Camera AI giúp rà soát bầu trời và truy tìm dấu vết của ngoài hành tinh

5 giờ trướcBài gốc

Trong bối cảnh sự tăng cường quan tâm từ cả cộng đồng khoa học và công chúng về khả năng tồn tại của nền văn minh ngoài hành tinh, đặc biệt là sau khi Văn phòng Giám đốc Tình báo Quốc gia Hoa Kỳ (ODNI) công bố báo cáo năm 2021 về các hiện tượng không xác định trên bầu trời (UAP).

Mặc dù Văn phòng Giải quyết Dị thường Toàn miền của Bộ Quốc phòng Mỹ (AARO) đã được thành lập và công bố các báo cáo thường niên, dữ liệu khoa học công khai về UAP vẫn còn hạn chế.

Để giải quyết vấn đề này, một nhóm nghiên cứu từ Trung tâm Vật lý Thiên văn Harvard-Smithsonian (CfA) và Dự án Galileo đã đề xuất sử dụng công cụ mới, được gọi là Camera hồng ngoại toàn cảnh Dalek - một ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Thiết bị này nhằm tận dụng sự tiến bộ của AI để "rà soát" bầu trời và phát hiện các dấu hiệu của công nghệ ngoài hành tinh.

Ảnh minh họa.

Dự án, do Tiến sĩ Laura Domine của Đại học Harvard và thành viên của Dự án Galileo dẫn đầu, được thực hiện với sự hợp tác của các nhà khoa học từ nhiều tổ chức như CfA, Đài quan sát Whitin, Liên minh Khoa học Nghiên cứu UAP và Công ty Atlas Lens.

Phương án này đã được trình bày tại Hội nghị Khoa học Mặt trăng và Hành tinh 2025 (LPSC), diễn ra tháng trước tại Texas, Mỹ.

Camera Dalek được thiết kế như một đài quan sát đa phương thức trên mặt đất, kết hợp các công nghệ cảm biến hồng ngoại, quang học, vô tuyến và âm thanh. Thiết bị này tuân thủ các khuyến nghị của NASA từ một nghiên cứu độc lập năm 2023, với các hệ thống cảm biến tốc độ cao và tích hợp đa cảm biến để nhận diện toàn diện các sự kiện UAP từ hình dạng, màu sắc, chuyển động cho tới âm thanh.

Theo GS Avi Loeb, Giám đốc Dự án Galileo và một nhà vật lý lý thuyết hàng đầu tại Harvard, một trong những thách thức lớn nhất của nghiên cứu UAP là dữ liệu chính phủ nhiều khi không thể truy cập. Do đó, Dự án Galileo đã triển khai các đài quan sát mở tại Harvard, Pennsylvania và Nevada để ghi nhận hàng trăm nghìn vật thể mỗi tháng, tích hợp thành cơ sở dữ liệu NEO lớn nhất từng được thu thập.

Dữ liệu từ các camera Dalek được xử lý bằng phần mềm trí tuệ nhân tạo YOLO (You Only Look Once) để phát hiện vật thể, và thuật toán SORT (Simple Online and Realtime Tracking) để tái tạo quỹ đạo. Các mô hình này đã được huấn luyện để phân loại các vật thể từ máy bay, vệ tinh, đến chim và khinh khí cầu, nhằm nhận diện những trường hợp bất thường không thuộc các loại đã biết.

Trong 5 tháng đầu tiên của hoạt động, hệ thống đã phát hiện khoảng 500,000 vật thể, trong đó có khoảng 80,000 vật thể được đánh dấu là bất thường với độ tin cậy 95%, và tiếp tục được kiểm tra thủ công thông qua hình ảnh hồng ngoại.

Tuy nhiên, vẫn còn 144 vật thể mơ hồ chưa được phân loại, do thiếu thông tin về khoảng cách và đặc điểm cảm biến khác.

Loeb cũng cho biết nhóm đang phát triển khả năng đo khoảng cách thông qua phương pháp tam giác hóa với nhiều máy dò tại mỗi đài quan sát, từ đó giúp xác định vận tốc, gia tốc và quỹ đạo chính xác hơn - những yếu tố thiết yếu để phân loại rõ ràng các vật thể chưa xác định.

Dữ liệu phân loại đầy đủ sẽ cho phép xác định các chữ ký công nghệ (technosignatures) - những dấu hiệu tiềm năng về các nền văn minh công nghệ ngoài trái đất.

Loeb khẳng định: "Ngay cả khi tìm thấy dù chỉ một trong số một triệu vật thể bay bất thường vượt xa công nghệ hiện tại của con người, thì đó vẫn sẽ là khám phá khoa học lớn nhất từng được thực hiện. Một vật thể như vậy có thể mở ra cánh cửa cho chúng ta tiếp cận những kiến thức và công nghệ tiên tiến vượt bậc, vượt ngoài phạm vi hiểu biết hiện nay của nhân loại".

Bảo Ngọc (t/h)

Nguồn Doanh Nghiệp : https://doanhnghiepvn.vn/kham-pha/camera-ai-giup-ra-soat-bau-troi-va-truy-tim-dau-vet-cua-ngoai-hanh-tinh/20250505080445884