號重型火箭多了一倍不只。

發射台上的獵鷹重型火箭,可以清楚的看到並排的芯級與助推器。圖/SpaceX

風光亮相後?

獵鷹重型在 2018 年進行了一場轟轟烈烈的首飛。由於未經驗證的新火箭,一般不會有客戶願意買單承擔風險,因此火箭製造商通常會自費發射一些不太重要的東西,常稱為「假酬載 Dummy Payload」,向客戶展示火箭確實可以把你的衛星送入軌道。這個不太重要的假酬載,也給了工程師們搞怪的機會。

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假酬載該選什麼好呢?
大老闆 Elon Musk:「啊,那就把我的 Tesla 跑車打上去吧。」

Falcon Heavy 首飛官方剪輯

首飛隔年(2019)四月和六月,獵鷹重型分別進行了兩次任務(福衛七號就是其中之一噢)。但在這之後,獵鷹重型彷彿就進入了休假期,長達三年都沒有發射任務。為甚麼會這樣呢?這背後的原因有非常多面相可以討論,比如獵鷹九號就已經足以應付現在市場上絕大部分的發射需求、獵鷹重型發射的酬載開發與製造進度延宕等等。篇幅有限,在此就不展開細說。但總之,對太空迷們來說,這三年真的是格外漫長。獵鷹重型還是獵鷹重型,但 2022 的世界已經跟 2019 大不相同了。

獵鷹九號(與其子型號)與獵鷹重型發射次數統計,可以看到比起馬不停蹄的獵鷹九號,獵鷹重型的發射是多麼稀少。來源:維基百科,2022.11.04 數據。

機密任務 USSF-44

回到正題,本次 USSF-44 任務的目標,是為美國太空軍發射機密軍事衛星,前往地球同步軌道。

發射直播回顧。

在上面的影片中,我們可以看到火箭發射的全過程。在轟轟烈烈地起飛後,火箭沿著預定軌道不斷加速。升空後約兩分三十秒,幾乎耗盡燃料兩根助推器率先脫離。而芯級在本次任務中則不進行回收,毫無保留地將所有燃料都用於運送衛星。約四分零三秒,芯級耗盡所有燃料並脫離,由第二節火箭負責繼續將衛星送入指定軌道。由於衛星的機密性,第二節直播就此切斷。直播聚焦於兩個助推器,如何自行返回陸上降落場,並最終成功降落。

本次任務的成功,不僅宣告著獵鷹重型的回歸,也是 SpaceX 第一次直接把衛星送進「地球同步軌道 GEO」,而非一般的「地球同步轉移軌道 GTO」(相關知識可以參考「衛星軌道萬花筒」系列圖文)。擁有將衛星直送 GEO 的能力,對火箭發射商來說意義相當重大。另一方面,雖然可憐的芯級被太空軍指定拋棄了,但兩側助推器的同框降落真的百看不厭。如果覺得這次發射霧太大景不好,不妨多看幾次 2018 首飛的剪輯吧!

還要再等三年嗎?獵鷹重型的未來

那麼,何時才能再次看到獵鷹重型轟然起飛呢?答案可能比你以為的要快。按現在的規畫,明年一月就應當要有兩場獵鷹重型的發射,分別是 ViaSat-3 與 USSF-67,都是 GEO 直送任務。但當然,這是火箭發射,再延宕個幾個月也是很正常的。

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往更遠的看,未來五年獵鷹重型將發射的重要酬載包括:

  • 大型行星探測器:靈神星(Psyche,左圖)任務與歐羅巴快船(Europa clipper,右圖)。
圖/NASA/JPL-Caltech/Arizona State Univ./Space Systems Loral/Peter Rubin|N
  • 阿提密斯計畫:月球門戶建造(PPE 與 HALO 艙段)、VIPER 月球車、月球門戶補給(Dragon-XL)。
月球門戶太空站(左下)與 Dragon XL 無人貨船。圖/NASA
南希.葛莉絲.羅曼太空望遠鏡 Nancy Grace Roman Space Telescope。圖/NASA (WFIRST Project and Dominic Benford)
  • 太空軍機密衛星與同步通訊、氣象衛星若干。

相信這些名字對太空迷讀者來說都是如雷貫耳。可見獵鷹重型在美國近期多項重要太空計畫中,都是關鍵角色。接下來幾年,就讓我們拭目以待,一起見證獵鷹重型大展身手吧!

EASY天文地科小站_96
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EASY 是由一群熱愛地科的學生於 2017 年創立的團隊,目前主要由研究生與大學生組成。我們透過創作圖文專欄、文章以及舉辦實體活動,分享天文、太空與地球科學的大小事

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全台首座科研火箭場正式啟用!——坐落在依山傍海的屏東牡丹鄉
PanSci_96
・2022/01/18 ・2110字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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科技部「短期科研探空火箭發射場域」近日開放符合規定的火箭科研團隊申請使用!這是台灣太空發展繼去年 5 月立法院三讀通過《太空發展法》後,另一個重要的里程碑。

什麼?台灣竟然有發展太空科技!

沒錯!截至目前為止,全球有超過 90 個國家擁有自己的衛星,並有超過 31 個國家制定了國家太空法規,可見各國都砸下重金發展衛星和火箭等相關技術。正因為太空科技是現代全球競爭的新場域,台灣在具有基礎技術能量的前提之下,也決定加入太空科技的行列!

自 2020 年以來,行政院開始推動資訊及數位、資安卓越、精準健康、綠電及再生能源、國防及戰略、民生及戰備等六大核心戰略產業。其中,太空科技為國防及戰略產業的核心領域。在今年 1 月 13 日起開放申請的「短期科研探空火箭發射場域」,是台灣第一座以科研任務為主的火箭發射場,更是太空科技的里程碑!

地處屏東原住民部落的發射場域

科技部選定屏東縣牡丹鄉旭海村牡丹灣段 742-1 及 743-1 地號做為「短期科研探空火箭發射場域」,該場域占地面積 9,700 平方公尺,是國有海岸林地,也是原住民保留地。由於涉及原住民族的土地及權利,根據《太空發展法》第 12 條,必須依照《原住民族基本法》辦理。《原住民族基本法》第 21 條則規定「政府應諮商並取得原住民族或部落同意或參與,原住民得分享相關利益」,因此,科技部與當地「旭海部落」反覆協商後,在去年順利取得了同意。

旭海部落位於牡丹鄉最東側,是依山面海的漁村型部落,早期被稱為「牡丹灣」(macaran),意思是「水量豐沛的沼澤地」。最初來這裡開墾的是斯卡羅族,後來陸續有阿美族、排灣族、平埔族,以及閩南、客家等族群聚居,最後形成了一個族群融合的聚落。部落居民在得知該地被選為火箭場,有機會刺激觀光、帶動就業機會後,不少居民樂觀其成。可是,當地居民以出海捕魚、抓龍蝦為生,因此也有不少居民擔心火箭場將破壞牡丹灣的水域生態,使得魚及龍蝦的數量銳減,影響生計。

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對此,科技部提出回饋方案,表示若居民因火箭試射而無法出海捕魚,將可享有補貼,而平時更有水電費和獎學金補助。另外,國家實驗研究院國家太空中心每週都派專員深入當地,傾聽村民心聲,也召開多場說明會,解答民眾疑問,讓當地居民了解火箭場落腳旭海的利弊得失。部落原訂去年 5 月舉行會議,卻因為疫情延宕至 11 月,最終共有 112 位居民出席,獲得 85 張同意票,正式通過我國第一座合法、安全且能維護原住民族權益的火箭發射場域。

圖為牡丹灣,鄰近的旭海部落早期即被稱為「牡丹灣」,意思是「水量豐沛的沼澤地」。 圖/牡丹鄉公所

誰可以合法申請、發射火箭?

立法院在 2021 年 5 月三讀通過《太空發展法》,是台灣第一部國家太空法案。《太空發展法》共計 6 章 22 條,內容規定主管機關為科技部,負責設置發射場域,而計畫執行單位為國家太空中心,負責營運、管理發射場域。另外,也規定發射載具僅能在國家發射場域實施發射。

位於旭海的「短期科研探空火箭發射場域」是台灣邁向完備太空基礎設施的第一步。然而,考慮到當地原住民權益,科技部承諾除非經過該原住民部落同意,否則將不會提供其他單位使用,後續相關作業也將由國家太空中心依據「短期科研探空火箭發射場域利益分享作業要點」辦理。

國家太空中心主任吳宗信強調,「短期科研探空火箭發射場域」不是提供給大型火箭發射,而是提供給科技部補助、委託或出資之執行單位或受委託單位申請,特別是各大專院校相關學術研究單位(航空工程學類和大氣科學系等),讓他們實地測試、驗證科研發展計畫的成果。據吳宗信了解,國立陽明交通大學前瞻火箭研究中心(ARRC)預計在 3~4 月發射火箭,國立成功大學航空太空工程學系則預計在 6~7 月發射,但實際情況還要看學校的整備狀況。

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國立陽明交通大學前瞻火箭研究中心(ARRC) 製作的火箭。圖/ARRC 官網

參考資料