Cuộc chơi tàu ngầm đảo chiều nhờ trí tuệ nhân tạo

Từ vũ khí bất đối xứng đến chiến lược lỗi thời

Từ lâu, tàu ngầm được coi là vũ khí tối thượng, có thể tiến hành tấn công hạt nhân, thu thập tình báo hoặc đánh chìm cụm tàu sân bay và hầu như không bị phát hiện.

Tính đến giữa năm 2025, Hải quân Hoa Kỳ duy trì khoảng 70 tàu ngầm hạt nhân, đây là lực lượng răn đe trước sự phát triển vượt bậc của Hải quân Trung Quốc.

Tuy nhiên, nghiên cứu của kỹ sư Meng Hao (Viện Nghiên cứu và Phát triển Trực thăng Trung Quốc) được công bố trên tạp chí Electronics Optics & Control cho thấy, kỷ nguyên của “tàu ngầm vô hình” có thể đang dần đi đến hồi kết trong bối cảnh ứng dụng AI được đẩy mạnh trong lĩnh vực quân sự.

Cụ thể, nghiên cứu lần đầu tiên giới thiệu hệ thống tác chiến chống ngầm (ASW) ứng dụng AI tiên tiến, với năng lực truy vết cả những tàu ngầm tĩnh lặng nhất nhờ khả năng ra quyết định thông minh trong thời gian thực.

Theo kết quả nghiên cứu, hệ thống ASW mới này có thể làm giảm khả năng thoát khỏi phát hiện của tàu ngầm xuống chỉ còn 5%, tức trung bình chỉ 1 trong 20 tàu có thể tránh bị phát hiện và tấn công.

Nghiên cứu chỉ ra rằng, trong tác chiến chống tàu ngầm truyền thống, một tàu ngầm yên tĩnh được trang bị mồi bẫy tiên tiến có tỷ lệ sống sót tới 85%, khiến chúng trở thành “một trong những mối đe dọa lớn nhất” đối với các hạm đội mặt nước của Trung Quốc. Tuy nhiên, AI có thể khiến chiến lược này lỗi thời.

Kết quả xác suất thành công cuối cùng luôn duy trì quanh mức 95%, nhóm nghiên cứu cho biết.

Hoạt động như một "chỉ huy thông minh"

Khác với các mô hình tìm kiếm truyền thống, hệ thống AI hoạt động như một “chỉ huy thông minh” dưới biển. Nó tích hợp dữ liệu từ phao sonar (sonarbuoy) thả từ trực thăng, cảm biến dưới nước, radar, thậm chí cả thông tin về nhiệt độ và độ mặn của đại dương để xây dựng bức tranh trực diện về môi trường dưới biển.

Từ đó, hệ thống nhanh chóng đưa ra quyết định: Nên tìm ở đâu, điều chỉnh thiết bị ra sao và phản ứng thế nào khi tàu ngầm tìm cách thoát bằng các chiến thuật như chạy zích-zắc, tắt máy, hoặc phát tín hiệu giả để đánh lạc hướng.

Trong các mô phỏng trên máy tính, AI đã phát hiện và theo dõi tàu ngầm đối phương tới 95% số lần, bất kể tàu cố ẩn mình đến mức nào. Ngay cả khi tàu ngầm sử dụng mồi bẫy công nghệ cao hay triển khai thiết bị không người lái để gây nhiễu, AI vẫn duy trì khả năng bám đuổi.

Ba tầng kiến trúc vận hành

Hệ thống hoạt động dựa trên kiến trúc ba tầng: cảm nhận - ra quyết định - tương tác người - máy.

Ở tầng đầu, AI hợp nhất dữ liệu thời gian thực từ sonar, radar, thiết bị phát hiện dị thường từ trường và cảm biến hải dương học để tạo bức tranh động về môi trường dưới biển, đồng thời tính đến các biến số như nhiệt độ nước, độ mặn và tạp âm - vốn là những yếu tố cản trở sonar truyền thống.

Tầng quyết định vận hành mô hình học tăng cường đa tác tử, mô phỏng tình huống “thợ săn” (trực thăng, phao sonar) đối đầu với “con mồi” (tàu ngầm, phương tiện lặn không người lái). Qua hàng nghìn lượt mô phỏng, AI học được các chiến thuật tối ưu như: thiết lập hàng rào sonar, thực hiện quét phối hợp, hay tập trung cảm biến vào các vùng có xác suất cao.

Đáng chú ý, AI không chỉ phát hiện mà còn dự đoán hành vi của tàu ngầm. Trong các mô phỏng, AI có thể nhận diện các chiến thuật né tránh như “chạy im lặng” hay di chuyển zích-zắc, từ đó điều chỉnh mô hình tìm kiếm phù hợp. Ngay cả khi tàu ngầm triển khai mồi bẫy hoặc hoạt động trong môi trường âm học phức tạp, tỷ lệ phát hiện vẫn duy trì ở mức cao.

Ngoài ra, nghiên cứu cũng phát triển giao diện trợ lý dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), hỗ trợ phối hợp giữa các tác tử AI và con người, chuyển đổi dữ liệu cảm biến phức tạp cùng chiến lược AI đề xuất thành khuyến nghị dễ hiểu. Điều này sẽ giúp giảm đáng kể gánh nặng nhận thức trong các nhiệm vụ căng thẳng.

Tiềm năng phát triển

Công nghệ này vẫn còn tiềm năng phát triển hơn nữa. Các phiên bản tương lai có thể phối hợp cùng máy bay không người lái, tàu thủy và phương tiện lặn tự động, hình thành mạng lưới “săn ngầm ba chiều” hoàn chỉnh. AI cũng có thể tiếp tục học hỏi trong các nhiệm vụ thực tế, ngày càng thông minh sau mỗi lần triển khai.

Ngoài ra, các phiên bản gọn nhẹ và tốc độ cao hơn có thể được tích hợp vào các robot chiến đấu nhỏ, cho phép nhiều nền tảng tự đưa ra quyết định nhanh chóng mà không cần phụ thuộc vào trung tâm điều khiển./.