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再破最遠類星體距離紀錄

臺北天文館_96
・2011/07/07 ・1123字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 495 ・六年級

歐洲天文學家Stephen Warren等人利用歐南天文台(ESO)超大望遠鏡(Very Large Telescope,VLT)等設備進行研究,發現一個類星體(quasar)距離達129億光年遠,再度打破最遠的類星體紀錄。

類星體,從影像中看來只是個像恆星般的亮點,但其實是遙遠星系中心質量高達20億倍太陽質量的超大質量黑洞(supermassive black hole)所釋放出的巨大能量所造成的,是天文學家迄今在早期宇宙中所發現的天體中最明亮的,因此雖然數量稀少,但天文學家往往可以透過它們來瞭解早期宇宙的狀況,尤其是大霹靂(Big Bang)後約數億年內、宇宙最早的時期。

這個破紀錄的類星體編號為ULAS J1120+0641位在大霹靂後約7億7000萬年的時期,相當於距離地球約129億光年遠的地方(紅位移z~7.3);此時大約是所謂的「再游離時期(reionization era)」,低溫且電中性的氫霧受到第一代恆星與星系的輻射而再度游離,讓宇宙不再受到氫霧遮蔽而看不清一段關鍵時刻。雖然天文學家曾發現比ULAS J1120+0641更遠的天體,例如z達8.2的伽瑪射線爆發(gamma-ray burst),或z達8.6的星系,然而最新發現的ULAS J1120+0641卻比這些更遠的天體還亮數百倍以上,亮到足以讓天文學家研究這個天體的細節,這是類星體對天文學家而言,之所以這麼重要的最大的關鍵之處。

This image of ULAS J1120+0641 was created from images taken from surveys made by both the Sloan Digital Sky Survey and the UKIRT Infrared Deep Sky Survey. The quasar appears as a faint red dot close to the centre. This quasar is the most distant yet found and is seen as it was just 770 million years after the Big Bang. Credit: ESO/UKIDSS/SDSS 最遠類星體記錄的第2名,是位在大霹靂後8億7000萬年的時期(z~6.4)。這類天體由於距離非常遙遠,因宇宙膨脹之故,因此所發出的可見光抵達地球時都已經紅位移到紅外波段,所以天文學家必須以紅外波段觀察,才比較容易找到這類天體。英國紅外深空巡天計畫(UKIRT Infrared Deep Sky Survey,UKIDSS)就是利用位在夏威夷的紅外望遠鏡進行這類工作。Warren等人由UKIDSS數百萬個天體資料庫中,挖掘z達6.5以上、可能是類星體的天體,之後藉由VLT和位在夏威夷的雙子北座望遠鏡(Gemini North Telescope)拍攝光譜以測定精確距離;耗費5年的功夫,最終終於挖到ULAS J1120+0641這個z居然超過7的大金礦。左方影像中央的紅點即為ULAS J1120+0641,其名J1120+0641分別代表這個天體所在的赤經與赤緯座標。

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目前關於超大質量黑洞生長的理論,通常是預測黑洞藉由吞噬周圍物質而緩慢成長。然而,綜合各種觀測結果,天文學家估計ULAS J1120+0641中心超大質量黑洞的質量約為太陽的20億倍,這個質量如此之高,卻又是處在大霹靂剛發生後沒多久的時間內,天文學家目前還無法解釋它的來源。

Warren等人認為全天應該約有100個z超過7以上的明亮類星體,雖然得很努力才能將它們都找出來,但一想到可藉由這些類星體瞭解宇宙的奧秘,他們覺得這一切努力都是值得的!

資料來源:http://www.eso.org/public/news/eso1122/, 2011.06.29, KLC

引用自臺北天文館之網路天文館網站

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臺北天文館_96
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臺北市立天文科學教育館是國內最大的天文社教機構,我們以推廣天文教育為職志,做為天文知識和大眾間的橋梁,期盼和大家一起分享天文的樂趣!

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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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用「世界上最大的望遠鏡」觀測黑洞!臺灣也參與其中!
PanSci_96
・2024/07/15 ・3876字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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台北時間 1 月 18 號下午四點,中研院天文所公布了一張黑洞照!別小看這張照片,裡頭有玄機!不論是驗證愛因斯坦的廣義相對論,還是要研究 M87 黑洞有沒有什麼特性,都得從這張照片著手。

為什麼我們能拍到比之前更清楚的照片呢?這是因為,這次「事件視界望遠鏡」的團隊,加入了格陵蘭望遠鏡的觀測數據。它不僅是全球第一座位於北極圈內的重要天文觀測站,此外,這座觀測站,也和台灣脫不了關係喔!

就讓我們來看看,這張黑洞照到底是怎麼拍的?這幾張黑洞甜甜圈照,又藏有哪些重要資訊?

近年的黑洞觀測

大家應該都還記得 2019 年的黑洞熱潮,當年 4 月,人類第一張黑洞照——M87 的真面目,被公開了,我們終於取得了黑洞存在的最直接證據。3 年後的 2022 年 5 月,我們也終於看清楚那個在我們所在的星系中,在銀河系最深處的黑洞——人馬座 A*。這兩張像是甜甜圈的照片,掀起黑洞熱潮,也帶給我們不少感動,想必很多人都還記得。

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圖/ESO、EHT Collaboration

但是,這兩張模糊的甜甜圈,不管對於科學家還是我們,想必都還不滿足!我們想看到的,是能跟電影星際效應中一樣,帶給我們強烈震撼的完整黑洞樣貌。

很快就有好消息,在 M87 照片公開的三年後。2022 年 4 月,天文學家展示了另一組 M87 的照片,除了原本的黑洞以外,還能看到外圍三條噴流,與圍繞在黑洞旁邊的吸積流,更加完整的黑洞結構同時存在在一張照片上。

圖/Lu, RS., Asada, K., Krichbaum, T.P. et al. A ring-like accretion structure in M87 connecting its black hole and jet. Nature 616, 686–690 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-05843-w

有趣的是,在 2022 發表的觀測結果中,黑洞似乎胖了一圈,直徑比 2019 年發表的結果大了 50%。這可不是說黑洞在幾年間就變胖了 1.5 倍,不用擔心,宇宙不會因此毀滅。這主要是選用觀察的電磁波波段不一樣,2019 年觀察的電磁波波長是 1.3 毫米,2022 年的波長則是 3.5 毫米。但其實,1.3 毫米比 3.5 毫米的電磁波穿透力更好。也就是 2019 年的影像更接近黑洞的實際長相。

對了,2022 年的黑洞照並不是事件視界望遠鏡發的。你知道「事件視界望遠鏡」並不是唯一在進行黑洞觀測的計劃嗎?

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為了觀測黑洞,全球的電波望遠鏡進行同步串聯,打算打造一個等效直徑幾乎等於地球直徑的超大望遠鏡。因為我們無法直接打造一面面積跟地球一樣大的望遠鏡,因此我們得將分布在各地的望遠鏡同步串聯,由數據分析來拼湊出整體樣貌。你可能不知道,全球的大型黑洞觀測國際合作計畫其實有兩個,一個就是大家比較常聽到的「事件視界望遠鏡 」,簡稱 EHT,主要以 1.3 毫米的波段進行觀測,也就是大家熟悉的甜甜圈照。而另一個大計畫是「全球毫米波特長基線陣列」,簡稱 GMVA,以 3.5 毫米為主要觀測波段。2018 年 GMVA 還加入了新成員,讓我們能看到最新的這張照片。其中一個是超強力助手 ALMA,另一個,就是第一座位於北極圈內,由台灣中研院主導的格陵蘭望遠鏡 GLT。

為什麼黑洞會那麼難觀察?

現在大家都知道,我們已經能確實拍到黑洞了。即使黑洞的本體是全黑的,圍繞在黑洞周邊快速旋轉的物質,也會因為彼此摩擦與同步輻射,放出強烈的電磁波,被我們看到。

但即便它會發光,仍然是個難以觀測的天體,直到近年,我們才補捉到它樣貌。這是因為,比起亮度,更難的地方在於尺寸,黑洞好小,更準確來說,是看起來好小。M97 和人馬座 A* 實際上都比太陽大上不少,但因為距離我們十分遙遠,從地球上來看,人馬座 A* 與 M87 黑洞的陰影尺寸,分別是 50 微角秒和 64 微角。從我們的視角來看,就跟月球上的一顆甜甜圈一樣大。

但即便很困難,看到黑洞對我們來說十分重要,我們需要有確切的證據來證明我們對於黑洞的預測並沒有錯。例如在 2022 年有照片證明「銀河系中間真的有黑洞!」之前,2020 的諾貝爾物理獎頒獎時,仍以「大質量緻密天體」來稱呼銀河系中央的「那個東西」。現在,從黑洞噴流、吸積盤、自轉軸、到光子球層,我們還有好多黑洞特性,需要更高解析度的照片來幫我們驗證,驗證廣義相對論的預測是否正確,而我們對於黑洞與宇宙的認識是否需要調整。

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好的,我們知道為了追星,嗯,是追黑洞,科學家無不卯足全力提升望遠鏡的解析度。但是為何格陵蘭望遠鏡的加入,就能提升照片解析度呢?

組成世界上最大的望遠鏡?

越大的望遠鏡看得越清楚,為了將全世界的電波望遠鏡串聯,打造等效口徑幾乎等於地球的超大望遠鏡。這些望遠鏡使用了特長基線干涉測量法,這些望遠鏡則稱為電波干涉儀。

這些電波干涉儀通常由一系列的天線組成,例如位於智利的阿塔卡瑪大型毫米及次毫米波陣列 ALMA,就是由 66 座天線組成,最遠的兩座天線距離長達 16 公里。在觀測同一個訊號時,透過比較每座望遠鏡收到訊號的相位差,就能計算出訊號的方位角,進一步推算出原始訊號的樣貌。而當這些天線數量越多、距離越遠,就等於是一座更高解析度、口徑更大的望遠鏡。例如 ALMA 的影像解析度高達 4 毫角秒,能力比知名的哈伯太空望遠鏡還要好上 10 倍。另一座位於夏威夷的次毫米波陣列望遠鏡 SMA,則是由 8 座天線組成,雖然單座天線的直徑只有 6 公尺,卻足以以模擬出一座直徑 508 公尺的大型望遠鏡。

利用相同技術,只要透過原子鐘將全球的望遠鏡同步,就能模擬出直徑幾乎等於地球直徑的超巨大望遠鏡,也就是「事件視界望遠鏡 」或是「全球毫米波特長基線陣列」。

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沒錯,格陵蘭望遠鏡 GLT 也扮演重要角色。但為什麼要把望遠鏡建在北極圈內?

畢竟這可不簡單,為了讓望遠鏡能在最低零下 70 度 C 的嚴苛環境中工作,還期望它能發揮超越過去的實力,科學家改造了不少設備,甚至還要加裝除霜裝置。

但這一些都是值得的,因為光是 ALMA、SMA、GLT 三座望遠鏡,就可以在地球上構成一個大三角型,等於一台巨大的電波干涉儀。

圖/First M87 Event Horizon Telescope Results. II. Array and Instrumentation – Scientific Figure on ResearchGate. Available from: https://www.researchgate.net/figure/Map-of-the-EHT-Stations-active-in-2017-and-2018-are-shown-with-connecting-lines-and_fig1_333104103 [accessed 15 Jul, 2024]

而對於事件視界望遠鏡來說也十分重要,因為在地球的南邊已經有南極望遠鏡了,東西向則有許多來自中低緯度的望遠鏡。剩下的關鍵位置,當然就是北極的格陵蘭望遠鏡了。而特長基線干涉技術要在不同頻段發揮作用,每個望遠鏡的相對位置也十分重要。格陵蘭的地理位置與良好的大氣環境,讓格陵蘭望遠鏡可以觀測 230GHz 這個特殊波段的訊號,並且補足黑洞的諸多細節。根據官方消息,未來還要真的登高望遠,更上一層樓地把整座格陵蘭望遠鏡搬上格陵蘭島山頂的峰頂站台基地 (Summit Camp ),觀測 690GHz 的特殊訊號,期待能看到黑洞的光子球層,驗證廣義相對論的預測。

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順帶一提,這邊提到的 SMA、ALMA 和格陵蘭望遠鏡,不僅合作關係密切,這些重要計畫台灣還都參與其中!

SMA 是 2003 年啟用,全世界第一座可觀測次毫米波的望遠鏡陣列,也是史密松天體物理台與台灣中研院天文所合作興建與運作的望遠鏡,每年也有許多台灣參與或主導的研究發表。

2013 年啟用,位於智利的 ALMA,則是由東亞、歐洲、北美共同合作的國際計畫,台灣當然也參與其中。擁有66座望遠鏡的 ALMA,也是地面上最大的天文望遠鏡計畫。而有趣的是,由中研院主導的格陵蘭望遠鏡所使用的天線,就是使用 ALMA 的原型機改造而成的!

最後,這次最新的黑洞照就是這張,在 2018 年 4 月拍攝,歷經將近 6 年分析,才正式公布的照片。它與 2017 拍攝,2019 年公開的第一張黑洞照一樣,主角都是 M87。

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你說兩張照片看起來都一樣?嗯,沒錯,雖然還是看得出差異,但兩張照片大致上看起來的確差不多。

這兩張照片所得出的光環半徑相同,代表在相隔一年的拍攝期間,黑洞半徑並沒有產生變化。因為 M87 並不會快速增加質量,所以這個觀測結果非常符合廣義相對論對於光環直徑的預測。並且這張照片也讓我們更加確定,2017 年拍攝到的甜甜圈結構,並不是黑洞的偶然樣貌。

有相同的地方,也有不一樣的地方。這兩張照片光環上最亮的位置逆時針偏轉了 30 度,光是這點,就將開啟下一波的黑洞研究熱潮。透過比較不同時間拍攝的照片,科學家將可以深入研究黑洞的自轉軸角度,以及自轉軸隨著時間偏轉的「進動」現象,並更進一步分析黑洞周圍的磁場與電漿理論。

因為 GLT 的加入,有效提升了 EHT 的影像保真度,科學家能取得更加真實的黑洞照,為未來的黑洞研究打下基礎,例如挑戰很難被拍到的光子環。

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特別感謝中研院天文所研究員,同時也是格陵蘭望遠鏡計畫執行負責人的陳明堂老師協助製作。我們還有一場與陳明堂老師的直播對談,直接來和大家聊聊這次的黑洞結果以及回答各式各樣的黑洞問題。一起繼續來體驗黑洞的魅力吧!

也想問問大家,現在有了一批新資料,你最期待下一次的黑洞成果發表,帶來什麼消息呢?

  1. 我們成功觀察到了霍金輻射!
  2. 黑洞的模擬結果發現超越廣義相對論的新理論!
  3. 黑洞中其實有其他文明,而且我們已經成功接觸了!

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快速通道與無盡地界:科幻作品裡的黑洞——《超次元.聖戰.多重宇宙》
2046出版
・2024/02/08 ・4430字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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星際捷徑

一個無底深淵怎能成為星際飛行的捷徑呢?原來按照愛因斯坦的理論,黑洞是一個時空曲率趨於無限大——也就是說,時空本身已「閉合」起來的區域。但往後的計算顯示,若收縮的星體質量足夠大的話,時空在閉合到某一程度之後,會有重新開敞的可能,而被吸入的物體,將可以重現於宇宙之中。只是,這個「宇宙」已不再是我們原先出發的宇宙,而是另一個宇宙、另一個時空(姑毋論這是甚麼意思)。按照這一推論,黑洞的存在,可能形成一條時空的甬道(稱為「愛因斯坦-羅森橋接」),將兩個本來互不相干的宇宙連接起來。

這種匪夷所思的推論固然可以成為極佳的科幻素材,但對於克服在我們這個宇宙中的星際距離,則似乎幫助不大。然而,一些科學家指出,愛因斯坦所謂的另一個宇宙,很可能只是這一宇宙之內的別的區域。如果是的話,太空船便可由太空的某處飛進一個黑洞之內,然後在遠處的一個「白洞」(white hole)那兒走出來,其間無須經歷遙遠的星際距離。把黑洞和白洞連結起來的時空甬道,人們形象地稱之為「蛆洞」、「蛀洞」或「蟲洞」(wormhole)。

科幻作品裡常以穿越蟲洞作為星際旅行的快速通道。圖/envato

「蛆洞」是否標誌著未來星際旅行的「捷徑」呢?不少科幻創作正以此為題材。其中最著名的,是《星艦奇航記》第三輯《太空站深空 9 號》(Deep Space Nine, 1993-1999),在劇集裡,人類發現了一個遠古外星文明遺留下來的「蛆洞」,於是在旁邊建起了一個龐大的星際補給站,成為了星際航運的聚散地,而眾多精彩的故事便在這個太空站內展開。

我方才說「最著名」,其實只限於《星艦》迷而言。對於普羅大眾,對於「蛆洞」作為星際航行手段的認識,大多數來自二○一四年的電影《星際效應》(Interstellar,港譯:《星際啟示錄》),其間人類不但透過蛆洞去到宇宙深處尋找「地球 2.0」(因為地球環境已大幅崩壞),男主角更穿越時空回到過去,目睹多年前與年幼女兒生離死別的一幕。電影中既有大膽的科學想像,也有感人的父女之情,打動了不少觀眾。大家可能有所不知的是,導演基斯杜化.諾蘭(Christopher Nolan, 1970-)邀請了知名的黑洞物理學基普.索恩(Kip Thorne, 1940-)作顧問,所以其中所展示的壯觀黑洞景象,可不是憑空杜撰而是有科學根據的呢!

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星際效應裡的黑洞景象。圖/wikimedia

那麼蛆洞是否就是人類進行星際探險的寄託所在呢?

然而事情並非這麼簡單。我們不要忘記,黑洞的周圍是一個十分強大的引力場,而且越接近黑洞,引力的強度越大,以至任何物體在靠近它時,較為接近黑洞的一端所感受到的引力,與較為遠離黑洞的一端所感受到的,將有很大的差別。這種引力的差別形成了一股強大之極的「潮汐張力」(tidal strain),足以把最堅固的太空船(不要說在內的船員)也撕得粉碎。

潮汐張力的危險不獨限於黑洞,方才提及的中子星,其附近亦有很強的潮汐力。 拉瑞.尼文(Larry Niven, 1938-,港譯:拉利.尼雲)於一九六六年所寫的短篇〈中子星〉(Neutron Star),正以這一危險作為故事的題材。

尤有甚者,即使太空船能抵受極大的潮汐力,在黑洞的中央是一個時空曲率趨於無限,因此引力也趨於無限的時空「奇點」(singularity)。太空船未從白洞重現於正常的時空,必已在「奇點」之上撞得粉碎,星際旅程於是變了死亡旅程。

然而,往後的研究顯示,以上的描述只適用於一個靜止的、沒有旋轉的黑洞,亦即「史瓦西解」所描述的黑洞。可是在宇宙的眾多天體中,絕大部分都具有自轉。按此推論,一般黑洞也應具有旋轉運動才是。要照顧到黑洞自旋的「場方程解」,可比單是描述靜止黑洞的史瓦西解複雜得多。直至一九六三年,透過了紐西蘭數學家羅伊・卡爾(Roy Kerr, 1934-)的突破性工作,人類才首次得以窺探一個旋轉黑洞周圍的時空幾何特性。

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圖/envato

旋轉的黑洞

科學家對「卡爾解」(The Kerr solution)的研究越深入,發現令人驚異的時空特性也越多。其中一點最重要的是:黑洞中的奇點不是一個點,而是一個環狀的區域。即只要我們避免從赤道的平面進入黑洞,理論上我們可以毋須遇上無限大的時空曲率,便可穿越黑洞而從它的「另一端」走出來。

不用說,旋轉黑洞(也就是說,自然界中大部分的黑洞)立即成為科幻小說作家的最新寵兒。

一九七五年,喬.哈德曼(Joe Haldeman,1943-)在他的得獎作品《永無休止的戰爭》(The Forever War, 1974)之中,正利用了快速旋轉的黑洞(在書中稱為「塌陷體」——collapsar)作用星際飛行——以及星際戰爭得以體現的途徑。

由於黑洞在宇宙中的分佈未必最方便於人類的星際探險計劃,一位科學作家阿德里安.倍里(Adrian Berry,1937-2016)更突發奇想,在他那充滿想像的科普著作《鐵的太陽》(The Iron Sun, 1977)之中,提出了由人工製造黑洞以作為星際轉運站的大膽構思。

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要特別提出的一點是,飛越旋轉黑洞雖可避免在奇點上撞得粉碎,卻並不表示太空船及船上的人無須抵受極強大的潮汐力。如何能確保船及船員在黑洞之旅中安然無恙,是大部分作家都只有輕輕略過的一項難題。

此外,按照理論顯示,即使太空船能安然穿越黑洞,出來後所處的宇宙,將不是我們原先出發的那個宇宙;而就算是同一個宇宙,也很可能處於遙遠的過去或未來的某一刻。要使這種旅程成為可靠的星際飛行手段,科幻作家唯有假設人類未來對黑洞的認識甚至駕馭,必已達到一個我們今天無法想像的水平。

然而,除了作為星際飛行途徑,黑洞本身也是一個怪異得可以的地方,因此也是一個很好的科幻素材。黑洞周圍最奇妙的一個時空特徵,就是任何事物——包括光線——都會「一進不返」的一道分界線,科學家稱之為「事件穹界」(event horizon)。這個穹界(實則是一個立體的界面),正是由當年史瓦西計算出來的「史瓦西半徑」(Schwarzschild radius)所決定。例如太陽的穹界半徑是三公里,也就是說,假若一天太陽能收縮成一個半徑小於三公里的天體,它將成為一個黑洞而在宇宙中消失。「穹界」的意思就是時空到了這一界面便有如到了盡頭,凝頓不變了。

圖/envato

簡單地說,穹界半徑就是物體在落入黑洞時的速度已達於光速,而相對論性的「時間延長效應」(time dilation effect)則達到無限大。對太空船上的人來說,穿越界面的時間只是極短的頃刻,但對於一個遠離黑洞的觀測者,他所看到的卻是:太空船越接近界面,船上的時間變得越慢。

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而在太空船抵達界面時,時間已完全停頓下來。換句話說,相對於外界的人而言,太空船穿越界面將需要無限長的時間!

無限延長的痛苦

了解到這一點,我們便可領略波爾.安德遜(Poul Anderson, 1926-2001)的短篇〈凱利〉(Kyrie, 1968)背後的意念。故事描述一艘太空船不慎掉進一個黑洞,船上的人自是全部罹難。但對於另一艘船上擁有心靈感應能力的一個外星人來說,情況卻有所不同。理由是她有一個同樣擁有心靈感應能力的妹妹在船上,而遇難前兩人一直保持心靈溝通。由於黑洞的特性令遇難的一剎(太空船穿越穹界的一剎)等於外間的永恆,所以這個生還的外星人,畢生仍可在腦海中聽到她妹妹遇難時的慘叫聲。

安德遜這個故事寫於一九六八年,可說是以黑洞為創作題材的一個最早嘗試。

短篇〈凱利〉便是利用黑洞的特性——遇難的一剎等於外間的永恆——使生還者感受無盡的痛苦。圖/envato

太空船在穹界因時間停頓而變得靜止不動這一情況在阿爾迪斯一九七六年寫的《夜裡的黑暗靈魂》(The Dark Soul of the Night)中,亦有頗為形象的描寫。恆星的引力崩塌,在羅伯特.史弗堡(Robert Silverberg)的《前往黑暗之星》(To the Dark Star, 1968)之中卻帶來另一種(雖然是假想的)危險。故事中的主人翁透過遙感裝置「親身」體驗一顆恆星引力塌陷的過程,卻發覺時空的扭曲原來可以使人的精神陷於瘋狂甚至崩潰的境地。

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以穹界的時間延長效應為題材的長篇小說,首推弗雷德里克.波爾(Frederik Pohl, 1919-2013)的得獎作品《通道》(Gateway, 1977),故事描述人類在小行星帶發現了由一族科技極高超的外星人遺留下來的探星基地。基地內有很多完全自動導航的太空船,人類可以乘坐這些太空船穿越「時空甬道」抵達其他的基地,並在這些基地帶回很多珍貴的,因此也可以令發現者致富的超級科技發明。

故事的男主角正是追尋這些寶藏的冒險者之一。他和愛人和好友共乘一艘外星人的太空船出發尋寶,卻不慎誤闖一顆黑洞的範圍。後來他雖逃脫,愛人和好友卻掉進黑洞之中。但由於黑洞穹界的時間延長效應,對於男主角來說,他的愛人和好友永遠也在受著死亡那一刻的痛苦,而他也不歇地受著內疚與自責的煎熬。

故事的內容由男主角接受心理治療時逐步帶出。而特別之處,在於進行心理治療的醫生不是一個人,而是一副擁有接近人類智慧的電腦。全書雖是一幕幕的人機對話,描寫卻是細膩真摯、深刻感人,實在是一部令人難以忘懷的佳作。

圖/envato

由於這篇小說的成功,波氏繼後還寫了兩本續集:《藍色事件穹界以外》(Beyond the Blue Event Horizon, 1980)及《希徹會晤》(Heechee Rendezvous, 1984)。而且兩本都能保持很高的水準。

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時間延長效應並非一定帶來悲劇。在先前提及的《永無休止的戰爭》的結尾,女主角正是以近光速飛行(而不是飛近黑洞)的時間延長效應,等候她的愛侶遠征歸來,為全書帶來了令人驚喜而又感人的大團圓結局。

七○年代末的黑洞熱潮,令迪士尼(Walt Disney)的第一部科幻電影製作亦以此為題材。在一九七九年攝製的電影《黑洞》(The Black Hole)之中,太空船「帕魯明諾號」在一次意外中迷航,卻無意中發現了失蹤已久的「天鵝號」太空船。由於「天鵝號」環繞著一個黑洞運行,船上的人因時間延長效應而衰老得很慢。這艘船的船長是一個憤世疾俗的怪人,他的失蹤其實是故意遠離塵世。最後,他情願把船撞向黑洞也不願重返文明。

比起史提芬.史匹堡(Steven Spielberg, 1946-)的科幻電影,這部《黑洞》雖然投資浩大,拍來卻是平淡乏味,成績頗為令人失望。除了電影外,科幻作家艾倫.迪安.霍斯特(Alan Dean Foster, 1946-)亦根據劇本寫成的一本同名的小說。

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——本文摘自《超次元.聖戰.多重宇宙》,2023 年 11 月,二○四六出版,未經同意請勿轉載。

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