Những khám phá thú vị thông qua AI

AI giải mã cuộn giấy cổ 2.000 năm tuổi
Bị cháy xém, hàng trăm cuộn giấy cổ giòn tan sẽ vỡ vụn nếu mở ra và bất kỳ dấu vết nào của chữ viết cũng gần như không thể đọc được. Song nhờ AI, các nhà khoa học có thể giải mã một phần nội dung.

3 nhà nghiên cứu gồm Youssef Nader (Đức), Luke Farritor tại Công ty SpaceX (Mỹ) và nhân viên ngành robot người Thụy Sĩ Julian Schilliger sử dụng AI và tia X độ phân giải cao tiết lộ những đoạn văn đầy đủ đầu tiên từ giấy cói Herculaneum - tập hợp gồm khoảng 800 cuốn giấy Hy Lạp bị cháy đen do vụ phun trào núi lửa Vesuvius năm 79.

Phát hiện "bảng chữ cái âm vị" của cá nhà táng

Các nhà nghiên cứu biết rằng tiếng kêu của cá nhà táng thay đổi về nhịp độ, nhịp điệu và độ dài. Tuy nhiên, việc chúng muốn truyền tải điều gì với âm thanh đó vẫn là điều bí ẩn.

Mới đây, công nghệ máy học giúp các nhà khoa học tham gia dự án Project CETI phân tích gần 9.000 chuỗi tiếng kêu được ghi lại - đại diện cho "giọng nói" của khoảng 60 con cá nhà táng ở biển Caribe.

Những gì các nhà nghiên cứu mô tả là tương tự như ngữ âm trong giao tiếp của con người.

Cá nhà táng là loài có tính xã hội cao. Do đó, âm thanh hay tiếng kêu có khả năng giúp các đàn cá nhà táng đưa ra quyết định nhóm và phối hợp trong các nhiệm vụ chung, như tìm kiếm thức ăn, nuôi dạy con non hay phòng vệ.

Tìm kiếm các địa điểm khảo cổ

AI đang thúc đẩy quá trình tìm kiếm các đường nét và biểu tượng điêu khắc bí ẩn tại sa mạc Nazca ở Peru mà các nhà khảo cổ học dành gần một thế kỷ để khám phá và ghi chép lại.

Một nhóm các nhà nghiên cứu do Giáo sư ngành khảo cổ Masato Sakai tại Đại học Yamagata (Nhật Bản) dẫn đầu đào tạo một mô hình AI phát hiện vật thể bằng hình ảnh có độ phân giải cao của 430 biểu tượng Nazca.

Từ tháng 9/2022 - 2/2023, nhóm kiểm tra độ chính xác của mô hình tại sa mạc Nazca, khảo sát các địa điểm đầy hứa hẹn bằng cách đi bộ và sử dụng máy bay không người lái. Kết quả, các nhà nghiên cứu xác minh thực địa 303 hình vẽ địa lý tượng trưng - ​​gần như tăng gấp đôi số lượng hình vẽ địa lý đã biết chỉ trong vài tháng.

Hiểu về các khối xây dựng của sự sống
Các mô hình AI giúp các nhà nghiên cứu hiểu về sự sống ở quy mô nhỏ nhất: các chuỗi phân tử tạo thành protein, các khối xây dựng của sự sống.

Trong nhiều thập kỷ, việc giải mã các cấu trúc 3D này là nỗ lực đầy thách thức và tốn thời gian.

Tuy nhiên, vào năm 2018, một công cụ dựa trên AI mang tính đột phá xuất hiện. Phiên bản mới nhất của cơ sở dữ liệu cấu trúc protein AlphaFold do Demis Hassabis và John Jumper tại Google DeepMind ở London phát triển dự đoán cấu trúc của hầu hết 200 triệu protein đã biết từ trình tự axit amin.

Học máy đang giúp thúc đẩy lập "bản đồ tế bào" trong cơ thể người và phát hiện ra các phân tử để từ đó tạo ra thuốc mới trong điều trị bệnh...