儘管有各種體感方式，感受到自己動態在遊戲世界裡移動仍然沒有被實現，目前發展的一些行走移動介面都很難達到小型與真實運動感的結合。這影片介紹了怎麼利用簡單的彈簧跳床來做為身體運動移動的介面。在彈跳床下面四個角落安裝的四個紅外線距離偵測裝置，所以當人在上面行走或運動的時候可以偵測人踩的動態，在移動方向性上使用一個額外的偵測器感應腳步所面對的方向。影片上展示這樣的系統可以讓人在虛擬的世界有自由運動的感覺，或許不久以後可以開發出利用這種系統的遊戲裝置，或是運動慢跑導覽裝置！
原文發表於科學影像Scimage
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？
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？
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。
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。
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：
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：
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
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？
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 可分成兩種：
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。
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。
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。」
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？
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?
（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）
或
。
討論功能關閉中。
北落師門（Fomalhaut）又稱南魚座 α 星，是秋季星空中著名的亮星之一。去年 5 月，以美國亞利桑那大學（University of Arizona）天文學家加斯帕（András Gáspár）為首的研究團隊在《自然天文學》（Nature Astronomy）期刊上發表，他們藉由詹姆士．韋伯太空望遠鏡（James Webb Space Telescope, JWST，簡稱韋伯望遠鏡），在北落師門周圍殘屑盤（debris disk）中首次發現了「系外小行星帶」的存在。韋伯望遠鏡拍下美麗的照片，也瞬間席捲各大科學與科普媒體的版面（圖一）。
天文學家選擇北落師門作為目標並非偶然。半個世紀以來，北落師門一直是天文學家研究殘屑盤時的首選目標之一。韋伯望遠鏡的新影像為我們帶來什麼新發現？過去與現在的觀測方式又有什麼差異？本文將帶著大家一起回顧北落師門殘屑盤的觀測史。
殘屑盤是環繞在恆星周遭，由顆粒大小不一的塵埃所組成的盤狀結構。如果讀者們聽過行星形成的故事，也知道行星是從恆星四周、由氣體與塵埃組成的「原行星盤」（protoplanetary disk）中誕生，那你或許會認為殘屑盤可能就是行星形成後剩下的塵埃。但實際上並非如此，在恆星形成初期的數百萬年間，原行星盤中的氣體和塵埃會被恆星吸積或是吸收恆星輻射的能量後蒸發，同時也會聚集成小型天體或行星，這些原因都會使原行星盤消散。而殘屑盤則是由盤面上的小行星等天體們互相碰撞後，產生的第二代塵埃組成（圖二）。
這些塵埃發光的機制主要有兩種。第一，塵埃本身可以散射來自母恆星的星光，從而讓天文學家能在可見光與近紅外波段看到它們。第二，塵埃在吸收來自恆星的星光之後，以熱輻射的形式將這些能量重新釋放。由於恆星的光強度與距離成平方反比，愈靠近恆星，塵埃的溫度就愈高，因此發出的輻射以近紅外線為主；反之，愈是遠離恆星，塵埃的溫度就愈低，發出的光就以中遠紅外線為主。
北落師門殘屑盤的觀測始於 1983 年。當時，美國國家航空暨太空總署（National Aeronautics and Space Administration, NASA）的紅外線天文衛星（Infrared Astronomical Satellite, IRAS）發現北落師門在紅外線波段的亮度異常高，代表周圍很可能有殘屑盤圍繞。由於北落師門離地球僅約 25 光年，這項發現引起眾多天文學家的關注，並在未來數十年前仆後繼地拿出各波段最好的望遠鏡，希望藉此深入了解殘屑盤的特性。其中，哈伯太空望遠鏡（Hubble Space Telescope, HST，簡稱哈伯望遠鏡）、阿塔卡瑪大型毫米及次毫米波陣列（Atacama Large Millimeter/submillimeter Array, ALMA）與韋伯望遠鏡擁有非常好的空間解析度，因此能夠清楚地觀測殘屑盤的結構。
2008 年， NASA 公布哈伯望遠鏡在 2004 與 2006 年對北落師門的觀測結果（圖三），讓天文學家首次清晰地看到北落師門殘屑盤的影像。這張照片是哈伯望遠鏡以日冕儀（coronagraph）在 600 奈米（nm）的可見光波段下拍攝，中間的白點代表北落師門的位置，而周圍的環狀亮帶正是因散射的北落師門星光而發亮的殘屑盤，放射狀的條紋則是日冕儀沒能完全消除的恆星散射光。除此之外，天文學家還發現有一個亮點正圍繞著北落師門運行，並認為此亮點可能是一顆圍繞北落師門的行星，於是將它命名為「北落師門 b 」。很可惜在往後的觀測中，天文學家發現北落師門 b 漸漸膨脹消散，到 2014 年時就已經完全看不見了。因此它很可能只是一團塵埃，而非真正的行星。
ALMA 對北落師門的完整觀測於 2017 年亮相，他們展示出更加清晰漂亮的環狀結構，且位置與哈伯望遠鏡的觀測吻合。正如前面提到，殘屑盤中的塵埃溫度愈低，放出的輻射波長就愈長。因此 ALMA 在 1.3 毫米（mm）波段觀測到的影像，主要來自離殘屑盤中恆星最遠、最冷的部分。
最後則要來看去年韋伯望遠鏡所使用中紅外線儀（mid-infrared instrument, MIRI）拍攝的影像（圖五）。與之前的觀測不同，這次的影像顯示北落師門的殘屑盤其實分成幾個部分：
首先，哈伯望遠鏡與 ALMA 之前就已觀測到的塵埃環，它的半徑約 136～150 天文單位（AU）、寬約 20～25 AU，而溫度則落在約 50～60 K，與太陽系的古柏帶（Kuiper belt）十分相似，因此被稱為「類古柏帶環」（KBA ring）。雖然在觀測上的溫度相似，但其實此塵埃環與北落師門的距離是古柏帶到太陽的四倍；不過北落師門光度約為太陽的 16 倍，根據前述提及的平方反比關係，才導致兩者的溫度相近。此外，在更外層名為「暈」（halo）的黯淡結構則對應古柏帶外圍天體密度較低的區域。
再來，韋伯望遠鏡還發現了更多未解的謎團：內側殘屑盤（inner disk）與中間環（intermediate ring）。其實早在本次韋伯望遠鏡的觀測之前，天文學家就已經從北落師門的光譜推測，北落師門的殘屑盤中除了存在前面提過的類古柏帶環之外，應該還有另一批更靠近恆星、溫度更高的塵埃，溫度與大小對應太陽系中的環狀小行星帶。但當韋伯望遠鏡實際觀測後，卻發現與太陽系的環狀小行星帶相比，北落師門有著相當瀰散的內側殘屑盤。為什麼會有這樣的不同呢？目前天文學家也不清楚，仍待進一步研究。
最後，在類古柏帶環與內側殘屑盤之間，還存在著一個半長軸約 104 AU 的「中間環」，在太陽系中則沒有對應的結構，這項新發現也需要進一步的研究來了解它的來源。
此外，雖然北落師門 b 最終被證實並不是一顆行星，但這並不代表北落師門旁沒有行星環繞。最初，殘屑盤的形成原因是由小行星等天體不斷碰撞所產生，經過不斷地碰撞合併，其實就有可能已經產生直徑數百到數千公里的行星。從北落師門的殘屑盤還可以推論，在內側殘屑盤與中間環之間可能有一顆海王星質量以上的行星，它就像鏟雪車般清除軌道上的塵埃，從而產生「內側裂縫」（inner gap）的結構。
另一方面，天文學家也藉由數值模擬發現，如果僅考慮來自北落師門的重力影響，類古柏帶環應該要比觀測到的更寬才對。因此他們推測，很可能在類古柏帶環內外兩側有兩顆行星，像控制羊群的牧羊犬一樣以自身的重力限制塵埃移動，才產生了這麼細的塵埃環。
北落師門雖然是一顆年齡僅4.4億年的年輕恆星，卻已經是一個擁有殘屑盤、形成行星的成熟恆星系統。而來自韋伯望遠鏡的最新觀測結果，無疑讓天文學家更深入地認識殘屑盤中複雜的結構，也更令他們相信北落師門系統中有多個行星環繞。
不過，北落師門系統仍舊有許多未解之謎。例如為什麼太陽系有著環狀的小行星帶，北落師門卻是瀰散的內側殘屑盤？在無數的恆星中，究竟是太陽系還是北落師門的殘屑盤構造比較常見？殘屑盤中是否有行星存在？如果有，在北落師門的演化歷史中又扮演著怎樣的角色呢？這些問題都有待更多的觀測與理論模擬來解答。
在北落師門之後，觀測團隊預計將韋伯望遠鏡指向天琴座的織女星（α Lyr, Vega），以及位於波江座的天苑四（ε Eri），兩者都是離地球非常近且擁有殘屑盤的恆星。其中織女星的溫度與質量比北落師門更大，而天苑四的質量與溫度雖然比太陽小，卻有強烈的磁場活動。藉由觀測不同系統中殘屑盤的性質差異，並與太陽系進行對比，不僅能更加認識殘屑盤的起源、與行星的交互作用，更能理解我們自己的恆星系中，數百萬顆的太陽系小天體從何而來。
JWST 原始資料的處理過程影片介紹，非常值得一看！
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在談完了韋伯太空望遠鏡（JWST）的源起、技術與運行軌道之後，本系列的終章就帶大家一起來了解，天文學家花費上百億美金之後，究竟希望韋伯能為哪些領域帶來突破？
月亮距離我們大概 380,000 公里，光需要花費 1.3 秒左右才能到達地球，因此我們看到的月亮，是 1.3 秒以前的月亮；同理，我們看到的太陽，是 500 秒以前的太陽；我們看到的仙女座星系，是 250 萬年前的仙女座星系。在宇宙中，我們看得越遠，看到的東西就越古老。某種意義上，望遠鏡就像是一座時光機，可以讓我們一窺宇宙從誕生到現在的演化歷程。
在 1995 年，一組天文學家申請哈伯太空望遠鏡進行一次瘋狂的觀測。他們選擇將哈伯太空望遠鏡對準天空中一片看似什麼都沒有的區域，接連進行了 140 個小時的曝光。他們得到的影像，日後成為天文史上最重要的照片之一，其名為：哈伯深空（Hubble Deep Field）。
天文學家們驚訝的發現，這片看似空無一物的區域，其實充滿了數以千計遙遠、古老且黯淡的星系。比起銀河系這種中老年星系，哈伯深空中拍到的許多星系才形成不久，相當的年輕有活力。瘋狂誕生恆星的星系，與現在宇宙中的星系相當不同，非常有趣。望遠鏡就好像時光機一樣，帶我們一窺宇宙過去 130 多億年的演化歷史，而哈伯深空影像，正因此成為早期宇宙與星系演化研究的一個重要里程碑。
然而，當哈伯想要往更遙遠、更古老的宇宙望去的時候，就漸漸顯得力不從心了。原因是典型的星系發出的光主要以可見光為主，但是這些古老星系發出的可見光，在前往地球的過程中，會隨著宇宙的膨脹而發生紅移。越是遙遠的星系，紅移的情況就越嚴重。因此對於非常遙遠的星系來說，它們發出的可見光到達地球時，就已經被宇宙紅移拉到紅外線波段了。因此，只能觀測紫外線到近紅外的哈伯，就很難看到它們。
這時，就是韋伯出場的時候了。專司紅外線波段的韋伯，將能夠幫助天文學家看見宇宙中第一批恆星與星系的形成，以及這些恆星與星系如何與它們周遭的環境互動。
在宇宙學方面，JWST 將能讓宇宙學家深入探索宇宙「再游離（Reionization）」的過程。這是當前早期宇宙研究最重要的課題之一。大霹靂後 38 萬年，宇宙中的氫是以原子（稱為中性氫）的方式存在，然而在當今的宇宙中，多數的氫都是以游離態存在的。天文學家猜測，是宇宙中第一批形成的星系與黑洞發出的強烈輻射，游離了宇宙中的中性氫，才使得宇宙中多數物質的狀態發生了這樣的改變。但是再游離的過程究竟如何發生，現在無論是觀測還是理論都還無法給出統一的答案，仍待 JWST 等新一代望遠鏡的進一步探索。除此之外，就像前文所述，JWST 將能讓我們看到哈伯太空望遠鏡所見更古老的星系，這些仍在襁褓中的星系長有甚麼特色？又是怎麼演化成為我們在現在的宇宙中所看到的星系？這些也是 JWST 將幫助天文學家回答的問題。
恆星是天文物理最古老的研究對象之一。數十年來，天文學家對於恆星的類型、內部結構、演化歷程都有相當詳細的了解。然而，星際間瀰漫的雲氣究竟是如何聚集成一顆一顆的恆星，以及其周圍的行星系統，卻還有很多不清楚的地方。
典型的觀點認為，恆星誕生於巨大分子雲（GMC）之中。當分子雲中的氣體在重力的影響下逐漸聚集，就會形成紊亂而複雜的纖維狀（filament）的結構。
而在這些結構的高密度區域，隨著溫度、壓力與密度不斷提高，最終會點燃核融合反應，形成一顆顆的恆星。雖然大致的圖像有了，但是這整個過程不僅橫跨巨大的時間與空間尺度，更牽涉到磁流體力學、輻射、化學反應鏈等一系列複雜的物理與化學過程，因此上述的許多細節，仍是天文學家們努力研究的題目。
然而，由於這些恆星的形成區，往往被濃密的氣體與塵埃所包圍，因此當天文學家使用可見光觀測時，往往只能看到黑壓壓一片，難以窺探雲氣神秘的核心之中，恆星究竟是怎麼演化的。此時，紅外線的優勢再次展現。由於波長較長，紅外線比可見光和紫外線，更能夠穿過層層的星際雲氣而不被吸收，因此可以幫助天文學家直擊初生恆星的核心區域。
除了恆星本身之外，恆星形成時環繞在其周遭的「原恆星盤（Protoplanetary disk）」也是行星誕生的溫床。利用 ALMA 等次毫米波（介於遠紅外線到無線電波之間）望遠鏡，天文學家發現許多初生的恆星系統旁，都圍繞著濃密的氣體與塵埃盤。不僅如此，它們還發現這些盤面上，常有許多大小不一的間隙（gap），很可能就是來自正在形成中的行星。在少數的系統中，天文學家甚至能夠直接拍攝到這些正在襁褓中的系外行星們。而 JWST 在紅外波段的觀測，將能夠讓天文學家更進一步了解這些行星（尤其是靠近恆星的類地行星們）的形成。
「我們在宇宙中是孤獨的嗎？」
這個問題雖然至今仍沒有答案，但過去 25 年，天文學家對外星世界的認識已經有了巨大的進展。曾經，系外行星是只存在於假想中的天體；但現在，天文學家已經發現了超過 4,000 顆，隨著資料的不斷更新（主要歸功於 TESS 衛星的努力），這個數量還會持續上漲。
想了解系外行星學的發展歷史？這首 Acapella Science 的作品絕對是最棒的入門！
但是，天文學家雖然知道這些系外行星的存在，對這些外星世界的了解卻還相當有限，原因是系外行星實在是太小太暗了。對於多數的系外行星，天文學家都只能用一些間接的方法，測量它們的質量、半徑、軌道週期等相對粗略的特性，並且估計這個行星是否處於適合生命生存的「適居帶（Habitable Zone）」之內。
JWST 強大的能力將幫助天文學家突破困境。它能夠以兩種主要的方式觀測系外行星：一種是趁著系外行星繞行到其母恆星前方時，觀測整個系統的光譜，並找出其中由系外行星的大氣所貢獻的吸收譜線，這種方法被稱為「凌日光譜學 （Transit Spectroscopy）」；另外一種方式是藉由「日冕儀（Coronograph）」遮擋住來自母恆星的光線，直接拍攝並取得系外行星的光譜，這種做法被稱為「直接影像法（Direct Imaging）」。結合這兩種方式，JWST 將能夠讓天文學家對系外行星的認識不再只有多大、多重、多遠這些淺顯的描述，而是能知道大氣的組成、溫度與垂直結構，以及它們隨著季節、軌道半徑等其他因素的變化，深入地了解這些外星世界，甚至是尋找生命可能存在的跡象。
除了遙遠的系外行星之外，JWST 對於太陽系內的觀測其實也能有很大貢獻喔！舉例來說，JWST 擁有的中紅外波段的光譜觀測能力，既然可以分析系外行星的化學組成，當然也可以拿來分析太陽系內的小天體，如小行星、彗星、古柏帶天體等等，補足地面天文台無法觀測中紅外線留下的資訊空缺。此外，對於火星、四大巨行星、以及土衛六泰坦的研究，都是 JWST 可能的觀測目標。
從 1996 到 2021，從「新世代太空望遠鏡」到「詹姆士．韋伯太空望遠鏡」，天文學家的超級紅外線太空望遠鏡之夢，走過了漫長而曲折的發展歷程。25 年後的今天（10 月 17 日），JWST 已經搭乘海運抵達位於南美的法屬圭亞那太空中心，準備在 12 月 18 日搭乘亞利安 5 號火箭（Ariane 5），前往日地第二拉格朗日點（L2），以前所未有的性能，展開對宇宙、星系、恆星與行星的深入研究。更重要的是，每當一代更新、更強大的儀器成軍，天文學家不僅期待它回答上述「現有」的問題，更希望它能將人類的視野，開拓至我們從未想過的領域。韋伯究竟會帶來怎樣的驚喜，就讓我們拭目以待！
lmj20010805
狐禪
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