Trong các phim viễn tưởng, chúng ta có thể gặp chi tiết siêu máy tính có tri giác đối thoại với các phi hành gia, thực hiện mệnh lệnh của họ và cảnh báo về vấn đề hỏng hóc của tàu, rồi trở thành phản tặc.

Một cảnh trong phim 2001: A Spae Odyssey với hình ảnh siêu máy tính HAL 9000 và bóng phi hành gia-người duy nhất còn lại của tàu. Ảnh: Mgm

Giờ đây, các kĩ sư NASA cho biết họ đang phát triển một giao diện theo kiểu ChatGPT. Mục tiêu cuối cùng là cho phép phi hành gia trò chuyện với tàu vũ trụ và những người điều khiển tàu có thể trao đổi với người máy có trí tuệ nhân tạo (AI) đang khám phá những hành tinh và mặt trăng xa xôi.

Phiên bản ban đầu của thiết bị AI này có thể được tích hợp vào Lunar Gateway, trạm không gian đầu tiên dự kiến được đặt ở bên ngoài quỹ đạo tầng thấp của Trái đất và cũng là trạm vũ trụ đầu tiên quay quanh Mặt trăng.

Mới đây, Tiến sĩ Larissa Suzuki, nhà nghiên cứu khách mời tại NASA, đã trình bày về mạng truyền thông liên hành tinh tại một cuộc họp về truyền thông vũ trụ thế hệ mới ở Viện Kỹ thuật điện và Điện tử, London, Anh.

Tiến sĩ Larissa Suzuki cho biết mục đích là để có thể tương tác đối thoại với các phương tiện du hành vũ trụ. Ảnh: Graeme Robertson

Cô cho biết hệ thống tích hợp AI sẽ phát hiện và có thể giải quyết những trục trặc, thiếu sót ngay khi xảy ra. Chẳng hạn, nó sẽ báo cho các nhà điều khiển phi thuyền biết có khả năng việc vận chuyển hàng từ tàu vũ trụ X sẽ không đến nơi hoặc thất lạc. Điều này rất quan trọng vì họ không thể đưa một kĩ sư lên không gian mỗi khi tàu vũ trụ ngưng hoạt động hoặc phần mềm bị hỏng vì lí do nào đó.

Hệ thống này có giao diện ngôn ngữ tự nhiên, giúp phi hành gia và trung tâm điều khiển có thể nói chuyện với nó chứ không cần phải lần tìm các thông tin cần thiết trong cuốn cẩm nang kỹ thuật dày cộp. Tiến sĩ Suzuki mường tượng việc phi hành gia có thể tìm lời khuyên từ hệ thống này về các thí nghiệm bên ngoài không gian, hay cách thực hiện những thao tác phức tạp.

Các nhà nghiên cứu cũng đang tìm cách triển khai công nghệ học máy vào vũ trụ, nơi không thể chạy một lượng dữ liệu khổng lồ bằng các siêu máy tính. Tiến sĩ Suzuki mô tả phương pháp học liên kết(federated learning) có thể cho phép một đoàn xe robot thám hiểm chia sẻ kiến thức với nhau trong khi đi tìm nước hoặc khoáng chất tại một hành tinh xa xôi, nghĩa là chúng có thể tiếp tục học mà không cần gửi lượng dữ liệu khổng lồ về Trái đất.