Kỷ nguyên robot chiến trường: Khi AI 'thay mắt' vệ tinh

5 giờ trướcBài gốc

Thực tiễn các cuộc xung đột vũ trang gần đây cho thấy sự phụ thuộc vào hệ thống định vị vệ tinh GPS đã trở thành một “gót chân Achilles” nghiêm trọng. Khi tín hiệu định vị bị gây nhiễu hoặc vô hiệu hóa, nhiều phương tiện không người lái nhanh chóng mất khả năng định hướng, dễ bị vô hiệu hóa, thậm chí rơi vào nguy cơ bị đối phương chiếm quyền kiểm soát.

Trước thách thức đó, Bộ Tư lệnh Phát triển Khả năng Chiến đấu của Quân đội Mỹ (DEVCOM ARL) đã ký thỏa thuận hợp tác nghiên cứu kéo dài 5 năm với Đại học Purdue. Dự án, với tổng kinh phí 1,5 triệu USD, hướng tới mục tiêu phát triển các hệ thống tự hành không chỉ có khả năng cơ động độc lập, mà còn được trang bị năng lực nhận thức tình huống ở mức cao, đủ để vận hành hiệu quả trong những môi trường tác chiến phức tạp và khắc nghiệt nhất.

Đại học Purdue (Mỹ) vừa chính thức khởi động dự án phát triển các đội hình robot tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng tự tác chiến mà không cần đến GPS - Ảnh: MTG

Tác chiến độc lập trong vùng “mù” tín hiệu

Dự án do giáo sư Aniket Bera, phó giáo sư Khoa Khoa học Máy tính tại Đại học Purdue, dẫn dắt nhằm nghiên cứu và phát triển các đội hình robot phối hợp giữa trên không và mặt đất. Trong mô hình này, máy bay không người lái (UAV/drone) cùng các xe chiến đấu không người lái (UGV) và phương tiện mặt đất khác hoạt động trong một hệ thống thống nhất, phối hợp chặt chẽ và hỗ trợ lẫn nhau trong suốt quá trình thực hiện nhiệm vụ.

Điểm khác biệt cốt lõi của thế hệ robot mới nằm ở mức độ tự chủ. Thay vì phụ thuộc vào bản đồ được lập trình sẵn hay tín hiệu định vị vệ tinh, các nền tảng này được trang bị khả năng tự cảm nhận, phân tích và thích ứng với môi trường xung quanh theo thời gian thực. Nhờ đó, chúng có thể đưa ra quyết định linh hoạt và điều chỉnh hành động phù hợp với tình huống thực địa luôn biến động.

Theo giáo sư Bera, mục tiêu của dự án không dừng lại ở việc cải thiện khả năng di chuyển, mà tập trung vào năng lực nhận thức và phối hợp. Các robot phải hiểu rõ vị trí của bản thân, nắm bắt bối cảnh xung quanh và quan trọng nhất là duy trì khả năng phối hợp với các đơn vị khác trong đội hình. Trong chiến tranh hiện đại, khi việc gây nhiễu hoặc vô hiệu hóa GPS ngày càng phổ biến, tác chiến trong môi trường “mù” tín hiệu đang trở thành điều kiện thường trực. Vì vậy, khả năng hoạt động độc lập, không phụ thuộc vào điều khiển từ xa hay hạ tầng định vị bên ngoài, được xem là yếu tố then chốt để duy trì ưu thế chiến thuật.

Những nguyên tắc trí tuệ nhân tạo phát triển từ dự án này được kỳ vọng sẽ tạo nền tảng cho nhiều nhiệm vụ quốc phòng trong tương lai. Các đội robot tự chủ có thể được triển khai để trinh sát, phát hiện mối đe dọa, hỗ trợ lập kế hoạch hậu cần hoặc giám sát chiến thuật trong thời gian thực. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích ở những khu vực nguy hiểm hoặc khó tiếp cận, nơi sự hiện diện của con người tiềm ẩn rủi ro cao. Thay vì đưa binh sĩ vào các điểm nóng, lực lượng quân sự có thể sử dụng robot làm lực lượng đi trước, thu thập dữ liệu và xây dựng bức tranh chiến trường liên tục, qua đó hỗ trợ các quyết định tác chiến an toàn và hiệu quả hơn.

“Hệ thần kinh chung” giữa trinh sát trên không và bộ binh robot

Điểm đột phá trong cách tiếp cận của Đại học Purdue nằm ở việc hợp nhất dữ liệu từ nhiều tầng không gian khác nhau. Hệ thống được xây dựng để kết nối góc quan sát rộng từ các máy bay không người lái với nguồn thông tin chi tiết, cự ly gần do các phương tiện không người lái mặt đất thu thập. Nhờ đó, những nền tảng vốn hoạt động độc lập được liên kết thành một tập thể thống nhất, có khả năng phối hợp hiệu quả thay vì chỉ vận hành như các công cụ rời rạc.

Giáo sư Aniket Bera mô tả mô hình này tương tự một đội trinh sát – dẫn đường thông minh. Trong cấu trúc đó, các UAV đảm nhiệm vai trò quan sát từ trên cao, phát hiện sớm chướng ngại vật, địa hình phức tạp hoặc dấu hiệu hiện diện của đối phương ở khoảng cách xa. Ngược lại, các robot mặt đất cung cấp góc nhìn chi tiết ở tầm thấp, xử lý những yếu tố địa hình và vật cản mà cảm biến trên không khó nhận biết đầy đủ. Hai nguồn thông tin này bổ sung cho nhau, tạo nên bức tranh chiến trường toàn diện hơn.

Trung tâm của mô hình là một hệ thống AI đóng vai trò như “hệ thần kinh chung” cho toàn đội hình. Hệ thống này liên tục thu nhận dữ liệu từ các cảm biến khác nhau, xử lý thông tin liên lạc và đưa ra các quyết định mang tính thống nhất cho cả nhóm robot. Việc kết hợp dữ liệu từ trên không và mặt đất giúp nâng cao đáng kể khả năng nhận thức tình huống, cả về tốc độ lẫn độ chính xác, so với khi từng phương tiện hoạt động đơn lẻ. Quan trọng hơn, cách tiếp cận này cho phép giảm thiểu rủi ro cho con người, khi binh sĩ có thể nắm bắt tình hình thực địa mà không cần trực tiếp tiếp cận các khu vực nguy hiểm.

Dự án được triển khai tại Phòng thí nghiệm Thiết kế Thông minh cho Khám phá và Hệ thống Tăng cường (IDEAS) của Đại học Purdue, nơi hội tụ các nhóm nghiên cứu hoạt động ở giao điểm của trí tuệ nhân tạo, robot học và thị giác máy tính. IDEAS theo đuổi hướng tiếp cận “AI hiện thân” (embodied AI), tức là phát triển các hệ thống có khả năng cảm nhận, học hỏi và suy luận trực tiếp trong môi trường vật lý, thay vì chỉ xử lý dữ liệu trên máy tính.

Theo giáo sư Bera, dự án đóng vai trò như cầu nối giữa nghiên cứu AI học thuật và ứng dụng quốc phòng thực tế. Nó mở đường cho việc đưa các tiến bộ mới nhất về học máy quy mô lớn, phối hợp đa tác nhân và lập kế hoạch thông minh vào các nền tảng robot hoạt động ngoài hiện trường, nơi điều kiện luôn biến động và đòi hỏi mức độ tự chủ cao.

Từ mô phỏng ảo đến thực địa khốc liệt

Để hiện thực hóa các ý tưởng nghiên cứu, nhóm của Đại học Purdue triển khai phần lớn hoạt động thử nghiệm tại thao trường Robot và Tự hành Hicks. Đây là cơ sở thử nghiệm rộng hơn 1.200m², được trang bị nhiều nền tảng robot tiên tiến, từ robot hình người, robot bốn chân, máy bay không người lái cho đến các hệ thống cảm biến hiện đại. Không gian này cho phép các nhà khoa học chuyển đổi linh hoạt giữa mô phỏng trên máy tính và thử nghiệm trong môi trường vật lý, giúp kiểm chứng nhanh chóng các thuật toán trong điều kiện gần với thực tế.

Tại thao trường, các robot được đưa vào những kịch bản mô phỏng chiến trường phức tạp, nơi địa hình gồ ghề, vật cản dày đặc và không tồn tại các tuyến di chuyển tiêu chuẩn. Những bài kiểm tra này buộc hệ thống phải tự thích ứng, thay vì dựa vào các quy tắc được lập trình sẵn. So với các dự án trước đây do DEVCOM ARL tài trợ vốn chỉ tập trung vào khả năng điều hướng của từng tác nhân đơn lẻ, giai đoạn hiện tại mở rộng sang mô hình đa tác nhân, yêu cầu các robot phải chia sẻ dữ liệu, phối hợp lập kế hoạch và hành động như một tập thể thống nhất.

Song song với đó, nhóm nghiên cứu đang phát triển năng lực “học tập thích ứng” cho các nền tảng không người lái. Nhờ cơ chế này, robot có thể tự rút kinh nghiệm sau mỗi lần di chuyển hoặc va chạm, từ đó điều chỉnh hành vi và nâng cao hiệu quả hoạt động theo thời gian. Cách tiếp cận này giúp các hệ thống không chỉ làm theo kịch bản cố định, mà còn dần thích nghi với những điều kiện mới và khó dự đoán.

Sau khi hoàn tất các thử nghiệm trong môi trường kiểm soát, dự án sẽ được mở rộng ra các bài đánh giá thực địa với quy mô lớn hơn. Mục tiêu lâu dài là xây dựng những mạng lưới robot có khả năng phối hợp linh hoạt, đủ độ tin cậy để hoạt động trong các điều kiện khắc nghiệt, nơi yêu cầu về tính tự chủ và khả năng ứng biến luôn ở mức cao.

Hoàng Vũ

Nguồn Một Thế Giới : https://1thegioi.vn/ky-nguyen-robot-chien-truong-khi-ai-thay-mat-ve-tinh-242922.html