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Kepler-452b真的是「地球2.0」?

雷雅淇 / y編_96
・2015/07/25 ・4649字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 533 ・七年級

Credits: NASA/JPL-Caltech/T. Pyle
Credits: NASA/JPL-Caltech/T. Pyle

外太空雖然仍舊寂靜,但最近針對眾多的討論讓它顯得熱鬧非凡。新視野號在2015/7/14掠過冥王星,並不斷回傳讓人驚奇的影像和資料;與此同時,另一棚的克卜勒太空望遠鏡(Kepler)也發現了目前為止跟地球最相像的行星:Kepler-452b。

NASA在2015/7/23公布了這令人興奮的消息:雖然大家都以「地球2.0」稱呼這個令人興奮不已的發現,但在此之前我們不是已經用了很多像是「地球級系外行星」、「超級地球」、「最像地球的行星」等名詞,來形容過去發現的眾多在適居帶(habitable zone)的行星嗎?這次的發現真的有特別不一樣?難道我們之前的誓言都只是兒戲嗎?(女主角梨花帶淚模式on)

找系外行星嗎?你需要克卜勒之眼

美國太空總署(NASA)設計的克卜勒太空望遠鏡於2009年發射,運行的是尾隨地球的日心軌道,這樣克卜勒太空望遠鏡的觀測就不會被地球影響。它的任務是找尋環繞其他恆星的類地行星。克卜勒太空望遠鏡長期檢測15萬顆以上恆星的亮度,觀察它們是否有行星凌日現象:如果有一顆恆星的亮度會週期性的稍微變暗,又在不久以後恢復,就表示可能有行星繞行這個恆星,才發生掩星現象。

不過,還有其他原因會導致亮度的細微波動,例如有些恆星本身亮度就變化很大,所以所有的克卜勒所發現的候選行星都必須加上其他觀察,進一步分析收集到的資料。「確認是非常耗時的。」在加州山景城SETI研究所的克卜勒研究科學家考夫林(Eff Coughlin)說。 因此克卜勒團隊將確認過程自動化,結果發現小岩石(small rocky planets)行星是目前名單中最常見的行星類別,多達25%。

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source:Wikipedia
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2013年5月,由於克卜勒的反應輪故障(這又是一段很長的故事了),無法設定望遠鏡方向而暫停搜尋系外行星的任務。不過2014年就以雙輪模式復活,這個稱為K2的計畫裡也有些進展,找到了鄰近恆星系有3顆與地球相當的系外行星。而這次的Kepler-452b則是在過去的克卜勒計畫中羅列的500顆候選行星中發現的。克卜勒太空望遠鏡每30分鐘收集一次資料,要有3次凌日記錄才會被加入候選名單。截至2015年1月為止,克卜勒太空望遠鏡已在440個恆星系統中發現了1013個系外行星(exoplanet),需要進一步確認的候選名單(candidate list)還多達3,199個。

除了找到系外行星,還有另外一個人類更關心的事:適不適合居住?

安安,你聽過適居帶嗎?

過去有分析研究推測,在銀河系中調查過的類日恆星中,大約有五分之一的恆星會有在適居帶(habitable zone)上繞行的行星,適居行星撒遍銀河系啊。我們對適居帶的想像,其實仍奠基在地球的條件之上,所以有一個很重要的原則:行星表面必須維持有液態水。(奇怪耶你,找外星生命一定要先找水嗎?

因此這個類地行星距離它的母恆星不能太近也不能太遠:一方面是為了有適宜的溫度,另外一方面,剛好不會太熱或太冷的距離,行星表面才有可能有液態水,而不是水蒸氣或是冰。聽起來條件嚴苛(適居帶有時也被稱為「古迪洛克區(Goldilocks Zone)」因為童話古迪洛克當中的小女孩喜歡吃不冷又不熱的粥,真是難伺候啊),但其實這條帶可寬可窄:能離母恆星多近,其實是要取決於恆星的大小和能量輸出。對於比較小的恆星,像是紅矮星,適居帶可能會像是圍著火爐烤棉花糖一樣靠近。但對於巨大且炙熱的恆星,這條帶就必須退到安全距離外。

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有方程式可以計算適居帶和恆星之間的距離,主要的依據是利用恆星的光度。但這個方法用來算太陽系的適居帶其實就不太靈光了:例如,金星在適居帶內緣附近,但他表面濃厚的二氧化碳大氣層讓它表面高達462 °C,根本就沒辦法住人。所以儘管有公式,適居帶仍然要依星系而制宜,也不是在適居帶上的行星都能適居。

深綠色代表狹義太陽系適居帶,淺綠色代表廣義太陽系適居帶。souce:wiki
深綠色代表狹義太陽系適居帶,淺綠色代表廣義太陽系適居帶。souce:wiki

另外一個要維持表面有液態水的條件是行星質量。質量跟重力有關,地球的質量剛剛好,不會小到重力太微弱而無法抓住大氣,讓氣壓太低而水無法存在於行星表面;同時也不會重力大到讓氣壓過高,以至於液態水無法形成。

但關於適居帶也有些批評,認為太過地球本位主義,自會有出路的生命搞不好在其他看似嚴苛的環境下也能生存。(其實在地球也不乏一些極端的例子,像是地表下十公里,極高溫或是厭氧環境都還是有生物。)

Kepler 452b啊,是什麼讓你如此特別

到目前為止,有大約十幾個在適居帶上接近地球大小(體積約是地球的1/2~2倍)的行星被發現,光是Kepler就發現了12個在適居帶上的小行星。那Kepler-452b到底有什麼特別?

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Credits: NASA/JPL-CalTech/R. Hurt
Kepler-452星系與太陽系、Kepler-186星系的比較。(綠色的部分為適居帶)Credits: NASA/JPL-CalTech/R. Hurt

Kepler-452b距離地球有1400光年遠,他的一年是384.84天,直徑是地球的1.6倍。測量不會包括任何有關質量的資訊,但是從相似的系外行星判斷,研究團隊推估他的質量是地球的5倍,所以任何的到那裡造訪的旅客都會感受到在地球的兩倍重力,地心引力更抓得住你。團隊諮詢了行星地質學家,他們推測Kepler-452b可能經歷過一段火山活躍期,它的高質量給了它一個比地球還要濃的大氣層。

但讓Kepler-452b特別不同的,還有它繞行的母恆星。Kepler-452b的母恆星年齡比太陽大15億歲,亮度多了10%,質量也多了4%,但軌道與恆星的距離也較地球與太陽遠 5%,所以Kepler-452b剛好在它星系的適居帶內,但也有可能會經歷失控的溫室效應,類似現在被烘烤的金星。而且,它和太陽同樣都是G型恆星。(為了避免恆星分類就要講上一整天,詳細的分類法可以參考這裡。)

過去克卜勒太空望遠鏡發現的12顆在適居帶上的系外行星。
過去克卜勒太空望遠鏡發現的12顆在適居帶上的系外行星。

克卜勒太空望遠鏡之前發現的12個在適居帶上的行星,有四個是圍繞著質量和光度都比太陽還小的M型恆星、七個是繞著稍微和太陽比較接近的K型恆星(恆星分類以光譜標示,依據恆星的溫度由高至低排序(質量、半徑和亮度皆與太陽比較)分別是:Oh! Be A Fine Girl Kiss Me),而Kepler-452b是第一個繞著G型恆星的。

那過去說的一切,通通不算數了嗎(泣)

如果跟天文界有保持聯絡的話,你會想起:過去不是也發現了很多跟地球很像的行星嗎?

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在Kepler-452b出現之前,被稱為「地球最像行星」的是Kepler-186f,它在2014/4宣布發現,距離我們約500光年,比地球大不到10%且位在適居帶,所以表面也有可能水汪汪。不過他圍饒著的恆星是跟太陽比起來質量較小、溫度較低的紅矮星,Kepler-186f又在適居帶的外側所以上面會涼爽一些,Kepler-186f的中午感覺就像地球日落前一小時的黃昏,而且只要130天就可以過年了。

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Kepler-186星系與太陽系的比較。(綠色的部分為適居帶)

在Kepler-186f之前(是一個在點名前任情人的概念?),最類似地球的系外行星是Kepler-62f。但它其實算是超級地球,因為它比地球大了約40%,公轉週期為267天,母恆星也比太陽還要小、溫度也比較低,距離我們1,200光年,位在天琴座的方向。和Kepler-162f在2013/4同時期宣布發現的,還有Kepler-69C。

Kepler-62星系與太陽系的比較。(綠色的部分為適居帶)
Kepler-62星系與太陽系的比較。(綠色的部分為適居帶)

Kepler-69c更是個超級地球,他比地球大了70%,公轉週期為242天,它的母恆星和地球較為相近,大小差不多,光能量大約是太陽的80%(意味著溫度可能差不多。),行星系統距離我們2,700光年遠,位在天鵝座的方向。

Kepler-186星系與太陽系的比較。(綠色的部分為適居帶)
Kepler-186星系與太陽系的比較。(綠色的部分為適居帶)

還有於2011/12公佈,克卜勒太空望遠鏡上工第三天就找的Kepler-22b。這是人類首度在類太陽恆星旁的適居帶中間發現的超級地球,它約是地球的2.4倍大,距離我們600光年遠,公轉290天,母恆星射出的光能量比太陽少25%。

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Kepler-22星系與太陽系的比較。(綠色的部分為適居帶)
Kepler-22星系與太陽系的比較。(綠色的部分為適居帶)

其他不勝枚舉的還有Gliese 667CcGliese 581g(在2010/9公佈時也被稱為「發現至今與地球最類似的系外行星」)、EPIC 201367065的行星…等等等等等。

從左至右:Kepler-22b、Kepler-69c、這次的主角Kepler-452b、Kepler-62f、Kepler-186f,最右邊的是地球。
從左至右:Kepler-22b、Kepler-69c、這次的主角Kepler-452b、Kepler-62f、Kepler-186f,最右邊的是地球。

扣除掉Kepler-452b略大的尺寸和其他一些仍太不確定的因素,它確實是個令人非常興奮的發現–這是到目前為止我們找最接近地球的系外行星了。我們對於「第二個地球」抱有很多的懷想:移民、外星生命、藉此探索地球和生命的起源……;相信Kepler-452b不會是這趟追尋之旅的終點,「地球2.0」或許過不了多久又會換人當了。

其他延伸閱讀:

參考資料:

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雷雅淇 / y編_96
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之前是總編輯,代號是(y.),是會在每年4、7、10、1月密切追新番的那種宅。中興生技學程畢業,台師大科教所沒畢業,對科學花心的這個也喜歡那個也愛,彷徨地不知道該追誰,索性決定要不見笑的通吃,因此正在科學傳播裡打怪練功衝裝備。

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為什麼越累越難睡?當大腦想下班,「腸道」卻還在加班!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/30 ・2519字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文與  益福生醫 合作,泛科學企劃執行

昨晚,你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎?這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾,甚至在腦海中數了幾百隻羊,大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程,讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇:你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠,我們得先認識身體的一套精密防衛系統:下視丘-垂體-腎上腺軸(HPA axis) 。這套系統原本是演化給我們的禮物,讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時,能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動,腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙),這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性,讓我們在危機中保持清醒 。

然而,現代人的「劍齒虎」不再是野獸,而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

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在理想的狀態下,人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後,身體會進入「修復模式」,此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點,讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素(Melatonin)接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號,它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素(Orexin)神經元,幫助大腦順利關閉覺醒開關。

對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態 / 圖片來源:envato

然而,當壓力介入時,這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出,長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化,使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌,更會讓食慾素在深夜裡持續活化,強迫大腦維持在「高覺醒狀態(Hyperarousal)」。 這種令人崩潰的狀態就是,明明你已經累到不行,但大腦卻像停不下來的發電機!

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升,而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸,分泌更多皮質醇來試圖消炎,高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期(REM),導致睡眠品質變得低弱又破碎,最終形成「壓力-發炎-失眠」的惡行循環。也就是說,你不是在跟睡眠上的意志力作對,而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關:PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局,科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系:腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」,而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便,更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話,直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」(Psychobiotics)。

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腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」/圖片來源:益福生醫

在眾多研究菌株中,發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發,累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」(First Night Effect, FNE),也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難,俗稱認床。科學家在進行實驗時發現,補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期(NREM)的睡眠長度,且入睡更快,起床後也更容易清醒。更重要的是,不同於常見的藥物助眠手段(如抗組織胺藥物 DIPH)容易造成快速動眼期(REM)剝奪或導致睡眠破碎化,PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力,它能有效縮短入睡所需的時間,並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現,即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理(Heat-treated),轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」(Postbiotics),其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點,讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中,科學家觀察到一個耐人尋味的現象:當詢問受試者的主觀感受時,往往會遇到強大的「安慰劑效應」,無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人,主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相,讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而,客觀的生理數據(Biomarkers)卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後,實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人(84.6%)出現了夜間褪黑激素分泌增加,且壓力荷爾蒙(皮質醇)顯著下降,這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統,而不僅僅是心理安慰。

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最值得關注的是,對於那些失眠指數較高(ISI ≧ 8)的族群,這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後,不僅生理標記改善,連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間,以及焦慮感也出現了顯著的進步。

了解更多PS150助眠益生菌:https://lihi3.me/KQ4zi

重新定義深層睡眠:構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息,而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠,關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石,始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境,到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統,並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現,身體便能更順暢地啟動睡眠開關,回歸自然的運作節律。

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與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持,每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始,為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通 / 圖片來源 : envato

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肺部為何會「結疤」?揭開比癌症更致命的「菜瓜布肺」,科學家如何找到破解惡性循環的新契機
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/05/08 ・2041字 ・閱讀時間約 4 分鐘

本文由 肺纖維化(菜瓜布肺)社團衛教 合作,泛科學撰文

在現代醫學的警示清單裡,乳癌、大腸癌這些疾病大家都不陌生;但有一個「隱蔽且致命」的威脅卻常被忽視,那就是「肺纖維化」。其中最常見的類型「特發性肺纖維化」(IPF),其預後往往不太樂觀,確診後的五年存活率甚至比許多常見的癌症還低。

首先,我們得先破解一個迷思:肺纖維化並不是單一疾病,而是許多種間質性肺病的共同表現。當我們聽到「肺纖維化」,腦中常浮現「菜瓜布肺」的形象,患者的肺部外觀充滿一個個空洞與疤痕,像極了乾燥的絲瓜。這精準描繪了肺部組織逐漸硬化、失去彈性的過程。

更重要的是,IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉。這跟部分 COVID-19 康復者身上、仍有機會復原的肺纖維化,是兩種完全不同的概念。

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IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉 / 圖示來源:shutterstock

肺部為何會變成「菜瓜布」?

為什麼好端端的肺會變成菜瓜布?這其實是一場身體修復機制失控的結果。

「纖維化」的組織,就是肺部間質組織(interstitium)的疤痕化。間質是圍繞在肺泡周圍,包含血管與支持肺部結構的結締組織。在正常情況下,肺部損傷後會啟動修復機制,並再生健康組織。但在肺纖維化的患者體內,這套修復機制卻「當機」了。

身體會不斷地發出訊號,導致負責修復工作的「纖維母細胞」(fibroblasts)被過度活化,進而失控地沉積膠原蛋白疤痕組織,最終在肺部形成永久性的纖維化。

科學家發現,這個過程之所以棘手,在於它是一個「惡性循環」,肺部同時存在著「發炎反應」與「纖維化」這兩條路徑 ,它們相互加乘,演變成難以阻斷的強大破壞力。

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雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。例如抽菸,特定年齡與性別(50歲以上男性)、長期暴露於粉塵環境的工作者(農業、畜牧業、採礦業…)、胃食道逆流者。此外,患有自體免疫疾病(如類風濕性關節炎、乾燥症、硬皮症、皮肌炎/多發性肌炎,)的患者,他們併發肺纖維化的機率遠高於一般人,必須特別警覺。

雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。/ 圖示來源:shutterstock

打斷惡性循環的挑戰,為何只對抗「纖維化」還不夠?

面對這個不可逆的疾病,醫學界長年束手無策,直到 2014 年才迎來一道曙光。美國 FDA 批准了兩種機制不同的新藥:Nintedanib 和 Pirfenidone。這兩種藥物的出現是治療史上的分水嶺,首度被證實能夠「延緩」IPF 患者肺功能的惡化速度。

然而,這場戰役尚未結束。現有的治療雖然帶來了希望,卻也凸顯了「未被滿足的醫療需求」。從機制上來看,這些藥物主要抑制的是「纖維化路徑」。

這讓科學界開始思考這個未被滿足的棘手問題:既然疾病的本質是「發炎」與「纖維化」的雙重打擊,那麼,我們是否能找到「同時抑制」這兩條路徑的全新策略,從而更有效地打斷這個惡性循環?

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找到同時調控「發炎」與「纖維化」的新靶點

為了解決難題,科學家將目光鎖定在一個細胞內的酵素:磷酸二酯酶 4B(PDE4B)

為什麼鎖定它?讓我們看看它的「雙重作用」機制:

  1. 關鍵位置: PDE4B 同時存在於免疫細胞(與發炎有關)與纖維母細胞(與纖維化有關)當中。
  2. 作用機制: PDE4B 的主要工作是降解細胞內一種叫 cAMP(環磷酸腺苷) 的訊號分子。cAMP 可以被視為細胞內的「穩定信號」。
  3. 雙重抑制: 當我們使用藥物抑制了 PDE4B 的活性,細胞內的 cAMP 就不會被分解,濃度會隨之升高。高濃度的 cAMP 能穩定免疫細胞和纖維母細胞,同時產生抗發炎抗纖維化的雙重效應。

簡單來說,鎖定並抑制 PDE4B,就像是同時抑制了免疫風暴與纖維化的工程,有望從雙從抑制打擊這個惡性循環。

全球臨床試驗帶來的新希望

近十年來,全球在肺纖維化領域投入了大量的臨床試驗,我們相信,在科學家逐步破解肺纖維化惡性循環的複雜難題後,期盼未來能為無數患者爭取到更安全、健康的生活與未來。

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最後,我們必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。面對這個比癌症更致命的對手,雖然現有的治療手段能延緩惡化,但無法逆轉已經形成的肺部疤痕組織,因此「早期診斷、早期治療」仍是對抗肺纖維化最重要的黃金時刻。

必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。/ 圖示來源:


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如何運用 Google AI的機器學習,發現新的系外行星 Kepler-90i ?
PanSci_96
・2017/12/19 ・1966字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 476 ・五年級

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  • 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。

Image credit: NASA

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。

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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。

圖/Google台灣

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)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。

圖/Google台灣

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。

圖/Google台灣

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!

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