Định vị vệ tinh thông qua GPS đã cách mạng hóa cách con người di chuyển trên Trái Đất, từ những chuyến đi ngắn bằng ô tô cho đến các chuyến bay quốc tế. Tuy nhiên, cả quân đội lẫn dân sự đều có thể gây ảnh hưởng đến dữ liệu định vị toàn cầu, điều này làm cho việc điều hướng chính xác trở nên khó khăn. Trong bối cảnh toàn lực xâm lược Ukraine của Nga, hai bên đã chứng minh rằng họ có khả năng sử dụng thiết bị gây nhiễu tín hiệu, khiến cho các vũ khí dẫn đường và drone bị lệch hướng. Thực tế cho thấy, các máy bay thương mại thường xuyên gặp phải sự cố nhiễu GPS ngay cả trong không phận yên bình.
Việc gây nhiễu tín hiệu đồng nghĩa với việc làm cho nó trở nên vô dụng bằng cách làm ngợp nó trong tiếng ồn. Một loại sự gián đoạn tín hiệu khác là spoofing, xảy ra khi ai đó chèn dữ liệu định hướng sai lệch, làm cho máy bay đi lệch khỏi lộ trình. Những sự cố nguy hiểm như thế này ngày càng gia tăng trong thập kỷ 2020, điều này đòi hỏi một giải pháp mới. Một trong những giải pháp tiềm năng có thể bắt nguồn từ tự nhiên để cung cấp một thay thế cho GPS không bị gián đoạn; cụ thể là, một hệ thống định vị tự nhiên như hệ thống định hướng của cá voi, chim di cư và các động vật khác.
Công ty công nghệ dựa trên trí tuệ nhân tạo SandboxAQ, được tách ra từ Alphabet của Google, cho biết họ đã tìm ra một giải pháp điều hướng khai thác những biến đổi tinh vi của trường từ trường Trái Đất. Thiết bị AQNav sử dụng cảm biến lượng tử có khả năng đo lường sự thay đổi trong các nguyên tử, nhằm phát hiện những biến đổi nhỏ trong môi trường. Sau đó, trí tuệ nhân tạo tiên tiến trong hệ thống sẽ diễn giải các dữ liệu này. Thiết bị có khả năng phát hiện các trường từ trường độc đáo về địa lý và khớp chúng với một điểm cụ thể trên bản đồ, xác định vị trí của máy bay trong thời gian thực. Theo SandboxAQ, AQNav gần như không bị nhiễu và chịu ảnh hưởng bởi thời tiết.
Lực lượng không quân Hoa Kỳ, cụ thể là Bộ Tư lệnh Không vận, đã triển khai AQNav trên máy bay vận tải C-17A hai lần trong năm 2023. Cuộc thử nghiệm này đã thành công trong việc kiểm tra khả năng định vị của máy bay mà không cần GPS, sử dụng dữ liệu trường từ trường thời gian thực. Tổng cộng, hệ thống này đã trải qua hơn 200 giờ thử nghiệm bay trên bốn loại máy bay khác nhau.
Theo Luca Ferrara, Giám đốc Điều hành Bộ phận Điều hướng của SandboxAQ, các cản trở từ việc nhiễu tín hiệu và thời tiết xấu không làm giảm độ chính xác của cảm biến. "Khi bạn đạt đến quy mô tín hiệu phát ra từ vỏ Trái Đất, bạn sẽ cần một tín hiệu [gây nhiễu] mạnh tương đương với các cấu trúc địa chất khổng lồ để làm nó nhiễu," ông nói. "Vì vậy, nếu bạn đang ở trên không trung và gặp một trường từ có độ mạnh như vậy, bạn đang nói về mức độ nhiễu tương đương với năng lượng của nhà máy điện hạt nhân." Ông cũng lưu ý rằng, mặc dù trường từ của Trái Đất không cố định, đội ngũ của họ đã tính toán cho các rung động và biến dạng của năng lượng mặt trời.
Dựa trên kết quả thử nghiệm vào tháng 8, không quân đã cấp thêm kinh phí cho SandboxAQ so với khoản tài trợ ban đầu. Để chuẩn bị cho sản xuất quy mô lớn, cấu trúc hệ thống cần điều chỉnh cho phù hợp với các gói tùy chỉnh khác nhau - thường là hệ thống cảm biến hoặc liên lạc. Do đó, việc phát triển sẽ tận dụng AgilePod của Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Không quân, một loại mô-đun hình vuông 30 inch có thể được lắp ráp theo nhiều cấu hình khác nhau.
AQNav có thể được lắp đặt bên ngoài các máy bay lớn như B-52 và cả các máy bay nhỏ như drone MQ-9. Nó có thể được lắp đặt trong một hộp vuông 2 foot hoặc trên hai khe gắn. SandboxAQ cũng hy vọng sẽ triển khai AQNav trên các máy bay dân dụng lớn trong tương lai, và hiện đang làm việc với Boeing và Airbus tại Silicon Valley, Acubed, để thực hiện định vị từ trường.
Con người chỉ mới bắt đầu sử dụng từ trường của hành tinh mình để di chuyển cách đây chỉ vài trăm năm. Compass từ tính, như một công cụ định hướng, lần đầu tiên xuất hiện trong các tài liệu viết vào đầu những năm 1400 trên con tàu của nhà thám hiểm Trung Quốc Trịnh Hòa, người đã thực hiện bảy chuyến đại dương lớn.
Trong khi đó, khả năng định hướng từ tính 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 một con cá voi được gắn thiết bị theo dõi di chuyển gần 2.250 km trong khi chỉ sai lệch 0.4 độ so với quỹ đạo thẳng của nó. Khả năng này, được gọi là cảm biến từ tính, xuất hiện ở nhiều loại động vật, từ cá mập và chim di cư đến kiến và động vật nhuyễn thể.
Hiện vẫn chưa có sự đồng thuận về cách mà động vật cảm nhận các trường từ; một số người lý thuyết cho rằng điều này xảy ra nhờ tương tác lượng tử, nơi mà các trường từ ảnh hưởng đến phản ứng hóa học của cơ thể, trong khi những người khác cho rằng cơ thể của chúng có cụm nhạy cảm giống như la bàn với các hạt magnetite chứa sắt.
Dù cách nào đi nữa, thiết kế của AQNav tạo ra kết quả tương tự. Nó sử dụng cảm biến từ tính được bơm quang học, sử dụng ánh sáng laser để phân cực các nguyên tử trong một loại khí. Điều này khiến trạng thái năng lượng của chúng thay đổi để phản ứng với trường từ xung quanh. Những thay đổi này được đo lường và chuyển đổi thành dữ liệu có thể được khớp với một vị trí cụ thể đã biết trên Trái Đất.
Tuy nhiên, chỉ một cảm biến nhạy cảm không đủ. Hệ thống cũng cần lọc ra các tiếng ồn và điều chỉnh cho các bất thường, gồm cả những gì thay đổi do nhiệt độ và dòng điện. Cuối cùng, trí tuệ nhân tạo chính là yếu tố giúp hệ thống đủ thông minh để đưa ra độ chính xác cao.
AI tách ra tín hiệu khỏi bất kỳ sự nhiễu nào, giải thích Jen Sovada, một cựu trung tá không quân hiện đang giữ chức vụ Chủ tịch lĩnh vực công toàn cầu tại SandboxAQ. "Chúng tôi đã xác định và hiểu rõ những gì tín hiệu đó nên như thế nào, và chúng tôi có khả năng trừ đi tiếng ồn, bao gồm cả những gì cơ thể máy bay gây ra hoặc 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 lẽ ra phải ở đó."
Rõ ràng rằng các hệ thống điều hướng của con người dường như cần đến AI. Tuy nhiên, việc cá voi có thể điều hướng qua hàng ngàn km với độ chính xác gần như hoàn hảo vẫn khiến các nhà khoa học đau đầu. Nếu chỉ có các trường từ làm hướng dẫn, thì sự biến động của các trường nên khiến cá voi đi lệch, có thể gây ra sai lệch lên tới 12 độ so với "Bắc thật". Bằng cách nào đó, cá voi đang điều chỉnh cho hiện tượng này, có thể bằng cách bù đắp đối với các sai số hoặc sử dụng các giác quan còn lại của chúng - chẳng hạn như quan sát vị trí của mặt trời.
AI có thể hỗ trợ một mức độ nhận diện mẫu mà con người không thể làm được. Thiết kế của AQNav tích hợp kiến thức vật lý vào AI, giúp các cảm biến cung cấp dữ liệu bản đồ từ trường chi tiết, bao gồm cho cả các hiện tượng bất ngờ. AQNav đang thu thập dữ liệu mới trong 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, có vốn đầu tư cao, từ drone quân sự đắt tiền cho đến máy bay dân dụng. Công ty lạc quan rằng khi chi phí của các cảm biến lượng tử giảm xuống khi được áp dụng quy mô, AQNav có thể được sử dụng cho các máy bay nhỏ hơn với chi phí thấp hơn.
Tuy nhiên, việc định vị tàu ngầm cũng có thể hưởng lợi từ cảm biến từ trường lượng tử như AQNav, theo SandboxAQ. Thật khó để định vị những tàu ngầm dưới biển sâu, vì chúng 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 cảm biến từ lượng tử cho chiến tranh dưới nước qua nhiều năm - cả cho điều hướng và liên lạc, và để phát hiện các tàu ngầm bị chìm cách đó hàng dặm sâu. Những cảm biến từ này có thể được lắp đặt dưới đáy biển để hoạt động như một hệ thống cảnh báo phát hiện tàu ngầm xâm nhập.
Thách thức chính đối với những ứng dụng lý thuyết này sẽ giống như đối với máy bay - lọc ra tín hiệu khỏi tiếng ồn.
Nguồn tham khảo: https://www.popularmechanics.com/military/aviation/a62085402/magnetic-navigation-aircraft/
Việc gây nhiễu tín hiệu đồng nghĩa với việc làm cho nó trở nên vô dụng bằng cách làm ngợp nó trong tiếng ồn. Một loại sự gián đoạn tín hiệu khác là spoofing, xảy ra khi ai đó chèn dữ liệu định hướng sai lệch, làm cho máy bay đi lệch khỏi lộ trình. Những sự cố nguy hiểm như thế này ngày càng gia tăng trong thập kỷ 2020, điều này đòi hỏi một giải pháp mới. Một trong những giải pháp tiềm năng có thể bắt nguồn từ tự nhiên để cung cấp một thay thế cho GPS không bị gián đoạn; cụ thể là, một hệ thống định vị tự nhiên như hệ thống định hướng của cá voi, chim di cư và các động vật khác.
Công ty công nghệ dựa trên trí tuệ nhân tạo SandboxAQ, được tách ra từ Alphabet của Google, cho biết họ đã tìm ra một giải pháp điều hướng khai thác những biến đổi tinh vi của trường từ trường Trái Đất. Thiết bị AQNav sử dụng cảm biến lượng tử có khả năng đo lường sự thay đổi trong các nguyên tử, nhằm phát hiện những biến đổi nhỏ trong môi trường. Sau đó, trí tuệ nhân tạo tiên tiến trong hệ thống sẽ diễn giải các dữ liệu này. Thiết bị có khả năng phát hiện các trường từ trường độc đáo về địa lý và khớp chúng với một điểm cụ thể trên bản đồ, xác định vị trí của máy bay trong thời gian thực. Theo SandboxAQ, AQNav gần như không bị nhiễu và chịu ảnh hưởng bởi thời tiết.
Lực lượng không quân Hoa Kỳ, cụ thể là Bộ Tư lệnh Không vận, đã triển khai AQNav trên máy bay vận tải C-17A hai lần trong năm 2023. Cuộc thử nghiệm này đã thành công trong việc kiểm tra khả năng định vị của máy bay mà không cần GPS, sử dụng dữ liệu trường từ trường thời gian thực. Tổng cộng, hệ thống này đã trải qua hơn 200 giờ thử nghiệm bay trên bốn loại máy bay khác nhau.
Theo Luca Ferrara, Giám đốc Điều hành Bộ phận Điều hướng của SandboxAQ, các cản trở từ việc nhiễu tín hiệu và thời tiết xấu không làm giảm độ chính xác của cảm biến. "Khi bạn đạt đến quy mô tín hiệu phát ra từ vỏ Trái Đất, bạn sẽ cần một tín hiệu [gây nhiễu] mạnh tương đương với các cấu trúc địa chất khổng lồ để làm nó nhiễu," ông nói. "Vì vậy, nếu bạn đang ở trên không trung và gặp một trường từ có độ mạnh như vậy, bạn đang nói về mức độ nhiễu tương đương với năng lượng của nhà máy điện hạt nhân." Ông cũng lưu ý rằng, mặc dù trường từ của Trái Đất không cố định, đội ngũ của họ đã tính toán cho các rung động và biến dạng của năng lượng mặt trời.
Dựa trên kết quả thử nghiệm vào tháng 8, không quân đã cấp thêm kinh phí cho SandboxAQ so với khoản tài trợ ban đầu. Để chuẩn bị cho sản xuất quy mô lớn, cấu trúc hệ thống cần điều chỉnh cho phù hợp với các gói tùy chỉnh khác nhau - thường là hệ thống cảm biến hoặc liên lạc. Do đó, việc phát triển sẽ tận dụng AgilePod của Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Không quân, một loại mô-đun hình vuông 30 inch có thể được lắp ráp theo nhiều cấu hình khác nhau.
AQNav có thể được lắp đặt bên ngoài các máy bay lớn như B-52 và cả các máy bay nhỏ như drone MQ-9. Nó có thể được lắp đặt trong một hộp vuông 2 foot hoặc trên hai khe gắn. SandboxAQ cũng hy vọng sẽ triển khai AQNav trên các máy bay dân dụng lớn trong tương lai, và hiện đang làm việc với Boeing và Airbus tại Silicon Valley, Acubed, để thực hiện định vị từ trường.
Con người chỉ mới bắt đầu sử dụng từ trường của hành tinh mình để di chuyển cách đây chỉ vài trăm năm. Compass từ tính, như một công cụ định hướng, lần đầu tiên xuất hiện trong các tài liệu viết vào đầu những năm 1400 trên con tàu của nhà thám hiểm Trung Quốc Trịnh Hòa, người đã thực hiện bảy chuyến đại dương lớn.
Trong khi đó, khả năng định hướng từ tính 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 một con cá voi được gắn thiết bị theo dõi di chuyển gần 2.250 km trong khi chỉ sai lệch 0.4 độ so với quỹ đạo thẳng của nó. Khả năng này, được gọi là cảm biến từ tính, xuất hiện ở nhiều loại động vật, từ cá mập và chim di cư đến kiến và động vật nhuyễn thể.
Hiện vẫn chưa có sự đồng thuận về cách mà động vật cảm nhận các trường từ; một số người lý thuyết cho rằng điều này xảy ra nhờ tương tác lượng tử, nơi mà các trường từ ảnh hưởng đến phản ứng hóa học của cơ thể, trong khi những người khác cho rằng cơ thể của chúng có cụm nhạy cảm giống như la bàn với các hạt magnetite chứa sắt.
Dù cách nào đi nữa, thiết kế của AQNav tạo ra kết quả tương tự. Nó sử dụng cảm biến từ tính được bơm quang học, sử dụng ánh sáng laser để phân cực các nguyên tử trong một loại khí. Điều này khiến trạng thái năng lượng của chúng thay đổi để phản ứng với trường từ xung quanh. Những thay đổi này được đo lường và chuyển đổi thành dữ liệu có thể được khớp với một vị trí cụ thể đã biết trên Trái Đất.
Tuy nhiên, chỉ một cảm biến nhạy cảm không đủ. Hệ thống cũng cần lọc ra các tiếng ồn và điều chỉnh cho các bất thường, gồm cả những gì thay đổi do nhiệt độ và dòng điện. Cuối cùng, trí tuệ nhân tạo chính là yếu tố giúp hệ thống đủ thông minh để đưa ra độ chính xác cao.
AI tách ra tín hiệu khỏi bất kỳ sự nhiễu nào, giải thích Jen Sovada, một cựu trung tá không quân hiện đang giữ chức vụ Chủ tịch lĩnh vực công toàn cầu tại SandboxAQ. "Chúng tôi đã xác định và hiểu rõ những gì tín hiệu đó nên như thế nào, và chúng tôi có khả năng trừ đi tiếng ồn, bao gồm cả những gì cơ thể máy bay gây ra hoặc 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 lẽ ra phải ở đó."
Rõ ràng rằng các hệ thống điều hướng của con người dường như cần đến AI. Tuy nhiên, việc cá voi có thể điều hướng qua hàng ngàn km với độ chính xác gần như hoàn hảo vẫn khiến các nhà khoa học đau đầu. Nếu chỉ có các trường từ làm hướng dẫn, thì sự biến động của các trường nên khiến cá voi đi lệch, có thể gây ra sai lệch lên tới 12 độ so với "Bắc thật". Bằng cách nào đó, cá voi đang điều chỉnh cho hiện tượng này, có thể bằng cách bù đắp đối với các sai số hoặc sử dụng các giác quan còn lại của chúng - chẳng hạn như quan sát vị trí của mặt trời.
AI có thể hỗ trợ một mức độ nhận diện mẫu mà con người không thể làm được. Thiết kế của AQNav tích hợp kiến thức vật lý vào AI, giúp các cảm biến cung cấp dữ liệu bản đồ từ trường chi tiết, bao gồm cho cả các hiện tượng bất ngờ. AQNav đang thu thập dữ liệu mới trong 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, có vốn đầu tư cao, từ drone quân sự đắt tiền cho đến máy bay dân dụng. Công ty lạc quan rằng khi chi phí của các cảm biến lượng tử giảm xuống khi được áp dụng quy mô, AQNav có thể được sử dụng cho các máy bay nhỏ hơn với chi phí thấp hơn.
Tuy nhiên, việc định vị tàu ngầm cũng có thể hưởng lợi từ cảm biến từ trường lượng tử như AQNav, theo SandboxAQ. Thật khó để định vị những tàu ngầm dưới biển sâu, vì chúng 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 cảm biến từ lượng tử cho chiến tranh dưới nước qua nhiều năm - cả cho điều hướng và liên lạc, và để phát hiện các tàu ngầm bị chìm cách đó hàng dặm sâu. Những cảm biến từ này có thể được lắp đặt dưới đáy biển để hoạt động như một hệ thống cảnh báo phát hiện tàu ngầm xâm nhập.
Thách thức chính đối với những ứng dụng lý thuyết này sẽ giống như đối với máy bay - lọc ra tín hiệu khỏi tiếng ồn.
Nguồn tham khảo: https://www.popularmechanics.com/military/aviation/a62085402/magnetic-navigation-aircraft/
