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地方的科學節目需要你!在波音747上的空中天文台大解密

Y博士
・2016/04/09 ・1683字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 499 ・六年級

「俱懷逸興壯思飛,欲上青天攬日月」

這是李白喝醉酒之後說的,想 high 到飛天,也不是詩人的專利,天文學家也想飛上天。

地球能夠孕育生命,厚厚的大氣層絕對是第一功臣。大氣層的存在不只是讓我們欣賞藍天白雲的風景,最重要的是:隔絕了來自宇宙的輻射。底下這張圖是大氣層對不同波段的電磁波穿透率。在可見光的波段,大氣層是透明的,所以我們可以在白天看見耀眼的太陽,在夜晚看見絢麗的星光。整體來看,可以穿透大氣層的電磁波比較少,無法穿透大氣層的電磁波比較多。但是,天文學家的工作就是觀察天體在不同波段輻射的電磁波,藉以研究天體的物理性質。如果都被大氣層擋住了,那不就沒戲唱了?

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在人類肉眼可見的領域之外,整個電磁波譜是非常不可思議的。從無線電波到伽瑪射線,各種不同波長的光(或說各種電磁波),都能呈現宇宙的某些獨特性質。某些波長用來研究黑洞最棒,有些波長的電磁波則在新生恆星和行星的研究上最為突出,還有一些則能呈現宇宙最早期的現象。而天文學,就是利用電磁波,研究星光。如果沒有眼睛可觀察,永遠沒辦法知道明亮的恆星、行星和星系等宇宙天體長什麼樣子,甚至不知道它們的存在。既然大氣層會屏蔽電磁波,那就把望遠鏡送到大氣層之外不就好了!眾所週知的哈柏太空望遠鏡就是最有名的例子。

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哈柏天文望遠鏡。圖/NASA

除了哈柏之外,當然還有其他太空望遠鏡在太空中為天文學家服務。不說你不知道,NASA 太空望遠鏡的數量差不多可以組個復仇者聯盟了。有圖有真相,請看這裡

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NASA 太空望遠鏡們,點即可看原圖。圖/NASA

BUT,人生最重要的就是這個BUT。科學研究也不例外。

要把望遠鏡送到太空當中,是非常花錢的一件事。不僅事前的準備工作要萬無一失,儀器出問題也沒有辦法拿回來修理,想要升級設備,也沒辦法去光華商場買零件自己組裝。另一個比較合理的選擇就是把望遠鏡送到高空中,山不夠高,沒關係,那就用飛機飛上去。

美國太空總署的 SOFIA 空中天文台就是這樣的產品。SOFIA 是  Stratosphere Observatory for Infrared Astronomy  的縮寫,意思是:同溫層紅外天文觀測。SOFIA 望遠鏡被搭載在經過改造的波音 747 飛機上,飛行在平流層中,比通常的客機飛行的海拔都高,能夠避免大氣中水蒸氣的干擾,也是目前世界上最大的機載望遠鏡。SOFIA 重達 17 噸重,一旦安裝在 747 客機機身後面的滑動門打開,它就能進行科學觀測。

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搭載在波音 747 飛機上的 SOFIA 望遠鏡。圖/NASA

SOFIA 望遠鏡填補了現代天文學的一項重要空白。這個觀測平臺足以負擔太空望遠鏡 80% 的觀測能力,而建造和維護費用卻只是太空望遠鏡的一小部分。為什麽要在飛機上進行紅外天文觀測呢?肉眼可以看到的宇宙,只是電磁頻譜的一小部分,但是在紅外望遠鏡裏,是截然不同的景象,紅外望遠鏡可以使天文學家獲得更豐富的信息。例如超新星形成的殘骸,即將誕生的新恆星。

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講了這麼多,也是紙上談兵。如果有更生動的影片不是更好嗎?是的,人民的聲音我們聽見了。不好意思,其實我寫這篇也算是個葉沛雯。為了讓各位更了解 SOFIA 的運作,中研院天文所特別與台灣電視公司新聞部合作,遠赴美國拍攝,詳實記錄 SOFIA 空中天文台的飛行歷程。這次的採訪,不僅是華人世界的獨家,也是媒體界相當難能可貴的創舉。

我們經常指責台灣日漸惡化的媒體環境,追根究柢,原因就是媒體業的資源緊縮。在這樣的環境底下,如果電視台沒有申請政府的經費,獨立製播這樣的節目,絕對是虧本的生意。而今,台視不僅願意投注資源製播優質的節目,更把版圖擴及科學普及,善盡媒體的社會責任,這樣的精神相當令人感佩。這個節目經過兩年籌備,七個月製作,即將在4/11(一)開始領先美國,全球首播。這一次大家不用花錢進戲院,只要在家打開電視機就可以。懇請大家踴躍支持,支持台灣本土的科學節目,為台灣的科學教育注入活水,也請大家廣為宣傳,台灣南波萬!

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Y博士
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天文學家。

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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