Ukraine chia sẻ kho dữ liệu chiến trường Avengers AI Labs cho quân đội Anh huấn luyện drone

Ngày 24/8/2026, Thủ tướng Anh Andy Burnham và Tổng thống Ukraine Volodymyr Zelensky đã ký tuyên bố chung tại Kyiv về việc hợp tác ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực quốc phòng. Theo thỏa thuận, Ukraine cấp quyền truy cập nền tảng dữ liệu chiến trường Avengers AI Labs cho Bộ Quốc phòng Anh cùng một số viện nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ được chỉ định.

Động thái này đưa Anh trở thành quốc gia đầu tiên ngoài Ukraine được tiếp cận nguồn dữ liệu thực chiến quy mô lớn. Cùng ngày, chính phủ Anh cũng cho phép tập đoàn MBDA giải mật các thông tin liên quan đến linh kiện do London sản xuất trên tên lửa hành trình SCALP, tạo điều kiện cho Ukraine thiết lập dây chuyền lắp ráp trong nước.

Cấu trúc và thông số kỹ thuật của Avengers AI Labs

Avengers AI Labs được phát triển bởi đội ngũ kỹ thuật phụ trách hệ thống chỉ huy và tích hợp dữ liệu DELTA của Ukraine. Cốt lõi của nền tảng là kho lưu trữ chứa khoảng 5 triệu khung hình chiến trường đã được gán nhãn chi tiết. Nguồn dữ liệu này được thu thập trực tiếp từ hàng nghìn camera tác chiến ban ngày và cảm biến hồng ngoại trang bị trên máy bay không người lái (UAV) cũng như các phương tiện giám sát.

Hệ thống phân loại mục tiêu thành nhiều lớp cụ thể, bao gồm:

• Xe tăng và xe thiết giáp chiến đấu
• Trận địa pháo binh và bệ phóng tên lửa
• Tổ hợp phòng không và đài radar
• Bộ binh và công sự dã chiến
• UAV tự sát dòng Shahed và máy bay trinh sát đối phương

Theo số liệu do Bộ Quốc phòng Ukraine công bố, các mô hình huấn luyện dựa trên nền tảng này cung cấp năng lực cho mô-đun nhận dạng mục tiêu tự động, có khả năng xử lý hơn 100.000 luồng video trực tiếp từ drone mỗi tháng và phát hiện chính xác khoảng 70% mục tiêu theo thời gian thực.

Ưu thế vượt trội của kho dữ liệu nằm ở khâu gán nhãn và môi trường thu thập. Thuật toán thị giác máy tính khi chạy trên các thiết bị biên (edge computing) trong điều kiện lý thuyết thường giảm tới 30% hiệu suất khi đối mặt với thực tế chiến trường, nơi khí tài bị ngụy trang, bám bụi hoặc chịu ảnh hưởng từ hệ thống tác chiến điện tử làm nhiễu sóng và rung lắc camera. Avengers AI Labs giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp dữ liệu huấn luyện thu được trực tiếp trong môi trường tác chiến phức tạp.

Bài toán kinh nghiệm tác chiến drone của NATO

Nhu cầu tiếp cận dữ liệu thực chiến xuất phát từ những khoảng cách chiến thuật được ghi nhận trong các cuộc diễn tập gần đây của phương Tây. Tại cuộc tập trận Combined Resolve 26-07 diễn ra từ ngày 9/4 đến 10/5/2026 ở Hohenfels (Đức) với hơn 3.600 binh sĩ tham gia, Lữ đoàn thiết giáp số 3 thuộc Sư đoàn kỵ binh số 1 của Mỹ đã đối đầu với lực lượng mô phỏng đối phương được hỗ trợ bởi Lữ đoàn hệ thống không người lái độc lập số 412 Nemesis của Ukraine.

Các phương tiện cơ giới của lực lượng thiết giáp tạo ra bụi lớn khi di chuyển, nhanh chóng bị UAV trinh sát định vị và đánh dấu tiêu diệt trên mô hình tác chiến. Thực tế diễn tập chỉ ra việc binh sĩ phương Tây chưa có nhiều trải nghiệm thực địa trong việc bảo trì, sửa chữa và tích hợp vũ khí cho drone dưới áp lực thời gian thực.

Tương tự, tại cuộc diễn tập Hedgehog 2025 ở Estonia với quy mô 16.000 quân nhân, một nhóm khoảng 10 chuyên gia điều khiển drone Ukraine sử dụng hệ thống DELTA đã vô hiệu hóa mô phỏng 17 xe thiết giáp cùng 30 lượt công kích khác nhằm vào một cụm chiến đấu có lữ đoàn Anh trong nửa ngày.

Cơ chế chuyển giao và các dự án phát triển công nghệ

Quyền truy cập không được cấp cho toàn bộ liên minh NATO mà được phân phối gián tiếp qua các cơ chế hợp tác song phương và đa phương. Tiêu biểu là Trung tâm Phân tích, Huấn luyện và Giáo dục chung (JATEC) đặt tại Bydgoszcz (Ba Lan), do Chuẩn tướng Ba Lan Wojciech Ozga chỉ huy. JATEC đóng vai trò cầu nối đưa bài học thực chiến vào phát triển học thuyết phòng thủ và bảo vệ hạ tầng trọng yếu.

Tại Anh, ba công ty công nghệ gồm Sintela, Mind Foundry và Skyral đã được lựa chọn triển khai các ứng dụng ban đầu:

• Cảm biến cáp quang tích hợp AI: Tận dụng mạng lưới cáp chôn ngầm làm cảm biến địa chấn quang học nhằm phát hiện phương tiện hoặc người tiếp cận khu vực căn cứ quân sự, nhà máy điện, sân bay và cơ sở đường sắt.
• Bao mạch xử lý AI tiết kiệm năng lượng: Phát triển vi xử lý chuyên dụng chạy thuật toán nhận dạng ngay trên drone và robot chiến trường, giảm thiểu sự phụ thuộc vào đường truyền vô tuyến ngoài vốn dễ bị gây nhiễu.

Ảnh hưởng chiến thuật và giới hạn của dữ liệu

Việc phương Tây tiếp cận dữ liệu hình ảnh khiến các đặc trưng quang học, dấu hiệu nhiệt của khí tài và quy luật bố trí chiến thuật của quân đội Nga trở thành mẫu huấn luyện cho thuật toán tự động nhận diện. Những tín hiệu vật lý này khó có thể thay đổi trong thời gian ngắn như tần số liên lạc hay mã hóa điện tử.

Tuy nhiên, các chuyên gia quân sự từ Quỹ Carnegie vì Hòa bình Quốc tế đánh giá ưu thế công nghệ luôn có chu kỳ ngắn. Các biện pháp đối kháng như thay đổi vật liệu ngụy trang, cấu hình kỹ thuật hoặc chuyển sang điều khiển drone bằng sợi cáp quang có thể làm giảm hiệu quả nhận diện của các mô hình AI nếu dữ liệu không được cập nhật liên tục.