Trí tuệ nhân tạo phát hiện hơn 1.300 vật thể dị thường từ kho dữ liệu lưu trữ của kính viễn vọng Hubble

Các nhà nghiên cứu đã triển khai một công cụ mạng thần kinh dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) để thực hiện phân tích hệ thống các dữ liệu lưu trữ khổng lồ được thu thập trong suốt quá trình hoạt động của kính viễn vọng không gian Hubble. Phương pháp tiên tiến này đã quét qua khoảng 100 triệu hình ảnh được cắt nhỏ từ Kho lưu trữ Di sản Hubble (Hubble Legacy Archive). Kết quả của quá trình xử lý dữ liệu này là sự phát hiện của hơn 1.300 vật thể dị thường, trong đó có hơn 800 đối tượng là những khám phá hoàn toàn mới, chưa từng được ghi nhận trong các tài liệu khoa học trước đây.

Kho lưu trữ quan sát của Hubble trải dài trong khoảng thời gian hơn 35 năm, tạo ra một khối lượng thông tin khổng lồ mà con người không thể xử lý thủ công một cách hiệu quả. Dự án này được dẫn dắt bởi các chuyên gia từ Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA), bao gồm David O’Ryan và Pablo Gómez, những người đã phát triển mạng thần kinh mang tên AnomalyMatch. Hệ thống này được huấn luyện đặc biệt để nhận diện các mô hình trên quy mô lớn, mô phỏng quá trình xử lý hình ảnh của não bộ con người nhằm tìm kiếm các hiện tượng hiếm gặp. Đáng chú ý, AnomalyMatch đã hoàn tất việc phân tích toàn bộ mảng dữ liệu này chỉ trong vòng hai ngày rưỡi.

Những dị thường được xác định bao gồm các thiên hà đang trong quá trình sáp nhập, những "thiên hà sứa" với các vòi khí kéo dài và hàng chục thấu kính hấp dẫn tiềm năng. Trong số các vật thể đã được xác nhận, các nhà khoa học tìm thấy 417 thiên hà đang ở giai đoạn sáp nhập hoặc tương tác với nhau, cùng với 86 thấu kính hấp dẫn tiềm năng mới. Thấu kính hấp dẫn có ý nghĩa khoa học tối quan trọng, vì chúng cho phép các chuyên gia nghiên cứu sự phân bổ của vật chất tối và cấu trúc quy mô lớn của vũ trụ, đồng thời đóng vai trò như một chiếc kính lúp tự nhiên để quan sát các vật thể ở rất xa.

Bên cạnh đó, nghiên cứu còn phát hiện ra các thiên hà có vùng hình thành sao khổng lồ và các đĩa hình thành hành tinh được quan sát từ góc nghiêng. Có vài chục vật thể thậm chí không thuộc bất kỳ sơ đồ phân loại hiện có nào, điều này càng làm nổi bật sự đa dạng của dữ liệu trong kho lưu trữ của Hubble. Nhà khoa học Pablo Gómez của ESA nhấn mạnh rằng vai trò của AI là "nhân bản" khả năng của con người, bởi việc xác định cuối cùng các ứng viên vẫn đòi hỏi sự phân tích thủ công từ nhóm nghiên cứu. Công trình nghiên cứu mô tả những phát hiện này đã được công bố chính thức trên tạp chí chuyên ngành "Astronomy & Astrophysics".

Thành công của AnomalyMatch đánh dấu một hướng đi mới trong việc xử lý khối lượng dữ liệu thiên văn đang tăng trưởng theo cấp số nhân. Công cụ này đang được xem xét để ứng dụng trong các cuộc khảo sát quy mô lớn trong tương lai do các đài quan sát mới thực hiện. Các nhiệm vụ này bao gồm sứ mệnh Euclid của ESA, được phóng vào tháng 7 năm 2023, và kính viễn vọng không gian Nancy Grace Roman của NASA, dự kiến phóng vào cuối năm 2026 hoặc muộn hơn. Cả hai kính viễn vọng Roman và Euclid đều được kỳ vọng sẽ mở ra một kỷ nguyên mới trong việc nghiên cứu năng lượng tối và cấu trúc cơ bản của toàn bộ vũ trụ.