Mỹ và tham vọng giải mã thông điệp từ bầu trời

Đã từng có một giai đoạn, những ai tin vào UFO đều sẽ bị coi là lập dị. Những bức ảnh mờ nhòe, các câu chuyện kể lại về những vật thể bay lạ thường đều bị xem là trò đùa, hay tệ hơn là một phần của những thuyết âm mưu viển vông. Tuy nhiên, bước ngoặt đến vào năm 2017, khi tờ New York Times công bố bài điều tra tiết lộ Bộ Quốc phòng Mỹ đã bí mật nghiên cứu UAP hàng thập kỷ, kèm video từ máy bay chiến đấu hải quân ghi lại vật thể bay di chuyển thách thức mọi định luật vật lý. Khi đó, chính phủ Mỹ buộc phải thừa nhận sự thật này, đồng thời Quốc hội đã bắt đầu yêu cầu Lầu Năm Góc công bố báo cáo thường niên về UAP.


Hình ảnh mà chúng ta hay tưởng tượng về người ngoài hành tinh

Từ đó, khái niệm UAP (hiện tượng dị thường không xác định) bắt đầu được đặt trên bàn làm việc của các nhà khoa học và nghị sĩ Quốc hội, thay vì chỉ xuất hiện trong các hội nhóm trực tuyến. Và điều đặc biệt là đây không còn là một đề tài nằm ngoài lề mà cuộc tìm kiếm trí tuệ ngoài Trái Đất dần trở thành một hành trình nghiêm túc, có hệ thống, có dữ liệu, và đặc biệt là có sự hỗ trợ mạnh mẽ từ trí tuệ nhân tạo.

Galileo - trạm quan khát không nhìn vào các vì sao

Tại một góc rừng yên tĩnh gần Boston, một cụm thiết bị trông chẳng mấy ấn tượng đang hoạt động lặng lẽ. Không có kính thiên văn khổng lồ, không có ăng-ten hướng lên vũ trụ sâu thẳm, mà chỉ là hệ thống mạng lưới cảm biến đa dạng. Trung tâm của hệ thống là cụm camera hồng ngoại đặt trong vòm tròn đặc biệt, bên cạnh đó là các camera toàn cảnh ghi hình 360 độ, cảm biến âm thanh để phát hiện những rung động bất thường, máy phân tích phổ vô tuyến nhằm "lắng nghe" các tín hiệu radio lạ, cùng máy đếm hạt tích điện để phát hiện các dấu hiệu phóng xạ. Ngoài ra, một trạm thời tiết tích hợp từ kế giúp loại trừ các nhiễu động do thời tiết hoặc hoạt động địa chất. Tất cả đều hướng lên bầu trời Trái Đất, thu thập dữ liệu từng giây từng phút.

Hệ thống camera với tên gọi Dalek trong dự án Galileo liên tục quét lên bầu trời đêm Massachusetts

Với hệ thống này, tất cả các thiết bị sẽ hoạt động liên tục 24/7, thu thập hàng terabyte dữ liệu mỗi ngày từ bầu trời. Khi một cảm biến phát hiện dấu hiệu bất thường, hệ thống sẽ tự động điều hướng các camera zoom và các cảm biến khác tập trung vào khu vực đó, đồng thời lưu lại toàn bộ dữ liệu liên quan để phân tích sâu hơn. Để đảm bảo hiệu quả và tránh quá tải, hệ thống chỉ lưu trữ lâu dài những sự kiện thật sự dị thường, còn dữ liệu thông thường sẽ tự động xóa sau một khoảng thời gian ngắn. Đây là đài quan sát của Dự án Galileo, do giáo sư Avi Loeb thành lập tại Đại học Harvard.

Video nói về kết quả mà Galileo thu thập được

Phương pháp tiếp cận của Galileo là xây dựng một "bản đồ bầu trời" toàn diện: thống kê, nhận diện và loại trừ tất cả những vật thể bay thông thường. Dự án còn liên kết dữ liệu từ các nguồn mở như lịch trình chuyến bay, dự báo thời tiết, hình ảnh vệ tinh để đối chiếu và xác thực mọi hiện tượng thu được. Điều đặc biệt là Galileo cam kết công khai toàn bộ mã nguồn phần mềm và dữ liệu nghiên cứu, tạo điều kiện cho cộng đồng khoa học toàn cầu kiểm chứng và đóng góp.


Loeb, người đứng đầu dự án Galileo

Nói về Loeb, ông nổi tiếng, và cũng đồng thời gây tranh cãi lớn khi cho rằng vật thể 'Oumuamua từng bay qua hệ Mặt Trời có thể là một tàu thăm dò ngoài hành tinh. Cho anh em nào chưa biết, thì ʻOumuamua là tên gọi của một vật thể liên sao (interstellar object) đầu tiên được con người phát hiện đi ngang qua Hệ Mặt Trời của chúng ta vào tháng 10 năm 2017. Tên gọi "ʻOumuamua" xuất phát từ tiếng Hawaii, có nghĩa là "sứ giả đầu tiên" hoặc "người thám thính đến từ xa xôi". Bất chấp phản ứng của giới học thuật, ông vẫn kiên định với triết lý: khoa học không nên gạt bỏ giả thuyết chỉ vì chúng khác lạ. Và với sự tài trợ từ các nhà đầu tư công nghệ, ông xây dựng nên Galileo, dự án nghiên cứu UAP nghiêm túc đầu tiên với mục tiêu duy nhất: đưa khoa học chính thống dấn thân khám phá một chủ đề đầy hoài nghi.

Quảng cáo

Những nhà khoa học chọn đi ngược dòng

Laura Dominé là một trong những người đầu tiên đồng hành cùng dự án. Cô từng nghiên cứu neutrino tại Stanford, vốn là những hạt hầu như không có khối lượng, đi xuyên qua vật chất mà không để lại dấu vết, giống như những "bóng ma" của vật lý. Trong luận án tiến sĩ, cô phát triển thuật toán học máy để phát hiện phản ứng hiếm hoi giữa neutrino và hạt nguyên tử. Đây là một công việc đòi hỏi sự kiên nhẫn rất lớn khi tỉ lệ thành công 0,0001%. Bản thân Dominé cũng là một người đặc biệt: lớn lên trong một căn hộ nhỏ ở ngoại ô Paris, có cha là người Việt Nam nhập cư, mẹ làm lễ tân khách sạn. Ngay từ nhỏ, cô đã tự học 7 ngoại ngữ, từ Đức, Nhật, Swahili đến tiếng Việt, Cherokee, Twi, Yup'ik, không chỉ để trò chuyện, mà để khám phá logic phía sau cấu trúc của từng tiếng nói. Khi mới học cấp hai, cô đã lập trình, học vật lý, và nghiền ngẫm các cuốn sách về UFO của Jacques Vallée, một nhà thiên văn kỳ cựu cũng là người truyền cảm hứng lớn cho hành trình mà cô đi.



Dominé đang kiểm tra hệ thống Dalek


Và phân tích dữ liệu hình ảnh thu thập được


Cloete, một thành viên quan trọng của dự án, người có cách tiếp cận khoa học lý tính

Quảng cáo

Dominé từng định rời khỏi giới học thuật để làm về ngôn ngữ hoặc môi trường. Tuy nhiên, khi đọc được bài báo về Dự án Galileo, Dominé lập tức ứng tuyển cho dự án này và nhanh chóng nhận được cuộc gọi của giáo sư Loeb gọi điện mời cô tham gia chỉ một tuần sau đó. Đồng hành cùng Dominé là Richard Cloete, một kỹ sư người Nam Phi với tuổi thơ đầy thiết bị tự chế: từ cuộn Tesla, súng vi sóng cho đến các máy phát radio. Sau khi rời Nam Phi năm 20 tuổi, anh làm nhân viên pha chế ở Anh suốt 5 năm trước khi quyết định theo đuổi khoa học máy tính nhờ sự động viên của vợ, một nhà nghiên cứu sinh học. Sau nhiều năm làm việc và học tập tại Anh và Cambridge, anh chuyển sang nghiên cứu dữ liệu, rồi gia nhập Galileo. Nhưng khác với sự lạc quan của Dominé, Cloete tiếp cận chủ đề UAP bằng sự nghi ngờ sắc lạnh thay vì cảm xúc bởi nếu không làm việc bài bản, thì sẽ không ai tin kết quả họ có thể đạt được trong một lĩnh vực vốn đã có quá nhiều hoài nghi.

Khi AI là mới là điều tra viên thực thụ

Đài quan sát Galileo hoạt động 24/7, nhưng phần lớn thời gian thì chẳng có gì đặc biệt xảy ra. Các thiết bị liên tục thu thập hình ảnh, âm thanh, tín hiệu từ những vật thể hoàn toàn bình thường như máy bay, chim, bóng bay cho đến những con côn trùng nhỏ xíu lướt ngang ống kính. Vì thế, Dominé và Cloete phải phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng nhận biết mọi thứ "không đáng chú ý" – để khi một điều gì đó bất thường xuất hiện, hệ thống sẽ tự động đánh dấu.


Cận cảnh camera của hệ thống


Hay cột phân tích sóng radio đặt tại Cambridge, Massachusetts

Họ sử dụng mô hình YOLO (You Only Look Once), một công cụ mã nguồn mở vốn được dùng trong xe tự lái để nhận diện vật thể. Nhưng thay vì dạy máy tính nhận diện "mèo" bằng cách cho xem ảnh mèo, nhóm Galileo lại huấn luyện mô hình bằng cách cho nó biết "tất cả những gì không phải là UFO". Với sự hỗ trợ của phần mềm Blender, một công cụ làm hoạt hình 3D, họ tạo ra hàng trăm nghìn hình ảnh giả lập đa dạng: máy bay với càng đáp thu vào/mở ra, chim đập cánh ở các tư thế khác nhau, bóng bay ở mọi độ cao. Những hình ảnh này được trộn ngẫu nhiên để tạo thành "một điều kiện bầu trời" hỗn loạn và thực tế, sau đó đưa vào mô hình AI.

Việc huấn luyện kéo dài hàng chục giờ, chạy trên cụm máy tính Cannon của Harvard, gồm hàng trăm server và GPU tập trung tại 3 trung tâm dữ liệu. Kết quả là mô hình có thể nhận diện được 36% số máy bay trong dữ liệu hồng ngoại. Đây thật sự là một con số chưa quá ấn tượng, nhưng là khởi đầu đầy hứa hẹn. Chính Dominé cũng thừa nhận đây là một tỉ lệ thấp trong thế giới neutrino mà cô nghiên cứu. Tuy nhiên, với cô, đây hiện là cách duy nhất để xây dựng nền tảng khoa học cho UAP. Và điều quan trọng hơn hết là thái độ nghiêm túc khi mọi kết quả đều được công bố minh bạch, đi kèm phương pháp và giới hạn rõ ràng.

Và cả chính phủ Mỹ cũng muốn "lắng nghe" bầu trời

Trong khi giới học thuật âm thầm phát triển công cụ để theo dõi bầu trời, thì chính phủ Mỹ cũng không đứng ngoài cuộc. Song song với Galileo, Lầu Năm Góc cũng đã thiết lập văn phòng AARO, với việc chuyên theo dõi và phân tích UAP với đội ngũ nhà khoa học, kỹ sư, và nhà mật mã học hàng đầu. Sean Kirkpatrick, giám đốc đầu tiên của AARO, từng là chuyên gia vật liệu quân đội, thẳng thắn thừa nhận rằng các cảm biến quân sự được thiết kế để phát hiện tên lửa, không phải UFO và chúng không được sử dụng cho khoa học. Hiện tại, Jon Kosloski, cựu lãnh đạo nhóm mật mã NSA, đang dẫn dắt AARO với mục tiêu giải mật nhiều dữ liệu UAP hơn, dù 50-60 trường hợp vẫn là bí ẩn ngay cả với các chuyên gia hàng đầu.



Jon Kosloski, lãnh đạo dự án thực hiện bởi chính phủ Mỹ

Nhóm nghiên cứu này đã triển khai hệ thống Gremlin tại các địa điểm nhạy cảm, nơi từng có báo cáo UAP. Hệ thống bao gồm gồm radar, antenna và cảm biến hồng ngoại tương tự Galileo, cũng dùng AI để lọc dữ liệu, và họ cũng gặp rắc rối với châu chấu và cỏ lay gần ống kính khi đã từng có tình huống khi một con châu chấu bay ngang và mô hình AI nhận diện nhầm thành vật thể ngoài hành tinh. Hiện tại, dù các nhà khoa học tại AARO không vội vã nói về người ngoài hành tinh, họ thừa nhận: điều họ lo hơn là một công nghệ chưa từng biết đến, có thể đến từ một đối thủ nào đó trên Trái Đất, đang hoạt động ngay trong không phận Mỹ mà không bị phát hiện.

Giới hạn cuối cùng của văn hóa và khoa học

Dù được hỗ trợ bởi công nghệ và ngân sách, nghiên cứu UAP vẫn nằm trong vùng xám văn hóa. Kirkpatrick chia sẻ rằng nếu NASA tìm vi khuẩn trên sao Hỏa, đó là khoa học. Nhưng nếu họ tìm ra công nghệ lạ trong tầng bình lưu, công chúng có thể cho rằng họ là những kẻ điên. Các nhà nghiên cứu như Dominé và Cloete phải đi giữa lằn ranh: vừa theo đuổi sự thật, vừa làm khoa học một cách kỷ luật - chặt chẽ, lại vừa phải đối mặt với định kiến học thuật và cả rủi ro chính trị, nhất là với các nhà khoa học quốc tế, như Dominé, người đang cân nhắc rời Mỹ sang châu Âu vì lo ngại thị thực và cắt giảm ngân sách dưới thời chính quyền Trump – vốn đã ngừng thu thập dữ liệu khí hậu từ NOAA, nguồn sống còn của nghiên cứu.

Hiện tại, dù chưa có bất kì phát hiện chấn động nào, Galileo đang mở ra một kỷ nguyên mới: thay vì dựa vào lời kể nhân chứng, chúng ta có thể ghi lại toàn bộ bầu trời, mọi lúc, và để AI phân tích từng khung hình. Và trong 1-2 năm tới, hệ thống này sẽ được nhân rộng sang Indiana, Nevada và Pennsylvania, hình thành mạng lưới quan sát toàn diện đầu tiên thuộc loại này. Nếu có điều gì đó thực sự bất thường thì các nhà khoa học kì vọng rằng họ có thể phát hiện ra được.

Và cả khi không có gì cả, thì điều đó cũng không phải là vấn đề lớn vì bản chất khoa học không chỉ để đi tìm sự thật mà còn là cách để loại bỏ dần những điều không chính xác, những lầm tưởng, hoài nghi, cho đến khi những gì còn lại, dù kỳ lạ đến đâu, chính là câu trả lời. Như Dominé nói: "Chúng tôi không tìm kiếm người ngoài hành tinh – chúng tôi tìm kiếm sự thật. Và sự thật luôn đáng giá hơn mọi câu chuyện viễn tưởng."

Nguồn: [1][2][3]

Khóa học Machine Learning cơ bản- Khoa học dữ liệu - AI

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

==***==

Khoá học Quản trị Chiến lược Dành cho Lãnh đạo Doanh nghiệp

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

==***==

Nơi hội tụ Tinh Hoa Tri Thức - Khơi nguồn Sáng tạo

Để tham gia khóa học công nghệ truy cập link: http://thuvien.hocviendaotao.com

Mọi hỗ trợ về công nghệ email: dinhanhtuan68@gmail.com

--- 

Khóa học Hacker và Marketing từ A-Z trên ZALO!

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học Hacker và Marketing từ A-Z trên Facebook!

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa đào tạo Power BI phân tích báo cáo để bán hàng thành công

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Bảo mật và tấn công Website - Hacker mũ trắng

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học ​

KHÓA HỌC LẬP TRÌNH PYTHON TỪ CƠ BẢN ĐẾN CHUYÊN NGHIỆP

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học Lập trình Visual Foxpro 9 - Dành cho nhà quản lý và kế toán

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học hướng dẫn về Moodle chuyên nghiệp và hay

Xây dựng hệ thống đào tạo trực tuyến chuyên nghiệp tốt nhất hiện nay.

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

KHÓA EXCEL CHUYÊN NGHIỆP

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học AutoIt dành cho dân IT và Marketing chuyên nghiệp

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khoá học Word từ cơ bản tới nâng cao, học nhanh, hiểu sâu

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học hướng dẫn sử dụng Powerpoint từ đơn giản đến phức tạp HIỆU QUẢ

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học Thiết kế, quản lý dữ liệu dự án chuyên nghiệp cho doanh nghiệp bằng Bizagi

Khóa học Phân tích dữ liệu sử dụng Power Query trong Excel

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học Lập trình WEB bằng PHP từ cơ bản đến nâng cao

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học Phân tích dữ liệu sử dụng TableAU - Chìa khóa thành công!

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học Phân tích dữ liệu sử dụng SPSS - Chìa khóa thành công!

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học "Thiết kế bài giảng điện tử", Video, hoạt hình 

kiếm tiền Youtube bằng phần mềm Camtasia Studio

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học HƯỚNG DẪN THIẾT KẾ VIDEO CLIP CHO DÂN MARKETING CHUYÊN NGHIỆP

​​​​​

HƯỚNG DẪN THIẾT KẾ QUẢNG CÁO VÀ ĐỒ HỌA CHUYÊN NGHIỆP VỚI CANVA

Hãy tham gia khóa học để trở thành người chuyên nghiệp. Tuyệt HAY!😲👍

 KHÓA HỌC VIDEO- XÂY DỰNG PHẦN MỀM QUẢN LÝ BẰNG MICROSOFT ACCESS

GOOGLE SPREADSHEETS phê không tưởng

Khóa hoc lập trình bằng Python tại đây

Hãy tham gia khóa học để biết mọi thứ

Để tham gia tất cả các bài học, Bạn nhấn vào đây 

Khóa học lập trình cho bé MSWLogo

Nhấn vào đây để bắt đầu học

Khóa học Ba, Mẹ và Bé - Cùng bé lập trình  TUYỆT VỜI

Khóa học sử dụng Adobe Presenter-Tạo bài giảng điện tử

Khóa học vẽ tạo giao diện demo cho website

Để thành thạo Wordpress bạn hãy tham gia khóa học 

Tham gia khóa học tại đây

Khóa học sử dụng Edmodo để dạy và học hiện đại để thành công

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

==***==

Bảo hiểm nhân thọ - Bảo vệ người trụ cột

Cập nhật công nghệ từ Youtube tại link: congnghe.hocviendaotao.com
Tham gia nhóm Facebook
Để tham gia khóa học công nghệ truy cập link: http://thuvien.hocviendaotao.com
Mọi hỗ trợ về công nghệ email: dinhanhtuan68@gmail.com

Nguồn: Tinh Tế

Share !