Dominé từng định rời khỏi giới học thuật để làm về ngôn ngữ hoặc môi trường. Tuy nhiên, khi đọc được bài báo về Dự án Galileo, Dominé lập tức ứng tuyển cho dự án này và nhanh chóng nhận được cuộc gọi của giáo sư Loeb gọi điện mời cô tham gia chỉ một tuần sau đó. Đồng hành cùng Dominé là Richard Cloete, một kỹ sư người Nam Phi với tuổi thơ đầy thiết bị tự chế: từ cuộn Tesla, súng vi sóng cho đến các máy phát radio. Sau khi rời Nam Phi năm 20 tuổi, anh làm nhân viên pha chế ở Anh suốt 5 năm trước khi quyết định theo đuổi khoa học máy tính nhờ sự động viên của vợ, một nhà nghiên cứu sinh học. Sau nhiều năm làm việc và học tập tại Anh và Cambridge, anh chuyển sang nghiên cứu dữ liệu, rồi gia nhập Galileo. Nhưng khác với sự lạc quan của Dominé, Cloete tiếp cận chủ đề UAP bằng sự nghi ngờ sắc lạnh thay vì cảm xúc bởi nếu không làm việc bài bản, thì sẽ không ai tin kết quả họ có thể đạt được trong một lĩnh vực vốn đã có quá nhiều hoài nghi.

Khi AI là mới là điều tra viên thực thụ

Đài quan sát Galileo hoạt động 24/7, nhưng phần lớn thời gian thì chẳng có gì đặc biệt xảy ra. Các thiết bị liên tục thu thập hình ảnh, âm thanh, tín hiệu từ những vật thể hoàn toàn bình thường như máy bay, chim, bóng bay cho đến những con côn trùng nhỏ xíu lướt ngang ống kính. Vì thế, Dominé và Cloete phải phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng nhận biết mọi thứ “không đáng chú ý” – để khi một điều gì đó bất thường xuất hiện, hệ thống sẽ tự động đánh dấu.

Cận cảnh camera của hệ thống

Hay cột phân tích sóng radio đặt tại Cambridge, Massachusetts

Họ sử dụng mô hình YOLO (You Only Look Once), một công cụ mã nguồn mở vốn được dùng trong xe tự lái để nhận diện vật thể. Nhưng thay vì dạy máy tính nhận diện “mèo” bằng cách cho xem ảnh mèo, nhóm Galileo lại huấn luyện mô hình bằng cách cho nó biết “tất cả những gì không phải là UFO”. Với sự hỗ trợ của phần mềm Blender, một công cụ làm hoạt hình 3D, họ tạo ra hàng trăm nghìn hình ảnh giả lập đa dạng: máy bay với càng đáp thu vào/mở ra, chim đập cánh ở các tư thế khác nhau, bóng bay ở mọi độ cao. Những hình ảnh này được trộn ngẫu nhiên để tạo thành “một điều kiện bầu trời” hỗn loạn và thực tế, sau đó đưa vào mô hình AI.

Việc huấn luyện kéo dài hàng chục giờ, chạy trên cụm máy tính Cannon của Harvard, gồm hàng trăm server và GPU tập trung tại 3 trung tâm dữ liệu. Kết quả là mô hình có thể nhận diện được 36% số máy bay trong dữ liệu hồng ngoại. Đây thật sự là một con số chưa quá ấn tượng, nhưng là khởi đầu đầy hứa hẹn. Chính Dominé cũng thừa nhận đây là một tỉ lệ thấp trong thế giới neutrino mà cô nghiên cứu. Tuy nhiên, với cô, đây hiện là cách duy nhất để xây dựng nền tảng khoa học cho UAP. Và điều quan trọng hơn hết là thái độ nghiêm túc khi mọi kết quả đều được công bố minh bạch, đi kèm phương pháp và giới hạn rõ ràng.

Và cả chính phủ Mỹ cũng muốn “lắng nghe” bầu trời

Trong khi giới học thuật âm thầm phát triển công cụ để theo dõi bầu trời, thì chính phủ Mỹ cũng không đứng ngoài cuộc. Song song với Galileo, Lầu Năm Góc cũng đã thiết lập văn phòng AARO, với việc chuyên theo dõi và phân tích UAP với đội ngũ nhà khoa học, kỹ sư, và nhà mật mã học hàng đầu. Sean Kirkpatrick, giám đốc đầu tiên của AARO, từng là chuyên gia vật liệu quân đội, thẳng thắn thừa nhận rằng các cảm biến quân sự được thiết kế để phát hiện tên lửa, không phải UFO và chúng không được sử dụng cho khoa học. Hiện tại, Jon Kosloski, cựu lãnh đạo nhóm mật mã NSA, đang dẫn dắt AARO với mục tiêu giải mật nhiều dữ liệu UAP hơn, dù 50-60 trường hợp vẫn là bí ẩn ngay cả với các chuyên gia hàng đầu.

Jon Kosloski, lãnh đạo dự án thực hiện bởi chính phủ Mỹ

Nhóm nghiên cứu này đã triển khai hệ thống Gremlin tại các địa điểm nhạy cảm, nơi từng có báo cáo UAP. Hệ thống bao gồm gồm radar, antenna và cảm biến hồng ngoại tương tự Galileo, cũng dùng AI để lọc dữ liệu, và họ cũng gặp rắc rối với châu chấu và cỏ lay gần ống kính khi đã từng có tình huống khi một con châu chấu bay ngang và mô hình AI nhận diện nhầm thành vật thể ngoài hành tinh. Hiện tại, dù các nhà khoa học tại AARO không vội vã nói về người ngoài hành tinh, họ thừa nhận: điều họ lo hơn là một công nghệ chưa từng biết đến, có thể đến từ một đối thủ nào đó trên Trái Đất, đang hoạt động ngay trong không phận Mỹ mà không bị phát hiện.

Giới hạn cuối cùng của văn hóa và khoa học

Dù được hỗ trợ bởi công nghệ và ngân sách, nghiên cứu UAP vẫn nằm trong vùng xám văn hóa. Kirkpatrick chia sẻ rằng nếu NASA tìm vi khuẩn trên sao Hỏa, đó là khoa học. Nhưng nếu họ tìm ra công nghệ lạ trong tầng bình lưu, công chúng có thể cho rằng họ là những kẻ điên. Các nhà nghiên cứu như Dominé và Cloete phải đi giữa lằn ranh: vừa theo đuổi sự thật, vừa làm khoa học một cách kỷ luật – chặt chẽ, lại vừa phải đối mặt với định kiến học thuật và cả rủi ro chính trị, nhất là với các nhà khoa học quốc tế, như Dominé, người đang cân nhắc rời Mỹ sang châu Âu vì lo ngại thị thực và cắt giảm ngân sách dưới thời chính quyền Trump – vốn đã ngừng thu thập dữ liệu khí hậu từ NOAA, nguồn sống còn của nghiên cứu.

Hiện tại, dù chưa có bất kì phát hiện chấn động nào, Galileo đang mở ra một kỷ nguyên mới: thay vì dựa vào lời kể nhân chứng, chúng ta có thể ghi lại toàn bộ bầu trời, mọi lúc, và để AI phân tích từng khung hình. Và trong 1-2 năm tới, hệ thống này sẽ được nhân rộng sang Indiana, Nevada và Pennsylvania, hình thành mạng lưới quan sát toàn diện đầu tiên thuộc loại này. Nếu có điều gì đó thực sự bất thường thì các nhà khoa học kì vọng rằng họ có thể phát hiện ra được.

Và cả khi không có gì cả, thì điều đó cũng không phải là vấn đề lớn vì bản chất khoa học không chỉ để đi tìm sự thật mà còn là cách để loại bỏ dần những điều không chính xác, những lầm tưởng, hoài nghi, cho đến khi những gì còn lại, dù kỳ lạ đến đâu, chính là câu trả lời. Như Dominé nói: “Chúng tôi không tìm kiếm người ngoài hành tinh – chúng tôi tìm kiếm sự thật. Và sự thật luôn đáng giá hơn mọi câu chuyện viễn tưởng.”

Nguồn: [1][2][3]