Camera AI được điều động để truy tìm dấu vết người ngoài hành tinh

Trong những năm gần đây, sự quan tâm của khoa học và công chúng về khả năng tồn tại văn minh ngoài Trái Đất ngày càng gia tăng. 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).

Dù Bộ Quốc phòng Mỹ đã thành lập Văn phòng Giải quyết Dị thường Toàn miền (AARO) và công bố các báo cáo hàng năm, nhưng dữ liệu khoa học công khai về UAP vẫn còn rất hạn chế.

Trước thực trạng này, một nhóm nghiên cứu từ Trung tâm Vật lý Thiên văn Harvard-Smithsonian (CfA) và Dự án Galileo đã đề xuất triển khai một công cụ mới: Camera hồng ngoại toàn cảnh Dalek - ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI).

Mục tiêu của thiết bị là tận dụng sự tân tiến của AI để "rà soát" bầu trời, nhằm tìm kiếm dấu hiệu của công nghệ ngoài hành tinh.

Dự án do Laura Domine, nhà nghiên cứu sau tiến sĩ tại Đại học Harvard và thành viên Dự án Galileo dẫn đầu, phối hợp với 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.

Đề xuất của họ đã được trình bày tại Hội nghị Khoa học Mặt trăng và Hành tinh 2025 (LPSC), diễn ra vào tháng trước tại bang Texas, Mỹ.

Trong đó, Dalek, thiết bị cảm biến được đặt tên theo nhân vật phản diện trong loạt phim truyền hình Doctor Who, hoạt động như một đài quan sát mặt đất đa phương thức, đa phổ, kết hợp thu thập dữ liệu hồng ngoại, quang học, vô tuyến và âm thanh.

Thiết bị này được xây dựng theo khuyến nghị của NASA trong một nghiên cứu độc lập năm 2023, nhấn mạnh việc cần có các hệ thống cảm biến tốc độ cao với khả năng điều chỉnh theo thang thời gian tính bằng mili giây, và tích hợp đa cảm biến để nhận diện toàn diện sự kiện UAP từ hình dạng, màu sắc, chuyển động, cho tới âm thanh.

Theo GS Avi Loeb, Giám đốc Dự án Galileo và nhà vật lý lý thuyết hàng đầu tại Harvard, một trong những thách thức lớn của nghiên cứu UAP là phần lớn dữ liệu chính phủ hiện bị phân loại, khiến cộng đồng khoa học không thể truy cập.

Vì vậy, Dự án Galileo đang vận hành các đài quan sát mở tại Harvard, Pennsylvania và Nevada để ghi nhận khoảng 100.000 vật thể mỗi tháng và hơn 1 triệu vật thể đã được ghi nhận đến thời điểm hiện tại, tạo nên cơ sở dữ liệu NEO lớn nhất từng được thu thập một cách có hệ thống.

Dữ liệu từ các camera Dalek được xử lý bởi phần mềm trí tuệ nhân tạo tích hợp mô hình 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 quen thuộc như máy bay, máy bay không người lái, vệ tinh, chim và khinh khí cầu - giúp nhận diện những trường hợp bất thường không thuộc các loại đã biết.

Trong 5 tháng đầu tiên vận hành, hệ thống đã phát hiện khoảng 500.000 vật thể, trong đó 16% (khoảng 80.000 vật thể) được đánh dấu là bất thường với độ tin cậy 95%, và tiếp tục được kiểm tra thủ công qua hình ảnh hồng ngoại.

Sau quá trình này, vẫn còn 144 vật thể với nguồn gốc mơ hồ, chưa thể phân loại nếu không có thêm thông tin về khoảng cách và đặc điểm cảm biến khác.

Loeb cho biết nhóm đang hướng tới khả năng đo khoảng cách thông qua tam giác hóa với nhiều máy dò tại mỗi đài quan sát, từ đó xác định vận tốc, gia tốc và đặc điểm quỹ đạo chính xác hơn - điều kiện tiên quyết 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 nhấn mạnh: "Ngay cả khi tìm thấy dù chỉ 1 trong số 1 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".