Các cuộc thử nghiệm diễn ra tại bồn trũng Philippines ở phía tây Thái Bình Dương, nơi Jiaolong đạt độ sâu 7.056,9 m. Hoạt động này nhằm kiểm chứng những hệ thống mới được bổ sung sau quá trình nâng cấp tàu lặn, trong đó có AI phân tích đáy biển và hệ thống hỗ trợ chẩn đoán sự cố.
Một trong những công nghệ đáng chú ý là hệ thống chẩn đoán lỗi và hỗ trợ ra quyết định dành cho phi công. Khi thiết bị gặp trục trặc, hệ thống có thể cung cấp quy trình xử lý, dữ liệu về những sự cố từng xảy ra và các tài liệu kỹ thuật liên quan.
Hệ thống bao phủ những thiết bị quan trọng như bộ phận đẩy và điều khiển, giúp tổ lái nhanh chóng xác định nguồn gốc vấn đề và lựa chọn phương án xử lý thích hợp.
Mục tiêu là rút ngắn thời gian phát hiện lỗi, giúp phi công xử lý vấn đề trước khi chúng phát triển thành sự cố nghiêm trọng trong môi trường biển sâu, nơi khả năng nhận hỗ trợ kỹ thuật từ bên ngoài rất hạn chế.
Dù Jiaolong được phát triển phục vụ nghiên cứu khoa học, một số công nghệ AI thử nghiệm trên phương tiện này có thể mang lại kinh nghiệm cho hoạt động của tàu ngầm quân sự trong tương lai.
Điều này đặc biệt có ý nghĩa với tàu ngầm hạt nhân thực hiện những chuyến hoạt động kéo dài dưới nước. Hỏng hóc thiết bị trong môi trường này đòi hỏi thủy thủ đoàn phản ứng nhanh, trong khi tàu ngầm không thể phụ thuộc vào kết nối vệ tinh liên tục khi đang lặn.
Các hệ thống AI hỗ trợ có thể giúp thủy thủ đoàn xử lý lượng lớn thông tin, theo dõi tình trạng thiết bị và đưa ra quyết định trong điều kiện ít nhận được hỗ trợ từ bên ngoài.
Một hướng khác là bảo trì dự báo. AI có thể phân tích dữ liệu vận hành để phát hiện những dấu hiệu bất thường hoặc nguy cơ linh kiện hỏng hóc trước khi thiết bị thực sự ngừng hoạt động.
Tuy nhiên, công nghệ trên Jiaolong hiện không phải hệ thống nhận dạng mục tiêu quân sự. Tàu lặn được trang bị một hệ thống thăm dò thông minh dựa trên mô hình AI đa phương thức lớn, chủ yếu phục vụ nghiên cứu sinh vật và vật chất dưới đáy đại dương.
Các nhà nghiên cứu đã huấn luyện hệ thống bằng hơn 800.000 hình ảnh sinh vật biển sâu và vật liệu dưới nước. AI có thể phân tích hình ảnh từ camera của Jiaolong theo thời gian thực, nhận diện vật thể và tự động lưu thông tin về tọa độ địa lý, thời gian quan sát cũng như độ sâu nơi chúng được phát hiện.
Nếu AI nhận dạng sai, nhà nghiên cứu có thể sửa thủ công và đưa kết quả hiệu chỉnh trở lại mô hình để tiếp tục cải thiện khả năng nhận diện.
Người dùng còn có thể tương tác với phần mềm bằng hội thoại để truy vấn thông tin về những quan sát dưới nước. Hệ thống có khả năng tái dựng quỹ đạo lặn của Jiaolong dưới dạng ba chiều, phân tích mức độ phong phú của các loài sinh vật và tự động tạo báo cáo về hệ sinh thái đáy biển.
Nguyên lý tương tự về lý thuyết có thể được điều chỉnh cho một số nhiệm vụ quân sự dưới nước.
Thay vì huấn luyện AI bằng hình ảnh sinh vật và vật liệu đáy biển, các mô hình chuyên dụng có thể được huấn luyện để phân tích dữ liệu âm thanh thu từ sonar tàu ngầm.
Môi trường dưới biển chứa tín hiệu âm thanh từ tàu thuyền, sinh vật và nhiều nguồn tự nhiên khác. Khả năng phân loại chính xác chúng có ý nghĩa quan trọng đối với việc nhận biết những tín hiệu bất thường.
Theo các chuyên gia được nguồn tin dẫn lời, AI có thể hỗ trợ phân biệt các nguồn tiếng ồn dưới nước và đánh dấu những tín hiệu bất thường để con người tiếp tục đánh giá.
Tuy nhiên, hệ thống đang được thử nghiệm trên Jiaolong tập trung vào phân tích hình ảnh, không phải nhận dạng mục tiêu bằng sonar. Thông tin hiện có cũng không nêu cụ thể AI được vận hành ở độ sâu nào trong hành trình mà Jiaolong đạt mức tối đa 7.056,9 m.
Các cuộc thử nghiệm lần này đồng thời kiểm tra độ tin cậy của những thiết bị vừa được nâng cấp trên Jiaolong. Một số bộ phận chủ chốt trước đây đã được thay thế bằng thiết bị do Trung Quốc tự phát triển.
Theo IE
