AI tìm kiếm những hành tinh giống Trái Đất

Một thuật toán máy học được huấn luyện trên các hệ hành tinh nhân tạo, giúp phát hiện hơn 40 ngôi sao có khả năng cao chứa hành tinh đá trong vùng ở được, theo Space. “Mô hình xác định 44 hệ sao nhiều khả năng chứa hành tinh giống Trái Đất chưa được phát hiện. Nghiên cứu tiếp theo xác nhận khả năng chứa hành tinh giống Trái Đất của những hệ sao này về mặt lý thuyết”, Jeanne Davoult, nhà thiên văn học tại Cơ quan Hàng không vũ trụ Đức DLR, cho biết.

Các hành tinh giống Trái Đất (có khối lượng tương tự và nằm trong vùng ở được quanh sao chủ) thường được tìm thấy ngẫu nhiên, thông qua những khảo sát lớn quan sát hàng nghìn ngôi sao để phát hiện hành tinh quá cảnh. Tuy nhiên, giới thiên văn học mong muốn tăng tỷ lệ tìm thấy hành tinh lớn cỡ Trái Đất nằm trong vùng ở được, do đó cần một phương pháp tìm kiếm ngôi sao sát với mục tiêu hơn.

Đó là điều thôi thúc Davoult phát triển thuật toán khi làm việc tại Đại học Bern, Thụy Sĩ. Giống như tất cả mô hình dựa trên thuật toán học máy, học hỏi để xác định khuôn mẫu và đưa ra dự đoán, nó cũng được huấn luyện trên dữ liệu. Dù giới nghiên cứu đã phát hiện gần 6.000 ngoại hành tinh tính đến nay, thông tin về chúng không đầy đủ và chưa đủ để huấn luyện thuật toán.

Vì vậy, Davoult và đồng nghiệp tại Đại học Bern, Romain Eltschinger và Yann Alibert, sử dụng mô hình khác có thể mô phỏng thế giới dựa trên mọi hiểu biết về hệ hành tinh. Mô hình Bern về Hình thành và Tiến hóa Hành tinh đã phát triển liên tục tại Đại học Bern từ năm 2003 và không ngừng cải tiến khi có thêm dữ liệu và mô hình lý thuyết mới.

Mô hình Bern tạo ra 53.882 hệ hành tinh mô phỏng quanh 3 loại sao khác nhau: sao G giống Mặt Trời, sao lùn đỏ có khối lượng bằng một nửa Mặt Trời và nhóm sao lùn đỏ thứ hai chỉ bằng 1/5 khối lượng Mặt Trời. Thuật toán rà soát những hệ hành tinh mô phỏng này để phát hiện kiểu mẫu hoặc mối tương quan, liên hệ sự tồn tại hoặc không tồn tại của hành tinh lớn cỡ Trái Đất trong vùng ở được với cấu trúc hệ hành tinh khác nhau. Một số mối tương quan rõ ràng hơn các loại khác.

Cụ thể, khối lượng, bán kính và chu kỳ quỹ đạo của hành tinh bên trong nhất có thể là dấu hiệu quan trọng cho thấy hệ thống có chứa hành tinh lớn cỡ Trái Đất hay không. Ví dụ, Davoult nhận thấy xung quanh sao G như Mặt Trời, khả năng tồn tại hành tinh trong vùng ở được tăng lên nếu bán kính của hành tinh ở trong cùng lớn hơn 2,5 lần bán kính Trái Đất hoặc chu kỳ quỹ đạo của nó lớn hơn 10 ngày.

Với kiến thức về những tương quan này, thuật toán đã được huấn luyện thành công trên dữ liệu mô phỏng. Thuật toán đạt độ chính xác lên tới 0,99, nghĩa là 99% các hệ thống xác định bởi mô hình máy học có ít nhất một hành tinh giống Trái Đất.

Tự tin vào khả năng nhận biết tương quan của thuật toán, nhóm nghiên cứu áp dụng nó vào các quan sát thực tế, cung cấp 44 hệ hành tinh ứng viên có khả năng cao chứa hành tinh lớn cỡ Trái Đất nằm trong vùng ở được của sao. Các nhà thiên văn giờ đây có thể theo dõi những mục tiêu này thay vì tìm kiếm một cách ngẫu nhiên.

Thuật toán này sẽ thực sự chứng tỏ giá trị trong tương lai. Nhiệm vụ PLATO của Cơ quan Vũ trụ châu Âu dự kiến phát hiện hàng nghìn hành tinh quá cảnh. Bằng cách áp dụng thuật toán vào phát hiện của PLATO, nó sẽ thu hẹp số lượng hàng nghìn hệ xuống còn vài hệ có khả năng cao hỗ trợ một hành tinh giống Trái Đất, cho phép các nhà thiên văn tìm ra chúng nhanh chóng và hiệu quả hơn. Kết quả nghiên cứu được công bố trong số tháng 4/2025 của tạp chí Astronomy & Astrophysics.

An Khang (Theo Space)