Hệ thống định vị vệ tinh qua GPS đã thay đổi cách con người di chuyển trên Trái Đất, từ những chuyến đi ngắn bằng ô tô đến các chuyến bay xuyên lục địa. Tuy nhiên, cả quân sự và dân sự đều có thể gây ra sự gián đoạn cho dữ liệu định vị toàn cầu, làm giảm độ chính xác của việc điều hướng. Trong cuộc xung đột quy mô lớn giữa Nga và Ukraine, cả hai bên đều đã sử dụng các thiết bị gây nhiễu tín hiệu, dẫn đến việc làm sai lệch thông tin cho các vũ khí chính xác và máy bay không người lái. Thực tế cho thấy, các hãng hàng không ở không phận hòa bình cũng thường xuyên bị ảnh hưởng bởi sự gián đoạn này.
Gây nhiễu tín hiệu đồng nghĩa với việc làm mờ đi tín hiệu bằng tiếng ồn, khiến nó trở nên vô dụng. Một dạng gián đoạn tín hiệu khác là việc giả mạo, khi ai đó chèn vào dữ liệu định vị sai lệch để làm cho máy bay đi chệch hướng. Tiềm ẩn nguy cơ từ những sự cố này, đang gia tăng trong những năm 2020, đòi hỏi một giải pháp mới mẻ. Một trong những ứng viên khả thi có thể là việc học hỏi từ tự nhiên, nhằm cung cấp một giải pháp thay thế không bị gián đoạn cho GPS; đặc biệt là hệ thống điều hướng mà nhiều loài động vật di trú như cá voi và chim có.
Công ty công nghệ dựa trên trí tuệ nhân tạo SandboxAQ, có nguồn gốc từ Google’s Alphabet, cho biết họ đã tìm ra giải pháp điều hướng dựa trên sự biến đổi tinh tế của các trường từ trường của Trái Đất. Thiết bị AQNav sử dụng cảm biến lượng tử có khả năng đo sự thay đổi trong các nguyên tử để phát hiện các biến đổi môi trường nhỏ. Sau đó, trí tuệ nhân tạo tiên tiến trong hệ thống sẽ phân tích các dữ liệu này. Thiết bị này có thể phát hiện các trường từ trường độc nhất về mặt địa lý và khớp chúng với một điểm cụ thể trên bản đồ, xác định vị trí của máy bay khi nó di chuyển trong thời gian thực. Theo SandboxAQ, AQNav gần như không bị ảnh hưởng bởi nhiễu tín hiệu và thời tiết.
Lực lượng Không quân Hoa Kỳ, cụ thể là Bộ Tư lệnh Vận tải Không quân, đã triển khai AQNav trên máy bay vận tải C-17A hai lần trong năm 2023. Cuộc thử nghiệm thành công này đã kiểm tra khả năng điều hướng của máy bay mà không cần GPS, sử dụng dữ liệu từ trường từ tính theo thời gian thực. Tổng cộng, hệ thống đã trải qua hơn 200 giờ thử nghiệm bay trên bốn loại máy bay khác nhau.
Theo ông Luca Ferrara, Giám đốc điều hành Navigation của SandboxAQ, các sự cố gây nhiễu tín hiệu và thời tiết xấu không làm giảm độ chính xác của cảm biến. Ông cho biết: “Khi bạn đạt đến quy mô của tín hiệu phát ra từ vỏ trái đất, bạn sẽ cần một tín hiệu gây rối tương đương với sức mạnh của những cấu trúc địa chất khổng lồ.” Ông cũng lưu ý rằng, mặc dù các trường từ trường của Trái Đất không cố định, nhưng mô hình của nhóm đã điều chỉnh để phù hợp với những rung động và biến dạng từ năng lượng mặt trời.
Dựa trên kết quả thử nghiệm vào tháng 8, Không quân đã cấp tăng kinh phí cho SandboxAQ so với khoản tài trợ ban đầu. Để chuẩn bị cho sản xuất quy mô lớn, kiến trúc hệ thống cần phải thích ứng với một loạt các tải trọng tùy chỉnh—thường là hệ thống cảm biến hoặc liên lạc. Việc phát triển sẽ tận dụng AgilePod của Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Không quân, một loạt các ngăn vuông 30 inch có thể lắp ráp theo nhiều cấu hình khác nhau để phù hợp với các hệ thống giao tiếp cảm biến khác nhau.
AQNav được lắp đặt bên ngoài trên những chiếc máy bay lớn như B-52 và máy bay tương đối nhỏ như MQ-9. Nó có thể được lắp đặt trong một hộp vuông 2 feet hoặc vừa vặn trên hai khe lắp. SandboxAQ cũng hy vọng triển khai AQNav trên các máy bay thương mại lớn trong tương lai, và đang làm việc với Boeing và Acubed của Airbus tại Silicon Valley để thực hiện điều hướng từ trường.
Con người chỉ bắt đầu sử dụng trường từ của hành tinh để di chuyển cách đây vài trăm năm. Dụng cụ điều hướng từ tính lần đầu tiên xuất hiện trong các tài liệu vào đầu những năm 1400 trên con tàu của nhà thám hiểm Trung Quốc Trịnh Hòa, người đã thực hiện bảy chuyến hải trình lớn.
Trong khi đó, khả năng hướng từ trong động vật đã tồn tại hàng triệu năm—hãy hỏi một con cá voi lưng gù. Các nhà khoa học đã quan sát một con cá voi được gắn thiết bị theo dõi di chuyển gần 2.300 km trong khi chỉ lệch khỏi quỹ đạo thẳng của nó 0.4 độ. Khả năng này, được gọi là nhận thức từ tính, hiện diện ở nhiều loài động vật khác nhau từ cá mập và chim di cư đến kiến và động vật nhuyễn thể.
Chưa có sự đồng thuận về cách mà động vật cảm nhận các trường từ; một số người lý giải rằng đó là do một tương tác lượng tử, trong đó các trường từ ảnh hưởng đến các phản ứng hóa học trong cơ thể, trong khi những người khác cho rằng những cơ thể này có cụm nhạy cảm như la bàn với các hạt magnetit nặng sắt.
Dù có thể chúng hoạt động như thế nào trong tự nhiên, thiết kế của AQNav tạo ra kết quả tương tự. Nó sử dụng các cảm biến từ tính được bơm quang học, dùng ánh sáng laser để phân cực các nguyên tử trong một môi trường hơi. Điều này làm cho các trạng thái năng lượng của chúng thay đổi phản ứng với trường từ xung quanh. Những thay đổi này được đo và chuyển đổi thành dữ liệu có thể khớp với một vị trí cụ thể đã biết trên Trái Đất.
Tuy nhiên, một cảm biến cực kỳ nhạy cảm là chưa đủ. Hệ thống cũng cần phải lọc tiếng ồn và điều chỉnh cho các bất thường, bao gồm những gì do sự thay đổi nhiệt độ và dòng điện gây ra. Cuối cùng, chính trí tuệ nhân tạo đã giúp hệ thống trở nên thông minh đủ để chính xác.
AI giúp lọc tín hiệu khỏi mọi nhiễu loạn, như bà Jen Sovada, một đại tá về hưu của Không quân hiện là Chủ tịch Khu vực Công toàn cầu của SandboxAQ, giải thích. “Chúng tôi đã định lượng và bây giờ hiểu tín hiệu nên có hình dạng như thế nào, và chúng tôi có thể trừ đi tiếng ồn, bao gồm cả những gì cơ thể máy bay gây ra hoặc, chẳng hạn, một chiếc điện thoại trong túi của bạn. Vì vậy, ngay cả khi chúng tôi đặt một nam châm trên cảm biến, nó cũng sẽ biết điều gì nên có ở đó.”
Rõ ràng rằng, các hệ thống điều hướng của con người dường như cần đến trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, cách mà cá voi điều hướng qua hàng nghìn dặm với độ chính xác gần như hoàn hảo vẫn làm khó các nhà khoa học. Nếu các trường từ là hướng dẫn duy nhất của chúng, thì những biến động của trường từ sẽ khiến cá voi đi sai hướng, có thể lên đến 12 độ lệch so với “bắc thực”. Một cách nào đó, cá voi đã điều chỉnh cho những tình huống này, có thể bằng cách tự điều chỉnh để bù đắp các lỗi hoặc sử dụng các giác quan khác—chẳng hạn như quan sát vị trí của mặt trời.
AI có thể hỗ trợ với một mức độ nhận diện mẫu mà con người không thể đạt được, như ông Ferrara giải thích. Thiết kế AQNav kết hợp kiến thức vật lý vào trí tuệ nhân tạo, giúp cảm biến cung cấp dữ liệu bản đồ từ tính chi tiết, bao gồm cả những hiện tượng bất ngờ. AQNav đang thu thập dữ liệu mới với mỗi thử nghiệm bay để tạo ra một bản đồ từ tính chi tiết cao. Hiện tại, AQNav hướng đến các máy bay lớn, có vốn đầu tư cao, có thể bao gồm từ các máy bay không người lái quân sự đắt tiền đến máy bay thương mại. Công ty hy vọng rằng khi chi phí của các cảm biến lượng tử giảm khi được áp dụng ở quy mô lớn, AQNav cũng có thể được sử dụng cho những chiếc máy bay nhỏ hơn với giá thành rẻ hơn.
Tuy nhiên, việc điều hướng dưới biển cũng có thể hưởng lợi từ một cảm biến từ tính lượng tử như AQNav, theo SandboxAQ. Việc xác định vị trí những chiếc tàu ngầm này khi bị áp lực dưới nước rất khó khăn, vì chúng nằm ngoài tầm với của hầu hết các tín hiệu GPS.
Các nhà nghiên cứu ở Trung Quốc và Australia đã nghiên cứu ứng dụng của các cảm biến từ tính lượng tử cho chiến tranh dưới biển trong nhiều năm—cả cho điều hướng và liên lạc và để phát hiện những tàu ngầm ẩn nấp ở độ sâu hàng dặm. Những cảm biến từ tính này có thể được lắp đặt trên đáy biển để phục vụ như một hình thức cảnh báo phát hiện tàu ngầm xâm nhập.
Thách thức chính đối với những ứng dụng lý thuyết như vậy sẽ giống như của máy bay—lọc tín hiệu khỏi tiếng ồn.
Nguồn tham khảo: https://www.popularmechanics.com/military/aviation/a62085402/magnetic-navigation-aircraft/
Gây nhiễu tín hiệu đồng nghĩa với việc làm mờ đi tín hiệu bằng tiếng ồn, khiến nó trở nên vô dụng. Một dạng gián đoạn tín hiệu khác là việc giả mạo, khi ai đó chèn vào dữ liệu định vị sai lệch để làm cho máy bay đi chệch hướng. Tiềm ẩn nguy cơ từ những sự cố này, đang gia tăng trong những năm 2020, đòi hỏi một giải pháp mới mẻ. Một trong những ứng viên khả thi có thể là việc học hỏi từ tự nhiên, nhằm cung cấp một giải pháp thay thế không bị gián đoạn cho GPS; đặc biệt là hệ thống điều hướng mà nhiều loài động vật di trú như cá voi và chim có.
Công ty công nghệ dựa trên trí tuệ nhân tạo SandboxAQ, có nguồn gốc từ Google’s Alphabet, cho biết họ đã tìm ra giải pháp điều hướng dựa trên sự biến đổi tinh tế của các trường từ trường của Trái Đất. Thiết bị AQNav sử dụng cảm biến lượng tử có khả năng đo sự thay đổi trong các nguyên tử để phát hiện các biến đổi môi trường nhỏ. Sau đó, trí tuệ nhân tạo tiên tiến trong hệ thống sẽ phân tích các dữ liệu này. Thiết bị này có thể phát hiện các trường từ trường độc nhất về mặt địa lý và khớp chúng với một điểm cụ thể trên bản đồ, xác định vị trí của máy bay khi nó di chuyển trong thời gian thực. Theo SandboxAQ, AQNav gần như không bị ảnh hưởng bởi nhiễu tín hiệu và thời tiết.
Lực lượng Không quân Hoa Kỳ, cụ thể là Bộ Tư lệnh Vận tải Không quân, đã triển khai AQNav trên máy bay vận tải C-17A hai lần trong năm 2023. Cuộc thử nghiệm thành công này đã kiểm tra khả năng điều hướng của máy bay mà không cần GPS, sử dụng dữ liệu từ trường từ tính theo thời gian thực. Tổng cộng, hệ thống đã trải qua hơn 200 giờ thử nghiệm bay trên bốn loại máy bay khác nhau.
Theo ông Luca Ferrara, Giám đốc điều hành Navigation của SandboxAQ, các sự cố gây nhiễu tín hiệu và thời tiết xấu không làm giảm độ chính xác của cảm biến. Ông cho biết: “Khi bạn đạt đến quy mô của tín hiệu phát ra từ vỏ trái đất, bạn sẽ cần một tín hiệu gây rối tương đương với sức mạnh của những cấu trúc địa chất khổng lồ.” Ông cũng lưu ý rằng, mặc dù các trường từ trường của Trái Đất không cố định, nhưng mô hình của nhóm đã điều chỉnh để phù hợp với những rung động và biến dạng từ năng lượng mặt trời.
Dựa trên kết quả thử nghiệm vào tháng 8, Không quân đã cấp tăng kinh phí cho SandboxAQ so với khoản tài trợ ban đầu. Để chuẩn bị cho sản xuất quy mô lớn, kiến trúc hệ thống cần phải thích ứng với một loạt các tải trọng tùy chỉnh—thường là hệ thống cảm biến hoặc liên lạc. Việc phát triển sẽ tận dụng AgilePod của Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Không quân, một loạt các ngăn vuông 30 inch có thể lắp ráp theo nhiều cấu hình khác nhau để phù hợp với các hệ thống giao tiếp cảm biến khác nhau.
AQNav được lắp đặt bên ngoài trên những chiếc máy bay lớn như B-52 và máy bay tương đối nhỏ như MQ-9. Nó có thể được lắp đặt trong một hộp vuông 2 feet hoặc vừa vặn trên hai khe lắp. SandboxAQ cũng hy vọng triển khai AQNav trên các máy bay thương mại lớn trong tương lai, và đang làm việc với Boeing và Acubed của Airbus tại Silicon Valley để thực hiện điều hướng từ trường.
Con người chỉ bắt đầu sử dụng trường từ của hành tinh để di chuyển cách đây vài trăm năm. Dụng cụ điều hướng từ tính lần đầu tiên xuất hiện trong các tài liệu vào đầu những năm 1400 trên con tàu của nhà thám hiểm Trung Quốc Trịnh Hòa, người đã thực hiện bảy chuyến hải trình lớn.
Trong khi đó, khả năng hướng từ trong động vật đã tồn tại hàng triệu năm—hãy hỏi một con cá voi lưng gù. Các nhà khoa học đã quan sát một con cá voi được gắn thiết bị theo dõi di chuyển gần 2.300 km trong khi chỉ lệch khỏi quỹ đạo thẳng của nó 0.4 độ. Khả năng này, được gọi là nhận thức từ tính, hiện diện ở nhiều loài động vật khác nhau từ cá mập và chim di cư đến kiến và động vật nhuyễn thể.
Chưa có sự đồng thuận về cách mà động vật cảm nhận các trường từ; một số người lý giải rằng đó là do một tương tác lượng tử, trong đó các trường từ ảnh hưởng đến các phản ứng hóa học trong cơ thể, trong khi những người khác cho rằng những cơ thể này có cụm nhạy cảm như la bàn với các hạt magnetit nặng sắt.
Dù có thể chúng hoạt động như thế nào trong tự nhiên, thiết kế của AQNav tạo ra kết quả tương tự. Nó sử dụng các cảm biến từ tính được bơm quang học, dùng ánh sáng laser để phân cực các nguyên tử trong một môi trường hơi. Điều này làm cho các trạng thái năng lượng của chúng thay đổi phản ứng với trường từ xung quanh. Những thay đổi này được đo và chuyển đổi thành dữ liệu có thể khớp với một vị trí cụ thể đã biết trên Trái Đất.
Tuy nhiên, một cảm biến cực kỳ nhạy cảm là chưa đủ. Hệ thống cũng cần phải lọc tiếng ồn và điều chỉnh cho các bất thường, bao gồm những gì do sự thay đổi nhiệt độ và dòng điện gây ra. Cuối cùng, chính trí tuệ nhân tạo đã giúp hệ thống trở nên thông minh đủ để chính xác.
AI giúp lọc tín hiệu khỏi mọi nhiễu loạn, như bà Jen Sovada, một đại tá về hưu của Không quân hiện là Chủ tịch Khu vực Công toàn cầu của SandboxAQ, giải thích. “Chúng tôi đã định lượng và bây giờ hiểu tín hiệu nên có hình dạng như thế nào, và chúng tôi có thể trừ đi tiếng ồn, bao gồm cả những gì cơ thể máy bay gây ra hoặc, chẳng hạn, một chiếc điện thoại trong túi của bạn. Vì vậy, ngay cả khi chúng tôi đặt một nam châm trên cảm biến, nó cũng sẽ biết điều gì nên có ở đó.”
Rõ ràng rằng, các hệ thống điều hướng của con người dường như cần đến trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, cách mà cá voi điều hướng qua hàng nghìn dặm với độ chính xác gần như hoàn hảo vẫn làm khó các nhà khoa học. Nếu các trường từ là hướng dẫn duy nhất của chúng, thì những biến động của trường từ sẽ khiến cá voi đi sai hướng, có thể lên đến 12 độ lệch so với “bắc thực”. Một cách nào đó, cá voi đã điều chỉnh cho những tình huống này, có thể bằng cách tự điều chỉnh để bù đắp các lỗi hoặc sử dụng các giác quan khác—chẳng hạn như quan sát vị trí của mặt trời.
AI có thể hỗ trợ với một mức độ nhận diện mẫu mà con người không thể đạt được, như ông Ferrara giải thích. Thiết kế AQNav kết hợp kiến thức vật lý vào trí tuệ nhân tạo, giúp cảm biến cung cấp dữ liệu bản đồ từ tính chi tiết, bao gồm cả những hiện tượng bất ngờ. AQNav đang thu thập dữ liệu mới với mỗi thử nghiệm bay để tạo ra một bản đồ từ tính chi tiết cao. Hiện tại, AQNav hướng đến các máy bay lớn, có vốn đầu tư cao, có thể bao gồm từ các máy bay không người lái quân sự đắt tiền đến máy bay thương mại. Công ty hy vọng rằng khi chi phí của các cảm biến lượng tử giảm khi được áp dụng ở quy mô lớn, AQNav cũng có thể được sử dụng cho những chiếc máy bay nhỏ hơn với giá thành rẻ hơn.
Tuy nhiên, việc điều hướng dưới biển cũng có thể hưởng lợi từ một cảm biến từ tính lượng tử như AQNav, theo SandboxAQ. Việc xác định vị trí những chiếc tàu ngầm này khi bị áp lực dưới nước rất khó khăn, vì chúng nằm ngoài tầm với của hầu hết các tín hiệu GPS.
Các nhà nghiên cứu ở Trung Quốc và Australia đã nghiên cứu ứng dụng của các cảm biến từ tính lượng tử cho chiến tranh dưới biển trong nhiều năm—cả cho điều hướng và liên lạc và để phát hiện những tàu ngầm ẩn nấp ở độ sâu hàng dặm. Những cảm biến từ tính này có thể được lắp đặt trên đáy biển để phục vụ như một hình thức cảnh báo phát hiện tàu ngầm xâm nhập.
Thách thức chính đối với những ứng dụng lý thuyết như vậy sẽ giống như của máy bay—lọc tín hiệu khỏi tiếng ồn.
Nguồn tham khảo: https://www.popularmechanics.com/military/aviation/a62085402/magnetic-navigation-aircraft/
