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冰呪龍:數百台冰箱都比不過的超級古龍!──魔物獵人空想

Rock Sun
・2020/10/14 ・3697字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 497 ・六年級

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寶可夢我們談過,現在~我們要換個世界囉!(跳)

五彩繽紛的魔物獵人世界,裡面的魔物擁有各式各樣能力,小則噴噴口水、大則毀天滅地。隨著冰原的開放,迎來了最新一次改版(筆者是玩 pc 版)。就讓我們一起進入魔物獵人的空想科學世界,來一起研究研究這些魔物們的能力吧!

看起來霸氣、其實很優雅的冰呪龍(圖片來源:monsterhunter.fandom.com)

為什麼這篇文章空想魔物獵人會產生,有很大一部分歸功於《魔物獵人世界:Iceborne》中的封面魔物:冰呪龍。

可以自在的操控寒氣、釋放極低溫的吐息,還能從空無一物的空間產生冰塊,讓筆者在狩獵中不斷地思考:

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這到底是怎麼辦到的?牠到底是怎麼在這麼短的時間內造出這些冰塊?這到底有多誇張?

自古以來運用冷凍能力一直是怪物世界常有的能力之一,那冰呪龍又有多厲害呢?

遊戲內對冰呪龍的敘述,看起來跟寶可夢介紹有夠像(來源:遊戲中的圖鑑)

我盡量聚焦在 3 個冰呪龍的招式:

空中製造冰塊、製造冰牆和大絕招──同心圓冰牆。

像下面這張就是很棒的示意圖,畫面中我們可以同時看到了兩個很標誌性的招式:冰牆還有冰塊攻擊,還有我的獵人拿著冥赤龍銃槍站在那邊,一邊拿著冰塊敷臉一邊當比例尺。

以下的狩獵圖片都是筆者自己在某一個調查任務中的截圖,所以一反常態是在沙漠中進行的,還有你沒看錯⋯⋯角色叫今晚吃什麼,貓叫蛞蝓。

以下這整篇文章都先假設獵人的身高為 180 公分來做計算,一起來討論這幾個招式多麼誇張吧。

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整個國家都比不上的冷氣壓縮機

每當冰呪龍朝天空嘶吼,空氣中會產生數個漂浮的寒氣,然後凝結成冰塊落下,這些冰塊雖然呈現不規則的星形,但為了方便計算,我們就姑且假設它們都是半徑 1 公尺的球體吧!

然後帶入球體積方程式:4/3×π×半徑3,每個冰塊體積差不多是 4.2 立方公尺,而冰的密度跟液態水相比稍微低了一點點,大概0.9167 公克/立方公分,也就是是每立方公尺 917 公斤,這樣換算每一顆冰塊重量差不多是 4.2×917=3851 公斤⋯⋯原來我們的獵人都是被重達3公噸的冰塊打到啊!

至於另一個招式冰牆,是當冰呪龍朝地面噴氣時產生的。這些冰牆都成鋸齒狀、高度參差不齊,體積很難計算,所以為了方便計算,我們都把冰牆視為長寬高分別為 9×1×3.5 公尺的長方體,這樣的話體積大概是 31.5 立方公尺,一樣代入冰的密度換算成重量,每面冰牆差不多重達 31.5×917=28886 公斤。

由於水凝結成冰塊是一種放熱反應,所以每當冰呪龍使用以上的招式時,都會有熱量釋放到周遭環境中,但同時當地背景氣候也會影響到達成這件事的難易度。而魔物獵人的世界中也充滿各式各樣的環境,有森林、沙漠、洞窟還有冰山;又因為冰呪龍雖然劇情中是在雪原發現的,但後來基本上全世界各地都找得到,所以我們就先以室溫 20 度、濕度 60% 這種舒服、普通的氣候為基準,來討論冰呪龍從大氣中變出冰塊會放多少熱吧~

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冰牆示意圖

要從 20℃ 的空氣中的水氣凝結出冰塊,整個過程大概會像這樣:20℃ 水氣 → 20℃ 水 → 0℃ 的水 → 0℃ 的冰 → -10℃ 的冰。每一個過程中的熱量變化分別是540卡+20卡+80卡+5.5卡,我們得到當每 1 公克的 20℃ 水蒸氣要變成 -10℃ 的冰,大概會放出 645.5 卡的熱量,而每1卡的能量差不多是4.184焦耳,也就是說整個放熱過程能量變化為645.5×4.184≒2700 焦耳。

所以參考之前我們已經算出來的重量,光是產生一個重量為3851公斤的冰塊,就會放出超過3851×1000×2700≒100 億焦耳的能量,而只是產生一面冰牆會就會放出高達28886×1000×2700≒ 780 億焦耳的熱⋯⋯

這有多誇張呢?我們常看到的一台 500 公升大冰箱,一整年的用電大概是 300 度,每一度電相當於一件功率為1,000瓦的電器在使用1小時之後所消耗的能量,差不多是360萬焦耳,所以換算一下一台500公升冰箱一整年就是用了300×3600000 ≒10 億焦耳的能量。冰呪龍光是揮揮翅膀、幾秒鐘內在空中產生一顆冰塊,就差不多是 10 台冰箱發功一整年的份量,而隨便往地面上噴出一面冰牆,就是 78 台冰箱運作了一整年份的結果。

如果把出招時間也考慮進去,把能量換算成功率,會發現跟國家級的用電量沒差多少⋯⋯而且別忘了,冰呪龍可以源源不斷地使用這些招式,例如同一段時間產生出 6 個以上的冰塊,或是同時有超過 3 面冰牆存在在場地上。

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更別忘了還有大絕招!!!!!!!!!!

冰呪龍的大絕招(應該是吧~感覺歷戰王會有更扯的招式)

冰呪龍的華麗大絕招之一,就是起飛之後朝正下方噴出冷氣,產生數個成同心圓向外放射的環狀冰牆。

這個招式總共可以產生 3 個環狀冰牆,如下圖小畫家所示。我們先假設每一圈冰牆厚度皆為 1 公尺,藍色部分底面積就是不斷地做環狀底面積計算(大圓面積減小圓)然後相加,也就是(62π-52π)+(42π-32π)+(22π-12π)=66 平方公尺,再參考之前設定的牆高 3.5 公尺的話,這個招式產生的冰塊體積大概是66×3.5=231 立方公尺,換算重量大概是產生了211827公斤的冰,整個過程放熱高達不可思議的211827×1000×2700≒5720 億焦耳⋯⋯假設放招過程大概是 3 秒,功率已經不是冰箱可以比喻的了,這已經是全法國最高峰用電量的 4.5 倍。

真想知道冰呪龍平時到底是吃什麼才能累積這樣的能量⋯⋯

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以防大家不太理解怎麼計算同心圓冰牆的體積,這是底面示意圖

吸乾大氣造成生態浩劫的除濕機

現在我們知道了要產生這些冰牆和冰塊是多麼鬼扯的放熱現象了,但反正冰呪龍是古龍嘛~我們就假設他的能量是憑空變出來的,不再追究。但是有些東西可不能說有就有,就是這些水。

在冰呪龍本身好像沒有自備一大堆的水的情況下,答案好像滿簡單的,就是從大氣中凝結而來。

在氣溫 20 度、濕度 60% 的情況下,通常每 1 立方公尺空氣有大概 10.38 克水氣。今天要產生一面 31.5 立方公尺冰牆,我們需要 28886 公斤的水,如果要從空氣中抽取的話,這樣需要把將近 28886×1000÷10.38≒280 萬立方公尺空氣中的水都借來用。這大概是多少空氣呢?

拿足球場做個比喻好了~一個足球場面積是 7140 平方公尺,我們現在需要 280 萬立方公尺的空氣,所以光是產生一面冰牆,足球場上空大概 400 公尺內的水氣都會被吸光光。

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假如冰呪龍要使用大絕招的話,會需要多達 21 萬公噸的水,所以總共需要的大氣量為211827×1000÷10.38≒2040 萬立方公尺,才能產生三個同心圓冰牆。如果一樣用面積為 7140 平方公尺的足球場來做底面,大概上空 2858 公尺以內所有水氣都會被抽乾…..提醒一下 阿里山森林遊樂區的海拔高度只有 2216 公尺而已喔~

而且我們以上的情況都是在 20℃、濕度 60% 的狀況下設想的,但是別忘了多采多姿的魔物獵人世界中,有雨林、沙漠、冰山、火山、洞窟,每個地方的氣候、濕度、溫度都不太一樣。但每個地方都計算的話篇幅又太長了,我們就簡單的設想一下,如果發生在其他環境會發生什麼事吧~

最怕空氣突然乾燥,好乾好熱……(圖片來源:魔物獵人世界:Iceborne YouTube預告)

首先乾燥的荒原可能甚至沒有足夠的水分供給這些招式吧⋯⋯因為地球上沙漠地區的相對濕度基本上都低於 5%,溫度也很有機會更高,我看需要抽乾的大氣體積可能會幾十倍起跳,需要涵蓋的範圍會大到超過整張地圖。如果真的需要的話,可能連荒漠中的沼澤水都要借用一下,我看冰呪龍在這裡放出招式一定會造成泥魚滅絕~

其他地圖如古代樹森林、陸珊瑚台地,雖然是水分非常充足的地方,但是同時也住著許多需要這些水才能生活的動物,就算水分足夠給冰呪龍使用,一定會造成小生物的生態浩劫,例如水池乾掉、珊瑚萎縮,而我也從來沒看過有搖曳鰻魚乾躺在地上。

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再來就是冰呪龍居住的雪原,既然都是主場,招式放不出來就太糗了。但有件事我們不能忘記,凝結是放熱反應,就算只有少量的冰塊產生,熱量也要有地方去吧?但我們也沒看過雪山融化之類的。

你看你看,有雷顎龍太渴倒在地上了啦!

更重要的是⋯⋯我們操縱的獵人在這種周遭環境瞬間被乾燥、還附加超強大放熱反應的狀況下,不會覺得瞬間口乾燥嗎?這可是大概100台除濕機的強度啊!還有⋯⋯其實打冰呪龍要帶的是清涼、解渴的冷飲吧?

要操縱這股力量真是辛苦你了~

參考資料

文章難易度
Rock Sun
64 篇文章 ・ 939 位粉絲
前泛科學的實習編輯,曾經就讀環境工程系,勉強說專長是啥大概是水汙染領域,但我現在會說沒有專長(笑)。也對太空科學和科普教育有很大的興趣,陰陽錯差下在泛科學越寫越多空想科學類的文章。多次在思考自己到底喜歡什麼,最後回到了原點:我喜歡科學,喜歡科學帶給人們的驚喜和歡樂。 "我們只想盡我們所能找出答案,勤奮、細心、且有條理,那就是科學精神。 不只有穿實驗室外袍的人能玩科學,只要是想用心了解這個世界的人,都能玩科學" - 流言終結者

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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

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  • 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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【2023 諾貝爾物理獎】什麼是「阿秒脈衝雷射」?能捕捉到電子運動的脈衝雷射?
PanSci_96
・2023/11/28 ・5966字 ・閱讀時間約 12 分鐘

林俊傑《江南》:「相信愛一天,抵過永遠,在這一剎那凍結了時間」

這一剎那持續了多久?這出自佛經的時間單位有多個解讀,其中最短,可以對應的國際單位制是阿秒。 1 阿秒又有多快呢? 1 阿秒等於一百萬兆分之一秒,是已經短到不行的飛秒的千分之一。在這段時間,別說是談戀愛了,連世界上行動最快的光,也只能移動一顆原子直徑的距離。

在阿秒的時間尺度裡,連光都得停下腳步,過去我們認為捉摸不定的電子,也終於將在我們眼前現身。 2023 年的諾貝爾物理學獎,正是頒給了三位帶領人類進入阿秒領域,探索全新世界的科學家。而這項技術,還可能讓電腦的運算速度加快一萬倍!

就讓我們一起來進入阿秒的領域吧,領域展開!

什麼是阿秒脈衝雷射?

今年諾貝爾物理學獎的三位得主分別是 Pierre Agostini 、 Ferenc Krausz 、和 Anne L’Huillier ,表彰他們對阿秒脈衝雷射實驗技術的貢獻。

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圖/X

所謂的阿秒脈衝雷射,指的是持續時間僅有數十到數百阿秒的雷射。當我們能使用脈衝雷射來觀察目標,就好比使用快門時間極短的相機對目標拍照,能捕捉到瞬間的畫面。

2018 年的諾貝爾物理學獎,就頒給了極短脈衝雷射的研究。短短 5 年後,雷射領域再次得獎,但這次是更快的阿秒雷射,能捕捉到電子運動的超快脈衝雷射。

世界上沒有東西能真正的觸碰彼此?看見電子能帶來什麼突破?

為什麼看見電子的運動那麼重要呢?我們複習一下原子的基本構造,在原子核之外,帶有微小負電荷的電子,被帶正電的原子核束縛住。量子力學告訴我們電子沒有確切的位置,而是以特定的機率分布在原子核周圍的不同地方,也就是所謂的電子雲。

圖/YouTube

雖然電子的體積比原子核小很多,但電子雲的範圍,卻占了原子體積的絕大部分。在物理或化學反應中,真正和其他原子產生交互作用的,幾乎都是這些外面的電子。在電影《奧本海默》中,當男女主角手心貼著手心,奧本海默這時卻說:「世界上沒有東西能真正的觸碰彼此,因為我們觸摸到的物體,都只是其中原子的電子雲和我們手上的電子雲產生的斥力。」

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圖/screenrant

對了,這種話也只有奧本海默跟五條悟可以講,一般人請不要隨便亂牽別人的手。

除了和心儀的他牽手,不同的電子排列狀態也會直接影響物質的化學活性、材料的導電導熱等基本性質,各種化學和物理過程都和電子息息相關。從非常實際的層面來說,電子可以說是物質世界最重要的基本單位。所以不難想像,如果我們能看見電子,甚至獲得可以操縱個別電子排列與能量的技術,我們能真正成為材料的創世神,許多不可能都將化為可能,是相當重大的突破。

捕捉電子運動有多困難?

但要操縱電子可不是什麼簡單的事,不只是因為電子非常小,更重要的是他們動得非常快。具體來說,電子在原子周圍跳動的週期時間尺度大約是十的負十八次方秒,也就是一阿秒。一顆原子的大小約是十的負十次方公尺,速度等於距離除以週期,換算下來,電子雲差不多是以光速等級的速度在原子核周圍跳動。

圖/wikipedia

如果要捕捉到阿秒尺度的電子運動,就必須將實驗的時間解析度也提升到阿秒等級,否則就會像是用長曝光鏡頭拍攝亞運競速滑冰比賽一樣,只能拍到一團糊糊的影像,而沒辦法分出勝負。

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可是,在 1980 年代,脈衝雷射最快只能達到十的負十五次方左右,還只有飛秒等級。而且光靠當時的技術和材料優化,已經沒辦法再縮短脈衝時間了,因此這時候,就要從原理上重新打造一套方法了。

如何製造更快的脈衝?

首先,要製造更快的脈衝並不是用頻率更高的電磁波就好。你想,我們在拍照時,想要讓曝光時間更短,要改善的不是把室內光源從可見光改成頻率更高的紫外光,而是調快快門的開闔速度,讓光一段一段進入感光元件中,變成影片一幀一幀的畫面。而這一段一段進入像機的光訊號,就像是我們的脈衝。

不論是皮秒雷射、飛秒雷射還是阿秒雷射,一直以來在做的都是同一件事,在整體輸出功率不變的情況下,讓每一次脈衝的持續時間更短,同時單一次的功率也會更高。簡單來說,就是要從無數次的普通攻擊,變成每一次都是集氣後再攻擊。

但要怎麼為光集氣呢?光和其他波動一樣,可以和其他波動疊加。把不同頻率的光疊加在一起,波峰和波谷會抵消,波峰遇上波峰則會增強。只要用特定的比例組合許多不同頻率的光,就可以在整體總能量不變的情況下,產生一個超級窄的波峰,其他地方全部抵銷。

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1987 年,本次諾貝爾獎得主之一的 Anne L’Huillier 教授發現,當紅外線雷射穿過惰性氣體時,氣體會被激發放出整數倍頻的光。也就是氣體放出許多不同頻率的光,而這些頻率都是原本光源頻率的整數倍,從兩倍三倍到三十幾倍以上的高倍頻光都有。而橫跨這麼大頻率範圍的光,就能組合出時間長度很短的脈衝光。

不過這聽起來未免也太好康了,真的有那麼簡單嗎?

這個看似魔法的實驗背後其實有著相當簡潔的物理圖像。電子原本是被電磁力束縛在原子中,當一道強度夠強的雷射通過氣體原子,原本抓住電子的電位能被雷射削弱。

雖然這道牆只是矮了一些可是還是存在,但此時,在電子的大小尺度下,量子力學發揮了作用。調皮的電子有機會透過量子穿隧現象,穿過這道束縛,暫時逃離原子核的掌控。關於量子穿隧效應的介紹,我們近期也會再做一集節目來專門介紹。

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但電子還來不及逃遠,雷射光已經從波谷翻到波峰。電磁波的波谷與波峰,不是指能量的高和低,而是指方向相反。因此在相反的電磁場方向下,不幸的電子被推回原子核附近,再度被原子核捕獲。但在這欲擒故縱、七擒七縱的過程後,電子並非一無所獲,他所得到的動能會以光的形式重新放出。

而因為這些能量最早都來自雷射,因此電子放出的光波長,也剛好會是雷射的整數倍。再說的細一些,你可以理解為這些電子在吸收一顆顆光子後,一口氣釋放這些能量,所以能量都是一開始光子的整數倍。

在 1990 年代,科學家已經掌握了這個現象背後的原理。但一直到千禧年過後。這次諾貝爾獎得主之一 Pierre Agostini 教授和他的研究團隊才終於在適當的實驗條件之下,利用高倍頻光打造出了一連串寬度只有 250 阿秒的脈衝。同時第三位得主 Ferenc Krausz 也使用不同方法,分離出 650 阿秒的脈衝。

最後,獲得阿秒脈衝這個祕密武器之後,我們的世界將迎來哪些變化呢?

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阿秒脈衝在各領域的應用

其實啊,有在關注諾貝爾獎都知道,諾貝爾獎通常不會頒給時下正夯的新興研究,前面講的研究,實際上都已經是二十多年前的往事了,而這些辛苦的科學家會在這麼多年後拿下諾貝爾獎的榮耀,正是因為阿秒雷射的發明經過了時間的考驗,成為非常普及的實驗技術,而且被大家公認為重要的科學貢獻。

當然,今年生醫獎的 mRNA 是個超快例外,有興趣的話,別忘了點擊下方影片,看看編劇都編不出來的 mRNA 研究歷程。

說了那麼多,阿秒雷射究竟對人類生活有什麼幫助呢?當然,它能讓我們更深刻了解物質還有光的本質,但是除了幫電子拍下美美的照片放在期刊的封面上,阿秒雷射可以用來做什麼?

在過去這二十年,許多研究已經找到了相當有潛力的應用。

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舉例來說,在醫療方面,阿秒雷射可以用來分析血液或尿液樣本。控制良好的超短脈衝可以精準的刺激生物樣本中的各種有機分子,讓這些分子震動並放出紅外線訊號。如果使用的脈衝長度太長,分子釋放的訊號就很容易和原本施加刺激的雷射混在一起,造成量測的困難。唯有阿秒等級的超短脈衝能夠實現這樣的量測。

這些紅外線光譜就像是質譜儀一樣,能幫助我們快速分析血液中的蛋白質、脂質、核酸等重點物質的關鍵官能基狀態。並透過機器學習的方式整合,成為個人化的健康狀態報表,或是做為診斷的依據,將精準醫療提升到全新的層次。

圖/attoworld

不只如此,發送超短脈衝的技術也可能革新當今的電腦運算。電腦運作的方式就是利用電晶體這種微小的開關,不斷的開開關關去發送一跟零的訊號,所以開關電流的速度便決定了你的運算速度。以半導體為基礎的電晶體,工作頻率通常不超過上百 GHz ,在時間上也就是十的負十一次方秒。

自從阿秒雷射技術普及之後,就有科學家想到:既然雷射脈衝的速度更快,那不如就別用半導體了,改用光學脈衝來控制電流作為運算的媒介。這個概念叫做光學電晶體(Optical Transistor)。

今年初,亞利桑那大學的團隊便發展示了如何利用小於十的負十五次方秒的超短雷射脈衝,來開關電流並傳送一與零的位元,這個頻率比現有半導體電晶體快了一萬倍以上。這顯示了光學方法的操作頻率可以有多快,或許能讓我們突破訊號處理和運算上的速度瓶頸。

看完這些便可以理解,阿秒等級的超快雷射脈衝的確是相當近代的一個科學里程碑。就像是科學革命時望遠鏡和顯微鏡的發明,讓人們看見那些最遠和最小的事物,超快脈衝用最快的時間解析度,讓我們看到許多人類從未看過的景象。

阿秒脈衝雷射的出現,是科學上的一個里程碑,讓我們能用更高的時間解析度,讓我們看到許多過去從未看到的景象。最後也想問問大家,在雷射這一塊,你最期待有哪些應用,或者最希望我們接著來講哪個主題呢?

  1. 為什麼醫美、眼科手術那麼喜歡用飛秒、阿秒雷射,真的有比較好嗎?
  2. 使用雷射脈衝的光學電晶體真的有可能取代傳統電晶體嗎?
  3. 除了光學電晶體,最近很夯的矽光子技術,聽說裡面也有用到雷射,可以一起來介紹嗎?

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變身沙贊靠閃電夠力嗎?會是能源解方還是一場災難?《沙贊! 》中的神力閃電之謎
Rock Sun
・2023/05/30 ・4134字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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「沙贊!」然後一道閃電就會打下來,擊中一位青少年,瞬間變成一位穿著紅衣+披風、渾身肌肉的(中二)成年人,這就是 DC 宇宙中,超級英雄沙贊的變身過程。

很有趣的是,大家可以回想一下,最近這 10 幾年來席捲世界的漫威和 DC 英雄,絕大部分執行英雄行動前都是進行「著裝」,例如鋼鐵人、蝙蝠俠、美國隊長……等,但是沙贊不一樣,儘管不複雜,但他需要一套特別的手續來改變他自己的身體,已獲得他身為超級英雄的力量,這點跟日本的超人力霸王比較類似。

根據 DC 宇宙的設定,賦予沙贊力量、讓他變身的閃電都來自神界的奧林帕斯山,只要他大喊一聲,閃電就會隨傳隨到,而因為一切是神力的關係,理論上他接收力量的位置無關緊要,也非常的安全。

真不愧是奧林帕斯山啊!如果我們能夠在比利(電影中變身成沙贊的少年)的頭上裝一個收集閃電能量的器材,那費城一定變成全美國能源最豐沛的城市。

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我們說的是站中間那個穿紅色緊身衣的大男人。 圖/IMDb

但是要進行超級英雄活動,普通的閃電能量夠嗎?這道奧林帕斯山的閃電會不會是一道超越人類認知的超級閃電呢?

還有儘管沙贊不會受影響,但如果有人不小心在變身時不小心碰觸他或在他附近,會發生什麼事呢?

這真的值得一起來探討~

先定立標準:閃電能提供多少能量?

閃電是大自然中最純粹的能量展現之一,經過大氣學家的觀測和預估,一道閃電電壓大概是 3 億伏特,帶有 10 億焦耳的能量,這差不多是燃燒 30 公升左右的汽油。

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聽起來非常的厲害,那我們利用閃電來獲得能源會不會是個好方法?

其實從 1980 年代開始科學家就有這種想法,但是他們發現這其實很不切實際,主要原因有幾個:閃電很難預測、傳導到地面上能量又會大減、效率很不穩定……但那是大自然的閃電,讓沙贊變身的可是充滿神力的閃電耶!不只能夠提供沙贊穩定且高能的能量來源,還可以藉由跟蹤比利知道閃電的位置和時間。

我們只要把比利抓起來請出來,跟他預約時間大喊沙贊,就可以發電了~

圖/GIPHY

現在的問題是……這道閃電有多少能量呢?

要知道一道神奇閃電帶有多少能量其實有點困難,因為一旦比利變身之後,他似乎沒有時間限制,不像超人力霸人那樣有 3 分鐘的活動上限,後者會比較好估算是因為你可以設想這 3 分鐘內超人力霸王做了哪些事情,在逐一拆解。

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所以筆者覺得最能夠執行的方式,是羅列出電影中沙贊一次變身基本上會做到的事情,這樣結果應該就足夠是神力閃電的基本盤。

從電影《沙贊!眾神之怒》中,筆者列出幾個沙贊在超級英雄狀態時做的事,包括:

  1. 以音速飛行 10 分鐘
  2. 把一隻體型巨大的飛龍打飛 10 公尺
  3. 把一台車移動 200 公尺
  4. 從手中放出好幾道像特斯拉線圈的能量閃電

這樣感覺差不多了吧……等等~還有一件很重要的事,就是這道閃電同時還把一名 17 歲的青年變成一名看起來 30 歲的成年人,這瞬間成長所需的誇張能量應該也要算進閃電的功勞裡,所以這個列表還要加進另一項:

  1. 讓 17 歲的青年成長成 30 歲男性的所需熱量
長大成這樣~ 圖/IMDb

那我們接下來可以逐一估算了。

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  • 那首先就來計算成長所需的熱量吧!

要讓人成長的能量,其實也是熱量,也就是大家耳熟能詳的卡洛里,1 千大卡的熱量差不多是 4184 焦耳的能量。

根據衛服部提供的資料,一名成年人每日所需的熱量依他的活動量和體重來決定,那沙贊毫無疑問絕對是重度活動量那一類的,體重的話少年比利看起來介於 60~70 公斤之間,而飾演沙贊的演員柴克萊威曾說為了演戲需要增重到超過 90 公斤,雖然隨著體重增加每日所需熱量也會不同,但為了簡單估算,我們姑且用 80 公斤算到底吧~

圖/衛福部

比利瞬間成長為超人般壯碩所需能量= 40 大卡 x 80 公斤 x 365 天 x (30-17) 年 x 4184 J= 6.35x 1010 焦耳 = 635 億焦耳

這數字怎麼已經有點大了……但在吐槽之前,我們先把其他的所需能量都估算完吧~

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  • 以音速飛行 10 分鐘

這裡我們借用四分之一英里估算法,這是個可以從物體重量(通常是車子)和行駛四分之一英里所需的時間來求得功率的簡單方式。

沙贊體重 90 公斤,而他在音速下完成 1/4 英里所需的時間為 1.2 秒,根據線上工具估算,這名英雄相當於擁有 22,876 馬力,轉化為瓦特差不多是 1700 萬瓦特,如果沙贊要飛行 10 分鐘,他就會需要大約 100 億焦耳的能量

  • 把一隻體型巨大的飛龍打飛 50 公尺

這個計算方式並不困難,就是簡單的做功運算,但是筆者遇到了很嚴重的問題:電影中的飛龍-拉頓到底多重呢?

經過一番搜尋,網路上對於一條中世紀奇幻飛龍到底有多重幾乎是沒有定論,看起來好像沒有人有認真算過,所以筆者打算自己來操刀,解決這個世紀大謎題 (?)。

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有看過《空想科學讀本》的人對筆者使用的方法一定不陌生,就是把模型浸到水裡面,估算體積之後放大,再考慮密度來求得飛龍的體重。

所以筆者到了地下街的玩具店,買了一條看起來最像電影中奇幻飛龍體型的模型玩具(其實是動漫《轉生成為史萊姆》的公仔,似乎是主角後期的樣子吧?筆者沒有看不清楚~),將它放進水盆裡面裝水,做好水位標記之後取出模型,水位下降之後從水盆的面積和下降高度求得玩具龍的體積大概是 0.000283 立方公尺,這時我們需要玩具龍的身長和電影中的拉頓身長來做等比放大,玩具龍身體差不多是 25 公分,而從電影中拉頓站在棒球場內野的畫面來做估算,它的身長大約是 25 公尺,身長差 100 倍,所以體積會變 100 的 3 次方也就是 100 萬倍,所以說拉頓的體積大概是 283 立方公尺。

筆者買到的龍模型,雖然它是站立的,但平放在地上看起來跟電影中的龍差不多。圖/作者提供

這時我們需要拉頓身體的密度來求得體重,如果拉頓是生物的話,它的身體密度應該也要接近水(每立方公尺 1000 公斤),例如人體的密度就差不多是每立方公尺 1062 公斤,但是電影中拉頓身體看起來有點像是由木頭構成的,而世界上最堅硬的木頭是澳洲鐵木樹(Australian buloke)密度是 1085 kg/m3,再加上龍的奇幻性質,我想把拉頓的身體密度定為 1100 kg/m3 應該是還可以接受的吧?

如果用這個方式估算,電影中看守花園的飛龍拉頓,體重大概會是 311 公噸,我們套入物理課本中看過的做功計算公式,可以知道沙贊把一條龍打飛 50 公尺所需要的能量,大概會是 7775 萬焦耳

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電影中飛龍的劇照。圖/Twitter
  • 把一台車移動 200 公尺

相較前面兩個,這計算相對簡單一點,我們一樣用上面的作功公式來求需要能量,而我們需要的就是車子的重量。根據統計,美國一般路上的車子平均重量為 1800 公斤,如果要在 3 秒鐘內移動 200 公尺,就相當於需要 4 百萬焦耳

  • 從手中放出好幾道能量閃電

沙贊從手上放出閃電,看起來就像是電弧的一種,而電弧是因為有強大的電場或高壓電存在,使的原本不導電的物質電漿化得以使電流通過的現象,而說到能夠最穩定產生電弧的狀況,筆者第一個想到的是在現實中會看到的特斯拉線圈。

特斯拉線圈是一種由知名物理學家特斯拉發明的強大變壓器,這種變壓器使用共振原理運作,主要用來生產超高電壓但低電流、高頻率的交流電力,因為特斯拉線圈可產生絢麗的電弧效果,所以很常在一些科學博物館或展示中看到,而世界上最強大的特斯拉線圈: Electrum 的能量使用率為 130,000 瓦特,假設沙贊能夠用同等功率放出電弧長達 10 秒鐘,就會需要 130 萬焦耳的能量。

Electrum 特斯拉線圈。圖/wikipedia

這下子我們需要的數字都有了!

這道神奇閃電所附帶的能量大約是:

635 億(變成大人)+100 億(音速飛行 10 分鐘)+7775 萬(打飛一條龍)+400 萬(移動一台車)+130 萬(放出閃電)= 735 億 8305 萬焦耳

 而正常世界一道閃電的能量大約是 10 億焦耳,也就是說~這道神奇閃電差不多是等於 74 道現實中閃電的能量。

好厲害啊!真不愧是奧林帕斯的眾神,能夠這麼精準的傳遞如此巨大的電能量根本就是神蹟…..也確實是神蹟沒錯~

但是如果一個不小心承接這道能量的人不是沙贊的話,會發生什麼事呢?

一般人被普通的閃電擊中就已經不是鬧著玩的了!

直接被閃電擊中的人會成為電流的一部分,一部分電流會沿著皮膚表面移動,另一部分會穿過身體的心血管或神經系統,前者會對皮膚造成灼傷,後者則有可能造成呼吸停止或心臟驟停,但我們還是能找到一些歷史上從雷擊中生還的故事,因為有沒有辦法在雷擊中活下來是跟就醫和電流通過體內的時間而定……運氣好的話,你不會死的。

但是在沙贊的神奇閃電面前,這一切都成為笑話。

這道 735 億焦耳的閃電能量相當於 2 顆歷史上最強大非核子炸彈:炸彈之母(GBU-43/B 大型空爆炸彈)爆炸所釋放出的能量,所以如果今天好死不死沒有打在比利身上,而是擊中地面的話,後果一定不堪設想,周遭的親友絕對是灰飛煙滅,費城可能會變成廢墟,之前說的收集能量可能完全行不通,因為應該沒多少設備儀器能夠承受如此巨大的威力。

反倒是比利啊~你是不是在承接沙贊能力時同時被改造了,被2顆炸彈之母轟炸都沒事,真是太神啦!還有就是一定要站好喔~

全世界只有這位男人能承受的力量。圖/IMDb
Rock Sun
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前泛科學的實習編輯,曾經就讀環境工程系,勉強說專長是啥大概是水汙染領域,但我現在會說沒有專長(笑)。也對太空科學和科普教育有很大的興趣,陰陽錯差下在泛科學越寫越多空想科學類的文章。多次在思考自己到底喜歡什麼,最後回到了原點:我喜歡科學,喜歡科學帶給人們的驚喜和歡樂。 "我們只想盡我們所能找出答案,勤奮、細心、且有條理,那就是科學精神。 不只有穿實驗室外袍的人能玩科學,只要是想用心了解這個世界的人,都能玩科學" - 流言終結者