AI giúp tìm kiếm trí thông minh ngoài hành tinh

Từ những ngọn đồi trên khắp nước Mỹ, một số kính viễn vọng lớn nhất thế giới đang dò tìm các tín hiệu từ nền văn minh ngoài hành tinh xa xôi. Trong lĩnh vực tìm kiếm trí thông minh ngoài trái đất (Tìm kiếm trí thông minh ngoài Trái đất - SETI), dựa trên các tín hiệu bức xạ điện từ "nhân tạo" có thể đến từ một nền văn minh có công nghệ tiên tiến trong vũ trụ, đang xuất hiện nhiều nghiên cứu sử dụng học máy và trí tuệ nhân tạo (AI) để sàng lọc nhanh chóng hàng loạt dữ liệu mà các kính viễn vọng thu được.

Dữ liệu lớn là vấn đề mới đối với lĩnh vực này. Hầu hết các nghiên cứu tìm kiếm trí thông minh ngoài Trái đất từ những năm 1960 chỉ giới hạn ở một số lượng nhỏ các ngôi sao. Nhưng vào năm 2015, tỷ phú Yuri Milner đã dành cho lĩnh vực này khoản tài trợ lớn, thông qua dự án Breakthrough Listen, rà soát một triệu ngôi sao để tìm dấu hiệu của sự sống thông minh.

Sử dụng các kính viễn vọng ở West Virginia, Úc và Nam Phi, Dự án tìm kiếm các bức xạ vô tuyến thay đổi đều đặn về tần số phát ra từ hướng của một ngôi sao. Tần số vô tuyến đều đặn là hiện tượng có thể quan sát được trong trường hợp người ngoài hành tinh đặt một máy phát vô tuyến trên hành tinh của họ.

Và Dự án đã mang lại vô số dữ liệu, bao gồm cả những kết quả "dương tính giả", do tín hiệu gây nhiễu từ điện thoại di động, GPS và các thiết bị khác trong cuộc sống hiện đại. “Thách thức lớn nhất đối với chúng tôi không còn là thu thập dữ liệu, mà là phân biệt tín hiệu từ công nghệ của con người hoặc Trái đất với loại tín hiệu mà chúng tôi đang tìm kiếm, đến từ nơi khác trong Thiên hà", Sofia Sheikh, nhà thiên văn học tại Viện SETI, cho biết.

Đối với vấn đề này, AI có thể là giải pháp hiệu quả. Các thuật toán học máy sau khi được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu có thể nhận ra các điểm đặc trưng của các tín hiệu gây nhiễu đến từ Trái đất, trở thành công cụ "lọc tiếng ồn".

Từ hơn 3 triệu tín hiệu ghi nhận bởi Breakthrough Listen qua kính viễn vọng Robert C. Byrd Green Bank dài 100 mét, các nhà nghiên cứu trí thông minh ngoài hành tinh tại Đại học Toronto đã xây dựng phần mềm học máy và thu hẹp còn 20.000 tín hiệu sau khi lọc nhiễu. Sau khi xem xét thủ công các tín hiệu đó, chỉ còn 8 ứng viên hấp dẫn. Cuộc tìm kiếm cuối cùng không có kết quả, tất cả 8 tín hiệu đều biến mất khi nhóm nghe lại.

Nhưng họ cho biết phương pháp này có thể được lặp lại trên các dữ liệu khác, chẳng hạn như các quan sát từ đài quan sát MeerKAT gồm 64 kính viễn vọng vô tuyến ở Nam Phi mà Breakthrough Listen đã bắt đầu sử dụng vào tháng 12/2022. Thuật toán học máy cũng có thể được sử dụng để sàng lọc lại dữ liệu về các tín hiệu nghi vấn đã lưu trữ từ trước đến nay.

AI còn có thể trợ giúp trong các quy trình khác của lĩnh vực tìm kiếm trí thông minh ngoài hành tinh. Dan Werthimer, chuyên gia về tìm kiếm trí thông minh ngoài Trái đất tại Đại học California, Berkeley và các đồng nghiệp đã sử dụng học máy để xây dựng bảng phân loại các ngôi sao quan sát được trong một dự án tìm kiếm tín hiệu ngoài hành tinh sử dụng kính viễn vọng vô tuyến FAST ở Trung Quốc - kính viễn vọng một đĩa lớn nhất thế giới, dài 500 mét.

Tuy nhiên, ngành nghiên tìm kiếm trí thông mình ngoài Trái đất vẫn kết hợp các phương pháp tiếp cận cổ điển để sắp xếp dữ liệu vì “máy móc không thể làm tất cả", theo Werthimer.