Hệ thống định vị vệ tinh qua GPS đã làm thay đổi cách chúng ta di chuyển trên trái đất, từ những chuyến đi ngắn bằng ô tô cho đến những chuyến bay liên lục địa. Thế nhưng, cả quân đội lẫn dân sự đều có thể gây rối cho dữ liệu định vị toàn cầu, điều này khiến việc dẫn đường chính xác trở nên khó khăn. Trong bối cảnh Nga xâm lược Ukraine, đã xuất hiện tình trạng cả hai bên đều có khả năng lắp đặt các thiết bị làm nhiễu tín hiệu, khiến cho vũ khí có định hướng và máy bay không người lái dễ bị sai lệch. Một bức tranh toàn cảnh hàng ngày về việc làm nhiễu GPS cho thấy rằng, ngay cả trong không phận hòa bình, các hãng hàng không cũng thường xuyên gặp phải sự gián đoạn trong định vị vệ tinh.
Việc làm nhiễu tín hiệu có nghĩa là làm cho tín hiệu bị chìm khuất trong tiếng ồn, khiến nó không còn khả dụng. Ngoài ra, còn có một hình thức gián đoạn tín hiệu khác gọi là "spoofing", xảy ra khi người khác chèn dữ liệu định vị giả vào để làm lệch hướng máy bay. Mối nguy hiểm của các sự cố này, đang gia tăng trong thập kỷ 2020, đòi hỏi một giải pháp mới mẻ. Một khả năng có thể là sử dụng hệ thống điều hướng tự nhiên, tương tự như hệ thống điều hướng bẩm sinh của cá voi, chim di cư và các loài động vật khác.
Công ty công nghệ dựa trên trí tuệ nhân tạo SandboxAQ, được tách ra từ Google’s Alphabet, cho biết họ đã phát hiện ra một giải pháp điều hướng khai thác sự biến đổi tinh tế của từ trường Trái Đất. Thiết bị AQNav sử dụng cảm biến lượng tử có khả năng đo các thay đổi trong các nguyên tử để phát hiện những biến đổi nhỏ trong môi trường. Sau đó, trí tuệ nhân tạo tiên tiến trong hệ thống sẽ phân tích các dữ liệu này. Thiết bị có thể nhận diện các trường từ địa lý đặc trưng và đối chiếu chúng với một điểm cụ thể trên bản đồ, từ đó xác định vị trí của máy bay trong thời gian thực. Theo SandboxAQ, AQNav gần như không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố gây nhiễu hay thời tiết.
Lực lượng Không quân Hoa Kỳ, thông qua Bộ Tư lệnh Vận tải, đã triển khai AQNav trên máy bay vận tải C-17A trong hai lần vào năm 2023. Cuộc thử nghiệm đã thành công trong việc kiểm tra khả năng điều hướng của máy bay mà không cần GPS, bằng cách sử dụng dữ liệu trường từ thời gian thực. Tổng cộng, hệ thống đã được thử nghiệm trong hơn 200 giờ bay trên bốn loại máy bay khác nhau.
Theo lời ông Luca Ferrara, Giám đốc Điều hướng của SandboxAQ, việc làm nhiễu tín hiệu và thời tiết xấu không ảnh hưởng đến độ chính xác của cảm biến. Ông cho biết: "Khi bạn đi đến quy mô của tín hiệu phát ra từ lớp vỏ trái đất, bạn sẽ cần một tín hiệu gây rối tương đương với sức mạnh của các cấu trúc địa chất khổng lồ để làm nhiễu nó". Thực tế, ông còn nhấn mạnh rằng trong khi từ trường của Trái Đất không cố định, mô hình của đội ngũ đã điều chỉnh để thích ứng với những rung động và biến đổi từ năng lượng mặt trời.
Dựa trên kết quả thử nghiệm vào tháng Tám, Không quân đã gia tăng tài trợ cho SandboxAQ so với khoản tài trợ đầu tiên. Để chuẩn bị cho việc sản xuất quy mô lớn, kiến trúc hệ thống cần phải thích ứng với nhiều loại tải trọng có thể tùy chỉnh — thường là các hệ thống cảm biến hoặc truyền thông. Do đó, sự phát triển sẽ tận dụng AgilePod của Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Không quân, một chuỗi các khoang hình vuông 30 inch có thể lắp ráp theo nhiều cấu hình khác nhau để phù hợp với các hệ thống truyền thông cảm biến khác nhau.
AQNav có thể được gắn bên ngoài các máy bay lớn như B-52 hay các máy bay nhỏ như MQ-9. Nó có thể được lắp đặt trong một hộp vuông 2 feet hoặc gắn trên hai khe để lắp đặt. SandboxAQ cũng hy vọng sẽ triển khai AQNav trên các máy bay thương mại lớn trong tương lai, và công ty đang hợp tác với Boeing và Acubed – chi nhánh của Airbus tại Silicon Valley để thực hiện việc điều hướng từ trường.
Con người có thể chỉ mới bắt đầu sử dụng từ trường của hành tinh chúng ta để di chuyển trong vài trăm năm qua. Là một công cụ định vị, la bàn từ lần đầu tiên xuất hiện trong các tài liệu viết vào đầu những năm 1400 trên tàu của nhà thám hiểm Trung Quốc Zheng He, tàu đã thực hiện bảy chuyến đi đại dương lớn.
Trong khi đó, khả năng định hướng từ trường ở động vật đã tồn tại hàng triệu năm — chỉ cần hỏi một con cá voi lưng gù. Các nhà khoa học đã quan sát thấy một con cá voi đeo thiết bị theo dõi đã di chuyển gần 2.300 km trong khi chỉ lệch khỏi quỹ đạo thẳng của mình 0,4 độ. Khả năng này, được gọi là cảm nhận từ trường, xuất hiện ở nhiều loài động vật khác nhau từ cá mập và chim di cư cho đến kiến và sò.
Hiện vẫn chưa có sự đồng thuận về cách mà động vật cảm nhận được từ trường; một số lý thuyết cho rằng đó là do 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 cơ thể của những động vật này có các cụm nhạy cảm giống như la bàn đối với các hạt magnetite chứa sắt.
Dù cách nào đi chăng nữa, thiết kế của AQNav tạo ra kết quả tương tự. Nó sử dụng các cảm biến magnetometer bơm quang, được dùng để phân cực các nguyên tử trong một hơi. Điều này làm thay đổi trạng thái năng lượng của các nguyên tử này phản ứng với từ trường xung quanh. Những thay đổi này được đo lường và chuyển đổi thành dữ liệu có thể được đối chiếu với một vị trí cụ thể đã biết trên Trái Đất.
Tuy nhiên, chỉ có cảm biến nhạy cảm thì chưa đủ. Hệ thống cũng cần phải lọc tiếng ồn và điều chỉnh cho các dị thường, bao gồm những gì thay đổi do nhiệt độ và dòng điện gây ra. Cuối cùng, trí tuệ nhân tạo chính là yếu tố làm cho hệ thống trở nên thông minh và chính xác.
AI giúp phân tích tín hiệu trước mọi nhiễu loạn, như Jen Sovada, một đại tá về hưu của Không quân hiện đang giữ chức vụ Chủ tịch Khu vực Công của SandboxAQ, cho biết. “Chúng tôi đã xác định và hiểu rõ hình dạng của tín hiệu, và chúng tôi có thể trừ đi tiếng ồn, bao gồm cả những gì cơ thể máy bay gây ra hoặc ví dụ như một chiếc điện thoại trong túi của bạn. Vì vậy, ngay cả khi chúng tôi đặt một nam châm lên cảm biến, nó vẫn biết những gì nên có ở đó.”
Rõ ràng là các hệ thống điều hướng nhân tạo dường như cần đến AI. Tuy nhiên, cách mà cá voi điều hướng qua hàng nghìn dặm với độ chính xác gần như hoàn hảo vẫn làm các nhà khoa học cảm thấy bối rối. Nếu các trường từ là sự hướng dẫn duy nhất, thì các biến động trong trường này phải làm cá voi lệch hướng, dẫn đến sự thay đổi lên đến 12 độ so với “bắc thực.” Bằng cách nào đó, cá voi vẫn có khả năng điều chỉnh cho tình huống này, có thể là bằng cách tinh chỉnh các lỗi hay bằng cách sử dụng các giác quan khác — chẳng hạn như quan sát vị trí của mặt trời.
AI giúp tăng cường khả năng nhận diện mẫu mà con người không thể làm được, ông Ferrara giải thích. Thiết kế của AQNav kết hợp kiến thức về vật lý vào AI, giúp các cảm biến cung cấp dữ liệu lập bản đồ từ trường chi tiết, bao gồm cả các hiện tượng bất ngờ. AQNav đang thu thập dữ liệu mới với mỗi thử nghiệm bay để tạo ra một bản đồ từ trường chi tiết cao. Hiện tại, AQNav được thiết kế cho các máy bay lớn, yêu cầu vốn đầu tư cao, có thể là từ các máy bay không người lái quân sự đắt tiền cho đến các máy bay thương mại. Công ty lạc quan rằng khi chi phí của cảm biến lượng tử giảm khi chúng được áp dụng quy mô lớn, AQNav có thể được sử dụng cho các máy bay nhỏ hơn và rẻ hơn.
Ngoài ra, điều hướng tàu ngầm cũng có thể hưởng lợi từ một cảm biến lượng tử giống như trong AQNav, theo SandboxAQ. Rất khó để xác định vị trí các tàu ngầm khi chúng bị chìm, vì chúng nằm ngoài tầm với của hầu hết các tín hiệu GPS.
Các nhà nghiên cứu ở Trung Quốc và Úc đã nghiên cứu ứng dụng của các cảm biến lượng tử cho chiến tranh dưới nước trong nhiều năm — cả cho điều hướng và liên lạc, cũng như để phát hiện các tàu ngầm bị chìm xa mà có thể nằm ở độ sâu hàng dặm. Những cảm biến này có thể được lắp đặt trên đáy biển để phục vụ như một cảnh báo cho việc phát hiện các tàu ngầm xâm nhập.
Thách thức chính cho những ứng dụng lý thuyết này sẽ giống như đối với máy bay — lọc tín hiệu khỏi tiếng ồn.
Nguồn tham khảo: https://www.popularmechanics.com/military/aviation/a62085402/magnetic-navigation-aircraft/
Việc làm nhiễu tín hiệu có nghĩa là làm cho tín hiệu bị chìm khuất trong tiếng ồn, khiến nó không còn khả dụng. Ngoài ra, còn có một hình thức gián đoạn tín hiệu khác gọi là "spoofing", xảy ra khi người khác chèn dữ liệu định vị giả vào để làm lệch hướng máy bay. Mối nguy hiểm của các sự cố này, đang gia tăng trong thập kỷ 2020, đòi hỏi một giải pháp mới mẻ. Một khả năng có thể là sử dụng hệ thống điều hướng tự nhiên, tương tự như hệ thống điều hướng bẩm sinh của cá voi, chim di cư và các loài động vật khác.
Công ty công nghệ dựa trên trí tuệ nhân tạo SandboxAQ, được tách ra từ Google’s Alphabet, cho biết họ đã phát hiện ra một giải pháp điều hướng khai thác sự biến đổi tinh tế của từ trường Trái Đất. Thiết bị AQNav sử dụng cảm biến lượng tử có khả năng đo các thay đổi trong các nguyên tử để phát hiện những biến đổi nhỏ trong môi trường. Sau đó, trí tuệ nhân tạo tiên tiến trong hệ thống sẽ phân tích các dữ liệu này. Thiết bị có thể nhận diện các trường từ địa lý đặc trưng và đối chiếu chúng với một điểm cụ thể trên bản đồ, từ đó xác định vị trí của máy bay trong thời gian thực. Theo SandboxAQ, AQNav gần như không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố gây nhiễu hay thời tiết.
Lực lượng Không quân Hoa Kỳ, thông qua Bộ Tư lệnh Vận tải, đã triển khai AQNav trên máy bay vận tải C-17A trong hai lần vào năm 2023. Cuộc thử nghiệm đã thành công trong việc kiểm tra khả năng điều hướng của máy bay mà không cần GPS, bằng cách sử dụng dữ liệu trường từ thời gian thực. Tổng cộng, hệ thống đã được thử nghiệm trong hơn 200 giờ bay trên bốn loại máy bay khác nhau.
Theo lời ông Luca Ferrara, Giám đốc Điều hướng của SandboxAQ, việc làm nhiễu tín hiệu và thời tiết xấu không ảnh hưởng đến độ chính xác của cảm biến. Ông cho biết: "Khi bạn đi đến quy mô của tín hiệu phát ra từ lớp vỏ trái đất, bạn sẽ cần một tín hiệu gây rối tương đương với sức mạnh của các cấu trúc địa chất khổng lồ để làm nhiễu nó". Thực tế, ông còn nhấn mạnh rằng trong khi từ trường của Trái Đất không cố định, mô hình của đội ngũ đã điều chỉnh để thích ứng với những rung động và biến đổi từ năng lượng mặt trời.
Dựa trên kết quả thử nghiệm vào tháng Tám, Không quân đã gia tăng tài trợ cho SandboxAQ so với khoản tài trợ đầu tiên. Để chuẩn bị cho việc sản xuất quy mô lớn, kiến trúc hệ thống cần phải thích ứng với nhiều loại tải trọng có thể tùy chỉnh — thường là các hệ thống cảm biến hoặc truyền thông. Do đó, sự phát triển sẽ tận dụng AgilePod của Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Không quân, một chuỗi các khoang hình vuông 30 inch có thể lắp ráp theo nhiều cấu hình khác nhau để phù hợp với các hệ thống truyền thông cảm biến khác nhau.
AQNav có thể được gắn bên ngoài các máy bay lớn như B-52 hay các máy bay nhỏ như MQ-9. Nó có thể được lắp đặt trong một hộp vuông 2 feet hoặc gắn trên hai khe để lắp đặt. SandboxAQ cũng hy vọng sẽ triển khai AQNav trên các máy bay thương mại lớn trong tương lai, và công ty đang hợp tác với Boeing và Acubed – chi nhánh của Airbus tại Silicon Valley để thực hiện việc điều hướng từ trường.
Con người có thể chỉ mới bắt đầu sử dụng từ trường của hành tinh chúng ta để di chuyển trong vài trăm năm qua. Là một công cụ định vị, la bàn từ lần đầu tiên xuất hiện trong các tài liệu viết vào đầu những năm 1400 trên tàu của nhà thám hiểm Trung Quốc Zheng He, tàu đã thực hiện bảy chuyến đi đại dương lớn.
Trong khi đó, khả năng định hướng từ trường ở động vật đã tồn tại hàng triệu năm — chỉ cần hỏi một con cá voi lưng gù. Các nhà khoa học đã quan sát thấy một con cá voi đeo thiết bị theo dõi đã di chuyển gần 2.300 km trong khi chỉ lệch khỏi quỹ đạo thẳng của mình 0,4 độ. Khả năng này, được gọi là cảm nhận từ trường, xuất hiện ở nhiều loài động vật khác nhau từ cá mập và chim di cư cho đến kiến và sò.
Hiện vẫn chưa có sự đồng thuận về cách mà động vật cảm nhận được từ trường; một số lý thuyết cho rằng đó là do 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 cơ thể của những động vật này có các cụm nhạy cảm giống như la bàn đối với các hạt magnetite chứa sắt.
Dù cách nào đi chăng nữa, thiết kế của AQNav tạo ra kết quả tương tự. Nó sử dụng các cảm biến magnetometer bơm quang, được dùng để phân cực các nguyên tử trong một hơi. Điều này làm thay đổi trạng thái năng lượng của các nguyên tử này phản ứng với từ trường xung quanh. Những thay đổi này được đo lường và chuyển đổi thành dữ liệu có thể được đối chiếu với một vị trí cụ thể đã biết trên Trái Đất.
Tuy nhiên, chỉ có cảm biến nhạy cảm thì chưa đủ. Hệ thống cũng cần phải lọc tiếng ồn và điều chỉnh cho các dị thường, bao gồm những gì thay đổi do nhiệt độ và dòng điện gây ra. Cuối cùng, trí tuệ nhân tạo chính là yếu tố làm cho hệ thống trở nên thông minh và chính xác.
AI giúp phân tích tín hiệu trước mọi nhiễu loạn, như Jen Sovada, một đại tá về hưu của Không quân hiện đang giữ chức vụ Chủ tịch Khu vực Công của SandboxAQ, cho biết. “Chúng tôi đã xác định và hiểu rõ hình dạng của tín hiệu, và chúng tôi có thể trừ đi tiếng ồn, bao gồm cả những gì cơ thể máy bay gây ra hoặc ví dụ như một chiếc điện thoại trong túi của bạn. Vì vậy, ngay cả khi chúng tôi đặt một nam châm lên cảm biến, nó vẫn biết những gì nên có ở đó.”
Rõ ràng là các hệ thống điều hướng nhân tạo dường như cần đến AI. Tuy nhiên, cách mà cá voi điều hướng qua hàng nghìn dặm với độ chính xác gần như hoàn hảo vẫn làm các nhà khoa học cảm thấy bối rối. Nếu các trường từ là sự hướng dẫn duy nhất, thì các biến động trong trường này phải làm cá voi lệch hướng, dẫn đến sự thay đổi lên đến 12 độ so với “bắc thực.” Bằng cách nào đó, cá voi vẫn có khả năng điều chỉnh cho tình huống này, có thể là bằng cách tinh chỉnh các lỗi hay bằng cách sử dụng các giác quan khác — chẳng hạn như quan sát vị trí của mặt trời.
AI giúp tăng cường khả năng nhận diện mẫu mà con người không thể làm được, ông Ferrara giải thích. Thiết kế của AQNav kết hợp kiến thức về vật lý vào AI, giúp các cảm biến cung cấp dữ liệu lập bản đồ từ trường chi tiết, bao gồm cả các hiện tượng bất ngờ. AQNav đang thu thập dữ liệu mới với mỗi thử nghiệm bay để tạo ra một bản đồ từ trường chi tiết cao. Hiện tại, AQNav được thiết kế cho các máy bay lớn, yêu cầu vốn đầu tư cao, có thể là từ các máy bay không người lái quân sự đắt tiền cho đến các máy bay thương mại. Công ty lạc quan rằng khi chi phí của cảm biến lượng tử giảm khi chúng được áp dụng quy mô lớn, AQNav có thể được sử dụng cho các máy bay nhỏ hơn và rẻ hơn.
Ngoài ra, điều hướng tàu ngầm cũng có thể hưởng lợi từ một cảm biến lượng tử giống như trong AQNav, theo SandboxAQ. Rất khó để xác định vị trí các tàu ngầm khi chúng bị chìm, vì chúng nằm ngoài tầm với của hầu hết các tín hiệu GPS.
Các nhà nghiên cứu ở Trung Quốc và Úc đã nghiên cứu ứng dụng của các cảm biến lượng tử cho chiến tranh dưới nước trong nhiều năm — cả cho điều hướng và liên lạc, cũng như để phát hiện các tàu ngầm bị chìm xa mà có thể nằm ở độ sâu hàng dặm. Những cảm biến này có thể được lắp đặt trên đáy biển để phục vụ như một cảnh báo cho việc phát hiện các tàu ngầm xâm nhập.
Thách thức chính cho những ứng dụng lý thuyết này sẽ giống như đối với máy bay — lọc tín hiệu khỏi tiếng ồn.
Nguồn tham khảo: https://www.popularmechanics.com/military/aviation/a62085402/magnetic-navigation-aircraft/
