Để giải quyết vấn đề cảm biến ISR chủ động dễ bị phát hiện trong chiến tranh hiện đại, có thể dẫn đến việc tổn thất các nền tảng trên không có chi phí sản xuất tốn kém. Tập đoàn Shield AI đang mở rộng việc phát triển thiết bị cảm biên thụ động ViDAR, một giải pháp ISR đa miền, diện rộng thụ động dựa trên nền tảng ban đầu được Sentient Vision Systems phát triển. Vào năm 2024, Shield AI đã mua lại một công ty chuyên về mảng cảm biến thụ động có trụ sở tại Úc. Thực tế thì công nghệ ViDAR của công ty này được công nhận trên toàn cầu về khả năng tiên tiến, độ hoàn thiện và đã được chứng minh trong các nhiệm vụ trên biển.
Là một hệ thống thụ động, ViDAR – từ viết tắt có nghĩa phát hiện và đo khoảng cách bằng hình ảnh – thu thập và lưu trữ dữ liệu mà không phát ra bất kỳ tín hiệu nào khiến đối phương có thể phát hiện. ViDAR sử dụng sự kết hợp giữa các kỹ thuật phân tích bằng thị giác truyền thống và AI để phát hiện, định vị vị trí, theo dõi và phân loại các mục tiêu đang di chuyển và đứng yên, ngay cả trong điều kiện khó khăn với tầm nhìn hạn chế.
ViDAR hiện đang được triển khai trong Thủy quân Lục chiến Hoa Kỳ, Bộ Thủy sản Canada, Lực lượng Phòng vệ Đan Mạch và Cơ quan An toàn Hàng hải Úc, được sử dụng rộng rãi trong các hoạt động giám sát đánh bắt thủy hải sản bất hợp pháp và tìm kiếm cứu nạn.
Hiện tại, Shield AI sẽ ra mắt ViDAR Pod, một nền tảng đa miền nhỏ gọn mang công nghệ tiên tiến đã được chứng minh trong các cuộc thử nghiệm. Pod có thiết kế dài 60 cm, trang bị camera đa quang phổ, bộ xử lý tích hợp, đơn vị đo quán tính riêng biệt. Thiết kế độc đáo và tích hợp AI tiên tiến của nó cho phép sử dụng đa miền (trên bộ, ven biển và trên biển) trong một pod duy nhất, cung cấp phạm vi phủ sóng cả ngày lẫn đêm và tính linh hoạt để hỗ trợ nhiều bộ nhiệm vụ khác nhau.
Cảm biến thụ động của nó giúp giải quyết các vấn đề của chiến binh như thế nào? Nó đã thay đổi rất nhiều đối với chiến binh ngày nay là số lượng cảm biến chủ động có thể dễ dàng phát hiện.
Pod ViDAR hoàn toàn thụ động, không chỉ ở chỗ nó không sử dụng các cảm biến phát tín hiệu mà nó còn có thể hoạt động hoàn toàn trong “bóng tối”. Nó có thể bay qua một khu vực được chỉ định và thu thập mọi thông tin mà không cần kết nối mạng đi kèm. Nó sẽ thu thập, xử lý, lưu trữ và sau đó có thể truyền dữ liệu xuống tại thời điểm thích hợp, tại một thời điểm bất kỳ để dữ liệu chỉ có thể phát hiện trong một khoảng thời gian rất ngắn hoặc khi nó hạ cánh. Điều này cho phép các chiến binh hoạt động bí mật hoặc chỉ đơn giản là hoàn thành nhiệm vụ trong một khu vực chiến đấu đang diễn ra.
Tôi nhận thấy rằng vỏ ViDAR chứa nhiều cảm biến EO/IR. Hãy cho chúng tôi biết về cấu hình của nó.
Khái niệm của chúng tôi cho phép quan sát liên tục bằng ba đến năm camera liên tục bao phủ một khu vực thay vì sử dụng một camera duy nhất di chuyển. Lý do chúng tôi làm như vậy là vì điều đó mang lại cho bạn khả năng giám sát liên tục tuyệt đối. Nếu bạn đi qua những đám mây loang lổ hoặc qua mực nước biển cao nơi các vật thể xuất hiện và biến mất, chúng tôi sẽ luôn chụp được chúng vì sự quan sát liên tục đó.
Camera EO là một thiết bị tiết kiệm chi phí để lắp vào vỏ và việc có nhiều camera EO không phải là một khoản tăng chi phí lớn. Trên thực tế, việc vận hành năm camera này rẻ hơn so với việc vận hành một hệ thống kiểu gimbal cơ học. Chúng tôi nhận thấy rằng các mảng nhìn chằm chằm liên tục mang lại lợi ích thực sự cho kết quả cuối cùng. Camera LWIR cung cấp phạm vi phủ sóng cho điều kiện ánh sáng yếu và nhiệm vụ ban đêm, kéo dài thời gian thực hiện nhiệm vụ.
Theo truyền thống, mảng camera được sử dụng để phủ sóng diện rộng trên biển so với cấu hình camera được sử dụng để phát hiện và phân loại đất rất khác nhau. Vỏ ViDAR đã kết hợp các yêu cầu này lại với nhau trong một tải trọng để cung cấp nhận thức tình huống theo thời gian thực bất kể môi trường nào. Những khả năng này thường yêu cầu nhiều tải trọng hoặc radar đắt tiền được đóng gói trong một giải pháp nhẹ, nhỏ gọn, công suất thấp phù hợp với UAS Nhóm 3, trực thăng và máy bay cánh cố định nhỏ, mở rộng khối lượng giá cả phải chăng cho nhiều nền tảng.
Vỏ ViDAR cho phép nhìn chằm chằm liên tục với ba đến năm camera liên tục bao phủ một khu vực thay vì sử dụng một camera duy nhất di chuyển. (Ảnh Shield AI)
Vỏ ViDAR cho phép nhìn chằm chằm liên tục với ba đến năm camera liên tục bao phủ một khu vực thay vì sử dụng một camera duy nhất di chuyển. (Ảnh Shield AI)
Bạn nói rằng trí tuệ nhân tạo đằng sau vỏ ViDAR hoạt động khác với các hệ thống khác trên thị trường. Tại sao vậy?
Cách tốt nhất để trả lời câu hỏi này là quay ngược lại một chút về lịch sử. Gần 20 năm trước, Sentient Vision Systems được thành lập vào thời điểm thị giác máy tính đại diện cho một loại AI rất khác. Vào thời điểm đó, nó chủ yếu mang tính phân tích – tập trung vào việc phát hiện những thay đổi giữa các hình ảnh, xác định các điểm bất thường và sử dụng thông tin đó để tạo mục tiêu. Phương pháp tiếp cận cơ bản này đã đặt nền tảng cho những tiến bộ hiện đại trong tính tự chủ dựa trên nhận thức.
Hiện nay, chúng ta đã chuyển sang kỷ nguyên mới của học sâu, nơi chúng ta dạy các hệ thống nhận dạng một số loại vật thể nhất định như xe tăng hoặc tàu để chúng có thể phân biệt chúng ra khỏi hình ảnh. Điểm mấu chốt của AI là chúng ta tích hợp cả hai loại AI này lại với nhau. Điều này rất độc đáo vì chúng ta đã học được qua lịch sử rằng không nên chỉ vứt bỏ một số khả năng cũ.
Chúng có những trường hợp sử dụng cụ thể mà chúng tốt hơn một số khả năng học sâu hiện đại và có thể giải quyết nhiều vấn đề mà học sâu gặp khó khăn, chẳng hạn như nếu xe tăng được ngụy trang một chút hoặc trông hơi khác một chút. Một AI chỉ phân tích để nhìn thấy thứ gì đó trông giống xe tăng sẽ bỏ lỡ nó. Trong khi hệ thống của chúng tôi sử dụng một số kỹ thuật truyền thống vẫn có thể phát hiện ra nó. Nó có thể không phân loại nó là xe tăng, nhưng nó sẽ tự động phát hiện, cảnh báo bằng hình thu nhỏ và chuyển giao cho người vận hành để quyết định, giữ cho con người luôn trong vòng lặp.
Ngoài ra, trong thời tiết xấu hoặc thời điểm chúng ta có trạng thái biển động mạnh và mọi thứ xuất hiện trong thời gian rất ngắn, chúng tôi vẫn có thể phát hiện các vật thể nhỏ, khó phát hiện, có tiết diện radar thấp vì chúng tôi đã đào tạo cho những tình huống này.
Có lẽ lợi thế lớn nhất của chúng tôi là nhiều hệ thống AI hiện đại yêu cầu rất nhiều pixel để có thể phát hiện thành công. Bạn có thể cần 10, 15 pixel của một vật thể để có thể quyết định đó là xe tăng.
Trong khi với một số khả năng thị giác máy tính truyền thống, chúng tôi chỉ cần một đến hai pixel để phát hiện. Điều đó có nghĩa là chúng tôi có thể phát hiện ra những thứ xa hơn nhiều như một mục tiêu tiềm năng. Khi chúng tôi đến gần hơn hoặc khi chúng tôi có thể phóng to mục tiêu tiềm năng, chúng tôi có thể phát hiện và phân loại mục tiêu đó là gì. Tuy nhiên, ban đầu chúng tôi phát hiện ra nó ở khoảng cách xa hơn bằng các phương pháp truyền thống, mang lại cho người vận hành phạm vi và khu vực phủ sóng lớn hơn.
Một trong những lợi thế lớn nhất của chúng tôi cũng là có rất nhiều sự đa dạng trong dữ liệu đào tạo và thử nghiệm của mình, với các hệ thống hoạt động trên toàn thế giới và trong mọi loại điều kiện thời tiết và ánh sáng, chúng tôi đã xây dựng một giải pháp AI rộng lớn và rất đa dạng về mặt hoạt động. Sự đa dạng này đã được tích hợp vào hệ thống trong nhiều năm sử dụng hoạt động và mang lại cho nó khả năng hiệu quả trong các tình huống hoạt động thực tế.