Trí tuệ nhân tạo tìm thấy 56 ứng viên thấu kính hấp dẫn mới

Bằng cách sử dụng cùng một công nghệ mà công ty Tesla đang dùng để dạy những chiếc xe hơi cách tự lái chính nó, các nhà thiên văn ở Châu Âu đang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tìm ra nhiều ứng viên thấu kính hấp dẫn mới trong vũ trụ.

Đây là một thấu kính hấp dẫn đặc biệt, được gọi là Chiếc vòng Einstein. Trong hình ảnh này, lực hấp dẫn của thiên hà phát sáng đỏ đã làm biến dạng ánh sáng từ thiên hà xanh làm ở xa hơn, tạo ra một hình gần tròn. Hình ảnh được chụp vào năm 2011 bởi Kính Viễn vọng Không gian Hubble, thiên thể này được định danh là LRG 3-757 hay còn được gọi là Chiếc móng ngựa vũ trụ. Hình ảnh: NASA/APOD.

Một nhóm các nhà thiên văn học từ các trường đại học Groningen, Naples và Bonn đã phát triển một phương pháp mới để tìm ra các thấu kính hấp dẫn trong rất nhiều quan sát được thực hiện.

Khi một thiên hà nằm ẩn phía sau một thiên hà khác (khi quan sát từ Trái Đất), chúng ta sẽ thấy thiên hà phía sau là một vòng tròn bao xung quanh thiên hà phía trước. Hiện tượng này được gọi là thấu kính hấp dẫn, bởi nó được dựa trên thuyết tương đối của Einstein mà tìm ra, rằng khối lượng có thể bẻ cong ánh sáng.

Đồ họa cho thấy thấu kính hấp dẫn là một hiện tượng được mô tả bởi thuyết tương đối của Einstein, nó xảy ra bởi sự bẻ cong của ánh sáng. Trường hấp dẫn của một vật thể có khối lượng lớn sẽ làm những tia sáng bị biến dạng và chiếu đi ra xa, trong khi những tia sáng đi qua trường hấp dẫn ở gần hơn sẽ bị uốn cong và tập trung lại một điểm. Nếu Trái Đất là điểm tập trung của các tia sáng, ta sẽ thấy được một thấu kính hấp dẫn. Đồ họa: NASA/ESA.

Trí tuệ nhân tạo như các công ty công nghệ lớn

Các nhà thiên văn luôn tìm kiếm những thấu kính hấp dẫn bởi nó có thể giúp nghiên cứu thêm về vật chất tối. Việc săn tìm thấu kính hấp dẫn được thực hiện rất thường xuyên, nhưng việc tìm thấy nó khá cực khổ. Các nhà khoa học phải tìm kiếm trong hàng ngàn hình ảnh chụp vũ trụ sâu để tìm thấy thấu kính hấp dẫn.

Trước nay, các nhà thiên văn phải nhờ đến sự giúp đỡ của các tình nguyện viên trên khắp thế giới. Việc tìm kiếm thủ công này vẫn còn phụ thuộc nhiều vào lượng hình ảnh mới được chụp, tức là nếu không có hình ảnh nào mới chụp thì sẽ không có gì để các tình nguyện viên tìm kiếm.

Nhưng vấn đề không phải ở chỗ không có ảnh mới, mà là sự phát triển công nghệ kính thiên văn quá nhanh, những đài quan sát quét ngang dọc bầu trời và tạo ra hàng triệu hình ảnh mới. Sức người có hạn, chúng ta không thể căng mắt ra tìm trong từng hình ảnh thuộc đống dữ liệu khổng lồ kia.

Đây là hình ảnh mà các nhà thiên văn sử dụng để luyện cho trí tuệ nhân tạo cách nhận diện thấu kính hấp dẫn trong thực tế. Hình ảnh: Enrico Petrillo/Rijksuniversiteit Groningen/Astronomie.nl.

Để giải quyết vấn đề số lượng hình ảnh ngày càng tăng, các nhà thiên văn đã sử dụng "mạng thần kinh xoắn" (convolutional neural networks). Google cũng đã sử dụng những mạng thần kinh nhân tạo như vậy để chiến thắng kiện tướng thế giới môn cờ vây. Facebook cũng làm điều tương tự để nhận diện hình ảnh người dùng đăng tải có chứa nội dung gì. Và công ty Tesla đang phát triển hệ thống xe tự lái của mình bằng phương pháp này.

Các nhà thiên văn đã dạy mạng noron nhân tạo bằng cách nạp dữ liệu hàng triệu hình ảnh thấu kính hấp dẫn có sẵn, rồi cho nó thực hành công việc bằng cách tìm ra thứ tương tự vậy trong hàng triệu bức ảnh chụp bầu trời. Dù là hàng triệu hình ảnh nhưng nó cũng chỉ là một vùng trời nhỏ, có diện tích khoảng 255 độ vuông – nhỏ hơn một nửa phần trăm của bầu trời.

Những ứng viên thấu kính hấp dẫn

Ban đầu, hệ thống thần kinh nhân tạo này tìm ra được 761 ứng viên thấu kính hấp dẫn. Sau khi được kiểm tra lại bằng mắt bởi chính các nhà thiên văn học, họ đã lọc ra và chọn lại đúng 56 thấu kính hấp dẫn. Tuy vậy, chúng vẫn còn là ứng viên bởi họ cần phải có sự quan sát của các kính thiên văn lớn như Kính Viễn vọng Không gian Hubble để xác nhận chúng.

Những thấu kính hấp dẫn được trí tuệ nhân tạo tìm thấy trong thực tế. Hình ảnh: Enrico Petrillo/Rijksuniversiteit Groningen/Astronomie.nl.

Ngoài ra, hệ thống trí tuệ nhân tạo này còn tái khám phá hai thấu kính hấp dẫn đã được biết đến từ trước, nhưng lại bỏ lỡ một thấu kính hấp dẫn khá nổi bật được biết đến từ lâu. Thấu kính hấp dẫn bị bỏ sót này là một cái cỡ nhỏ và khá phức tạp, mạng noron nhân tạo chưa được học về thứ đó nên đã bỏ qua.

Trong tương lai, các nhà nghiên cứu sẽ đào tạo sâu hơn để hệ thống này phát hiện được nhiều thấu kính hấp dẫn nhỏ và phức tạp hơn, cũng như tự nhận biết và loại bỏ những vật thể giống nhưng không phải. Mục tiêu sau cùng mà các nhà khoa học hướng tới, là máy tính tự làm lấy mà không cần con người phải kiểm tra lại.

Khảo sát vùng trời rộng ngàn độ

Nhà khoa học Carlo Enrico Petrillo từ Đại học Groningen ở Hòa Lan, là tác giả của nghiên cứu này, cho biết: “Đây là lần đầu tiên một hệ thống trí tuệ nhân tạo được sử dụng để khảo sát thiên văn. Tôi nghĩ rằng nó sẽ nhanh chóng trở thành một chuẩn mực mới cho các cuộc khảo sát bầu trời khác trong tương lai. Công nghệ sẽ khảo sát và cho ra số lượng lớn dữ liệu bởi chúng ta không có đủ các nhà thiên văn để làm hết những việc này.”

Những dữ liệu được nạp vào để hệ thống thần kinh nhân tạo này phân tích, được gọi là dự án Khảo sát vùng trời rộng ngàn độ. Nó đến từ Kính Thiên văn Rất lớn (VLT) của Đài Quan sát Nam Châu Âu (ESO) ở núi Paranal tại Chile, cùng máy ảnh toàn cảnh OmegaCAM dùng để quét bầu trời được phát triển bởi chính quyền Hòa Lan.

Nghiên cứu này cùng kết quả 56 ứng viên thấu kính hấp dẫn, được đăng tải trên số tháng 11 của nguyệt san bởi Hội Thiên văn Hoàng gia Anh Quốc.

Quang Niên

theo Phys.org