Quân đội Nga cuối năm 2023 bắt đầu phủ lốp xe lên oanh tạc cơ Tu-95MS và Tu-160 tại căn cứ không quân Engels-2, cách biên giới gần 500 km, không lâu sau khi Ukraine triển khai máy bay không người lái (UAV) tầm xa tấn công địa điểm này. Binh sĩ Nga sau đó cũng phủ lốp xe lên nhiều loại máy bay ở các căn cứ không quân gần biên giới.
Schuyler Moore, giám đốc công nghệ thuộc Bộ tư lệnh Trung tâm (CENTCOM) của quân đội Mỹ, ngày 13/9 đánh giá chiến thuật này có thể vô hiệu hóa đòn tập kích nhằm vào căn cứ không quân Nga, do lốp xe khiến đầu dò trang bị tính năng nhận dạng hình ảnh của tên lửa hoặc UAV không thể phát hiện được mục tiêu.
"Chúng ta thường sử dụng ảnh chụp máy bay từ trên xuống để xây dựng hình dáng cơ bản cho các hệ thống tìm kiếm mục tiêu. Tuy nhiên, rất nhiều mô hình thị giác máy tính đang gặp khó khăn khi muốn xác định hình dáng của phi cơ phủ kín lốp xe", ông Moore giải thích.
Vào thời điểm Nga áp dụng chiến thuật phủ lốp lên máy bay, Ukraine bắt đầu sử dụng tên lửa diệt hạm Neptune trang bị cảm biến hồng ngoại có khả năng nhận dạng hình ảnh, đồng thời sở hữu tên lửa hành trình Storm Shadow/SCALP EG mang loại đầu dò tương tự.
Một số chuyên gia phương Tây khi đó nhận định lốp xe là biện pháp bảo vệ vật lý nhằm kích nổ sớm đầu đạn trên UAV và tên lửa, cũng như hạn chế hư hại từ sóng xung kích và mảnh vỡ. Tuy nhiên, từng có người nêu giả thuyết chiến thuật này nhằm làm rối loạn đầu dò hình ảnh trên vũ khí Ukraine.
Đầu dò hình ảnh hoàn toàn miễn nhiễm với các biện pháp tác chiến điện tử, vốn nhằm vào hệ thống liên lạc và điều khiển dùng sóng vô tuyến. Chúng không phát xạ tín hiệu như radar, cho phép chụp ảnh khu vực nghi vấn và đối chiếu với cơ sở dữ liệu tích hợp để phát hiện mục tiêu mà không đánh động đối phương.
Một số mẫu UAV trong xung đột Nga - Ukraine bắt đầu trang bị công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để nhận dạng mục tiêu, tăng khả năng đánh trúng đích ngay cả trong điều kiện bị gây nhiễu mạnh và mất liên lạc với đài điều khiển.
Moore nhận định chiến thuật phủ lốp xe lên máy bay của Nga cho thấy hệ thống nhắm mục tiêu dùng AI cần sử dụng những mô hình, dữ liệu "dễ truy cập theo nhiều cách thức và sát thực tế nhất có thể" nhằm duy trì hiệu quả trong tương lai.
Theo Moore, người sử dụng cần tương tác tốt hơn với mô hình AI có sẵn, có thể đánh dấu những dữ liệu mới mà họ cho là liên quan đến mục tiêu, như thay đổi về hình dáng chung và màu sắc vật thể. Khi xác định đối phương thay đổi hình ảnh nhận dạng mục tiêu bằng những cách như phủ lốp xe, kíp vận hành cần lưu lại thông tin để hoàn thiện cơ sở dữ liệu huấn luyện AI.
"Tuy nhiên, mô hình nhận dạng sẽ nhanh chóng bị vô hiệu hóa nếu cần tới 6 tháng để đào tạo AI, trong khi đối phương chỉ cần thay lốp xe bằng vật thể khác. Chúng ta sẽ mất quá nhiều thời gian đào tạo hệ thống thị giác máy tính mà không đạt kết quả", Moore nói.
Chuyên gia Moore nhận định thông tin thu được từ chiến sự Nga - Ukraine có nhiều lợi ích với quân đội Mỹ, không chỉ giới hạn trong phát triển hệ thống dẫn đường và khóa mục tiêu bằng AI.
Nhận định được đưa ra khi quân đội Mỹ đang chuẩn bị cho kịch bản xung đột quy mô lớn với cường quốc ngang hàng trong tương lai. Mỹ gần đây dành nhiều chú ý vào năng lực ngụy trang, che giấu và đánh lừa đối thủ có khả năng tình báo và trinh sát đáng kể, đặc biệt là từ không gian.
"Đối phương ngày nay đã phát triển mạng lưới tìm diệt tích hợp nhiều loại cảm biến với các loại đầu đạn khác nhau, có khả năng tấn công nhiều mục tiêu cùng lúc. Chúng đều kết nối với nhau và truyền thông tin bằng nhiều cách", tướng Michael Guetlein, phó tổng tham mưu trưởng Quân chủng Vũ trụ Mỹ, cho biết.
Tướng Guetlein cảnh báo mạng lưới vũ khí tìm diệt nói trên có thể khiến lực lượng Mỹ gặp nguy hiểm liên tục từ khoảng cách xa. "Đây là mối đe dọa rất tinh vi và gây ra nhiều thách thức", ông nói.
Nguyễn Tiến (Theo TWZ, AFP, AP)