Khám Phá Những Bí Ẩn Của Mặt Trời Qua Công Nghệ AI

Trong thời đại công nghệ số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra những cánh cửa mới cho việc nghiên cứu và khám phá vũ trụ. Một trong những lĩnh vực mà AI đang tạo ra những bước tiến vượt bậc chính là nghiên cứu về Mặt Trời, ngôi sao trung tâm của hệ mặt trời. Bằng cách nâng cấp dữ liệu hình ảnh từ các thiết bị quan sát cũ, các nhà khoa học đã có thể thu được những bức ảnh rõ nét hơn về bề mặt của Mặt Trời.

Khối plasma bốc lên từ bề mặt Mặt Trời.

Chu kỳ hoạt động của Mặt Trời kéo dài khoảng 11 năm, nhưng công nghệ quan sát của các nhà khoa học đang phát triển với tốc độ nhanh chóng. Một nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng AI có khả năng thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu cũ và mới, từ đó giúp khám phá thêm nhiều khía cạnh chưa được biết đến về quá trình tiến hóa của ngôi sao này.

Các thế hệ kính thiên văn hiện đại liên tục cung cấp những hình ảnh chưa từng thấy về Mặt Trời. Những tiến bộ này cho phép các nhà nghiên cứu nắm bắt được những chi tiết phức tạp về hiện tượng lóa mặt trời và lập bản đồ từ trường với độ chính xác cao hơn. Tuy nhiên, dữ liệu thu thập từ các thiết bị mới thường không tương thích với dữ liệu cũ do sự khác biệt về độ phân giải và chất lượng, gây khó khăn cho việc nghiên cứu quá trình tiến hóa của Mặt Trời qua nhiều thập kỷ.

Phương pháp AI mới được phát triển đã khắc phục những hạn chế này bằng cách nhận diện các mẫu và mối quan hệ trong các tập dữ liệu từ nhiều thiết bị khác nhau, chuyển đổi chúng sang định dạng tiêu chuẩn chung. Điều này giúp các nhà khoa học có được một kho dữ liệu quan sát Mặt Trời phong phú và nhất quán hơn, đặc biệt là cho các phân tích dài hạn về vết đen mặt trời và các sự kiện hiếm gặp.

Robert Jarolim, một trong những người phát triển thuật toán xử lý hình ảnh Mặt Trời tại một trường đại học ở Áo, cho biết: “AI không thể thay thế việc quan sát nhưng có thể giúp tối ưu hóa dữ liệu đã thu thập. Đó chính là sức mạnh của phương pháp này”.

Phương pháp AI mà nhóm nghiên cứu phát triển có khả năng chuyển đổi quan sát từ một thiết bị sang thiết bị khác, ngay cả khi chúng không hoạt động đồng thời. Điều này cho phép họ áp dụng phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu cho nhiều tập dữ liệu khác nhau. Nhóm nghiên cứu đã đạt được kết quả này thông qua một quy trình hai bước sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo, một loại thuật toán học máy mô phỏng hoạt động của não người.

Trong bước đầu tiên, mạng nơ-ron sẽ lấy hình ảnh chất lượng cao từ một thiết bị và mô phỏng hình ảnh chất lượng thấp như thể chúng được chụp bởi thiết bị kém chất lượng khác. Nhờ đó, AI có thể học hỏi những khác biệt giữa các thiết bị. Tiếp theo, mạng nơ-ron thứ hai được huấn luyện để sửa chữa những hình ảnh hư hại, giúp chúng trông giống như hình ảnh chất lượng cao ban đầu.

Khung AI này cho phép dữ liệu cũ được nâng cấp nhờ vào khả năng của thiết bị mới, giúp các nhà khoa học cải thiện quan sát kém chi tiết trong quá khứ lên tầm chất lượng của dữ liệu hiện đại. Nhóm nghiên cứu đã áp dụng kỹ thuật này vào dữ liệu thu thập từ nhiều kính viễn vọng không gian khác nhau trong hai chu kỳ Mặt Trời kéo dài qua hai thập kỷ, cải thiện chi tiết trong ảnh chụp toàn đĩa mặt trời và giảm mờ nhòe do nhiễu khí quyển.

Nhóm nghiên cứu cũng đã áp dụng phương pháp này vào một vết đen mặt trời được theo dõi trong khoảng một tuần vào tháng 9/2010. Kết quả cho thấy AI đã tạo ra những hình ảnh sắc nét và chi tiết hơn về vết đen mặt trời, giúp các nhà khoa học nhìn rõ cấu trúc từ tính hiệu quả hơn so với dữ liệu gốc. Nghiên cứu này đã được công bố trong một bài báo trên tạp chí khoa học hàng đầu.

Những tiến bộ này không chỉ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về Mặt Trời mà còn mở ra những cơ hội mới cho việc nghiên cứu các hiện tượng thiên văn khác trong tương lai.