Lục quân Mỹ phát triển công nghệ AI nhận diện mục tiêu và kỹ thuật ngụy trang thế hệ mới

Lục quân Mỹ đang đồng thời theo đuổi hai chương trình công nghệ mang tính đối kháng: huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI) trên phương tiện bay không người lái (UAV) để phát hiện khí tài ẩn giấu, song song với việc dùng thuật toán học máy thiết kế các mẫu ngụy trang nhằm vô hiệu hóa máy dò của đối phương. Các kế hoạch kỹ thuật này được nêu chi tiết trong báo cáo của Trung tâm C5ISR và dự toán ngân sách nghiên cứu năm tài khóa 2027.

Công nghệ AiTR tăng cường khả năng trinh sát mục tiêu cho UAV

Hệ thống hỗ trợ nhận dạng mục tiêu (AiTR) đang được phát triển bởi Trung tâm C5ISR thuộc Bộ Tư lệnh Phát triển năng lực tác chiến (DEVCOM) của Lục quân Mỹ. Khác với các thuật toán thương mại thường giả định điều kiện quan sát tối ưu, môi trường chiến thuật thực tế thường có độ che phủ cao, mục tiêu ở cự ly xa hoặc bị địa hình che khuất. Để giải quyết rào cản này, lực lượng nghiên cứu đã xây dựng kho dữ liệu hình ảnh khí tài đa dạng trên nhiều điều kiện địa hình và hệ sinh thái khác nhau.

Kỹ sư điện tử Grace Hummel tại Trung tâm C5ISR cho biết các mô hình học máy sẽ phân tích và dần nhận diện các đặc trưng hình ảnh của phương tiện quân sự tương tự như phương pháp trực quan hóa của binh sĩ. Khi triển khai trên thực địa, phần mềm quét dữ liệu video thời gian thực từ UAV và tự động gắn cờ các vật thể nghi vấn để người điều khiển đánh giá.

Hệ thống đã trải qua đợt thử nghiệm thực tế cùng một đơn vị tác chiến giấu tên, tiếp nối các thử nghiệm trước đó tại diễn tập Project Convergence Capstone 5 của Sư đoàn Thiết giáp số 1. Trong giai đoạn tiếp theo, Lục quân Mỹ dự kiến tích hợp AiTR cùng phần mềm tự hành và điều phối biên đội tại bãi thử Yuma, bang Arizona, nhằm kiểm tra năng lực hoạt động đồng bộ của nhóm UAV và các khí tài phóng từ xa.

Khai thác học máy để phát triển hoa văn ngụy trang đối kháng

Bên cạnh việc hoàn thiện năng lực trinh sát quang học, tài liệu ngân sách tài khóa 2027 của Lục quân Mỹ ghi nhận dự án thiết kế mẫu chống nhận dạng mục tiêu có hỗ trợ bằng AI và học máy. Phương pháp này vận dụng thuật toán để tạo ra các họa tiết ngụy trang mới kết hợp vật liệu thử nghiệm, gây gián đoạn khả năng phân loại của các cảm biến tự động.

Về mặt kỹ thuật, nghiên cứu thử nghiệm từ Đại học Carnegie Mellon, Đại học bang Florida và Phòng thí nghiệm nghiên cứu Lục quân Mỹ đã ứng dụng việc tinh chỉnh ControlNet trên nền tảng Stable Diffusion v1.5 để biến đổi diện mạo phương tiện. Kết quả cho thấy khi áp dụng lớp ngụy trang đồ họa lên xe trong nhiều điều kiện thời tiết và môi trường, tỷ lệ phát hiện mục tiêu AP50 của mô hình Faster R-CNN đã giảm đáng kể từ mức 99,5% xuống còn 38,2%.

Thực tiễn đối đầu giữa công nghệ cảm biến và ngụy trang chiến trường

Trên thực tế chiến trường, các biện pháp gây nhiễu thị giác quang học đang được nhiều bên áp dụng nhằm giảm tổn thất trước UAV trinh sát và drone cảm tử. Lực lượng hậu cần quân đội Nga gần đây đã áp dụng sơn sọc vằn đen trắng tương phản cao trên các dòng xe tải KamAZ hoạt động cách tiền tuyến tới 200 km nhằm gây nhiễu thuật toán thị giác máy tính.

Giáo sư Todd Humphreys từ Đại học Texas tại Austin phân tích rằng các đường sơn dạng sọc vằn đẩy dữ liệu hình ảnh của phương tiện ra khỏi phân phối chuẩn mà mô hình AI từng được huấn luyện, khiến bộ phân loại bỏ sót mục tiêu. Tuy nhiên, hiệu quả này có tính chu kỳ ngắn hạn bởi mô hình có thể nhanh chóng được tái huấn luyện với bộ dữ liệu bổ sung.

Các hệ thống như AiTR của Mỹ hay dòng drone cảm tử Hornet trị giá 6.000 USD hiện vẫn đặt con người ở vị trí phê duyệt hỏa lực cuối cùng. Tuy vậy, trong bối cảnh khối lượng dữ liệu trinh sát đường không ngày càng lớn, việc các bên liên tục nâng cấp thuật toán săn mục tiêu song hành cùng công nghệ ngụy trang đối kháng đang định hình một cuộc đua công nghệ mới trong tác chiến hiện đại.