Giải mã cuộn giấy cổ cháy đen

Herculaneum Scrolls là tập hợp khoảng 800 cuộn giấy Hy Lạp bị carbon hóa trong vụ phun trào núi lửa Pompeii vào năm 79. Do bề mặt giòn và cháy đen, bất kỳ nỗ lực mở các cuộn giấy này đều dẫn đến việc chúng vỡ vụn, khiến nội dung bên trong gần như không thể tiếp cận.

Cuộn giấy Herculaneum thứ 5 mà các nhà khoa học tham gia Thử thách Vesuvius quét và công bố dữ liệu. Ảnh: Thử thách Vesuvius.

Nhờ AI và tia X độ phân giải cao, nhóm nghiên cứu gồm Youssef Nader (Đức), Luke Farritor (Mỹ), và Julian Schilliger (Thụy Sĩ) đã giải mã hơn 2.000 ký tự từ các cuộn giấy này vào năm 2023. Những ký tự đầu tiên hé lộ kho tàng thông tin quý giá về đời sống La Mã và Hy Lạp cổ đại, một phần lịch sử chưa từng được biết đến.

Để đẩy nhanh tiến độ, Thử thách Vesuvius đã được tổ chức nhằm huy động tài năng toàn cầu trong việc giải mã nội dung còn lại. Các nhà nghiên cứu hy vọng sẽ giải mã được 90% nội dung từ 4 cuộn giấy quan trọng vào cuối năm 2024. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất là tách biệt các vết mực đen trên bề mặt carbon hóa trong môi trường số hóa, biến văn tự cổ trở nên dễ đọc hơn.

“Các vết mực vẫn ở đó, chỉ bị ngụy trang và chôn vùi trong các lớp phức tạp. AI đang hỗ trợ chúng tôi chắt lọc thông tin để làm sáng tỏ những gì đã mất đi qua thời gian,” giáo sư Brent Seales từ Đại học Kentucky cho biết.

Giải mã ngôn ngữ của cá nhà táng

Cá nhà táng giao tiếp thông qua các âm thanh lách tách được tạo ra từ cơ quan spermaceti trong đầu. Những âm thanh này, gọi là coda, thể hiện sự thay đổi về nhịp điệu, tần số và độ dài. Tuy nhiên, nội dung giao tiếp mà loài động vật biển khổng lồ này muốn truyền tải vẫn là một bí ẩn.

Học máy giúp giải mã chuỗi âm thanh của cá nhà táng. Ảnh: Reinhard Dirscherl/imageBROKER

Học máy đã phân tích gần 9.000 chuỗi âm thanh lách tách từ khoảng 60 cá nhà táng tại biển Caribbean. Qua đó, các nhà nghiên cứu phát hiện ra 18 loại giai điệu, 5 loại nhịp độ, 3 loại rubato (biến đổi thời lượng) và 2 loại "tô điểm" – những tiếng lách tách bổ sung vào cuối các coda ngắn.

Khi phân tích bằng AI, các dạng mẫu coda chưa từng thấy trước đây được phát hiện và được mô tả là tương tự như ngữ âm trong ngôn ngữ con người. Theo giáo sư Brenda McCowan từ Đại học California Davis, công nghệ này không chỉ hỗ trợ hiểu ngôn ngữ cá nhà táng mà còn có thể mở ra khả năng giao tiếp giữa con người và động vật biển trong tương lai.

Tìm kiếm hình khắc khổng lồ thời cổ đại

Tại sa mạc Nazca, Peru, nơi những hình khắc khổng lồ chỉ có thể nhìn thấy từ trên cao, AI đã đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện thêm nhiều hình vẽ chưa từng biết đến.

Nhóm nghiên cứu của giáo sư Masato Sakai từ Đại học Yamagata, Nhật Bản, đã sử dụng một mô hình AI phân tích hình ảnh độ phân giải cao từ các bức khắc đã biết trước đó. Giai đoạn từ tháng 9/2022 đến tháng 2/2023, nhóm đã kiểm tra các khu vực tiềm năng trên sa mạc thông qua hình ảnh từ drone và khảo sát thực địa.

Mô hình AI giúp phát hiện nhiều hình vẽ bí ẩn trên sa mạc Nazca, Peru. Ảnh: Viện Nasca thuộc Đại học Yamagata.

Kết quả, họ phát hiện thêm 303 hình vẽ mới, gồm các thiết kế hình học phức tạp, hình người, động vật và cả các hình ảnh kỳ lạ như cá voi sát thủ cầm dao. Phát hiện này gần như tăng gấp đôi số lượng hình vẽ đã biết từ trước đến nay, chỉ trong vài tháng nhờ AI.

“AI cho phép chúng tôi xử lý một lượng lớn dữ liệu trong thời gian ngắn, vượt qua giới hạn của khảo cổ học truyền thống,” Amina Jambajantsan từ Viện Khảo cổ Max Planck chia sẻ.

Giải mã thành phần cơ bản của sự sống

Protein, thành phần cơ bản của sự sống, được hình thành từ khoảng 20 loại axit amin nhưng có thể kết hợp theo cách gần như vô hạn. Các chuỗi axit amin này tự gấp lại thành những cấu trúc ba chiều phức tạp, đóng vai trò quyết định trong việc hình thành tóc, da, tế bào, cũng như hỗ trợ đọc, sao chép và sửa chữa ADN.

Protein là những cấu trúc phức tạp trong cơ thể. Ảnh: Juan Gaertner/Science Photo Library.

AlphaFold, một công cụ AI do Google DeepMind phát triển, đã cách mạng hóa nghiên cứu protein. Từ năm 2018, công cụ này dự đoán cấu trúc của gần như toàn bộ 200 triệu protein được biết đến, giúp đẩy nhanh đáng kể các tiến bộ trong sinh học cơ bản, y học, và cả phát triển thuốc mới.

Công nghệ AI không chỉ giới hạn trong nghiên cứu protein. Nó còn được sử dụng để lập bản đồ chi tiết từng loại tế bào trong cơ thể người, phát hiện các phân tử mới và đẩy nhanh quá trình thiết kế thuốc.

Nguồn:Những khám phá khoa học nổi bật nhờ AI năm 2024