Công nghệ học sâu phát hiện 2 hành tinh ngoài hệ Mặt trời

Theo MIT Technology Review, một nửa trong số 4.000 ngoại hành tinh mà con người đã biết được phát hiện nhờ sử dụng dữ liệu từ kính viễn vọng Kepler, đài quan sát quỹ đạo được thiết kế riêng cho mục đích khám phá ngoại hành tinh. Kepler ra mắt vào năm 2009, quan sát một trường cố định trong nhiều tháng để tìm kiếm thay đổi nhỏ định kỳ về độ sáng của các ngôi sao gây ra bởi sự di chuyển của nhiều hành tinh phía trước chúng.

Song đến năm 2012, nhiệm vụ của Kepler gặp rắc rối khi một trong bốn bánh phản ứng hỏng. Những bánh này làm nhiệm vụ ổn định kính viễn vọng, giúp nó hướng chính xác đến một phía cụ thể. Năm 2013, bánh phản ứng thứ nhì cũng hư, khiến nhiệm vụ phát hiện ngoại hành tinh lâm nguy.

Để khắc phục vấn đề, giới kỹ sư nghĩ ra cách mới để thu thập dữ liệu, song cách này có độ chính xác thấp hơn trong khi độ nhiễu cao hơn. Đây là một phần của nhiệm vụ K2. Các nhà thiên văn học tiếp tục tìm thấy ngoại hành tinh mới trong dữ liệu K2, song với mức độ thấp hơn nhiều so với trước. Giới thiên văn cho rằng rõ ràng dấu hiệu ngoại hành tinh vẫn có, nhưng đã bị bỏ qua vì nhiễu. Nếu họ có cách loại bỏ nhiễu một cách có hệ thống và nghiên cứu tín hiệu thu được thì nhiều ngoại hành tinh bị bỏ lỡ có thể được phát hiện.

Từ đây, Anne Dattilo và đồng nghiệp tại Đại học Texas ở Austin, bang Texas (Mỹ) tạo ra mạng lưới thần kinh học sâu (deep learning) có tên AstroNet-K2 với khả năng tự phân tích dữ liệu. Giới nghiên cứu cho rằng mạng lưới thần kinh học sâu có thể tăng tốc đáng kể quá trình khai thác dữ liệu K2, thậm chí còn phát hiện ra ngoại hành tinh mà nhiều nhà thiên văn học đầy kinh nghiệm bỏ lỡ.

Quá trình khám phá ngoại hành tinh gồm nhiều giai đoạn. Đầu tiên, giới thiên văn học phải trích xuất đường cong ánh sáng của môi ngôi sao, cho thấy độ sáng của ngôi sao theo thời gian. Sau đó, họ nghiên cứu từng đường cong để xem nó thay đổi ra sao theo thời gian.

Bản vẽ kính viễn vọng Kepler Ảnh: NASA

Mạng thần kinh học sâu thực hiện chính xác quá trình này và lọc tập dữ liệu. Đơn cử, vì các ngoại hành tinh khá nhỏ so với ngôi sao mẹ, bất kỳ đường cong ánh sáng nào có độ biến thiên lớn hơn 3% đều được dán nhãn là bộ sao nhị phân. Sự thay đổi trong ánh sáng cũng phải có tính định kỳ để chỉ ra một ngoại hành tinh. Nhờ thế, nhiều biến thể đơn lẻ cũng bị bỏ qua.

Theo cách này, mạng lưới thần kinh lọc ra tỷ lệ lớn kết quả giả. Dattilo và các nhà nghiên cứu cho biết: “AstroNet-K2 rất thành công trong việc phân loại ngoại hành tinh với tín hiệu giả, đạt độ chính xác 98% trên thử nghiệm của chúng tôi”.

Khi nhóm thực hiện nghiên cứu trên dữ liệu K2 nhiễu, mạng lưới thần kinh lập tức phát hiện ra hai ngoại hành tinh. Từ tháng 12.2016 đến 3.2017, sao Hỏa đi qua vùng quan sát của Kepler. Hành tinh đỏ đặc biệt sáng so với các ngôi sao nền và vì thế, nó làm xuất hiện tất cả các loại ánh sáng và nhiễu, che giấu các ngoại hành tinh.

Trong khi tác động từ sao Hỏa khiến nhà thiên văn người thật bối rối, AstroNet-K2 tức thì phát hiện dấu hiệu của ngoại hành tinh. Ngoại hành tinh đầu tiên khá to, với kích thước lớn hơn Trái đất, quay một vòng quanh ngôi sao tương tự như Mặt trời mỗi 13 ngày. Hành tinh này có nhiệt độ bề mặt khoảng 750 độ C. Hành tinh thứ nhì cũng là một “siêu Trái đất”, quay một vòng quanh ngôi sao tương tự như Mặt trời trong chỉ ba ngày. Vì nó gần hơn với ngôi sao nên nhiệt độ của nó cũng cực cao là 1.400 độ C.

Nghiên cứu về khả năng của AstroNet-K2 có thể tự động hóa phần lớn công việc liên quan đến chuyện “săn” ngoại hành tinh. Một lợi thế lớn của việc dùng máy móc là chúng khó lòng phạm phải thiên kiến và sai lệch như con người. AstroNet-K2 có thể nghiên cứu nhiều vùng khác nhau của thiên hà theo cùng một cách, và quan sát các ngôi sao hình thành trong nhiều môi trường khác nhau. Kết quả từ nó có thể cho phép giới thiên văn học nghiên cứu các quần thể ngoại hành tinh.

Dù vậy, máy móc giỏi đến mức nào cũng cần sự giám sát của con người. Dattilo và các đồng sự cho hay: “Con người rất giỏi trong việc nhận ra tín hiệu bất thường mà máy móc có thể phân loại sai hoặc không nhận ra. Điều này rất quan trọng trong việc khám phá các khía cạnh thú vị và kỳ lạ của vũ trụ”.