Trung Quốc phát triển AI giúp tên lửa tầm nhiệt nhận diện F-22 và F-35 với độ chính xác trên 90%

Bộ dữ liệu bao gồm ba loại mục tiêu trên không, trong đó có hai loại máy bay mô phỏng F-22 và F-35. Ảnh: BQP Mỹ.

Các tên lửa không đối không nhỏ gọn, chi phí thấp trong tương lai có thể sử dụng AI để nhận diện tiêm kích tàng hình với độ chính xác cao, theo một nghiên cứu mới của các nhà khoa học Trung Quốc.

F-35 và F-22 nằm trong nhóm những tiêm kích tàng hình tiên tiến nhất thế giới, nhưng chúng vẫn không thể che giấu hoàn toàn dấu hiệu nhiệt.

Khi bị tên lửa dẫn đường hồng ngoại khóa mục tiêu, máy bay thường phóng mồi bẫy nhiệt để đánh lừa cảm biến. Tuy nhiên, nhiệt phát ra từ khí thải động cơ và ma sát giữa không khí với thân máy bay có đặc điểm khác với tín hiệu do mồi bẫy tạo ra.

Các nhà nghiên cứu Trung Quốc cho rằng những khác biệt này có thể được khai thác để phát hiện và nhận diện mục tiêu trong tác chiến trên không tương lai.

Nhóm nghiên cứu đã phát triển một hệ thống AI nhỏ gọn dành cho các tên lửa không đối không dẫn đường hồng ngoại. Trong thử nghiệm phòng thí nghiệm với các mục tiêu mô phỏng F-22 và F-35, hệ thống đạt độ chính xác nhận diện lên tới 97,1%.

“Các mô hình nhận diện nhẹ có thể được sử dụng rộng rãi trên tên lửa không đối không trong tương lai vì chúng cho phép nhận diện tốc độ cao trong khi vẫn duy trì năng lực phân loại mạnh”, An Jiangshan, tác giả chính của nghiên cứu, cho biết ngày 10/8.

Công trình được công bố trên Journal of Electronic Measurement and Instrumentation, với sự tham gia của các nhà nghiên cứu từ Viện Công nghệ Bắc Kinh, Học viện Tên lửa Hàng không Trung Quốc và một phòng thí nghiệm trọng điểm quốc gia về công nghệ phát hiện mục tiêu gần bề mặt.

AI giá rẻ cho tên lửa săn nhiệt

Hệ thống được thiết kế để giải quyết bài toán đặc biệt của AI trên tên lửa: hạn chế nghiêm ngặt về kích thước, trọng lượng và điện năng.

Các mô hình deep learning truyền thống có thể đạt độ chính xác cao nhưng thường yêu cầu nhiều tham số và năng lực tính toán lớn, khiến chúng khó triển khai trên thiết bị nhỏ.

Mô hình mới giảm số lượng tham số xuống còn 16,1% và nhu cầu tính toán xuống 19,2% so với các phương pháp trước đó. Nhóm nghiên cứu sử dụng tối ưu cấu trúc, hợp nhất batch normalization và lượng tử hóa 8-bit để giảm tải tính toán.

Bộ tăng tốc AI chuyên dụng cũng được phát triển với các mô-đun tích chập tối ưu, cấu trúc tính toán song song và cơ chế đệm dữ liệu.

Theo ông An Jiangshan, nền tảng AI Zynq7020 được sử dụng trong nghiên cứu chỉ có giá vài trăm nhân dân tệ, cho thấy chi phí phần cứng tương đối thấp.

Tuy nhiên, khi được hỏi liệu hệ thống có thể nhận diện F-22 và F-35 thực tế với độ chính xác tương tự hay không, An cho biết dữ liệu liên quan thuộc diện bảo mật và không thể công bố. Với các mục tiêu mô phỏng trong bộ dữ liệu hiện tại, tỷ lệ nhận diện đạt khoảng 90%.

Thử nghiệm với hơn 3.000 ảnh hồng ngoại

Nhóm nghiên cứu thử nghiệm hệ thống trên 3.245 ảnh hồng ngoại thu thập từ một hệ thống quét ảnh hồng ngoại lắp trên tên lửa.

Bộ dữ liệu gồm ba nhóm mục tiêu trên không, trong đó có hai loại máy bay mô phỏng F-22 và F-35 cùng một loại đạn lảng vảng.

Sau khi xử lý sai số thống kê, bộ tăng tốc phần cứng đạt độ chính xác nhận diện 96,4%, thời gian suy luận trung bình khoảng 1,5 mili giây và mức tiêu thụ điện năng 2,2 watt.

Nhóm nghiên cứu cho rằng sự kết hợp giữa độ chính xác, tốc độ xử lý và mức tiêu thụ năng lượng thấp giúp mô hình phù hợp hơn với các nền tảng tên lửa.

Dù vậy, công nghệ vẫn còn giới hạn. Ông An Jiangshan cho biết nghiên cứu chủ yếu tập trung vào hệ thống ngòi nổ tầm gần của tên lửa không đối không, trong khi khả năng ứng dụng đối với tên lửa đất đối không vẫn cần được kiểm chứng.

Các nhà nghiên cứu cho biết giai đoạn tiếp theo sẽ tập trung cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý, nhằm nâng cao khả năng nhận diện mục tiêu hồng ngoại trên không.