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放手一搏-《上帝的粒子》

貓頭鷹出版社_96
・2013/09/26 ・2918字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 511 ・六年級

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列印雖然計畫批准了,但仍然引來許多懷疑。為了說服反對者,美國能源部說明超導超級對撞機可以成為一次跨國合作,其他國家會願意提供財務支援,但是美國物理學家的花言巧語反而破壞了這番打算。這項計畫很明顯是替美國重回高能物理的領導地位而設計的,其他國家為什麼要支持呢?歐洲國家無論如何都忠於CERN,超導超級對撞機並沒能引起大西洋對岸的太多興趣,這點倒不叫人意外。

美國的物理界裡頭也有不滿聲浪,而且已經蔓延成對抗局勢。只為了尋找希格斯玻色子就花了這麼多錢,真正被犧牲的是什麼?有許多獨立計畫雖然成本較低,卻更可能提供潛在的可貴科技進展,但是美國的物理預算不可能同時支持所有這些計畫和超導超級對撞機,所以這些計畫這下看來岌岌可危了。難道高能物理真的比其他科學領域還要重要一千倍嗎?

這下「大科學」變成了貶義詞。

在建造地點還沒決定以前,參眾兩議會都支持超導超級對撞機。美國國家科學院及工程院從二十五州收到四十三個地點提案,德州政府成立了一個委員會,並且承諾只要超導超級對撞機選擇德州,他們就提供十億美金的資助。或許把對撞機蓋在費米實驗室比較合理,因為計畫需要的大部分基礎建設和物理學家都已經等在那裡了,但是在一九八八年十一月,國家學院決定將超導超級對撞機建在一個名叫「奧斯汀白堊」的白堊紀地質構造裡,深埋在曾以棉花致富的埃利斯郡的德州大草原底下。

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雷根的副總統布希出身德州,他在雷根之後繼任總統。在布希的當選日過後兩天,國家學院就宣布了上述選址結果,雖然沒有理由相信國家學院的決定有任何不公,但是布希也成為該計畫的強力支持者。然而,隨著地點確定下來,來自其他州參眾議員的支持也就煙消雲散了。

物理學家現在必須為了經費和參議院苦苦纏鬥,而且只要每次參議院想檢視計畫,就得有人被傳去作證;與此同時,工程師也逐漸明白建造超導磁鐵的巨型環是怎麼一回事,預算估計隨之爆增。到了一九九○年開始撥款建造時,估計的預算幾乎翻了一倍,高達八十億美金。

測試用的洞穴挖進了奧斯汀白堊,一部分的基礎建設蓋在埃利斯郡的首府瓦克沙哈契附近,德州政府在那裡為該計畫保留了將近七千萬平方公尺的土地。為了研發和測試磁鐵的實驗室建造起來了,製造及循環液態氦所需的冷凍單元也置放在組裝後的大型結構裡了,日後他們將使用液態氦讓磁鐵維持在超導低溫。

兩組探測器合作團隊成立了。「螺線管探測器」合作團隊可能包含有一千位物理學家和工程師,來自世界各地超過一百個不同機構。螺線管探測器將打造成不特定針對某個粒子的一般型探測器,花費五億美金,希望能在一九九九年底開始記錄資料。另一個合作團隊是「伽瑪、電子及緲子團隊」,規模與螺線管探測器合作團隊類似。兩組團隊將會互相競爭。

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許多物理學家決定賭上一把,他們要不是從現職告假,就是乾脆辭掉工作,加入超導超級對撞機計畫,到了最後,大約有兩萬人聚集到瓦克沙哈契的市內或周邊。對不熟悉超導超級對撞機政治面的局外人而言,種種進展看起來叫人相當安心,實驗室蓋個不停,洞挖個不停,而且大量人群正在集結。

但還是有些不祥之兆,美國政府一直在對抗龐大、惡化的預算赤字。一九九二年一月,布希總統訪問日本後空手而歸,日本人堅持超導超級對撞機並不是國際計畫,也因為如此,他們不會提供支援。關於「大科學」的雜音愈來愈大,眾議院在六月投票支持一項聯邦預算修正案,該修正案將導致超導超級對撞機計畫關閉。幸好參議院出手干預,計畫才得以苟延殘喘。

前景愈來愈不樂觀,在溫伯格一九九三年出版的暢銷書《終極理論之夢》書裡可見一斑,他寫道:

儘管建築物逐漸林立,洞穴持續開挖,但我知道這項計畫的資金可能就要中止了。我可以想像那些測試用的洞穴將被填平,「磁鐵大樓」遭到棄置,最後只剩幾個農夫的模糊記憶可以證實,在埃利斯郡,曾經有過一個偉大的科學實驗室計畫。或許我是中了生物學家赫胥黎的蠱惑,感染了他那維多利亞時代的樂觀吧,我無法相信這種事會發生。在我們所處的時代,尋找自然界最終定律的計畫竟會被棄之不顧。

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萊德曼在同一年也出版了《上帝粒子》一書,在這本相當唐吉訶德式的著作裡,他做了一場和希臘哲學家德謨克利特親切聊天的夢,他從這個夢境裡被粗魯地喚醒了:

「該死。」。我又回到家裡,無力地從論文堆裡抬起頭。我注意到一份新聞頭條的影印本:「超級對撞機國會基金恐生變」,我的電腦數據機嗶嗶作響,下載了一封電子郵件,信裡「邀請」我去華盛頓,參加一場討論超導超級對撞機的聽證會。

一九九二年的總統大選,柯林頓擊敗了布希和獨立參選人德州富商佩羅。隔年六月,超導超級對撞機的預算估計已經成長到一百一十億美金,眾議院再次對該計畫投下反對票。超導超級對撞機計畫的副主任卡斯帕說:「從某個時候開始,對超導超級對撞機投下反對票就變成了財政責任的象徵。畢竟這裡活生生就有一個昂貴的計畫,可以供你投票反對。」

一般而言,柯林頓對這個計畫是持鼓勵態度的,但是他不像雷根和布希那麼堅定。預算兩百五十億美金的國際太空站建造計畫成為超導超級對撞機的潛在競爭對手,而太空站計畫的根據地將設立於美國太空總署在休士頓的詹森太空中心,那也位於德州。

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一九九三年九月,溫伯格、里克特和萊德曼為了替超導超級對撞機爭取支持,做出最後一搏。英國科學家霍金送來一段表達支持的影片,但無濟於事。

當年十月,眾議院以一票之差贊成國際太空站,隔天則以二比一的票數否絕了超導超級對撞機。至此已經沒有轉圜空間,資金於是轉而用在保存那些已經蓋好的設備。這時隧道開挖了二十三公里長,耗資達二十億美金(見圖19),但是不管抱持著再多維多利亞時代的樂觀,都沒辦法讓這個計畫繼續下去。超導超級對撞機胎死腹中了。

圖19 國會在一九九三年十月取消超導超級對撞機計畫的時候,這個計畫已經耗資二十億美金,在德州大草原底下開挖的隧道也已長達二十三公里。(圖片來源:超導超級對撞機科學技術電子資料庫)
圖19 國會在一九九三年十月取消超導超級對撞機計畫的時候,這個計畫已經耗資二十億美金,在德州大草原底下開挖的隧道也已長達二十三公里。(圖片來源:超導超級對撞機科學技術電子資料庫)

普利茲獎得獎作家烏克將超導超級對撞機的經歷改編,寫了一部小說《德州巨洞》。他在小說開頭的作者注裡這麼說:

自從原子彈和氫彈問世以來,粒子物理學就一直是國會的寵兒,但是這一切忽然之間粗暴地結束了。希格斯玻色子的追尋已然夭折,只在德州留下一個洞,一個遭到廢棄、巨大無比的洞。

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而這個洞,至今仍在。

超導超級對撞機計畫取消後過了一年多,CERN的成員國於一九九四年十二月六日投票通過,將在二十年內分配一百五十億美元的預算,在LEP功成身退後,將它改造成質子對撞機。大型強子對撞機(LHC)的想法最早是在一場於瑞士洛桑舉行的CERN研討會上提出,那是十年前(一九八四年三月)的事了。LHC將產出高達14 TeV的碰撞能量,雖然比超導超級對撞機最大能量的一半還少,但用來尋找希格斯粒子,仍是綽綽有餘。

魯比亞宣稱,CERN將會「在LHC的隧道內,鋪滿超導磁鐵」。

 

本文摘自PanSci 2013九月選書《上帝的粒子》第八章:放手一搏,由貓頭鷹出版

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貓頭鷹自 1992 年創立,初期以單卷式主題工具書為出版重心,逐步成為各類知識的展演舞台,尤其著力於科學科技、歷史人文與整理台灣物種等非虛構主題。以下分四項簡介:一、引介國際知名經典作品如西蒙.德.波娃《第二性》(法文譯家邱瑞鑾全文翻譯)、達爾文傳世經典《物種源始》、國際科技趨勢大師KK凱文.凱利《科技想要什麼》《必然》與《釋控》、法國史學大師巴森《從黎明到衰頹》、瑞典漢學家林西莉《漢字的故事》等。二、開發優秀中文創作品如腦科學家謝伯讓《大腦簡史》、羅一鈞《心之谷》、張隆志組織新生代未來史家撰寫《跨越世紀的信號》大系、婦運先驅顧燕翎《女性主義經典選讀》、翁佳音暨曹銘宗合著《吃的台灣史》等。三、也售出版權及翻譯稿至全世界。四、同時長期投入資源整理台灣物種,並以圖鑑形式陸續出版,如《台灣原生植物全圖鑑》計八卷九巨冊、《台灣蛇類圖鑑》、《台灣行道樹圖鑑》等,叫好又叫座。冀望讀者在愉悅中閱讀並感受知識的美好是貓頭鷹永續經營的宗旨。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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強核力與弱核力理論核心:非阿貝爾理論——《撞出上帝的粒子》
貓頭鷹出版社_96
・2023/01/28 ・1733字 ・閱讀時間約 3 分鐘

非阿貝爾理論

量子色動力學與弱核力理論有個更為奇特的性質,兩者都是「非阿貝爾理論」 (non-Abeliantheories)。非阿貝爾的意思是強核力與弱核力理論核心(參見【科學解釋 6】)的對稱群代數是不可交換的。簡單來說就是「A 乘 B」不等於「B 乘 A」。

一般人的常識會告訴你,如果隨便拿兩個數字 A 和 B,用 A 乘 B 的結果永遠會和用 B 乘 A 一樣,你用計算機怎麼試答案都不變。一個袋子裝三塊錢、兩個袋子總共是六塊錢;一個袋子裝兩塊錢,三個袋子總共還是六塊錢。

如果隨便拿兩個數字 A 和 B,用 A 乘 B 的結果永遠會和用 B 乘 A 一樣。圖/pixabay

這件事對數字永遠都成立,是千真萬確的事實。然而,我們有個很好的方法能定義出一套數學架構,其中的 AB 不等於 BA。實際上,數學家已經鑽研這個領域很多年了。

條條大路通數學

或許更驚人的是,物理學家竟然也在許多地方應用這套數學,因為某些和物理學相關的事物也是 AB 不等於 BA。矩陣就是我們表示這些東西的一種方式。現在我在倫敦大學學院為新生上的數學方法課就有介紹矩陣力學。以前我的學校制定了一套「新數學」的課綱,所以我在年僅十五歲的時候就多少認識一點矩陣了。

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數學的一個矩陣是一群按照行列排列整齊的數字。把兩個矩陣 A 和 B 相乘,會得到另一個矩陣 C,方法是把對應的列和行上面的數字依序相乘。

這種矩陣聽起來可能不像某部電影裡面那掌控一切、創造虛擬實境的超級電腦一樣迷人,卻有用的多。這部電影的角色身穿黑色皮衣,還有出現著名的慢動作躲子彈鏡頭

慢動作躲子彈鏡頭。圖/giphy

我來舉個例子。

你可以用一個矩陣來描述你移動某個物體的結果。相乘的順序(AB 或 BA)在這個例子有明顯的區別。物體先在原地轉九十度再向前直直走十公尺,和先走十公尺再轉九十度,兩種移動方式最後的終點顯然不會相同。假設矩陣B代表旋轉,矩陣 A 代表直行,那麼合在一起的「旋轉後直行」就是矩陣(C = AB);這和「直行後旋轉」的矩陣(D = BA)必定不會相同。C 不等於 D,所以 AB 不等於 BA。要是 AB 和 BA 永遠相同,我們就沒辦法用矩陣來描述這類的移動過程了。正是因為矩陣的乘法不可交換―非阿貝爾,這個工具才會如此有用。

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數學和真實世界密不可分

在狄拉克試圖要找出能描述高速電子的量子力學方程式時,矩陣被證實是他所需要的工具。實際上,電子有某項特性讓狄拉克不得不使用矩陣來表示它,這項特性與他描述電子自旋的語言同出一轍;所有原子的行為和元素周期表的規律,都與自旋有深刻的關聯。除此之外,這個性質也啟發狄拉克去預測有反物質的存在。

數學和真實世界之間似乎有緊密的關係,這讓我讚嘆不已。優秀的研究要能解決問題、也要能提出好的問題。而問題永遠比解答還要多,為了研究我們要付出許多的時間和金錢,因此大家得做出抉擇。數學是威力極大的工具,能幫助科學家檢查實驗數據、並從結果當中尋找最有趣的新實驗方向。就算有些方法和結論,好比矩陣及反物質,看起來可是相當古怪的。

秉持著這份精神,我要在繼續討論希格斯粒子搜索實驗之前,先繞個路來講微中子,最後這回要介紹的是一個很重要的真實結果。2012 年 3 月 7 日,中國的大亞灣核反應爐微中子實驗(DayaBay Reactor Neutrino Experiment)發表了最新的研究成果。

One of the Daya Bay detectors.圖/wikipedia

他們的實驗結果不但對標準模型影響重大,也會決定粒子物理學未來的研究走向。如果你只想要繼續讀希格斯粒子的故事,大可跳過這一段沒關係,下一節再見。但是微中子的粉絲可千萬別錯過精彩好戲了!

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——本文摘自《撞出上帝的粒子:深入史上最大實驗現場》,2022 年 12 月,貓頭鷹出版,未經同意請勿轉載。

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微擾理論:我們有沒有可能遮蔽了新的物理?——《撞出上帝的粒子》
貓頭鷹出版社_96
・2023/01/27 ・2632字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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對撞機能夠給出什麼答案?

物理學家想用大型強子對撞機來解答的重要問題,可以總結如下:在大型強子對撞機的能量級下,粒子物理的標準模型是否有效?「對撞機能量級」是個大大的躍進,因為其能量大小超越了電弱對稱破缺尺度;在這個尺度之上,兩種基本作用力相互統一,而 W 和 Z 玻色子、甚至所有其他基本粒子的質量,也許都是起源於此。

從空中鳥瞰大型強子對撞機的地理環境。圖/wikipedia

如果標準模型可以成功描述新能量範疇的現象,希格斯粒子應該就會存在,但看來不會有什麼其他的新發現;反之,如果標準模型失效,也許就沒有希格斯粒子了,不過背後一定會藏著稀奇古怪的事物。其實有個不易察覺的問題會左右這件事:我們究竟有多了解標準模型在此能量級下預測的現象?這並不容易回答。

一般而言我們並沒有能耐百分之百準確地解出標準模型。所有人都是用近似法。而絕大多數的近似方法之所以可行,是因為基本作用力的「耦合」,也就是強度,沒有很大。「耦合」就是在物理過程對應的費曼圖中,每個作用頂點帶有的值。(參見【科學解釋 8】)

微擾理論的應用

作用力的強度可以用一個數值來表示。如果說這個數值是 0.1,那麼兩個粒子交互作用的機率就會和 0.1 乘上 0.1,也就是 0.01 成正比。要是有三個粒子,機率就變成 0.1 的三次方,0.001,四個粒子的話就是 0.0001,如此這般。由此可知,如果耦合值很小,你就可以忽略比方說四個粒子以上的粒子交互作用―超過這個臨界值的項對於主要結果都只是極小的微擾罷了,因為前面至少會乘上 0.1 的五次方,也就是 0.00001。

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可見更多粒子的反應項只會些微改變原本的結果而已。這就是「微擾理論」的例子,微擾理論廣泛運用於解決物理界和化學界中許多的問題。只要耦合值很小、也就是作用力很弱,這個理論就十分準確。

然而,這種近似法並不是永遠有效。微擾理論失效的地方大多涉及強核力、也就是量子色動力學。這就是為何大家要把這種作用力稱為強核力。我們不是故意要混淆視聽的,強核力的確和它的名字一樣難以應付。

舉例來說,在我們對撞質子,想一探其內部夸克及膠子的種類分布時,某些方面的資訊其實無法從先前所提的原則計算得到(參見 4.5 節)。除此之外,我們也無法算出夸克和膠子最後是如何結合成新的強子的。雖然大家手上有量子色動力學的限制條件,也有一些基本的能量守恆、及動量守恆定律,以及不少從其他地方得到的數據,卻無法用微擾理論。

由二個上夸克及一個下夸克所構成的質子。圖/wikipedia

原因在於強核力的耦合值非常接近一,不論幾次方都還是一。因此,不管你計算的對象是幾個粒子,得到的結果都不會收斂到某個可信的值。最終我們只好依據自己的經驗來猜測結果、或建立模型。而這樣的結論一直都有調整空間。

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因此我們要嚴肅看待一個問題:大家在調整模型的時候,實際上可能會遮蔽了令人興奮的新物理。要避免這個問題,你得拿自己熟悉、以微擾理論計算的結果,連結上自己還不太明白、有調整空間的模型。我想像出一個比較毛骨悚然的情景來譬喻這件事――一具以精準預測架構的骨架,嵌在以最佳猜想組成的濕軟肉體內。

肉體的形狀可以改變。你可以重搥它的肚子,或捏它的臉頰(相對來說比較不痛);但是它有兩隻手兩隻腳,如果你打斷了某根骨頭,自己一定會知道。

用既有的知識探索未知

無論如何,大家利用電腦程式來把可塑的模型、與不易動搖的微擾理論整合在一起,而且絕大部分的工作都已經完成了;這種程式就是蒙地卡羅事件產生器(Monte Carlo event generator)。程式不但能編譯大部分我們擁有的粒子對撞現象的相關知識,同時也是個珍貴的工具,能協助物理學家設計新的實驗,並釐清既有的實驗對不同模擬數據會如何反應與解讀。「蒙地卡羅」這個名字有其典故,因為就和俄羅斯輪盤賭注一樣,這種事件產生器用上了很多隨機的數字。

這一切其實都牽涉到一點有趣的科學社會學。身為一位理論學家,有時你會因為投入某類蒙地卡羅事件產生器相關的研究而吃虧。你的一篇論文可能已經被引用了數千次,大家還是會說:「不過是電腦軟體罷了。」或是「這只是蒙地卡羅那類的玩意兒。」反之,要是你是發表一篇弦論的論文,又被引用這麼多次的話,你就能像個巨人般橫行全世界了。但說到底,弦論努力想預測的現象距離實證還是很遙遠,蒙地卡羅事件產生器卻可以實際解釋數據。

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蒙地卡羅事件產生器雖然不是唯一的辦法,大致上仍是物理學家在理解標準模型的意義、與儘量試著利用模型精確預測現象時,所付出的一份心血。

粒子物理標準模型。圖/wikipedia

雖然和大型強子對撞機的學界相比,蒙地卡羅事件產生器的研究社群規模較小,但相對來說,這個領域的成員盡的心力甚至不會比大家建造對撞機的付出還要少。美國物理學會也許是考量到了這一點,將 2011 年的櫻井獎(J.J. Sakurai Prize)頒給在這個領域工作的三位理論學家,分別是韋伯(Bryan Webber)、阿塔瑞利(Guido Altarelli)、斯舍斯特蘭(Torbjörn Sjöstrand)。頒獎典禮的引言如下:

因為三位物理學家的洞見,我們得以縝密驗證粒子物理的標準模型,實現高能物理實驗的目標、並從中學習量子色動力學、電弱交互作用、與可能的新物理的確切知識。

我很開心他們獲獎,因為其中兩位是我很親近的朋友,也更是因為三人所寫的計算方法及程式對大型強子對撞機幾乎所有的研究都十分重要,像是確保大家不會在不知情的情況下遮蔽任何新的物理。當前,我們正在嘗試確認希格斯粒子搜尋實驗的不定變數大小,並縮減其數量;人人都在尋找關鍵的三標準差證據、甚至是五標準差的大發現。為了這個目標,許多人夜以繼日持續比對新的數據和蒙地卡羅事件產生器的結果。

——本文摘自《撞出上帝的粒子:深入史上最大實驗現場》,2022 年 12 月,貓頭鷹出版,未經同意請勿轉載。

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