Trung Quốc đã tiến thêm một bước trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào quân sự với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), có khả năng ra lệnh cho máy bay không người lái tấn công hệ thống radar và liên lạc của đối phương. Đây là lần đầu tiên một mô hình ngôn ngữ lớn được áp dụng trực tiếp vào tác chiến, giúp tăng cường hiệu quả tác chiến điện tử của máy bay không người lái.

Theo tờ South China Morning Post, các nhà khoa học Trung Quốc trong ngành công nghiệp quốc phòng đã phát triển một loại AI có thể điều khiển UAV tác chiến điện tử để tấn công radar đối phương. Mô hình LLM này có thể xử lý các chiến lược phức tạp trong chiến tranh điện tử mà trước đây chỉ có những chuyên gia giàu kinh nghiệm hoặc công nghệ AI tiên tiến mới có thể thực hiện.

Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình LLM có hiệu suất ra quyết định vượt trội so với các phương pháp AI truyền thống như học tăng cường. Khả năng phản ứng của nó đã vượt qua cả các chuyên gia có kinh nghiệm lâu năm, hứa hẹn sẽ mang lại lợi thế lớn cho lực lượng phòng thủ và tấn công trong các nhiệm vụ không chiến.

Dự án nghiên cứu này được thực hiện bởi Viện Thiết kế Máy bay Thành Đô thuộc Tổng công ty Công nghiệp Hàng không Trung Quốc, phối hợp với Đại học Bách khoa Tây Bắc tại Tây An. Đáng chú ý, Viện Thiết kế Máy bay Thành Đô cũng là nơi phát triển máy bay chiến đấu tàng hình J-20 nổi tiếng của Trung Quốc. Dự án này đang ở giai đoạn thử nghiệm, và theo công bố của nhóm nghiên cứu trên Tạp chí Phát hiện & Kiểm soát, LLM là công nghệ có khả năng hiểu ngôn ngữ con người tốt nhất, tạo ra các lệnh tác chiến hiệu quả.

Nhóm dự án đã cung cấp cho mô hình LLM lượng tài liệu phong phú về radar, chiến tranh điện tử, cùng các tài liệu quân sự chuyên sâu khác. Những tài liệu này giúp AI hiểu sâu về các chiến lược và kỹ thuật trong tác chiến điện tử, giúp nó có khả năng ra quyết định nhanh chóng và chính xác trong điều kiện thực tế.

Trong tác chiến điện tử, bên tấn công thường sử dụng sóng điện từ để làm nhiễu loạn radar và tín hiệu của đối phương. Để chống lại điều này, bên phòng thủ liên tục thay đổi tín hiệu, đòi hỏi đối phương phải điều chỉnh chiến lược trong thời gian thực. Trước đây, AI không đủ khả năng diễn giải dữ liệu cảm biến và phản ứng nhanh trong tác chiến điện tử vì hạn chế về tốc độ xử lý.

Để giải quyết vấn đề này, các nhà khoa học đã kết hợp mô hình học tăng cường với LLM. Mô hình học tăng cường sẽ xử lý dữ liệu thô và chuyển đổi thành thông tin mà LLM có thể hiểu. LLM sau đó phân tích và đưa ra lệnh điều khiển UAV, tối ưu hóa khả năng gây nhiễu và tăng cường hiệu quả tấn công lên radar đối phương.

LLM không chỉ vượt trội trong việc tạo ra mục tiêu giả trên radar đối phương, mà còn có thể điều chỉnh chiến lược tấn công lên đến 10 lần mỗi giây. Các chiến lược này giúp tạo ra nhiều mục tiêu giả, gây nhiễu và đánh lạc hướng đối phương. Đây là một bước tiến vượt xa các chiến lược gây nhiễu truyền thống, mang lại ưu thế chiến thuật rõ rệt trong tác chiến điện tử.

Công nghệ này đang được kỳ vọng sẽ tạo ra một bước nhảy vọt trong chiến tranh điện tử, giúp Trung Quốc gia tăng khả năng tự chủ và hiệu quả trong môi trường chiến đấu ngày càng phức tạp. Tuy nhiên, dù công nghệ này đang cho thấy nhiều tiềm năng, vẫn cần thêm thử nghiệm thực tế để đánh giá tính bền vững và độ tin cậy trước khi áp dụng rộng rãi.

P.A.T (NASATI), theo South China Morning Post, 11/2024