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獅子座三胞胎

臺北天文館_96
・2011/08/03 ・939字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 527 ・七年級

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上圖是由超大望遠鏡(VLT)之2.6米巡天望遠鏡(VST)和268百萬畫素的OmegaCAM相機所拍攝的獅子座三胞胎(The Leo Triplet),也就是在獅子座方向上,3個位置比較接近的明亮星系。不過,天文學家注意的不是前方這三個星系,而是那些昏暗的背景星系。VST主要以 可見光波段進行巡天觀測工作,是迄今世上最大的可見光巡天望遠鏡。

著名的獅子座三胞胎位在獅子座後腿部分,是所謂的交互作用星系(interacting galaxies),距離地球約3500萬光年,這三個星系皆為類似我們銀河系的螺旋星系,不過由於這些星系的盤面相對於地球的傾斜角度不同的關係,因此 沒辦法馬上看出螺旋星系的特性。畫面左邊的NGC 3628幾乎側面面對地球,所以能清楚看到沿著星系盤面分佈的濃密塵埃帶(dust lane)。右上方的M65和右下方的M66,傾斜角度則沒那麼大,所以還可以看到它們的旋臂。由於亮度都在9等左右,且視直徑在10角分上下,是天文攝 影的好目標。

大型望遠鏡通常一次只能研究其中一個星系,但VST的視野夠大,相當於滿月的兩倍寬,所以可同時將這三個星系納在一起。此外,背景更昏暗、更遙遠的星 系數量也不少,故VST能發現遙遠的星系團或高紅移的類星體等早期宇宙天體。而前景的光點大都是銀河的恆星。VST的科學目的之一是要搜尋銀河系中的昏暗 天體,如棕矮星、行星、中子星和黑洞等。這些天體有些位在銀河系的銀暈之中,但常因太暗,連大型望遠鏡都觀測不到。VST採用微重力透鏡 (microlensing)的方式,間接偵測這些隱晦的天體,並藉以研究銀暈結構和性質。透過這些研究,天文學家還可進一步瞭解佔據絕大部分銀暈組成的 神秘暗物質(dark matter),甚至是更神秘、佔據絕大部分宇宙組成的暗能量(dark energy)。

除了看似遙遠的天體之外,VST也能針對太陽系內的小行星進行追蹤觀測。由於距離比較近,相較於遙遠天體的移動速度比較快,因此在VST的影像中,小 行星的身影會呈現紅色調的短線。而由於獅子座是赤道星座,換言之,恰好在太陽系盤面的方向上,因此可見的小行星數量相當高;在這幅影像中,至少可以找出 10條以上的小行星軌跡線。

這幅影像是由三種濾鏡的影像合成的,近紅外光以紅色表示,紅光部分以綠色表示,綠光部分以藍色表示。

資料來源:European Southern Observatory: VST Looks at the Leo Triplet — and Beyond [27 July 2011]

引用自臺北天文館之網路天文館網站

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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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宇宙學的最大謎團!有超過90%的世界都是暗物質和暗能量,但,它們究竟是什麼?──《大人的宇宙學教室:透過微中子與重力波解密宇宙起源》
台灣東販
・2022/08/08 ・3400字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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觀測星系時,科學家發現了「看不見的物質」

我們現在所看到的人類、太陽、星系以及星系群等等,所有東西都是由物質構成。「物質構成了宇宙的全部」這個概念長年以來深植於人類心中。

宇宙是由物質構成的,但究竟是由甚麼物質構成的呢?圖 / twenty20photos

不過,後來我們了解到,宇宙中存在著許多我們人類看不到的物質,那就是「暗物質(dark matter)」。這個名稱聽起來很像科幻作品中的虛構物質,卻實際存在於宇宙中,而且暗物質在宇宙中的含量,遠多於我們看得到的「物質」

1934 年,瑞士的天文學家茲威基(Fritz Zwicky,1898~1974)觀測「后髮座星系團」時,發現周圍星系的旋轉速度所對應的中心質量,與透過光學觀測結果推算的中心質量不符。

周圍星系的轉速明顯過快,推測存在 400 倍以上的重力缺損(missing mass)。

在這之後,美國天文學家魯賓(Vera Rubin,1928~2016)於 1970 年代觀測仙女座星系時,發現周圍與中心部分的旋轉速度幾乎沒什麼差別,並推論仙女座的真正質量,是以光學觀測結果推算出之質量的 10 倍左右。

到了 1986 年,科學家們觀測到了宇宙中的大規模結構,發現星系的分布就像是泡泡般的結構。若要形成這種結構,僅靠觀測到的質量是不夠的。

為了補充質量的不足,科學家們假設宇宙中存在「看不見的物質=暗物質」。

看不到卻存在?暗物質究竟是什麼?

既然看不到,那我們怎麼確定暗物質真的存在?圖 / twenty20photos

前面提到我們看不見暗物質,而且不只用可見光看不到,就連用無線電波、X 射線也不行,任何電磁波都無法檢測出這種物質(它們不帶電荷,交互作用極其微弱)。

因為用肉眼、X 射線,或者其他方法都看不到它們,所以稱其為「暗」物質。

不過,從星系的運動看來,可以確定「那裡確實存在眼見所及之上的重力(質量)」。這就是由暗物質造成的重力。

看不到的能量:暗能量

事實上,科學家們也逐漸了解到,宇宙中除了暗物質之外,還存在「看不見的能量」。

原本科學家們認為,宇宙膨脹速度應該會愈來愈慢才對,不過,1998 年觀測 Ⅰa 型超新星(可精確估計距離)時,發現宇宙的膨脹正在加速中。這個結果證明宇宙充滿了我們看不到的能量「暗能量(dark energy)」。而且,暗能量的量應該比暗物質還要更多。

我們過去所知道的「物質」,以及暗物質、暗能量在宇宙中的估計比例,如下圖所示。 這項估計是基於 WMAP 衛星(美國)於 2003 年起觀測的宇宙微波背景輻射(CMB),計算出來的結果。

圖/台灣東販

後來,普朗克衛星(歐洲太空總署)於 2013 年起開始觀測宇宙,並發表了更為精準的數值。

  • 什麼是「普朗克衛星」?

歐洲太空總署(ESA)為了觀測距離我們 138 億光年的宇宙微波背景輻射(CMB)而發射至宇宙的觀測裝置(人造衛星)。可與 NASA 發射,廣視角、低感度的 WMAP 衛星互相對照。由 WMAP 衛星製成的 CMB 地圖,計算出宇宙年齡應為 137 億年左右,誤差在正負 2 億年內;普朗克衛星則製作出了更為詳細的 CMB 地圖,並以此推論出宇宙年齡應為 138 億年左右,誤差在正負 6000 萬年內,數字更為精準。

歐洲太空總署(ESA)為了觀測距離我們 138 億光年的宇宙微波背景輻射(CMB)而發射至宇宙的觀測裝置(人造衛星)。可與 NASA 發射,廣視角、低感度的 WMAP 衛星互相對照。由 WMAP 衛星製成的 CMB 地圖,計算出宇宙年齡應為 137 億年左右,誤差在正負 2 億年內;普朗克衛星則製作出了更為詳細的 CMB 地圖,並以此推論出宇宙年齡應為 138 億年左右,誤差在正負 6000 萬年內,數字更為精準。  

暗物質的真面目,究竟是什麼?微中子嗎?

既然暗物質有質量,那會不會是由某種基本粒子構成的呢?也有人認為暗物質是在宇宙初期誕生的迷你黑洞(原始黑洞),而我也致力於這些研究,不過相關說明不在此贅述。

已知的基本粒子(共 17 種)以及其他未知粒子,都有可能是暗物質,在這些粒子當中最被看好的是微中子。

因為暗物質不帶電荷,不與其他物質產生交互作用,會輕易穿過其他物質。這些暗物質的特徵與微中子幾乎相同。而且,宇宙中也確實充滿了微中子。因此,微中子很可能是暗物質的真面目。

不過,目前的物理學得出的結論卻是「微中子不可能是暗物質的主要成分」。

NASA 曾經想透過星系團的碰撞來了解暗物質的特性。圖/NASA

為什麼微中子被撇除了呢?

這是因為,雖然微中子大量存在於宇宙中,質量卻太輕了。雖然科學家們現在還不確定微中子的精準質量是多少,不過依照目前的宇宙論,3 個世代的微中子總質量上限應為 0.3eV。如果暗物質是微中子,那麼 3 個世代的微中子總質量應高達 9eV 才對,兩者相差過大。

另一方面,暗物質中的冷暗物質(cold dark matter)的速度應該會非常慢才對。

宇宙暴脹時期會產生密度的擾動,進而產生暗物質的擾動(空間的擾動應與觀測到的 CMB 擾動相同),這種微妙的重力偏差,會讓周圍的暗物質聚集,提升重力,進一步吸引更多原子聚集,最後形成我們現在看到的星系。

相較於此,微中子過輕(屬於熱暗物質,hot dark matter),會以高速飛行。微中子無法固定在一處,這樣就無法聚集起周圍的原子,自然也無法形成星系。

暗物質、暗能量的真相究竟是甚麼?仍然是宇宙學中最大的謎團!

熱暗物質、冷暗物質

這裡要介紹的是熱暗物質與冷暗物質。所謂的「熱暗物質」,指的是由像微中子那樣「以接近光速的速度飛行」的粒子組成暗物質的形式。

宇宙微波背景輻射(CMB)可顯示出宇宙初期的溫度起伏,因而得知存在相當微小,卻十分明顯的擾動,此擾動與暗物質的擾動相同。擾動中,物質會往較濃的部分聚集,並形成星系或星系團等大規模結構。

不過,如同我們前面提到的,科學家們認為以接近光速的速度運動的微中子,在程度那麼微弱的宇宙初期擾動下,很難形成現今的星系團。

於是,科學家們假設宇宙中還存在著速度非常慢的未知粒子「冷暗物質」。

冷暗物質的候選者包括「超對稱粒子(SUSY 粒子)」當中光的超伴子——超中性子(neutralino)、名為軸子(axion)的假設粒子;另外,也有人認為原始黑洞可能是「冷暗物質的候選者」,雖然黑洞並不是基本粒子。

在討論暗物質時,即使不假設這些未知粒子的存在,在標準模型的範圍內,微中子也是呼聲很高的候選者。

如同在討論熱暗物質時提到的,當我們認為微中子應該不是主要暗物質時,就表示基本粒子物理學需要一個超越標準理論的新理論,這點十分重要。

宇宙微波背景(CMB)是宇宙大霹靂後遺留下來的熱輻射,充滿了整個宇宙。圖 / 台灣東販

那麼,微中子真的完全不可能是暗物質嗎?

倒也並非如此。如果存在右旋的微中子,由於我們還不曉得它的質量以及存在量,所以「微中子是暗物質」的可能性還沒完全消失。不過,這樣就必須引入超越標準理論的理論才行。

在目前只有發現左旋、符合標準理論的微中子的情況下,一切都還未知。關於這點,我們將在《大人的宇宙學教室:透過微中子與重力波解密宇宙起源》第 6 章第 7 節詳細說明。

——本文摘自《大人的宇宙學教室:透過微中子與重力波解密宇宙起源》,2022 年 6 月,台灣東販,未經同意請勿轉載。

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台灣東販股份有限公司是在台灣第1家獲許投資的國外出版公司。 本公司翻譯各類日本書籍,並且發行。 近年來致力於雜誌、流行文化作品與本土原創作品的出版開發,積極拓展商品的類別,期朝全面化,多元化,專業化之目標邁進。

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解析韋伯太空望遠鏡第一批影像背後的科學意義
EASY天文地科小站_96
・2022/07/14 ・4350字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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  • 作者:林彥興|EASY 天文地科小站主編、清大天文所碩士生,努力在陰溝中仰望繁星

萬眾矚目的詹姆士韋伯太空望遠鏡,在經過半年的校準與測試後,終於公開了它拍攝到的第一批成果。這些五彩斑斕、美麗絕倫的照片究竟是什麼樣的天體,照片的背後又有哪些深藏的意義?就讓我們一起深入解密,韋伯的第一批照片吧!

韋伯望遠鏡是什麼?

詹姆士.韋伯太空望遠鏡是美國、歐洲與加拿大太空總署合作開發的新一代旗艦級紅外線太空望遠鏡,也是無數天文學家夢寐以求、能幫助人類破解許多未解天文迷團的利器。

韋伯的研發其實早從 1996 年就已經開始,但是由於開發時遇到諸多困難,導致嚴重的預算超支與進度延宕,這台耗資上百億美金的超級望遠鏡,直到去年年底才終於從法屬圭亞那發射中心,用一枚亞利安 5 號運載火箭發射升空,前往距離地球 150 萬公里的日地第二拉格朗日點。

拉格朗日點是什麼?

日地拉格朗日點一共有五個。當物體在這些點上,其受到來自太陽與地球的重力恰到好處,因此太空船只需要少量的燃料,就可以長期與地球和太陽保持穩定的相對位置,可謂是地球軌道附近的風水寶地。

而韋伯繞行的,是位於地球後方的第二拉格朗日點,簡稱 L2。之所以選擇這裡,是因為只有 L2 的位置剛好會讓地球、太陽、月亮都在同一側,而這三個星體正是天文望遠鏡的主要紅外線光害來源。位在 L2 的韋伯,就可以用它的遮陽帆一次把三顆星體全部擋住,認真凝望遠方而不受干擾,因此 L2 可以說是觀測宇宙的絕佳地點。升空的幾個月之間,韋伯已經完成一系列的儀器校準工作,一步步把望遠鏡調整到最佳狀態。

相比知名前輩「哈伯太空望遠鏡」,韋伯的優勢不只是擁有比哈伯大六倍的鏡面,更重要的是它是以紅外線為主力觀測波段。宇宙膨脹造成嚴重紅移,但哈伯望遠鏡的守備範圍主要是可見光,波長範圍是 90 – 2500 奈米,可說是鞭長莫及啊。

這時換上以波長 600 – 28500 奈米的紅外線為守備範圍的韋伯,就可以讓我們看到更遙遠、更古老的宇宙。此外,同一個天體在可見光和紅外線看起來,往往長得相當不一樣。這個強大的紅外線觀測能力,正是韋伯最引以為傲的武器。

作為深具儀式感的第一批科學影像,韋伯這次公布的影像分別對應四個主要科學主題:早期宇宙星系演化恆星的生命循環系外行星

1. 早期宇宙—— 星系團 SMACS 0723 與重力透鏡效應

星系團 SMACS 0723。圖/Webb Space Telescope

畫面中心黃白色的天體,是由成百上千的星系共同組成的星系團 SMACS 0723。在韋伯之前,哈伯太空望遠鏡就曾經花費數個禮拜的時間拍攝這個星系團。然而擁有更大鏡面、更精良儀器的韋伯,僅用了 12.5 個小時就拍出了解析度更高、畫面品質更好的照片,讓我們看到許多以前難以辨識的黯淡星系。可見哈伯與韋伯在觀測能力上的差距。

對天文學家來說,圖中最令人興奮的其實不是前景壯闊的星系團,而是後方這些經過重力透鏡扭曲和放大的小小星系們。星系團龐大的質量扭曲了周圍的時空,讓整個星系團好像一塊巨大的放大鏡一樣,可以偏折和聚焦通過的星光,稱為「重力透鏡效應」。

當星系團後方更遙遠、更古老的星系發出的光線通過星系團時,就會被星系團的重力透鏡效應偏折和聚焦,形成而圖中無數弧形的扭曲影像。

紅圈為照片上受重力透鏡影響的區域之一,可以看到星系被拉長。

這些仍在襁褓中的小小星系,往往正在快速的孕育新的恆星,或是互相合併,因此有著混沌不規則的形狀。離我們越遠的星體發出的光,需要越長的時間才能到達我們的眼中。因此研究這些遙遠且古老的星系,能幫助天文學家理解宇宙早期的模樣。

2. 星系演化——史蒂芬五重奏(Stephan’s Quintet)

上一張照片讓我們認識星系的起源,這張「史蒂芬五重奏(Stephan’s Quintet)」則可以讓天文學家更仔細地研究星系內的複雜結構,以及星系與星系之間的交互作用。

史蒂芬五重奏(Stephan’s Quintet)。圖/Webb Scape Telescope

正如其名,「史蒂芬五重奏(Stephan’s Quintet)」是由五個視覺上相當靠近的星系所組成。但其實最左邊的這個星系(NGC7320)與另外四者並無關聯,只是從地球上看剛好位在天空中差不多的位置而已。

圖片中偏向黃白色,感覺如絲綢般順滑的部分是在近紅外線波段拍攝,主要顯示的是星系中恆星的分布;而醒目的橘紅色,則是來自中紅外波段的資料,展示的是星系中的高溫塵埃,以及星系中的氣體高速對撞時產生的震波(Shock wave)。

除了影像,韋伯還使用光譜儀仔細檢視了影像中右上方的星系(NGC 7319)中心,因為那裏有一顆比太陽重 2400 萬倍的超大質量黑洞,正在吸食周遭的氣體,並在過程中釋放巨大的能量。

藉由觀察光譜的細節,韋伯可以分辨出像是氬離子、氖離子或是氫分子等等化學組成,甚至知道氣體的溫度、運動速度這些從一般照片難以辨識的資訊。

史蒂芬五重奏就像一個天然的實驗場,讓天文學家研究星系演化的詳細過程。

3. 系外行星——WASP-96 b 的大氣光譜

這一張照片可能是整批影像中,視覺上最不起眼的一張,它是系外行星 WASP-96 b 的大氣光譜。

WASP-96 b 的大氣光譜。圖/Webb Scape Telescope

最近 20 多年來,人類對太陽系以外行星的認識越來越多。截至今日,人類已經發現超過 5000 顆系外行星。然而,以現有的觀測技術,天文學家通常只能用一些間接的方法,測量它們的質量、半徑、軌道週期等粗略的特性。想知道這個行星是否適合生命生存,就不能少了行星大氣層的化學組成和溫度資訊。

那要怎麼取得行星的大氣資訊呢?當行星通過恆星跟地球中間時,恆星的一部分星光將會通過行星的大氣層,並被行星的大氣吸收。吸收的多寡和波段,取決於行星大氣層的溫度和化學組成等特性。此時,天文學家就可以藉由分析光譜中的各種特徵,去回推行星大氣層的性質。

圖片中的白點,即是韋伯實際觀測 WASP-96 b 時取得的光譜資訊。而藍色的線,則是天文學家認為最貼合觀測數據的理論模型。

根據這個觀測結果,天文學家計算出 WASP-96 b 的大氣溫度約為 725°C,大氣中明顯有著水氣,並推測可能還有雲和霾存在。未來進一步的分析和觀測,將為世人揭開更多系外行星的神祕面紗。

4. 恆星的生命循環——「南環狀星雲」與「船底座大星雲(Carina)」

最後兩張照片都與恆星的生命循環有關。正如人會有生老病死,恆星也是一樣。

恆星一般誕生在巨大分子雲中,氣體在重力吸引下逐漸塌縮、升溫並點燃核融合,成為一顆恆星。

當小質量的恆星步入晚年,其結構容易變得不穩定,最終將自己的外層氣體拋射出去,形成美麗的行星狀星雲,也將氣體吐回到星際空間中,成為下一代恆星的養分。氣體都拋射完之後留下的核心,就是白矮星。

各位現在看到的,是暱稱「南環狀星雲」的行星狀星雲,左右兩張圖分別於近紅外線與中紅外線拍攝。

南環狀星雲。圖/Webb Scape Telescope

我們可以看到,左圖中的影像比右圖要更清晰一些,這是因為在相同的望遠鏡口徑下,波長越短所能達到的理論解析度就越高。

有趣的是,在左圖中看起來位於星雲中心的明亮恆星,其實並不是行星狀星雲的核心。真正的核心其實是在其左下方,一顆被塵埃包裹著的黯淡白矮星。在近紅外線波段的影像中,這顆白矮星幾乎淹沒在隔壁恆星的炙烈星芒之中。

但在中紅外波段,由於恆星的亮度相對降低,包裹著白矮星的塵埃發出的光就變得清晰可見。再次展示即使是同一個天體,使用不同的波段進行觀測,往往可以看到不同的東西。

最後這片壯麗的宇宙山崖,則是位於「船底座大星雲 Carina」西北角的 NGC3324 恆星形成區。在這裡,源自星雲中無數初生恆星所發出的炙烈輻射、恆星風與噴流,吹散、游離了星雲中原有的濃密氣體與塵埃。交織出這片壯闊而複雜的結構。

船底座大星雲(Carina)。圖/Webb Scape Telescope

這張照片一共結合了這六個不同的濾鏡的影像拍攝而成。每個濾鏡涵蓋的波段各不相同,代表的物理意義也不一樣。比如(F090W、F200W、F444W)這三個寬帶濾鏡,分別在影像中按照波長順序,以藍色、綠色和紅色這三原色呈現,為照片打下骨幹。而在此之上,照片的製作團隊又疊上青色代表氫原子的(F187N)濾鏡影像,以黃色代表氫分子的(F470N)濾鏡影像,以及用橘色代表甲烷和多環芳香烴的 (F335M) 濾鏡影像,為照片再添更多的細節。

想要將這麼多個波段的影像全部結合起來,仔細調整讓細節更加突出,最終呈現出一張如此絢麗又震撼的照片,是非常不容易的。這展示了韋伯太空望遠鏡不僅在科學上相當重要,在藝術上也價值非凡。

最後別忘了,以上只挑選介紹了第一批資料中最具代表性的幾張,更多關於五個目標的照片和光譜,可以在韋伯的官網上找到。而這批照片,又只是韋伯未來二十年服役生涯中,前兩個月的小試牛刀而已。韋伯的時代,才剛剛要開始!

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