Nghe vậy, ánh mắt Ngô Hoà lóe lên một tia sáng; rõ ràng câu hỏi của Giáo sư Chu đã chạm đến điểm then chốt trong suy nghĩ của anh.

Anh nhẹ nhàng nghiêng người về phía trước, nhìn thẳng vào mặt Giáo sư Chu và nói với giọng đầy hứng thú: “Câu hỏi của Giáo sư Chu chính là điều chúng tôi đang quan tâm nhất hiện nay.”

Thực ra, trong lĩnh vực nâng cấp thông minh hóa, chúng tôi đã bắt đầu triển khai các kế hoạch này từ nhiều năm trước. Hiện tại, có ba hướng chính đang được thúc đẩy, và một số thành quả đã bắt đầu được áp dụng thực tế.

Anh vẫy tay, và Trương Tiểu Lệ lập tức hiểu ý, thao tác để chuyển hình ảnh trên màn hình lớn sang trang thiết kế cho dự án sân bắn thông minh hóa.

Ngô Hoà chỉ vào những điểm sáng lấp lánh trên màn hình và giải thích: “Hướng đầu tiên chính là phương án tạo ra các kế hoạch thử nghiệm với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, như Giáo sư Chu đã đề cập.”

Trước đây, hầu hết các kế hoạch thử nghiệm của chúng tôi đều dựa vào kinh nghiệm của các chuyên gia. Chẳng hạn, việc thử nghiệm một loại đạn điện từ mới yêu cầu vài kỹ sư giàu kinh nghiệm mất cả tuần để xác định các thông số đường đạn và bố trí mạng lưới cảm biến.

Bây giờ, hệ thống AI mà chúng tôi đang phát triển có thể tự động tạo ra ba phương án thử nghiệm tối ưu trong vòng 30 phút, dựa trên các thông số hiệu suất vũ khí, mục tiêu thử nghiệm và điều kiện môi trường. Những chi tiết như góc độ bắn đạn, mật độ bố trí cảm biến, tần suất thu thập dữ liệu… đều được xác định một cách tự động. Hơn nữa, tỷ lệ các phương án này phù hợp với thực tế cao hơn 27% so với khi được thiết kế bởi con người.”

“Trước đây, khi chúng tôi thử nghiệm loại đạn xuyên giáp mới, chúng tôi đã tiến hành so sánh,” Ngô Hoà dừng lại một chút rồi tiếp tục: “Phương án do AI tạo ra không chỉ giúp chúng tôi tiết kiệm được hai ngày thời gian chuẩn bị mà còn giúp phát hiện ra một dữ liệu quan trọng mà các phương án do con người thiết kế đã bỏ qua – đó là dữ liệu về hiện tượng xoay vòng nhanh của đạn. Dữ liệu này sau đó đã giúp đội ngũ nghiên cứu vật liệu phát hiện ra những khiếm khuyết nhỏ trong quy trình đúc hợp kim.”

Hiện nay, hệ thống này đã thay thế việc thiết kế các kế hoạch thử nghiệm bằng tay trong 50% số trường hợp thử nghiệm thông thường; các chuyên gia chỉ cần kiểm tra và phê duyệt cuối cùng.

Nói xong, Ngô Hoà nhìn quanh mọi người rồi tiếp tục: “Hướng thứ hai là xây dựng một kho dữ liệu kiến thức về các dữ liệu thử nghiệm liên quan đến nhiều lĩnh vực khác nhau.”

Mọi người hãy xem đây:

Các phương pháp phân tích truyền thống đòi hỏi phải kiểm tra từng thành phần như mô-đun lưu trữ năng lượng, hệ thống làm mát, phần mềm điều khiển… một cách chi tiết, và quá trình này ít nhất cũng mất một tuần thời gian.

Tuy nhiên, nhờ vào phân tích liên kết dựa trên cơ sở dữ liệu thông tin, hệ thống đã xác định được nguyên nhân vấn đề chỉ trong vòng hai giờ. Nguyên nhân nằm ở việc tốc độ lão hóa của một bộ phận tụ điện nhất định tại một khoảng nhiệt độ cụ thể có mối tương tác với các sóng hài sinh ra do quá trình sạc/xả điện ở tần số cao.

Quy luật này đã được ghi nhận một cách mơ hồ trong dữ liệu thử nghiệm trên mặt đất ba năm trước, nhưng lúc đó chưa được chú ý đến.”

Bây giờ, hệ thống này có thể tự động nhận biết các mô hình bất thường trong dữ liệu thử nghiệm,” Ngô Hoà tiếp tục giải thích: “Trong nửa năm qua, nó đã giúp chúng tôi cảnh báo trước 17 lần về những rủi ro tiềm ẩn trong quá trình thử nghiệm, từ đó tránh khỏi 3 sự cố nghiêm trọng có thể gây hư hại cho thiết bị.”

Bước tiếp theo, chúng tôi dự định sẽ tích hợp dữ liệu công khai từ các trường bắn khác trong nước để xây dựng một bản đồ tri thức chuyên ngành hoàn chỉnh hơn.”

Cuối cùng, Ngô Hoà thay đổi hình ảnh trên slide PPT và chỉ vào màn hình, mô tả về scénario thử nghiệm không cần sự tham gia của con người: “Hướng thứ ba là việc tự động hóa toàn bộ quy trình thử nghiệm và kết hợp giữa thực tế và môi trường ảo.”

Chúng tôi đã triển khai 52 robot di động tự động tại các trường bắn; những robot này có thể tự động thực hiện các công việc như thiết lập mục tiêu thử nghiệm, calibrating cảm biến, thu hồi đạn… Đồng thời, chúng cũng phối hợp với đội bay drone để thu thập dữ liệu từ trên không. Nhờ đó, 90% quy trình thử nghiệm có thể được thực hiện mà không cần sự tham gia của con người.

Điều này không chỉ giúp giảm nguy cơ tiếp xúc với các khu vực nguy hiểm cho nhân viên, mà còn giúp rút ngắn thời gian giữa các lần thử nghiệm từ 4 giờ xuống còn 1,5 giờ.”

“Tất nhiên, so với những điều này, yếu tố then chốt hơn cả chính là ứng dụng của công nghệ song sinh kỹ thuật số,” anh nói sau một khoảng lặng, nhìn quanh nhóm người rồi mỉm cười tiếp tục: “Chúng tôi đã xây dựng các mô hình song sinh kỹ thuật số có độ chính xác cao cho mỗi trường bắn, những mô hình này có thể phản ánh thời gian thực các thông số môi trường như tốc độ gió, nhiệt độ, biến đổi địa hình tại trường bắn đó.”

Trước khi bắt đầu thử nghiệm, chúng tôi thực hiện hàng nghìn lần mô phỏng trong không gian ảo để tối ưu hóa lộ trình thử nghiệm; trong quá trình thử nghiệm,

Thực hiện một chu trình khép kín hoàn chỉnh, trong đó phương án thử nghiệm được tự động tạo ra, quá trình thử nghiệm không cần sự can thiệp của con người, dữ liệu được tự động phân tích, và kết quả được giải thích một cách thông minh.

Đến lúc đó, các nhà khoa học chỉ cần đưa ra yêu cầu thử nghiệm, hệ thống sẽ tự động cung cấp báo cáo phân tích cuối cùng, giúp họ có thể tập trung nhiều hơn vào việc nghiên cứu các công nghệ cốt lõi thay vì quy trình thử nghiệm itself.

Dù sao đi nữa, trong thời đại thông minh hóa, sân bắn không chỉ nên là “nơi để bắn đạn”, mà còn phải trở thành “địa điểm thử nghiệm có khả năng suy nghĩ”.

Sau khi nghe xong, Giáo sư Chu gõ nhẹ ngón tay lên mặt bàn, tạo ra tiếng vang rõ ràng; ánh mắt ông dừng lại trên mô hình song sinh kỹ thuật số hiển thị trên màn hình lớn trong một lúc lâu.

Rồi ông từ từ tháo kính đọc sách xuống, dùng đầu ngón tay xoa nhẹ trán mình, và khi đeo kính trở lại, ánh mắt ông đã chứa đầy sự đồng tình: “‘Địa điểm thử nghiệm có khả năng suy nghĩ’ – định vị này thật chính xác.”

Ông ngồi thẳng dậy, giọng nói mang đầy sự nghiêm túc đặc trưng của một người lớn tuổi: “Ba hướng nghiên cứu này chính xác là đã tập trung vào ba vấn đề nan giải hiện nay trong lĩnh vực thử nghiệm quốc phòng: sự phụ thuộc quá mức vào kinh nghiệm, tình trạng dữ liệu bị cô lập, và hiệu quả quy trình thử nghiệm thấp.”

Giải pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo đã phá vỡ mô hình truyền thống “thầy dạy trò học”, bản đồ tri thức đã giải quyết được vấn đề khó khăn liên quan đến sự không tương tác giữa các dữ liệu thuộc các lĩnh vực khác nhau, còn mô hình song sinh kỹ thuật số thì đã thực hiện được một mô hình thử nghiệm mới, trong đó “thực và ảo tồn tại cùng nhau”.

Giáo sư Chu nhìn Ngô Hoà, ánh mắt sâu thẳm: “Tôi đã làm việc trong lĩnh vực thử nghiệm vũ khí suốt cả đời mình, và tôi hiểu rất rõ giá trị của dữ liệu.”

Trước đây, chúng ta thường nói “một viên đạn có thể quyết định mọi thứ”; nếu dữ liệu thu được sau một lần thử nghiệm không đầy đủ, đó sẽ là một sự lãng phí lớn.

Các bạn đã dành mười năm thời gian để thu thập 180 TB dữ liệu, và sau đó sử dụng bản đồ tri thức để kết nối những dữ liệu này lại với nhau; đây không chỉ là một nguồn tài nguyên quý giá, mà còn là chìa khóa để vượt qua những rào cản kỹ thuật.

Ông quay sang những người đồng nghiệp bên cạnh, giọng nói đầy cảm xúc: “Như vấn đề về hiệu quả tích trữ năng lượng của pháo điện từ mà chúng ta vừa thảo luận; nếu xảy ra cách đây mười năm, có lẽ s