Cùng một bầu trời trong ánh sáng nhìn thấy, hồng ngoại và sóng vô tuyến. Nguồn: ESA Gaia DR3, NASA WISE và HI4PI.
Suốt nhiều năm, trong các giờ giảng tại Đại học Johns Hopkins (Mỹ), giáo sư Brice Ménard thường cho sinh viên quan sát cùng một vùng trời qua nhiều dải ánh sáng khác nhau. Ánh sáng nhìn thấy làm nổi bật các ngôi sao, tia hồng ngoại hé lộ bụi trong Dải Ngân hà, còn sóng vô tuyến cho thấy khí hydro.
Nhưng bản đồ bầu trời ở dải tử ngoại vẫn còn nhiều khoảng trống.
Tia tử ngoại có bước sóng ngắn hơn ánh sáng tím, giúp các nhà thiên văn quan sát những ngôi sao trẻ, nóng và bụi được ánh sáng sao chiếu sáng. Tuy nhiên, tầng ozone hấp thụ phần lớn tia tử ngoại từ vũ trụ, khiến các kính thiên văn muốn quan sát dải ánh sáng này phải hoạt động ngoài không gian.
AI ghép những mảnh trời
Vệ tinh GALEX của NASA quan sát bầu trời từ năm 2003 đến 2013, thực hiện khoảng 38.000 lượt chụp. Để bảo vệ cảm biến, vệ tinh tránh những vùng có sao quá sáng. Vì vậy dữ liệu thu được chỉ bao phủ khoảng 76% bầu trời ở dải tử ngoại gần, và 64% ở dải tử ngoại xa.
Giáo sư Ménard muốn kết hợp các dữ liệu sẵn có để lấp những khoảng trống này. Tuy nhiên việc hiệu chỉnh và ghép hàng chục nghìn ảnh từ nhiều nguồn khác nhau đòi hỏi quá nhiều thời gian.
Mùa hè năm 2026, ông nhờ công cụ AI Claude Science hỗ trợ tìm kiếm dữ liệu, viết chương trình và tổ chức quy trình xử lý. Nhóm nghiên cứu kết hợp dữ liệu từ vệ tinh GALEX, Swift của NASA, thiết bị FIMS/SPEAR của Hàn Quốc cùng các bản đồ về bụi, khí hydro và ánh sáng sao ở những dải bước sóng khác.
AI hỗ trợ hiệu chỉnh độ sáng, tọa độ và ghép ảnh từ các thiết bị. Với những vùng chưa có phép đo tử ngoại, nhóm sử dụng mô hình học máy để tìm mối liên hệ giữa dữ liệu tử ngoại và các dải ánh sáng khác, từ đó ước tính phần còn thiếu.
Nhờ vậy, những khoảng trắng trên bản đồ dần được lấp đầy.
Vẫn cần nhà khoa học kiểm chứng
Các bước hoàn thiện bản đồ: dữ liệu ban đầu, ảnh sau hiệu chỉnh và kết quả kết hợp những vùng được mô hình dự đoán - Nguồn: Brice Ménard
Trong quá trình kiểm tra bản đồ, Ménard phát hiện những vòng tròn mờ xuất hiện trên bầu trời. Đây là dấu vết của từng lượt chụp từ GALEX, do ánh sáng nền chưa được hiệu chỉnh hoàn toàn.
Trước đó Claude từng cảnh báo nguy cơ này, nhưng hai lượt kiểm tra tự động vẫn bỏ sót. Sau khi Ménard chỉ ra vấn đề, hệ thống tiếp tục truy tìm nguyên nhân và hiệu chỉnh lại nền của khoảng 38.000 lượt quan sát. Những vòng tròn mờ sau đó giảm đi đáng kể.
Để kiểm tra độ tin cậy của bản đồ, nhóm nghiên cứu thử che những vùng đã có dữ liệu quan sát thật, rồi yêu cầu mô hình dự đoán lại. Theo công bố của dự án, sai số điển hình ở những vùng được ước tính vào khoảng 12-14%.
Bản đồ mới kết hợp dữ liệu quan sát trực tiếp với phần dự đoán, đồng thời đánh dấu nguồn gốc và độ bất định của từng vùng. Điều này có nghĩa những khu vực do AI ước tính chỉ giúp hình dung cấu trúc bầu trời, không thể thay thế quan sát thực tế khi cần xác nhận một nguồn tử ngoại mới.
Công trình hiện chưa qua phản biện đồng cấp.
Bản đồ toàn bầu trời ở vùng tử ngoại, kết hợp những khu vực có phép đo với những nơi được mô hình ước tính - Nguồn: Brice Ménard
Với bản đồ mới, giáo sư Ménard có thể đặt dữ liệu tử ngoại bên cạnh các bản đồ ánh sáng nhìn thấy, hồng ngoại và vô tuyến để sinh viên khám phá nhiều diện mạo của cùng một vùng trời.
Đối với ông, đây không chỉ là công trình nghiên cứu từng mong muốn hoàn thành suốt nhiều năm, mà còn là công cụ giảng dạy hữu ích. Qua đó sinh viên có thể hiểu thêm một nguyên tắc quan trọng của khoa học: cần phân biệt rõ điều đã được quan sát trực tiếp với điều được suy ra từ dữ liệu.
