Dùng AI và kính viễn vọng lớn nhất để tìm người ngoài hành tinh, sự sống giữa các vì sao

Trị giá 2,2 tỉ euro (2,4 tỉ USD), SKAO là một dự án đầy tham vọng với 16 quốc gia thành viên gồm Nam Phi, Úc, Anh, Canada, Trung Quốc, Pháp, Đức, Nhật Bản, Ý, Hà Lan, Bồ Đào Nha, Hàn Quốc, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Thụy Sĩ và Ấn Độ.

Sau khi gia nhập vào tháng 1, Ấn Độ sẽ trở thành nhân tố chủ chốt trong dự án khoa học lớn ở thế kỷ 21: Kính viễn vọng lớn nhất từ trước đến nay của nhân loại. Sự kết hợp giữa thiên văn vô tuyến và trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ giúp quan sát sự ra đời và cái chết của những ngôi sao đầu tiên, tìm kiếm các hành tinh có thể sống được và sự sống ngoài Trái đất.

Để làm được điều này, Ấn Độ đã dành 12,5 tỉ Rs (150 triệu USD) cho một cơ sở ở Pune, một thành phố sôi động với hoạt động nghiên cứu thiên văn vô tuyến. Cơ sở này sẽ là trung tâm dữ liệu khu vực được trang bị siêu máy tính để xử lý lượng dữ liệu khoa học khổng lồ do kính thiên văn thu thập.

Với sự trợ giúp của giao thoa kế vô tuyến, các nhà thiên văn học có thể kết hợp tín hiệu từ nhiều ăng-ten hoặc kính thiên văn để tạo ra hình ảnh sắc nét và sáng hơn những gì có được từ một đĩa ăng-ten duy nhất. Công nghệ này giúp quét những vùng trời rộng lớn một cách hiệu quả bằng đĩa ăng-ten của kính thiên văn vô tuyến trải rộng cách nhau nhiều km nhưng hoạt động như một đài quan sát duy nhất.

Đài quan sát toàn cầu này, với hàng nghìn đơn vị trải rộng trên hai lục địa châu Phi và châu Úc cùng trung tâm đầu não ở châu Âu (gần thành phố Manchester, Anh), có hàng ngàn nhà khoa học và kỹ sư trên toàn thế giới kết nối mạng để phát triển các công nghệ tiên tiến. Họ sẽ sử dụng SKAO để ghi lại dữ liệu vũ trụ có thể lấp đầy 1,5 triệu laptop mỗi năm.

“Ý tưởng là bắt đầu đào tạo trong năm nay (sử dụng AI để giải mã thông tin khoa học) với khoảng 2 petabyte (1 petabyte = 1.024 terabyte) dữ liệu được lưu trữ thông qua kính viễn vọng GMRT. Chúng tôi sẽ sử dụng điều này để phát triển một mô hình nhỏ chứng minh rằng Ấn Độ sẵn sàng tiếp nhận và phân tích dữ liệu”, giáo sư Yashwant Gupta, Giám đốc Trung tâm Vật lý thiên văn vô tuyến quốc gia (NCRA) ở Pune, nói với hãng tin RT.

Một thành phần của kính thiên văn SKAO đang được chế tạo ở vùng Karoo, tỉnh Bắc Cape của Nam Phi: Một mảng gồm 197 ăng-ten đĩa truyền thống cách nhau 150 km. Nửa còn lại là dãy 131.072 ăng-ten hình cây thông Noel cao 2 mét ở Tây Úc cách nhau 65 km. Những địa điểm này được chọn cách xa nơi ở của con người để ngăn chặn sự nhiễu loạn tín hiệu.

SKAO sẽ giúp hiểu được nguồn gốc của vũ trụ, tìm kiếm người ngoài hành tinh hoặc trí thông minh ngoài Trái đất (SETI), phát hiện thế giới có thể sống được bằng cách xác định các hành tinh tương tự như Trái đất, nhận diện những dấu hiệu của quá trình hình thành các ngôi sao mới hoặc cái chết của hàng triệu ngôi sao già cách hàng triệu năm ánh sáng.

Các nhà thiên văn học trên toàn thế giới ước tính SKAO có thể thu tín hiệu vô tuyến từ mọi ngóc ngách của vũ trụ trong ít nhất 50 năm kể từ khi nó được phóng vào năm 2027-28. Sóng vô tuyến mà tất cả thiên thể phát ra cung cấp thông tin chính xác hơn sóng truyền từ ánh sáng (được sử dụng bởi kính thiên văn quang học), có thể bị cản trở hoặc chuyển hướng bởi bụi, mây hoặc mưa.

Do đó, đài quan sát này sẽ bổ sung cho nghiên cứu đang diễn ra với sự trợ giúp của kính thiên văn quang học và các kính thiên văn trong không gian như Kính viễn vọng Không gian James Webb, Kính viễn vọng Không gian Hubble. Kết quả cuối cùng là SKAO cũng có thể đưa ra một số khám phá tình cờ.

Nổi bật nhất là nỗ lực giải mã những bí mật của vũ trụ thông qua sự kết hợp của thiên văn vô tuyến (nền tảng có từ những năm 1930) và AI. Dữ liệu lớn do SKAO tạo ra ước tính khoảng 710 petabyte thông tin mỗi năm.

Dẫn đầu nhóm thiết kế nguyên mẫu của một trung tâm dữ liệu khu vực là các nhà thiên văn vô tuyến Ấn Độ, chuẩn bị sử dụng bằng chứng khoa học được ghi lại bởi kính viễn vọng GMRT nằm gần thành phố Pune.

Giáo sư Yashwant Gupta cho biết các nhà thiên văn học và kỹ sư Ấn Độ sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc sản xuất Observatory Monitor and Control System (hệ thống giám sát và điều khiển đài quan sát), thiết bị điện tử kỹ thuật số cần thiết để xử lý tín hiệu tại cơ sở ở Tây Úc, và phát triển phần mềm cho phần lớn các hệ thống SKAO.

Ông nói thêm: “Các tổ chức nghiên cứu của chúng tôi và ngành công nghiệp sẽ có cơ hội thiết kế và sản xuất phần cứng đẳng cấp thế giới cần thiết cho SKAO”.

Gợi ý chuyển sang sử dụng AI và các công cụ khác để học từ dữ liệu nhằm đưa ra dự đoán hoặc xác định các thiên thể nhanh hơn con người có lẽ bắt nguồn từ sự hợp tác giữa Frontier Development Lab (FDL) của NASA với các công ty lớn như Microsoft, Google, IBM, Nvidia ở Thung lũng Silicon (Mỹ). Mục đích để giải quyết các vấn đề trong khoa học vũ trụ và dự báo thời tiết khắc nghiệt ngoài vũ trụ nhằm ngăn chặn tình trạng mất điện hoặc hư hỏng vệ tinh hoặc gây hại cho các phi hành gia.

Với sự trợ giúp của nỗ lực hợp tác này, mô hình máy tính DAGGER đã được phát triển để đưa ra cảnh báo trước 30 phút về các cơn bão Mặt trời làm ảnh hưởng đến mạng lưới phân phối và truyền thông điện ở Bắc Mỹ, Canada cùng các quốc gia khác gần vùng địa cực.

Hơn nữa, nỗ lực hợp tác này còn hỗ trợ việc dự báo lũ lụt, theo tiến sĩ Madhulika Guhathakurta, nhà vật lý thiên văn nổi tiếng và Cố vấn cấp cao tại NASA Heliophysicals.

Bà Madhulika Guhathakurta cho biết tại FDL, các hình ảnh hoặc dữ liệu vệ tinh được thu thập bởi đài quan sát Solar Dynamics Observatory của NASA và các kính thiên văn trong quá khứ được chuẩn bị sẵn sàng cho AI để chứng minh hiệu quả việc dự báo sự phun trào nhật hoa (CME), hàng tấn bụi nóng đỏ (đôi khi là hàng triệu tấn) từ Mặt trời di chuyển qua không gian liên hành tinh với tốc độ 3.000km/giây tới tất cả hành tinh, tàu thăm dò khoa học, vệ tinh và Trái đất.

Madhulika Guhathakurta nói: “Chúng tôi cần một lượng lớn dữ liệu được lưu trữ từ nhiều nguồn khác nhau để phát triển các sản phẩm dựa trên AI. Ngay cả việc tự động hiệu chỉnh các thiết bị trên đài quan sát khoa học vốn bị suy giảm theo thời gian cũng có thể thực hiện được nhờ sự kết hợp giữa dữ liệu lưu trữ và AI. Nó tiết kiệm chi phí cho việc tự động hiệu chỉnh các thiết bị, vốn có thể được thực hiện thông qua việc phóng tên lửa dưới quỹ đạo với các thiết bị tương tự. Các thiết bị ảo cũng có thể được tạo ra trong không gian để thay thế cho các cảm biến bị hỏng hoặc trục trặc với sự hợp tác của các nhà thiên văn học cùng chuyên gia máy tính”.

Các nhóm nghiên cứu liên ngành gồm những nhà khoa học và chuyên gia lĩnh vực AI sẽ đẩy nhanh việc khám phá các thế giới mới có thể sống được, người ngoài hành tinh và các sinh vật mới tồn tại trong không gian liên hành tinh bên cạnh việc tung ra các sản phẩm cho các ứng dụng như dự báo sớm các cơn bão trong không gian và trên Trái đất, cùng nhiều ứng dụng khác, với sự kết hợp giữa dữ liệu cũ và các công cụ AI.