Ứng dụng AI 'săn tìm' người ngoài hành tinh

Khi Laura Dominé đang học tiến sĩ vật lý tại Đại học Stanford, nghiên cứu của cô tập trung vào neutrino — các hạt sơ cấp quá nhỏ với ngay cả các nhà vật lý học. Đối với người bình thường, chúng giống như một khái niệm tưởng tượng hơn. Neutrino gần như không có khối lượng, trung hòa về điện và có khả năng đi xuyên qua vật chất. Hàng nghìn tỷ hạt neutrino, còn được gọi là "hạt ma", đang lướt qua cơ thể bạn ngay lúc này đây, tiếp tục cuộc hành trình mà chúng đã bắt đầu từ giây đầu tiên sau Vụ Nổ Lớn (Big Bang).

Các thiết bị phát hiện neutrino cũng kỳ ảo không kém. Chúng là những buồng khổng lồ nằm sâu dưới lòng đất, chứa đầy nước nặng hoặc argon lỏng, được bao quanh bởi các cảm biến quang học siêu nhạy hoặc các lưới dây mỏng. Thỉnh thoảng, nhờ một lực tương tác yếu, một hạt neutrino sẽ va chạm với một hạt hạ nguyên tử bên trong buồng, cho phép thiết bị của con người phát hiện ra sự hiện diện của nó. Dominé đã phát triển một thuật toán trí tuệ nhân tạo giúp xác định các phản ứng giữa neutrino và các hạt hạ nguyên tử, hỗ trợ các nhà vật lý tiếp tục khám phá về neutrino và từ đó hiểu thêm về cách vận hành của vũ trụ kỳ bí này.

Thay vì tham gia vào các chương trình nghiên cứu thiên văn truyền thống hay làm việc tại các công ty công nghệ hoặc tài chính như nhiều bạn học của mình, Dominé chọn đảm nhận vai trò nghiên cứu sau tiến sĩ tại Trung tâm Vật lý Thiên văn Harvard & Smithsonian ở Cambridge, Massachusetts, nơi cô tham gia Dự án Galileo — một dự án phát triển thiết bị dò tìm hoàn toàn khác biệt.

Tại một bãi đất trải nhựa trong khu rừng cách Boston nửa giờ lái xe, hệ thống thiết bị của Dự án Galileo bao gồm các cảm biến âm thanh, bộ phân tích phổ tần số vô tuyến, bộ đếm hạt mang điện, một trạm thời tiết với từ kế, cùng nhiều camera, bao gồm tám camera hồng ngoại được lắp trong một mái vòm rộng 20 inch, trông giống phần đầu của R2-D2. Hệ thống này luôn hướng lên bầu trời để theo dõi và phát hiện các hiện tượng dị thường không xác định (UAP), thường được gọi là UFO.

Dominé và các đồng nghiệp sẵn sàng xem xét mọi giả thuyết về các hiện tượng mà họ có thể phát hiện. Điều này có nghĩa là họ không loại trừ khả năng tìm thấy dấu hiệu của sự sống thông minh ngoài Trái Đất — không phải từ một thiên hà xa xôi, mà ngay trong không phận Trái Đất.

Với quyết tâm áp dụng phương pháp khoa học chính thống vào việc nghiên cứu các hiện tượng dị thường không xác định (UAP), nhóm nghiên cứu Galileo cam kết giám sát toàn bộ bầu trời và phân tích dữ liệu liên tục suốt 24 giờ mỗi ngày. Điều này chỉ trở nên khả thi nhờ những tiến bộ gần đây trong công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI).

“Đây là cách duy nhất để giải quyết vấn đề này,” Dominé nói.

Sự phát triển của các công cụ tiên tiến như AI đang đi kèm với một thay đổi văn hóa, được thúc đẩy bởi loạt tiết lộ từ Bộ Quốc phòng Mỹ về nghiên cứu các vật thể bay không xác định (UFO). Cộng đồng học giả nghiên cứu sự sống ngoài hành tinh, bao gồm những người như Dominé, tuy vẫn còn nhỏ nhưng đã dần được công nhận trong giới khoa học chính thống.

Các chương trình nghiên cứu tương tự như của Harvard đã xuất hiện tại Đại học Wellesley, Đại học Würzburg ở Đức, Viện Vật lý Lý thuyết Bắc Âu và cả Lầu Năm Góc. Những chương trình này thường do các chuyên gia có trình độ cao như Dominé tham gia, với AI không chỉ đóng vai trò hỗ trợ mà còn trực tiếp xử lý và phân tích dữ liệu.

Nhờ sự phát triển nhanh chóng của phần mềm AI cùng với các máy chủ và thiết bị phần cứng mạnh mẽ, các hệ thống này có thể xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm camera và các cảm biến ngoài thực địa. Các hệ thống AI này thậm chí đã vượt qua khả năng phân tích ban đầu của con người, khi tự học cách nhận diện những loại vật thể hoàn toàn mới trên bầu trời.

Nhà vật lý đạt giải Nobel Enrico Fermi đã tổng kết sự bí ẩn về sự sống ngoài hành tinh một cách ngắn gọn nhất từ năm 1950: “Mọi người đâu hết rồi?” Ý ông muốn nói rằng, nếu vũ trụ rộng lớn và phong phú như vậy, với vô số hành tinh tương tự như Trái Đất, tại sao chúng ta vẫn chưa tìm thấy bằng chứng rằng con người không hề đơn độc?

Để tìm kiếm sự sống ngoài hành tinh, các nhà thiên văn học sử dụng kính quang phổ để quan sát các hành tinh cách Trái Đất hàng năm ánh sáng, phân tích xem liệu bầu khí quyển của chúng có chứa các dấu hiệu hóa học tương tự như của Trái Đất hay không — dấu hiệu cho thấy có thể tồn tại các đại dương với sinh vật nguyên thủy như tảo.

Tuy nhiên, việc tìm kiếm bằng chứng rằng người ngoài hành tinh đang gửi công nghệ tiên tiến đến Trái Đất lại là một câu chuyện khác. Trước đây, điều này thường chỉ dựa trên việc phân tích các bức ảnh mờ nhòe hoặc nghe lời kể của các nhân chứng về những sinh vật có mắt hình quả hạnh và bị che phủ trong ánh sáng. Tuy nhiên, chúng thường chỉ là những chiêu trò lừa bịp và lời đồn đại huyền bí.

Nhận thức của công chúng về nghiên cứu UFO đã thay đổi vào ngày 16 tháng 12 năm 2017, khi một bài báo của New York Times tiết lộ rằng Bộ Quốc phòng Mỹ đã bí mật nghiên cứu UAP. Phiên bản trực tuyến của bài báo bao gồm các video quay từ tiêm kích Hải quân Mỹ, cho thấy những vật thể hình bầu dục dường như bay vòng vèo theo cách vi phạm các định luật vật lý.

Những tiết lộ này, sau hàng thập kỷ chính phủ Mỹ liên tục phủ nhận về sự quan tâm của họ đến chủ đề này, đã khiến Quốc hội Mỹ yêu cầu Bộ Quốc phòng và Văn phòng Giám đốc Tình báo Quốc gia chuẩn bị báo cáo công khai hàng năm về các hoạt động nghiên cứu UAP của họ.

Quốc hội cũng yêu cầu Lầu Năm Góc thành lập một chương trình nghiên cứu UAP công khai mới, được gọi là Văn phòng Giải quyết Sự vụ Bất thường (AARO). Sean Kirkpatrick, một nhà vật lý vật liệu và quan chức quốc phòng lâu năm, trở thành giám đốc đầu tiên của AARO. Ông thừa nhận rằng chương trình đang phải đối mặt với những thách thức về văn hóa.

“Nếu NASA và cộng đồng khoa học thảo luận về khả năng tìm thấy sự sống ngoài hành tinh ở những thiên hà xa xôi, đó vẫn là một cuộc tranh luận khoa học,” Kirkpatrick nói. “Nhưng khi cuộc thảo luận tiến gần hơn tới Trái Đất — như sao Hỏa chẳng hạn — nó bắt đầu chuyển sang hướng mang màu sắc thuyết âm mưu. Và khi vượt qua tầng bình lưu và vào đến Trái Đất, mọi thứ hoàn toàn mất kiểm soát.”

Dominé đã bị cuốn hút bởi ý tưởng về sự sống có trí thông minh ngoài hành tinh từ khi còn nhỏ. Cô lớn lên trong một căn hộ nhỏ ở khu ngoại ô cao cấp phía tây của Paris. Cha cô, một chuyên gia tư vấn công nghệ thông tin, nhập cư từ Việt Nam khi còn trẻ. Mẹ cô, người Pháp, làm lễ tân khách sạn tại Paris trước khi sinh ra Dominé và hai người em của cô.

Ngay từ nhỏ, Dominé đã là một người đam mê đọc sách và học ngoại ngữ. Bên cạnh tiếng Pháp và tiếng Anh, cô còn tự học tiếng Đức, tiếng Nhật và tiếng Swahili. Sau này, cô tiếp tục mở rộng kiến thức ngôn ngữ của mình với nhiều ngôn ngữ khác ở các mức độ khác nhau, bao gồm tiếng Việt, tiếng Twi của châu Phi, tiếng Cherokee và tiếng Yup’ik của người Eskimo — một ngôn ngữ đang có nguy cơ thất truyền.

“Tôi luôn tin rằng một ngày nào đó mình sẽ nói được hầu hết các ngôn ngữ trên thế giới,” cô nhớ lại. Tuy nhiên, cô không đặt mục tiêu giao tiếp lưu loát mà tỏ ra hứng thú hơn với việc khám phá cấu trúc và ngữ pháp của từng ngôn ngữ — với cô, chúng giống như những câu đố thú vị cần được giải mã. Đến khi vào trung học, sớm hơn hai năm so với những đứa trẻ đồng trang lứa, cô đã tự học nhiều ngôn ngữ lập trình máy tính và thậm chí cả vật lý.

Dominé đặc biệt yêu thích các cuốn sách của Jacques Vallée. Nhà thiên văn học người Pháp này được biết đến tại Thung lũng Silicon nhờ những nghiên cứu quan trọng dẫn đến sự ra đời của Internet. Nhưng trên toàn thế giới, ông nổi tiếng hơn với vai trò là một nhà điều tra các hiện tượng UFO, đi khắp nơi để ghi nhận các trường hợp quan sát vật thể bay không xác định. Nhân vật nhà nghiên cứu UFO do François Truffaut thủ vai trong phim Close Encounters of the Third Kind được lấy cảm hứng từ ông.

Dominé say mê đọc hết các cuốn sách của Vallée, bao gồm Passport to Magonia, nơi ông khám phá cách mà các câu chuyện về cuộc chạm trán với người ngoài hành tinh thời hiện đại phản ánh những yếu tố siêu nhiên trong văn hóa dân gian và thần thoại. Cả cha mẹ cô cũng chia sẻ niềm đam mê sâu sắc với chủ đề này. Cha cô đã kết nối máy tính gia đình với dự án SETI@home — một sáng kiến cộng đồng toàn cầu, tận dụng sức mạnh tính toán của các máy tính cá nhân để phân tích dữ liệu từ kính thiên văn vô tuyến, nhằm tìm kiếm tín hiệu từ vũ trụ sâu thẳm.

Dominé tin chắc rằng những câu hỏi mà Vallée đặt ra phản ánh "lỗ hổng lớn nhất trong hiểu biết của chúng ta về thực tại", và nghiên cứu vật lý thiên văn là cách tốt nhất để khám phá chúng. Nhưng khi cô tiến xa trong sự nghiệp học tập, từ trường École Polytechnique danh tiếng của Pháp đến chương trình sau đại học tại Đại học Stanford, nơi cô chọn theo học chuyên ngành về vật lý hạt, cô nhận thấy mình khó áp dụng lượng kiến thức ngày càng nhiều của mình vào lĩnh vực nghiên cứu người ngoài hành tinh.

Đầu năm 2022, Dominé chỉ còn một năm nữa là hoàn thành bằng tiến sĩ. Khi đó, cô dự định rời khỏi giới học thuật, cân nhắc làm việc cho một startup về biến đổi khí hậu, phát triển công cụ AI bảo tồn các ngôn ngữ có nguy cơ biến mất, hoặc dành một năm để trở thành thợ mộc lành nghề.

Nhưng vào tháng 4 năm đó, cô đọc được một bài báo về Dự án Galileo và người sáng lập của nó, Avi Loeb. Loeb, một nhà vật lý thiên văn lý thuyết, giáo sư Harvard và từng là chủ nhiệm khoa thiên văn học của trường, nổi tiếng với những ý tưởng táo bạo về hố đen, Vụ Nổ Lớn và sự ra đời của các ngôi sao.

Dù sự nghiệp của Loeb đã rất nổi bật với các bài nghiên cứu thiên văn truyền thống, ông đã bắt đầu một chương mới vào năm 2018 khi cùng một nghiên cứu sinh công bố bài báo cho rằng ‘Oumuamua — một vật thể không gian có hình dạng kỳ lạ và quỹ đạo bí ẩn đi qua hệ Mặt Trời — có thể là một tàu thăm dò ngoài hành tinh. Giả thuyết này, sau đó được mở rộng thành cuốn sách bán chạy Extraterrestrial: The First Sign of Intelligent Life Beyond Earth, đã khiến Loeb trở thành nhân vật nổi tiếng và thu hút sự chú ý của nhiều nhà tài trợ giàu có, những người cùng chia sẻ niềm đam mê với chủ đề này.

Với nguồn tài trợ này, Loeb thành lập Dự án Galileo vào năm 2021. Đến năm 2023, ông dẫn đầu một cuộc thám hiểm tìm kiếm dưới đáy biển gần Papua New Guinea để tìm kiếm những gì mà ông công khai cho rằng có thể là mảnh vỡ của một con tàu thăm dò không gian đã cháy rụi khi đi vào khí quyển Trái Đất. Ông còn đưa theo một đội quay phim và ghi lại hành trình của mình qua các bài đăng trên Medium và các cuộc phỏng vấn truyền thông hàng ngày.

Tuy nhiên, Loeb là một nhân vật gây tranh cãi trong giới vật lý thiên văn. Các đồng nghiệp của ông cho rằng ông quá vội vàng đưa ra giả thuyết về công nghệ ngoài hành tinh, trong khi bỏ qua những lời giải thích khoa học thông thường hơn, như sao chổi hoặc thiên thạch. Nhưng ý tưởng về một dự án như Galileo, với đủ nguồn lực và tài trợ để nghiên cứu UAP một cách nghiêm túc, đã khơi dậy sự phấn khởi trong Dominé khi cô đọc về nó. Đặc biệt, cô bị thu hút bởi ý tưởng về một đài quan sát UAP.

“Bạn không cần phải tin vào một con tàu thăm dò ngoài hành tinh để thấy được giá trị của dự án này,” cô nhận định. “Nếu tìm thấy thứ gì đó, đó sẽ là một khám phá phi thường. Nhưng nếu không tìm thấy gì, đó cũng là một kết luận quan trọng. Đó chính là cách khoa học vận hành.” Ngay lập tức, Dominé nộp đơn xin một vị trí nghiên cứu sau tiến sĩ trong dự án. Một tuần rưỡi sau, Loeb đã gọi điện để mời cô tham gia vào nhóm.

Khi đến Cambridge vào tháng 4 năm 2023, Dominé gặp Richard Cloete, người nghiên cứu sau tiến sĩ đầu tiên mà Loeb tuyển dụng cho Dự án Galileo. Kể từ đó, họ đã làm việc chặt chẽ với nhau. Giống như Dominé, Cloete là người đầu tiên trong gia đình có bằng đại học, dù con đường của anh phức tạp hơn.

Cloete lớn lên trong một gia đình bình dân tại khu ngoại ô của Cape Town, Nam Phi. Cha anh là quản lý siêu thị, còn mẹ là nhân viên kế toán. Từ thời thơ ấu, Cloete đam mê chế tạo các thiết bị điện tử như radio, cuộn dây Tesla, quả cầu plasma và súng vi sóng. Năm 2004, ở tuổi 20, anh chuyển đến Anh và làm việc tại quán bar suốt năm năm trước khi theo học ngành khoa học máy tính và kỹ thuật tại Đại học Westminster.

Ban đầu, Cloete không định học lên tiến sĩ, nhưng vợ anh, cũng là một nhà khoa học, đã thuyết phục anh theo đuổi con đường này. Trước khi gia nhập Dự án Galileo, Cloete đã làm nghiên cứu sau tiến sĩ về khoa học dữ liệu tại Đại học Cambridge.

Cloete cũng có niềm đam mê lâu năm với chủ đề người ngoài hành tinh, nhưng nó đi kèm với sự hoài nghi về những nghiên cứu thiếu cơ sở khoa học. “Có quá nhiều điều vô lý ngoài kia,” anh nói. “Mỗi khi có thông tin mới xuất hiện, bạn nhận ra đó chỉ là điều giả dối và ai đó đang cố kiếm tiền từ nó.”

Ngay cả những nghiên cứu UAP nghiêm túc nhất cũng thường gặp khó khăn vì thiếu dữ liệu. Các nhà nghiên cứu UFO như Jacques Vallée giống như những thám tử hơn là nhà khoa học — họ thu thập báo cáo từ các nhân chứng, những người thường cũng cảm thấy bối rối trước những gì mình đã nhìn thấy.

Đài quan sát của Dự án Galileo được thiết kế để khắc phục vấn đề này, qua việc mở rộng đáng kể lượng dữ liệu về UAP và xây dựng một tiêu chuẩn khoa học để nghiên cứu chúng. Các thiết bị của đài quan sát liên tục thu thập dữ liệu từ bầu trời, nhưng phần lớn thời gian — tương tự như trong các máy dò neutrino — không có gì đặc biệt xảy ra.

Kế hoạch của nhóm là sử dụng phần mềm để tự động lọc bỏ các hiện tượng dễ nhận biết, và tập trung vào các hiện tượng bất thường, sau đó chuyển cho các thành viên của Dự án Galileo và công chúng phân tích thêm.

Dominé và Cloete sử dụng các chương trình thị giác máy tính mã nguồn mở, tương tự như công nghệ trong xe tự lái. Nhưng Dự án Galileo đối mặt với một thách thức đặc biệt: không giống như nhận diện một con mèo (dựa trên việc máy tính đã nhìn thấy hàng nghìn bức ảnh của mèo), UAP không phải là một thứ có thể được xác định rõ ràng. Chúng có thể là bất cứ thứ gì mà con người chưa từng nhìn thấy trước đây.

“Chúng tôi không biết mình đang tìm kiếm điều gì,” Cloete nói. “Chúng tôi không biết gì về cách chúng di chuyển. Đó chính là lý do cho sự xuất hiện của dự án này — để xác định UAP là gì.”

Vì vậy, nhóm của Dominé và Cloete (gồm ba nhân viên toàn thời gian của đài quan sát cùng khoảng một chục tình nguyện viên) đang huấn luyện phần mềm để nhận diện mọi vật thể và hiện tượng bình thường trên bầu trời. Bằng cách này, phần mềm sẽ dễ dàng nhận ra khi phát hiện thứ gì đó khác thường.

Nói cách khác, họ dạy phần mềm nhận ra "mèo" bằng cách học tất cả những gì "không phải mèo". Để làm được điều này, Cloete đưa ra ý kiến về việc xây dựng kho dữ liệu khổng lồ gồm các hình ảnh thực và hình ảnh tổng hợp của mọi loại vật thể bay đã xác định — anh gọi đó là “tổng điều tra bầu trời”.

Kho dữ liệu này bao gồm các hình ảnh trên không do đài quan sát thu thập được. Để mở rộng dữ liệu, Cloete sử dụng một phần mềm hoạt hình mã nguồn mở có tên Blender (được dùng trong bộ phim hoạt hình đoạt giải Oscar Flow) để tạo ra hàng trăm nghìn hình ảnh tổng hợp của máy bay, chim, máy bay không người lái, khinh khí cầu, và các vật thể khác.

Với máy bay hoặc chim, Cloete tạo ra các mô hình với nhiều kiểu dáng, chủng loại, ở các độ cao và tư thế khác nhau, bao gồm cả “hình thái học” khác biệt — như máy bay với càng đáp thu vào và hạ xuống, hoặc chim trong các pha khác nhau của nhịp vỗ cánh.

Sau đó, anh tổng hợp tất cả những hình ảnh này thành các khung cảnh bầu trời dày đặc và sống động để huấn luyện mô hình thị giác máy tính. Quá trình huấn luyện diễn ra liên tục, kéo dài từ 12 đến 24 giờ mỗi phiên trên cụm máy tính Cannon của Harvard. Hệ thống này bao gồm hàng trăm máy chủ kết nối mạng và các bộ xử lý đồ họa (GPU) tối ưu cho AI, phân bổ trên ba trung tâm dữ liệu trong khu vực.

Dù có trong tay công nghệ mạnh mẽ, công việc của nhóm Galileo vẫn tiến triển rất chậm. Nhưng họ may mắn khi nhận được sự giúp đỡ từ nhiều tình nguyện viên.

Một trong số đó là Ankit Biswas, học sinh trung học đến từ Charlotte, Bắc Carolina. Biswas đã liên hệ với Loeb vào tháng 3 năm ngoái, nói rằng: “Tôi không biết có nghiên cứu nghiêm túc nào về chủ đề này. Tôi luôn nghĩ rằng nó thuộc về một kiểu văn hóa kỳ lạ, nơi khoa học pha trộn với các suy đoán giả khoa học.”

Với Biswas — người đã giành chiến thắng trong tất cả các hội chợ khoa học cấp bang mà mình tham gia — Dự án Galileo là nơi phù hợp để cậu thử sức và khám phá. Vai trò của cậu trong nhóm là xử lý dữ liệu vị trí từ bộ phát tín hiệu của máy bay để đối chiếu với dữ liệu hình ảnh từ camera của đài quan sát. Cậu làm việc vào ban đêm và cuối tuần, khi không bận học ở trường.

Máy bay là một trong những vật thể dễ nhận diện nhất với phần mềm của nhóm, nhờ tốc độ, quỹ đạo di chuyển ổn định và dữ liệu từ bộ phát tín hiệu mà Biswas đã xử lý. Ngược lại, chim lại là một thách thức lớn, còn côn trùng — những sinh vật bay nhanh, di chuyển thất thường và thường xuất hiện gần ống kính — lại là “cơn ác mộng”, theo lời Cloete.

Phần mềm nhận diện vật thể của nhóm, tên là You Only Look Once (YOLO), cũng gặp khó khăn với các yếu tố khác như mây, bụi, lá cây rung lắc gần đường chân trời và ánh Mặt Trời. Đôi khi, YOLO nhầm lẫn những hiện tượng này với các vật thể bay mà nó được lập trình để phát hiện. Trên thực tế, hệ thống thị giác của con người cũng dễ bị đánh lừa theo cách tương tự. Điều này có thể giải thích một số hiện tượng bất thường mà các nhân chứng đã báo cáo trong nhiều năm qua.

Mục tiêu của nhóm là phát triển phần mềm tương tự cho tất cả các thiết bị, sau đó đồng bộ hóa chúng, để đài quan sát có thể phản ứng theo thời gian thực với mọi tín hiệu phát hiện được. Điều này đồng nghĩa với việc khi một trong các cảm biến — chẳng hạn như camera toàn bầu trời, dãy camera hồng ngoại hoặc micro — phát hiện điều gì đó thú vị, một camera đặc biệt sẽ tự động xoay về phía khu vực đó, và toàn bộ hệ thống sẽ bắt đầu lưu dữ liệu có liên quan.

Điều này là cần thiết vì việc lưu tất cả dữ liệu liên tục sẽ nhanh chóng làm quá tải dung lượng lưu trữ của nhóm. Dù hệ thống đã liên tục thu thập dữ liệu từ năm 2023, nhưng nó vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm. Cloete, Dominé và các thành viên khác của nhóm đang nỗ lực tinh chỉnh các mô hình phần mềm để đảm bảo chúng có thể thực hiện công việc cơ bản nhưng đặc biệt quan trọng: phân biệt tín hiệu và nhiễu sóng.

Vào tháng 1, Dominé công bố một bài báo khoa học, đồng tác giả cùng với Cloete, Loeb, Biswas và các thành viên khác, về dữ liệu thu thập từ hệ thống camera hồng ngoại của đài quan sát. Phần mềm YOLO đã xác định được 36% số máy bay mà camera ghi nhận.

“Theo tiêu chuẩn nghiên cứu về neutrino của tôi khi làm tiến sĩ, con số này không phải là cao,” Dominé thừa nhận, nhưng cô kỳ vọng độ chính xác của phần mềm sẽ được cải thiện đáng kể.

“Đây là minh chứng cho mức độ nghiêm ngặt mà chúng tôi muốn duy trì trong việc nghiên cứu UAP của mình,” Dominé nói, “và là tiêu chuẩn mà chúng tôi mong đợi ở các đồng nghiệp.”

Cô dự đoán trong vòng một đến hai năm tới, đài quan sát Galileo sẽ có thể phát hiện chính xác các hiện tượng bất thường từ tất cả các cảm biến. Hiện nhóm cũng đang lên kế hoạch xây dựng thêm ba đài quan sát tại Indiana, Nevada và Pennsylvania.

Lầu Năm Góc đang theo dõi sát sao công việc tại Trung tâm Vật lý Thiên văn Harvard & Smithsonian. Tính đến nay, AARO đã xem xét hơn 1.800 báo cáo UAP, hầu hết đến từ quân đội. Khi đối chiếu thông tin từ các báo cáo này với các nguồn dữ liệu khác của chính phủ như hồ sơ thời tiết và lịch trình bay, các nhà nghiên cứu tại AARO đã xác định rằng hàng trăm trường hợp có một lời giải thích đơn giản — chẳng hạn như bóng bay, mây, máy bay không người lái và các vật thể thông thường khác.

Giám đốc hiện tại của AARO, Jon Kosloski, là một nhà toán học và kỹ sư đến từ Cơ quan An ninh Quốc gia Mỹ (NSA). Trước đây, ông từng lãnh đạo các nhóm nghiên cứu về quang học lượng tử và các khía cạnh mật mã phức tạp tại NSA.

Không giống nhiều người bị thu hút bởi ý tưởng về người ngoài hành tinh, Kosloski lại say mê với thử thách “mò kim đáy bể” — tìm kiếm những hiện tượng bất thường trong khối dữ liệu khổng lồ. Trong số các nghiên cứu không thuộc diện bảo mật của ông, có dự án phát triển công cụ tìm kiếm “không phụ thuộc ngôn ngữ”.

Kosloski cho biết trong số hơn 1.800 trường hợp UAP mà nhóm ông đã xem xét, có khoảng 50 đến 60 trường hợp là “hiện tượng thực sự bí ẩn”, thách thức sự hiểu biết của các nhà khoa học và kỹ sư mà AARO hợp tác.

“Có những trường hợp rất thú vị mà dù có nền tảng vật lý, kỹ thuật và kinh nghiệm trong lĩnh vực tình báo, tôi vẫn không thể hiểu được,” Kosloski nói với các phóng viên vào tháng 11 năm ngoái. “Và tôi cũng chưa biết liệu có ai khác có thể giải thích được chúng.”

Thông tin về những trường hợp UAP bí ẩn mà AARO đã nghiên cứu vẫn chưa được công bố, nhưng Kosloski cho biết văn phòng của ông đặt mục tiêu dần dần giải mật càng nhiều càng tốt. Ông nhấn mạnh rằng thuật ngữ UAP không chỉ dùng để ám chỉ "phi thuyền ngoài hành tinh". Đối với Lầu Năm Góc, mối quan ngại trước mắt là khả năng một đối thủ của Mỹ đã bí mật phát triển công nghệ vượt trội so với Mỹ.

Các trường hợp UAP đã được công bố cho thấy công nghệ cảm biến quân sự không phù hợp với mục đích của AARO. Đoạn video nổi tiếng về máy bay chiến đấu của Hải quân Mỹ, được quay bằng camera hồng ngoại chuyên dụng để ngắm mục tiêu, là một ví dụ điển hình.

“Các cảm biến quân sự này được thiết kế để phát hiện và theo dõi các vật thể lớn, di chuyển nhanh như tên lửa, máy bay và tàu chiến, nhằm hỗ trợ khả năng triển khai vũ khí,” Sean Kirkpatrick, người tiền nhiệm của Kosloski, giải thích. Chúng không được xây dựng cho mục đích quan sát khoa học.

Ngoài ra, vì các thông số kỹ thuật của các thiết bị cảm biến quân sự đều được bảo mật, nên việc triển khai nghiên cứu theo cách mà nhóm của Cloete và Dominé đang thực hiện gần như là không thể. Kirkpatrick còn nhấn mạnh rằng các cảm biến quân sự có vai trò quan trọng mà Lầu Năm Góc không muốn ảnh hưởng đến: “Bạn không thể sử dụng radar phòng thủ tên lửa để theo dõi một con chim, vì như vậy chúng sẽ không còn thực hiện nhiệm vụ phòng thủ tên lửa nữa.”

Để giải quyết vấn đề này, AARO đã hợp tác với các nhà nghiên cứu tại Viện Nghiên cứu Công nghệ Georgia (GTRI) để phát triển một hệ thống cảm biến và phần mềm riêng, có tên gọi Gremlin — viết tắt của Hệ thống Radar Đa Quang phổ của Chính phủ (Government Radar Multispectral Interrogator).

Phần lớn chi tiết về dự án vẫn được giữ bí mật, nhưng thông tin được công bố cho thấy hệ thống này bao gồm các thiết bị tương tự như đài quan sát của Harvard: radar, ăng-ten vô tuyến và kính thiên văn thu thập hình ảnh quang học, hồng ngoại cùng bức xạ điện từ. Kosloski chỉ tiết lộ rằng Gremlin đã được lắp đặt tại một cơ sở an ninh quốc gia trong lãnh thổ Mỹ, nơi từng ghi nhận nhiều trường hợp UAP.

Giống như nhóm nghiên cứu của Harvard, AARO cũng đang phát triển phần mềm học máy tùy chỉnh để phát hiện UAP. Mặc dù Kosloski cho rằng họ đã tiến xa hơn trong quá trình này, nhưng họ cũng gặp phải những vấn đề tương tự. Tại địa điểm thử nghiệm bí mật, dù ít bị ảnh hưởng bởi côn trùng, nhưng trong các thử nghiệm trước đó, thuật toán nhận diện thị giác máy tính của AARO đã bị đánh lừa bởi... châu chấu.

Nỗ lực của Lầu Năm Góc hiện vẫn ở giai đoạn đầu và có thể không kéo dài đủ lâu để trả lời những câu hỏi lớn về UAP. Trong một cuộc phỏng vấn tại Lầu Năm Góc, Kosloski cho biết ông chưa thấy dấu hiệu nào cho thấy chương trình của mình sẽ bị ảnh hưởng bởi các đợt cắt giảm ngân sách mạnh tay mà chính quyền ông Trump đang tiến hành.

Khi tranh cử, Donald Trump đã cam kết sẽ cải thiện tính minh bạch của chính phủ về các hiện tượng UAP. Tuy nhiên, việc cắt giảm ngân sách và sự thay đổi trong các ưu tiên của chính quyền có thể đe dọa sự tồn tại của AARO.

Tại Harvard, con đường nghiên cứu của Dominé và Cloete đang dần tách biệt. Cả hai vẫn muốn tiếp tục nghiên cứu về UAP, nhưng trong khi Cloete đã gia hạn vị trí nghiên cứu sau tiến sĩ của mình đến năm 2027, Dominé lại quyết định tìm kiếm cơ hội ở nước ngoài.

Trong vài tháng qua, Dominé đã tỏ ra rất lo ngại khi chứng kiến các nhà nghiên cứu và học giả quốc tế bị giam giữ hoặc trục xuất bởi chính quyền Mỹ. Đồng thời, cô cũng cảm nhận rõ tác động của việc chính quyền ông Trump cắt giảm tài trợ liên bang cho mục đích nghiên cứu khoa học. Trước đây, cô từng dựa vào dữ liệu từ Cục Quản lý Đại dương và Khí quyển Quốc gia Mỹ (NOAA) cho nghiên cứu của mình — nhưng cơ quan này hiện đã ngừng thu thập dữ liệu mà cô cần.

Dominé nhận ra rằng, bất chấp sự quan tâm ngày càng tăng của Mỹ đối với lĩnh vực nghiên cứu của cô, cô khó có thể tiếp tục công việc của mình tại đây. Tất cả các vị trí nghiên cứu mà cô đang nộp đơn đều nằm ở các quốc gia khác.