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檢驗病毒抗體、合成瑞德西韋,面對COVID-19中研院跨域合作並開放學研成果

PanSci_96
・2020/02/21 ・1616字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 574 ・九年級
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2019 新型冠狀病毒(COVID-19,也稱武漢肺炎)疫情蔓延,要減緩甚或是讓疫情早日結束,需要各領域學研界的分進合擊。中央研究院在春節期間(1月28日)就召集院內專家共同討論對策,組成「新冠病毒任務工作小組」,針對血清抗體檢測、病毒抗原檢測、新型治療性抗體、抗病毒藥物,及疫苗等面向進行跨領域的合作;在近期也有了初步的成果,未來相關研究成果也將依既有學術界規定共享。

2周合成百毫克級Remdesivir

中研院化學所陳榮傑副研究員的研究團隊於2月6日開始研究,但由於合成 Remdesivir (瑞德西韋)的起始物缺貨,因此參考美國原廠文件從較前端的步驟開始合成,經過日以繼夜趕工,其中還有一些化合物必須透過更精密的再結晶方式純化;日前在2月20日取得經光譜鑑定,純度達 97% 的 Remdesivir。

陳榮傑說,藥物合成工作艱鉅複雜,他們是僅僅7人的團隊,但每位同仁都具有強烈的使命感,盼對疫情有所貢獻,日以繼夜地投入研究,才能在兩週內成功合成 Remdesivir。廖俊智院長強調,此成果顯示中研院有能力承接藥物合成作業,但希望備而不用,未來因應疫情所需,可透過技術授權在臺灣大量生產,支援國家防疫。

辨識新冠病毒核蛋白的抗體

冠狀病毒不易以培養方式分離,因此檢驗大多是以「反轉錄聚合酵素鏈式反應」(RT-PCR)為首選。但在釐清國內第19例COVID-19(武漢肺炎)確定病例感染源時,由於其檢體中已經檢驗不出病毒,但由於人體感染冠狀病毒後通常會產生大量針對冠狀病毒核蛋白的抗體,因此衛福部疾管署委託中研院針對可能的傳染源得血清檢體進行新型冠狀病毒的抗體反應偵測。

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檢測方法利用西方墨點法 (Western-blotting),將製備好的抗原利用電泳膠體分析後,經過薄膜轉漬,加入檢體血清進行抗體反應呈色。抗原製備是利用大腸桿菌進行冠狀病毒核蛋白的表達純化,並驗證其可作為病人血清抗體偵測的試劑。分析結果顯示有其中一個檢體對 SARS 及新冠病毒核蛋白 (nucleocapsid protein)有抗體反應,對MERS 核蛋白沒有抗體反應,也因此在2月20日確認了1月22日自浙江返台,且曾出現呼吸道症狀並多次就醫的台商為感染源。

2/20確定19例的傳染源為浙江台商。source:2020/2/20 中央流行疫情指揮中心嚴重特殊傳染性肺炎記者會

能這樣快速地處理檢測,生醫所研究員林宜玲表示,這奠基於在2月初時中研院生醫所、生化所、植微所和基因體中心已經先投入針對血清抗體檢測、病毒抗原檢測等相關研究的製備。而現階段雖然此流程不會納入疫情指揮中心的檢測流程當中,但對於未來做流行病學研究會有相當的幫助,中研院也會開放相關的研究內容以供其他學研單位利用。

中研院籌組開放科學平台

中央研究院廖俊智院長在13日召開「國內學研單位COVID-19合作平台」會議,在會中倡議開放科學(open science)的精神,以利學研單位共享研究材料、研究資訊,及智財成果。

與會的十五個國內學研單位代表(包含中研院生醫所、基因體中心、生醫轉譯中心、分生所、化學所、農生中心,衛福部疾管署、農委會、科技部等部會,臺灣大學、陽明大學、成功大學、清華大學、長庚大學及國防醫學院等大專院校,以及國衛院、工研院、財團法人生物技術開發中心、國動中心等研究法人)決議組成十三項協作子平台,包括病毒培養、檢體,病毒分讓、檢測、老藥新用、關鍵材料供應、智慧財產權、抗體、小分子合成、疫苗、抗原、動物模式、社會倫理與法律等,共同投入 COVID-19 的快速篩檢工具、藥物與疫苗研發。

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目前研究需求包括感染控制、流行病學調查、臨床診斷與治療、快篩方式(包括病毒RNA、病毒抗原、血清抗體的檢測)、治療性藥物(中和抗體、小分子藥物)、疫苗,及SARS-CoV-2病毒致病機轉等。此外,也應納入社會倫理及法律等相關研究,以利疫情的控制與後續影響的評估。

短期目標希望能建立資源共享平台,讓學研單位能共同分享研究材料及資訊,多管齊下也等同買保險,確保研究成果的時效;中期目標為,在一切順利的情況下,最快約3至6個月能有小規模快篩檢測的原型產品;他也指出,新型小分子藥物、治療性抗體及疫苗則約需1.5年以上時間,為下一波疫情準備。

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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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用「世界上最大的望遠鏡」觀測黑洞!臺灣也參與其中!
PanSci_96
・2024/07/15 ・3876字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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台北時間 1 月 18 號下午四點,中研院天文所公布了一張黑洞照!別小看這張照片,裡頭有玄機!不論是驗證愛因斯坦的廣義相對論,還是要研究 M87 黑洞有沒有什麼特性,都得從這張照片著手。

為什麼我們能拍到比之前更清楚的照片呢?這是因為,這次「事件視界望遠鏡」的團隊,加入了格陵蘭望遠鏡的觀測數據。它不僅是全球第一座位於北極圈內的重要天文觀測站,此外,這座觀測站,也和台灣脫不了關係喔!

就讓我們來看看,這張黑洞照到底是怎麼拍的?這幾張黑洞甜甜圈照,又藏有哪些重要資訊?

近年的黑洞觀測

大家應該都還記得 2019 年的黑洞熱潮,當年 4 月,人類第一張黑洞照——M87 的真面目,被公開了,我們終於取得了黑洞存在的最直接證據。3 年後的 2022 年 5 月,我們也終於看清楚那個在我們所在的星系中,在銀河系最深處的黑洞——人馬座 A*。這兩張像是甜甜圈的照片,掀起黑洞熱潮,也帶給我們不少感動,想必很多人都還記得。

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圖/ESO、EHT Collaboration

但是,這兩張模糊的甜甜圈,不管對於科學家還是我們,想必都還不滿足!我們想看到的,是能跟電影星際效應中一樣,帶給我們強烈震撼的完整黑洞樣貌。

很快就有好消息,在 M87 照片公開的三年後。2022 年 4 月,天文學家展示了另一組 M87 的照片,除了原本的黑洞以外,還能看到外圍三條噴流,與圍繞在黑洞旁邊的吸積流,更加完整的黑洞結構同時存在在一張照片上。

圖/Lu, RS., Asada, K., Krichbaum, T.P. et al. A ring-like accretion structure in M87 connecting its black hole and jet. Nature 616, 686–690 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-05843-w

有趣的是,在 2022 發表的觀測結果中,黑洞似乎胖了一圈,直徑比 2019 年發表的結果大了 50%。這可不是說黑洞在幾年間就變胖了 1.5 倍,不用擔心,宇宙不會因此毀滅。這主要是選用觀察的電磁波波段不一樣,2019 年觀察的電磁波波長是 1.3 毫米,2022 年的波長則是 3.5 毫米。但其實,1.3 毫米比 3.5 毫米的電磁波穿透力更好。也就是 2019 年的影像更接近黑洞的實際長相。

對了,2022 年的黑洞照並不是事件視界望遠鏡發的。你知道「事件視界望遠鏡」並不是唯一在進行黑洞觀測的計劃嗎?

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為了觀測黑洞,全球的電波望遠鏡進行同步串聯,打算打造一個等效直徑幾乎等於地球直徑的超大望遠鏡。因為我們無法直接打造一面面積跟地球一樣大的望遠鏡,因此我們得將分布在各地的望遠鏡同步串聯,由數據分析來拼湊出整體樣貌。你可能不知道,全球的大型黑洞觀測國際合作計畫其實有兩個,一個就是大家比較常聽到的「事件視界望遠鏡 」,簡稱 EHT,主要以 1.3 毫米的波段進行觀測,也就是大家熟悉的甜甜圈照。而另一個大計畫是「全球毫米波特長基線陣列」,簡稱 GMVA,以 3.5 毫米為主要觀測波段。2018 年 GMVA 還加入了新成員,讓我們能看到最新的這張照片。其中一個是超強力助手 ALMA,另一個,就是第一座位於北極圈內,由台灣中研院主導的格陵蘭望遠鏡 GLT。

為什麼黑洞會那麼難觀察?

現在大家都知道,我們已經能確實拍到黑洞了。即使黑洞的本體是全黑的,圍繞在黑洞周邊快速旋轉的物質,也會因為彼此摩擦與同步輻射,放出強烈的電磁波,被我們看到。

但即便它會發光,仍然是個難以觀測的天體,直到近年,我們才補捉到它樣貌。這是因為,比起亮度,更難的地方在於尺寸,黑洞好小,更準確來說,是看起來好小。M97 和人馬座 A* 實際上都比太陽大上不少,但因為距離我們十分遙遠,從地球上來看,人馬座 A* 與 M87 黑洞的陰影尺寸,分別是 50 微角秒和 64 微角。從我們的視角來看,就跟月球上的一顆甜甜圈一樣大。

但即便很困難,看到黑洞對我們來說十分重要,我們需要有確切的證據來證明我們對於黑洞的預測並沒有錯。例如在 2022 年有照片證明「銀河系中間真的有黑洞!」之前,2020 的諾貝爾物理獎頒獎時,仍以「大質量緻密天體」來稱呼銀河系中央的「那個東西」。現在,從黑洞噴流、吸積盤、自轉軸、到光子球層,我們還有好多黑洞特性,需要更高解析度的照片來幫我們驗證,驗證廣義相對論的預測是否正確,而我們對於黑洞與宇宙的認識是否需要調整。

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好的,我們知道為了追星,嗯,是追黑洞,科學家無不卯足全力提升望遠鏡的解析度。但是為何格陵蘭望遠鏡的加入,就能提升照片解析度呢?

組成世界上最大的望遠鏡?

越大的望遠鏡看得越清楚,為了將全世界的電波望遠鏡串聯,打造等效口徑幾乎等於地球的超大望遠鏡。這些望遠鏡使用了特長基線干涉測量法,這些望遠鏡則稱為電波干涉儀。

這些電波干涉儀通常由一系列的天線組成,例如位於智利的阿塔卡瑪大型毫米及次毫米波陣列 ALMA,就是由 66 座天線組成,最遠的兩座天線距離長達 16 公里。在觀測同一個訊號時,透過比較每座望遠鏡收到訊號的相位差,就能計算出訊號的方位角,進一步推算出原始訊號的樣貌。而當這些天線數量越多、距離越遠,就等於是一座更高解析度、口徑更大的望遠鏡。例如 ALMA 的影像解析度高達 4 毫角秒,能力比知名的哈伯太空望遠鏡還要好上 10 倍。另一座位於夏威夷的次毫米波陣列望遠鏡 SMA,則是由 8 座天線組成,雖然單座天線的直徑只有 6 公尺,卻足以以模擬出一座直徑 508 公尺的大型望遠鏡。

利用相同技術,只要透過原子鐘將全球的望遠鏡同步,就能模擬出直徑幾乎等於地球直徑的超巨大望遠鏡,也就是「事件視界望遠鏡 」或是「全球毫米波特長基線陣列」。

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沒錯,格陵蘭望遠鏡 GLT 也扮演重要角色。但為什麼要把望遠鏡建在北極圈內?

畢竟這可不簡單,為了讓望遠鏡能在最低零下 70 度 C 的嚴苛環境中工作,還期望它能發揮超越過去的實力,科學家改造了不少設備,甚至還要加裝除霜裝置。

但這一些都是值得的,因為光是 ALMA、SMA、GLT 三座望遠鏡,就可以在地球上構成一個大三角型,等於一台巨大的電波干涉儀。

圖/First M87 Event Horizon Telescope Results. II. Array and Instrumentation – Scientific Figure on ResearchGate. Available from: https://www.researchgate.net/figure/Map-of-the-EHT-Stations-active-in-2017-and-2018-are-shown-with-connecting-lines-and_fig1_333104103 [accessed 15 Jul, 2024]

而對於事件視界望遠鏡來說也十分重要,因為在地球的南邊已經有南極望遠鏡了,東西向則有許多來自中低緯度的望遠鏡。剩下的關鍵位置,當然就是北極的格陵蘭望遠鏡了。而特長基線干涉技術要在不同頻段發揮作用,每個望遠鏡的相對位置也十分重要。格陵蘭的地理位置與良好的大氣環境,讓格陵蘭望遠鏡可以觀測 230GHz 這個特殊波段的訊號,並且補足黑洞的諸多細節。根據官方消息,未來還要真的登高望遠,更上一層樓地把整座格陵蘭望遠鏡搬上格陵蘭島山頂的峰頂站台基地 (Summit Camp ),觀測 690GHz 的特殊訊號,期待能看到黑洞的光子球層,驗證廣義相對論的預測。

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順帶一提,這邊提到的 SMA、ALMA 和格陵蘭望遠鏡,不僅合作關係密切,這些重要計畫台灣還都參與其中!

SMA 是 2003 年啟用,全世界第一座可觀測次毫米波的望遠鏡陣列,也是史密松天體物理台與台灣中研院天文所合作興建與運作的望遠鏡,每年也有許多台灣參與或主導的研究發表。

2013 年啟用,位於智利的 ALMA,則是由東亞、歐洲、北美共同合作的國際計畫,台灣當然也參與其中。擁有66座望遠鏡的 ALMA,也是地面上最大的天文望遠鏡計畫。而有趣的是,由中研院主導的格陵蘭望遠鏡所使用的天線,就是使用 ALMA 的原型機改造而成的!

最後,這次最新的黑洞照就是這張,在 2018 年 4 月拍攝,歷經將近 6 年分析,才正式公布的照片。它與 2017 拍攝,2019 年公開的第一張黑洞照一樣,主角都是 M87。

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你說兩張照片看起來都一樣?嗯,沒錯,雖然還是看得出差異,但兩張照片大致上看起來的確差不多。

這兩張照片所得出的光環半徑相同,代表在相隔一年的拍攝期間,黑洞半徑並沒有產生變化。因為 M87 並不會快速增加質量,所以這個觀測結果非常符合廣義相對論對於光環直徑的預測。並且這張照片也讓我們更加確定,2017 年拍攝到的甜甜圈結構,並不是黑洞的偶然樣貌。

有相同的地方,也有不一樣的地方。這兩張照片光環上最亮的位置逆時針偏轉了 30 度,光是這點,就將開啟下一波的黑洞研究熱潮。透過比較不同時間拍攝的照片,科學家將可以深入研究黑洞的自轉軸角度,以及自轉軸隨著時間偏轉的「進動」現象,並更進一步分析黑洞周圍的磁場與電漿理論。

因為 GLT 的加入,有效提升了 EHT 的影像保真度,科學家能取得更加真實的黑洞照,為未來的黑洞研究打下基礎,例如挑戰很難被拍到的光子環。

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乳房真空輔助微創手術,精準解除早期乳癌疑慮
careonline_96
・2024/07/12 ・2445字 ・閱讀時間約 5 分鐘

「那是一位 30 多歲的女性,念高中的時候就發現乳房有顆腫瘤,從乳房超音波檢查看起來偏向良性腫瘤,便持續追蹤,幾個月前,患者覺得乳房腫瘤變大。雖然粗針穿刺的結果為良性,但醫師仍建議動手術將腫瘤切除,對於手術,患者感到相當憂慮。」雙和醫院乳房外科蘇智銘醫師表示,經過詳細討論後,患者決定接受乳房真空輔助微創手術。利用特殊設計的真空抽吸輔助針,經由小於 0.5 公分的傷口,便順利將乳房腫瘤移除。

術後病理報告顯示,切下來的腫瘤組織中有少量乳管原位癌,即零期乳癌。蘇智銘醫師說,雖然這種案例非常少見,但也感到很慶幸,因為當時做了乳房真空輔助微創手術取得較多的組織,才能早期發現零期乳癌,後續也安排了相對應的手術及治療計畫。

「乳癌為台灣女性發生率最高的癌症,因此當發現乳房病灶時,患者都會很緊張。」秀傳醫院乳房外科王馨鎂醫師解釋,臨床上會根據乳房超音波或乳房攝影的檢查結果來評估是否需要進一步切片檢查。若腫瘤在乳房超音波中呈現邊界不規則、內容成分不均勻、體積變大、有惡性病灶的疑慮時,醫師會建議進行切片檢查;如果在乳房攝影上發現微小鈣化點的分布疑似為惡性病灶之早期變化時,則會安排乳房攝影定位的切片檢查。

乳房切片檢查是利用乳房超音波或乳房攝影定位,取出部分組織交由病理科醫師確認,常見的方法包括細針抽吸、粗針切片、乳房真空輔助微創手術。

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王馨鎂醫師說明:「切片取得越大越完整的組織,正確診斷的機會也會越高。細針抽吸僅能取得零星細胞做細胞學檢驗,準確性較低。粗針切片可採檢到長度 1.5 公分、直徑 0.2 公分的長型組織,除了診斷良性、惡性之外,亦可以了解腫瘤的分型。而乳房真空輔助微創手術能夠取得比粗針切片更大片的組織檢體,能夠瞭解更多資訊,讓診斷更精準。」

乳房真空輔助微創手術  檢查及治療一次完成

乳房真空輔助微創手術會在開刀房進行,可採用局部麻醉或全身麻醉。蘇智銘醫師說,手術過程中會使用特殊設計的先進手術系統,包括具有真空抽吸幫浦的主機,和一個帶有凹槽以及刀片的針具。

「在超音波或乳房攝影立體定位導引之下,醫師將針緩緩插至腫瘤附近,接著開啟真空抽吸系統,腫瘤會被負壓吸進切片針的凹槽之中,並被刀片切成長條取出。」王馨鎂醫師說明,這個過程會連續進行,切下的組織會自動儲存在切片針附屬的檢體盒當中,因此針具不需多次進出,即可完成切片檢查或腫瘤切除。

相較於傳統手術,乳房真空輔助微創手術的傷口較小,大約 0.5 公分的傷口即可完成,術中與術後的疼痛都比較輕微,恢復速度也較快。而且可以把傷口隱藏在較不明顯的位置,例如乳房邊緣或乳暈旁邊,待疤痕癒合後,對外觀的影響更少。王馨鎂醫師說,若同一側乳房有兩顆以上的腫瘤需切片或切除,在經過醫師評估後,可能有機會由同一個傷口進行。

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蘇智銘醫師說明:「如果採用傳統的粗針穿刺,在完成切片後,腫瘤還是存在;但若利用乳房真空輔助微創手術,可同時完成切片檢查、診斷及切除治療,病理檢查確認為良性後就不用再動一次手術。」

乳房真空輔助微創手術適用於乳房切片以及小於 3 公分的良性腫瘤切除,例如纖維腺瘤、纖維囊腫等。蘇智銘醫師說,若病理檢查發現有惡性組織,便須進一步安排手術治療乳癌。

王馨鎂醫師提醒,乳房真空輔助微創手術雖傷口微小,但因進行組織切除,還是會有血腫機率產生,術後建議使用彈性繃帶或穿著彈性內衣加壓,血腫將會逐漸被吸收。

筆記重點提醒

  1. 早期乳癌通常摸不到,也沒有症狀,必須經由乳房超音波、乳房攝影才能早期發現。如有疑慮時,建議進行切片檢查。
  2. 常見的乳房切片方法包括細針抽吸、粗針切片、乳房真空輔助微創手術。切片取得越大越完整的組織,正確診斷的機會也越高。
  3. 乳房真空輔助微創手術能夠同時進行切片檢查及移除腫瘤,在病理檢查確認為良性後就不用再動一次的手術,檢查治療一次完成。
  4. 相較於傳統手術,乳房真空輔助微創手術的傷口較小,僅約 0.5 公分,術中與術後的疼痛都比較輕微。而且可以把傷口隱藏在較不明顯的位置,例如乳房邊緣或乳暈旁邊,待疤痕癒合後,對外觀的影響更少。若同一側乳房有兩顆以上的腫瘤需切片或切除,在經過醫師評估後,有機會由同一個傷口進行。

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