Số ra ngày 29 tháng 9, 2026

Các nhà thiên văn so sánh ảnh mới của James Webb với ảnh cũ của Hubble. Một quasar, GNz7q, đã mờ đi khoảng một cấp sao. Nó nằm ở dịch chuyển đỏ 7,19, tức 700 triệu năm sau Vụ Nổ Lớn.

Hai mươi năm dữ liệu lưu trữ cho thấy một sự tăng sáng nhanh, rồi mờ dần đều đặn trong khoảng hai năm theo thời gian riêng của nó. Chỉ khoảng 0,1% quasar biến thiên mạnh đến vậy.

Lời giải thích tốt nhất: một ngôi sao vài lần khối lượng Mặt Trời bị lỗ đen xé toạc. Vụ bùng sáng giải phóng khoảng 1,5 × 10⁵³ erg. Nó thuộc hàng những sự kiện như thế giàu năng lượng nhất từng biết.

Webb cũng bắt được tiếng vọng. Bụi cách khoảng nửa parsec, bị nung tới khoảng 1.500 K, phát sáng sau tia chớp. Cho đến nay, các sự kiện xé vụn sao được xác nhận chỉ dừng ở quanh dịch chuyển đỏ 1,2.

Nguồn: A tidal disruption event in a quasar at redshift 7.19, https://arxiv.org/abs/2609.30441

Ngày 3 tháng 7 năm 2026, kính thiên văn James Webb chụp ảnh một cụm thiên hà khối lượng lớn. Một chấm đỏ nhỏ xuất hiện, vốn không có ở đó năm 2024. Màu sắc của nó nói: một thiên hà ở dịch chuyển đỏ 16.

Một phổ chụp ngày 17 tháng 8 kể một câu chuyện khác. Các vạch hydro rộng làm lộ ra một ngôi sao đang nổ ở dịch chuyển đỏ 3,34. Khí của nó lao ra ngoài với vận tốc 7.000 đến 9.000 km/s.

Cụm thiên hà đóng vai trò thấu kính. Nó phóng đại vụ nổ khoảng 11 lần và tách ánh sáng của nó thành nhiều hình ảnh. Năm mô hình dự đoán hình ảnh tiếp theo trong khoảng 2028 đến 2032.

Đo thời điểm lần xuất hiện trở lại đó có thể cho biết vũ trụ giãn nở nhanh đến mức nào. SN Helios là siêu tân tinh đầu tiên vượt dịch chuyển đỏ 2 có lần xuất hiện trở lại gần đến vậy. Và nó cảnh báo những người săn thiên hà: một số ứng viên kỷ lục có thể là kẻ mạo danh.

Nguồn: SN Helios: A Multiply Imaged Type II Supernova Opening Time-Delay Cosmography beyond redshift of 3, https://arxiv.org/abs/2609.30440

Một atto giây là một phần tỉ của một phần tỉ giây. Những xung ngắn như vậy có thể “quay phim” các electron chuyển động bên trong nguyên tử và phân tử. Lĩnh vực này đã được trao giải Nobel Vật lý năm 2023.

Tại European XFEL ở Đức, một nhóm nghiên cứu đã nén các bó electron năm lần liên tiếp. Chế độ vận hành thông thường chỉ dùng ba bước. Theo mô phỏng, dòng điện đạt 150.000 ampe.

Sau đó, các electron phát ra những chớp tia X mềm kéo dài khoảng 100 atto giây. Một số chớp mang năng lượng tới 3 milijun. Công suất đỉnh của chúng đạt khoảng 10 terawatt.

Theo các tác giả, năng lượng lớn như vậy trong một chớp sáng ngắn như vậy là chưa từng có đối với tia X atto giây. Với hàng chục nghìn xung mỗi giây, các nhà nghiên cứu có thể giữ lại những xung tốt nhất. Độ dài xung được suy ra từ phổ, chứ không được đo trực tiếp theo thời gian.

Nguồn: Generation of 10-TW Attosecond X-Ray Pulses in a Free Electron Laser, https://arxiv.org/abs/2609.31534

Thả một quả bóng xuống tấm đệm, nó nảy kém đi. Thêm đệm nữa, lẽ ra nó phải nảy còn kém hơn, đúng không? Một chồng giấy in bình thường lại nói khác.

Các nhà vật lý ở Amsterdam thả một viên bi thép xuống những chồng giấy A4 có tới 500 tờ. Với mười tờ, hệ số nảy giảm từ 0,71 xuống 0,50. Rồi nó tăng trở lại, đạt đỉnh quanh 58 tờ.

Cú va chạm phát một sóng âm đi xuống chồng giấy. Sóng dội lại từ mặt bàn và quay lên. Nếu nó trở về khi viên bi vẫn còn chạm giấy, nó đẩy viên bi lên.

Điều bất ngờ: không khí bị kẹt giữa các tờ giấy làm phần lớn công việc. Mỗi khe hở dày khoảng 15 micromet. Hút bớt phần lớn không khí ra, chiếc bạt nhún bằng giấy này ngừng hoạt động.

Nguồn: The Paper-Stack Trampoline: Acoustic Restitution in Layered Media, https://arxiv.org/abs/2609.31213

Hãy lấy một bàn cờ vua không có điểm tận cùng. Đặt một quân hậu vào góc. Rồi thêm mỗi cột một quân hậu, luôn ở ô thấp nhất mà không quân hậu nào khác tấn công.

Các quân hậu tách thành hai đường thẳng. Một đường đi lên với độ dốc 1,618, đường kia với độ dốc 0,618. Cả hai con số đều bắt nguồn từ tỉ lệ vàng, φ = (1 + √5)/2.

Các nhà toán học đưa ra giả thuyết này vào năm 2020, và Donald Knuth đã kiểm tra nó tới một tỉ cột. Giờ đây, Boon Suan Ho ở Singapore đã chứng minh được nó. Không quân hậu nào lệch khỏi đường của mình quá khoảng 7 ô.

Bước then chốt được máy tính kiểm tra trên 7.014 tình huống có thể xảy ra. Và theo tác giả, chính chứng minh đã được tìm ra nhờ AI GPT-6 Pro. Mã kiểm tra được công khai, kèm một bản hình thức hóa bằng Lean.

Nguồn: Greedy queens and the golden ratio, https://arxiv.org/abs/2609.31336

Sự sống đối mặt với một câu đố con gà và quả trứng. Protein được ribosome tạo ra, nhưng ribosome lại cần protein để hoạt động tốt. Vậy cái nào có trước?

Ba nhà nghiên cứu ở Pháp và Úc đề xuất một câu trả lời: không cái nào cả. Trong giả thuyết của họ, một phân tử RNA vừa tự sao chép vừa bắt đầu tạo ra peptide. Họ gọi nó là riboreplisome.

Họ phác thảo 12 bước từ một cỗ máy sao chép RNA đơn giản đến một ribosome và một bộ gen. Chỉ hai bước đầu cần một sự may mắn hóa học. Mười bước còn lại có thể diễn ra nhờ chọn lọc tự nhiên thông thường.

Trong các mô phỏng của họ, phân tử đơn lẻ cuối cùng có độ thích nghi cao gần gấp sáu lần một "nồi súp" gồm các RNA hợp tác với nhau. Lý do chính: các sản phẩm hữu ích ở ngay cạnh những gen đã tạo ra chúng. Đây vẫn là một lý thuyết, và các tác giả đề xuất bốn cách để kiểm chứng.

Nguồn: Pathways of early evolution from the perspectives of a riboreplisome – the ultimate RNA machine of life, https://arxiv.org/abs/2609.30816

Các mô hình AI giờ đây có thể đoán tuổi của bạn từ ảnh chụp mắt, phim X-quang ngực, ảnh quét não hay xét nghiệm máu. Nếu con số đoán vượt quá tuổi thật, người ta nói bạn đang lão hóa nhanh hơn.

Một nhóm do Đại học College London dẫn dắt đã kiểm tra năm “đồng hồ lão hóa” như vậy. Cả bốn đồng hồ dựa trên cơ quan đều có chung một sai lệch ẩn. Chúng kéo các ước tính về phía tuổi trung bình, và kéo mạnh hơn ở người bệnh so với người khỏe mạnh.

Kết quả: mối liên hệ giữa “trông già hơn” và “bị bệnh” mờ dần theo tuổi. Với X-quang ngực, nó thậm chí đảo ngược sau 70 tuổi. Hiệu chỉnh lại hay huấn luyện lại đều không xóa được sai lệch này.

Khi ghép một người khỏe mạnh với một người bệnh cùng tuổi, người khỏe mạnh trông già hơn trong 25% đến 59% số cặp. Các tác giả cảnh báo: chưa đồng hồ nào có thể tự mình đánh giá sức khỏe của một người cụ thể.

Nguồn: Prediction bias in biological ageing markers, https://arxiv.org/abs/2609.30322

Các mô hình thời tiết giải phương trình chuyển động của chất lưu trên một lưới. Để chính xác, chúng sẽ cần những ô lưới rộng khoảng một milimét. Ngay cả những mô hình tốt nhất cũng phân giải được chưa tới một nửa các thang liên quan.

Một luận án tiến sĩ tại Đại học Utah thử một cách khác. Nó dựng bầu khí quyển từ các "turbulon", những xoáy hình thức đủ mọi kích cỡ, chồng lên nhau như những khối xếp hình. Không phương trình chất lưu, không bước thời gian.

Các trường mây 3D thu được nhìn chung khớp với những mô phỏng độ phân giải cao, dù có những khiếm khuyết rõ ràng. Nhìn từ không gian, hình học của chúng khớp với ảnh vệ tinh ngang bằng hoặc tốt hơn các mô phỏng tham chiếu.

Mỗi ảnh chụp nhanh độc lập tốn ít hơn 100.000 đến một triệu lần lượng tính toán. Nhưng mô hình cần các profile trung bình từ một mô hình khác. Và không có bước thời gian, nó không thể dự báo thời tiết ngày mai.

Nguồn: Weather and Climate Without Fluid Mechanics, https://arxiv.org/abs/2609.30589

Những robot nhảy giỏi nhất có phần “ăn gian”. Chúng từ từ lên dây một lò xo, khóa lại, rồi thả ra. Một robot giữ kỷ lục phải nghỉ khoảng hai phút giữa các lần nhảy.

Các kỹ sư tại Đại học Illinois đã chọn con đường khác. Robot của họ nặng 281 gam. Nó có một chiếc chân carbon dài gần hai mét, được một động cơ nhỏ dẫn động trực tiếp, hoàn toàn không có lò xo.

Bí quyết là một dải vải quấn quanh chân như sọc trên cây kẹo gậy. Nó giữ cho động cơ hoạt động gần công suất tối đa và ngăn chiếc chân mảnh khỏi bị oằn.

Kết quả: một cú nhảy cao 7,6 mét chỉ sau 190 mili giây tiếp đất. Bốn cánh quạt nhỏ trên đỉnh giữ cho chiếc chân dài luôn thẳng đứng. Đây là cú nhảy cao nhất từng được báo cáo đối với một robot điện không có lò xo.

Nguồn: A Long-Legged, Direct-Drive Monopedal Robot Achieves Exceptional Jump Height, https://arxiv.org/abs/2609.30530

Hai con đường giống hệt nhau, 50 tài xế AI xây dựng trên cùng một mô hình. Mỗi sáng, một bản tin giao thông cho biết con đường nào vắng hơn. Các tác tử tận dụng nó rất tốt: khoảng 64 phút mỗi chuyến, gần với mức lý tưởng một giờ.

Sau đó, các nhà nghiên cứu ở Tokyo thêm vào một câu. Nhiều tài xế sẽ nghe mẹo này và chuyển đường, nên con đường đó có thể bị kẹt. Kết quả: khoảng 96% số tác tử ở lại trên cùng một con đường đông đúc.

Thời gian di chuyển trung bình vọt lên 95 phút. Bất kỳ tác tử nào cũng có thể tiết kiệm 69 phút nếu tự mình chuyển đường. Sau 100 vòng, không nhóm nào trong mười nhóm thoát ra được.

Các nhóm 20 người nhận cùng lời cảnh báo vẫn giữ được gần thế cân bằng. Trong các nhóm hỗn hợp, con người ngày càng chọn con đường mà các tác tử cứ né tránh. Với 15 tác tử, con người trung bình mất 44 phút còn tác tử mất 80 phút.

Nguồn: Warned alike, AI agents avoid the less-crowded road while people take it, https://arxiv.org/abs/2609.30883