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LB-1 雙星系統的神秘伴星到底是什麼?一顆失落黑洞的論戰

活躍星系核_96
・2020/05/19 ・4066字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 515 ・六年級

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  • 文/陳明堂│中央研究院天文所及天文物理研究所研究員,兼天文所夏威夷運轉副所長。

在過去的幾個月中,關於一顆黑洞存在與否的問題,在天文學界引發一場熱烈的科學論戰。

論戰的起源來自去年 (2019) 11 月底,《自然》雜誌刊登的一篇關於發現黑洞的論文。那是由中國天文學家領導的國際科學團隊發表的研究成果。他們宣稱找到一顆非常特別的黑洞。特別的地方在於這個黑洞的質量:相當於 70 個太陽。

對專門研究「星體黑洞」(Stellar Black Hole ,或稱恆星黑洞)的科學家而言,質量大於 10 個太陽的黑洞就算是很罕見了。因此,找到一顆 70 個太陽質量的恆星黑洞,會是個空前的發現,而且可能改寫重要的黑洞和星球形成理論。因此這個成果登上了《自然》科學雜誌中,並且引起國際天文界的注意。

藝術家所繪雙星系統星球黑洞示意圖。主要根據甚大望遠鏡(Very Large Telescope)與錢卓拉X射線天文台(Chandra X-ray Observatory)針對另一雙星系統的觀察。圖\wikipedia Credit:ESO/L. Calçada/M.Kornmesser

這次成果的觀測資料主要來自於中國的「郭守敬望遠鏡」,搭配西班牙的 Gran 望遠鏡和夏威夷的凱克望遠鏡。郭守敬望遠鏡 (英文名: Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopy Telescope ,簡稱 LAMOST) 是一座由中國主導建造的光學望遠鏡。主鏡的直徑 4 公尺,望遠鏡位在北京西北邊約 115 公里,海拔九百多公尺的興隆觀測站。 這座望遠鏡是十年前完成的。這一次的空前發現,對這一座觀測環境並不是太理想的國家級望遠鏡,是一件轟動中國科學界的大事。

某些恆星的末路:恆星黑洞

以目前我們對於恆星演化的理解,當星球把所有的燃料用光的時候,那時候它們再也沒有能量維持向外的壓力,而它本身的重力將會把所有的質量往內擠壓。如果星球的質量足夠大的話,它的重力可以大到把自己一直往內塌縮,一直縮到「事件視界」的範圍內。從這個過程產生的黑洞,我們稱之為恆星黑洞,或是「星體黑洞」。

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並不是所有星球的演化都會產生黑洞的;像我們的太陽,它的質量還不足夠大到能形成黑洞程度,當它燃料用盡時會變成「白矮星」。而比太陽大一些的星體,會變成「中子星」。

當一顆巨大的恆星耗盡燃料時,它會坍塌並爆炸成超新星。圖\NASA 資料庫

比太陽大 10 倍以上的星體才會變成「黑洞」!這類型的恆星會最終爆炸成為「超新星」,爆炸的過程會把一些星體的質量往外拋出,成為星際物質;同時,還會有往內的壓力,擠壓原本就非常緻密的星核,由此形成黑洞。形成的黑洞質量大約是太陽的數倍到二、三十倍。三十倍太陽質量以上的黑洞,它們成因就比較複雜了,如果環境不對(像是我們的銀河系), 就可能無法成型。

天文學家對大質量黑洞(幾百個太陽質量以上)的成因了解有限,目前沒有一致的定論。最近的一個研究,發現最靠近我們的星體黑洞,距離地球大約有 1,000 光年,質量是 4 個太陽。

一個具有 4 個太陽質量的黑洞,它的直徑比台北的大安區略大;而 70 個太陽質量的黑洞的直徑大約就像台北市那麼大。在浩瀚無垠的宇宙中,這是一個再微小不過的範圍。除非是在我們太陽系附近,不然以目前的儀器,我們無法直接觀測到如此小的星體。

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找尋星體黑洞主要靠間接的量測,常見的方法有二:一是觀察黑洞周遭恆星軌道的變動,二是尋找黑洞吸積盤物質因快速摩擦而釋放出的各種電磁波(可見光、紅外光、無線電波、 X 射線等)。

中國團隊宣稱: LB-1 雙星系統有個 70 個太陽質量的黑洞!

這次中國的科學團隊觀測的目標是一個叫做 LB-1 的星體。在視覺上,它在望遠鏡中只看到單一個光點,看不出什麼特別的。但是從它發出的光譜,天文學家判斷該系統是一組雙星系統。兩顆互相環繞的星體,其中之一是顆發出可見光的普通恆星;另一顆伴星似乎沒有訊號。根據 LB-1 光譜的分析,天文學家知道發光的恆星的大致的組成成份,並根據目前的恆星演化理論,了解該星體的物理狀況:像是溫度、大小、年齡等等。至於它的神秘伴星,由於以往的觀測看不到它的訊號,過去一般認為它若不是中子星,就是黑洞。

小知識:對於雙星系統的估測

天文學家有一套估算這種雙星體的旋轉週期、相對質量、軌道形狀的技術。這個技術源自於 17 世紀的克普勒 (Kepler) 先生發現的定律,一直沿用到現在。雖然在視覺上,我們無法直接看到 LB-1 的雙星運動,現代的天文學家還是可以透過量測它的可見光光譜的變動,得知雙星的旋轉週期。
恆星的燃燒靠著是氫原子融合,而一堆火熱的氫原子聚在一起就會發出某些氫原子特有的光。我們知道一顆靜止不動的恆星,這些特定的光會出現在在光譜的固定頻率上。但是如果這顆恆星是繞著另外一顆星體打轉,那麼這些特定的光譜線,就會在原本的固定點,左右變動著。這就是所謂的都普勒光譜效應:當恆星是朝著地球過來,光譜線的頻率就會增加;反之,則是降低。

藝術家所繪天蠍座AR雙星系統示意圖,此雙星系由白矮星和紅矮星組成。By M. Garlick/University of Warwick/ESO – CC BY 4.0

中國團隊就是靠著分析 LB-1 發出的光譜變動,宣稱它的神秘伴星是一顆黑洞,而且其質量高達前所未見的 70 個太陽。

中國團隊的發表中認定,LB-1 是一個距離我們 1  萬 4 千光年的的雙星系統。 它包含一顆 8 個太陽質量的恆星,和一顆 70 個太陽質量的黑洞。 另外,靠近黑洞的周遭圍繞著一環盤狀的氣態雲,這個氣態環跟隨著黑洞,與主星以大約 80 天的週期互相圍繞著。黑洞不會發出訊號,但是靠近它的氣態雲會發光,並且發射出氫原子的特殊譜線,稱為 H-alpha 譜線。透過觀測這條光譜線的頻率變動,科學家們可以推測雙星體的旋轉週期、相對質量、軌道形狀等物理參數。

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根據目前的星體演化模型,如此大質量的黑洞不可能在銀河系這般的星系中形成的。這是銀河系中星體的普遍成份,造成大質量的恆星在它們演化末期,跳過了重力崩塌的過程,而將所有物質全部向外炸開,灰飛煙滅。所以也不會有黑洞這塊墓碑留下來。

70 個太陽質量的星體黑洞出現在我們的銀河系中,這個空前的發現如果被證實的話,對已知的天文理論具有革命性的結果。因此,這顆黑洞的質量特別引起世界各地的天文學家的注意。

分析錯了嗎?各國質疑聲浪紛紛出現

該篇《自然》論文發表後,不到十日,天文界出現質疑的聲浪。三篇反駁性的論文,分別來自美國、紐西蘭-英國-澳洲、比利時三地的團隊,一致性的質疑中國團隊的詮釋光譜資料的正確性。並且提出各自的分析方法,從同樣的觀測資料,導出不同的結論。

他們的結論沒有排除 LB-1 的伴星是一顆黑洞的可能。但是如果答案是肯定的話,它應該是一顆「正常」的星體黑洞,質量小於 20 個太陽。美國團隊的文章登上今年 (2020) 一月的英國的皇家天文會月報中。

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中國團隊資料處理方式遭受到反駁者的強烈質疑。他們一致的指出中國的團隊在資料分析處理中,除了專注在 H-alpha 放射譜線,應該要考慮源自於主恆星的 H-alpha 吸收譜線。從反對者的數值模擬中,說明了把主恆星的吸收譜線排除後, H-alpha 放射譜線應該是來自於一個靜止的發射源。換句話說, H-alpha 光譜發射線並不可能是從黑洞附近發出的,因此跟黑洞的軌道運動沒有直接的物理關係。它的來源更像是環繞在雙星外圍的雲氣所產生的,所以不會產生都普勒效應。

除了這點以外,反對者的分析也認為 LB-1 主星的質量不會超過 5 個太陽,而且 LB-1 距離太陽約 7 千光年,只有中國團隊認定的一半距離。

比利時團隊新觀測資料:伴星是 Be 型恆星啦!

比利時的團隊更是把這個議題提升了一個層次。就在過去的幾個月,他們利用西班牙的 Mercator 望遠鏡,觀測 LB-1。從該望遠鏡獲得的更清晰、同時也更高解析率的光譜資料。從這些新的觀測資料結果,加上中國團隊的資料,他們提出新的證據顯示 LB-1 的伴星不是一個 70 個 太陽質量的黑洞;這顆伴星甚至不是黑洞,而是一顆在天文學中被稱為 Be 型的恆星。

Be 星是會發射出氫原子光譜線的 B 型恆星,傳統天文學用恆星的光譜來分類星體。 B 星是溫度頗高的藍白色星,在銀河系中並不罕見。天文學家可以從恆星的光譜資料辨認出哪些星體是 Be 星。由於比利時的團隊獲得的新的光譜資料在解析率和訊號品質都比之前精確細微,因此研究團隊能夠從原本以為只是主星的光譜資料中,分辨出隱藏其中的伴星光譜。

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赫羅圖以恆星亮度(絕對星等)與恆星顏色作軸,從左邊高溫藍白星到右邊低溫紅星。上方及標示各類恆星的分類,其中 Be 星即為圖中分類 B 的恆星。圖\wikipedia

根據研究團隊的分析,這一顆伴星自轉的速度相當的快,致使觀測到的光譜訊號變得難以辨認;它的光譜又跟主星的光譜混合,讓天文學家以為這個伴星是個不出聲響的緻密星體(黑洞,中子星之類)。

今年 (2020) 四月 29 號 的 《自然》刊登了比利時團隊的研究結果。同一期也刊登了中國團隊對新結果的評論。在評論中,他們表示對新研究的一些分析方法,還是保持著存疑的態度,然而並沒有提出論證反駁 LB-1 新的觀測結論。

在這場論戰中,中國的隊在重新檢視資料後,依舊認為 LB-1 伴星是一個介於 23 – 65 太陽質量的黑洞。這已經是比原先宣稱的質量小了許多。中國團隊倒是同意一點: LB-1 的光譜所代表的訊息,的確是比他們原先設想的更加複雜。

LB-1 的伴星到底是不是黑洞呢?如果中國團隊的結論是正確的,那麼要如何解釋反駁者提出的疑點呢?現代科學研究的過程就是如此。任何的新發現都必須攤在陽光下接受檢視,重複驗證,再三確定,才會產生接近事實的科學成果。

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目前看來,比利時團隊的分析方法是相當充分的。他們分析了之前中國團隊和他們新取得的觀測資料,包含了過去 4 年 LB-1 的動力資料。從這些資料產生的結論,並沒有違背目前科學家對雙星系統的理論假設。所以看來,這一顆 70 個太陽質量的黑洞的說法,在經過一連串的小心求證後, 已經離事實越來越遠了,成為一顆失落的黑洞了。

參考資料

  1. Liu, J., Zhang, H., Howard, A.W. et al. A wide star–black-hole binary system from radial-velocity measurements. Nature 575, 618–621 (2019).
  2. Kareem El-Badry, Eliot Quataert, Not so fast: LB-1 is unlikely to contain a 70 M⊙ black hole, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society: Letters, Volume 493, Issue 1, March 2020, Pages L22–L27.
  3. Eldridge, J. J., Stanway, E. R., Breivik, K., et al. Weighing in on black hole binaries with BPASS: LB-1 does not contain a 70M⊙ black hole. 2019, arXiv e-prints, arXiv:1912.03599
  4. Abdul-Masih, M., Banyard, G., Bodensteiner, J. et al. On the signature of a 70-solar-mass black hole in LB-1. Nature 580, E11–E15 (2020).
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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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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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發現最靠近地球的黑洞:Gaia BH1
全國大學天文社聯盟
・2022/11/30 ・2897字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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  • 文/林彥興|清大天文所碩士生、EASY 天文地科團隊主編、全國大學天文社聯盟監事

本月初 [1],「最靠近地球的黑洞」這個紀錄被刷新了!以天文學家 Kareem El-Badry 為首的團隊,利用蓋亞(Gaia)衛星極度精準的天體位置資料,加上多座望遠鏡聯合進行的徑向速度量測,成功確認了約 1550 光年外位於蛇夫座的一顆恆星,正與黑洞互相繞行,打破離地球最近的黑洞紀錄。

狩獵隱身巨獸的方法

人類搜尋黑洞已經有數十年的歷史。對於正在「進食」,也就是正在吸積物質的黑洞,由於其周遭的吸積盤和噴流等結構會在無線電、X 射線等多個波段發出強烈的電磁輻射,因此相對容易看到;但沒有在進食的黑洞,就要難找許多。

畢竟黑洞之所以被叫做黑洞,就是因為它本身幾乎不會發光。想要尋找這些「沉默」黑洞的方法,通常只能靠著黑洞的重力對其週遭的影響,間接推測黑洞的存在。

其中最常見的方法,就是尋找「繞著看不見的物體旋轉的恆星」。一般來說,恆星在天空中移動的軌跡應只受恆星的視差和自行影響,但如果恆星在與另一個大質量的天體互相繞行,比如我們的目標:沉默的黑洞,那恆星的軌跡就會受到黑洞影響。

因此觀測恆星的移動軌跡,是尋找沉默黑洞的重要方法之一。這個方法最著名的例子,就是 2020 年諾貝爾物理獎得主 Reinhard Genzel 與 Andrea Ghez 藉由長時間觀測銀河系中心的恆星運動(位置與徑向速度),從而確認了銀河系中心超大質量黑洞的存在。

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UCLA 的銀河中心觀測團隊即是以觀測恆星的運動確認銀河系中央超大質量黑洞的存在。圖/UCLA Galactic Center Group – W.M. Keck Observatory Laser Team

但由於方法間接,用這類方式尋找黑洞時往往很難確定那個「看不見的物體」到底是不是黑洞。舉例來說,2020 年歐南天文台的天文學家宣布發現 HR 6819 是一個包含黑洞的三星系統,卻在更多更仔細的研究後遭到推翻。因此從恆星的運動來尋找「黑洞候選者」相對不難,但是想要消滅所有其他的可能性,「確定」黑洞的存在,就不是一件容易的事。

多方聯合|鎖定真身

那麼,這次的新研究是怎麼「確定」黑洞的存在的呢?

第一步,天文學家們先把目標鎖定在「形跡詭異」的恆星。因為當一顆恆星與黑洞互相繞行時,恆星在天上的運行軌跡會因為黑洞的引力而有週期性的擺盪。所以,如果我們看到有個恆星的軌跡歪歪扭扭,這顆恆星很可能就是受到黑洞重力影響的候選者。

而目前,蓋亞衛星(Gaia)提供的天體位置資料是當之無愧的首選。蓋亞是歐洲太空總署(ESA)於 2013 年發射的太空望遠鏡,與著名的韋伯太空望遠鏡一樣運行在日地第二拉格朗日點。

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但與十項全能的韋伯不同,蓋亞是「天體測量學 Astrometry」的專家,專門以微角秒等級的超高精確度測量天體的位置。每隔幾年,蓋亞團隊就會整理並公布他們的觀測結果,稱為資料發布(Data Release)。目前最新的「第三次資料發布 DR3」之中,就包含了超過 18 億顆天體的海量資料。

歐洲太空總署(ESA)的蓋亞衛星(Gaia)是當前測量天體位置和距離無庸置疑的首選。圖/ESA/ATG medialab; background: ESO/S. Brunier

經過篩選,團隊發現一顆名為 Gaia DR3 4373465352415301632 的恆星看起來格外可疑。這是一顆視星等 13.77(大概比肉眼可見極限暗 1300 倍,但以天文學的角度來說算是相當亮)、與太陽十分相似的恆星,距離地球約 1550 光年。

畫面中央的明亮恆星即是這次的主角 Gaia BH1。圖/Panstarrs

找到可能的候選者後,團隊一方面翻閱過去觀測這顆恆星的歷史資料,另一方面也申請多座望遠鏡,進行了四個月的光譜觀測。同時使用從蓋亞衛星的位置(赤經、赤緯、視差)以及從光譜獲得的徑向速度資訊,團隊可以精確地計算出這顆恆星應當是正在繞行一個 9.6 倍太陽質量的天體運轉。

這麼大的質量,卻幾乎不發出任何光,黑洞幾乎是唯一可能的解釋。

但以現有的觀測資料,天文學家仍不能確定它到底是一顆黑洞,還是有兩顆黑洞以相當近地軌道互相繞行,然後恆星再以較大的軌道繞著兩顆黑洞運轉。但無論是一顆或兩顆,Gaia BH1 都刷新了離地球最近黑洞的紀錄,距離僅有 1550 光年,比上一個紀錄保持人(LMXB A0620-00)要近了三倍。從銀河系的尺度來看,這幾乎可說是就在自家後院。

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結合蓋亞與其他多座望遠鏡的光譜觀測,天文學家可以計算出 Gaia BH1 在天空中的移動軌跡(左圖黑線)與其軌道形狀(右圖)。注意除了恆星與黑洞互繞所造成的移動外,恆星在天上的位置也受視差和自行影響,兩者在左圖中以藍色虛線表示。圖/El-Badry et al. 2022.
天文學家計算出的 Gaia BH1 徑向速度(RV)變化(黑線)與觀測結果(各顏色的點)。圖/El-Badry et al. 2022.

更多黑洞就在前方

最後讓我們來聊聊,找到「離地球最近的黑洞」有什麼意義呢?

「離地球最近的黑洞」這個紀錄本身是沒有太多意義的。雖然說從銀河系的尺度來說,1550 光年幾乎可說是自家後院,但是這顆黑洞並不會對太陽系、地球或是大家的日常生活產生任何影響。既然如此,為什麼天文學家還會努力尋找這些黑洞呢?

其中一大原因,是因為尋找這些與恆星互相繞行的黑洞,可以幫助天文學家了解恆星演化的過程。在銀河系漫長的演化歷史中,曾有數不清的恆星誕生又死亡。我們看不到這些已經死亡的恆星,但可以藉由這次研究的方法,去尋找這些大質量恆星死亡後留下的黑洞 [2],從而推測雙星過去是如何演化,留下的遺骸才會是如今看到的樣子。

除了 Gaia BH1,天文學家也在持續研究 Gaia DR3 之中其他「形跡可疑」的恆星/黑洞雙星候選系統。而隨著蓋亞衛星的持續觀測,更多這類黑洞候選者將會越來越多。研究這些系統,將幫助天文學家進一步了解雙星系統演化的奧秘。

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註解

[1] 嚴格來說,論文九月中就已經出現在 arXiv 上了。

[2] 嚴格來說,恆星質量黑洞(stellar mass black hole)是大質量恆星的遺骸。超大質量黑洞(supermassive black hole)就不一定了。

延伸閱讀

  1. El-Badry, K., Rix, H. W., Quataert, E., Howard, A. W., Isaacson, H., Fuller, J., … & Wojno, J. (2022). A Sun-like star orbiting a black hole. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society518(1), 1057-1085.
  2. [2209.06833] A Sun-like star orbiting a black hole
  3. Astronomers Discover Closest Black Hole to Earth | Center for Astrophysics
  4. The Dormant Stellar-Mass Black Hole that Actually Is | astrobites
  5. Astronomers find a sun-like star orbiting a nearby black hole
  6. 狩獵隱身巨獸:天文學家發現沉默的恆星質量黑洞? – PanSci 泛科學
  7. 「最靠近地球的黑洞」其實不是黑洞
  8. 人們抬頭所遙望的星空是恆定不變嗎? – 科學月刊Science Monthly

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首次成功利用微重力透鏡效應幫星星「量」體重!
物理雙月刊_96
・2017/06/12 ・1413字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 550 ・八年級

星星有多重?長久以來,人類能夠直接量度其質量的恆星,只有我們的太陽。利用克卜勒行星運動第三定律,代入太陽系各行星的平均公轉軌道半徑和週期,即使是物學新手亦能輕鬆算出太陽質量。

那麼其他恆星呢?如果它們有行星系統的話,就可以靠哈勃、克卜勒太空望遠鏡等觀察其公轉軌道,用克卜勒定律算出恆星質量。然而,並非每個恆星都有行星繞其運轉。有一部分恆星是雙星系統,即兩個恆星互相環繞系統的質心轉動。除非能夠準確測量雙星系統軌道平面相對地球方向的角度,否則我們只能計算出系統的總質量,不能得知每個恆星各有多重。

並非每個恆星都有行星繞其運轉。有一部分恆星是雙星系統,即兩個恆星互相環繞系統的質心轉動。除非能夠準確測量雙星系統軌道平面相對地球方向的角度,否則我們只能計算出系統的總質量,不能得知每個恆星各有多重。圖/By User:Zhatt, Public Domain, wikimedia commons

愛因斯坦的廣義相對論說,就算是沒有質量的光線也會被重力吸引。1919 年,愛丁頓遠征非洲觀察日全食,測量了日食時太陽旁來自遙遠恆星的光線,發現恆星的位置偏移了。這是人類史上首次以實驗驗證廣義相對論,透過星光偏折的角度,就計算出時空如何被質量扭曲。

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白矮星扭曲了背景恆星的光芒。source:The Verge

扭曲光線這個效應,已經被天文學家利用來觀察遙遠的星系。當光線經過非常重的星系附近,會在其旁邊形成一個環狀的扭曲影像。這個扭曲效果就好像透鏡眾焦一樣,光線來源的影像會被加強和放大。我們叫這個效應做重力透鏡。這個光環叫做「愛因斯坦環」,其大小由造成重力透鏡的質量決定,質量越大效果越明顯。天文學家已經利用重力透鏡效應測量了很多星系的質量。

愛因斯坦環,其大小由造成重力透鏡的質量決定,質量越大效果越明顯。source:The Verge

然而,天文學家從未使用重力透鏡量度恆星的質量。這是因為恆星質量太小,我們稱這個效應做微重力透鏡效應,而且必須非常接近背景星光才能使透鏡效果大到在望遠鏡的探測範圍裡。可是,恆星與背景恆星太接近的話,恆星的光芒又會遮蔽背景星光。

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Sahu 和他的研究團隊在 2013 至 2015 年利用哈勃太空望遠鏡觀察了白矮星 Stein 2051B 的微重力透鏡效應。Stein 2051B 是第六位接近地球的白矮星,其移動相對於地球就比背景星空明顯。當它移動到非常接近一個背景恆星時,研究員測量了背景恆星的光線偏折現象,得出 Stein 2051B 的質量為 0.675+/-0.051 太陽質量。

Sahu 團隊對 Stein 2051B 的觀測(此為 Stein 2051B 位於 E1 時的照片)。藍色線表示 Stein 2051B 相對背景恆星(source)的位移。圖/Relativistic deflection of background starlight measures the mass of a nearby white dwarf

這是史上首次成功量度恆星質量造成的微重力透鏡效應,而且得出的質量數值與使用恆星演化模型計算出的0.67+/-0.03 太陽質量吻合,因此亦同時驗證了天體物理學家的恆星演化模型正確。

百年之前,星光偏折證實廣義相對論震驚世界,誰會想到在百年後的今天,這個效應仍能創出科研突破?

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參考資料:

本文轉載自《物理雙月刊》,《如何用光線幫星星量體重?廣義相對論的實現

物理雙月刊_96
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