维基记者独家采访星尘计划负责人
【2006年6月1日讯】
星尘是 NASA 发射的一艘用于采集深空中被称为 81P/Wild (也称为 Wild 2 ) 彗星样本的飞行器, 它已于2006年1月15日返回地球. 现在有一项与其相关的在线协作计划, 将 “检视” 星尘飞行器所采集到的细微样本. 这个计划的正式名称是 Stardust@home. 不像如 SETI@home 那样的分布式计算计划, Stardust@home 完全依赖于人类的判断能力.
Andrew Westphal 先生是 Stardust@home 计划的负责人，维基记者在2006年5月18日独家采访了他. 如通常一样, 本次采访在 IRC 上举行, 有多人进行了发问.
维基新闻（下简称 WN）: 可能有些人仍然不太清楚星尘计划或 Stardust@home. 你能稍微给大家解释一下吗?
Andrew Westphal（下简称 “安”）:星尘计划是美国航空航天局(NASA)1999年启动的一项探索任务. 该项任务实际包含两个部分. 主要的科学任务是从太阳系内一颗古老的天体－即被称为 Wild2 (读作 "Vilt-2" -- 我想发现者是德国人)的彗星中采集样本. 这是美国自阿波罗任务后第一次进行这类 "带回样本" 任务, 同时也说第一次从比月球更远的星体进行此类任务. 这里我解释一下. 我说的 "带回样本" 不只是将地球以外的物质带回来. 而是第一次把 "固体" 样本带回地球 -- “起源号飞行器”(Genesis)在两年前曾把一些太阳气体样本带回过地球, 但星尘计划是第一次带回来自于本星际介质的固体样本 -- 简单来说就是来自本星系"银河"的样本. 这是空前的, 我们对此非常期待. 我还要附带推荐一下当时的发射视频 -- 发射使用的POV火箭视频你可以在喷气推进实验室(JPL)的星尘计划网站上找到 -- 高度推荐你看一看 -- 这是我所见过中间最好的 -- 可以从发射台的任意地方看到. 基本行星际的路线. 绝对棒.
WN: 你是说视频对公众开放?
安: 是的. OK, 我有点离题了. 我们对这些星际尘埃粒子进行任何分析前所面临的第一个挑战, 是如何是找到它们! 这实际上是个大问题, 因为这些尘埃太小了(正常情况是微米大小) 而在巨大的采集器里到处都是它们 (我们无法知道它在哪里) -- 采集器体积对于粒子的大小来说是巨大的 -- 大约有 0.1 平方米. 所以...
我们现在使用一个几年前我们开发用于核天体物理学的自动显微镜来检测采集器. 这个显微镜位于约翰逊太空中心31号楼的宇宙尘埃实验室. ARES小组负责掌管所有带回地球来的尘埃样本 (包括月球火箭, 起源号, 陨石甚至还有U2飞机在同温层搜集的行星际尘埃颗粒). 显微镜在气凝胶采集器中拍摄下一幅幅数字图像, 然后按顺序把图像发给我们 -- 我们再把图像进行压缩并转换为适合 Stardust@home 项目的格式.
Stardust@home 是一个高度分布式的项目, 使用者通过使用网页上一架用 html 和 javascript 语言编写的 "虚拟显微镜" 进行检视 -- 不需要下载. 这种设定在大部分网络浏览器上都可以使用. 志愿者可以通过这架虚拟显微镜, 找寻到采集器中星际尘埃粒子的轨迹.
WN: 你们预期在这计划中能找到多少尘埃样本?
安: 很好的问题. 简单来说我们不知道能找到多少. 准确来解释这一点有些复杂. 我告诉你我们知道的吧. 伽利略号和尤利西斯号等飞船上的尘埃探测器曾对太阳系尘埃做过一些测量, Eberhard Gruen 和他的同事分析过当时测定的星际尘埃通量. (这是一种星际"风", 风的起因是由于我们的太阳系穿越过本星际介质而引起的.) Markus Landgraf 对星尘号, 在两个行星际轨道阶段中, 所捕获的星际尘埃粒子也做过估算, 当时飞行器正在星际风中飞行. 他估算的结果是大约有 45 个粒子, 但这个数字是很不确定的 -- 就算事实与这个相差很多我也不会吃惊. 这就是我的回答! 我必须指出的一件事情是...如同所有的研究一样, 我们研究的结果是很不确定的. 这里我想引用爱因斯坦的名言 -- "如果我们知道我们正在做什么, 那它就不能成为 '研究', 难道不是这样吗?"
WN: 这些样本会有多大?
安: 我们期待的通常情况下, 这些粒子应该是微米大小(百万分之一米). 当人们通过虚拟显微镜进行搜索时, 他们将不会看见粒子本身, 相反的, 他们应该是去寻找粒子运动产生的轨迹, 轨迹可能相当大 -- 直径可能有好几微米. 就在昨天, 我们发布了一个新网站, 在这个新网站上有关于VM(虚拟显微镜)的演示. 我邀请你们可以去看看. 演示中你看见的轨迹是用特制的粒子加速器将羰基铁亚微粒以超高速撞入气凝胶而产生, 这模拟了我们希望找的星际尘埃撞击效果.
WN: 是在 Stardust@home 主站上吗?
安: 是的.
WN: 本专案计划多久能完成?
安: 答案部分的依赖于"专案"的含义. 搜寻将会持续好几个月. 瓶颈是: 我们认为(但还不真正知道)在搜寻中 -- 每天只能找到一板块那么大的地方, 而整个采集器有130板块组成. 这些粒子都非常不同, 所以我们期望在初始发现后仍然能持续有志愿者与我们合作. 可能直到我们找到第50颗尘埃粒子时, 如同罗塞塔石碑那样, 我们才能真正理解星际尘埃的关键. 所以我们真的希望把采集器中的尘埃全部找到! 把专案的含义再扩大点, 除了搜寻粒子, 当然还包括分析粒子!
DragonFire2410: 当然 :)
安: 这类任务有个很大的好处 -- 我指 "样本返回" 这类任务, 大部分任务做完全不同的事...你不得不为测量制作一套设备, 设备的设计在发射前几年就固定了, 然后发射时, 这些设计已经过. 而这里的情况正相反. 一些用于分析彗星星尘的设备在任务开始时还不存在. 而且, 有些设备 (如, 同步加速器) 的大小有超级市场那么大 -- 你...
DragonFire2410: 这个我还是头次听说 :)
安: ...不会想把这种大小的东西发射到宇宙中的. 所以我们将会研究这些样本很多年. 我们也将为我们的子孙后代保存部分星尘粒子, 以便他们用他们的"超夸克-胶子"等离子显微镜(或其他什么)来分析!
WN: 你预期这项计划什么时候开始?
安: 我们对现在的拖延真的很沮丧. 一些不得不做的事是去掌握处理气凝胶采集器的技巧, 它们比我们想像的更粗糙和脆弱. 好消息是它们很干净 -- 你在我们的训练图像上看见的灰尘 -- 是故意留在实验室里的, 这样就能让人们对我们认为最坏的情况有所准备. 为了学习在真实的气凝胶上如何进行搜寻, 我们还保留了扫描软件里的几个缺陷 -- 这能迫使我们回头重新进行搜寻. 推迟的另外部分原因是我们不得不去了解如何掌控采集器 -- 如果它出了问题就得再花 $200000000 来替换它, 所以我们一定要设定一套步骤来处理采集器, 并且, 给彗星星尘实验室添加一些新的安全措施. 这些都要花费时间. 最后, 我们对进行彗星分析所要担负的这么多职责有点心烦意乱, 我们的最后期限是8月15日完成分析. 而IS计划就没有类似的最后期限, 所以我们就得稍微延后IS (interstellar, sorry) 来集中精力于彗星的工作上. 我们真诚的对大家在此事上表现的耐心表示感激.
DragonFire2410: :)
安: 我们对此也感到着急!
WN: 我了解到志愿者在真的能够检视"真家伙"前必须要通过一项"测验". 测验的内容是什么呢?
安: 测试将会和你现在看见的测试图像非常相似. 但.. 当然...图像上不会有注解告诉你轨迹在哪!
WN: 为什么NASA决定采用分布式计算的方法? 以后还会采用吗?
安: 我不能说是 NASA 决定的 -- Stardust@home 计划的这个主意和组织大部分来自加州大学伯克利分校. 部分主意则来...
brianmc: 如果我没有理解错的话, 准确来说这不是分布式计算而是分布式眼球...?
安: ...自于 SETI@home 团队的好人. 但就如 brianmc 刚刚指出的那样. 这实际上不是一个如同 SETI@home 那样的分布式计算项目. 电脑在本项目中只是 VM 的一个平台, 在这个平台上真正工作的是人们的眼球和脑子, 这很有趣 (IMHO)
DragonFire2410: 我同意 :)
安: 即...对开发自动搜寻算法表现出兴趣的人很少. 当然我们不知道如何编写这样的算法并不意味着没人知道. (如果可能)我们对自动搜寻持乐见其成的态度.
WN: 是不是搜寻到22个此类数据是进行自动操作的先决条件?
安: 这只是我们早期的推算结果 -- 我们对算法需要用一些数据集进行训练. 当然人也要进行训练, 但我们希望(我们一定会看到..!)人们在认识到这些前所未见的东西后会越来越熟练. 我们发现那些从未见过气凝胶轨迹的人们学习起来非常快, 甚至在背景中有间隙、灰尘或其他混乱时也是如此... 回到你最初的问题 -- 这个主意虽然不是 NASA 的, 但他们很宽容的支持了这项计划. 如果没有 NASA 的经费支援 (当然还有星尘采集器的访问权), 就不会有这项计划. 这样回答了你的问题了吗?
DragonFire2410: 哈 :)
brianmc: 我想是的, 并且还有一些题外话.
WN: 这样的计划还会再做吗?
安: 我不知道... 能采用这种方法的工程不是很多... 事实上, 坦白的说, 我没有在宇宙科学中进行过另外一个类似计划. 但我对这种方法持开放的态度. 我不主张只是"为了采用" -- 而人为的采取这种方法，因为另外一种方法可能更合理.
WN: 这类工程的主意是从何而来?
安: 其实这也是没有办法的办法. 我们最初首先想到的办法, 是采用某种自动图像识别技术. 我们询问了一些计算机科学专家, 直到我们检视过一些真实的例子后, 我们得出结论, 那样做没有意义并且显然是不可能的. 在与 Dan Wertheimer 和 Dave Anderson (与我们相处的很好) 商讨了分布式计划的想法后, 他们对此也表示赞同. Dave 提议了 VM 架构, Josh Von Korff, 这位物理系毕业生, (优美的, 我想. 我不担保!)实现了这个架构.
WN: 我曾在三月的德州JSC的航空学术项目里见过星尘计划的一位负责人. 她谈了在地球上最干净的大陆南极洲寻找陨石. 现在的计划是否是个很好的机会, 能让我们在彗星或陨石中发现新的讯息? 或者应该进行更多星尘计划才对?
安: 这是一个很好的问题. 问题的答案在很大程度上依赖于在官方彗星分析的"预备检测"阶段我们能找到些什么. 气凝胶采集本身做的很好, 但是它并不是完美的, 并且情况可能由于采集的方式而有所改变. 我想这也很大程度上依赖于你想要找到什么. 举例来说, 一些最重要的科学任务将通过测量样本中同位素的相对丰量得出, 这种测量就不会 (至少很难) 由于气凝胶的问题而受到影响.
WN: 另外, 她也谈到他们把样本交给一些机构进行分析, 结果造成样本丢失和 2-3 个样本被破坏. 后者的情况是: 有一些样本因为带上了静电, 结果粘在了显微镜透镜上面, 他们花了一个小时才找到它. 这是我们最大的威胁吗? 出于善意给出样本进行展览, 并不让 NASA 的例子出现在这些采集的样本上?
安: 大概, 这将是我们的第一次测量, 有一定的损失风险. 幸运的是我们的彗星样品有不少, 因此, 就不会是一个问题. NASA有一定的分析能力, 特别是在 JSC, 但绝大多数的分析能力, 是在大学、政府实验室或世界其它地方的机构内, 而不是在 NASA. 我必须指出的是, 几乎所有分析方法都有一定程度的破坏作用. (也有少数例外, 但不多). 对于陨石来说, 除了极少数的情况, 我们不知道它们来自何处. 所以对于这些明确知道来自于彗星的样品, 对我们来说就是黄金一样!@
WN: 目前我的学士学位是在攻读计算机科学、并兼修天文学. 你是否乐见类似星尘这样的计划, 使如我这样的人在宇宙探索领域里取得成功? 虽然我不是典型的"宇宙科学"教育出身?
安: 你能否详细说明一下你的问题 -- 我想我还没太理解你的意思...
WN: 好吧...在 JSC 的时侯我了解到他们很需要工程师以及一些科学毕业生, 这使我怀疑我的计算机技术不是很有价值, 因为 NASA 的人告诉我说他们现在研究项目中只有 1% 的人原来学的是计算机专业. 我只是很好奇, 现在在诸如星尘计划, 或是在已经取得巨大成功的火星探索任务中, 计算机专业学生是否变得比较吃香? 你是否乐见更多的私人商业在此领域的开拓? 特别是在布什总统先生承诺在2015年让人类重返月球之后.
安: 这是一个很好的问题. 我个人来说对 NASA 现在的步调并不乐观. 抛开近期的成功不说, 包括星尘这样的很多科学计划都在 NASA 遭到否决.
WN: 我与在 TAS 竞赛中的人曾开过玩笑说将来有一天太空飞船一号将会派往去拯救搁浅的国际空间站(ISS)宇航员. 这使我对于是美国政府如何消减未来任务私人感到兴趣
安: 我想我们需要保持谨慎的一点是, 抛开太空飞船一号的成功不说, 我们实际还没有一个如私人企业那样的轨道任务计划. 我乐观其成. 我知道很多人对此有兴趣...!
WN: 现在我知道问题的答案了...但还有更多疑问...但找到样本后, 它们将进行什么样的分析? 找到的人又会得到什么?
安: 第一个找到星际尘埃的人将在网站上登出 (并且可能会有大量媒体要求采访!), 他将会有命名粒子的特权,
DragonFire2410: 可怕哇!
安: 而且还将成为我们(在加州大学伯克利分校)出版的任何粒子分析论文的合作者. 并且, 虽然我们不能为其旅行付费, 但我们将邀请这位粒子发现者和最佳发现者来我们的实验室进行一次可以亲身动手的参观.
DragonFire2410: 太酷了
安: 我们这里还有些有趣的东西, 比如微型机器.
WN: 你期待能有多少人参与?
安: 在我们的网站上已经有113000人预注册. 坦白的说, 我不能肯定这中间能有多少志愿者并持续做搜寻. 毕竟我们以前从来没做过类似的事情!
最后一件我想说的事情是... 好吧, 是两件事. 第一, 我们在"活跃"前, 我们自己将不做任何搜寻工作. 因为突然的开始将对所有的志愿者不公平. 我们所做的惟一事情就是查看随机图片以确认对焦和图像都没出错. (我们还没看任何东西 -- 还没有惊喜!) 第二, 对此事的态度应该是: 怀着兴趣的玩. 如果你在做的时候没有任何乐趣, 那么请停止做别的事去吧! 这也是一个好的人生格言!
