Một AI của Trung Quốc tăng cường sức tấn công của drone, ra lệnh tấn công radar đối phương

Theo tờ SCMP, các nhà khoa học trong ngành công nghiệp quốc phòng Trung Quốc đã phát triển một loại AI có khả năng tăng cường hiệu suất của máy bay không người lái tác chiến điện tử.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) này, tương tự như ChatGPT, có thể ra lệnh cho máy bay không người lái được trang bị vũ khí tác chiến điện tử tấn công radar máy bay địch hoặc hệ thống liên lạc.

Kết quả thử nghiệm cho thấy hiệu suất ra quyết định của nó trong không chiến không chỉ vượt trội các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (AI) truyền thống như học tăng cường mà còn tốt hơn cả các chuyên gia giàu kinh nghiệm.

Đây là nghiên cứu đầu tiên được công bố rộng rãi áp dụng trực tiếp các mô hình ngôn ngữ lớn vào vũ khí.

Trước đây, công nghệ AI này chủ yếu chỉ giới hạn trong phòng chiến tranh, cung cấp khả năng phân tích thông tin tình báo hoặc hỗ trợ ra quyết định cho chỉ huy con người.

Dự án nghiên cứu được Viện Thiết kế Máy bay Thành Đô thuộc Tổng công ty Công nghiệp Hàng không Trung Quốc và Đại học Bách khoa Tây Bắc ở Tây An, tỉnh Thiểm Tây phối hợp triển khai.

Viện này là đơn vị thiết kế máy bay chiến đấu tàng hình hạng nặng J-20 của Trung Quốc.

Theo một bài báo do nhóm dự án công bố vào ngày 24/10 trên Tạp chí Phát hiện & Kiểm soát được bình duyệt, công trình này vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm. Trong các công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện có, LLM là công nghệ có khả năng hiểu ngôn ngữ con người tốt nhất.

Nhóm dự án đã cung cấp cho LLM rất nhiều nguồn tài liệu, bao gồm "loạt sách về radar, chiến tranh điện tử và các bộ sưu tập tài liệu liên quan".

Các tài liệu khác, bao gồm hồ sơ chiến đấu trên không, hồ sơ thiết lập kho vũ khí và sổ tay hướng dẫn vận hành tác chiến điện tử, cũng được đưa vào mô hình.

Theo các nhà nghiên cứu, hầu hết tài liệu đào tạo đều bằng tiếng Trung.

Nhà thiết kế máy bay chiến đấu tàng hình J-20 của Trung Quốc là một phần của nhóm nghiên cứu tham gia vào dự án AI. Ảnh: Weibo

Trong chiến tranh điện tử, bên tấn công giải phóng các sóng điện từ cụ thể để dập tắt tín hiệu radar do mục tiêu phát ra.

Ngược lại, bên phòng thủ sẽ cố gắng né tránh những cuộc tấn công này bằng cách liên tục thay đổi tín hiệu, buộc đối phương phải điều chỉnh chiến lược theo thời gian thực dựa trên dữ liệu giám sát.

Trước đây, người ta cho rằng LLM không phù hợp cho những nhiệm vụ như vậy vì không có khả năng diễn giải dữ liệu thu thập được từ cảm biến.

Trí tuệ nhân tạo tạo ra cũng thường đòi hỏi thời gian suy ngẫm lâu hơn, không đạt được tốc độ phản ứng ở mức mili giây - yếu tố cần thiết trong chiến tranh điện tử.

Để tránh những thách thức này, các nhà khoa học đã chuyển giao việc xử lý dữ liệu thô cho một mô hình học tăng cường ít phức tạp hơn. Thuật toán AI truyền thống này vượt trội trong việc hiểu và phân tích lượng lớn dữ liệu số.

“Các tham số vectơ giá trị quan sát” được trích xuất từ ​​quá trình sơ bộ này sau đó được chuyển đổi thành ngôn ngữ con người thông qua một trình dịch máy. Sau đó, mô hình ngôn ngữ lớn sẽ nắm quyền kiểm soát, xử lý và phân tích thông tin này.

Bộ biên dịch chuyển đổi các phản hồi của mô hình lớn thành các lệnh đầu ra, cuối cùng là điều khiển máy gây nhiễu tác chiến điện tử.

Theo các nhà nghiên cứu, kết quả thử nghiệm đã xác nhận tính khả thi của công nghệ này. Với sự hỗ trợ của các thuật toán học tăng cường, AI tạo sinh có thể nhanh chóng điều chỉnh các chiến lược tấn công lên đến 10 lần mỗi giây.

Khi so sánh với AI truyền thống và chuyên môn của con người, LLM tỏ ra vượt trội hơn trong việc tạo ra vô số mục tiêu giả trên màn hình radar của đối phương. Chiến lược này được coi là có giá trị hơn trong lĩnh vực chiến tranh điện tử so với việc chỉ đơn thuần là ngăn chặn bằng tiếng ồn hoặc làm chệch hướng sóng radar khỏi các mục tiêu thực sự.