独家译稿

“听”数据

时间:2017/6/2 14:59:37  作者:罗恩•考恩(Ron Cowen)  来源:中国建设资讯网  查看:1256  
内容摘要:    大约3年前,作曲家罗伯特•L•亚历山大(Robert L. Alexander)静静聆听一个声音文件。这是一种微弱的拍动声,像是远处大风中飘扬的旗子。要是换作大多数人,肯定早就听睡着了。不过,亚历山大一直耐心地听了45分钟后,拍动声...
    大约3年前,作曲家罗伯特•L•亚历山大(Robert L. Alexander)静静聆听一个声音文件。这是一种微弱的拍动声,像是远处大风中飘扬的旗子。要是换作大多数人,肯定早就听睡着了。不过,亚历山大一直耐心地听了45分钟后,拍动声终于停止了,取而代之的是仿佛狂风咆哮着吹过森林的声音。
    实际上,这种声音的来源还真是一种类似风的东西:太阳风——以每秒上百万吨的速率从太阳喷出,进而飞入宇宙空间的大量带电粒子。2008年, 美国航空航天局(NASA)的“风”太阳探测器(WIND)测量了这些带电粒子在接近地球时产生的磁场。虽然磁场是完全无声的,但它的强度和方向却在不断变化。同时作为美国密歇根大学研究生的亚历山大,正在研究这些数据。他利用自己设计的算法,将这些变化转化为可以听到的声音。
    “听”比“看”更快
    刚步入而立之年的亚历山大,是一个致力于声音化科学的研究团体中的一员。他们的目标,是将通常以视觉或数字形式表现的数据转化为声音。与眼睛相比,耳朵在发觉模式的微弱变化上具有独特的能力,这对于研究在视觉化形式中不明显的现象很有帮助。目前,这一技术已被用于探测隐秘的天文活动,以及用来区分正常细胞与癌细胞。
    英国牛津大学的神经科学家安德鲁•金(Andrew King)介绍说,我们的耳朵“能在几毫秒内迅速感知声音中的变化”。相比之下,眼睛对闪光的分辨能力最多只能达到每秒50~60次。而且,眼睛无法分辨光的闪烁频率是每秒30次还是60次,但耳朵就能轻易区分声源的振动频率为每秒30次还是60次。
    除了太阳活动和癌症研究外,声音化还被用于研究火山喷发,以及分辨与宇宙微波背景辐射(宇宙大爆炸的残留辐射)相关粒子的变化模式。不过,还有许多研究人员仍未了解这种方法的威力。“在我看来,这是一种还有待开发的研究工具,”NASA戈达德太空航天飞行中心的空间科学家阿龙•罗伯茨(Aaron Roberts)说。
    将数据转化为声音并不是什么新想法。1908年发明的盖革计数器,就会在探测到高能带电粒子时发出滴答的响声。另外,上世纪80年代,美国艾奥瓦大学的物理学家唐纳德•A•格尼特(Donald A. Gurnett),也用发生在土星附近的“雹暴”之声吸引了大量听众——他用“旅行者”1号和2号飞船采集到的数据,还原出了这两艘飞船在穿过土星环时受到小冰块击打而乒乓作响的声音。
    听懂比听到更关键
    要让数据从无声变为有声,科学家们需将X射线和γ射线,或其他眼睛无法识别的信号中的扰动,对应生成不同频率或强度的声音,并将它们置于人类的听觉范围内。
    问题的关键是,科学家需要弄清楚,他们所听到的声音变化意味着什么?2012年那天,当亚历山大听到那阵“呼呼”的风声时,完全搞不懂它们代表着什么?就连为亚历山大提供原始数据的、戈达德太空飞行中心的空间物理学家罗伯特•T•维克斯(Robert T.Wicks)也毫无头绪。
    不过,当维克斯开始详细研究同一时期内其他仪器记录的太阳风数据时,他注意到这些数据与亚历山大记录到的风声之间存在一种特殊关联。几乎每当亚历山大的声音文件中出现一次“呼呼”声,维克斯就能发现太阳风中的某种带电粒子(氦离子)的密度升高。这种相互作用揭示了能量在磁场和粒子之间来回传递的一种机制。反过来,这项发现也提供了新的线索,从而揭开太阳最深的秘密之一——为什么太阳外层大气的温度,会比其沸腾的表面还要高数百倍。
    用维克斯的话讲,这个声音文件之所以能成为“一个重要启示”,这要部分归功于声音压缩信息的能力。一年时间里采集的数据,若用眼睛分析的话要花上好几个月,现在却只相当于播放2个小时的声音。
    “仅仅通过‘聆听’数据,就能以比其他任何数学方法都高的精度来确定(信号的)周期,”兰迪介绍说。这一结果启发了他利用声音去探索太阳的更多特性。虽然通常认为,太阳活动在旺盛与平静之间来回往复的周期为11年,但也有一些科学家提出,该周期有时会长些,可以是19~20年。“我们希望利用听觉分析来研究这个‘延长的周期’,以及它同普通的11年太阳周期之间的关联。”兰迪说。
    听细胞比听太阳更实用
    从太空回到地面,将数据变为声音也具备更加实用的优势。英国科学家已经开始利用声音化,在活组织检查时,从健康细胞中区分癌细胞,特别是当病理学家需要尽快对病人做出诊断时。
    目前采用的常规检测程序叫做拉曼光谱法。病理学家用红外线激光照射置于载玻片上的细胞,激光能量会造成细胞中的分子振动。不同的分子振动方式也不同,而这种振动会改变从样品上散射回的光子的频率。样品散射光的色谱就像代表分子特征的“指纹”,因此癌细胞中,部分异常蛋白质分子留下的“指纹”会和正常蛋白质不同。然而在视觉上,这种区别很细微,需要大量的时间和特殊的专业技能来确定细胞是否健康。
    “我们试图加快诊断过程。”英国伯明翰城市大学的音乐家和数字媒体专家瑞安•斯特布尔斯(Ryan Stables)说。在和一位同事——英国中央兰开夏大学的分析化学家格雷姆•克莱门斯(Graeme Clemens)讨论后,他们想到了一个主意:用声音化的方法替代目前的可视化技术来鉴定癌细胞。
    斯特布尔斯同合作伙伴、物理学家和音乐家多梅尼科•维奇南扎(Domenico Vicinanza)合作,先把数据声音化——他们主要研究了能体现癌变细胞和健康细胞区别的可见光光谱,然后把光谱转化成独特的声音。斯特布尔斯说通过声音辨识这种区别的能力之强,出乎他的意料。
    在他进行的测试中,300份声音文件被分配到了约150位临床医生手中,每份文件都对应于一份各不相同的组织样本。据斯特布尔斯说,在90%的情况下,临床医生都能正确区分不同的样品。斯特布尔斯说,他的研究组打算在一年内,在各个诊所测试声谱检测癌症的方法。
    斯特布尔斯相信,这种方法最终会用在手术室中,迅速为外科医生提供反馈,告诉他们癌细胞是否已被移除干净。为了实现这个目标,光谱分析必须快速进行,然后将分析结果转化为声音,传送进手术室。
    “但要生成不至于令医生分心的信号,同时还要保证数据质量以区分不同的组织或细胞,在这两点之间寻找平衡是非常困难的。”不过,他在临床医生那里进行的测试表明,声音化方法已经实现了不错的平衡。
    虽然与视觉显示相比,声音化具有更多的优势,但在声音专家面前,仍有一个看似简单却十分重要的障碍:如何鼓励研究人员尝试使用这种新方法来研究数据。
    从小学开始,围绕着我们的就是像柱状图和饼图这样的视觉表现形式,当有些人最终成为科学家后,他们对这些图形图像的用途及其内在逻辑更为熟悉,已经具备了自然而然的感知能力;而当第一次按下‘播放’键开始聆听数据时,他们对此完全没有直观的认知和感觉。所以,和大多数新技术一样,化视为听,不仅是个技术过程。
  Starting from elementary school, around us is like a visual representation of histograms and pie charts. When some people eventually become scientists, they are more familiar with the use of these graphic images and their inner logicand have a natural perception ability, and when the first press of the 'play' button to start listening to the data, they have no intuitive understanding and feel. So, as with most new technologies, it is not only a technical process.
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    将物理难题化为乐谱
    近期一些热门研究也正在体现声音化方法的价值。
例如,一对双星系统剧烈喷发X射线的相关数据,已被转化为声音,录入了一张唱片,播放出的声音具有类似古巴黑人音乐的节奏,可以从iTunes上下载。这个双星系统名为EX Hydrae,包括一颗白矮星和一颗普通的低密度恒星,它们被强大引力束缚在一起。在这两颗恒星相互绕转的过程中,白矮星不断从同伴那里掠取物质,并向宇宙空间喷射X射线,从而被NASA的钱德拉X射线天文台捕捉记录。
    盲人天体物理学家万达•迪亚兹•梅塞德(Wanda Diaz-Merced)使用一种开源计算机程序xSonify,将记录到的X射线能量波动转化成声音。在他的一些具有音乐背景的同事眼里,这些数据中的一部分就像音符一样——同古巴黑人音乐和巴萨诺瓦音乐中被称为“响棒”(clave)的节奏高度类似。
    在此基础上,一位科学家的表亲、德国作曲家福尔克马尔•施图德托卡编写了一些曲子。根据从X射线转化出的不同音符序列,他谱写出了巴萨诺瓦、赋格曲、华尔兹、布鲁斯、爵士民谣以及其他一些曲风的X射线音乐。这张主要用钢琴、贝斯和鼓演奏的唱片,被称为“水蛇座X射线之声”(X-rayHydra)。
    这一系列作品在天文学和其他科学领域已经十分流行了。在亚历山大听来,它们都是优美的旋律:“仅仅是将已有的数据变为声音,并让更多的人使用这个方法,就已经解决了一部分难题。”他认为,聆听科学的声音将会带来全新的发现。这类声音化的数据中“充满了短促的、具有细微差别的声响,个个都是急切地等待着解决的物理难题。”
 
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