維基記者獨家採訪星塵計劃負責人
【2006年6月1日訊】
星塵是 NASA 發射的一艘用於採集深空中被稱為 81P/Wild (也稱為 Wild 2 ) 彗星樣本的飛行器, 它已於2006年1月15日返回地球. 現在有一項與其相關的在線協作計劃, 將 「檢視」 星塵飛行器所採集到的細微樣本. 這個計劃的正式名稱是 Stardust@home. 不像如 SETI@home 那樣的分佈式計算計劃, Stardust@home 完全依賴於人類的判斷能力.
Andrew Westphal 先生是 Stardust@home 計劃的負責人，維基記者在2006年5月18日獨家採訪了他. 如通常一樣, 本次採訪在 IRC 上舉行, 有多人進行了發問.
維基新聞（下簡稱 WN）: 可能有些人仍然不太清楚星塵計劃或 Stardust@home. 你能稍微給大家解釋一下嗎?
Andrew Westphal（下簡稱 「安」）:星塵計劃是美國航空航天局(NASA)1999年啟動的一項探索任務. 該項任務實際包含兩個部分. 主要的科學任務是從太陽系內一顆古老的天體－即被稱為 Wild2 (讀作 "Vilt-2" -- 我想發現者是德國人)的彗星中採集樣本. 這是美國自阿波羅任務後第一次進行這類 "帶回樣本" 任務, 同時也說第一次從比月球更遠的星體進行此類任務. 這裏我解釋一下. 我說的 "帶回樣本" 不只是將地球以外的物質帶回來. 而是第一次把 "固體" 樣本帶回地球 -- 「起源號飛行器」(Genesis)在兩年前曾把一些太陽氣體樣本帶回過地球, 但星塵計劃是第一次帶回來自於本星際介質的固體樣本 -- 簡單來說就是來自本星系"銀河"的樣本. 這是空前的, 我們對此非常期待. 我還要附帶推薦一下當時的發射視頻 -- 發射使用的POV火箭視頻你可以在噴氣推進實驗室(JPL)的星塵計劃網站上找到 -- 高度推薦你看一看 -- 這是我所見過中間最好的 -- 可以從發射台的任意地方看到. 基本行星際的路線. 絕對棒.
WN: 你是說視頻對公眾開放?
安: 是的. OK, 我有點離題了. 我們對這些星際塵埃粒子進行任何分析前所面臨的第一個挑戰, 是如何是找到它們! 這實際上是個大問題, 因為這些塵埃太小了(正常情況是微米大小) 而在巨大的採集器里到處都是它們 (我們無法知道它在哪裏) -- 採集器體積對於粒子的大小來說是巨大的 -- 大約有 0.1 平方米. 所以...
我們現在使用一個幾年前我們開發用於核天體物理學的自動顯微鏡來檢測採集器. 這個顯微鏡位於約翰遜太空中心31號樓的宇宙塵埃實驗室. ARES小組負責掌管所有帶回地球來的塵埃樣本 (包括月球火箭, 起源號, 隕石甚至還有U2飛機在同溫層搜集的行星際塵埃顆粒). 顯微鏡在氣凝膠採集器中拍攝下一幅幅數字圖像, 然後按順序把圖像發給我們 -- 我們再把圖像進行壓縮幷轉換為適合 Stardust@home 項目的格式.
Stardust@home 是一個高度分佈式的項目, 使用者通過使用網頁上一架用 html 和 javascript 語言編寫的 "虛擬顯微鏡" 進行檢視 -- 不需要下載. 這種設定在大部分網絡瀏覽器上都可以使用. 志願者可以通過這架虛擬顯微鏡, 找尋到採集器中星際塵埃粒子的軌跡.
WN: 你們預期在這計劃中能找到多少塵埃樣本?
安: 很好的問題. 簡單來說我們不知道能找到多少. 準確來解釋這一點有些複雜. 我告訴你我們知道的吧. 伽利略號和尤利西斯號等飛船上的塵埃探測器曾對太陽系塵埃做過一些測量, Eberhard Gruen 和他的同事分析過當時測定的星際塵埃通量. (這是一種星際"風", 風的起因是由於我們的太陽系穿越過本星際介質而引起的.) Markus Landgraf 對星塵號, 在兩個行星際軌道階段中, 所捕獲的星際塵埃粒子也做過估算, 當時飛行器正在星際風中飛行. 他估算的結果是大約有 45 個粒子, 但這個數字是很不確定的 -- 就算事實與這個相差很多我也不會吃驚. 這就是我的回答! 我必須指出的一件事情是...如同所有的研究一樣, 我們研究的結果是很不確定的. 這裏我想引用愛因斯坦的名言 -- "如果我們知道我們正在做什麼, 那它就不能成為 '研究', 難道不是這樣嗎?"
WN: 這些樣本會有多大?
安: 我們期待的通常情況下, 這些粒子應該是微米大小(百萬分之一米). 當人們通過虛擬顯微鏡進行搜索時, 他們將不會看見粒子本身, 相反的, 他們應該是去尋找粒子運動產生的軌跡, 軌跡可能相當大 -- 直徑可能有好幾微米. 就在昨天, 我們發佈了一個新網站, 在這個新網站上有關於VM(虛擬顯微鏡)的演示. 我邀請你們可以去看看. 演示中你看見的軌跡是用特製的粒子加速器將羰基鐵亞微粒以超高速撞入氣凝膠而產生, 這模擬了我們希望找的星際塵埃撞擊效果.
WN: 是在 Stardust@home 主站上嗎?
安: 是的.
WN: 本專案計劃多久能完成?
安: 答案部分的依賴於"專案"的含義. 搜尋將會持續好幾個月. 瓶頸是: 我們認為(但還不真正知道)在搜尋中 -- 每天只能找到一板塊那麼大的地方, 而整個採集器有130板塊組成. 這些粒子都非常不同, 所以我們期望在初始發現後仍然能持續有志願者與我們合作. 可能直到我們找到第50顆塵埃粒子時, 如同羅塞塔石碑那樣, 我們才能真正理解星際塵埃的關鍵. 所以我們真的希望把採集器中的塵埃全部找到! 把專案的含義再擴大點, 除了搜尋粒子, 當然還包括分析粒子!
DragonFire2410: 當然 :)
安: 這類任務有個很大的好處 -- 我指 "樣本返回" 這類任務, 大部分任務做完全不同的事...你不得不為測量製作一套設備, 設備的設計在發射前幾年就固定了, 然後發射時, 這些設計已經過. 而這裏的情況正相反. 一些用於分析彗星星塵的設備在任務開始時還不存在. 而且, 有些設備 (如, 同步加速器) 的大小有超級市場那麼大 -- 你...
DragonFire2410: 這個我還是頭次聽說 :)
安: ...不會想把這種大小的東西發射到宇宙中的. 所以我們將會研究這些樣本很多年. 我們也將為我們的子孫後代保存部分星塵粒子, 以便他們用他們的"超夸克-膠子"等離子顯微鏡(或其他什麼)來分析!
WN: 你預期這項計劃什麼時候開始?
安: 我們對現在的拖延真的很沮喪. 一些不得不做的事是去掌握處理氣凝膠採集器的技巧, 它們比我們想像的更粗糙和脆弱. 好消息是它們很乾淨 -- 你在我們的訓練圖像上看見的灰塵 -- 是故意留在實驗室里的, 這樣就能讓人們對我們認為最壞的情況有所準備. 為了學習在真實的氣凝膠上如何進行搜尋, 我們還保留了掃描軟件里的幾個缺陷 -- 這能迫使我們回頭重新進行搜尋. 推遲的另外部分原因是我們不得不去了解如何掌控採集器 -- 如果它出了問題就得再花 $200000000 來替換它, 所以我們一定要設定一套步驟來處理採集器, 並且, 給彗星星塵實驗室添加一些新的安全措施. 這些都要花費時間. 最後, 我們對進行彗星分析所要擔負的這麼多職責有點心煩意亂, 我們的最後期限是8月15日完成分析. 而IS計劃就沒有類似的最後期限, 所以我們就得稍微延後IS (interstellar, sorry) 來集中精力於彗星的工作上. 我們真誠的對大家在此事上表現的耐心表示感激.
DragonFire2410: :)
安: 我們對此也感到着急!
WN: 我了解到志願者在真的能夠檢視"真傢伙"前必須要通過一項"測驗". 測驗的內容是什麼呢?
安: 測試將會和你現在看見的測試圖像非常相似. 但.. 當然...圖像上不會有註解告訴你軌跡在哪!
WN: 為什麼NASA決定採用分佈式計算的方法? 以後還會採用嗎?
安: 我不能說是 NASA 決定的 -- Stardust@home 計劃的這個主意和組織大部分來自加州大學伯克利分校. 部分主意則來...
brianmc: 如果我沒有理解錯的話, 準確來說這不是分佈式計算而是分佈式眼球...?
安: ...自於 SETI@home 團隊的好人. 但就如 brianmc 剛剛指出的那樣. 這實際上不是一個如同 SETI@home 那樣的分佈式計算項目. 電腦在本項目中只是 VM 的一個平台, 在這個平台上真正工作的是人們的眼球和腦子, 這很有趣 (IMHO)
DragonFire2410: 我同意 :)
安: 即...對開發自動搜尋算法表現出興趣的人很少. 當然我們不知道如何編寫這樣的算法幷不意味着沒人知道. (如果可能)我們對自動搜尋持樂見其成的態度.
WN: 是不是搜尋到22個此類數據是進行自動操作的先決條件?
安: 這只是我們早期的推算結果 -- 我們對算法需要用一些數據集進行訓練. 當然人也要進行訓練, 但我們希望(我們一定會看到..!)人們在認識到這些前所未見的東西後會越來越熟練. 我們發現那些從未見過氣凝膠軌跡的人們學習起來非常快, 甚至在背景中有間隙、灰塵或其他混亂時也是如此... 回到你最初的問題 -- 這個主意雖然不是 NASA 的, 但他們很寬容的支持了這項計劃. 如果沒有 NASA 的經費支援 (當然還有星塵採集器的訪問權), 就不會有這項計劃. 這樣回答了你的問題了嗎?
DragonFire2410: 哈 :)
brianmc: 我想是的, 並且還有一些題外話.
WN: 這樣的計劃還會再做嗎?
安: 我不知道... 能採用這種方法的工程不是很多... 事實上, 坦白的說, 我沒有在宇宙科學中進行過另外一個類似計劃. 但我對這種方法持開放的態度. 我不主張只是"為了採用" -- 而人為的採取這種方法，因為另外一種方法可能更合理.
WN: 這類工程的主意是從何而來?
安: 其實這也是沒有辦法的辦法. 我們最初首先想到的辦法, 是採用某種自動圖像識別技術. 我們詢問了一些計算機科學專家, 直到我們檢視過一些真實的例子後, 我們得出結論, 那樣做沒有意義並且顯然是不可能的. 在與 Dan Wertheimer 和 Dave Anderson (與我們相處的很好) 商討了分佈式計劃的想法後, 他們對此也表示贊同. Dave 提議了 VM 架構, Josh Von Korff, 這位物理系畢業生, (優美的, 我想. 我不擔保!)實現了這個架構.
WN: 我曾在三月的德州JSC的航空學術項目里見過星塵計劃的一位負責人. 她談了在地球上最乾淨的大陸南極洲尋找隕石. 現在的計劃是否是個很好的機會, 能讓我們在彗星或隕石中發現新的訊息? 或者應該進行更多星塵計劃才對?
安: 這是一個很好的問題. 問題的答案在很大程度上依賴於在官方彗星分析的"預備檢測"階段我們能找到些什麼. 氣凝膠採集本身做的很好, 但是它並不是完美的, 並且情況可能由於採集的方式而有所改變. 我想這也很大程度上依賴於你想要找到什麼. 舉例來說, 一些最重要的科學任務將通過測量樣本中同位素的相對豐量得出, 這種測量就不會 (至少很難) 由於氣凝膠的問題而受到影響.
WN: 另外, 她也談到他們把樣本交給一些機構進行分析, 結果造成樣本丟失和 2-3 個樣本被破壞. 後者的情況是: 有一些樣本因為帶上了靜電, 結果粘在了顯微鏡透鏡上面, 他們花了一個小時才找到它. 這是我們最大的威脅嗎? 出於善意給出樣本進行展覽, 並不讓 NASA 的例子出現在這些採集的樣本上?
安: 大概, 這將是我們的第一次測量, 有一定的損失風險. 幸運的是我們的彗星樣品有不少, 因此, 就不會是一個問題. NASA有一定的分析能力, 特別是在 JSC, 但絕大多數的分析能力, 是在大學、政府實驗室或世界其它地方的機構內, 而不是在 NASA. 我必須指出的是, 幾乎所有分析方法都有一定程度的破壞作用. (也有少數例外, 但不多). 對於隕石來說, 除了極少數的情況, 我們不知道它們來自何處. 所以對於這些明確知道來自於彗星的樣品, 對我們來說就是黃金一樣!@
WN: 目前我的學士學位是在攻讀計算機科學、幷兼修天文學. 你是否樂見類似星塵這樣的計劃, 使如我這樣的人在宇宙探索領域裏取得成功? 雖然我不是典型的"宇宙科學"教育出身?
安: 你能否詳細說明一下你的問題 -- 我想我還沒太理解你的意思...
WN: 好吧...在 JSC 的時侯我了解到他們很需要工程師以及一些科學畢業生, 這使我懷疑我的計算機技術不是很有價值, 因為 NASA 的人告訴我說他們現在研究項目中只有 1% 的人原來學的是計算機專業. 我只是很好奇, 現在在諸如星塵計劃, 或是在已經取得巨大成功的火星探索任務中, 計算機專業學生是否變得比較吃香? 你是否樂見更多的私人商業在此領域的開拓? 特別是在布什總統先生承諾在2015年讓人類重返月球之後.
安: 這是一個很好的問題. 我個人來說對 NASA 現在的步調並不樂觀. 拋開近期的成功不說, 包括星塵這樣的很多科學計劃都在 NASA 遭到否決.
WN: 我與在 TAS 競賽中的人曾開過玩笑說將來有一天太空飛船一號將會派往去拯救擱淺的國際空間站(ISS)太空人. 這使我對於是美國政府如何消減未來任務私人感到興趣
安: 我想我們需要保持謹慎的一點是, 拋開太空飛船一號的成功不說, 我們實際還沒有一個如私人企業那樣的軌道任務計劃. 我樂觀其成. 我知道很多人對此有興趣...!
WN: 現在我知道問題的答案了...但還有更多疑問...但找到樣本後, 它們將進行什麼樣的分析? 找到的人又會得到什麼?
安: 第一個找到星際塵埃的人將在網站上登出 (並且可能會有大量媒體要求採訪!), 他將會有命名粒子的特權,
DragonFire2410: 可怕哇!
安: 而且還將成為我們(在加州大學伯克利分校)出版的任何粒子分析論文的合作者. 並且, 雖然我們不能為其旅行付費, 但我們將邀請這位粒子發現者和最佳發現者來我們的實驗室進行一次可以親身動手的參觀.
DragonFire2410: 太酷了
安: 我們這裏還有些有趣的東西, 比如微型機器.
WN: 你期待能有多少人參與?
安: 在我們的網站上已經有113000人預註冊. 坦白的說, 我不能肯定這中間能有多少志願者並持續做搜尋. 畢竟我們以前從來沒做過類似的事情!
最後一件我想說的事情是... 好吧, 是兩件事. 第一, 我們在"活躍"前, 我們自己將不做任何搜尋工作. 因為突然的開始將對所有的志願者不公平. 我們所做的惟一事情就是查看隨機圖片以確認對焦和圖像都沒出錯. (我們還沒看任何東西 -- 還沒有驚喜!) 第二, 對此事的態度應該是: 懷着興趣的玩. 如果你在做的時候沒有任何樂趣, 那麼請停止做別的事去吧! 這也是一個好的人生格言!
