**Nguồn:**Đài quan sát thiên văn quốc gia của Viện khoa học Trung Quốc
Vạn vật hỗn tạp, bẩm sinh mà thành. Cô đơn! Độc lập không thay đổi, Châu Tấn không diệt vong.
-- "Đạo Đức Kinh"
Ảnh 1. Ngước nhìn vũ trụ (tạo bởi công cụ Unbounded AI)
Từ xa xưa, loài người đã có những tưởng tượng vô tận về bầu trời đầy sao bao la, và không ngừng trên hành trình khám phá. Trong những năm gần đây, với sự phát triển nhanh chóng của khoa học và công nghệ, loài người đã đẩy nhanh tốc độ khám phá vũ trụ. Sử dụng thiết bị và công nghệ tiên tiến, các nhà thiên văn học đã tiết lộ những hiện tượng đáng kinh ngạc như sóng hấp dẫn, lỗ đen, vật chất tối và năng lượng tối, giúp cải thiện đáng kể hiểu biết của chúng ta về vũ trụ.
Kể từ năm 2011, công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đã có sự phát triển nhanh chóng, thu hẹp thành công khoảng cách công nghệ giữa khoa học và ứng dụng, đạt được những bước đột phá lớn trong phân loại hình ảnh, nhận dạng giọng nói, trả lời câu hỏi kiến thức, lái xe không người lái, v.v. Bước đột phá đã bước vào giai đoạn của sự phát triển mạnh mẽ. Trong lĩnh vực thiên văn học, việc ứng dụng AI cũng đang tăng tốc qua từng năm. Thông qua thống kê các bài báo liên quan đến AI trong nghiên cứu thiên văn học trên arXiv, có thể thấy số lượng bài báo đã tăng từ 46 bài năm 2013 lên 2.328 bài vào năm 2022, tăng gấp 50 lần trong 10 năm.
Hình 2. Số lượng bài báo về AI được xuất bản trên arxiv materials trong 10 năm qua (kết quả thống kê tìm kiếm các từ khóa machine learning, deep learning hoặc neural network trong tiêu đề)
Thiên văn học đã bước vào kỷ nguyên của nhiều băng tần, mẫu lớn và hàm lượng thông tin cao, và lượng dữ liệu do kính viễn vọng và các thiết bị quan sát khác tạo ra đã trở thành một "con số thiên văn" thực sự. Công nghệ AI ngày càng được sử dụng rộng rãi trong thiên văn học, các thuật toán của nó đã phát triển từ học máy truyền thống sang học sâu và các nhiệm vụ phân tích của nó cũng từ đơn giản đến phức tạp. Với sự cải tiến liên tục của cấu trúc mạng thần kinh, khả năng của mô hình AI trong việc trích xuất và biểu diễn đặc trưng đã được nâng cao đáng kể. Giờ đây, chúng ta đã có thể xác định trực tiếp các vật thể rất mờ như các thiên hà có độ sáng bề mặt thấp (hiển thị trong Hình 3) và các sao lùn L (hiển thị trong Hình 4) từ các hình ảnh trắc quang. Những vật thể này là một số thiên hà và ngôi sao mờ nhất có thể thấy rõ trong các hình ảnh ánh sáng nhìn thấy được.
Hình 3. Sử dụng AI để tìm kiếm các thiên hà có độ sáng thấp nằm nghiêng (Nguồn: Xing Yongguang, Yi Zhenping, Đại học Sơn Đông)
Hình 4. Sử dụng AI để tìm kiếm các chú lùn L (Nguồn: Cao Zhi, Yi Zhenping, Đại học Sơn Đông)
Sự ra đời của ChatGPT đánh dấu một bước đột phá lớn trong lĩnh vực AI và được coi là cột mốc khởi đầu cho một vòng cách mạng AI mới. ChatGPT là kết quả của sự kết hợp giữa mô hình lớn và dữ liệu lớn. Trong lĩnh vực thiên văn học, một lượng lớn dữ liệu quan sát đã được tích lũy, với sự hỗ trợ của các thuật toán và sức mạnh tính toán, thiên văn học cũng sẽ bước vào thời đại của cuộc cách mạng AI, có khả năng mang lại những thay đổi mang tính lật đổ.
Mô hình phân tích dữ liệu lớn được thiết lập có thể trích xuất thông tin phong phú và chính xác hơn từ dữ liệu lớn thiên văn. Ví dụ: nó có thể tự động phát hiện và phân loại các thiên thể khác nhau trực tiếp từ hình ảnh, tự động hợp nhất dữ liệu từ nhiều dải, cung cấp các tham số thuộc tính đáng tin cậy của thiên thể và tự động tạo biểu đồ thống kê.
Hình 5 cho thấy một khuôn khổ cho các tác vụ chú thích hình ảnh, bao gồm mạng thần kinh tích chập (CNN) và mạng thần kinh hồi quy (RNN). Mô hình có thể nhận dạng các đối tượng trong ảnh và mô tả nội dung của ảnh bằng chữ, tức là thông qua mô hình AI, máy tính có khả năng "nhìn ảnh và nói". Loại nhiệm vụ này liên quan đến hai chế độ thông tin khác nhau là hình ảnh và văn bản mô tả, làm thế nào để mô hình AI tận dụng triệt để thông tin đa phương thức và tương tác cũng là một xu hướng nghiên cứu trong tương lai.
Hình 5. Khung tác vụ mô tả hình ảnh
Với sự trợ giúp của mô tả hình ảnh và các công nghệ khác, hình ảnh thiên văn có thể được phân tích tự động và kết quả phản hồi có thể được cung cấp theo cách trực tiếp và thân thiện như văn bản, hình ảnh và giọng nói. Hình 6 cho thấy sơ đồ tự động phân tích hình ảnh từ Khảo sát bầu trời di sản bằng máy ảnh năng lượng tối và tạo phản hồi văn bản.
Hình 6. Sử dụng mô hình lớn AI để tự động xác định các thiên thể trong ảnh thiên văn, đồng thời tạo mô tả văn bản và danh mục sao. (Nguồn: Bi Mingxuan, Đại học Sơn Đông)
AI cũng sẽ giúp đẩy nhanh việc khám phá các hiện tượng mới và các định luật mới. Bằng cách sử dụng các thuật toán AI, dự kiến sẽ xác định hiệu quả các xu hướng và mối tương quan ẩn trong dữ liệu lớn thiên văn. Ví dụ, việc sử dụng các thuật toán AI có thể nhanh chóng xác định các tín hiệu yếu liên quan đến các ngoại hành tinh, để từ đó tìm ra các nền văn minh thông minh tương tự như các nền văn minh Trái đất, đây là khả năng tồn tại trong Dải Ngân hà được tính toán theo phương trình Drake. Những khám phá như vậy sẽ cung cấp cho chúng ta những manh mối quan trọng để làm sáng tỏ những bí ẩn trong vũ trụ của chúng ta.
Hình 7. Phương trình Drake được sử dụng để ước tính nền văn minh ngoài hành tinh giống Trái đất trong Dải Ngân hà
Ngoài ra, AI cũng sẽ được sử dụng rộng rãi trong quan sát tự động của kính viễn vọng, có thể xác định các thiên thể quan tâm trong kính viễn vọng trong thời gian thực và giúp xác định mức độ ưu tiên cho các quan sát tiếp theo. Quá trình tự động hóa này cho phép các nhà thiên văn học theo dõi bầu trời một cách hiệu quả và phản ứng nhanh chóng với các sự kiện nhất thời.
Chúng tôi mong muốn tạo ra một mô hình AI thiên văn thông minh hơn ChatGPT trong tương lai gần, từ đó giải phóng các nhà thiên văn khỏi các nhiệm vụ xử lý dữ liệu rườm rà và cho phép họ tập trung hơn vào nghiên cứu khoa học. Khi đó, việc đầu tiên của các nhà thiên văn sau mỗi ngày đi làm có lẽ là vừa uống cà phê vừa nghe trợ lý AI báo cáo công việc, và thu được kết quả phân tích của trợ lý AI về mọi hướng thông qua âm thanh, hình ảnh hoặc video.
Chúng ta hãy cùng nhau đón chờ kỷ nguyên tuyệt vời này!
Hình 8. Sơ đồ nguyên lý của trợ lý AI trong tương lai (Nguồn: Internet)
Giới thiệu về tác giả
Yi Zhenping, phó giáo sư Đại học Sơn Đông, giám sát viên chính, trưởng nhóm dữ liệu lớn thiên văn của Đại học Sơn Đông. Cam kết nghiên cứu liên ngành thiên văn học và khoa học máy tính, áp dụng thuật toán AI để nâng cao khả năng phân tích tự động và thông minh của dữ liệu thiên văn.
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
AI sẽ thay đổi thiên văn học như thế nào?
Tác giả: Yi Zhenping
**Nguồn:**Đài quan sát thiên văn quốc gia của Viện khoa học Trung Quốc
Từ xa xưa, loài người đã có những tưởng tượng vô tận về bầu trời đầy sao bao la, và không ngừng trên hành trình khám phá. Trong những năm gần đây, với sự phát triển nhanh chóng của khoa học và công nghệ, loài người đã đẩy nhanh tốc độ khám phá vũ trụ. Sử dụng thiết bị và công nghệ tiên tiến, các nhà thiên văn học đã tiết lộ những hiện tượng đáng kinh ngạc như sóng hấp dẫn, lỗ đen, vật chất tối và năng lượng tối, giúp cải thiện đáng kể hiểu biết của chúng ta về vũ trụ.
Kể từ năm 2011, công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đã có sự phát triển nhanh chóng, thu hẹp thành công khoảng cách công nghệ giữa khoa học và ứng dụng, đạt được những bước đột phá lớn trong phân loại hình ảnh, nhận dạng giọng nói, trả lời câu hỏi kiến thức, lái xe không người lái, v.v. Bước đột phá đã bước vào giai đoạn của sự phát triển mạnh mẽ. Trong lĩnh vực thiên văn học, việc ứng dụng AI cũng đang tăng tốc qua từng năm. Thông qua thống kê các bài báo liên quan đến AI trong nghiên cứu thiên văn học trên arXiv, có thể thấy số lượng bài báo đã tăng từ 46 bài năm 2013 lên 2.328 bài vào năm 2022, tăng gấp 50 lần trong 10 năm.
Thiên văn học đã bước vào kỷ nguyên của nhiều băng tần, mẫu lớn và hàm lượng thông tin cao, và lượng dữ liệu do kính viễn vọng và các thiết bị quan sát khác tạo ra đã trở thành một "con số thiên văn" thực sự. Công nghệ AI ngày càng được sử dụng rộng rãi trong thiên văn học, các thuật toán của nó đã phát triển từ học máy truyền thống sang học sâu và các nhiệm vụ phân tích của nó cũng từ đơn giản đến phức tạp. Với sự cải tiến liên tục của cấu trúc mạng thần kinh, khả năng của mô hình AI trong việc trích xuất và biểu diễn đặc trưng đã được nâng cao đáng kể. Giờ đây, chúng ta đã có thể xác định trực tiếp các vật thể rất mờ như các thiên hà có độ sáng bề mặt thấp (hiển thị trong Hình 3) và các sao lùn L (hiển thị trong Hình 4) từ các hình ảnh trắc quang. Những vật thể này là một số thiên hà và ngôi sao mờ nhất có thể thấy rõ trong các hình ảnh ánh sáng nhìn thấy được.
Sự ra đời của ChatGPT đánh dấu một bước đột phá lớn trong lĩnh vực AI và được coi là cột mốc khởi đầu cho một vòng cách mạng AI mới. ChatGPT là kết quả của sự kết hợp giữa mô hình lớn và dữ liệu lớn. Trong lĩnh vực thiên văn học, một lượng lớn dữ liệu quan sát đã được tích lũy, với sự hỗ trợ của các thuật toán và sức mạnh tính toán, thiên văn học cũng sẽ bước vào thời đại của cuộc cách mạng AI, có khả năng mang lại những thay đổi mang tính lật đổ.
Mô hình phân tích dữ liệu lớn được thiết lập có thể trích xuất thông tin phong phú và chính xác hơn từ dữ liệu lớn thiên văn. Ví dụ: nó có thể tự động phát hiện và phân loại các thiên thể khác nhau trực tiếp từ hình ảnh, tự động hợp nhất dữ liệu từ nhiều dải, cung cấp các tham số thuộc tính đáng tin cậy của thiên thể và tự động tạo biểu đồ thống kê.
Hình 5 cho thấy một khuôn khổ cho các tác vụ chú thích hình ảnh, bao gồm mạng thần kinh tích chập (CNN) và mạng thần kinh hồi quy (RNN). Mô hình có thể nhận dạng các đối tượng trong ảnh và mô tả nội dung của ảnh bằng chữ, tức là thông qua mô hình AI, máy tính có khả năng "nhìn ảnh và nói". Loại nhiệm vụ này liên quan đến hai chế độ thông tin khác nhau là hình ảnh và văn bản mô tả, làm thế nào để mô hình AI tận dụng triệt để thông tin đa phương thức và tương tác cũng là một xu hướng nghiên cứu trong tương lai.
Với sự trợ giúp của mô tả hình ảnh và các công nghệ khác, hình ảnh thiên văn có thể được phân tích tự động và kết quả phản hồi có thể được cung cấp theo cách trực tiếp và thân thiện như văn bản, hình ảnh và giọng nói. Hình 6 cho thấy sơ đồ tự động phân tích hình ảnh từ Khảo sát bầu trời di sản bằng máy ảnh năng lượng tối và tạo phản hồi văn bản.
AI cũng sẽ giúp đẩy nhanh việc khám phá các hiện tượng mới và các định luật mới. Bằng cách sử dụng các thuật toán AI, dự kiến sẽ xác định hiệu quả các xu hướng và mối tương quan ẩn trong dữ liệu lớn thiên văn. Ví dụ, việc sử dụng các thuật toán AI có thể nhanh chóng xác định các tín hiệu yếu liên quan đến các ngoại hành tinh, để từ đó tìm ra các nền văn minh thông minh tương tự như các nền văn minh Trái đất, đây là khả năng tồn tại trong Dải Ngân hà được tính toán theo phương trình Drake. Những khám phá như vậy sẽ cung cấp cho chúng ta những manh mối quan trọng để làm sáng tỏ những bí ẩn trong vũ trụ của chúng ta.
Ngoài ra, AI cũng sẽ được sử dụng rộng rãi trong quan sát tự động của kính viễn vọng, có thể xác định các thiên thể quan tâm trong kính viễn vọng trong thời gian thực và giúp xác định mức độ ưu tiên cho các quan sát tiếp theo. Quá trình tự động hóa này cho phép các nhà thiên văn học theo dõi bầu trời một cách hiệu quả và phản ứng nhanh chóng với các sự kiện nhất thời.
Chúng tôi mong muốn tạo ra một mô hình AI thiên văn thông minh hơn ChatGPT trong tương lai gần, từ đó giải phóng các nhà thiên văn khỏi các nhiệm vụ xử lý dữ liệu rườm rà và cho phép họ tập trung hơn vào nghiên cứu khoa học. Khi đó, việc đầu tiên của các nhà thiên văn sau mỗi ngày đi làm có lẽ là vừa uống cà phê vừa nghe trợ lý AI báo cáo công việc, và thu được kết quả phân tích của trợ lý AI về mọi hướng thông qua âm thanh, hình ảnh hoặc video.
Chúng ta hãy cùng nhau đón chờ kỷ nguyên tuyệt vời này!
Giới thiệu về tác giả
Yi Zhenping, phó giáo sư Đại học Sơn Đông, giám sát viên chính, trưởng nhóm dữ liệu lớn thiên văn của Đại học Sơn Đông. Cam kết nghiên cứu liên ngành thiên văn học và khoa học máy tính, áp dụng thuật toán AI để nâng cao khả năng phân tích tự động và thông minh của dữ liệu thiên văn.