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緻密小步舞曲— 重離子對撞,再現宇宙大爆炸

科學月刊_96
・2012/06/28 ・6384字 ・閱讀時間約 13 分鐘 ・SR值 557 ・八年級

科學家推測宇宙是由「一個時空特異點」突然大爆炸而出現的,而在大爆炸那一微秒之後,這極高溫的世界是甚麼樣子?大強子對撞機將揭開這神秘面紗!

李彥頡

宇宙是怎麼誕生的,如何演化呢?好奇的人類總是不斷的追問大自然這個問題。從宇宙背景輻射(Cosmic Microwave Background)以及許多天文觀測的證據,我們知道宇宙的開端大概是在140億年前,從一個極為炙熱的小火球,快速的膨脹擴張、降溫,演變成我們現在所知的宇宙。在這篇文章中,我們想問的問題是,在宇宙大爆炸1 微秒後,這個極高溫的世界是甚麼樣子呢?我們有沒有辦法利用實驗的方法重現這個世界,來研究早期宇宙的性質呢?

掌管物質的四種作用力

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我們知道物質之間有四種作用力:重力、電磁力、強力、弱力。重力把你我安安穩穩的「黏」在地球上,也是掌管地球繞著太陽公轉的力量。電磁力是日常生活中最常見的作用力,我們之所以可以看到這個世界(眼球中的視神經接收光子),可以觸摸到這個世界(我們手指中原子的電子雲與桌子的電子雲重疊,產生排斥),都是因為電磁力的作用。弱作用力管理許多基本粒子之間的轉換,如中子衰變為質子的過程。而四種作用力中最強的強作用力則是掌管原子核中,質子與中子之間的作用。核電廠進行核分裂反應產生大量的能量,太陽進行核融合反應照亮這個世界,都跟強作用力有關係。

圖一:宇宙的開端大概是在140億年前,從一個極為炙熱的小火球,快 速的膨脹擴張、降溫,演變成我們現在所知的宇宙。而我們想問的問題 是,在宇宙大爆炸1 微秒後,這個極高溫的世界是甚麼樣子呢?

在電磁力中,電子帶有電荷,電子之間是以交換光子的方式,來傳遞電磁作用力。而強作用力中,夸克帶有三種「色荷」(通常以紅、綠、藍三種色荷來表示,然而「色荷」與日常生活中的顏色無關),以交換膠子(Gluon)來傳遞強作用力。強作用力與電磁力非常的類似,兩個不同的地方是膠子本身也帶有色荷,與電磁力中的光子不同(不帶有電荷),且色荷有三種,電荷只有一種。從這個角度來看,強作用力顯然要比電磁力擁有更豐富的變化(而且強作用力的強度約比電磁力強100倍!)。然而在我們所見到的世界中,物質的交互作用卻是以電磁作用居多,強作用力卻只存在核反應中,到底為甚麼會有如此大的落差呢?

答案是因為我們所處的世界,跟宇宙大爆炸不久後比起來,是一個非常低溫的世界。夸克與膠子這些帶有色荷的基本粒子,都「凝結」了起來,組成零色荷的強子(如質子、中子、π介子),集中在一個極小的空間裡面(半徑約1費米的球體中)。就像是水在低溫的時候,水分子都凝結起來變成冰塊,沒有辦法自由的移動。因為這個緣故,日常生活中不常見到強作用的蹤跡。這告訴我們,實驗上需要一個非常高溫的環境,才能讓質子與中子「融解」成為夸克與膠子,打破強子之間的籓籬,讓夸克與膠子自由的交互作用。而這樣子的世界,事實上曾經存在!在宇宙剛爆炸的時候,溫度與能量密度非常的高。量子色動力學的計算結果顯示,在溫度達到核子彈爆炸核心溫度的5000倍時,夸克與膠子不再被禁錮在強子中,而是以「夸克–膠子電漿」(Quark Gluon Plasma)的方式存在,可以自由的運動與交互作用。

模擬宇宙初始

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圖二:當要產生宇宙剛爆炸時的能量密度,所使用的方法是讓鉛原子核對撞。先把鉛原子核加速到接近光速的狀態,這時候會 變成像「煎餅」一樣的形狀(A)。當這兩個「煎餅」對撞後(B),會將大量的動量釋放在一個極小的空間(C~E),產生 一個超高能量密度的環境,進而重現宇宙大爆炸的狀態。

如果你身在冰天雪地的阿拉斯加,身邊只有冰塊,沒有火種,也沒有其他可以升溫器具,該如何「加熱」這個世界呢?一個很有創意的答案是:你可以讓兩塊冰塊加速相撞,將動能轉換成位能,用這樣的方式來融化冰塊。我們所生活的宇宙也在很相似的狀況,因為所處的世界溫度很低,所以夸克與膠子都凝結成為強子,要產生宇宙剛爆炸時的能量密度,科學家所使用的方法是讓重離子(Heavy Ion)對撞——把重離子(重元素的原子核,如鉛原子核、金原子核)加速到接近光速的狀態,這時候重離子因為羅倫茲收縮(Lorentz Contraction)的緣故,變成像兩個「煎餅」一樣,這兩個「煎餅」對撞之後,會將大量的動量釋放在一個極小的空間裡面,產生一個超高能量密度的環境,進而重現宇宙大爆炸的狀態(如圖二)。

夸克–膠子電漿產生之後,由於極高的能量密度與壓力,其體積快速的擴張,很快的冷卻碎成許多的強子。這個過程發生的飛快,大概只有10-23~10-24秒的時間。因此要研究夸克–膠子電漿的性質十分不容易。事實上,在實驗中我們只能藉由這些由夸克–膠子電漿冷卻凝結成的強子,以及其他不同的粒子,來了解這種新物質的特性。

位於美國布魯克海文國家實驗室(Brookhaven National Laboratory)的相對論重離子對撞機(Relativistic Heavy Ion Collider, RHIC),是第一個進行高能重離子對撞的加速器。金原子核在加速器中最高被加速到1000億電子伏特,並且進行對撞。在布魯克海文國家實驗室的實驗結果中,第一次證實了夸克–膠子電漿的存在。

到了2010 年的冬天粒子物理學界有了重大的突破,位於歐洲的大強子對撞機(Large Hadron Collider, LHC)成功的完成鉛原子核對撞,並且將鉛原子核加速到1.38兆電子伏特,開創了一個超高能量密度的新紀元。1.38兆電子伏特這個數字或許不太易懂,其實這代表著每一個在鉛原子核中的質子與中子,都帶有相當於蚊子飛行時所擁有的動能。理論計算預測在大強子對撞機中將產生體積更大、溫度更高的夸克–膠子電漿,將對宇宙的起源以及高密度環境中量子色動力學的了解做出的貢獻。

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圖三:緊湊渺子線圈(CMS)主要是由 超導磁鐵、矽晶軌跡追跡系統、量能器 (Calorimeter)以及渺子偵測器所組成, 可用來測量由夸克膠子電漿冷卻後所產 生的各種粒子,以重現宇宙大爆炸。

科學之眼—粒子偵測器

為了測量由夸克–膠子電漿冷卻後所產生的各種粒子,我們使用粒子偵測器來測量這些粒子的角度分布、動量以及能量。以緊湊渺子線圈(Compact Muon Solenoid,簡稱CMS偵測器)為例,偵測器主要是由超導磁鐵(Superconducting Magnet)、矽晶軌跡追跡系統(Silicon Tracker)、量能器(Calorimeter)以及渺子偵測器(Muon detector)所組成的。

CMS偵測器使用超導磁鐵產生強大的磁場(3.8 特斯拉)。碰撞中產生的帶電粒子往外飛散時,會受到磁場的影響而轉向,高動量的帶電粒子轉向程度較低,行進的軌跡比較接近直線,而低動量的帶電粒子則是以接近螺線的方式向前移動。CMS偵測器中的矽晶軌跡追跡系統就像是個3D 的數位相機一樣,記錄在對撞中所產生的帶電粒子軌跡,使CMS偵測器能夠測量帶電粒子的動量分布以及數量。電磁量能器是由鎢酸鉛晶體(Lead Tungstate)所組成的,可用來測量光子以及電子的能量。強子量能器可以用來測量中性以及帶電強子的能量,並且用於夸克與膠子噴流(Jet)的重建。由於渺子經過量能器時所損失的能量很低,可以穿過這些偵測器,因此在CMS 的超導磁鐵外層,還裝設了渺子偵測器,用來偵測渺子的訊號。

圖四:粒子在CMS偵測器中留下的軌跡。光子不會在矽晶追跡系統中留下軌跡,但是會在電磁量能 器中被破壞,留下能量;電子會在矽晶追跡系統中留下軌跡,並且將能量釋放在電磁量能器中;帶電 強子的軌跡可被矽晶追跡系統記錄下來,且會穿過電磁量能器,到達強子量能器並釋放能量。渺子因 不帶有色荷不參與強作用,質量又比電子重,因此渺子能夠穿過所有的偵測器以及磁鐵,在超導磁鐵 外的渺子偵測器中留下信號。

在CMS偵測器中(圖四),可以看到電中性的光子,不會在矽晶追跡系統中留下軌跡,但是會在電磁量能器中被破壞,留下能量。帶電的電子(反電子)則會在矽晶追跡系統中留下軌跡,並且將能量釋放在電磁量能器中。帶電強子(Charged Hadron)的軌跡同樣可被矽晶追跡系統記錄下來,與電子不同之處是帶電強子不只會在電磁量能器中留下能量,通常也能穿過電磁量能器,到達強子量能器,然後將能量釋放在強子量能器中。帶電的渺子更加特殊。由於渺子不帶有色荷不參與強作用,質量又比電子重約300倍,這些性質使得渺子通過介質時損失的能量較少,因此渺子能夠穿過所有的偵測器以及磁鐵,並且在超導磁鐵外的渺子偵測器中留下信號。這些探測到的高能渺子可用於Z 玻色子(Z Boson)的重建(經由Z 玻色子衰變至渺子與反渺子的管道)。利用CMS這個「科學之眼」,我們可以捕捉碰撞中除了微中子以外所產生的粒子,並且分辨他們。而藉由觀測這些由夸克–膠子電漿冷卻凝結而成的碎片,我們可以推測在碰撞中產生的新物質的特性。

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新物質—夸克–膠子電漿

實驗物理學家常將電子射向想研究的物質,利用電子偏折的角度來研究物質的結構。然而重離子對撞所產生的夸克–膠子電漿存在時間極為短暫,且體積微小,因此測量這種新物質的性質非常不容易,也是實驗中最具挑戰性的問題。基本上測量夸克–膠子電漿的方法大致可以分為兩類:第一種是測量夸克–膠子電漿散開後所產生的粒子。從這些粒子的數量,角度分布以及能量大小,來推測夸克–膠子電漿的性質。第二種方法是在碰撞中,利用與夸克–膠子電漿同時產生的高能量夸克、膠子以及光子,讓這些粒子穿過夸克–膠子電漿,然後觀察電漿如何改變這些高能量的粒子。

圖五:當鉛對撞發生時,成千上萬的粒子在碰撞中產生,並且在軌跡追跡系統中留 下信號。此圖為CMS 偵測器所記錄下來的一個鉛對撞事件。

圖五是CMS偵測器所記錄下來的一個鉛對撞事件,由圖中可以看出,成千上萬的粒子在碰撞中產生,並且在軌跡追跡系統中留下信號。經由電腦人工智慧辨識,可以重建出碰撞中所產生的帶電粒子軌跡(圖中位於核心、顏色較淡的細絲線狀)以及動量大小。從強子的數量估計,我們發現在大強子對撞機中鉛對撞所產生的夸克–膠子電漿,能量密度比日常生活中常見的其他原子核的密度還要高5~10 倍。換句話說,在一個質子大小的空間裡,要擠下5~10倍質子的能量。因此很顯然的,這種物質不太可能是由質子與中子等強子所組成,而是由更高密度的夸克與膠子所組成。圖中也可以看到許多正方體,所顯示的是電磁量能器所測量到的能量大小。而在最外圍的長柱狀體則顯示強子量能器所測量到的能量。利用量能器所測量到的能量大小,也可以推出與帶電粒子相同的結論,我們在對撞中確實產生了極度緻密的物質。而且所測量到的總能量,大約是在前一個實驗「相對論重離子對撞機」(Relativistic Heavy Ion Collider)的金原子核對撞中總能量的2~3 倍。

聰明的你也許會問:「如何證實在碰撞中,一個達到熱平衡的夸克–膠子電漿真的產生了呢?也許這麼多的粒子只是原子核中許多質子與中子之間

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的對撞疊加在一起所造成的,彼此並不相干!」如果在鉛對撞中,所產生的粒子真的是由許多互不相干的核子對撞所造成的,偵測器所偵測到的粒子角度分布會是對稱的。但如果在碰撞中所產生的物質,是已達到熱平衡的夸克–膠子電漿,這時候由夸克–膠子電漿冷卻所產生的粒子由於壓力的作用,會產生不對稱的角度分布。壓力較大的方向,所測量到的能量及粒子數量較多,而壓力較小的方向則會觀測到比較少的粒子。

在CMS實驗中,由矽晶追跡系統以及量能器所測量到的粒子能量分布,真的可以見到角度的不對稱性,這證實了所產生的新物質的確達到熱平衡,而且與相對論性流體力學(Relativistic hydrodynamics)的理論計算結果相符合。實驗數據顯示,這種新物質甚至比水還更接近理想液體。這個有趣的現象首度在相對論重離子對撞機中被發現,而且再度在大強子對撞機實驗中被確認。而且在大強子對撞機的實驗中,甚至在每次碰撞中,都可以直接看到粒子能量分布的不對稱性(如圖六)。

圖六:從矽晶追跡系統以及量能器所測量到的粒子能量分布,可以見到角度的不對稱性,證實了 所產生的新物質的確達到熱平衡。

更進一步—電漿性質的精密測量

在大強子對撞機的實驗中,由於對撞的能量較相對論重離子對撞機提高了17.5倍,超高能量的夸克與膠子,以及不帶色荷的光子與Z玻色子的產生機率大增,我們可以利用這些穿過夸克–膠子電漿的粒子,測量這些粒子如何與電漿反應,進行電漿性質的精密測量。由於光子與Z玻色子不帶色荷,通過夸克–膠子電漿時,理論預測這兩種粒子不會受到強作用力的影響,會直接穿過這種新物質而不被改變。而高能量的夸克與膠子穿過電漿時,由於帶有色荷,會受到強作用力的影響而損失能量,甚至因為介質的推力而改變行進方向。

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利用CMS偵測器的電磁量能器與渺子偵測器,實驗已經成功的捕捉到光子與Z玻色子的信號(如圖七:Z玻色子衰變至渺子與反渺子),並且發現這兩種不帶色荷的粒子不受夸克–膠子電漿的影響,首度證實了理論的預測。而在夸克與膠子的噴流分析中, CMS偵測器直接測量到這些噴流損失了很多的能量,這個直接證據告訴我們在鉛對撞中真的有新物質產生。而且當高能夸克與膠子穿過電漿時,受到非常強大的阻力。每前進1個費米的距離,就會損失約數十億電子伏特的能量。然而奇怪的是,雖然高能量夸克與膠子在通過介質時損失了不少能量,但行進方向卻出乎意料之外的沒有任何變化!研究夸克與膠子如何損失能量可與許多理論模型做比較,初步的結果發現這些夸克與膠子所損失的能量遠高於預期,而行進方向卻沒有改變,與在真空中的狀態無異!這些新現象沒有辦法使用目前的模型解釋。許多更進一步的實驗分析正在進行中,如尋找夸克–膠子電漿中的聲波以及底夸克(Bottom Quark)的測量等等,將提供許多以量子色動力學以及弦論所建構的理論模型和許多珍貴的資訊。

揭開早期宇宙之謎

在2010年大強子對撞機成功的加速鉛原子核到1.38兆電子伏特,並且完成人類史上最高能量的重離子對撞實驗。2011年大強子對撞機更提供了比2010年多20倍的鉛原子核對撞。緊湊渺子線圈的實驗結果再度證實夸克–膠子電漿在鉛對撞中產生了,並且首度完成光子、Z玻色子以及高能夸克(膠子)噴流的分析。這種超緻密的物質,也許與宇宙大爆炸後1微秒後的狀況十分類似,也可能存在於中子星的核心之中。

初步的實驗結果告訴我們,如果有一台火箭,在早期宇宙的環境中被發射升空,我們只需要不到1奈米厚的夸克–膠子電漿,就可以將火箭瞬間停下來,而與火箭一起前進的高能量光子,則不受影響,可以順利的穿透夸克–膠子電漿繼續往前傳播。如果有一個高能量的夸克在早期宇宙中「游泳」,這個夸克會受到夸克–膠子電漿的影響而很快的減速,但「游泳」的前進方向卻不會改變!

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由於在大強子對撞機中的高能量鉛原子核對撞,許多高能光子、Z玻色子、以及高能量的夸克與膠子與夸克–膠子電漿一起產生,開創了一個全新的研究方向。由於光子與Z玻色子不參與強作用力,因此測量這些不帶色荷的粒子,可以得到夸克–膠子電漿剛產生時的初始狀態,就像是利用微中子可以探測太陽的核心一樣。利用超高能量的夸克與膠子穿過電漿,我們可以進行類似拉塞福(Rutherford, 1871~1937)實驗的研究,只是這次不是利用電子去探測原子核,而是用這些高能夸克與膠子來探測夸克–膠子電漿的結構。

在大強子對撞機有了這些有趣的研究工具,將有助於了解高密度環境下的量子色動力學,並且解答早期宇宙之謎。近年來在弦論模型的計算與發展,更提供了嶄新的方向,幫助我們在夸克–膠子電漿研究中所學習到的知識,運用在各種其他的強交互作用系統(Strongly interacting system)。許多精彩的實驗分析與理論計算,正如火如荼的進行中!

圖七:利用CMS偵測器的電磁量能器,成功的捕捉到Z玻色子衰變至渺子與反渺子,並且發現這兩種不 帶色荷的粒子不受夸克膠子電漿的影響,首度證實這兩種粒子不會受到強作用力的影響。

李彥頡:任職歐洲核子物理研究中心

原文發表自科學月刊第四十三卷第五期

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文章難易度
科學月刊_96
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非營利性質的《科學月刊》創刊於1970年,自創刊以來始終致力於科學普及工作;我們相信,提供一份正確而完整的科學知識,就是回饋給讀者最好的品質保證。

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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
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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

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微擾理論:我們有沒有可能遮蔽了新的物理?——《撞出上帝的粒子》
貓頭鷹出版社_96
・2023/01/27 ・2632字 ・閱讀時間約 5 分鐘

對撞機能夠給出什麼答案?

物理學家想用大型強子對撞機來解答的重要問題,可以總結如下:在大型強子對撞機的能量級下,粒子物理的標準模型是否有效?「對撞機能量級」是個大大的躍進,因為其能量大小超越了電弱對稱破缺尺度;在這個尺度之上,兩種基本作用力相互統一,而 W 和 Z 玻色子、甚至所有其他基本粒子的質量,也許都是起源於此。

從空中鳥瞰大型強子對撞機的地理環境。圖/wikipedia

如果標準模型可以成功描述新能量範疇的現象,希格斯粒子應該就會存在,但看來不會有什麼其他的新發現;反之,如果標準模型失效,也許就沒有希格斯粒子了,不過背後一定會藏著稀奇古怪的事物。其實有個不易察覺的問題會左右這件事:我們究竟有多了解標準模型在此能量級下預測的現象?這並不容易回答。

一般而言我們並沒有能耐百分之百準確地解出標準模型。所有人都是用近似法。而絕大多數的近似方法之所以可行,是因為基本作用力的「耦合」,也就是強度,沒有很大。「耦合」就是在物理過程對應的費曼圖中,每個作用頂點帶有的值。(參見【科學解釋 8】)

微擾理論的應用

作用力的強度可以用一個數值來表示。如果說這個數值是 0.1,那麼兩個粒子交互作用的機率就會和 0.1 乘上 0.1,也就是 0.01 成正比。要是有三個粒子,機率就變成 0.1 的三次方,0.001,四個粒子的話就是 0.0001,如此這般。由此可知,如果耦合值很小,你就可以忽略比方說四個粒子以上的粒子交互作用―超過這個臨界值的項對於主要結果都只是極小的微擾罷了,因為前面至少會乘上 0.1 的五次方,也就是 0.00001。

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可見更多粒子的反應項只會些微改變原本的結果而已。這就是「微擾理論」的例子,微擾理論廣泛運用於解決物理界和化學界中許多的問題。只要耦合值很小、也就是作用力很弱,這個理論就十分準確。

然而,這種近似法並不是永遠有效。微擾理論失效的地方大多涉及強核力、也就是量子色動力學。這就是為何大家要把這種作用力稱為強核力。我們不是故意要混淆視聽的,強核力的確和它的名字一樣難以應付。

舉例來說,在我們對撞質子,想一探其內部夸克及膠子的種類分布時,某些方面的資訊其實無法從先前所提的原則計算得到(參見 4.5 節)。除此之外,我們也無法算出夸克和膠子最後是如何結合成新的強子的。雖然大家手上有量子色動力學的限制條件,也有一些基本的能量守恆、及動量守恆定律,以及不少從其他地方得到的數據,卻無法用微擾理論。

由二個上夸克及一個下夸克所構成的質子。圖/wikipedia

原因在於強核力的耦合值非常接近一,不論幾次方都還是一。因此,不管你計算的對象是幾個粒子,得到的結果都不會收斂到某個可信的值。最終我們只好依據自己的經驗來猜測結果、或建立模型。而這樣的結論一直都有調整空間。

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因此我們要嚴肅看待一個問題:大家在調整模型的時候,實際上可能會遮蔽了令人興奮的新物理。要避免這個問題,你得拿自己熟悉、以微擾理論計算的結果,連結上自己還不太明白、有調整空間的模型。我想像出一個比較毛骨悚然的情景來譬喻這件事――一具以精準預測架構的骨架,嵌在以最佳猜想組成的濕軟肉體內。

肉體的形狀可以改變。你可以重搥它的肚子,或捏它的臉頰(相對來說比較不痛);但是它有兩隻手兩隻腳,如果你打斷了某根骨頭,自己一定會知道。

用既有的知識探索未知

無論如何,大家利用電腦程式來把可塑的模型、與不易動搖的微擾理論整合在一起,而且絕大部分的工作都已經完成了;這種程式就是蒙地卡羅事件產生器(Monte Carlo event generator)。程式不但能編譯大部分我們擁有的粒子對撞現象的相關知識,同時也是個珍貴的工具,能協助物理學家設計新的實驗,並釐清既有的實驗對不同模擬數據會如何反應與解讀。「蒙地卡羅」這個名字有其典故,因為就和俄羅斯輪盤賭注一樣,這種事件產生器用上了很多隨機的數字。

這一切其實都牽涉到一點有趣的科學社會學。身為一位理論學家,有時你會因為投入某類蒙地卡羅事件產生器相關的研究而吃虧。你的一篇論文可能已經被引用了數千次,大家還是會說:「不過是電腦軟體罷了。」或是「這只是蒙地卡羅那類的玩意兒。」反之,要是你是發表一篇弦論的論文,又被引用這麼多次的話,你就能像個巨人般橫行全世界了。但說到底,弦論努力想預測的現象距離實證還是很遙遠,蒙地卡羅事件產生器卻可以實際解釋數據。

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蒙地卡羅事件產生器雖然不是唯一的辦法,大致上仍是物理學家在理解標準模型的意義、與儘量試著利用模型精確預測現象時,所付出的一份心血。

粒子物理標準模型。圖/wikipedia

雖然和大型強子對撞機的學界相比,蒙地卡羅事件產生器的研究社群規模較小,但相對來說,這個領域的成員盡的心力甚至不會比大家建造對撞機的付出還要少。美國物理學會也許是考量到了這一點,將 2011 年的櫻井獎(J.J. Sakurai Prize)頒給在這個領域工作的三位理論學家,分別是韋伯(Bryan Webber)、阿塔瑞利(Guido Altarelli)、斯舍斯特蘭(Torbjörn Sjöstrand)。頒獎典禮的引言如下:

因為三位物理學家的洞見,我們得以縝密驗證粒子物理的標準模型,實現高能物理實驗的目標、並從中學習量子色動力學、電弱交互作用、與可能的新物理的確切知識。

我很開心他們獲獎,因為其中兩位是我很親近的朋友,也更是因為三人所寫的計算方法及程式對大型強子對撞機幾乎所有的研究都十分重要,像是確保大家不會在不知情的情況下遮蔽任何新的物理。當前,我們正在嘗試確認希格斯粒子搜尋實驗的不定變數大小,並縮減其數量;人人都在尋找關鍵的三標準差證據、甚至是五標準差的大發現。為了這個目標,許多人夜以繼日持續比對新的數據和蒙地卡羅事件產生器的結果。

——本文摘自《撞出上帝的粒子:深入史上最大實驗現場》,2022 年 12 月,貓頭鷹出版,未經同意請勿轉載。

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貓頭鷹出版社_96
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貓頭鷹自 1992 年創立,初期以單卷式主題工具書為出版重心,逐步成為各類知識的展演舞台,尤其著力於科學科技、歷史人文與整理台灣物種等非虛構主題。以下分四項簡介:一、引介國際知名經典作品如西蒙.德.波娃《第二性》(法文譯家邱瑞鑾全文翻譯)、達爾文傳世經典《物種源始》、國際科技趨勢大師KK凱文.凱利《科技想要什麼》《必然》與《釋控》、法國史學大師巴森《從黎明到衰頹》、瑞典漢學家林西莉《漢字的故事》等。二、開發優秀中文創作品如腦科學家謝伯讓《大腦簡史》、羅一鈞《心之谷》、張隆志組織新生代未來史家撰寫《跨越世紀的信號》大系、婦運先驅顧燕翎《女性主義經典選讀》、翁佳音暨曹銘宗合著《吃的台灣史》等。三、也售出版權及翻譯稿至全世界。四、同時長期投入資源整理台灣物種,並以圖鑑形式陸續出版,如《台灣原生植物全圖鑑》計八卷九巨冊、《台灣蛇類圖鑑》、《台灣行道樹圖鑑》等,叫好又叫座。冀望讀者在愉悅中閱讀並感受知識的美好是貓頭鷹永續經營的宗旨。

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看不見的歐若拉——物理學家解釋火星上極光的成因
Ash_96
・2022/07/05 ・4548字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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極光。圖/envato elements

形成極光的要素有三,其中之一就是磁場。地球具有覆蓋全球的磁場,可以在兩極地區生成北極光和南極光;然而,火星沒有覆蓋全球的磁場,因此火星上的極光並非出現在兩極,只能在特定區域生成。

近期,愛荷華大學領導的研究團隊,根據美國航空暨太空總署(NASA)火星大氣與揮發物演化任務(MAVEN)探測器的數據,確認了火星離散極光是由太陽風和火星南半球地殼上空殘存的磁場相互作用所生成

極光三要素:大氣、磁場、高能帶電粒子

在介紹火星前,讓我們先把鏡頭轉到地球,談談地球上的極光在哪裡形成,以及如何形成。

地球極光出現的區域稱為極光橢圓區(auroral oval),涵蓋北極與南極地區,但並非以兩極為中心;換句話說,極光橢圓區也涵蓋了極圈以外的部分高緯度地區。另外,極光橢圓區的寬度與延伸範圍,會隨著太陽黑子 11 年的循環週期而變動。

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當太陽風和地球磁層的高能帶電粒子被地球磁場牽引,沿著磁力線加速往高緯度地區移動,最後和大氣中的原子碰撞時,就會形成多采多姿的極光。

綜合以上所述,可以得知極光的三個要素是:大氣、磁場、高能帶電粒子。

地球上這些「指引我們美妙未來的魔幻極光」,若屬於可見光波段,就能用肉眼觀測,並以相機記錄這夢幻舞動的光線。

極光橢圓區與地理北極、地磁北極相對位置圖。其中紅色實線表示極圈範圍,綠色區域則為極光橢圓區。圖/National Park Service

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火星的大氣層、磁場以及離散極光

在介紹離散極光之前,得先介紹它的幕後推手——行星際磁場(Interplanetary Magnetic Field,IMF)。IMF就是太陽風產生的磁場,在行星際空間主導著太陽系系統內的太空天氣變化,並阻擋來自星際間的高能粒子轟擊。

那麼 IMF 是如何產生的呢?當太陽風的高能帶電粒子從太陽表面向外傳播,會同時拖曳太陽的磁力線一起離開;太陽一邊自轉一邊拋射這些粒子,讓延伸的磁力線在黃道面上形成了螺旋型態的磁場。

以蛋糕裝飾來說明的話,太陽就像是在轉盤上的蛋糕,太陽風粒子就是擠花裝飾;而當蛋糕一邊以固定速度自轉,擠花逐漸向外擴散的同時,就會在蛋糕產生螺旋狀的軌跡。

因為太陽一邊自轉,一邊拋射太陽風的關係,IMF的磁力線會扭曲呈現如圖的螺旋狀。圖/維基百科
蛋糕的螺旋狀擠花。影片/Youyube

對太陽風和 IMF 有基本認識之後,讓我們把鏡頭轉向火星,談談火星的大氣層和磁層和地球有什麼不同。

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相較地球來說,火星的大氣層非常稀薄。這是因為太陽風的高能粒子轟擊火星大氣層,強大的能量將大氣層的中性原子解離為離子態,導致大氣層的散失;該過程稱作濺射(sputtering),發生在火星大氣層的濺射主要透過兩種方式達成—–第一,在 IMF 的作用之下,部分的離子會環繞磁力線運動,隨著 IMF 移動而被帶離火星;另外一部份的離子則像撞球一般,撞擊其他位於火星大氣層頂端的中性原子,引發連鎖的解離反應。 

MAVEN 任務的領銜研究員 Bruce Jakosky 說明,根據團隊研究的成果,太陽風的濺射效應會將火星大氣層中的惰性氣體氬解離,並將這些氬離子從大氣層中剝離。火星大氣層內氬的同位素(質子數相同,但是質量不同的元素)以氬-38 以及氬-36 為主,後者因為質量較小而較容易發生濺射。

藉由氬- 38 和氬-36 的佔比,Jakosky 的團隊推估火星約有 65% 的氬已經散逸至外太空。基於該研究結果還可以推算出火星大氣層中其他氣體的散逸情形;其中又以二氧化碳為焦點,畢竟行星需要足夠的溫度才能維持液態水的存在,而二氧化碳在溫室效應有很大的貢獻。

火星的大氣層因為太陽風的濺射效應逐漸被剝離。圖/NASA

接著,讓我們一探究竟火星磁場與地球有何不同。地球能形成全球磁場的奧秘是什麼呢?這要先從行星發電機理論開始說起,該理論指出行星要維持穩定的磁場有三個要件——導電流體、驅動導電流體運動的能量來源、科氏力。

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以地球為例,地核內部保留了地球形成初始的熱能,約有 4000°C 至 6000°C 的高溫。位於地核底層的高溫液態鐵,因為密度下降而上升至地核頂端,接觸到地函時,這些液體會喪失部分熱能而冷卻,因為溫度比周圍環境低,密度變高而下沉;如此不斷的熱對流循環下,讓帶有磁力的流體不斷運動,進而形成電磁感應。另外,科氏力的作用讓地球內部湧升的流體偏向,產生螺旋狀的流動效果,有如電流通過螺旋線圈移動的效果。

在火星所發現的地殼岩石證據顯示,火星在數十億年前曾經和地球一樣具有全球的磁場。科學家對火星磁場消失的原因還不是很清楚,其中一種假說認為可能跟火星質量較小有關,在火星形成之初散熱較快,造成火星外核液態鐵短時間內就凝固,無法像地球一樣,保留高溫地核使液態的鐵和鎳因為密度的變化,不斷從地核深處上升至地函,再冷卻下降,持續進行熱對流。

火星地核內部缺乏驅動導電流體的原動力,導致火星內部的發電機幾乎停止運轉,無法形成全球的磁場。話雖如此,火星仍然具備小區塊的磁場,主要分布在火星南半球留有殘存磁性的地殼上空。

行星發電機理論中科氏力影響行星地核內熱對流的導電流體偏向。圖/Wikipedia

磁層與大氣層相互依存,火星在太陽風不斷吹襲之下,大氣層愈趨稀薄;火星內部又缺乏發電機的動力,無法形成完整的磁層。火星缺乏厚實的大氣層保護,就難以阻擋外太空隕石的猛烈攻勢,因此如今呈現貧瘠乾燥又坑坑疤疤的外貌。

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既然這樣,看似缺乏極光形成要素的火星,又是如何形成極光的呢?

雖然火星沒有覆蓋全球的磁層作為保護,但火星南半球仍帶有區域性的磁場。在那裡,磁性地殼形成的殘存磁場與太陽風交互作用,滿足了極光生成的條件。這種極光被稱為「離散極光」,與地球上常見的極光不同,有些發生在人眼看不見的波段(比如紫外線),所以也更加提升了觀測難度。

那麼,研究團隊是怎麼發現這種紫外線離散極光的呢?那就是藉由文章首段提到的 MAVEN 探測器所搭載的紫外成像光譜儀(Imaging Ultraviolet Spectrograph,IUVS)!

該團隊的成員 Zachary Girazian 是一位天文及物理學家,他解釋了太陽風如何影響火星上的極光。

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火星離散極光的發現

研究團隊根據火星上離散極光的觀測結果,比較以下數據之間的關係——太陽風的動態壓力、行星際磁場(IMF)強度、時鐘角和錐角[註 1] 以及火星上極光的紫外線,發現在磁場較強的地殼區域內,極光的發生率主要取決於太陽風磁場的方向;反之,區域外的極光發生率則與太陽風動壓(Solar Wind Dynamic Pressure)關聯較高,但是太陽風動壓的高低則與極光亮度幾乎無關。

N. M. Schneider 與團隊曾在 2021 年的研究發表提到,在火星南緯 30 度至 60 度之間、東經 150 度至 210 度之間的矩形範圍內,當 IMF 的時鐘角呈現負值,如果正逢火星的傍晚時刻,較容易觀測到離散極光;也就是說在火星上符合前述的環境條件很可能有利於磁重聯(Magnetic Reconnection)——意即磁場斷開重新連接後,剩餘的磁場能量就會轉化為其他形式的能量(如動能、熱能等)加以釋放,例如極光就是磁重聯效應的美麗產物。

未來研究方向:移居火星

因為火星上離散極光的生成與殘存的磁層有關,而磁層又關乎大氣的保存。所以觀測離散極光的數據資料,也能作為後續追蹤火星大氣層逸散情形的一個新指標。愛荷華大學的研究成果,主要在兩個方面有極大的進展——太陽風如何在缺乏全球磁層覆蓋的行星生成極光;以及離散極光在不同的環境條件的成因。

人類一直以來懷抱著移居外太空的夢想,火星是目前人類圓夢的最佳選擇;但是在執行火星移民計畫之前,火星不斷逸散的大氣層是首要解決的課題。缺乏覆蓋全球的大氣層保護,生物將難以在貧瘠的土壤存活。或許透過火星上極光觀測的研究成果,科學家們將發掘新的突破點;期許在不久的將來,我們能找到火星適居的鑰匙。

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  • 註1:IMF 的時鐘角(Clock Angle)與錐角(Cone Angle)

如何判定 IMF 的角度呢?因為磁場空間是立體的關係,我們測量 IMF 方向切線與 X、Y、Z 軸之間的夾角——也就是運用空間向量的概念,來衡量 IMF 的角度。時鐘角是指 Y、Z 軸平面上,IMF 方向與 Z 軸的夾角;而錐角則是在 X、Y 平面上,IMF 方向與 X 軸之間的夾角。

IMF 時鐘角和錐角示意圖。圖/ResearchGate

參考資料

  1. Science Daily. Physicists explain how type of aurora on Mars is formed.
  2. Z. Girazian, N. M. Schneider, Z. Milby, X. Fang, J. Halekas, T. Weber, S. K. Jain, J.-C. Gérard, L. Soret, J. Deighan, C. O. Lee. Discrete Aurora at Mars: Dependence on Upstream Solar Wind Conditions. Journal of Geophysical Research: Space Physics, Volume 127, Issue 4.
  3. Michelle Starr. Mars Has Auroras Without a Global Magnetic Field, And We Finally Know How. ScienceAlert.
  4. Michelle Starr. For The First Time, Physicists Have Confirmed The Enigmatic Waves That Cause Auroras. ScienceAlert.
  5. Southwest Research Institute. SwRI Scientists Map Magnetic Reconnection In Earth’s Magnetotail.
  6. 呂凌霄。太空教室學習資料庫
  7. 頭條匯。火星上的「離散極光」是如何形成的?物理學家有新發現,帶你揭秘
  8. Wilson Cheung。【北極物語】承載北極文化──極光。綠色和平
  9. 大紀元。火星上的極光是如何形成的? 科學家解謎
  10. BBC News 中文。北極光:美國科學家首次在實驗室驗證北極光產生原理
  11. 明日科學。科學團隊藉由 NASA 的太空船所收集的資料得知火星大氣層的流失可能肇因於強烈的太陽風
  12. 台北天文館。NASA 首次繪製火星周圍電流分布圖,證實火星有磁場。科技新報。
  13. 交通部中央氣象局太空天氣作業辦公室。太空天氣問答集
  14. Denise Chow. In an ultraviolet glow, auroras on Mars spotted by UAE orbiter. NBC News.
  15. NASA. NASA Mission Reveals Speed of Solar Wind Stripping Martian Atmosphere.
  16. NASA Goddard. NASA | Mars Atmosphere Loss: Sputtering.
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Ash_96
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外交系畢業,很多人看成外文(是不是又回頭看一次? ) 常常在外向與保守的極端之間擺盪;借用朋友說的詞彙,我屬於營業式外向。 喜歡踩點甜點店和咖啡廳,大概是嚮往那種文青都會女子的感覺,或是純粹愛吃。 喜歡k-pop ,跳舞的時候會自動設定為開演唱會模式,自我催眠現在我最帥。