Mô hình AI của Trung Quốc mở rộng giới hạn quan sát vũ trụ sơ khai

Các nhà khoa học Trung Quốc đã phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo nhằm nâng cao năng lực chụp ảnh thiên văn, qua đó tăng cường đáng kể khả năng quan sát những vùng sâu thẳm nhất của vũ trụ.

Mô hình AI mới có thể xác định những thiên hà cách Trái Đất hơn 13 tỉ năm ánh sáng. Ảnh minh họa

Mô hình AI mới có thể xác định những thiên hà cách Trái Đất hơn 13 tỉ năm ánh sáng. Ảnh minh họa

Công nghệ mới giúp nhận diện hơn 160 thiên hà cổ xưa

Nhóm nghiên cứu đa ngành thuộc Đại học Thanh Hoa đã xây dựng mô hình mang tên ASTERIS (Astronomical Spatiotemporal Enhancement and Reconstruction for Image Synthesis), kết hợp quang học tính toán với các thuật toán AI.

Theo kết quả công bố trên tạp chí Science, mô hình này có thể trích xuất các tín hiệu thiên văn cực yếu, xác định những thiên hà cách Trái Đất hơn 13 tỉ năm ánh sáng và tạo ra các hình ảnh không gian sâu ở mức độ chi tiết chưa từng có.

Việc phát hiện các thiên thể xa xôi, mờ nhạt có ý nghĩa quan trọng trong việc tìm hiểu nguồn gốc và tiến hóa của vũ trụ.

Tuy nhiên, thách thức lớn đối với giới thiên văn là các tín hiệu yếu từ những vật thể này thường bị che lấp bởi nhiễu nền bầu trời và bức xạ nhiệt phát ra từ chính kính viễn vọng.

Nghiên cứu cho thấy khi áp dụng kỹ thuật “khử nhiễu không gian – thời gian tự giám sát” của ASTERIS vào dữ liệu từ Kính viễn vọng Không gian James Webb, phạm vi quan sát được mở rộng từ ánh sáng nhìn thấy ở bước sóng khoảng 500 nanomet sang vùng hồng ngoại giữa ở 5 micromet. Độ sâu phát hiện tăng thêm 1,0 độ sáng, cho phép kính viễn vọng ghi nhận các vật thể mờ hơn tới 2,5 lần so với trước đây.

Sử dụng mô hình này, nhóm nghiên cứu đã xác định hơn 160 thiên hà có độ dịch chuyển đỏ cao tiềm năng thuộc giai đoạn “Bình minh vũ trụ”, khoảng 200 – 500 triệu năm sau Vụ nổ lớn, cao gấp ba lần so với số lượng phát hiện bằng các phương pháp trước đó.

Thông tin này được Phó Giáo sư Cai Zheng, Khoa Thiên văn học của Đại học Thanh Hoa và là thành viên nhóm nghiên cứu, cho biết.

Hướng tới nền tảng tăng cường dữ liệu không gian sâu

Các nhà nghiên cứu nhận định mô hình AI mới có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn từ các kính viễn vọng không gian và tương thích với nhiều nền tảng quan sát, mở ra tiềm năng trở thành một công cụ tăng cường dữ liệu không gian sâu mang tính phổ quát.

Khác với các kỹ thuật giảm nhiễu truyền thống vốn dựa trên việc xếp chồng nhiều lần phơi sáng và giả định nhiễu là đồng nhất hoặc có tương quan, ASTERIS tái tạo hình ảnh không gian sâu dưới dạng thể tích không gian – thời gian ba chiều. Cách tiếp cận này cho phép mô hình xử lý thực tế rằng nhiễu trong không gian sâu thay đổi theo cả thời gian lẫn không gian.

Thông qua cơ chế “sàng lọc thích ứng quang trắc”, hệ thống có thể nhận diện các dao động nhiễu nhỏ và phân biệt chúng với tín hiệu cực yếu phát ra từ các ngôi sao và thiên hà xa xôi.

Một nhà phản biện nhận xét đây là công trình có ý nghĩa lớn và có thể tạo ra tác động quan trọng đối với toàn bộ ngành thiên văn học.

Giáo sư Dai Qionghai, Khoa Tự động hóa, Đại học Thanh Hoa, cho biết các vật thể thiên thể mờ nhạt vốn bị che khuất bởi nhiễu ánh sáng trong quan sát có thể được tái tạo với độ chính xác cao nhờ mô hình này.

Trong thời gian tới, nhóm nghiên cứu kỳ vọng công nghệ sẽ được triển khai trên các kính viễn vọng thế hệ mới, hỗ trợ giải đáp những câu hỏi nền tảng về năng lượng tối, vật chất tối, nguồn gốc vũ trụ và các hành tinh ngoài hệ Mặt Trời.

MY KHÁNH

Nguồn Văn hóa: http://baovanhoa.vn/nhip-song-so/mo-hinh-ai-cua-trung-quoc-mo-rong-gioi-han-quan-sat-vu-tru-so-khai-205912.html