Nguồn ảnh: Phys.
Mô hình Google dựa trên Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Công nghệ Học máy (ML) giúp Cơ quan Hàng không Vũ trụ Hoa Kỳ (NASA) khám phá ra hai hành tinh ngoại lai.
Mô hình “TensorFlow” đã giải mã các tập dữ liệu khổng lồ từ Kính viễn vọng Không gian Kepler của NASA để khám phá ra hai ngoại hành tinh vào năm ngoái, trong đó có một hệ sao có tám hành tinh quay quanh đầu tiên được biết đến.
Một trong hai hành tinh mới được phát hiện là Kepler-90i – một hành tinh nóng bỏng quay quanh quỹ đạo sao chủ 14,4 ngày/lượt. Điều này đánh dấu sự khám phá ra hành tinh thứ tám xoay quanh Kepler-90, một ngôi sao giống Mặt trời cách 2.545 năm ánh sáng từ Trái Đất – làm cho nó trở thành hệ thống tám hành tinh đầu tiên được biết đến bên ngoài Hệ Mặt trời chúng ta.
Chris Shallue, Kỹ sư phần mềm cao cấp của Google Brain Team cho biết: “Chúng tôi rất vui mừng được phát hành mã nguồn mới để xử lý dữ liệu Kepler, đào tạo mô hình mạng nơron và sau đó đưa ra dự đoán về các tín hiệu hành tinh ngoại lai mới qua Google AI và công nghệ học máy.
Google hy vọng mã nguồn mở mới này sẽ chứng minh một điểm khởi đầu hữu ích cho việc phát triển các mô hình tương tự cho các nhiệm vụ khác của NASA, như K2 (nhiệm vụ thứ hai của Kepler) và nhiệm vụ “Transiting Exoplanet Survey Satellite” sắp tới.
Để tìm kiếm các hành tinh từ dữ liệu của Kepler, các nhà khoa học đã sử dụng phần mềm tự động để phát hiện các tín hiệu do các hành tinh phát ra và sau đó tự động theo dõi để quyết định xem tín hiệu này là của hành tinh ngoại lai hay là của một tác nhân nào khác.
Huỳnh Dũng
(theo Phys, Kiến Thức)