日本研究團隊創造了一個前所未有的銀河系模擬，能追蹤超過1000億顆恆星的動態，並以曾被認為不可能的速度完成計算。這項突破由 理研跨領域理論與數學科學中心（iTHEMS, RIKEN Center for Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Sciences） 的平島慶也教授領軍，並與東京大學（The University of Tokyo） 及西班牙巴塞隆納大學（Universitat de Barcelona） 合作完成。研究團隊運用人工智慧（AI）學習超新星爆炸的演化，並將其與大尺度物理模型結合，成功生成了比以往模型精細100倍的銀河模擬，而且速度也快了超過100倍。記者林育如／編譯

日本研究團隊創造了一個前所未有的銀河系模擬，能追蹤超過1000億顆恆星的動態，並以曾被認為不可能的速度完成計算。這項突破由 理研跨領域理論與數學科學中心（iTHEMS, RIKEN Center for Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Sciences） 的平島慶也教授領軍，並與東京大學（The University of Tokyo） 及西班牙巴塞隆納大學（Universitat de Barcelona） 合作完成。研究團隊運用人工智慧（AI）學習超新星爆炸的演化，並將其與大尺度物理模型結合，成功生成了比以往模型精細100倍的銀河模擬，而且速度也快了超過100倍。

[caption id="attachment_199359" align="alignnone" width="830"] 研究團隊運用人工智慧（AI）學習超新星爆炸的演化，成功生成了比以往模型精細100倍的銀河模擬。（圖／AI生成）[/caption]

長期以來，天文學家一直希望建立一個足夠精細的銀河模型，以追蹤每顆恆星的軌跡，幫助驗證銀河系形成、結構演變及恆星演化的理論。然而，這項工作極具挑戰性，因為模擬需同時考慮重力、氣體流動、超新星爆炸及元素生成等多重物理過程，且每個過程發生的時間與空間尺度差異極大。以往的頂尖模擬最多只能處理大約十億太陽質量，模型中的每個「粒子」代表約100顆恆星，無法呈現個別恆星的小尺度行為。

傳統超級電腦在處理這類精細模擬時，計算負荷極高。若要追蹤每顆恆星，模擬銀河系1百萬年的演化需要約315小時，若模擬10億年則超過36年。增加更多運算核心並非解決之道，因為能源消耗巨大且效率不成比例。

延伸閱讀：
月球又多一個新坑！NASA LROC驚見「小雀斑」撞擊痕跡
太空罕見奇觀！NASA揭露星際彗星3I/ATLAS真面目
三台先進機器人深入月球熔岩洞 開啟人類安全基地新希望

當研究團隊檢視這些太空孢子時，驚訝不已。「我們原本預期為突破限制，研究團隊設計了結合深度學習的「代理模型」策略。這個模型經由高解析度超新星模擬訓練，能學習爆炸後10萬年氣體擴散的行為，而無需占用主模擬的龐大資源。這使得整個模擬既能捕捉銀河系的整體運動，也能呈現超新星等事件的細節。團隊還使用 理研的Fugaku超級電腦 與 東京大學的Miyabi超級電腦系統（Miyabi Supercomputer System, The University of Tokyo） 驗證結果的準確性。

令人驚嘆的是，這套方法使得模擬1百萬年僅需2.78小時，模擬10億年也只需115天，而非36年。這不僅在天文物理領域開創新紀元，也可能徹底改變氣候、海洋與天氣等多尺度模擬，使小尺度與大尺度過程的關聯能被精準再現。

平島慶也教授表示，「AI與高效能計算的整合，將根本改變我們處理多尺度、多物理問題的方式。這也證明AI不只是模式識別工具，更能成為科學發現的真正利器，幫助追蹤構成生命元素的生成歷程。」這項研究標誌著銀河系模擬進入前所未有的精細時代，也為科學家探索宇宙提供了強大新工具。

資料來源：SciTechDaily、nanowerk.com

這篇文章 日本團隊用AI打造史上最精細銀河系模擬 百億顆恆星動態一覽無遺 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

記者林育如／編譯 最新研究發現，我們所處的銀河系外圍氣體盤結構比過去認知更加複雜，呈現出「絨毛狀」（flocc …記者林育如／編譯

最新研究發現，我們所處的銀河系外圍氣體盤結構比過去認知更加複雜，呈現出「絨毛狀」（flocculent）且分布不均的特性。根據《Universe Today》報導，美國阿拉巴馬大學的Sukanya Chakrabarti與密西根州立大學天文學家Peter Craig透過一種創新方法，利用年輕恆星的位置與距離，成功繪製出銀河系外圍氫氣分布的全新地圖，揭示了銀河系氣體盤的真實面貌。

[caption id="attachment_178833" align="alignnone" width="812"] 銀河系外圍氣體盤結構比過去認知更加複雜。（圖／AI生成）[/caption]

過去天文學家多依賴「動力學距離」推估氣體雲的分布，這種方法假設銀河系氣體的速度場符合特定模型，但實際情況中，氣體運動常因螺旋臂等結構受到擾動，導致距離估算不準確。Chakrabarti表示：「距離是宇宙中最基本的測量之一，沒有正確距離，無法繪製出正確的地圖。」

為突破此限制，研究團隊利用歐洲太空總署的蓋亞（Gaia）衛星數據，精確測量近20億顆銀河系恆星的亮度、位置、運動與距離，特別挑選年齡不到4億年的年輕恆星作為標記。這些年輕恆星剛從氣體雲中誕生，分布形態與氣體雲相似，成為追蹤氣體分布的理想參照。

延伸閱讀：
月球塵埃毒性低於都市空污 研究為人類重返月球增添安全保障
天文學家驚人發現：超大質量黑洞「吞食過量」 高速「打嗝」噴出物質
NASA創新科技：Arcstone任務將利用月光校準太空數據

研究團隊將年輕恆星的分布與附近氫氣雲進行比對，成功繪製出銀河系外圍氣體盤的三維結構。新地圖顯示，銀河系氣體盤並非均勻平滑，而是由許多絨毛狀、蓬鬆且分散的氣體團塊組成，結構更為複雜多變。

這項發現對理解銀河系內恆星形成、X射線雙星分布，以及星際介質中伽瑪射線的擴散等現象具有重要意義。Peter Craig指出：「我們的新地圖能捕捉到過去基於平滑旋轉模型無法呈現的氣體特徵，讓銀河系的氣體結構更加立體且真實。」

此外，更精確的距離測量也有助於補充銀河系三維塵埃地圖，過去塵埃地圖多侷限於太陽附近區域。未來，這套結合年輕恆星與氣體分布的繪圖技術，將成為天文學家研究銀河系結構與演化的重要工具。

資料來源：Universe Today

這篇文章 天文學家新發現！銀河系氣體盤比想像中更為「團塊狀」 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

近期，一組國際天文學家團隊利用人工智慧（AI）技術，從事件視界望遠鏡（Event Horizon Telescope，EHT）收集的數據中，生成了銀河系中心超大質量黑洞人馬座A*（Sagittarius A*）的全新影像。該AI模型顯示，這顆黑洞以接近極速旋轉，且旋轉軸幾乎指向地球，為天文學家提供了前所未有的觀測細節。然而，此成果也引發部分專家對AI技術應用的質疑與擔憂。記者林育如／編譯

近期，一組國際天文學家團隊利用人工智慧（AI）技術，從事件視界望遠鏡（Event Horizon Telescope，EHT）收集的數據中，生成了銀河系中心超大質量黑洞人馬座A*（Sagittarius A*）的全新影像。該AI模型顯示，這顆黑洞以接近極速旋轉，且旋轉軸幾乎指向地球，為天文學家提供了前所未有的觀測細節。然而，此成果也引發部分專家對AI技術應用的質疑與擔憂。

[caption id="attachment_178628" align="alignnone" width="831"] 利用人工智慧（AI）技術收集的數據中，生成了銀河系中心超大質量黑洞人馬座A全新影像。（圖／123RF）[/caption]

外媒《SPACE》報導，德國馬克斯普朗克太空物理研究所天體物理學家、2020年諾貝爾物理學獎得主萊因哈德·根策爾（Reinhard Genzel）表示：「我非常同情並關注他們的工作，但人工智慧並非萬能。」他指出，該AI模型所使用的數據品質相對較低，可能導致結果出現偏差，因此不應將新影像視為絕對真實。

事件視界望遠鏡是一個由全球多個射電望遠鏡組成的聯合觀測系統，能以毫米波長的電磁波測量黑洞周圍光子的半徑。由於地球大氣中的水氣干擾，EHT數據常含有大量雜訊，傳統分析方法難以有效解讀。為此，研究團隊訓練AI模型，利用以往被認為噪聲過多而被捨棄的數據，試圖從中提取更多資訊。

該AI模型成功生成了人馬座A*的結構影像，並揭示了黑洞高速旋轉的特徵。若能準確測定黑洞的旋轉速度，將有助於科學家理解超大質量黑洞周圍輻射行為及其吸積盤的穩定性，對黑洞物理學研究意義重大。

延伸閱讀：天文學家驚人發現：超大質量黑洞「吞食過量」 高速「打嗝」噴出物質

不過，根策爾提醒，由於數據品質限制，AI生成的影像可能存在失真，需謹慎解讀。未來，研究團隊計劃將此技術應用於最新EHT數據，並與實際觀測結果比對，以優化模型並提升模擬準確度。

這項討論凸顯了將AI整合到科學發現過程中的一個關鍵挑戰：如何在利用AI強大分析能力的同時，維持科學研究的透明度、可驗證性和可靠性。開發該AI模型的科學家團隊也表示，他們計劃進一步精煉這個模型，並將其應用於EHT最新的觀測數據。最終，他們將把AI生成的結果與實際觀測數據進行嚴格比對，以確認其科學有效性。這次事件再次提醒科學界，在面對AI帶來的革命性變革時，嚴謹的科學方法論和不斷的驗證依然是不可或缺的核心。

資料來源：《SPACE》

這篇文章 諾貝爾得主發聲：AI生成銀河系黑洞影像準確性待驗 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

特斯拉的Cybertruck一淋雨就鏽蝕？蘋果到底還要不要做摺疊手機？快來一探究竟！

站在科技浪頭、探索尖端趨勢，【科技島】每日帶給您最新產業新知，並由AI主播為您編輯播報當日熱門科技新聞，讓您 3 分鐘掌握天下事！

一、打造摺疊手機拚了　傳蘋果下這步棋 

之前曾有報導指出，由於供應商提供的顯示器沒能通過測試，導致蘋果暫停開發摺疊 iPhone，不過事件卻出現 180 度大反轉，根據外媒最新消息，Apple還在秘密研發可摺疊手機，並計畫在 2026 年推出，為了確保任務如期完成，甚至調派 Vision Pro 的開發團隊協助，展現積極決心。

完整閱讀：

二、Cybertruck不防水？特斯拉高層澄清是誤會 

特斯拉首款純電皮卡 Cybertruck去年底陸續交車，最近卻有車主抱怨，自己的 Cybertruck 在雨中行駛後車身竟然生鏽，質疑號稱堅不可摧而且可防彈的車似乎不防水？ Cybertruck 首席工程師澄清，從影片看來是環境中的污染物掉在鈑金上，才讓車體看上去像是生鏽，只需要使用不鏽鋼清潔劑就能將髒污去除。

完整閱讀：

三、《Disney Epic Mickey: Rebrushed》登陸Switch

Nintendo Direct的驚喜消息讓粉絲熱血沸騰，玩家一直期待《Epic Mickey》遊戲系列復興，現在確定原版Wii獨家遊戲《Disney Epic Mickey: Rebrushed》重製版將於今年登陸Switch，預告片顯示米奇掉進一面鏡子，進入一個充滿被遺忘角色的神秘領域，玩家必須幫助米奇用畫筆闖蕩魔幻空間，並成為史詩般的英雄。 

完整閱讀：

四、上億噸電子垃圾變黃金　新創科技公司這樣做 

光是美國，每年就產出690萬噸電子垃圾，科技新創公司正試圖從電子垃圾提取金、銀、銅和稀土金屬，再用這些材料生產新的電子零件或設備。就有公司提供讓消費者回收舊手機換現金，回收的材料則用來製作新設備；也有新創公司將塑膠廢棄物轉變成高品質3D列印線材，減少塑膠汙染同時又能滿足3D列印需求。

完整閱讀：

五、發現比銀河系更大的古老星系  挑戰宇宙學認知 

韋伯太空望遠鏡發現，一個名為「ZF-UDS-7329」的星系，包含的恆星數量比銀河系還要多，儘管宇宙已經有138億年，但這個星系的形成時間約8億年，代表它們可能是在沒有暗物質形成的情況下誕生，這與星系形成的標準模型提供的線索相反，可能顛覆人類對宇宙學標準模型本身的理解。

完整閱讀：

六、不只視力下降  VR/AR裝置恐怕引發更多健康問題

在Vision Pro發布的同時，許多專家對這類設備的長期影響表示擔憂。有專家擔心，長時間使用AR/VR設備可能會導致暈動症，造成一系列不舒服症狀包括噁心、頭痛、頭暈和眼睛疲勞；密西根州立大學副教授 Rabindra Ratan 警告，在缺乏對 VR和AR 技術的長期研究下，可能會對視力和大腦功能產生潛在影響。

完整閱讀：

影音瀏覽：

這篇文章 20240223─新創科技公司變魔術　上億噸電子垃圾變黃金｜【AI主播報新聞】 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

編譯／李寓心 德國最高學術機構馬克斯-普朗克研究院（Max-Planck Institutes），在一項新研究 …

編譯／李寓心

德國最高學術機構馬克斯-普朗克研究院（Max-Planck Institutes），在一項新研究中，將歐洲太空總署的太空望遠鏡所蒐集到的資料，與同樣也是在觀察銀河系的LAMOST光譜調查和APOGEE調查，將其數據進行比較，發現可能有隱藏在銀河系核心深處的最古老恆星。

2022年12月研究人員在《天文物理期刊（The Astrophysical Journal）的研究中表示：「在了解銀河系形成歷史的這幾十年以來，銀河系最初期階段的歷史，一直是被列為銀河考古學的中心目標。」恆星在經由核融合（nuclear fusion）的過程，將氫原子聚變成氦原子，而恆星的金屬含量則指在該恆星的大氣層中，比氦原子還重的元素，因此可透過恆星所含有的金屬數量，來判斷出該恆星的年齡，通常較老的恆星的金屬含量，大多會少於新的恆星。

所以，天文學家正在尋找銀河系中最缺乏金屬含量的恆星，透過歐洲太空總署於2013年發射的蓋亞任務（Gaia Mission）太空望遠鏡、針對銀河系進行大規模的LAMOST光譜巡天和紅外光譜調查的APOGEE，來確定恆星發出的光譜和其含有的金屬成分。

為了可以找到最古老的恆星，該團隊還研發出一個人工智慧程式，用以識別來自蓋亞任務所觀察到的光譜數據，金屬含量則由APGOEE來判斷。天文學家表示，若此AI程式達到高度精準的話，就可分析出銀河系中200萬顆的紅巨星數據，因為紅巨星擁有顯著的亮度和金屬含量，可進而找到銀河系中新最古老的恆星，來推算出銀河系形成的時間。

資料來源：Space

這篇文章 潛伏銀河系深處  歐洲太空總署尋找最古老恆星 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。