Những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) đã định hình lại nhiều lĩnh vực và giờ đây chúng đang ghi dấu ấn trong vũ trụ học.

Việc tích hợp các thuật toán AI và kỹ thuật phân tích dữ liệu mang đến cho các nhà vũ trụ học cơ hội chưa từng có để làm sáng tỏ những bí ẩn của vũ trụ.

Như Engadget đã chỉ ra trong bài viết này, mô phỏng các thiên thể, phân tích lượng lớn dữ liệu và trích xuất thông tin vũ trụ có giá trị chỉ là một vài trong số nhiều ứng dụng đột phá của AI đi đầu trong nghiên cứu vũ trụ.

Mô phỏng thực tế, hiểu vũ trụ

Trong cuốn sách “VŨ TRỤ TRONG MỘT HỘP: Mô phỏng và nhiệm vụ giải mã vũ trụ” do Engadget chia sẻ, Andrew Pontzen nhấn mạnh tầm quan trọng của việc mô phỏng các thiên thể trên máy tính.

Những mô phỏng này cho phép các nhà nghiên cứu khám phá bản chất phức tạp của vũ trụ và làm sáng tỏ sự phức tạp của nó.

Bằng cách tận dụng AI và ML, các nhà vũ trụ học có thể phân tích dữ liệu mô phỏng hiệu quả hơn, hỗ trợ tìm kiếm hiểu biết sâu sắc hơn về vũ trụ của chúng ta.

Ông giải thích rằng một trong những khả năng vượt trội của học máy nằm ở khả năng xác định các mẫu và đưa ra dự đoán bằng cách phân tích các tập dữ liệu khổng lồ.

Ví dụ: chúng tôi đã báo cáo vào tháng 4 rằng Cơ quan Vũ trụ Châu Âu đang tìm kiếm sự trợ giúp của AI trong việc khám phá và hiểu các ngoại hành tinh.

Cách tiếp cận sáng tạo này cung cấp một cách mới để nghiên cứu và giải thích các hiện tượng thiên thể mà trước đây rất khó hiểu.

Đọc thêm: Cuộc sống trên sao Hỏa: Curiosity Rover Discovery tiết lộ bản vá nước muối tiềm năng, gợi ý về khí mê-tan

Chuyển đổi nghiên cứu vũ trụ học

Các nghiên cứu kiểm tra sự tương tác giữa các mô hình và quan sát trong vũ trụ học nhấn mạnh nhu cầu cập nhật các phương pháp thống kê để đối phó với các mô hình ngày càng phức tạp và khối lượng dữ liệu lớn.

Đây là lúc AI và ML bước vào, hứa hẹn sẽ khắc phục các nút thắt cổ chai tính toán liên quan đến các kỹ thuật thống kê truyền thống.

Francisco “Paco” Villaescusa-Navarro, một nhà vũ trụ học nổi tiếng, hình dung AI là chìa khóa để mở ra kho báu ẩn giấu của các cuộc khảo sát quy mô lớn.

Bằng cách phát triển các phương pháp AI có thể trích xuất thông tin vũ trụ có giá trị từ các cuộc khảo sát này, các nhà nghiên cứu có thể nghiên cứu sâu hơn về quy mô nhỏ nhất, nơi có nhiều thông tin không hoạt động.

Mở rộng chân trời học máy

Phạm vi của học máy vượt ra ngoài vũ trụ học.

Thành công của ông trong việc dự đoán hình dạng của protein đã cách mạng hóa nghiên cứu sinh học, dẫn đến những tiến bộ trong việc hiểu các quá trình sinh học cơ bản.

Trong khi đó, AI được sử dụng trong lĩnh vực y tế để hỗ trợ bác sĩ kiểm tra chụp quang tuyến vú vì nó có thể chẩn đoán thành công ung thư vú giai đoạn đầu. Đây chỉ là một trong số những ứng dụng của AI trong sinh học và y học.

Tuy nhiên, trong khi máy học tạo điều kiện thuận lợi cho phương pháp tiếp cận khoa học và cung cấp câu trả lời thực tế, thì cần nhiều hơn nữa để thay thế lý luận khoa học và theo đuổi sự hiểu biết tốt hơn.

AI có thể thay thế các chuyên gia của con người không?

Mặc dù có tiềm năng to lớn, học máy vẫn có những hạn chế. Andrew Pontzen lưu ý rằng nó không thể tích hợp quá trình xử lý dữ liệu linh hoạt với kho kiến ​​thức rộng hơn và thường yêu cầu những lời giải thích phù hợp với lý luận của con người.

Điều này đặc biệt quan trọng trong các bối cảnh như quyết định pháp lý hoặc ảnh hưởng cá nhân, trong đó việc giải thích và phán đoán của con người là tối quan trọng.

Mặc dù các thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra dự đoán, nhưng chúng thiếu ý thức và tiềm thức.

Điều quan trọng là đạt được sự cân bằng giữa sức mạnh của AI và nhu cầu về trí tuệ của con người để đạt được những đột phá khoa học có ý nghĩa.

Vẫn được đăng ở đây tại Tech Times.

Những bài viết liên quan: Mark Cuban khuyến khích các công ty nhỏ: Nắm bắt AI hoặc tụt lại phía sau