AI giúp hé lộ nguồn gốc thật sự của những 'vệt tối bí ẩn' trên sao Hỏa

[sunshine1104]

Những vệt dài, tối màu từng được quan sát thấy trên bề mặt sao Hỏa, và từ lâu được cho là dấu hiệu của nước chảy, có thể chỉ là 'sản phẩm' của gió và bụi.
Theo Live Science, đây là kết luận từ một nghiên cứu mới sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI), công bố tháng này trên tạp chí Nature Communications.

Những vệt tối trên sao Hỏa lần đầu được ghi nhận bởi tàu vũ trụ Viking của NASA vào năm 1976. Chúng xuất hiện dưới dạng những đường kẻ mảnh, tối màu, chảy dọc theo các sườn dốc, vách đá hoặc bề mặt miệng hố va chạm của hành tinh đỏ.

Các đặc điểm này thường xuất hiện vào mùa ấm, biến mất trong mùa lạnh, khiến các nhà khoa học hành tinh đặt giả thuyết rằng đây có thể là dấu vết của dòng nước muối chảy tạm thời - bằng chứng gián tiếp về sự tồn tại của nước lỏng và là dấu hiệu của khả năng tồn tại sự sống.


Vệt tối trên sao Hỏa được tàu thăm dò Mars Reconnaissance Orbiter của NASA phát hiện vào năm 2017 - Ảnh: NASA

Những đặc điểm này được gọi là “đường dốc định kỳ” (RSL), thường kéo dài hàng trăm mét và tối hơn rõ rệt so với bề mặt xung quanh.

Trong nghiên cứu mới, nhóm khoa học sử dụng một thuật toán học máy, một nhánh của trí tuệ nhân tạo, để phân tích hiện tượng RSL theo quy mô lớn. Thuật toán được huấn luyện bằng cách “học” từ những hình ảnh vệt đã được xác nhận trước đó, sau đó quét qua hơn 86.000 ảnh vệ tinh chụp bề mặt sao Hỏa để xây dựng một bản đồ toàn cầu, gồm khoảng 500.000 đặc điểm vệt.

Adomas Valantinas, đồng tác giả nghiên cứu và nhà khoa học hành tinh tại Đại học Brown (Mỹ), nhận định: “Lợi thế của phương pháp phân tích dữ liệu lớn là cho phép chúng tôi loại trừ một số giả thuyết từ không gian, trước khi quyết định gửi tàu đến khám phá cụ thể”.

Sau khi có được bản đồ RSL chi tiết, nhóm nghiên cứu so sánh các vị trí vệt với cơ sở dữ liệu về các yếu tố môi trường khác nhau như: nhiệt độ, độ ẩm, hoạt động trượt đất, mức độ bụi, tốc độ gió... Qua đó, họ tìm kiếm mối tương quan giữa sự xuất hiện của các vệt với điều kiện tự nhiên địa phương.

Kết quả cho thấy các vệt RSL xuất hiện phổ biến hơn ở những khu vực có tốc độ gió mạnh và mức độ lắng đọng bụi cao, chứ không phải những nơi có điều kiện thuận lợi cho sự hình thành hoặc tồn tại của nước lỏng.

Nhóm nghiên cứu kết luận rằng những vệt tối đó nhiều khả năng là kết quả của lớp bụi mịn bị thổi lên cao, rồi trượt xuống theo sườn dốc, quá trình hoàn toàn không cần đến sự hiện diện của nước. Một cơ chế đơn giản nhưng hiệu quả: bụi tích tụ theo thời gian, sau đó bị gió hoặc rung động làm xê dịch, tạo thành những vệt kéo dài và rõ màu trên nền đất đỏ cam đặc trưng của sao Hỏa.

Nhận định này đi ngược lại với giả thuyết được ủng hộ trước đó rằng các RSL có thể hình thành từ băng tan hoặc hơi nước ngưng tụ, tạo ra các dòng nước muối nhỏ giọt. Nếu đúng như các nghiên cứu mới, điều đó có nghĩa là nhiều vị trí từng được kỳ vọng là “ứng viên” cho việc tìm kiếm sự sống có thể chỉ là dấu vết của... bụi.

Việc xác định chính xác nguồn gốc của RSL không chỉ là vấn đề khoa học mà còn ảnh hưởng đến cách nhân loại tiếp cận việc khám phá sao Hỏa. Các đặc điểm địa hình từng được cho là có liên quan đến nước thường được ưu tiên trong việc lên kế hoạch cho các sứ mệnh robot, hoặc thậm chí là con người trong tương lai. Nếu chúng không liên quan đến nước, ưu tiên chiến lược có thể cần điều chỉnh.

“Nghiên cứu này giúp chúng tôi khoanh vùng lại những khu vực thực sự tiềm năng để tìm bằng chứng của nước cổ đại hoặc sự sống trên sao Hỏa”, Valantinas nói.

Bản thân sao Hỏa vẫn chứa nhiều bí ẩn liên quan đến nước. Một số nghiên cứu khác từng phát hiện các vết tích của băng, muối khoáng và cả hồ ngầm tiềm năng dưới lớp băng ở cực nam. Tuy nhiên, câu chuyện về các vệt tối vốn thu hút nhiều sự chú ý trong gần nửa thế kỷ qua, có thể không còn gắn liền với nước như từng nghĩ.

Dù kết luận vẫn còn cần được kiểm chứng thêm, nghiên cứu lần này cho thấy vai trò ngày càng quan trọng của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực khoa học hành tinh. Thay vì dựa vào giả định hoặc phân tích thủ công với lượng dữ liệu khổng lồ, AI có thể quét và so sánh hàng trăm nghìn mẫu, phát hiện xu hướng và loại trừ giả thuyết một cách hệ thống.

“Đây là một bước tiến cho phép chúng ta sàng lọc thông tin đáng tin cậy từ dữ liệu bề mặt sao Hỏa”, nhóm nghiên cứu nhận định.

Với hàng triệu bức ảnh và dữ liệu từ các sứ mệnh như Mars Reconnaissance Orbiter hay Perseverance, tương lai của việc khám phá hành tinh Đỏ rất có thể sẽ do các hệ thống học máy hỗ trợ định hướng trước khi con người thật sự đặt chân đến đó.