克卜勒任務再度公布471顆新的系外行星候選者

本文與 高柏科技 合作，泛科學企劃執行。

當我們談論能擊敗輝達（NVIDIA）、Google、微軟，甚至是 Meta 的存在，究竟是什麼？答案或許並非更強大的 AI，也不是更高速的晶片，而是你看不見、卻能瞬間讓伺服器崩潰的「熱」。

 2024 年底至 2025 年初，搭載 Blackwell 晶片的輝達伺服器接連遭遇過熱危機，傳聞 Meta、Google、微軟的訂單也因此受到影響。儘管輝達已經透過調整機櫃設計來解決問題，但這場「科技 vs. 熱」的對決，才剛剛開始。 

不僅僅是輝達，微軟甚至嘗試將伺服器完全埋入海水中，希望藉由洋流降溫；而更激進的做法，則是直接將伺服器浸泡在冷卻液中，來一場「浸沒式冷卻」的實驗。

但這些方法真的有效嗎？安全嗎？從大型數據中心到你手上的手機，散熱已經成為科技業最棘手的難題。本文將帶各位跟著全球散熱專家 高柏科技，一同看看如何用科學破解這場高溫危機！

運算=發熱？為何電腦必然會發熱？

這並非新問題，1961年物理學家蘭道爾在任職於IBM時，就提出了「蘭道爾原理」（Landauer Principle），他根據熱力學提出，當進行計算或訊息處理時，即便是理論上最有效率的電腦，還是會產生某些形式的能量損耗。因為在計算時只要有訊息流失，系統的熵就會上升，而隨著熵的增加，也會產生熱能。

換句話說，當計算是不可逆的時候，就像產品無法回收再利用，而是進到垃圾場燒掉一樣，會產生許多廢熱。

要解決問題，得用科學方法。在一個系統中，我們通常以「熱設計功耗」（TDP，Thermal Design Power）來衡量電子元件在正常運行條件下產生的熱量。一般來說，TDP 指的是一個處理器或晶片運作時可能會產生的最大熱量，通常以瓦特（W）為單位。也就是說，TDP 應該作為這個系統散熱的最低標準。每個廠商都會公布自家產品的 TDP，例如AMD的CPU 9950X，TDP是170W，GeForce RTX 5090則高達575W，伺服器用的晶片，則可能動輒千瓦以上。

散熱不僅是AI伺服器的問題，電動車、儲能設備、甚至低軌衛星，都需要高效散熱技術，這正是高柏科技的專長。

「導熱介面材料（TIM）」：提升散熱效率的關鍵角色

在電腦世界裡，散熱的關鍵就是把熱量「交給」導熱效率高的材料，而這個角色通常是金屬散熱片。但散熱並不是簡單地把金屬片貼在晶片上就能搞定。

現實中，晶片表面和散熱片之間並不會完美貼合，表面多少會有細微間隙，而這些縫隙如果藏了空氣，就會變成「隔熱層」，阻礙熱傳導。

為了解決這個問題，需要一種關鍵材料，導熱介面材料（TIM，Thermal Interface Material）。它的任務就是填補這些縫隙，讓熱可以更加順暢傳遞出去。可以把TIM想像成散熱高速公路的「匝道」，即使主線有再多車道，如果匝道堵住了，車流還是無法順利進入高速公路。同樣地，如果 TIM 的導熱效果不好，熱量就會卡在晶片與散熱片之間，導致散熱效率下降。

那麼，要怎麼提升 TIM 的效能呢？很直覺的做法是增加導熱金屬粉的比例。目前最常見且穩定的選擇是氧化鋅或氧化鋁，若要更高效的散熱材料，則有氮化鋁、六方氮化硼、立方氮化硼等更高級的選項。

典型的 TIM 是由兩個成分組成：高導熱粉末（如金屬或陶瓷粉末）與聚合物基質。大部分散熱膏的特點是流動性好，盡可能地貼合表面、填補縫隙。但也因為太「軟」了，受熱受力後容易向外「溢流」。或是造成基質和熱源過分接觸，高分子在高溫下發生熱裂解。這也是為什麼有些導熱膏使用一段時間後，會出現乾裂或表面變硬。

為了解決這個問題，高柏科技推出了凝膠狀的「導熱凝膠」，說是凝膠，但感覺起來更像黏土。保留了可塑性、但更有彈性、更像固體。因此不容易被擠壓成超薄，比較不會熱裂解、壽命也比較長。

OK，到這裡，「匝道」的問題解決了，接下來的問題是：這條散熱高速公路該怎麼設計？你會選擇氣冷、水冷，還是更先進的浸沒式散熱呢？

液冷與 3D VC 散熱技術：未來高效散熱方案解析

傳統的散熱方式是透過風扇帶動空氣經過散熱片來移除熱量，也就是所謂的「氣冷」。但單純的氣冷已經達到散熱效率的極限，因此現在的散熱技術有兩大發展方向。

其中一個方向是液冷，熱量在經過 TIM 後進入水冷頭，水冷頭內的不斷流動的液體能迅速帶走熱量。這種散熱方式效率好，且增加的體積不大。唯一需要注意的是，萬一元件損壞，可能會因為漏液而損害其他元件，且系統的成本較高。如果你對成本有顧慮，可以考慮另一種方案，「3D VC」。

3D VC 的原理很像是氣冷加液冷的結合。3D VC 顧名思義，就是把均溫板層層疊起來，變成3D結構。雖然均溫板長得也像是一塊金屬板，原理其實跟散熱片不太一樣。如果看英文原文的「Vapor Chamber」，直接翻譯是「蒸氣腔室」。

在均溫板中，會放入容易汽化的工作流體，當流體在熱源處吸收熱量後就會汽化，當熱量被帶走，汽化的流體會被冷卻成液體並回流。這種利用液體、氣體兩種不同狀態進行熱交換的方法，最大的特點是：導熱速度甚至比金屬的熱傳導還要更快、熱量的分配也更均勻，不會有熱都聚集在入口（熱源處）的情況，能更有效降溫。

整個 3DVC 的設計，是包含垂直的熱導管和水平均溫板的 3D 結構。熱導管和均溫板都是採用氣、液兩向轉換的方式傳遞熱量。導熱管是電梯，能快速把散熱工作帶到每一層。均溫板再接手將所有熱量消化掉。最後當空氣通過 3DVC，就能用最高的效率帶走熱量。3DVC 跟水冷最大的差異是，工作流體移動的過程經過設計，因此不用插電，成本僅有水冷的十分之一。但相對的，因為是被動式散熱，其散熱模組的體積相對水冷會更大。

從 TIM 到 3D VC，高柏科技一直致力於不斷創新，並多次獲得國際專利。為了進一步提升 3D VC 的散熱效率並縮小模組體積，高柏科技開發了6項專利技術，涵蓋系統設計、材料改良及結構技術等方面。經過設計強化後，均溫板不僅保有高導熱性，還增強了結構強度，顯著提升均溫速度及耐用性。

隨著散熱技術不斷進步，有人提出將整個晶片組或伺服器浸泡在冷卻液中的「浸沒式冷卻」技術，將主機板和零件完全泡在不導電的特殊液體中，許多冷卻液會選擇沸點較低的物質，因此就像均溫板一樣，可以透過汽化來吸收掉大量的熱，形成泡泡向上浮，達到快速散熱的效果。

然而，因為水會導電，因此替代方案之一是氟化物。雖然效率差了一些，但至少可以用。然而氟化物的生產或廢棄時，很容易產生全氟/多氟烷基物質 PFAS，這是一種永久污染物，會對環境產生長時間影響。目前各家廠商都還在試驗新的冷卻液，例如礦物油、其他油品，又或是在既有的液體中添加奈米碳管等特殊材質。

另外，把整個主機都泡在液體裡面的散熱邏輯也與原本的方式大相逕庭。如何重新設計液體對流的路線、如何讓氣泡可以順利上浮、甚至是研究氣泡的出現會不會影響元件壽命等等，都還需要時間來驗證。

高柏科技目前已將自家產品提供給各大廠商進行相容性驗證，相信很快就能推出更強大的散熱模組。

• 作者｜ Chris Shallue，Google人工智慧研究員 / Andrew Vanderburg，德州大學奧斯汀分校天文學家

幾千年來，人們仰望星星，記錄、觀察天文現象，並從中發現其運行模式。第一批天文學家所認定的天體是行星，由於行星在夜空中看似不規則的移動，因此也被希臘人稱之為「planētai」或「漫遊者 （wanderers）」。經過幾個世紀以來的研究，人們已經了解太陽系的運行模式，是地球和其他行星圍繞著太陽公轉，而太陽是一個恆星，就如同我們肉眼所看見會發光的星星一樣。

如今，在望遠鏡光學（telescope optics）、太空飛行、數位相機和電腦等技術的幫助下，我們得以將對宇宙的了解擴展到太陽系之外，偵測並探究其他恆星周圍的行星。這些圍繞在其他恆星周圍的行星也稱之為「系外行星（exoplanet）」，而研究系外行星能幫助我們更深入探索宇宙與人類的奧秘。太陽系之外的宇宙是什麼樣子呢？外太空還有像太陽系一樣的其他行星恆星嗎？

雖然技術的進步有助於我們探索宇宙，但尋找系外行星仍不容易。與火熱的恆星相比，系外行星是冷的、小的、沒有光亮的，這就像要從幾千英里的地方，看見探照燈旁邊飛來的螢火蟲一樣困難。

不過藉助機器學習（Machine Learning），我們在最近有了一些新的進展。

克卜勒任務與 Google AI 的相遇

天文學家搜尋系外行星的方式，其中一個是分析來自NASA 克卜勒任務（Kepler Mission）中的大量資料數據，並透過自動化軟體和手動方式來執行。克卜勒任務用了四年的時間觀察近20萬顆恆星，每30分鐘拍一次照片，並創造了近140億個資料點。這140億個資料點相當於大約2千兆個可能的行星軌道。這個龐大的資料量即使用最強大的電腦來分析也是非常耗時、費力的。為了讓這個分析的過程可以更有效率，我們導入機器學習來加速分析時程。

凌星法是指，當一顆運行中的行星擋住了恆星的光線時，恆星的亮度會減小。我們以此概念為基礎，將其特徵訊號用來辨識周圍運行的行星，並運用克卜勒天文望遠鏡，在四年之間觀察並分析了20萬顆恆星的亮度。

機器學習能夠訓練電腦認識運作模式，而這對於分析大量數據來說尤其有用。機器學習技術的重點在於讓電腦從範例中學習，而不是透過編寫特定的規則。

我是Google人工智慧團隊的機器學習研究員，對於宇宙的世界相當感興趣。因此，我善用「20%計畫」（在Google，你可以利用20%的時間來做你喜歡或感興趣的事情）來開始執行這個專案。我和德州大學奧斯汀分校的天文學家 Andrew 接洽，共同執行這個專案。我們將機器學習技術應用在宇宙探索，並教導機器學習系統如何識別遙遠恆星周圍的行星。

我們利用超過 15,000 個被標記的克卜勒訊號，創造一個 TensorFlow 模組來辨別行星與非行星。為此，這個模型必須能辨認出真正的行星所形成的圖像，與其他天體如 星斑（starspots）和雙星（binary stars）所形成的圖像。當我們讓 TensorFlow 模組辨識從未見過的訊號時，它能以96%的準確率辨認出哪些訊號是行星，哪些是非行星。因此，我們知道這個模組成功了！

克卜勒90i，發現！

有了可行的模組後，我們拍攝恆星，並利用這個模組在克卜勒數據中尋找新的行星。為了縮小搜尋範圍，我們研究了 670個已知可容納兩顆或更多的系外行星的恆星。在這樣的過程中，我們發現兩顆新行星：克卜勒80g 和克卜勒90i。其中值得注意的是，克卜勒90i 是第八個被發現圍繞著克卜勒90的行星，這使它成為除了太陽系之外，第一個已知的八大行星系統。

我們利用15,000個被標示的克卜勒訊號，來訓練機器學習模組去辨認行星訊號，並利用這個模組，從670顆恆星的數據中發現新的行星，且成功發現了兩個先前被忽略的行星。

另外也發現了一些有趣的事：這個行星比地球大了30%；擁有大約華氏800度的地表溫度，絕對不是你下一趟旅行的好選擇；它以14天的週期繞著恆星公轉，這代表你每兩個星期就會過一次生日喔。

克卜勒 90是太陽系以外第一個已知的八大行星系統。在這個星系中，行星運行的軌道更靠近恆星，而克卜勒90i每14天公轉一次。（請注意，行星的大小，以及行星與恆星的距離不在測量範圍內。）

當我們運用科技來嘗試了解宇宙時，會以為已經可以一窺一二，但其實不然。目前為止，我們只用TensorFlow 模組搜尋了20萬個恆星當中的670個，而克卜勒的數據中可能還有更多系外行星尚未被發現，未來機器學習的新思維和技術將能幫助人類進行宇宙探索，發現更多未知的領域！

• 本文原刊載於Google台灣部落格，原文為《用機器學習發現新行星》

文 / 泛科學編輯部（據說是 j 編、k 編、v 編、y 編合寫的）

美國太空總署的「史匹哲太空望遠鏡」（Spitzer Space Telescope）發現了人類首知、第一個由七顆近似地球大小的行星環繞著一顆恆星的星系（TRAPPIST-1）。目前七顆行星中有三顆被確信位於「適居帶」，也就是與恆星的距離適中，而且很可能有液態水。（延伸閱讀：科學家是怎麼找系外行星的？）

這是人類首次在太陽系外發現一個星系同時擁有這麼多顆位於適居帶的星球。這個星系中的七顆星球都很可能有著人類生存所必要的液態水和適宜的大氣層，其中又以在適居帶內的三顆星球機會最高。

任職於 NASA 科學任務理事會（Science Mission Directorate）的朱伯肯（Thomas Zurbuchen）說，這是一個非常有意義的發現，我們獲得了回答「宇宙中是否有其他生物」這個重大科學問題的一大線索；一次找到這麼多顆在適居帶的星球讓我們朝問題的解答往前邁進了值得紀念的一大步。

「TRAPPIST-1」星系位在水瓶座，離我們不算很遠，如果你能飛的跟光一樣快，從地球出發大概 40 年（約 378 兆公里）就能抵達這群系外行星囉。

TRAPPIST-1 星系的名字來自於位在智利的 TRAPPIST 望遠鏡。2016 年 5 月， TRAPPIST 望遠鏡的研究員就發現這個星系中的三顆行星。在其他地面大型望遠鏡的幫助下，史匹哲望遠鏡不只確認其中兩顆的存在，還發現了其他五個，讓星系家族的行星成員一口氣增長到七個。研究結果發表在今（2017）年 2 月 22 日的期刊《自然》（Nature）。

根據史匹哲太空望遠鏡的觀測資料，研究團隊準確量出這七顆行星的尺寸，並初步推算其中六顆的質量和密度。研究員根據密度推測這群行星都是岩石硬漢，但還需要進一步觀察它們是否有豐富的水？地表有沒有液態水？而最遠，也是唯一沒被推測出質量的第七顆行星則可能是冰球。

研究報告的主要作者，比利時烈日大學 TRAPPIST 系外研究團隊的主研究員吉倫（Michael Gillon）解釋，這是我們首次發現七顆類似地球大小的行星，又繞著此等規模恆星轉的星系，「這也是有史以來研究規模近似地球的潛在移居星球的最好材料！」

與太陽不同的是，TRAPPIST-1 星系的恆星是一顆極低溫紅矮星（ultra-cool dwarf），亮度比太陽還暗兩千倍，即便行星們離恆星很近，仍有可能保有液態水。TRAPPIST-1 星系的七顆行星的軌道離恆星的距離，比太陽系中水星與太陽的距離還要近。甚至這七顆行星間的距離也非常靠近，NASA 指出如果一個人站在其中一顆行星上，他們可能可以看到鄰近的另一顆行星上的地貌或雲。

不過這些行星可能被母恆星潮汐鎖定（Tidal locking），像月球一樣只有一面固定面向恆星，所以會造成行星上有一半是永晝、一半是永夜的狀態。而 NASA 推測這個現象，行星上的氣候會與地球完全不同，例如會出現強風不斷從永晝面吹向永夜面，或是極端溫度變化等。

史匹哲太空望遠鏡於 2016 年秋季連續 500 小時持續觀測 TRAPPIST-1 星系。科學家藉由探測 TRAPPIST-1 恆星發出的紅外線，以及行星從恆星前經過的動態，藉此分析 TRAPPIST-1 星系的結構。

2016 年 5 月哈伯團隊也觀察了 TRAPPIST-1 星系最內側的兩顆行星，並沒有發現它們有蓬鬆大氣的證據，更加強了這些行星的本質很有可能是岩石。哈伯研究的共同主持人、巴爾的摩太空望遠鏡科學研究所天文學家尼科爾．路易斯（Nikole Lewis）說：「TRAPPIST-1 星系提供了很好的機會，讓科學家能在接下來的十年中去研究地球尺寸行星的大氣。」

另外，NASA 尋找系外行星的行星獵人計畫中，克卜勒太空望遠鏡也正在研究 TRAPPIST-1 系統，藉由測量恆星由於行星經過時的亮度微小的變化，觀察其凌星現象。

那這就是追尋系外行星的最高峰了嗎？

之前也有眾多的系外行星被點名為「地球 2.0」，在適居帶的系外行星其實也多不勝數（延伸閱讀：Kepler-452b 真的是「地球2.0」？），而這次的發現雖然是「人類首知、第一個由七顆近似地球大小的行星環繞著一顆恆星的星系」，這或許讓我們對於移民、外星生命、藉此探索地球和生命的起源……等眾多地想像又前進了一步；但只要追尋系外行星的計畫仍在持續進行（2018 年還會有更高性能，可以檢測水、甲烷、氧氣、臭氧和其他大氣組成份，還能分析行星溫度以及表面壓力的 Webb 太空望遠鏡加入戰場喔！），這樣令人興奮的發現就不會停止！

資料來源

• NASA Telescope Reveals Largest Batch of Earth-Size, Habitable-Zone Planets Around Single Star, NASA, 2017.2.23.
• TRAPPIST-1 官方網站