Một trong những hướng ứng dụng của AI trong không quân không người lái là tự động hóa việc phát hiện và nhận dạng các mục tiêu.
Trong cuộc phỏng vấn với Zvezdanews, Giám đốc Viện Nghiên cứu Robot và Điều khiển thuộc Đại học Tổng hợp Miền Nam Vyacheslav Pshikhopov đã chia sẻ về cách các mạng neuron nhân tạo có thể phân tích hình ảnh từ camera trên khoang, xác định loại mục tiêu được phát hiện và đánh giá xem mục tiêu đó có thuộc danh mục mục tiêu đã chỉ định hay không.
Quyết định tiếp theo có thể do người điều khiển hoặc hệ thống tự động đưa ra.
Những lợi ích đặc biệt nổi bật của việc tự động hóa làm xuất hiện nhu cầu phải phản ứng nhanh chóng với các thay đổi của tình huống.
Chuyên gia này giải thích, việc xử lý thông tin trực tiếp trên khoang drone sẽ làm giảm thời gian thường phản ứng để truyền dữ liệu tới toán viên và nhận lại lệnh điều khiển.
Theo ông Pshikhopov, trong những năm gần đây, thời gian từ khi phát hiện mục tiêu đến khi tiêu diệt mục tiêu đã giảm đi đáng kể.
Nếu như trước đây với một số phương pháp điều khiển nhất định, quá trình này có thể mất hàng chục phút, thì các hệ thống tự động hiện đại có khả năng thực hiện các nhiệm vụ riêng lẻ nhanh hơn đáng kể.
AI có thể giúp drone tự xác định vị trí của chính mình ngay cả khi không có tín hiệu vệ tinh. Để làm được điều này, các hệ thống thị giác kỹ thuật được sử dụng để phân tích hình ảnh bề mặt phía dưới máy bay.
Công nghệ này cho phép sử dụng các đặc điểm của địa hình làm mốc định hướng. Tuy nhiên, hiệu quả của nó phụ thuộc vào khả năng của hệ thống trong việc phân biệt các yếu tố đặc trưng của bề mặt.
Khó khăn sẽ xuất hiện ở những khu vực đơn điệu, chẳng hạn như biển hoặc các vùng cát, nơi số lượng các mốc định hướng thị giác bị hạn chế.
Khả năng của thị giác máy tính không chỉ giới hạn ở các camera video thông thường. Mạng neuron có thể xử lý hình ảnh thu được ở các dải phổ điện từ khác nhau.
"Mạng neuron vẫn được huấn luyện trên các hình ảnh hồng ngoại ở dải hồng ngoại, và điều này cho phép các mạng thần kinh này hoạt động vào ban đêm", ông Pshikhopov nói.
Để hoạt động trong sương mù hoặc mưa, có thể sử dụng hình ảnh radar. Tuy nhiên, hiệu quả của các giải pháp như vậy phụ thuộc vào đặc tính của thiết bị được lắp đặt và điều kiện quan sát.
Ông Pshikhopov cũng nhấn mạnh sự khác biệt giữa điều hướng thông minh và chế độ lái tự động thông thường.
Chế độ lái tự động chịu trách nhiệm duy trì các thông số bay và điều khiển các cơ cấu chấp hành, trong khi các hệ thống AI có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn, gồm nhận dạng mục tiêu và lập kế hoạch chuyển động.
Hướng phát triển của ứng dụng AI
Một lĩnh vực ứng dụng khác của AI là đánh chặn các mục tiêu trên không. Theo ông Pshikhopov, khi làm việc với các mục tiêu tốc độ cao, khả năng phản ứng của người điều khiển bị hạn chế, và việc điều khiển thủ công hiệu quả đòi hỏi sự chuẩn bị nghiêm ngặt.
Một hệ thống thông minh có thể phân tích hình ảnh từ các cảm biến trên khoang, nhận dạng mục tiêu được phát hiện và dự đoán hướng chuyển động của nó. Điều này cho phép tính toán quỹ đạo tiếp cận mục tiêu và tự động hóa các bước đánh chặn riêng lẻ.
"Chúng ta cần nhận dạng mục tiêu để biết rằng đây là mục tiêu chứ không phải một con chim. Cần phải đánh chặn nó, nghĩa là nếu tốc độ của phương tiện tiêu diệt không đủ, nó sẽ bị đánh chặn tại một điểm cho trước hoặc bị đuổi kịp, nếu tốc độ đủ lớn vượt quá tốc độ của mục tiêu," ông Pshikhopov giải thích.
Một trong những hướng phát triển triển vọng nhất của drone quân sự mà ông Pshikhopov đánh giá là công nghệ ứng dụng nhóm và bầy đàn.
Khác với việc điều khiển một thiết bị riêng lẻ, các hệ thống như vậy phải đảm bảo hành động phối hợp của nhiều thiết bị tự động. AI có thể được sử dụng để phân chia nhiệm vụ giữa các drone, duy trì đội hình cần thiết và phối hợp chuyển động của chúng.
Theo ông, Mỹ và Trung Quốc đang tích cực tham gia phát triển trong lĩnh vực này.
Việc tạo ra các nhóm tự động hoàn chỉnh không chỉ đòi hỏi các thuật toán nhận dạng mục tiêu mà còn cần các công nghệ bổ sung đảm bảo sự tương tác giữa các thiết bị.
"Tất nhiên, chúng ta vẫn cần các công nghệ điều hướng lẫn nhau, điều hướng nội bộ nhóm và truyền thông nội bộ nhóm", ông Pshikhopov giải thích.
Ông lưu ý, sự phối hợp của nhiều drone là một nhiệm vụ phức tạp hơn so với hoạt động tự động của một thiết bị. Các hệ thống phải tính đến vị trí tương quan của các thành viên trong nhóm và đảm bảo trao đổi thông tin cần thiết.
Tương lai của ứng dụng AI vào drone
Theo chuyên gia, sự phát triển của các công nghệ này trong những năm tới sẽ dẫn đến sự xuất hiện của các giải pháp mới trong khoảng 3 năm.
Trong tương lai, AI có thể vượt ra ngoài việc quản lý các drone riêng lẻ và các nhóm của chúng.
Theo ông Pshikhopov, một trong những hướng phát triển chính sẽ là tạo ra các hệ thống có khả năng phối hợp sự tương tác của các loại khí tài quân sự và các đơn vị khác nhau.
Đó là về công việc phối hợp giữa các tổ hợp robot tự động, khí tài có kíp điều khiển và các quân nhân. Các hệ thống thông minh trong tương lai sẽ có thể giúp phối hợp hành động của họ ở các cấp quản lý khác nhau.
Nhà khoa học tin rằng sự phát triển của các công nghệ như vậy có thể làm thay đổi không chỉ các phương thức sử dụng vũ khí mà còn cả vai trò của con người trong các hoạt động chiến sự.
