NASA đang chuẩn bị cho kế hoạch thiết lập sự hiện diện lâu dài của con người trên Mặt Trăng, với các bước từ phát triển hệ thống năng lượng, khai thác tài nguyên đến xây dựng nơi ở. Để thực hiện mục tiêu này, việc tìm được những địa điểm hạ cánh an toàn, có nguồn tài nguyên và giá trị khoa học là yếu tố quan trọng.
Một nhóm nhà nghiên cứu tại Đại học bang Ohio đề xuất sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ công việc này. Mô hình do nhóm phát triển có thể phân tích dữ liệu bề mặt Mặt Trăng, xác định khu vực hạ cánh phù hợp và hỗ trợ lập kế hoạch xây dựng các tiền đồn trong tương lai. Nhóm kỳ vọng công nghệ này có thể được mở rộng để phục vụ các sứ mệnh trên Sao Hỏa.
Nghiên cứu được trình bày tại Hội nghị thường niên lần thứ 58 của Phân ban Khoa học Hành tinh thuộc Hiệp hội Thiên văn Mỹ, được tổ chức từ ngày 25 đến 30-10 tại Washington. Mô hình mang tên LUMINA, được phát triển theo hướng AI tác nhân, có khả năng đánh giá các địa điểm hạ cánh dựa trên những tiêu chí như mức độ an toàn, nguồn tài nguyên quan trọng và giá trị khoa học. Trong đó, nhóm đặc biệt chú ý đến các khu vực có băng nước.
Thay vì chỉ phân tích hình ảnh chụp từ quỹ đạo, LUMINA kết hợp nhiều loại dữ liệu về bề mặt Mặt Trăng, gồm địa hình, nguy cơ đối với hoạt động hạ cánh, đặc điểm địa chất và tính chất bề mặt. Mô hình còn có thể đối chiếu các địa điểm tiềm năng để xác định nơi phù hợp hơn cho cả hoạt động lưu trú của con người và nghiên cứu khoa học.
“Các hệ thống AI sẽ trở thành công cụ thiết yếu cho hoạt động thám hiểm không gian, giúp con người phân tích hàng triệu hình ảnh và bộ dữ liệu mà những sứ mệnh tương lai tạo ra,” Gokce Inal, nghiên cứu sinh tiến sĩ ngành Kỹ thuật Xây dựng, Môi trường và Trắc địa tại Đại học bang Ohio, đồng thời là tác giả chính của nghiên cứu, cho biết. “Công trình này nhằm tạo cầu nối giữa hai lĩnh vực AI và khoa học hành tinh”.
LUMINA kế thừa nghiên cứu trước đó của cùng nhóm, mang tên Trợ lý ngôn ngữ và thị giác quy mô lớn cho thám hiểm Mặt Trăng. Mô hình này có khả năng phân tích và mô tả hình ảnh bề mặt Mặt Trăng chụp từ quỹ đạo.
Việc lựa chọn địa điểm hạ cánh là một phần trong kế hoạch dài hạn của NASA nhằm đưa con người lên Mặt Trăng và tiến tới Sao Hỏa. Kế hoạch này nằm trong khuôn khổ Kiến trúc Mặt Trăng đến Sao Hỏa, chiến lược được NASA liên tục cập nhật để phát triển và thử nghiệm những công nghệ cần thiết cho hoạt động của con người ngoài Trái Đất.
Các công nghệ trọng tâm gồm hệ thống năng lượng, phương tiện vận chuyển, nơi ở và thiết bị hỗ trợ sự sống, robot, công nghệ xây dựng, khai thác tài nguyên tại chỗ và thông tin liên lạc. Theo nhóm nghiên cứu, AI có thể hỗ trợ quá trình phát triển các công nghệ này, trước hết bằng cách giúp phân tích dữ liệu và lựa chọn địa điểm phù hợp.
“Chương trình Artemis của NASA tạo ra những cơ hội quan trọng cho nghiên cứu của chúng tôi. Khi có thêm dữ liệu mới về Mặt Trăng, những kết quả này có thể giúp cải thiện các hệ thống như mô hình của chúng tôi và hỗ trợ tốt hơn cho việc lập kế hoạch sứ mệnh trong tương lai”, Inal nói.
Một trong những công nghệ quan trọng đối với các tiền đồn ngoài Trái Đất là khai thác tài nguyên tại chỗ (ISRU), tức tận dụng nguồn lực sẵn có trên thiên thể thay vì vận chuyển mọi thứ từ Trái Đất. Chẳng hạn, băng nước có thể được xử lý để cung cấp nước uống, nước sinh hoạt, sản xuất nhiên liệu và tạo oxy bằng phương pháp điện phân. Đất Mặt Trăng cũng có thể được nghiên cứu để phục vụ trồng cây hoặc làm vật liệu xây dựng.
Khai thác tài nguyên tại chỗ giúp giảm nhu cầu tiếp tế từ Trái Đất, hướng đến xây dựng các căn cứ có khả năng tự duy trì trong thời gian dài. Việc xác định đúng địa điểm có nguồn tài nguyên phù hợp vì thế sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng sinh sống và hoạt động của phi hành gia.
Khả năng LUMINA hỗ trợ lựa chọn địa điểm và lập kế hoạch xây dựng các tiền đồn trên Mặt Trăng, Sao Hỏa vẫn cần được kiểm chứng qua các nghiên cứu tiếp theo. Tuy nhiên, công trình cho thấy AI có thể trở thành công cụ hỗ trợ các nhà khoa học xử lý lượng dữ liệu ngày càng lớn trong quá trình chuẩn bị cho những sứ mệnh thám hiểm hành tinh.
Hình ảnh mô phỏng AI về việc phân tích các lớp dữ liệu môi trường trên Mặt Trăng nhằm xác định những địa điểm hạ cánh tiềm năng. Ảnh: Đại học bang Ohio
