Dự án Manhattan: Mối quan hệ giữa các nhà khoa học đoạt giải Nobel

Gần 60 năm đã trôi qua nhưng dự án Manhattan vẫn còn gợi mở nhiều điều thú vị cho các thế hệ sau.

Bộ phim Oppenheimer trình chiếu năm 2023 của Christopher Nolan xoay quanh nhân vật chính, Robert Oppenheimer, Giám đốc Phòng thí phòng thí nghiệm Los Alamos của dự án Manhattan trong Thế chiến Thứ hai. Ông thường được gọi là “cha đẻ của bom nguyên tử”. 

Nhưng để thực hiện một dự án lớn như vậy vào thời đó, dự án Manhattan đã quy tụ được hàng trăm nhà khoa học hàng đầu của thời đại, từ châu Âu tới Mỹ, đã hợp sức để hoàn thành nhiệm vụ trong một thời gian rất ngắn. Điều đó đã thể hiện sự cộng tác và phối hợp vô cùng hiệu quả của tập thể các nhà khoa học này. 

Gần đây, một nhà khoa học mạng lưới Milan Janosov, đã vẽ lại bức tranh cộng tác đó với dữ liệu thu thập từ trang Wikipedia. Tại sao lại là Wikipedia? 

Trước đó, sự cộng tác giữa các nhà khoa học đã được miêu tả bởi mạng lưới được gọi tên “Khoa học của Khoa học”, xây dựng từ các bài báo nghiên cứu trong đó liên kết giữa các nhà khoa học được đo bởi số lượng bài báo họ đứng tên chung. Công trình này do D. Wang and A. L. Barabási ¹(A. L. Barabási là một trong những người tiên phong của ngành khoa học mạng lưới) xây dựng với số lượng hàng trăm ngàn nhà khoa học trên thế giới. Nhưng các nhà khoa học tham gia dự án Manhattan lại khác. Một phần trong số này không được công bố do liên quan đến những lý do chính trị hay quân sự. Chính vì vậy mà Wikipedia, một trang kiến thức bách khoa tổng hợp do nhiều người đóng góp lại có thể đưa ra dữ liệu đầy đủ hơn. Janosov đã dùng một công cụ đào dữ liệu từ Web để thu thập thông tin hơn 400 nhà khoa học được đề cập trong dự án Manhattan từ trang Wikipedia. 

Thống kê về nghề nghiệp cho thấy hơn 50% trong số họ là các nhà Vật lý, một kết quả không ngạc nhiên. 

Tiếp theo đó là các nhà Hóa học và những Kỹ sư. Nhóm những người khác chiếm hơn 6% bao gồm những thành viên tham gia không thường xuyên hoặc không liên quan đến việc chế tạo vũ khí. Ví dụ như Wolfrid Rudyerd Boulton, một nhà điểu học người Mỹ sau tình cờ trở thành người giám sát việc khai thác quặng uranium từ Congo (thuộc Bỉ) hay Edith Warner, chủ phòng trà ở Los Alamos nơi các nhà nghiên cứu thường ghé qua. Nhóm này cũng bao gồm Charlotte Serber, nhà báo, thủ thư và nhà thống kê, là nữ trường nhóm duy nhất của dự án, hay Ben Porter, một nhà vật lý kiêm nghệ sỹ, nhà văn, nhà biểu diễn sau có các tác phẩm được trưng bày ở bảo tàng Nghệ thuật hiện đại New York. Các nhân vật tiêu biểu khác của nhóm này là James Edward West-cott, nhiếp ảnh gia và Donald Lindley Harvey, một quân nhân và là cựu cầu thủ bóng rổ chuyên nghiệp. 

Xây dựng mạng lưới

Sau khi thu thập dữ liệu với mỗi nút mạng là một nhà khoa học và liên kết giữa mỗi cặp hai nhà khoa học là số lượng các liên kết chung trong hai trang Wikipedia của họ (nếu có), Janosov đã có thể vẽ nên bức tranh mạng lưới tổng quan. Sự liên kết giữa các nút trong mạng lưới thể hiện những điểm chung của các nhà khoa học theo thông tin viết trên WIkipedia. Điều đó có thể là những đường dẫn về hướng nghiên cứu, phát minh, quan điểm chính trị,…

Nhưng một điểm đặc biệt của khoa học mạng lưới là chúng ta có thể phân nhóm các nhà khoa học chỉ dựa trên dữ liệu liên kết nói trên. Cụ thể hơn, các nút hay mỗi nhà khoa học có thể được phân vào một cụm sao cho mật độ liên kết trung bình của các nút trong cùng một cụm cao hơn mật độ liên kết trung bình giữa các nút ở trong các cụm khác nhau. Các cụm này được xác định bởi một thuật toán phân cụm, cụ thể là thuật toán Girvan–Newman dựa trên độ trung gian của mỗi liên kết (“edge-betweenness”) do nhà Vật lý Newman M. E. J. đề xuất năm 2002². Như vậy dữ liệu từ Wikipedia đã cho phép xác định các cụm/nhóm đặc trưng của các nhà khoa học như hình vẽ sau, với các nút được tô màu theo cụm xác định được.

Phân tích mạng lưới các nhà khoa học 

Nhìn vào bức tranh mạng lưới chúng ta thấy nổi bật lên các nút trung tâm, với kích thước lớn hơn đặc trưng cho số liên hết của các nhà khoa học lớn, như các nhà khoa học đoạt giải Nobel như Arthur Compton, Enrico Fermi, Niels Bohr, và Ernest Lawrence, bên cạnh các thiên tài như J. Robert Oppenheimer và Edward Teller. 

Theo kết quả phân cụm, nổi bật nhất là cụm màu đỏ với trung tâm là huyền thoại Niels Bohr. Các thành viên khác của cụm có cùng màu đỏ là các nhà khoa học di cư trong thời gian Chiến tranh Thế giới Thứ 2, thể hiện vai trò dẫn dắt của Bohr trong việc lôi kéo các nhà khoa học này tới Mỹ, ví dụ như Felix Bloch, James Franck và George Placze. Bên cạnh cụm màu đỏ của Bohr là cụm màu xanh dẫn dắt bởi nhà vật lý người Ý Enrico Fermi. Ông và các đồng nghiệp Anderson, Szilárd, Compton, và Zinn đã đạt được thành quả quan trọng là tạo ra phản ứng hạt nhân dây chuyền tự duy trì đầu tiên có tên Chicago Pile-1 (CP-1), của nguyên tố Uranium.

Một nhà khoa học có nhiều đóng góp lớn vào lò phản ứng Chicago Pile-1 là Eugene Wigner, nhưng lại đứng trong một cụm khác, màu tím, ở góc trên bên phải của Hình 1. Các nhà khoa học trong cụm này phân bố trải rộng trong khắp mạng lưới và bao gồm nhân vật nổi tiếng Oppenheimer, hay nhà toán học tài năng John von Neumann, ở giữa phía trên của hình vẽ. Đáng tiếc Neumann cùng với Wigner không được thể hiện trong bộ phim của Nolan. Cùng trong cụm màu tím có James Chadwick ở giữa bên dưới, trưởng nhóm các nhà khoa học người Anh của dự án, hay Robert Wilson trưởng nhóm máy gia tốc Cyclotron, nhà vật lý người Mỹ Robert Serber, người tạo ra các tên riêng của ba quả bom đầu tiên như “Little Boy” hay “Fat Man.”

Cuối cùng có thể kể đến cụm màu xám là các nhà khoa học trong nhóm Lý thuyết, với trung tâm là Edward Teller ở phía trái bên trên, Hans Bethe phía dưới hay Richard Feynman bên trái. Có thể thấy rằng mặc dù thông tin về các nhà khoa học không được dùng để xây dựng mạng lưới, dữ liệu của mạng lưới, chỉ lấy từ sự xuất hiện của các đường dẫn trên Wikipedia, đã phản ánh các mối quan hệ đặc trưng nhất của các nhà khoa học.

Tác giả còn có một thắc mắc cuối cùng là vì sao lại không có một cụm của các nhà khoa học trong nhóm Người sao Hỏa (“Martians”)³. Tên gọi này để chỉ các nhà khoa học Hungary gốc Do Thái di cư sang Mỹ, bao gồm các nhà khoa học cực kỳ danh tiếng như là Teller, Wigner, Szilard, và Neuman. 

Nhưng nhìn vào vị trí của họ trong mạng lưới thì Janosov nhận thấy là vị trí của họ tuy khá gần nhau, các nhà khoa học này đã hòa nhập rất sâu vào các hoạt động của nước Mỹ, như trong hình số 2 với các “Người sao Hỏa” được tô màu tím cùng với các liên kết của họ. Câu chuyện được kể là lá thư mà Albert Einstein gửi Tổng thống Roosevelt để thuyết phục việc chế tạo bom nguyên tử, đã được viết bởi Szilard với sự góp ý của Teller và Wigner. Nhưng khi Szilard mang thư đến chỗ Einstein nghỉ hè để xin chữ ký, chính Teller là người lái xe bởi khi đó Szilard vẫn chưa có bằng lái (do mới di cư sang Mỹ).

Độ trung gian dùng trong thuật toán Girvan–Newman để phân cụm là một phép đo quan trọng của mỗi nút bên cạnh các phép đo khác. Một nút có độ trung gian cao là nút có nhiều đường đi ngắn nhất giữa hai nút khác nó đi qua. Hình số 3 thể hiện đặc tính của một nút có độ trung gian cao so sánh với một nút có bậc cao (bậc là số lượng liên kết của một nút).

Dựa vào độ trung gian, các tác giả Molontay và Marcell Nagy từ Đại học Công nghệ và Kinh tế Budapest, Hungary đã tìm ra mối liên hệ thú vị giữa các nhà khoa học nghiên cứu về khoa học mạng lưới⁴. Họ xây dựng một mạng lưới xuất phát từ ba bài báo tiên phong, nền móng của khoa học mạng lưới công bố hơn 20 năm trước. Đó là bài báo của Watts và Strogatz về tính chất kết nối gần của các nút trong mạng lưới⁵, bài báo của Barabási và Albert về phân bố hàm mũ của bậc các nút trong hầu hết các mạng lưới⁶, và chính bài báo của Girvan và Newman về phương pháp phân cụm nói trên. Các tác giả tìm ra 31,763 bài báo khác đã trích dẫn ít nhất một trong ba bài báo trên, được viết bởi 56,646 nhà khoa học khác nhau.

Khi so sánh mối liên hệ giữa chỉ số h-index và các thông số trung gian của từng nút, các tác giả nhận thấy h-index có liên hệ nhiều nhất với độ trung gian (bảng 3 của bài báo ⁴). Hình số 4 so sánh mối liên hệ của h-index với độ trung gian và với bậc của từng nút, chỉ rõ sự phụ thuộc rõ nét hơn của h-index với độ trung gian. Hay nói cách khác, nhà khoa học có nhiều khả năng kết nối các nhà khoa học khác thường có h-index cao hơn, so với các nhà khoa học có nhiều kết nối đơn thuần.

Ngoài ra, kết quả phân tích cụm của các tác giả Molontay và Marcell Nagy trên bộ dữ liệu này, theo cách tương tự như kết quả với mạng lưới Manhattan, cho thấy cụm chính của các nhà khoa học mạng lưới là: 1) Nhóm các nhà khoa học đến từ Trung Quốc, 2) Nhóm các nhà khoa học trong ngành công nghệ thông tin và 3) Nhóm các nhà khoa học đến từ Mỹ và làm việc trong ngành khoa học thần kinh. (xem thêm bảng 4 của bài báo ⁴). Chúng ta có thể quan sát hình ảnh cấu trúc mạng lưới với màu được tô theo cụm, tương tự như mạng lưới của các nhà khoa học tham gia dự án Manhattan như trong hình 5.

Tổng kết lại, từ các dữ liệu về mối liên kết giữa các đối tượng khác nhau, chúng ta có thể xây dựng nên một mạng lưới. Cấu trúc hình học của mạng lưới có thể làm sáng tỏ nhiều đặc tính của tập hợp. Ngoài ra, những phương pháp phân tích khác từ khoa học mạng lưới, như ví dụ phân cụm hay đo lường các độ đo khác nhau của, có thể chỉ ra nhiều đặc tính thú vị khác. Đôi khi những khám phá mới này có thể được dùng để khẳng định những tính chất đã biết của các đối tượng, đôi khi lại là những kết quả mới mà các phương pháp khác không tìm ra.□

—————————-

1. Wang, Dashun, Barabási, Albert-László. The Science of Science. Cambridge University

Press, (2021).

2. Girvan M. and Newman M. E. J., Community structure in social and biological networks, Proc. Natl. Acad. Sci. USA 99, 7821–7826 (2002)

3. Về mật danh “Người sao Hỏa” – câu truyện được kể ngắn gọn như sau: khi người ta hỏi Leo Szilard rằng tại sao không tìm thấy bằng chứng nào về sự sống thông minh ngoài Trái đất mặc dù với số lượng khổng lồ các sao và hành tinh tìm thấy trong vũ trụ, khả năng tồn tại sự sống là khá cao (được gọi là nghịch lý Fermi), Szilárd trả lời: “Họ đã ở đây rồi – với tên gọi là người Hungary.” Câu chuyện này được kể trong cuốn “Tiếng nói của người sao Hỏa” của György Marx.

4. Molontay, R., Nagy, M. (2021). Twenty Years of Network Science: A Bibliographic and Co-authorship Network Analysis. In: Çakırtaş, M., Ozdemir, M.K. (eds) Big Data and Social Media Analytics. Lecture Notes in Social Networks. Springer, Cham. https://doi.org/010.1007/978-3-030-67044-3_1

5. Watts, D.J., Strogatz, S.H.: Collective dynamics of small-world networks. Nature 393(6684), 440 (1998)

6. Barabási, A.L., Albert, R.: Emergence of scaling in random networks. Science 286(5439), 509–512 (1999)

Bài đăng Tia Sáng số 1/2024