Người dùng dùng Claude Code phát hiện hành tinh lạ cách Trái Đất 116 năm ánh sáng

Một người dùng Reddit vừa gây chú ý khi tuyên bố đã sử dụng Claude Code để phân tích dữ liệu từ kính viễn vọng TESS của NASA và phát hiện một ứng viên hành tinh mới cách Trái Đất khoảng 116 năm ánh sáng. Điều đáng chú ý là toàn bộ quy trình phân tích khoa học phức tạp này được thực hiện chủ yếu bằng các tác nhân AI, với hơn 1.000 script được tạo ra chỉ trong hai tuần.

Minh họa phân tích dữ liệu thiên văn bằng AI

Phát hiện tình cờ từ dữ liệu kính viễn vọng

Câu chuyện bắt đầu khi người dùng này đang xem xét dữ liệu từ kính viễn vọng TESS thì nhận thấy một ngôi sao có biểu hiện bất thường. Cứ mỗi 3,18 ngày, ngôi sao này lại mờ đi khoảng 0,05% trong khoảng hai giờ đồng hồ.

Điều khiến phát hiện này đáng tin cậy hơn là tín hiệu tương tự cũng xuất hiện trong các quan sát TESS hoàn toàn độc lập từ năm 2020 và 2018. Nếu đây thực sự là một hành tinh, nó có kích thước khoảng 1,4 lần Trái Đất.

Tuy nhiên, tác giả nhấn mạnh đây vẫn chỉ là ứng viên hành tinh, chưa được xác nhận chính thức.

Cách AI tham gia vào nghiên cứu khoa học

Điểm được cộng đồng công nghệ quan tâm nhất chính là phương pháp phân tích. Tác giả đã sử dụng Claude Code với các mô hình Opus 5.5 và Fable 5.1 để thực hiện phần lớn công việc thực tế:

• Tải xuống và phân tích cú pháp dữ liệu TESS
• Viết mã tìm kiếm tín hiệu
• Khớp mô hình quá cảnh (transit fitting)
• Kiểm tra các ngôi sao lân cận
• Tìm kiếm nhật thực thứ cấp và các dương tính giả khác
• Tạo biểu đồ trực quan hóa
• Chạy lại quy trình khi một phép kiểm tra thất bại

Điều quan trọng là con người vẫn đóng vai trò quyết định: chọn câu hỏi nào cần đặt ra, phép kiểm tra nào quan trọng, và tiêu chí nào được coi là đạt hay không đạt.

Các đánh giá độc lập đến từ Codex và các phiên tác nhân riêng biệt khởi chạy hoàn toàn mới, chỉ với quyền truy cập đọc.

Sơ đồ phân tích dữ liệu quá cảnh

Bài kiểm tra "giấu dữ liệu" và tính khả tín

Phép kiểm tra tâm đắc nhất của tác giả rất đơn giản nhưng hiệu quả. Anh giấu đi toàn bộ dữ liệu quan sát của một năm, dùng hai năm còn lại để tính quỹ đạo, rồi dự đoán thời điểm quá cảnh trong năm bị giấu. Sau đó chỉ kiểm tra năm bị giấu tại đúng những thời điểm đó.

Kết quả: 3 trên 3 lần dự đoán đều chính xác — cho các năm 2018, 2020 và 2025. Đây là một dạng kiểm tra chéo mạnh mẽ, giúp củng cố giả thuyết về một vật thể quay quanh ngôi sao với chu kỳ ổn định.

Quá trình kiểm tra độc lập cũng phát hiện ra lỗi thực tế. Có thời điểm tác giả đưa ra một tuyên bố thống kê mạnh hơn thực tế, nhưng cuộc đánh giá đã phát hiện vấn đề. Tác giả đã loại bỏ tuyên bố đó và làm lại phần phân tích. Tín hiệu chính với chu kỳ 3,18 ngày vẫn tồn tại sau quá trình kiểm tra.

Kiểm tra chéo và tính minh bạch khoa học

Để kiểm tra liệu ai đó đã phát hiện tín hiệu này chưa, tác giả đã tra cứu 36 danh mục và nguồn tài liệu, cùng 340.505 cảnh báo tìm kiếm hành tinh tự động từ TESS. Không tìm thấy tín hiệu nào được báo cáo trước đó.

Ngoài ra còn có một ứng viên thứ hai quanh cùng ngôi sao, với bán kính khoảng 2,2 lần Trái Đất và chu kỳ quỹ đạo 11,13 ngày. Tuy nhiên bằng chứng cho ứng viên này yếu hơn nhiều nên tác giả tách riêng để xử lý.

Dự đoán được công bố trước và khả năng kiểm chứng

Phần đáng chú ý nhất của câu chuyện này là tính khả kiểm chứng (falsifiable). TESS sẽ quay lại vùng trời này vào tháng 11. Tác giả đã nộp một đề xuất quan sát để kính ghi lại ngôi sao này mỗi 2 phút, và đề xuất đã được chấp thuận.

Theo đó, TESS sẽ quan sát ngôi sao từ 31/10 đến 26/11. Trước khi có bất kỳ dữ liệu mới nào, vào ngày 6/10, tác giả đã công bố thời điểm chính xác mà các quá cảnh được dự đoán sẽ xảy ra, kèm theo các tiêu chí quyết định dự đoán đúng hay sai.

Nếu các lần mờ xuất hiện đúng như dự đoán, giả thuyết sẽ mạnh hơn nhiều. Nếu không, đó là bằng chứng chống lại, và việc công bố trước (preregistration) khiến không thể âm thầm sửa lại kết quả sau đó.

Tác giả cũng đã tạo một phiên bản 3D tương tác miễn phí để người quan tâm có thể khám phá hệ sao này, đồng thời công bố bản preprint và các liên kết liên quan.

Ý nghĩa cho cộng đồng AI và khoa học

Câu chuyện này mở ra một góc nhìn mới về cách các tác nhân AI như Claude Code có thể hỗ trợ nghiên cứu khoa học thực sự, chứ không chỉ lập trình phần mềm. Tuy nhiên, nó cũng đặt ra câu hỏi quan trọng về việc làm sao để kiểm tra các phân tích do AI viết — vì một kết quả có thể trông hoàn toàn thuyết phục nhưng vẫn sai.

Với độc giả công nghệ Việt Nam đang theo dõi làn sóng ứng dụng AI trong nghiên cứu và khoa học dữ liệu, đây là một ví dụ đáng tham khảo về cách kết hợp giữa trí tuệ con người (đặt câu hỏi, thiết kế kiểm tra) và sức mạnh xử lý của AI (khối lượng lớn công việc phân tích). Dù kết quả cuối cùng vẫn cần được giới thiên văn học xác nhận, quy trình minh bạch và có thể kiểm chứng này là một bước tiến thú vị.