Nhà khoa học Việt chinh phục bầu trời

Một phương pháp mới cho phép "đọc" trực tiếp bản đồ ba chiều vũ trụ đã mang về giải thưởng khoa học quốc tế cho nhà nghiên cứu người Việt - tiến sĩ Nguyễn Nhật Minh.

Một bước tiến không chỉ về kỹ thuật, mà còn về cách con người lựa chọn quan sát và hiểu vũ trụ.

Một buổi chiều yên tĩnh ở quê nhà Bình Thạnh (TP.HCM), tiến sĩ Nguyễn Nhật Minh (36 tuổi) nói về vũ trụ như thể đang kể câu chuyện quen thuộc. Và trong câu chuyện đậm khoa học ấy, có cả hình bóng vợ anh như một vì "tinh tú" luôn đồng hành thân thương cùng chồng.

Khi dữ liệu không còn bị nén

"Trong phần lớn lịch sử vũ trụ học hiện đại, vũ trụ mà các nhà thiên văn nhìn thấy hôm nay là một mạng lưới khổng lồ các thiên hà. Những kính viễn vọng hiện đại có thể ghi lại vị trí của hàng triệu thiên hà trong không gian ba chiều, trải dài hàng tỉ năm ánh sáng. 

Nhưng chính sự khổng lồ đó lại tạo ra một nghịch lý: dữ liệu quá lớn để xử lý trực tiếp. Vì vậy, trong nhiều thập niên, các nhà khoa học phải "nén" dữ liệu lại trước khi phân tích", tiến sĩ Nguyễn Nhật Minh chia sẻ.

Phương pháp anh và đồng nghiệp theo đuổi bắt đầu từ một câu hỏi tưởng như đơn giản: Bản đồ phân bố các thiên hà trong vũ trụ giống như một bản giao hưởng, làm sao nén bản nhạc đó thành một phổ âm?

Kỹ thuật anh và đồng nghiệp phát triển có tên là Field Level Inference. Nó cho phép phân tích trực tiếp cấu trúc ba chiều của vũ trụ, không cần nén dữ liệu mà xử lý đồng thời vị trí của hàng triệu thiên hà.

Những thử nghiệm đầu tiên cho thấy phương pháp này có thể cải thiện độ chính xác của các phép đo vũ trụ học lên ba đến năm lần, đánh dấu một bước nhảy vọt của cả một thập niên khảo sát thiên hà.

"Trong vũ trụ học có rất nhiều mô hình, nhưng dữ liệu thường chưa đủ mạnh để loại bỏ chúng. Vì vậy thay vì xây thêm mô hình, tôi muốn tập trung tối ưu hóa việc khai thác dữ liệu để loại bỏ bớt các mô hình hiện có", anh nói.

Hành trình khoa học không theo đường thẳng

Khi bắt đầu nghiên cứu đề tài này năm 2016, Nhật Minh tin rằng mình đã nhìn thấy con đường phía trước. "Ban đầu mình nghĩ sẽ đi từ A đến B - anh nhớ lại - Nhưng cuối cùng lại phải đi vòng qua C, rồi D, rồi quay lại C1, C2. Nói chung là một vòng rất lớn".

Trước khi công trình được công bố, trên thế giới chỉ có vài nhóm nhỏ theo đuổi hướng nghiên cứu này. Một phần vì nó quá khó, phần khác vì rủi ro rất lớn. Trong khoa học hiện đại, nơi các nhà nghiên cứu thường làm việc theo các hợp đồng 3 đến 5 năm, một dự án kéo dài gần một thập niên có thể là một canh bạc. "Nhiều người phải chọn những dự án ngắn hơn", Nhật Minh nói.

Chính vì vậy, trong nhiều năm, công trình này luôn tiến triển song song với các nghiên cứu khác. Anh chia thời gian cho nhiều hướng nghiên cứu cùng lúc, giống như một người quản lý nhiều dự án. Khi một hướng gặp bế tắc, anh chuyển sang hướng khác.

Dự án nghiên cứu trải qua một hành trình địa lý, nó bắt đầu ở Đức - nơi Nhật Minh thực hiện luận án tiến sĩ. Trong khoảng 5 năm, anh làm việc tại Viện vật lý thiên văn Max Planck. Ở đó, theo anh, văn hóa khoa học khá thực dụng: các quỹ tài trợ thường ưu tiên những dự án ít rủi ro và có kết quả rõ ràng.

Sau đó, anh chuyển sang Mỹ làm nghiên cứu sau tiến sĩ tại Michigan, môi trường lại khác. "Ở Mỹ có những quỹ sẵn sàng đầu tư cho các dự án mạo hiểm hơn, nhưng họ cũng muốn thấy kết quả nhanh", anh nói.

Từ Mỹ, anh tiếp tục sang Nhật Bản. Nhịp độ nghiên cứu ở đây, theo cảm nhận của anh, nằm đâu đó giữa châu Âu và Mỹ. Ba nền văn hóa khoa học, ba hệ thống tài trợ khác nhau. Nhưng ở đâu cũng có một thực tế giống nhau: dữ liệu thiên văn đang bùng nổ.

Những dự án khảo sát bầu trời mới đang thu thập lượng dữ liệu lớn chưa từng có. Trong bối cảnh đó, các phương pháp phân tích dữ liệu trở nên quan trọng không kém các kính viễn vọng khổng lồ.

Nghiên cứu của Nhật Minh đang ở giao điểm giữa thiên văn, vật lý, thống kê, mô phỏng và khoa học dữ liệu. Anh dùng những công cụ big data và AI để trả lời câu hỏi vũ trụ và các thiên hà hình thành, phát triển như thế nào?

Trở về gần hơn với bầu trời quê nhà

Sau khi bài báo được công bố, số nhóm nghiên cứu theo đuổi hướng này đã tăng lên đáng kể. Đối với Nhật Minh, đó là tín hiệu quan trọng nhất. "Điều vui nhất là cộng đồng khoa học đã nhận thấy tiềm năng hướng nghiên cứu này".

Trong khi hành trình khoa học của anh trải dài nhiều quốc gia, suy nghĩ về tương lai lại hướng về gần nhà hơn. Anh nói mình muốn sống gần gia đình hơn.

Trở về nơi anh được ươm mầm ước mơ, được cổ vũ từ người thầy thời học cấp 3 của mình: "Nhật Minh là cậu bé gây chú ý trong nhiều học trò của tôi, cậu ấy liên tục đặt ra các câu hỏi về bài học. Tôi luôn khuyến khích các em hãy đi xa hơn, thực hiện giấc mơ trèo lên đỉnh thế giới để xem các nhà khoa học hàng đầu đang khám phá những gì", thầy Lê Quang Diệm - chủ nhiệm môn vật lý bậc THPT của Nhật Minh - chia sẻ.

Ở Quy Nhơn, Nhật Minh nhận được lời mời tham gia xây dựng nhóm nghiên cứu thiên văn. Điều khiến anh suy nghĩ không chỉ là công việc, mà là câu hỏi lớn hơn: Liệu Việt Nam đã đến lúc có thể đầu tư nghiêm túc để xây một năng lực nghiên cứu mới ở giao điểm giữa thiên văn học, dữ liệu lớn và AI?

Trong thời đại dữ liệu mở, các quốc gia đi sau không còn buộc phải đứng ngoài những bài toán lớn chỉ vì không sở hữu các thiết bị đắt đỏ nhất. Khi dữ liệu từ các khảo sát hàng đầu được công bố công khai, lợi thế quyết định nằm ở năng lực phân tích, mô hình hóa và đào tạo con người.

Hỏi về khả năng của Việt Nam, theo anh, câu trả lời là "có". Đây cũng là lý do anh tin chúng ta có một cơ hội thực chất. Những sinh viên có nền tảng khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo hay thống kê hoàn toàn có thể bước vào thiên văn học hiện đại nếu được dẫn dắt đúng.

Với anh, xây một nhóm nghiên cứu mạnh hôm nay không chỉ là tập hợp vào cá nhân giỏi, mà là tạo ra một môi trường đủ ổn định để theo đuổi các bài toán dài hơi. Đủ kết nối để tham gia mạng lưới quốc tế, và đủ tầm nhìn để nuôi dưỡng một thế hệ khoa học liên ngành mới cho Việt Nam.

Hợp tác quốc tế cũng rất quan trọng, để sinh viên và các nhà khoa học trẻ Việt Nam có thể tham gia các mạng lưới nghiên cứu toàn cầu. Anh cũng khuyến khích sinh viên chủ động hơn. "Đôi khi chỉ cần một email, cánh cửa nghiên cứu có thể mở ra", anh nói.