UAV cải tiến có thể tự “săn mồi” trong vùng gây nhiễu

Thuật toán mới và lời tuyên bố đáng chú ý từ Trung Quốc

Một nhóm nghiên cứu Trung Quốc mới đây tuyên bố đã phát triển thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) mang tên Heterogeneous Graph Spatio-Temporal Reasoning (HG-STR), cho phép các bầy máy bay không người lái (UAV) tiếp tục truy tìm và tiêu diệt mục tiêu ngay cả khi hệ thống liên lạc bị gây nhiễu hoặc khả năng quan sát chiến trường bị suy giảm nghiêm trọng.

Kết quả nghiên cứu được công bố trên tạp chí hàng không Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, một trong những ấn phẩm chuyên ngành hàng đầu của Trung Quốc trong lĩnh vực hàng không - vũ trụ.

Theo nhóm phát triển, HG-STR là hệ thống đầu tiên được biết đến có khả năng đạt "tỷ lệ tiêu diệt mục tiêu 100%" trong khi vẫn duy trì tốc độ xử lý đủ nhanh để đáp ứng yêu cầu của tác chiến hiện đại. Nếu được xác nhận trong thực tế, đây có thể là một bước tiến đáng chú ý trong lĩnh vực tác chiến bầy đàn bằng AI, vốn đang trở thành trọng tâm cạnh tranh giữa các cường quốc quân sự.

Tuy nhiên, cũng như nhiều công bố liên quan đến AI quân sự, những con số ấn tượng này cần được nhìn nhận một cách thận trọng. Kết quả "100%" hiện mới được ghi nhận trong môi trường mô phỏng, trong khi chiến trường thực tế luôn tồn tại khoảng cách đáng kể so với các điều kiện thử nghiệm.

Thực tế cho thấy hiệu quả của các hệ thống không người lái không chỉ phụ thuộc vào thuật toán, mà còn chịu tác động của hàng loạt yếu tố khó lường như thời tiết, địa hình, hoạt động ngụy trang, tác chiến điện tử, cảm biến bị hư hỏng hoặc các biện pháp đánh lừa đối phương. Đây đều là những yếu tố có thể làm suy giảm đáng kể hiệu suất của ngay cả những hệ thống tiên tiến nhất.

Dù vậy, công bố về HG-STR vẫn thu hút sự quan tâm của giới quân sự bởi nó phản ánh xu hướng ngày càng rõ nét trong chiến tranh hiện đại: phát triển các hệ thống UAV có khả năng duy trì nhiệm vụ và tự thích nghi ngay cả khi một phần thông tin chiến trường bị cắt đứt hoặc gây nhiễu.

Khi UAV không dễ bị "làm mù"

Trong nhiều năm qua, tác chiến điện tử được xem là một trong những biện pháp hiệu quả nhất để đối phó với UAV. Thay vì phải sử dụng các hệ thống phòng không đắt tiền để bắn hạ từng mục tiêu, nhiều quân đội lựa chọn phương án gây nhiễu tín hiệu, đánh lừa hệ thống định vị hoặc cắt đứt liên lạc giữa UAV với người điều khiển.

Thực tế tại Ukraine cho thấy đây là một lựa chọn hiệu quả. Không ít UAV bị loại khỏi vòng chiến mà không cần một phát đạn nào. Chỉ cần mất GPS, mất liên lạc hoặc mất dữ liệu cảm biến, nhiều hệ thống buộc phải hủy nhiệm vụ hoặc trở nên gần như vô dụng.

Chính vì vậy, cuộc đối đầu giữa UAV và tác chiến điện tử đang trở thành một trong những mặt trận công nghệ quyết liệt nhất hiện nay. Trong nhiều trường hợp, bên nào duy trì được khả năng nhận thức chiến trường lâu hơn sẽ giành lợi thế đáng kể. Một bầy UAV mất liên lạc có thể nhanh chóng trở thành những mục tiêu bay vô hại. Ngược lại, nếu vẫn duy trì được khả năng phối hợp và truy đuổi mục tiêu trong môi trường bị gây nhiễu, chúng có thể tiếp tục tạo sức ép lên hệ thống phòng thủ đối phương.

Điều này giải thích vì sao Mỹ, Trung Quốc, Nga và nhiều quốc gia NATO đều đang đầu tư mạnh vào các thuật toán cho phép hệ thống không người lái hoạt động với mức độ tự chủ cao hơn. Mục tiêu không chỉ là tăng khả năng tấn công, mà còn bảo đảm các UAV vẫn có thể hoàn thành nhiệm vụ ngay cả khi chiến trường điện tử trở nên hỗn loạn.

Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu UAV vẫn tiếp tục chiến đấu ngay cả khi bị "làm mù"?

Đó chính là bài toán mà HG-STR đang hướng tới. Theo nhóm nghiên cứu Trung Quốc, thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào dữ liệu thu được tại thời điểm hiện tại, thuật toán này cho phép cả bầy UAV xây dựng một "bức tranh chiến trường" dựa trên mối quan hệ giữa các mục tiêu, địa hình, nguồn gây nhiễu, vật cản và các đơn vị đồng minh.

Trong mô hình đó, một trạm radar không chỉ là mục tiêu cần tấn công, mà còn là mắt xích trong mạng lưới phòng thủ. Một ngọn đồi không đơn thuần là địa hình, mà có thể tạo ra vùng che khuất hoặc điểm phục kích. Một khu rừng có thể là nơi ẩn giấu lực lượng. Mỗi dữ liệu riêng lẻ đều được đặt trong bối cảnh tổng thể của chiến trường.

Điều này cho phép UAV không chỉ phản ứng với những gì nó đang nhìn thấy, mà còn suy luận về những gì có thể đang diễn ra.

Nói cách khác, nếu một UAV mất hình ảnh mục tiêu hoặc bị gián đoạn liên lạc, nhiệm vụ không nhất thiết phải kết thúc. Thông tin từ các UAV khác trong đội hình vẫn có thể được sử dụng để ước tính vị trí mục tiêu, dự đoán hướng di chuyển và điều chỉnh kế hoạch tiếp cận. Toàn bộ bầy UAV khi đó hoạt động giống một mạng lưới nhận thức chung hơn là tập hợp các phương tiện riêng lẻ.

Đây mới là điểm khiến giới quân sự đặc biệt quan tâm. Mối đe dọa không nằm ở một UAV đơn lẻ, mà ở khả năng cả đội hình cùng chia sẻ thông tin, cùng suy luận và cùng thích nghi khi một phần chiến trường bị che khuất.

Nếu các thế hệ UAV trước đây phụ thuộc vào nguyên tắc "nhìn thấy mới hành động", thì những hệ thống như HG-STR đang hướng tới một bước tiến xa hơn: hành động ngay cả khi không còn nhìn thấy đầy đủ chiến trường.

Và nếu xu hướng này tiếp tục phát triển, tác chiến điện tử - vốn được xem là lá chắn hiệu quả trước UAV trong nhiều năm qua - có thể sẽ không còn đủ để bảo đảm ưu thế như trước.

Chiến trường bất định trong tương lai

Nhìn rộng hơn, HG-STR không chỉ là câu chuyện về một thuật toán mới dành cho UAV. Công nghệ này phản ánh một xu hướng đang diễn ra trong nhiều quân đội trên thế giới: chiến tranh ngày càng chuyển từ mô hình điều khiển từng vũ khí sang giao nhiệm vụ cho các hệ thống tự động.

Nếu trước đây người điều khiển phải trực tiếp theo dõi hình ảnh, lựa chọn mục tiêu và điều phối từng UAV, thì các hệ thống AI thế hệ mới đang được phát triển theo hướng khác. Con người chỉ cần xác định mục tiêu hoặc yêu cầu nhiệm vụ, còn thuật toán sẽ tự tính toán đường tiếp cận, phân chia vai trò giữa các UAV và điều chỉnh hành động theo diễn biến thực tế trên chiến trường.

Ở góc độ quân sự, đây là một bước tiến có ý nghĩa lớn. Trong môi trường tác chiến hiện đại, nơi các quyết định phải được đưa ra trong vài giây và lượng dữ liệu từ UAV, radar, vệ tinh hay cảm biến mặt đất ngày càng khổng lồ, khả năng xử lý của con người đang trở thành một điểm nghẽn. AI được kỳ vọng sẽ giúp rút ngắn khoảng thời gian từ phát hiện mục tiêu đến hành động, đồng thời duy trì hiệu quả tác chiến ngay cả khi liên lạc bị gián đoạn hoặc hệ thống bị gây nhiễu.

Tuy nhiên, chính khả năng đó cũng mở ra một bài toán mới về kiểm soát sát thương. Khi một bầy UAV có thể tự suy luận, tự thích nghi và tự đưa ra quyết định trong môi trường chiến đấu phức tạp, câu hỏi đặt ra là ai sẽ kiểm soát sai số của hệ thống?

Trong chiến tranh, dữ liệu hiếm khi hoàn hảo. Mục tiêu có thể ngụy trang, tín hiệu có thể bị đánh lừa, còn chiến trường luôn tồn tại những biến số nằm ngoài dự đoán của thuật toán. Một sai lệch nhỏ trong quá trình nhận diện hoặc suy luận có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng nếu hệ thống được trao quyền hành động với mức độ tự chủ cao.

Đó cũng là lý do nhiều học thuyết quân sự hiện nay vẫn nhấn mạnh mô hình "human-in-the-loop", tức con người phải giữ quyền phê duyệt cuối cùng đối với các hành động mang tính sát thương. Tuy nhiên, khi tốc độ tác chiến ngày càng được đẩy lên và các hệ thống AI ngày càng có khả năng phản ứng theo thời gian thực, khoảng thời gian để con người kiểm tra, phản biện và can thiệp có thể ngày càng thu hẹp.

Không chỉ Trung Quốc, các quốc gia như Mỹ, NATO hay Nga đều đang đầu tư mạnh vào các chương trình tác chiến bầy đàn, máy bay chiến đấu tích hợp AI và các hệ thống chỉ huy tự động. Điều đó cho thấy cạnh tranh quân sự trong tương lai có thể không còn xoay quanh việc bên nào sở hữu nhiều vũ khí hơn, mà là bên nào có khả năng xử lý dữ liệu, thích nghi và ra quyết định nhanh hơn đối phương.

Rõ ràng, HG-STR đang phản ánh một sự chuyển dịch lớn hơn đang diễn ra trên chiến trường hiện đại. AI đang giúp các hệ thống không người lái sống sót tốt hơn trong môi trường bị gây nhiễu và thiếu thông tin. Đồng thời, nó cũng đưa chiến tranh tiến gần hơn tới ranh giới mà ở đó thuật toán không chỉ hỗ trợ con người ra quyết định, mà bắt đầu tham gia trực tiếp vào quá trình quyết định cách thức sử dụng hỏa lực.