Người Việt đầu tiên được trao giải thưởng vũ trụ học của Hội Thiên văn học Mỹ

Một giải thưởng, nhà khoa học 4 nước vui

Trang web của Viện Vật lý và toán học của vũ trụ Kavli (Kavli IPMU, Nhật Bản) vừa trang trọng đăng trên trang nhất thông tin TS Minh Nguyen (Nguyễn Nhật Minh) được vinh dự nhận giải thưởng Buchalter về vũ trụ học 2024. Trang web của ĐH Michigan, Mỹ cũng giới thiệu chi tiết về công trình đạt giải thưởng này của TS Nguyễn Nhật Minh.

Trang chủ webtsite Viện Kavli IPMU, Nhật Bản đưa tin TS Nguyễn Nhật Minh được nhận giải thưởng Buchalter về vũ trụ học 2024 (ẢNH: QUÝ HIÊN)

Theo cả hai bản tin nói trên, bài báo khoa học How much information can be extracted from galaxy clustering at the field level? (tạm dịch: Bao nhiêu thông tin có thể được trích xuất từ bản đồ phân bố của các thiên hà?) đăng trên Tạp chí Physical Review Letters của Hiệp hội Vật lý Mỹ vừa được Hội Thiên văn học Mỹ trao giải ba, giải thưởng Buchalter về vũ trụ học 2024.

Tác giả đầu của bài báo khoa học này là TS Nguyễn Nhật Minh, nhà nghiên cứu về vũ trụ học đang làm việc tại Kavli IPMU. Bài báo được TS Minh thực hiện khi đang là nghiên cứu viên sau tiến sĩ tại ĐH Michigan. Đồng tác giả với anh là các nhà nghiên cứu ở Viện Max Planck về Vật lý thiên văn, Đức. Trong đó, có TS Fabian Schmidt, thầy hướng dẫn anh làm tiến sĩ.

Theo PGS Phạm Ngọc Điệp, Trung tâm Vũ trụ Việt Nam, giải thưởng Buchalter về vũ trụ học được thành lập năm 2014 bởi nhà vật lý thiên văn kiêm doanh nhân Ari Buchalter. Giải thưởng nhằm tôn vinh những ý tưởng và khám phá mới có tiềm năng tạo ra bước đột phá trong hiểu biết về nguồn gốc, cấu trúc và sự tiến hóa của vũ trụ. TS Nguyễn Nhật Minh là nhà khoa học người Việt đầu tiên được giải thưởng này. Giới nghiên cứu vũ trụ trong nước xem đây là dấu mốc quan trọng cho cộng đồng khoa học Việt Nam trong lĩnh vực nghiên cứu vũ trụ.

Công nghệ mới để khám phá vũ trụ tối

Với công trình được giải thưởng Buchalter về vũ trụ học 2024, TS Minh và các đồng nghiệp đã phát triển một phương pháp đột phá (Field-Level Inference - FLI) để phân tích bản đồ thiên hà 3D. FLI cho phép các nhà khoa học phân tích trực tiếp dữ liệu không gian ba chiều, thay vì phải nén thông tin như cách làm truyền thống.

Kết quả cho thấy FLI có độ chính xác cao hơn từ 3 đến 5 lần so với phương pháp phân tích truyền thống. Nghĩa là chỉ với dữ liệu hiện có, các nhà khoa học có thể đạt được độ chính xác tương đương với các dự án khảo sát thiên hà dự kiến trong 10 năm tới. Phương pháp này cũng mở ra cơ hội hiểu rõ hơn về những bất đối xứng trong các dao động lượng tử từ vụ nổ Big Bang, cũng như vai trò của vật chất tối trong sự tiến hóa của các thiên hà

TS Minh cho biết: "Giải thưởng đánh dấu một bước ngoặt quan trọng, là động lực thúc đẩy cho tất cả các nhóm đang phát triển những phương pháp mới tương tự phát triển hoàn thiện và được ứng dụng trên dữ liệu thực tế từ các khảo sát thiên hà lớn nhất thế giới hiện nay và trong tương lai".

Sài Gòn - nơi khởi nguồn giấc mơ khám phá vũ trụ

TS Nguyễn Nhật Minh, 35 tuổi, vốn là học sinh Trường THPT Gia Định, TP.HCM. Anh học lớp cử nhân tài năng ở Khoa Vật lý - Vật lý kỹ thuật, Trường ĐH Khoa học tự nhiên, ĐH Quốc gia TP.HCM, tốt nghiệp ĐH năm 2013.

Anh đặc biệt yêu thích môn vật lý khi còn là học sinh THPT. Người truyền cảm hứng cho anh là thầy Lê Quang Diệm. Học trò cũ của thầy Diệm còn nhiều người khác đang nghiên cứu về vật lý, vật lý thiên văn. Thầy Diệm là người không ngừng thổi vào tâm hồn các học trò của mình giấc mơ trèo lên đỉnh thế giới để xem các nhà khoa học hàng đầu đang khám phá những gì.

Năm 2014, TS Minh sang châu Âu học thạc sĩ vật lý thiên văn, sau đó làm nghiên cứu sinh về vũ trụ học ở Viện Max Planck. Sau khi nhận bằng tiến sĩ (năm 2020), TS Minh làm cộng tác viên nghiên cứu Viện Max Planck, năm 2022 thì qua ĐH Michigan, Mỹ. Từ tháng 10.2024, TS Minh về làm việc ở Kavli IPMU, một viện nghiên cứu cao cấp của ĐH Tokyo, Nhật Bản.

"Hướng nghiên cứu của tôi cần cơ bản lý thuyết nhưng cũng tiếp xúc với dữ liệu, thống kê, lập trình. Vật lý nói chung và vũ trụ học nói riêng có quá nhiều lý thuyết, mô hình trong khi dữ liệu quan sát hay thực nghiệm không đủ chính xác để bác bỏ. Thay vì xây dựng thêm mô hình thì tôi chọn hướng tối ưu hóa dữ liệu để loại bỏ bớt mô hình", TS Minh chia sẻ./.

Theo Báo Thanh Niên

Nguồn: https://thanhnien.vn/nguoi-viet-dau-tien-duoc-trao-giai-thuong-vu-tru-hoc-cua-hoi-thien-van-hoc-my-185250123015213772.htm