Tám tín hiệu từ các ngôi sao xa xôi qua phương pháp mới tìm thấy hứa hẹn trong việc tìm kiếm người ngoài hành tinh thực sự. Sử dụng thuật toán mới, các nhà khoa học đã thu được 8 tín hiệu ngoài Trái đất dường như mang dấu ấn của công nghệ.
Nhóm nghiên cứu, dẫn đầu bởi các chuyên gia từ Đại học Toronto đã sử dụng một thuật toán mới để sắp xếp dữ liệu từ kính viễn vọng, nhằm phân biệt giữa tín hiệu ngoài Trái đất và tín hiệu nhân tạo.
Điều này đã cho phép họ nhanh chóng sắp xếp thông tin thông qua một quá trình học máy. Các tác giả của nghiên cứu cho rằng trí tuệ nhân tạo sẽ giúp tăng khả năng tìm kiếm tín hiệu từ các nền văn minh khác.
Phát hiện 8 tín hiệu ngoài Trái đất
Cherry Ng, một nhà thiên văn học tại Đại học Toronto, Canada, đồng tác giả nghiên cứu cho biết: “Tôi rất ấn tượng bởi cách tiếp cận này đã thực hiện tốt trong việc tìm kiếm trí thông minh ngoài Trái đất. Với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo, tôi lạc quan rằng chúng ta sẽ có thể định lượng tốt hơn khả năng xuất hiện tín hiệu ngoài Trái đất từ các nền văn minh khác”.
Đầu tiên, các nhà nghiên cứu thiết kế thuật toán để phân biệt sự khác biệt giữa tín hiệu do con người tạo ra từ sóng vô tuyến bắt nguồn từ Trái đất và tín hiệu vô tuyến đến từ nơi khác. (Sóng vô tuyến là mục tiêu phổ biến trong việc tìm kiếm trí thông minh ngoài Trái đất, hay SETI, vì chúng có thể di chuyển quãng đường dài trong không gian).
Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm các thuật toán khác nhau để giảm thiểu kết quả dương tính giả. Họ đã phân tích 150 terabyte dữ liệu từ Kính thiên văn Green Bank ở Tây Virginia, bao gồm các quan sát về 820 ngôi sao gần Trái đất. Sau đó, họ phát hiện ra tám tín hiệu bị bỏ qua trước đây từ năm ngôi sao nằm cách Trái đất từ 30 năm ánh sáng đến 90 năm ánh sáng.
Các nhà khoa học của Breakthrough Listen, cho biết những tín hiệu này có hai đặc điểm chung với những tín hiệu có thể được tạo ra bởi người ngoài hành tinh thông minh.
“Đầu tiên, chúng hiện diện khi chúng ta nhìn vào ngôi sao và vắng mặt khi chúng ta nhìn đi chỗ khác — trái ngược với sự can thiệp cục bộ, thường luôn hiện diện. Thứ hai, các tín hiệu thay đổi tần số theo thời gian theo cách khiến chúng xuất hiện ở xa kính viễn vọng”, Steve Croft, nhà khoa học dự án cho Breakthrough Listen tại Green Bank Telescope, cho biết trong tuyên bố.
Tuy nhiên, có thể những tính năng này có thể phát sinh một cách tình cờ. Và trước khi đưa ra bất kỳ tuyên bố nào về sự sống ngoài hành tinh xa xôi, các nhà nghiên cứu sẽ cần phải quan sát lặp đi lặp lại các tín hiệu tương tự.
Nhóm nghiên cứu hy vọng sẽ áp dụng thuật toán của họ cho dữ liệu từ các kính viễn vọng vô tuyến mạnh mẽ, như MeerKAT ở Nam Phi, đã được lên kế hoạch, và được đặt trên khắp Bắc Mỹ.
Nhà nghiên cứu chính của dự án này cho biết: “Với kỹ thuật mới của chúng tôi, kết hợp với thế hệ kính viễn vọng tiếp theo, chúng tôi hy vọng rằng công nghệ máy học có thể đưa chúng ta từ tìm kiếm hàng trăm ngôi sao đến tìm kiếm hàng triệu ngôi sao”.
Phát hiện tín hiệu ngoài Trái đất bằng AI
Để phân biệt các tín hiệu ngoài Trái đất với sóng vô tuyến do con người tạo ra, nhóm đã đào tạo các công cụ máy học của họ thông qua mô phỏng cả hai loại tín hiệu. Họ đã thử nghiệm nhiều thuật toán khác nhau, đánh giá độ chính xác của chúng, rồi cuối cùng chọn một thuật toán mạnh mẽ do Peter Ma tạo ra.
Đầu tiên, các nhà nghiên cứu thiết kế thuật toán để phân biệt sự khác biệt giữa tín hiệu do con người tạo ra từ sóng vô tuyến bắt nguồn từ Trái đất và tín hiệu vô tuyến đến từ nơi khác.
Thuật toán của Ma, là sự kết hợp của hai kỹ thuật học máy là có giám sát và không giám sát. Sự kết hợp này cho phép thuật toán khái quát hóa thông tin, dẫn đến kết quả tốt hơn trong việc tìm kiếm các tín hiệu ngoài Trái đất.
Ông Peter Ma tiết lộ rằng ý tưởng về thuật toán này chỉ bắt đầu từ một dự án ở trường trung học và không được các giáo viên của ông thực sự đánh giá cao.
Dù vậy, tiến sĩ Ng cho biết những ý tưởng mới rất quan trọng trong một lĩnh vực như SETI. “Bằng cách dò tất cả dữ liệu bằng một kỹ thuật mới, chúng tôi có thể khám phá ra những tín hiệu thú vị”
Nhóm nghiên cứu hy vọng sẽ áp dụng thuật toán của họ cho dữ liệu từ các kính viễn vọng vô tuyến mạnh hơn, chẳng hạn như MeerKAT ở Nam Phi.
“Với kỹ thuật mới của chúng tôi, kết hợp với thế hệ kính viễn vọng tiếp theo, chúng tôi hy vọng rằng công nghệ máy học có thể đưa chúng ta từ tìm kiếm hàng trăm ngôi sao đến hàng triệu ngôi sao”, ông Ma nhận định.
