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歐幾里得望遠鏡開工——目標是尋找暗物質證據!一起從科學家的角度欣賞這片夢幻光景!

PanSci_96
・2024/01/27 ・6276字 ・閱讀時間約 13 分鐘

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14 億歐元天文望遠鏡拍出的照片,你看過了嗎?你看到現在這些照片,揭開了宇宙過去與現在、空間與時間所交織的祕密嗎?

今年 11 月 7 日,位在 L2 拉格朗日點的歐幾里得望遠鏡,終於傳回來它升空後的第一批照片。這 5 張照片不只展示了望遠鏡的強大性能,更讓我們窺見過去無法看到的,宇宙深處的幽美與奧秘。就讓我們一起透過這些獨特的照片,來一場探索宇宙的奇異之旅吧!

歐幾里得望遠鏡有什麼厲害之處?

今年 7 月 1 號升空的歐幾里得望遠鏡,任務是觀察宇宙大尺度結構,來研究暗物質與暗能量在宇宙中的分布與性質,讓我們進一步了解自己身處的這個宇宙。

去年七月,接棒哈伯望遠鏡任務的詹姆斯.韋伯太空望遠鏡,傳回來了升空後的第一批相片,每張照片都美的震撼人心,也帶著我們從全新的視角,眺望遙遠的系外行星、恆星、星雲與早期宇宙。當時,我們製作了一集節目,和大家分享這批照片背後的重要意義。我們也提到,每個望遠鏡在完成校準以後,都會發布一批「開光照」,向外界傳達望遠鏡已經可以順利運作的好消息,同時也讓大家了解這台新望遠鏡身上,背負了哪些重要的使命與任務。

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而這次,新升空的歐幾里得望遠鏡也終於完成校正,傳回來不同於韋伯望遠鏡,從另一個視角看宇宙的開光照。先讓我們來了解一下歐幾里得望遠鏡。它的觀測波段是可見光到近紅外線波段,目標是觀測大範圍、不同遠近的宇宙天體。預計在 6 年的服役期間,建立完整清晰的宇宙 3D 立體圖像。只是,剛退役的哈伯太空望遠鏡,主要任務就是可見光波段的研究,去年剛任務正式開始的韋伯太空望遠鏡,則是紅外線波段的佼佼者。那歐幾里得望遠鏡有什麼突破之處嗎?這座花費 14 億歐元的望遠鏡當然有它獨到之處,它強大的地方在於,可以在更短時間內獲得更高解析度的照片,同時拍攝更大範圍的宇宙。比如哈伯太空望遠鏡需要好幾天觀測的天體,歐幾里得望遠鏡一個小時就可以搞定,而且解析度更高。

歐幾里得太空望遠鏡。圖/wikimedia

其實看它們的任務目標就能很快理解,現在在天空上的韋伯和歐幾里得,雖然有部分任務重疊。但韋伯更著重在尋找系外行星與觀察星系、恆星系統的演化。歐幾里得呢,則是將視野放大到整個宇宙,希望了解暗物質、暗能量在整個宇宙間扮演的角色。所以比起韋伯太空望遠鏡著重在拍攝小範圍、高解析度的天體照片,歐幾里得望遠鏡一開始的設計,就是要在短時間內掃描更大片的宇宙。因此,歐幾里得望遠鏡也確實成為建立宇宙 3D 立體圖像的最佳望遠鏡,定期的大範圍掃描天空,讓我們能一窺宇宙隨時間的演化動態。

那麼,就讓我們來欣賞歐幾里得望遠鏡的第一批照片吧!

歐幾里得望遠鏡第一批照片公開!

第一張照片,像是在宇宙這張巨大的黑布上,撒下大小珍珠。它是一張距離地球 2.4 億光年,英仙座星系團的影像照。

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宇宙中有許多星系團,英仙座星系團就是其中之一,裡面包含超過 1000 個星系,是宇宙中最大的結構之一。除此之外,這張照片不僅清楚拍下了星系團,如果將照片放大來看,還會發現背景中有許多過去難以看到的星系,數量超過 10 萬個,最遠的甚至達 100 億光年。為什麼第一批照片要選擇拍攝星系團呢?因為研究星系團能幫助我們了解宇宙大尺度結構,進一步推算暗物質與暗能量的比例。

宇宙中的星系分佈其實是不均勻的,有些地方有許多星系,有些區域則幾乎沒有。整個宇宙中天體的分布看起來就像是一張巨網。可是,為什麼宇宙的大尺度結構是網狀的呢?天文學家認為宇宙大爆炸之後,物質在宇宙中的分佈會有些微的不均勻。當宇宙逐漸冷卻,氣體物質密度較高的地方會因為重力吸引而塌縮。但因為溫度很高,高溫產生的巨大壓力又讓氣體團反彈回來,就像擠壓一個壓力球一樣。來回震盪的過程中氣體會像聲波朝四面八方傳遞出去,稱為重子聲學振盪(BAO,baryon acoustic oscillations)。最後整個宇宙就像下毛毛雨時的池塘,形成由許多漣漪交織的網狀結構,波腹的地方氣體密度較高,變成星系高度聚集的區域,我們稱為星系團。其他地方氣體密度低,形成的星系數量較少,就像是宇宙間的孔洞。

而根據宇宙學家計算,要形成星系團、宇宙網(cosmic web)這類的宇宙大尺度結構,只靠已知物質提供的重力是不夠的,很可能還有許多我們還不了解的物質參與其中,也就是暗物質。這張照片不僅能幫助科學家研究宇宙大尺度結構,更彰顯歐幾里得望遠鏡的重要任務之一,就是幫助科學家深入了解暗物質的分佈與本質。

第二張照片是螺旋星系 IC342,離地球只有 1100 萬光年,算是離地球很近的星系,但由於它被明亮的銀河系盤面擋住了,觀測的難度非常高。歐幾里得望遠鏡利用近紅外線儀器穿透塵埃進行觀察,並移除許多銀河系中的恆星光芒,最後才形成這張極高解析度的照片,展現了它觀測隱藏星系的實力。

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IC342。圖/Judy Schmidt

這個螺旋星系在天空中的大小相當於一個滿月那麼大,要一次觀測這樣大範圍的天空,同時保有超高解析度,目前只有歐幾里得望遠鏡才辦得到。由於螺旋星系 IC342 和銀河系很像,觀察它的演化有助於科學家理解銀河系的形成過程。未來歐幾里得望遠鏡也會觀測更多隱藏星系和遙遠的天體,繪製出它們的 3D 分佈圖。

第三張照片是不規則星系 NGC 6822。雖然跟 IC342、銀河系一樣也是星系,但形狀不是螺旋而是不規則的。

透過光譜分析,我們知道這個星系中的重元素含量很低。重元素是透過大質量恆星核融合所產生的,重元素含量少表示星系裡的恆星才剛形成,也就是一個很早期、相對年輕的星系。科學家認為,在宇宙早期星系剛開始演化時,大部分的星系就長得像這樣,質量小、形狀也不太規則。之後這些小星系會因為重力吸引其他星系,彼此相撞、融合成更大的星系,逐漸產生旋轉的結構,形成像銀河系這樣的大質量螺旋星系。所以藉由觀測這些早期星系,可以幫助科學家了解星系的形成過程。

另外,照片中一顆顆藍色的圓形區域,是球狀星團。球狀星團中的星星都是由同一團氣體產生,是宇宙最早形成的天體之一,有些甚至比星系本身還早。透過觀測這些球狀星團的運動,能協助我們更了解這個星系的形成史。

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球狀星團大部分分佈在星系的外圍,以很慢的速度繞行星系,可能要好幾年才能觀察到要它們的運動。那科學家要怎麼知道這些星團是如何移動的呢?凡走過必留下痕跡,其中一種方式就是觀察到它們與星系本身互動所留下的痕跡。在歐幾里得望遠鏡傳回來的第四張照片中,就呈現了這些細節。第四張照片是球狀星團 NGC 6397,一個繞行銀河系的球狀星團。

當星團經過星系中的高密度區域,比如暗物質集中區、旋臂或星系盤面,星團中的星星會受到不同強度的重力吸引,使得星星彼此遠離,這個力量稱為潮汐力。顧名思義與潮汐的產生是相同的原理,由於地球各處受到太陽與月亮的重力總和不相同,在重力較強的地方海水受拉伸而漲潮,重力較弱的地方就會退潮。同樣道理,球狀星團在靠近星系中心的一側受重力較強,遠離星系的一側則較弱,球狀星團因而被拉伸,形成一條由星星組成的尾巴,稱為潮汐尾。

透過觀測潮汐尾,就可以了解球狀星團,乃至星系的演化過程。如果沒有潮汐尾,也可能代表有暗物質暈阻止外層恆星逃脫,能幫助我們進一步了解暗物質在星系當中的分佈。但要瞭解潮汐尾的形成過程,必須有星團中每顆星星的移動資料,也就是需要同時進行大範圍、短時間、高精度的觀測。而歐幾里得望遠鏡的優勢此時就能充分發揮,它可以一次拍攝整個球狀星團,而且只須一小時就可以得到這張高解析度的照片,連裡面的很暗的星星也看的一清二楚。只要每隔一段時間拍攝一張照片,就可以製作成動畫,了解星團中星體的運動軌跡。

最後,我們來介紹最後一張照片。它看起來最為夢幻,猶如一張宇宙中以繁星點綴的絲綢。它是距離地球約 1375 光年的馬頭星雲,也是離我們最近,正在形成新生恆星的區域。在星雲的上方(照片之外),有一顆明亮的恆星:獵戶座 sigma 星,這顆星輻射出的紫外光激發了位在馬頭後方的星雲,形成明亮、宛若薄紗的區域。組成馬頭的暗星雲氣體則因為溫度較低,只有些微的熱輻射,形成較為黯淡的前景,並稍微遮掩背後的明亮星雲。前後星雲層層堆疊,就像一幅宇宙給我們的水彩畫。更進一步,藉由歐幾里得望遠鏡高解析度的照片,科學家得以從中看到更多類木星、棕矮星、嬰兒恆星等,協助科學家了解星雲中的恆星形成過程。

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圖/wikimedia

對了,在我們介紹韋伯望遠鏡時有提到過,這些宇宙照通常不是它可見光波段下,真正我們肉眼所見的樣貌。而是選定特定波長後透過顏色校正,甚至將不同波段的照片疊合,才得到的結果。也就是說,選則不同的電磁波波段,或是採取不同的調色方式,得到的照片都會有不同風味。

所以如果你覺得這張淡麗的馬頭星雲不滿意,也有這張,特別強化氫元素的紅色光譜與氧元素藍色光譜後,成為一張猶如滅世風格,帶有點詭譎濾鏡的另一種美照,是不是跟剛才的氛圍完全不一樣呢?

馬頭星雲。圖/wikimedia

順帶一提,對我來說,一樣是星雲照片,韋伯望遠鏡校色出來的照片還是覺得比較好看。例如之前介紹過的,韋伯望遠鏡開光照之一的船底座星雲。還有原本是望遠鏡大前輩哈伯代表作,後來韋伯又重新翻拍的創世之柱,都更令人讚嘆不已,對比與彩度都高上許多,給人一種正在仰望廣闊宇宙的壯烈感。

韋伯望遠鏡所拍攝的船底座星雲。圖/wikimedia
創生之柱,左哈伯、右韋伯。圖/PanSci YouTube

我們更了解這個宇宙了嗎?

我們對於宇宙的瞭解還太少,目前宇宙中的已知物質,包括元素週期表上的所有原子,根據計算只佔宇宙質能的 5%,剩下的估計都是暗物質與和能量。

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但宇宙的奧秘就像一張複雜的拼圖,每拼上一小塊,都會給我們一些線索,猜測周圍的拼圖可能會是什麼。當拼的夠多,我們終有一天能得知宇宙整體的圖畫長什麼樣貌。恆星形成、星系演化方式、暗物質、暗能量等等,都各自是一塊塊重要的拼圖,唯有了解它們才能逐步得知暗物質與暗能量的奧秘。

舉例來說,暗物質所提供的重力在星系形成中扮演重要角色,目前最被科學界接受的冷暗物質(cold dark matter)模型,假設暗物質是由質量很大的粒子所組成,透過重力吸引聚集成許多小塊,小塊暗物質再彼此融合成更大的暗物質團塊,質量足夠大的團塊就可以吸引夠多的氣體,形成早期星系,之後再彼此融合成為更大的螺旋或橢圓星系。但透過數值模擬,科學家發現這個模型有些問題。理論上來說應該要有數百到數千個小衛星星系,繞行像銀河系這麼大的螺旋星系旋轉。但是天文學家實際上只觀測到約十個小星系繞行銀河系,這是著名的衛星遺失問題(Missing satellite problem)。

因此科學家又提出更多暗物質模型,比如與冷暗物質相對的熱暗物質(warm dark matter)模型,可以透過熱運動所產生的壓力抵銷重力,使得小暗物質團塊變得不穩定,從而解釋為何小星系的數量這麼少。除了熱暗物質以外,還有眾多的暗物質模型。但要證明哪個模型是正確的,就需要更多觀測數據與星系演化的模擬結果進行比較,才能得到答案。

不過看過歐幾里得望遠鏡傳回來的第一批照片,並了解其中代表的重要意義,就能充分感受到我們離解開這個謎團又更近了一步。還沒完,預計於 2027 年升空的羅曼太空望遠鏡(Nancy Grace Roman Space Telescope),與歐幾里得望遠鏡相同,都肩負研究暗能量與暗物質的重要任務。兩座望遠鏡將一同一個從可見光,一個從紅外線波段觀察大範圍宇宙,期待能為科學家帶來寶貴的數據,解開這盤旋好幾十年的謎團。

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最後問問大家,在這批照片中,你最喜歡的是哪一張呢?

  1. 英仙座星系團,大尺度的宇宙圖像,原來長這樣。
  2. 螺旋星系 IC342,我們的鄰居竟然這麼漂亮,這麼具有螺旋力。
  3. 馬頭星雲,有層次感的星雲照,真的令人目不暇給。
  4. 更多你喜歡的照片,或希望我們來介紹的天文照片,分享給我們吧!

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AI 模型的未來趨勢——MoE 是什麼?怎麼在我的電腦上運行類似 chatGPT 的服務?
泛科學院_96
・2024/04/29 ・577字 ・閱讀時間約 1 分鐘

各位有看 Nvidia 黃老闆在 GTC 開發者大會的演講了嗎?

在演講當中出現了一張簡報——注意看,裡面有GPT-1、GPT-2、GPT-3,還有……啊?GPT-MoE?然後是這張簡報,90 天就可以完成 1.8 個 Trillion 參數的 MoE 模型訓練,是 18 後面 11 個零,一兆八千萬個參數。

然後同一個禮拜 OpenAI 創辦人上了 MIT 麻省理工學院的 Lex Fredman 的 Podcast 專訪,親口證實了 GPT-5 正在開發。嗯……這有點意思,那個 GPT-MoE 究竟是不是傳說中的 GPT-5 呢?

所以今天,就要來跟你分享三個問題:

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  1. 什麼是 MoE?GPT-MoE 是 GPT-5 嗎?
  2. 有哪些 AI 模型運用了 MoE 技術?
  3. 我要怎麼在自己的電腦上運行 MoE 模型?

希望對你未來選擇 AI 模型與服務有提供一點方向。

如果你想要詳細的安裝教學,歡迎成為頻道會員跟我們敲碗或者使用超級感謝催促我們製作,在這邊先感謝你的支持!

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有圖有真相嗎?要怎麼分辨 AI 生成影像避免受騙?
泛科學院_96
・2024/04/28 ・719字 ・閱讀時間約 1 分鐘

2 月 15 日 OpenAI 發佈 Sora,隔一周後 Stable diffusion 3 隨後推出,以前人家都說有圖有真相,現在眼見不實的時代要來臨了,你說?還有什麼可以相信的?

AI 生成的影像到底有沒有方法可以辨識出來?今天,我們來談談近期關於辨識 AI 生成,找出 AI 生成的破綻!

先說結論,理論上可以!但現實很困難,很容易被破解,這集我們回答三個問題:

  1. AI 生成影像有什麼破綻?
  2. 還有哪些方法可以辨別 AI 生成的影像?
  3. 最後來談談這些辨識方法,在現實中會遇到什麼問題?

回到最基礎的問題眼見不再為憑,接下來只會越來越多,不會越來越少,謠言進化成謠圖跟謠影片,現在還真的沒有其他武器,來辨識 AI 生成的內容,說到底還是得回歸自身的媒體識讀、確認訊息來源!

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最後也想問問你,在這個大 AI 生成的時代,你會怎麼避免自己被 AI 騙呢?

  1. 相信大公司,相信聯合制定的浮水印規範終將落實
  2. AI 問題要用 AI 解決,相信辨識系統一定會完成
  3. 網路上的影像全是假的,是我眼睛業障重
  4. 其他答案也歡迎留言分享

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泛科學院_96
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AI 生成影像有多接近真實世界?人類將製造出世界模擬器?
泛科學院_96
・2024/04/22 ・670字 ・閱讀時間約 1 分鐘

Sora 號稱自己是世界模擬器,但真的嗎?

這個問題,AI 大佬與研究者們比你更關心!

Sora 推出後不到一個月,不僅各大研究機構像開掛般發表相關論文,連 Nvidia、Meta、微軟,甚至是特斯拉創辦人 Elon Musk 也都跳出來分享看法⋯⋯

今天呢,我們從論文與 AI 大佬們的意見,來回答這兩個問題:

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  1. 為什麼 Sora 敢稱自己是世界模擬器?
  2. 世界模擬器離我們還有多遠?

說了那麼多,最後想問各位,你覺得照這個速度發展下去,你覺得會先成真呢?

  1. 通用型人工智慧
  2. 人類移民火星
  3. 都看不到,人類要滅亡了

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