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2015《Science》十大科學新聞

A編編
・2016/01/01 ・3162字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 508 ・六年級

(本文轉譯自《Science》The top 10 science news stories of 2015

每年都有上百則科學新聞來到《Science》網站上,我們真心地認為每則科學新聞都是有趣的,但總有一些新聞能造就成千上萬的讀者來一睹風采,這些新聞不外乎是非常有趣的、特別的,導致他們的瀏覽量十分驚艷。《Science》編輯群在這歲末時分,精心選出年度十大科學新聞,與您分享2015年最離奇的科學新聞。

如果您想了解今年度最重要的科學發現,可以參考另一篇年度突破的文章。

第十名-空調是你的辦公室女神!

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HANNAH PALLUBINSKY

無論天氣如何,你是不是在工作的時候都一直穿著外套呢?丹麥科學家Blame Povl Oel Fange在1960年代發展了一個預測室內溫度對上班族的舒適度模型,然而當時的「上班族」,指的是平均四十歲,穿著三件式套裝的男人。

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這明顯與目前辦公室內的人口結構已很大的不同,辦公室早已不再是男性的天下。目前新的研究建構出一個更好的預測模型,以符合現代的人口結構與穿著習慣。

第九名-是自然天擇讓荷蘭人成為這個星球上最高的人嗎?

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VLIET/ISTOCKPHOTO

科學家終於解決這個神祕的問題。研究顯示,比較高的荷蘭人,其後代的平均數量比矮的多,而且生存率也比較高。這些發現讓科學家稱其為「一個人類進化的範例正在我眼前發生」。

這篇簡短且精彩的科學新聞從人口資料上看出端倪,不過後續還有許多研究要做,來了解更深層的原因,例如比較高的人孩子比較多,是不是高的人比較有吸引力,以及高的人生存率高,會不會是擁有某些特定基因,使他們獲得疾病抗性。

第八名-網路搜尋引擎也許會影響選戰

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BIDGEE/WIKIMEDIA/CREATIVE COMMONS (CC BY-SA 3.0)

「我們所在討論的,正意謂著大規模的心靈控制,這在過去人類歷史上從未出現過。」而這只是這個故事的開端,後面的事情將會越來越古怪。

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這一篇透過一系列實驗來驗證「網路搜尋排名較前面的政治人物,選民越容易投票給他」。所有實驗都經由自行製作的假搜尋引擎「Kadoodle」來執行,實驗組的搜尋引擎會故意把某位候選人的訊息放在前面位置,控制組則沒有。

這一系列研究從美國的小規模樣本,一直到針對印度總統大選的中間選民,都發現中間選民會傾向投票給網路搜尋排名較前面的候選人。也許搜尋引擎的演算法就是現代心靈控制的機器。

第七名-小老鼠放棄巧克力去救即將溺死的夥伴

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SATO, N. ET AL., ANIMAL COGNITION (2015)

(可愛的mouse編又被拿來玩了?)

你有像小老鼠一樣為他人著想嗎?就算讓囓齒動物在巧克力與遭受困難的同類間做選擇,他們仍然會去幫助有困難的同類-也許這正象徵了不只有人類具有同情心。

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先前研究顯示,小老鼠會幫助他人是因為渴望有人陪伴,而不是因為他們正遭受困難。今年日本關西學院大學做出兩個相當出色的研究成果,證明了小老鼠幫助別人確實是因為它人正在遭受困難。

下次罵那些沒血沒淚的傢伙時,你有更好的代名詞了。

第六名-暗物質殺了恐龍?

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SERGE BRUNIER/ESO

這可能是所有恐龍滅絕的假設中,最奇怪的一個了。一群科學家提出每三千萬年就會有神秘的暗物質滲入地球核心,引起大規模的火山爆發與大規模的板塊運動。

第五名-想影響這個世界?這張地圖揭露了最好說的語言。

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S. RONEN ET AL., PNAS EARLY EDITION (2014)

如果你在考慮學中文作為第二語言,你也許也可以考慮一下西班牙話。這項研究揭露,如果你想讓你的想法廣為人知,有些語言會更適合傳播你的想法。(本篇為2014年的文章,為去年名單的遺珠之憾)

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圖片中點的大小代表有多少用戶正在使用該語言,連結線條粗細表示有多少篇文章從一種語言被翻譯成另外一種語言。如果你對這項研究有興趣,可以到Global Language Network網站,觀看他們的研究成果。

第四名-染色體破碎治癒女性的免疫性疾病

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EMBL/P. RIEDINGER

今年最令人著迷的生醫研究故事,是一名先天患有罕見免疫系統缺陷「WHIM綜合徵」(在第二對染色體上的CXCR4有基因突變,造成免疫細胞停留在骨髓,使身體容易受到感染)的女病人,在三十多歲的時候,竟突然痊癒!研究發現她的第二對染色體上的突變基因,因不明原因消失了,研究者推測只有「染色體破碎」(chromothripsis )能解釋這樣的現象

「染色體破碎」是指染色體被打散,重組成新染色體的現象。這種現象常與癌症及先天性疾病有關,今年六月,《Nature》以「染色體破碎」作為封面故事,試圖說明其背後的原理機制。

第三名-非洲稀有植物會標示出土壤下方的鑽石

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STEPHEN HAGGERTY

千萬不要忘記這棵植物長什麼樣子!有一天它會令你發財的!科學家在賴比瑞亞發現一種多刺、像棕櫚的植物,只會長在含有鑽石的金伯利岩輸送帶上。不要懷疑了!趕快去挖吧!

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第二名-科學家揭露古老壁畫上的「翅膀怪物」

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WHIT RICHARDSON/ALAMY

這是一隻飛龍,一隻會飛的爬蟲類,或者只是一種非常平凡的生物?一場由古老壁畫開啟的辯論,最終由考古學家贏得這場與年輕地球創造論者(young-Earth creationists)幾十年來的爭論。

年輕地球創造論(young-Earth creationism),這個學派起源於1940年代,起因是一名名叫John Simonson的人發現了一塊古老壁畫,上面有著一隻飛龍的圖案,但這個圖案對考古學家來說不是那麼精確,因為壁畫已經有點「粉化」(指圖案有點受損),不過有鑑於當時的科技並不容易修復或提出反駁,因此這個學派不斷使用這些相關數據,最終在1990年代來到高峰。

年輕地球創造論相信我們的地球年齡大約在6000到10000年之間,並且有一段時間人們跟飛龍是同時存在並生活在一起。(終於知道馴龍高手背後的根據!)

第一名-需要多久時間才能通過地洞,直達地球的另一端?

English: Historically excavating a brick-lined urban privy with The Manhattan Well Diggers (antique bottles and other items dating from 1855-1875). Comment: Visual example related to physics concept for Adrian's story on gravity tunnel.
OLESACHEM AT THE MANHATTAN WELL DIGGER/WIKIMEDIA/CREATIVE COMMONS

從兒童到物理學家,每個人都曾提出過這樣的問題。現在,科學家終於給出一個答案,或者說,「目前為止」最好的答案。

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Pail W. Cooper在1966年的AAPT(American Association of Physics Teachers)上發表一篇名為〈Through the Earth in Forty Minutes 〉的文章,他假設地球的質量分布是均勻的,因此物體在穿越地洞時所受到的引力會與遠離地表的距離成線性關係,就跟描述彈簧受力的虎克定律F=-kx一樣,透過類比彈簧運動的方式,將問題簡化成「簡諧震盪」,而從地球的一端來到另一端,就是簡諧運動半個周期的時間。

當時算出來的時間大約是42分鐘,而新的答案是將地球不均勻的質量分布考慮進去,結果比原先的時間還要少4分鐘。

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A編編
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PanSci 編輯|讀物理毀三觀的科學宅,喜歡相聲跟脫口秀,因為它們跟我一樣是個笑話。

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人體吸收新突破:SEDDS 的魔力
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/03 ・1194字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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本文由 紐崔萊 委託,泛科學企劃執行。 

營養品的吸收率如何?

藥物和營養補充品,似乎每天都在我們的生活中扮演著越來越重要的角色。但你有沒有想過,這些關鍵分子,可能無法全部被人體吸收?那該怎麼辦呢?答案或許就在於吸收率!讓我們一起來揭開這個謎團吧!

你吃下去的營養品,可以有效地被吸收嗎?圖/envato

當我們吞下一顆膠囊時,這個小小的丸子就開始了一場奇妙的旅程。從口進入消化道,與胃液混合,然後被推送到小腸,最後透過腸道被吸收進入血液。這個過程看似簡單,但其實充滿了挑戰。

首先,我們要面對的挑戰是藥物的溶解度。有些成分很難在水中溶解,這意味著它們在進入人體後可能無法被有效吸收。特別是對於脂溶性成分,它們需要透過油脂的介入才能被吸收,而這個過程相對複雜,吸收率也較低。

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你有聽過「藥物遞送系統」嗎?

為了解決這個問題,科學家們開發了許多藥物遞送系統,其中最引人注目的就是自乳化藥物遞送系統(Self-Emulsifying Drug Delivery Systems,簡稱 SEDDS),也被稱作吸收提升科技。這項科技的核心概念是利用遞送系統中的油脂、界面活性劑和輔助界面活性劑,讓藥物與營養補充品一進到腸道,就形成微細的乳糜微粒,從而提高藥物的吸收率。

自乳化藥物遞送系統,也被稱作吸收提升科技。 圖/envato

還有一點,這些經過 SEDDS 科技處理過的脂溶性藥物,在腸道中形成乳糜微粒之後,會經由腸道的淋巴系統吸收,因此可以繞過肝臟的首渡效應,減少損耗,同時保留了更多的藥物活性。這使得原本難以吸收的藥物,如用於愛滋病或新冠病毒療程的抗反轉錄病毒藥利托那韋(Ritonavir),以及緩解心絞痛的硝苯地平(Nifedipine),能夠更有效地發揮作用。

除了在藥物治療中的應用,SEDDS 科技還廣泛運用於營養補充品領域。許多脂溶性營養素,如維生素 A、D、E、K 和魚油中的 EPA、DHA,都可以通過 SEDDS 科技提高其吸收效率,從而更好地滿足人體的營養需求。

隨著科技的進步,藥品能打破過往的限制,發揮更大的療效,也就相當於有更高的 CP 值。SEDDS 科技的出現,便是增加藥物和營養補充品吸收率的解決方案之一。未來,隨著科學科技的不斷進步,相信會有更多藥物遞送系統 DDS(Drug Delivery System)問世,為人類健康帶來更多的好處。

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查資料變簡單了?超神免費 AI 搜尋引擎——Perplexity 讓你事半功倍!
泛科學院_96
・2024/04/02 ・638字 ・閱讀時間約 1 分鐘

都 AI 時代了,為什麼 Google 或者是 Bing 搜尋出來的結果,還要我們用工人智慧一個個點開連結之後進行理解查閱跟歸納整理呢?

別再浪費你的生命了,來體驗一下 Perplexity,這個針對搜尋優化過的 AI 工具,幫你把搜尋網路的結果直接整理彙整出來,快來試試看吧,用過之後,你一定會跟我一樣,轉頭跟 Google 還有微軟說:「加油好嗎!」

是說,基於對話的各種 AI 工具,快速發展的當下,很多功能都被做了出來,但有事做不代表有把事做好,希望各家的 AI 在比拼模型正確性,縮短回應速度之餘,產品端也可以好好加油,讓我們一般用戶都可以舒服快速的完成想要的工作,優化使用者體驗才是最重要的事,不然哪天被其他公司彎道超車也說不定喔……欸那個聽說今年蘋果 WWDC 開發者大會好像要大舉導入生成式 AI 技術……我們終於可以跟笨笨的 Siri 還有 Google Assistant 說拜拜了嗎……?

最後,真心建議那些不善長溝通的人,可以學學 perplexity copilot 的對話策略,聽完別人問題後,試著提出理解後的反問,就能讓人感覺到被受重視了!

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更多、更完整的內容,歡迎上科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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暗能量是什麼?看不到也摸不著,我們該如何找到它?
PanSci_96
・2023/11/27 ・5683字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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愛因斯坦對於宇宙的理解錯了嗎?

愛因斯坦的廣義相對論重新改寫我們對於時間、空間、與質量的認知,也開啟我們對廣大宇宙研究的大門。

在宇宙物理學如同大霹靂快速發展之時,我們也發現愛因斯坦最早提出的宇宙模型,可能並不完全正確。

正確來說,我們發現我們過去對宇宙的理解,可能真的太少了。少到我們至今所觀測到的所有物質,可能仍不到整個宇宙組成的百分之五。並不是說這些能量或物質距離我們太過遙遠,而是他們可能就在附近,而我們卻全然不了解它。

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其中佔了將近宇宙組成七成的「暗能量」,到底是什麼來頭?我們能徹底了解它,同時能為我們宇宙的存在,提供一個正確的解釋模型嗎?又或者我們能掌握它,來改變宇宙的未來嗎?

暗能量(dark energy)到底是什麼?這聽起來有夠中二的名字,難道是暗影大人的新能力嗎?

其實暗能量的「暗」,指的是我們看不到也摸不到,用上各種波段的電磁波都察覺不到,甚至現今沒有任何儀器能偵測到它的存在。因為我們無法感受到它、不知道他們的型態,所以稱為暗能量。也就是說,如果暗影大人或是哪個最終 BOSS 的絕招是「暗能量波動」,當巨大的能量朝你襲來,不用擔心,站在原地就好,因為它只會穿過你的身體,打不中你的。同樣的,你可能聽過的「暗物質」,指的也是我們無法探知的未知物質。也就是說,暗物質並不是指某種特定物質叫做暗物質,任何我們現在還無法探測到的,都可能是暗物質的其中一種。題外話,近年某些暗物質面紗底下的容貌,已經逐漸能被我們窺見,例如微中子。這部分,之後我們介紹暗物質的節目中,再來好好討論,今天先來和大家聊聊佔了宇宙質能 7 成的暗能量。

矛盾大對決來了,既然我們摸不到,也看不到,我們怎麼知道暗能量存在,還是僅存在我們的中二想像中呢?我們得將時間回推到最早認為宇宙中有未知能量存在的那個人,他不是別人,就是鼎鼎大名的愛因斯坦。

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1916 年愛因斯坦推導出廣義相對論,解釋物質和能量如何影響時空的彎曲和演化。愛因斯坦當時認為,宇宙應該是靜態的,但是若宇宙中只有物質,宇宙應該會受重力吸引而塌縮,因此需要與反向的能量來平衡重力,這股能量平均地存在在空間當中。愛因斯坦當時引入了宇宙常數 Λ 來平衡他的靜態宇宙模型,而直到非常近期的 1998 年,暗能量 (dark energy) 這個詞才由物理學家麥可.特納提出。

在愛因斯坦之後,著名宇宙學家傅里德曼提出不同看法,他認為宇宙不一定是平衡的,也可能正在收縮或膨脹當中,並根據廣義相對論推導出 Fridemann 方程式,關於 Fridemann 方程式的故事,先前我們有好好介紹過。

暗能量不只存在於理論上的預測,同時期天文學家開始發現我們熟知的銀河系,並無法代表整個宇宙,原來夜空中很多像星雲的天體,其實是遙遠的星系!宇宙遠比以前認為得大的太多了!1929 年,哈伯進一步發現,這些星系竟然正在遠離我們而去,而且距離我們愈遠的星系,遠離的速度就愈快!宇宙竟然真的是以地球為中心,而地球利用強大的排斥力,將其他星系用力向外推開嗎?當然不是,想像一下,宇宙就像一個葡萄乾麵包,上面布滿的葡萄乾就是各種天體,當麵包發酵膨脹時,不論站在哪顆葡萄乾的視角,所有天體的距離都是互相拉遠,而且距離愈遠的天體,彼此遠離的速度就愈快。

也就是說,哈伯觀測到的結果顯示整個宇宙正在膨脹。但還有一個問題,就是這個宇宙的膨脹速度,是隨著時間經過越來越快的加速膨脹,還是膨脹速度正隨著時間在趨緩的減速膨脹呢?為什麼這個問題很重要?因為如果是減速膨脹,靠現有的重力理論就可以解釋,宇宙中天體所提供的重力,正在使宇宙減速膨脹,甚至宇宙的結局可能會是宇宙重新塌縮。但如果宇宙正在加速膨脹,那麼只考慮重力就不夠了,為了抵抗向內塌縮的重力,勢必要有一股力量要將宇宙向外加速推開。這時,就需要加入暗能量的存在了。

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宇宙真的正在加速膨脹?

為了確認宇宙正在減速或加速膨脹,好推算暗能量是否存在,科學家再次將目光投向宇宙深處。隨著觀測技術愈來愈進步,天文學家可以透過不同方式,觀測更早期的宇宙。

愈遠的天體發出的光,需要經過愈長的時間才能傳到地球。假設我們觀察離地球1億光年遠的星球,由於我們看到的影像是從星球出發後,經過 1 億年後才到達地球,因此在望遠鏡中看到的,其實是該星球一億年前的樣子。只要利用這點,如果我們將望遠鏡頭對向更加遙遠的宇宙深處,就能看到更早期的宇宙樣貌,幫助我們了解宇宙過去的樣子。

科學家主要透過三種方法,分別用來觀測晚期、中期、到早期的宇宙。第一種方法是觀測 Ia 型超新星爆炸,它指的是當一顆緻密白矮星到了生命末期,吸收大量鄰近伴星的氣體,使得內部重力超過某個極限,引發失控的核融合而形成的超新星爆炸。這個爆炸會在瞬間釋放出許多能量,亮度甚至可以媲美整個星系,因此即使是很遙遠的超新星也可以被地球觀測到。最受天文學家關注的是,因為每個 Ia 型超新星爆炸時產生的尖峰光度都相同,可以直接作為觀測或是亮度的比對參考點,又稱為標準燭光。當它離我們愈遠亮度就愈小,只要觀測亮度就可以得知它離我們的距離。

Ia 超新星殘骸。圖/wikimedia

接著,透過光譜分析,我們還能得到這個超新星遠離我的的速度。這就像是救護車在靠近和遠離我們的時候,警笛的聲音頻率會因為我們和救護車相對速度的改變而產生變化,同樣的道理放在電磁波上,當超新星遠離我們,電磁波頻譜的頻率會下降,我們稱為頻譜「紅移」。最後,只要我們同時觀測好幾顆超新星,並且量測每一顆的距離和遠離我們的速度,看看是不是真的離我們越遠的超新星離開的速度越快,就可以知道宇宙正在加速或是減速膨脹。

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第二種方法是觀測宇宙大尺度結構,宇宙中星系的分佈其實是不均勻的,有些地方有星系團,也有一些地方是孔洞,整個宇宙就像是網子一樣。這是因為宇宙在形成星系時,向內的重力以及向外的氣體與光壓力會彼此抗衡,就像我們在擠壓彈力球一樣,向內壓時內部壓力會增強,導致物質向外拋射,壓力減弱後又會停止拋射,這樣來回震盪的過程,就在宇宙中形成一個個震波漣漪,稱為重子聲學振盪(BAO,baryon acoustic oscillations)。有趣的是,當好幾個地方都在震盪,就會產生類似好幾個水波互相撞在一起的干涉現象。而這個宇宙規模的超大水波槽中,波腹部份聚集較多物質就會形成星系團,波節部份不足以形成星系就形成孔洞,是不是覺得我們的宇宙就像是一鍋湯,而我們只是裡面毫不起眼的一顆胡椒粒呢?不過即使是連一粒胡椒都不如的我們,透過觀測宇宙星系分布並透過理論計算,人類科學家還是可以得知這些結構的大小,並且推知這些結構上的星系距離我們多遠,最後再搭配紅移光譜,一樣可以算出宇宙膨脹的速度。今年七月升空,11 月 8 號從太空傳回第一張照片的歐幾里得太空望遠鏡,它的其中一項任務,就是專門觀測重子聲學振盪,來研究宇宙大尺度結構。歐幾里得太空望遠鏡有望帶給我們對宇宙的全新認知,關於這一部分,我們很快會再來深入介紹。

第三種方法是透過觀測宇宙微波背景輻射,它是宇宙的第一道曙光,在此以前,宇宙能量很高,光和電漿相互作用,不會走直線。但是到了宇宙三十八萬歲時,宇宙已經冷卻到足以讓電子與原子核結合,宇宙終於變得乾淨了,光也終於可以走直線。而三十八萬歲時的早期宇宙的畫面,至今仍不斷經過遙遙 137 億年的時間抵達地球,被我們觀測到,稱為宇宙微波背景輻射。有趣的是,根據這些照片,我們能發現早在 137 億年前,宇宙各處就不是均勻的。透過分析這些微波的分布,科學家能計算出當時宇宙的組成成份。這時我們發現,目前的已知物質,也就是元素週期表上看得到的原子,只佔所有能量的 4.93%,而看不到的暗物質,佔 27.17%,那還有 67.9%,將近七成的組成分是什麼?科學家認為就是暗能量。

宇宙微波背景輻射。圖/wikimedia

哇!暗能量佔的比例這麼高?那我們未來有機會從空間中汲取無限的能量嗎?先不要想的這麼美,其實暗能量在宇宙中的密度很低,依照質能等價公式,質量跟能量是可以互相換算的。換算下來暗能量每立方公分只有 10 的負 24 次方公克,相比之下,水的密度是立方公分 1 公克!真的微乎其微。之所以暗能量在宇宙中佔的能量比這麼大,是因為它均勻的存在在廣大無垠的宇宙中,不像一般的物質,只集中在一些星系和星體中。

現在我們知道暗能量存在,而且量也不少,但回到最關鍵問題,這些暗能量到底是怎麼來的呢?

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宇宙與暗能量的未來

科學家普遍認為暗能量是來自「真空能量」,根據量子力學,我們過往認為的真空,其實會不斷短暫的出現粒子並消失。而這些量子漲落便會產生真空能量。雖然這聽起來很玄,但各位看完我們的影片並按下訂閱之後,這些訂閱數就一定會是真的。都看到影片最後一段了,就拜託大家再多動一下手指吧!

而量子力學除了能在真空中產生真空能量以外,這個過程甚至可能幫助我們開啟蟲洞!關於真空能量與時空旅行的關係,可以參考我們的這一集哦(閃電俠)。

為了重新認識我們的宇宙,科學家此時再次拿出了宇宙常數 Λ 和 Fridemann 方程式,建立了一個可以完美解釋前面三種觀測結果的模型-ΛCDM 模型。

ΛCDM 是近代在解釋宇宙微波背景輻射、宇宙大爆炸時,最常被使用的理論。目前對於宇宙歷史與加速膨脹的圖像,也都基於此模型。

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ΛCDM模型,加速擴張的宇宙。圖/wikimedia

不過 ΛCDM 理論仍有兩個致命的問題待解決。第一個是理論中的宇宙常數 Λ,應該要與位置、時間無關,是一個不隨時間變化的常數。然而針對觀測早期和晚期宇宙所計算出來的宇宙常數數值卻不一樣,要如何解釋這個觀測差異?第二個問題是,假設暗能量是真空中的量子漲落所造成,依此推算出的宇宙常數數值,還跟觀測差了 120 個數量級!也就是 10 後面有 120 個零,整個宇宙中的原子數量也才 82 個數量級而已!

因此科學家也提出其他可能的暗物質理論。比如認為暗能量不是來自真空能量,而是由一種未知的粒子場所驅動,而這個場與時間有關,導致早期和晚期宇宙的觀測結果有差異。還有人認為根本沒有暗能量存在,宇宙會膨脹,是因為愛因斯坦的廣義相對論在宇宙學這種大尺度中是不適用的!就像牛頓的萬有引力公式在地球上管用,到了太陽系規模就會出現誤差。或許在宇宙規模還有比廣義相對論更完備的其他理論等待我們發現!另一派科學家也認為沒有暗能量,我們會看到加速膨脹,只是因為銀河系剛好位於宇宙大尺度結構的孔洞中,也就是葡萄乾麵包裡面空氣比較多,口感比較鬆的地方,由於這個地方總體重力比較小,天體也就是葡萄乾之間向外膨脹的速度比較快,但不代表整個葡萄乾麵包都在加速膨脹,宇宙加速膨脹只是局部觀測的假象。

這些理論或許可以解釋部份的問題,但沒有一個能解釋所有觀測數據,而且由於觀測的限制,這些理論都缺乏數據的佐證。因此目前我們只能說,暗能量的效應確實存在,但我們還不知道它確切是什麼。

有人可能想問,研究暗物質對我們真的那麼重要嗎?其實,它不只影響了宇宙過去演化的歷史,也影響著我們將來的命運。由於宇宙膨脹,物質的密度會因為膨脹被稀釋,但如果暗能量是常數,就代表密度不會改變,因此宇宙會膨脹的愈來愈快,導致遙遠的星系加速離我們遠去,最後暗能量會超過所有的基本作用力,包括重力、電磁力和核力,星系、太陽系、地球都將被拉開,甚至中子和質子都互相分離,使原子不復存在,進入大撕裂時期,也將是宇宙最孤獨的結局。不過這是一百多億年後的事情,在那之前地球會先被死去的太陽吞沒,我們應該要先煩惱的是要如何移民其他星球才是。

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最後總結一下,暗能量到底是什麼?很抱歉,經過了幾十年的努力,這個問題依舊是一個問號,但藉由宇宙學的研究,使我們更謙卑更加發覺自身的渺小,我們或許已經掌握許多物質運作的原理,也開發出許多高科技產品,但這些只是整個宇宙的 5% 仔,宇宙中還有許多未知等待我們去探索,而它深深關係到我們的過去和未來。

最後也想問問大家,你覺得當一切真相大白之時,我們會發現暗能量是什麼呢?

  1. 符合最直覺的 ΛCDM 理論,它就是宇宙加速膨脹的元凶!
  2. 它根本不存在,我們甚至需要比廣義相對論更強的理論來解釋!
  3. 依照人類這個物種的感知等級,可能永遠無法了解暗能量的真相!
  4. 我、我已經無法抑制我左手的暗能量了!啊啊啊~

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參考資料

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PanSci_96
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