Láng giềng Việt Nam phát triển ngư lôi siêu thanh ứng dụng AI, có khả năng phân biệt mục tiêu thật và tàu giả chính xác tới 92%
Trung Quốc vừa đạt bước tiến quan trọng khi công bố một hệ thống AI mới giúp ngư lôi tốc độ cao phân biệt hiệu quả tàu ngầm thật và tàu giả.
Sau khi bộ phim bom tấn của Trung Quốc “Chiến dịch Leviathan” gây sốt phòng vé với cảnh tàu ngầm Mỹ dùng công nghệ âm thanh ảo để đánh lừa ngư lôi Trung Quốc, các nhà nghiên cứu quân sự nước này đã công bố một dự án công nghệ mới nhằm giải mã chính kiểu đánh lừa dưới nước như trong phim.
Trong một nghiên cứu được đăng trên tạp chí “Command Control & Simulation” hồi tháng 4, nhóm chuyên gia đến từ Bộ Trang bị Hải quân PLA và tập đoàn đóng tàu China State Shipbuilding Corporation cho biết họ đang phát triển hệ thống AI giúp tăng độ chính xác cho ngư lôi di chuyển ở tốc độ cao.
Theo nhóm nghiên cứu, công nghệ này – khi được thử nghiệm trên dữ liệu tuyệt mật tại bãi thử ngư lôi tốc độ cao – đạt tỷ lệ thành công trung bình 92,2% trong việc phân biệt tàu ngầm thật với tàu giả, ngay cả trong các tình huống mô phỏng giao tranh khốc liệt.
Đây là bước tiến lớn so với các hệ thống hiện tại, vốn thường xuyên đánh trượt mục tiêu. Trong chiến tranh tàu ngầm hiện đại, khả năng đánh lừa ngư lôi bằng ảo ảnh là yếu tố then chốt.
Các loại bẫy công nghệ cao có thể sao chép tín hiệu âm thanh của tàu thật, tạo dấu vết bọt giả giống như tàu đang rẽ gấp, hoặc hoạt động theo nhóm để đánh lừa hệ thống sonar bằng hàng loạt mục tiêu ảo.
Những chiến thuật này đặc biệt hiệu quả trước các loại ngư lôi siêu thanh sử dụng công nghệ siêu khoang – tạo bong bóng hơi bao quanh thân để giảm lực cản.
Nhóm nghiên cứu Trung Quốc giải thích, tiếng ồn lớn do siêu khoang tạo ra sẽ che lấp tín hiệu mục tiêu thật và làm méo mó "dấu vân tay" âm thanh.
Nhóm kỹ sư do Wu Yajun và Liu Liwen đứng đầu cho hay: “Các phương tiện dưới nước tốc độ cao hiện nay của Trung Quốc gặp khó khăn trong việc nhận dạng mục tiêu khi phải hoạt động trong môi trường có quá nhiều biện pháp đối phó hiện đại. Vì vậy, chúng tôi cần nhanh chóng phát triển những phương pháp mới để phân tích đặc điểm và xác định đúng mục tiêu” .
Theo nhóm nghiên cứu, chỉ những hệ thống dưới nước tốc độ cao được trang bị khả năng phát hiện tầm xa và khả năng nhận dạng chính xác mới có thể đảm bảo hiệu quả tác chiến.
Kết hợp AI để xử lý dữ liệu ít, tăng khả năng tác chiến tự động
Giải pháp mà họ đề xuất là sự kết hợp độc đáo giữa vật lý học và AI. Trong bối cảnh thiếu dữ liệu thực chiến, nhóm đã mô phỏng đặc điểm mồi nhử bằng mô hình thủy động học – dựa trên cách bong bóng vỡ và dòng chảy nhiễu loạn – từ dữ liệu thu thập tại bãi thử ngư lôi tốc độ cao của Hải quân Trung Quốc.
Sau đó, những mô phỏng này được đưa vào một hệ thống AI đặc biệt gọi là mạng đối kháng sinh (GAN), gồm hai “bộ não” AI hoạt động theo kiểu đối đầu.
Một bên – gọi là trình tạo – sẽ tạo ra các tín hiệu giả mạo mô phỏng mồi bẫy dựa trên hiểu biết về vật lý tàu ngầm và âm học. Bên còn lại – trình phân biệt – có nhiệm vụ phát hiện ra điểm bất thường bằng cách phân tích tín hiệu âm thanh qua 7 lớp xử lý khác nhau.
Sau hàng loạt vòng huấn luyện, hệ thống đã xây dựng được một kho dữ liệu khổng lồ gồm các mẫu mồi bẫy giả phục vụ cho việc nhận dạng.
Cũng theo báo cáo, hệ thống AI này áp dụng kiến trúc mạng nơ-ron chuyên biệt, lấy cảm hứng từ công nghệ nhận diện hình ảnh. Tín hiệu sonar được chuẩn hóa biên độ, lọc nhiễu bằng bộ thu tương quan, sau đó chuyển thành những “bức ảnh nhỏ” thể hiện phổ âm thanh bằng phép biến đổi Fourier.
Cuối cùng, những bản đồ âm thanh này được đưa vào các lớp phân tích chuyên sâu trong mạng nơ-ron để phát hiện bất thường trong tần số. Các bước xử lý tiếp theo sẽ giúp làm mờ hoặc loại bỏ những yếu tố gây nhiễu như bong bóng nước.
Khi đối mặt với các loại mồi bẫy tinh vi nhất, tỷ lệ phát hiện của hệ thống tăng từ 61,3% lên hơn 80%.
Dự án được công bố trong bối cảnh nhiều cường quốc đang chạy đua phát triển “ngư lôi thông minh”. Cả ngư lôi VA-111 Shkval của Nga lẫn các mẫu thử nghiệm của Mỹ hiện đều dựa vào công nghệ siêu khoang – vốn gặp khó khăn trong việc phân biệt mục tiêu ở tốc độ cực cao.
““Vì các phương tiện dưới nước tốc độ cao vận hành hoàn toàn tự động và không thể liên lạc với bên ngoài trong thời gian thực, chúng buộc phải tự đưa ra mọi quyết định ngay lập tức. Điều này đòi hỏi thuật toán phải cực kỳ thông minh và khả năng xử lý dữ liệu phải rất mạnh. Mô hình nhận dạng sử dụng công nghệ học sâu kết hợp với mạng đối kháng sinh (GAN) cho phép hệ thống nhận diện chính xác mục tiêu dù chỉ có rất ít dữ liệu, từ đó mở đường cho việc ứng dụng thực tế trên chiến trường”, nhóm nghiên cứu nhận định.
Theo SCMP
