NASA ra mắt Kính viễn vọng Không gian Nancy Grace Roman tại Trung tâm Bay Vũ trụ Goddard hôm 21/4. Tiếp theo, kính viễn vọng sẽ được vận chuyển đến địa điểm phóng, Trung tâm Vũ trụ Kennedy ở Florida, để tiến hành các thử nghiệm cần thiết.
Kính Roman dự kiến phóng sớm nhất vào tháng 9, sớm hơn 8 tháng và tiết kiệm chi phí hơn so với kế hoạch. NASA chọn tên lửa Falcon Heavy của SpaceX để đưa phương tiện này lên vũ trụ. Đến nay, tên lửa hạng nặng cao 70 m này đã phóng 11 lần, đạt tỷ lệ thành công 100%.
Sau khi tách khỏi tên lửa và bay vào không gian, Roman sẽ hướng đến Điểm Lagrange 2 (L2), một điểm ổn định cách Trái Đất khoảng 1,6 triệu km. Vị trí này rất được ưa chuộng vì giúp phương tiện vũ trụ tránh được sức nóng của Mặt Trời, đồng thời vẫn dễ liên lạc với trung tâm điều khiển.
Được đặt tên theo Nancy Grace Roman, trưởng bộ phận thiên văn đầu tiên của NASA và cũng là người phụ nữ đầu tiên giữ vị trí điều hành tại cơ quan này, kính viễn vọng mới hứa hẹn trở thành công cụ quý giá trong hành trình tìm hiểu bản chất vũ trụ. Nó sẽ gia nhập hàng ngũ những “đôi mắt” mạnh mẽ khác của nhân loại trên bầu trời như kính viễn vọng không gian James Webb, SPHEREx, Euclid và Hubble.
“Tôi rất hy vọng những phát hiện khoa học thú vị nhất từ kính Roman sẽ là điều chúng ta không ngờ tới, không thể đoán trước, nhưng sẽ đặt ra những câu hỏi sâu sắc mới cho các sứ mệnh tương lai giải đáp”, Julie McEnery, nhà khoa học cấp cao của dự án kính Roman, chia sẻ hôm 21/4.
Theo NASA, gương chính của Roman rộng khoảng 2,4 m, tương đương gương của Hubble, nhưng kính viễn vọng mới có thể chụp ảnh vùng trời lớn hơn ít nhất 100 lần. “Khả năng khảo sát của nó nhanh gấp hơn 1.000 lần so với Hubble và có thể lập bản đồ diện tích bầu trời lớn hơn 200 lần. Những gì Hubble cần 2.000 năm để xử lý, Roman có thể làm trong một năm. Hình ảnh nó chụp được sẽ lớn đến mức không có màn hình nào hiện nay đủ lớn để hiển thị”, Jared Isaacman, Giám đốc NASA, cho biết.
Xuyên suốt hơn 35 năm hoạt động, kính Hubble đã thu thập khoảng 400 terabyte dữ liệu. Trong khi đó, khi đi vào hoạt động đầy đủ, Roman dự kiến mang lại 500 terabyte dữ liệu mỗi năm.
Các kính viễn vọng quan sát vũ trụ ở bước sóng ánh sáng khác nhau. Roman được hiệu chỉnh đặc biệt để chụp ảnh vũ trụ trong ánh sáng khả kiến và cận hồng ngoại, James Webb chuyên về quan sát hồng ngoại, Hubble có thể quan sát hồng ngoại một phần nhưng chủ yếu là ánh sáng khả kiến và cực tím. Việc đa dạng hóa này rất quan trọng, cho phép giới khoa học nghiên cứu nhiều vật thể và khía cạnh khác nhau của cùng một vùng trời.
So với kính James Webb, hình ảnh của Roman sẽ rộng hơn 50 lần nhưng nông hơn vì không cần quan sát không gian quá sâu. Roman có thể ghi lại những sự kiện diễn ra trong thời gian rất ngắn, ví dụ chớp sóng vô tuyến (FRB), tạo điều kiện cho giới khoa học chứng kiến những vụ nổ siêu tân tinh ngoạn mục, sao neutron va chạm và hiện tượng dễ bỏ sót khác ngay khi chúng xảy ra.
Nhờ trường nhìn rộng, Roman có thể nhanh chóng chụp ảnh hàng loạt thiên hà để tạo ra những hình ảnh 3D chi tiết về vũ trụ, hé lộ chuyển động của các thiên hà cũng như cách vũ trụ giãn nở. “Đây là những chìa khóa để giải mã bản chất cơ bản của vật chất tối, năng lượng tối và cấu trúc vũ trụ”, McEnery nói.
Ngoài ra, Roman cũng trang bị một số thiết bị khoa học đặc biệt, ví dụ kính chặn ánh sáng chói từ những mặt trời xa xôi, cho phép chụp ảnh trực tiếp ngoại hành tinh. NASA cho biết, kính chắn sáng này có thể phát hiện những hành tinh mờ hơn ngôi sao của chúng tới 100 triệu lần. Khả năng này được đánh giá là tốt gấp 100-1.000 lần các kính chắn sáng không gian hiện nay.
Tính năng mới của Google Translate đã có mặt trên hệ điều hành Android cho các ngôn ngữ tiếng Anh, Tây Ban Nha và Hindi (Ấn Độ). Tuy nhiên, vẫn chưa có thông tin về thời điểm tính năng này được mở rộng ra các khu vực khác hoặc có mặt trên iOS.
Được biết, thống kê cho thấy khoảng 1/3 người dùng Google Translate trên điện thoại di động đã sử dụng ứng dụng này để luyện nói và nghe các cuộc hội thoại thực tế, vì vậy tính năng luyện phát âm thực sự hữu ích.
Cách hoạt động của tính năng luyện phát âm khá đơn giản. Sau khi dịch xong, một nút "Practice" sẽ xuất hiện ở cuối ứng dụng. Khi nhấn vào nút này, người dùng sẽ có hai tùy chọn: Listen để nghe cách phát âm của người bản ngữ và Pronounce để luyện tập.
Người dùng cần nói cụm từ đã được dịch và AI (trí tuệ nhân tạo) sẽ lắng nghe, phân tích giọng nói trong thời gian thực trước khi cung cấp phản hồi ngay lập tức về những lỗi phát âm.
Sau đó, ứng dụng sẽ hiển thị cách phát âm chính xác của từng từ, với phiên âm được trình bày dễ hiểu để người dùng có thể cải thiện trong lần thử tiếp theo. Tính năng này tương tự như cách Duolingo xử lý phản hồi về phát âm trong ứng dụng học ngôn ngữ của họ.
Luyện phát âm chỉ là một trong nhiều bản cập nhật hữu ích mà Google Translate đã thực hiện gần đây. Ứng dụng này cũng đã được bổ sung khả năng giải mã thành ngữ và tiếng lóng địa phương, giúp dịch các cụm từ như "mưa như trút nước" theo nghĩa chứ không phải dịch từng từ một. Ngoài ra, người dùng iPhone cũng đã có quyền truy cập vào tính năng Dịch trực tiếp (Live Translation) qua tai nghe, vốn trước đây chỉ có trên Android.
Với sự bổ sung của tính năng luyện phát âm, Google Translate đang dần khẳng định vị thế như một trong những ứng dụng học ngôn ngữ tốt nhất hiện nay.
Theo Tom'sHardware, một nghiên cứu từ các nhà khoa học tại Viện Công nghệ Karlsruhe (KIT, Đức) cho thấy các router Wi-Fi thương mại thông thường có thể được tận dụng để nhận diện từng cá nhân dựa trên cách cơ thể họ làm thay đổi tín hiệu không dây trong không gian. Theo kết quả được công bố, hệ thống đạt độ chính xác lên tới 99,5% trong môi trường thử nghiệm.
Khác với các phương thức giám sát quen thuộc như camera hay cảm biến chuyển động chuyên dụng, cách tiếp cận này không đòi hỏi thiết bị phần cứng đặc biệt. Nhóm nghiên cứu sử dụng tín hiệu Wi-Fi phát ra từ router phổ thông, sau đó áp dụng mô hình học máy để phân tích sự biến đổi của sóng khi con người di chuyển trong khu vực phủ sóng.
Nói cách khác, mỗi người để lại một “dấu vết” khác nhau trong cách cơ thể phản xạ và làm nhiễu tín hiệu Wi-Fi. Hệ thống được huấn luyện để nhận ra các mẫu này, từ đó phân biệt từng cá nhân.
Điểm khiến công nghệ này thu hút chú ý là khả năng hoạt động thụ động. Người được nhận diện không cần mang điện thoại, đồng hồ thông minh hay bất kỳ thiết bị kết nối nào. Việc theo dõi diễn ra thông qua tín hiệu vốn đã tồn tại trong môi trường.
Theo nhóm nghiên cứu, công nghệ dạng này có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như nhà thông minh, chăm sóc người cao tuổi hoặc hệ thống an ninh trong nhà. Ví dụ, hệ thống có thể nhận diện ai đang di chuyển trong nhà để tự động điều chỉnh thiết bị hoặc phát hiện chuyển động bất thường. Tuy nhiên, chính đặc tính này cũng làm dấy lên lo ngại về quyền riêng tư. Nếu camera là thiết bị dễ nhận biết, việc theo dõi thông qua tín hiệu Wi-Fi có thể khó bị phát hiện hơn đối với người dùng thông thường.
Giới chuyên môn từ lâu nghiên cứu khả năng dùng tín hiệu vô tuyến để cảm nhận chuyển động, nhưng việc đạt độ chính xác cao với phần cứng phổ thông khiến ranh giới ứng dụng thực tế trở nên gần hơn. Dù vậy, nghiên cứu hiện vẫn mang tính thử nghiệm trong môi trường được kiểm soát. Điều này đồng nghĩa không phải mọi router Wi-Fi gia đình đều mặc định có khả năng nhận diện hay theo dõi người dùng.
Để triển khai thực tế, hệ thống còn cần phần mềm xử lý phù hợp, mô hình AI được huấn luyện và điều kiện môi trường đủ ổn định. Tuy nhiên, nghiên cứu tiếp tục cho thấy các thiết bị kết nối quen thuộc trong gia đình có thể mang nhiều khả năng vượt ngoài chức năng ban đầu, kéo theo những câu hỏi mới về quyền riêng tư trong kỷ nguyên nhà thông minh.
Ngày 4-5, tại Học viện Cán bộ TP.HCM, lễ khai giảng chương trình tập huấn, bồi dưỡng nâng cao kiến thức, kỹ năng cho cán bộ phụ trách công tác tham mưu chuyển đổi số, công nghệ thông tin tại các cơ quan khối Đảng và khối Mặt trận thành phố và cấp xã năm 2026 được tổ chức với sự tham gia của gần 800 học viên.
Các học viên tham gia chương trình là cán bộ phụ trách công tác tham mưu chuyển đổi số, công nghệ thông tin tại các cơ quan khối Đảng và khối Mặt trận cấp thành phố và cấp xã năm 2026.
Phát biểu tại lễ khai giảng, bà Văn Thị Bạch Tuyết - Phó bí thư Thành ủy TP.HCM - cho rằng chuyển đổi số không đơn thuần là sự thay đổi về công nghệ mà là cuộc cách mạng về tư duy, nhận thức và phương thức vận hành bộ máy. Nghị quyết 57 của Bộ Chính trị đã xác định chuyển đổi số là động lực quan trọng để tạo đột phá về năng suất và hiệu quả quản trị.
Bà Tuyết nhấn mạnh trong bối cảnh cả nước thực hiện cuộc cách mạng tinh gọn tổ chức bộ máy, vận hành mô hình chính quyền địa phương hai cấp, công nghệ thông tin và chuyển đổi số chính là "chìa khóa" để nâng cao hiệu lực, hiệu quả hoạt động của hệ thống chính trị.
Năm 2026 được xác định là năm hành động lan tỏa chuyển đổi số trong toàn hệ thống chính trị, với yêu cầu chuyển từ nhận thức sang hành động, từ "làm theo kế hoạch" sang "tạo ra sản phẩm cụ thể".
Ban Chỉ đạo Thành phố thực hiện Nghị quyết 57 đã ban hành kế hoạch chuyển đổi số năm 2026 với nhiều mục tiêu, nhiệm vụ và giải pháp cụ thể, đồng thời Ban Thường vụ Thành ủy cũng đã ban hành chỉ thị về tăng cường lãnh đạo, chỉ đạo triển khai các mục tiêu, nhiệm vụ phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số trên địa bàn.
Bà Tuyết cho biết đến nay các cơ quan trong hệ thống chính trị TP.HCM đã cơ bản hoàn thiện hạ tầng phục vụ chuyển đổi số, từ hạ tầng mạng, công nghệ thông tin đến trang thiết bị phục vụ công việc. Tuy nhiên, thành phố đặc biệt quan tâm công tác đào tạo, bồi dưỡng cán bộ, nhất là cấp cơ sở, nhằm khắc phục tình trạng nguồn nhân lực chuyển đổi số chưa đáp ứng yêu cầu thực tiễn.
Chương trình tập huấn lần này nhằm trang bị kiến thức nền tảng về công nghệ thông tin và chuyển đổi số cho đội ngũ cán bộ, công chức, nâng cao kỹ năng quản lý, vận hành, khai thác và sử dụng hiệu quả hạ tầng công nghệ thông tin, an toàn thông tin và các nền tảng ứng dụng số đang triển khai tại cơ quan, đơn vị.
Lớp tập huấn lần này được thiết kế theo hướng chuyên sâu, gồm cả lý thuyết, diễn tập thực chiến và xử lý tình huống thực tế. Sau khóa học, mỗi học viên được yêu cầu xây dựng sản phẩm ứng dụng cụ thể cho đơn vị mình, chuyển hóa kiến thức thành năng lực tham mưu, khắc phục tình trạng "có thiết bị nhưng không biết vận hành".
