Một minh họa của một nghệ sĩ về hai lỗ đen xoắn ốc với nhau, tạo ra sóng hấp dẫn trong không thời gian.
(Ảnh: © NASA)
Một nghiên cứu mới cho thấy một chương trình phần mềm mới sử dụng trí thông minh nhân tạo có thể giúp phát hiện và phân tích nhanh các sóng hấp dẫn - những gợn sóng trong cấu trúc vũ trụ của không gian - từ các sự kiện thảm khốc như va chạm giữa các lỗ đen.
Theo các tác giả của một bài báo mới mô tả công trình này, kỹ thuật mới, được gọi là lọc sâu, có thể giúp các nhà nghiên cứu nhìn thấy các sự kiện thảm khốc mà phần mềm hiện tại không thể phát hiện được, chẳng hạn như sự hợp nhất titanic trong trái tim của các thiên hà.
Sóng hấp dẫn là những gợn sóng trong kết cấu của không gian và thời gian. Chúng được tạo ra khi bất kỳ vật thể nào có khối lượng di chuyển, và chúng di chuyển với tốc độ ánh sáng, kéo dài và ép thời gian trên đường đi.
Sóng hấp dẫn cực kỳ khó phát hiện và những sóng mà các nhà khoa học có thể phát hiện là từ các vật thể cực kỳ lớn. Mặc dù sự tồn tại của sóng hấp dẫn đã được Albert Einstein tiên đoán vào năm 1916, nhưng phải mất một thế kỷ, các nhà khoa học mới phát hiện thành công bằng chứng trực tiếp đầu tiên về sóng hấp dẫn, sử dụng Đài quan sát sóng hấp dẫn giao thoa kế laser (LIGO) để phát hiện ra hậu quả của lực hấp dẫn hai lỗ đen đập vào nhau.
Việc phát hiện ra sóng hấp dẫn đã mang lại cho ba nhà khoa học giải thưởng Nobel vật lý năm 2017 vào tháng 10 năm 2017. Kể từ đó, các nhà nghiên cứu cũng đã phát hiện ra sóng hấp dẫn từ một cặp sao chết va chạm được gọi là sao neutron - những phát hiện có thể giúp giải quyết bí ẩn hàng thập kỷ của làm thế nào một số yếu tố nặng của vũ trụ được tạo ra.
Tuy nhiên, phần mềm hiện đang phân tích các tín hiệu mà các đài quan sát sóng hấp dẫn phát hiện có thể mất vài ngày để thu hẹp loại sự kiện nào có thể tạo ra các sóng hấp dẫn đó, đồng tác giả nghiên cứu Eliu Huerta nói với Space.com trong một cuộc phỏng vấn.
Hơn nữa, phần mềm này chuyên phát hiện các sự hợp nhất giữa các vật thể có quỹ đạo gần tròn với nhau và tương đối tách biệt với môi trường xung quanh, theo Huerta, nhà vật lý thiên văn lý thuyết tại Đại học Illinois tại Trung tâm Ứng dụng siêu máy tính của Đại học Illinois tại Urbana-Champaign. Phần mềm có thể sẽ không phát hiện được sóng hấp dẫn từ các vật thể trong các khu vực nơi các ngôi sao tập trung dày đặc với nhau, chẳng hạn như hạt nhân của các thiên hà, nơi các lực hấp dẫn của các ngôi sao gần đó có thể làm biến dạng quỹ đạo từ hình tròn sang hình dạng "lệch tâm" hoặc hình bầu dục hơn, Huerta nói.
Giờ đây, các tác giả nghiên cứu cho rằng phần mềm trí tuệ nhân tạo có thể giúp tăng tốc đáng kể việc phân tích sóng hấp dẫn, cũng như "[cho phép] phát hiện các loại nguồn sóng hấp dẫn mới có thể không được chú ý với các thuật toán phát hiện hiện có", Huerta nói với Space.com.
Phần mềm AI mới liên quan đến các mạng thần kinh nhân tạo, trong đó các thành phần nhân tạo được gọi là "nơ-ron" được cung cấp dữ liệu và hợp tác để giải quyết vấn đề, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh. Sau đó, một mạng lưới thần kinh sẽ liên tục điều chỉnh các kết nối giữa các nơ-ron của nó và xem liệu các kiểu kết nối mới này có tốt hơn trong việc giải quyết vấn đề hay không. Theo thời gian, quá trình thử nghiệm và lỗi này cho thấy mô hình nào là tốt nhất trong các giải pháp điện toán, bắt chước quá trình học tập trong não người.
Trong khi các kỹ thuật thông thường có thể mất vài ngày để thu hẹp các tính năng của các sự kiện hấp dẫn từ dữ liệu máy dò, các mạng thần kinh tiên tiến được gọi là "mạng thần kinh tích chập sâu" có thể làm như vậy trong vòng một giây, các nhà khoa học nhận thấy. Ngoài ra, trong khi các phương pháp thông thường sẽ cần hàng nghìn CPU (đơn vị xử lý trung tâm của máy tính) để thực hiện nhiệm vụ này, thì kỹ thuật mới đã hoạt động "ngay cả với một CPU - nghĩa là với điện thoại thông minh hoặc máy tính xách tay tiêu chuẩn của bạn", Huerta nói.
Ngoài ra, các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng kỹ thuật mới này cũng có thể nhanh chóng phân tích các sự hợp nhất phức tạp hơn phần mềm hiện tại có thể phân tích, chẳng hạn như các vụ sáp nhập liên quan đến các lỗ đen trên quỹ đạo lệch tâm. Phần mềm mới cũng có tỷ lệ lỗi thấp hơn và tốt hơn trong việc phát hiện các trục trặc trong dữ liệu.
Huerta và Daniel George, một nhà vật lý thiên văn tính toán tại Đại học Illinois tại Trung tâm Ứng dụng siêu máy tính quốc gia Urbana-Champaign, đã trình bày chi tiết phát hiện của họ trực tuyến vào ngày 27 tháng 12 trên tạp chí Vật lý B.
