Scaleout Systems trình diễn drone AI tự hành: Nhận diện và tấn công mục tiêu không cần kết nối mạng

Theo tin từ IT ngày 20 tháng 9, Arstechnica đưa tin rằng khi quân đội các nước châu Âu bắt đầu thích nghi với việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và máy bay không người lái (drone) trong chiến tranh hiện đại, một công ty khởi nghiệp được NATO hỗ trợ đang hỗ trợ triển khai các hệ thống phát hiện và sàng lọc mục tiêu dựa trên AI. Hệ thống này có thể vận hành trực tiếp trên các máy bay không người lái cỡ nhỏ, phục vụ cho các nhiệm vụ trinh sát và tấn công.

Theo tìm hiểu của IT, công ty có tên Scaleout Systems này được thành lập vào năm 2018 bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Uppsala, Thụy Điển. Trọng tâm kinh doanh ban đầu của công ty là huấn luyện và triển khai các mô hình học máy trực tiếp trên phần cứng của xe tải thương mại và các phương tiện khác. Tuy nhiên, sau khi cuộc chiến Nga-Ukraine bùng nổ vào năm 2022, công ty đã điều chỉnh hướng đi sang lĩnh vực quốc phòng.

"Sự bùng nổ của cuộc chiến tại Ukraine, cùng với những thay đổi trong tình hình toàn cầu, khiến chúng tôi nhận ra tầm quan trọng của công nghệ này. Nhờ nó, dữ liệu tại biên (edge) và dữ liệu cảm biến có thể được đưa vào các phép tính học máy, từ đó giúp các đồng minh NATO thiết lập lợi thế chiến lược," Andreas Hellander, đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành của Scaleout Systems, cho biết trong một cuộc phỏng vấn.

Scaleout không chọn các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến của OpenAI hay Anthropic, mà sử dụng các mô hình nhẹ; loại mô hình học máy này có thể thực hiện các tác vụ thị giác máy tính trực tiếp trên phần cứng máy bay không người lái hoặc máy tính tại các căn cứ tiền phương. "Mô hình phải tương thích với các thiết bị triển khai tiền phương và phần cứng biên. Loại phần cứng này rất đa dạng, từ các thiết bị nhúng nhỏ gọn cho đến các trạm làm việc biên có hiệu năng mạnh mẽ," Hellander nói.

Năm 2025, Scaleout được chọn tham gia chương trình thử thách của Tổ chức Tăng tốc Đổi mới Quốc phòng Bắc Đại Tây Dương (DIANA) thuộc NATO. Dựa trên chương trình này, công ty đã triển khai dự án "Federated Aerial Intelligence for Recon" (Trí tuệ trinh sát trên không liên kết), nhằm cải tiến các mô hình học máy cho máy bay không người lái, máy tính bảng của người điều khiển drone và phần cứng tính toán biên tại các sở chỉ huy dã chiến.

Ngay cả khi camera và cảm biến của máy bay không người lái liên tục thu thập dữ liệu về môi trường chiến trường xung quanh, mô hình AI này vẫn có thể hỗ trợ người điều khiển drone thực hiện các công việc như nhận diện mục tiêu. Sau đó, hệ thống có thể chọn lọc và gửi các bản cập nhật đến các nút tính toán tại sở chỉ huy địa phương cấp trung đội hoặc đại đội một cách không liên tục, mà không cần truyền tải dữ liệu thô nhạy cảm.

Các nút tính toán tại sở chỉ huy sẽ tổng hợp dữ liệu chiến trường mới từ nhiều nguồn để huấn luyện lại mô hình AI; khi đến thời điểm thích hợp, các mô hình đã được nâng cấp sẽ được gửi xuống và triển khai cho từng thiết bị biên.

"Một số mô hình được huấn luyện trong môi trường sa mạc. Nếu đưa trực tiếp vào sử dụng trong môi trường đô thị, hiệu quả nhận diện sẽ rất kém," Hellander cho biết. "Nếu có thể tung ra nhiều phiên bản mô hình mới trong một lần tác chiến hoặc chỉ trong một ngày, dựa vào việc học tập và lặp lại tối ưu hóa liên tục từ lượng dữ liệu cảm biến khổng lồ tạo ra tại biên, đó mới là lợi thế tác chiến bền vững."

Thử nghiệm công nghệ này trong các cuộc diễn tập thực binh.

Dựa vào công nghệ này, máy bay không người lái quân sự và các loại thiết bị đầu cuối có thể chạy các mô hình AI cục bộ, thực hiện tính toán độc lập mà không cần duy trì liên lạc liên tục với máy chủ trung tâm đang chạy các mô hình AI lớn trong trung tâm dữ liệu. Hiện nay, đã có những trung tâm dữ liệu lớn bị tấn công và phá hủy trong các cuộc xung đột, rủi ro khi tiếp tục phụ thuộc vào máy chủ tập trung để vận hành mô hình AI đang ngày càng gia tăng.

Trên chiến trường hiện đại, tác chiến điện tử và nhiễu từ đối phương thường xuyên làm gián đoạn tín hiệu liên lạc, điều này khiến giải pháp công nghệ này trở nên có giá trị thực tiễn hơn. Ngày càng có nhiều máy bay không người lái tự sát của quân đội Ukraine bắt đầu được trang bị các tính năng AI trên máy bay.

"Chúng tôi đã xây dựng thành công một nguyên mẫu khái niệm khả thi cho hệ thống trinh sát và giám sát dựa trên máy bay không người lái. Hệ thống này cũng đã được ra mắt công chúng trong các sự kiện trình diễn tại Thụy Điển," Hellander giới thiệu.

Scaleout hiện đang tham gia dự án ALMA do BAE Systems Bofors dẫn đầu, tên đầy đủ là "Affordable Loitering Modular Ammunition" (Đạn tuần kích mô-đun giá rẻ), với mục tiêu phát triển máy bay không người lái tự sát tự hành chi phí thấp. Mẫu máy bay khái niệm ALMA lần đầu tiên được công bố tại sự kiện trình diễn mùa đông 2026 tổ chức tại Thụy Điển vào tháng 1 năm nay.

Theo tài liệu trình diễn của Scaleout Systems về hiệu năng của ALMA, cuộc thử nghiệm xác nhận rằng máy bay không người lái có thể nhờ vào AI để tự động "phát hiện, nhận diện tất cả các mối đe dọa tiềm tàng đã được tìm thấy và cung cấp tọa độ địa lý của mục tiêu. Tất cả dữ liệu đều được xử lý bởi đơn vị tính toán chuyên dụng trên máy bay, toàn bộ hệ thống có thể hoàn thành tác vụ theo thời gian thực mà không cần tính toán từ bên ngoài."

Dựa vào khả năng AI trên máy bay, drone sẽ tự động sàng lọc các mục tiêu có mức độ ưu tiên cao nhất theo thiết lập của nhiệm vụ tác chiến lần này — mục tiêu trong lần trình diễn này là một xe công binh bọc thép; sau đó drone bay về phía mục tiêu và thả chất nổ để thực hiện tấn công. Người điều khiển vẫn có thể kiểm soát và chỉ huy máy bay không người lái; nhưng drone cũng có thể tách rời khỏi các lệnh thời gian thực của người điều khiển để tự hoàn thành toàn bộ quy trình tác chiến.

Tháng 6 năm nay, Scaleout đã hoàn thành thử nghiệm kỹ thuật tại một căn cứ không quân Thụy Điển ở Uppsala. Quân đội Thụy Điển đã được cấp phép sử dụng nền tảng phần mềm chính của Scaleout. Lần trình diễn này đã xác nhận: ngay cả khi liên lạc giữa nút tính toán căn cứ tiền phương và nút tính toán trung tâm của phòng thí nghiệm Scaleout bị gián đoạn, các thiết bị cục bộ vẫn có thể độc lập thực hiện suy luận AI và học tập chủ động. Ngay khi liên kết liên lạc được khôi phục, mô hình AI đã cập nhật tại địa phương sẽ được đồng bộ hóa ngược lại cho nút tính toán trung tâm.

Hellander giải thích rằng kiến trúc học tập liên kết (federated learning) này cho phép mạng lưới mô hình AI phi tập trung tiếp tục học tập dựa trên dữ liệu được tổng hợp; trong tương lai, giải pháp này còn có tiềm năng mở rộng bao phủ toàn bộ khu vực hoặc thậm chí nhiều quốc gia. "Về nguyên tắc, công nghệ này có thể hiện thực hóa sự hợp tác phối hợp giữa các quốc gia thành viên NATO," ông cho biết.