Bạn biết gì về cô gái 29 tuổi có vai trò quyết định việc chụp được ảnh 'hố đen'?

11/07/2020 01:36

MTNN Chụp ảnh một quả cam trên Mặt trăng bằng điện thoại thông minh là điều bất khả thi. Với các nhà khoa học, chụp ảnh "hố đen" trong vũ trụ cũng khó như vậy nếu không có thuật toán của một cô gái mới 29 tuổi.

Cô gái đó là Katie Bouman – người đã phát triển một thuật toán quan trọng giúp hình thành phương pháp ảnh hóa. Bouman khi đó là một sinh viên tốt nghiệp ngành khoa học máy tính và trí thông minh nhân tạo tại Viện Công nghệ Massachusetts ở Boston (Mỹ).

Nhờ sự đóng góp của cô, một nhóm quốc tế gồm trên 200 nhà nghiên cứu ngày 10.4 đã tiết lộ hình ảnh đầu tiên về "hố đen" trong vũ trụ.

Theo CNN, cách đây 3 năm, Bouman đã đi đầu trong tạo ra một thuật toán góp phần làm nên thành công lần đầu trong lịch sử là chụp được một hố đen siêu lớn và bóng của nó tại trung tâm dải ngân hà là M87.

Hình ảnh hố đen vừa được công bố - Ảnh: CNN

Hố đen cực kỳ xa Trái đất nên chụp ảnh nó không phải là nhiệm vụ dễ dàng. Ngoài ra, hố đen còn được cho là vô hình dù chúng có thể có bóng khi tương tác với vật liệu xung quanh.

Một mạng lưới kính viễn vọng có tên Dự án viễn vọng Event Horizon đã thu thập hàng triệu gigabyte dữ liệu về ngân hà M87 bằng một kỹ thuật gọi là đo giao thoa. Tuy nhiên, dữ liệu vẫn thiếu nhiều thứ. Thuật toán của Bouman cùng một số người khác đã giúp bổ sung dữ liệu đó.

Khi sử dụng thuật toán ảnh hóa như của Bouman, các nhà nghiên cứu đã tạo ra 3 đường truyền bằng ống mã số để xâu chuỗi thành bức ảnh.

Họ dùng dữ liệu nhiễu và thưa thớt mà các kính viễn vọng gửi về và tìm cách tạo ra một hình ảnh. Trong vài năm qua, Bouman đã chỉ đạo phần việc xác thực hình ảnh và lựa chọn thông số ảnh hóa.

Cô Bouman đăng ảnh mình xử lý hình ảnh hố đen - Ảnh: TTXVN/CNN

Cô nói với CNN: “Chúng tôi đã phát triển cách để tạo dữ liệu tổng hợp, sử dụng thuật toán khác nhau và thử nghiệm để xem có thể khôi phục hình ảnh hay không. Chúng tôi không muốn phát triển chỉ một thuật toán. Chúng tôi muốn phát triển nhiều thuật toán tích hợp mọi giả định khác nhau. Nếu tất cả đều cho ra một cấu trúc chung giống nhau, thì bạn sẽ ngày càng có niềm tin”.

Kết quả là một bức ảnh đột phá về hố đen mà nhà bác học Albert Einstein đã dự đoán cách đây hơn một thế kỷ trong thuyết tương đối.

Trong thực tế, các nhà nghiên cứu đã tạo ra vài bức ảnh và chúng đều giống nhau.

Hình ảnh hố đen được công bố ngày 10.4 không phải là nhờ phương pháp duy nhất mà tất cả hình ảnh từ các thuật toán khác nhau được trộn vào nhau.

Cô Bouman được coi là một thành viên quan trọng của nhóm ảnh hóa. Ông Vincent Fish, một nhà khoa học nghiên cứu tại Đài quan sát Haystack thuộc trường MIT nói: “Bouman là một phần chủ chốt của một nhóm ảnh hóa. Một trong những tầm nhìn mà Bouman mang tới cho nhóm ảnh hóa của chúng tôi là khẳng định có những hình ảnh tự nhiên. Hãy nghĩ về ảnh bạn chụp bằng điện thoại, chúng có đặc tính nhất định. Nếu bạn biết một pixel là gì, bạn sẽ đoán được pixel bên cạnh là gì”.

Cô Bouman bên chồng đĩa cứng dùng để ghi dữ liệu hình ảnh hố đen - Ảnh: TTXVN/Paul Coxon

Ông Fish nhận xét các thành viên trẻ như Bouman đã đóng góp lớn cho dự án. Các nhà khoa học cấp cao thực hiện dự án nhưng phần ảnh hóa chủ yếu do các nhà nghiên cứu trẻ đảm nhiệm, ví dụ sinh viên tốt nghiệp như Bouman.

Về thành công đột phá, Bouman nói: “Không ai trong chúng tôi làm nó một mình được. Có thành công là nhờ rất nhiều người từ rất nhiều lĩnh vực".

Bức ảnh đầu tiên về hố đen sẽ đặt nền tảng cho các nghiên cứu trong tương lai và góp phần giải quyết các vấn đề lớn trong khoa học thiên văn đã tồn tại hàng trăm năm nay.

Theo TTXVN/Tin tức

Nguồn
Link bài gốc

;
Bình luận
Họ tên :
Email :
Lời bình :
RadEditor - HTML WYSIWYG Editor. MS Word-like content editing experience thanks to a rich set of formatting tools, dropdowns, dialogs, system modules and built-in spell-check.
RadEditor's components - toolbar, content area, modes and modules
   
Toolbar's wrapper 
 
Content area wrapper
RadEditor's bottom area: Design, Html and Preview modes, Statistics module and resize handle.
It contains RadEditor's Modes/views (HTML, Design and Preview), Statistics and Resizer
Editor Mode buttonsStatistics moduleEditor resizer
 
 
RadEditor's Modules - special tools used to provide extra information such as Tag Inspector, Real Time HTML Viewer, Tag Properties and other.
   
Mobile
TieuDe
Nhập mã bảo mật :  
Gửi bình luận
     
Mới nhất | Cũ nhất
Không tìm thấy bản ghi nào

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM

Không nên ăn mặn, đặc biệt là trong mùa dịch COVID -19

Sau thử nghiệm trên loài gặm nhấm, các nhà khoa học Đức khẳng định ăn mặn không chỉ dẫn đến tăng huyết áp, mà còn làm suy yếu chức năng của hệ miễn dịch, điều đặc biệt bức thiết trong bối cảnh dịch COVID -19.

Bạn đọc quan tâm

Tạo 'siêu bố' vật nuôi bằng chỉnh sửa gien

Lần đầu tiên các nhà khoa học đã tạo ra được “siêu bố” heo, dê và gia súc có chất lượng như mong muốn để gây giống vì chúng chỉ sản xuất tinh trùng mang đặc điểm di truyền của động vật hiến tặng.

Scroll

Kênh thông tin giới trẻ - gioitrenews.com