Tiềm lực quân sự Liên bang Nga (phần 5)

Tớ nghĩ cái Ô khốt kia chỉ là lừa "gà" thôi, công nghệ 5G Nga còn chưa có làm sao đòi tới AI. Tớ dám chắc nó chỉ bay được bằng trạm vô tuyền vài trăm cây số.

No no no lão hiểu sai rồi.
AI là cách xử lý dữ liệu. Dữ liệu đầu vào là một lượng khổng lồ, ví dụ như ảnh vệ tinh, hay so ảnh từ hệ radar - quang điện soi địa hình. Lúc đó cần một hệ thống khủng như lão nói, thường là siêu máy tính, để tính toán phân tách dữ liệu và phát hiện, lập nên các patern dữ liệu. Càng có nhiều dữ liệu thì việc phát hiện và đối chiếu càng chuẩn hơn, do khi có một patern rồi thì nó tham chiêu liên tục với các dữ liệu thật xem độ khớp có cao không. Rồi từ đó nó chính xác hoá patern dữ liệu đó. Lúc đó cách xử lý dữ liệu của nó là khi nó dùng radar soi địa hình, nó phát hiện ra hình ảnh khớp với 1 patern với phần trăm chính xác cao (so với bản đồ số lập sẵn, chẳng hạn thế) thì nó định vị đc nó ở đâu ngay. Tức là dữ liệu không ảnh khổng lồ biến thành dữ liệu patern địa hình, chỉ là một số vec tơ 3d nào đó, nhỏ nhẹ đơn giản, để chuyển cho máy tính cục bộ xử lý, vậy là nhẹ hều. Lưu ý, hệ thống khủng để biến dữ liệu khủng thành patern dữ liệu đơn giản, còn AI là tiếp nhận dữ liệu thực, quy nó thành dữ liệu đơn giản, để cho máy tính nhỏ xử lý. Song song với đó là ngay cả khi có patern nó vẫn thu thập dữ liệu để thêm vào ngân hàng dữ liệu và tiếp tục điều chỉnh patern sau mỗi lần tương tác xử lý. Nói chung càng làm nhiều nó càng giỏi.

Mục tiếp theo phần lão nói là cách ứng xử với dữ liệu, hay là lái tự động, thì machine learning nó tự học qua rất nhiều lần làm thử, có khi hàng vạn lần mới có đc những cách thức ứng xử tối ưu. Nếu UAV mà phải bay thử như vậy để máy học thì Mẽo cũng sập tiệm. Nhưng may thay là nó có dữ liệu quá khứ của người bay, và, quan trọng hơn, nó có dữ liệu AI hỗ trợ làm đầu vào để giả lập nên môi trường ảo cho nó tập. Và thậm chí còn đẩy nhanh tốc độ tập ảo lên so với thời gian thực. Người tập bay với hàng ngàn giờ bay thì rất giỏi. Nay máy có hàng vạn giờ bay thì sẽ giỏi đến độ nào?

Đúng là mới sơ khai còn điều khiển từ xa hoàn toàn thật. Hy vọng 2050 nó sản xuất loạt

AI là công nghệ hoàn toàn mới. Thằng nào cũng bắt đầu từ đầu, cứ giỏi khoa học nền tảng là phát triển tốt. Nga nó có hệ glonass riêng của nó để quét hình ảnh cả thế giới mỗi ngày, chỉ nó Mẽo Tàu là đủ cơ sở dữ liệu cơ bản để xây dựng mô hình tấn công toàn cầu. Tàu chưa có đủ platform chứ Ngố nó thiếu dek j từ thời LX để lại còn đầy

Vậy thì bạn có đồng ý với mình rằng giả sử dùng AI để 'lái' UAV thì dữ liệu về địa hình do camera của UAV thu thập được sẽ phải được chuyển về 'máy chủ' để máy chủ xử lý biến hình ảnh (dữ liệu thực) thành dữ liệu 3D-map (dữ liệu đơn giản) rồi mới có thể feed cái 3D-map này về máy con. Vì máy con sẽ không đủ công suất tính, và cơ sở dữ liệu đối chiếu để biến hình ảnh video thành dữ liệu 3D-map.

Còn nếu bạn bảo rằng cái 3d-map của khu vực cần lái UAV vào đã có sẵn nên không cần máy chủ thì mình để nghị bạn xem bọn cruise missile từ thời thập niên 80s nó lái thế nào để bảo bây giờ phải phát triển AI để lái trên khu vực có 3D-map sẵn.

Thằng hoàng mít đó nó cho rằng cái tên lả tô ma hốc cách đây nửa thế kỷ nó đek có máy tính để so khớp ảnh vi đeo với ảnh vector mà phải wánh dây thép video mục tiêu về cho máy chủ đặt trong chuồng lợn nó so xong nhắn zalo lại cho tên lả là ê khớp rồi đó mậy, lủi zô lẹ đi không nó bắn chít moẹ đoá mà

À dữ liệu thực thành dữ liệu vec tơ thì nó có thể xử lý tại camera luôn, do hệ thống khủng nó đã xử lý tính toán trc và dạy cho cam cách xử lý theo patern chuẩn một cách gọn nhẹ, sau khi chuyển đổi thì mới đẩy cho máy tính xử lý. Còn machine learning là lập trình lái tự động, thì nó tập ở nhà trc rồi mới cài phần lái đã tối ưu vào rồi, luc đó thì tiếp nhận dữ liệu gọn nhẹ, tương tác dữ liệu cũng gọn nhẹ thôi. Ví dụ như máy bay địch bắn tên lửa, sensor nhận dữ liệu chuyển hoá nhanh thành patern đơn giản cho máy tính là có vec tơ dộng với các tham số hướng góc tới tốc độ, còn lái tự động thì ra lệnh cơ động theo góc tránh lực đẩy thời gian tối ưu theo các bài đã tập sẵn, rồi quay lai tìm bắn hạ thằng địch theo phương án lập trùnh tối ưu, có tương tác xử lý tình huống thực liên tục. Đại loại vậy. Nói chung để đc như thế thì phải thu thập dữ liệu đầu vào nhiều vô biên, và luyện máy cho các phương án tác chiến cũng nhiều vô biên, rồi khớp phần mềm với máy bay và điều chỉnh chênh lệch thông số giữa phần lập trùnh và phần tham số đời thực (cái này đốt tiền) còn cần thực hành rất lâu mới có đc mô hình chuẩn ứng dụng như viễn cảnh trên

Nói lại vụ dùng máy cắt CNC để chống tên lửa. Hồi xưa mình có bình luận rằng việc thiết kế vũ khí la-de PK để chống tên lửa là phung phí vì các phương án đối phó quá rẻ so với chi phí phát triển để đạt được hiệu quả đề ra. Mình lấy VD là hệ thống la-de vs vỏ bọc phản quang.

Thằng cùi làm nghề thợ tiện hay sao ấy, cứ đeo đẽo theo lải nhải máy cắt lade CNC của nó cắt nhôm, cắt inox như cắt đậu hủ. Tên lửa nhằm nhò gì. Mình khinh không thèm nói chuyện, nó lại tưởng nó nói đúng nhất. Máy cắt CNC là minh chứng hùng hồn cho tính hiệu quả của việc sử dụng la-de bắn tên lửa.

Thực tế thì chính bọn hoạch định chính sách của TQ, và Mỹ đều nhìn nhận là với công suất hiện nay thì la-de không thể đối phó với các mục tiêu đã được triển khai phương án đối kháng. Mà việc dùng vật liệu phản quang là một phương án đối kháng có chi phí/hiệu quả tích cực nhất.

https://www.scmp.com/news/china/article/1444732/us-lasers-pla-preparing-raise-its-deflector-shields
Chinese scientists say they have developed protective coatings that would render weapons like the US' ship-mounted laser useless in battle

https://fas.org/sgp/crs/weapons/R41526.pdf
Hardened targets and countermeasures. Less-powerful lasers—that is, lasers with beam powers measured in kilowatts (kW) rather than megawatts (MW)10— can have less effectiveness against targets that incorporate shielding, ablative material, or highly reflective surfaces, or that rotate rapidly (so that the laser spot does not remain continuously on a single location on the target’s surface) or tumble.

Theo cách hiểu đơn giản là chả có cuộc chiến ko có tổn thất cho các bên tham chiến dù ít hay nhiều.

Câu nói nhấn mạnh rằng UAV Drone là thứ cảm tử để tấn công các mục tiêu có giá trị hoặc dùng đánh lừa đối phương - trinh sát - dẫn đường.


- Với con UAV tấn công trên phân tích và xin cho ra chút ý kiến cá nhân. Vậy theo tìm hiểu thì giai đoạn đầu thì là tấn công các mục tiêu cố định ưu tiên trên hết là các tiêu diệt các cứ điểm phòng không bằng các vũ khí có độ chính xác cao , rồi đến kho tàng ........ Tổng hợp lại các ý kiến trên thì Nga cũng đơn giản là nạp dữ liệu vào xây dựng khả năng phân tích của AI. Khả năng tàng hình - có thể trinh sát các mục tiêu trên đường bay nhưng hạn chế truyền dẫn dữ liệu về căn cứ tránh bị phát hiện.

Nhưng mà nói thật chiến tranh mà giữ 1 cách đánh thì không khá nổi dễ bắt bài.
Drone theo em dùng đánh lừa và cảm tử . Chơi thế này mới gọi là dân chơi - nhưng có thể hơi tốn kém nhưng nếu kéo dài cuộc chiến ko thể dứt điểm đc thì chiến phí chắc còn cao hơn.
Vì trước g các nước có tiềm lực quân sự thường tấn công đồng loạt nhiều mũi gây đối phương thiệt hại nặng và hoang mang bố trí phòng thủ.

Đương nhiên đây chỉ nhận xét cá nhân chứ ko phải từ nguồn chính thức nào.

Nói chung là khả năng tự nhận biết mục tiêu .... kháng nhiễu nếu đối phương ngang tầm về tiềm lực.
........

Để suy nghĩ thêm ,,,,,,

Vậy thì mình đặt câu hỏi thế này, cái thuật toán mà máy con nó dùng để map một cái 3D-map từ hình ảnh video thực nó thực hiện như thế nào mà bạn cho rằng nó nhẹ, máy cục bộ có thể tự xử lý được ?

Điển hình nhất hiện nay là bọn xe tự lái, chúng nó chạy ra khỏi khu vực bản đồ 3D được máy chủ dùng AI tính ra và nạp sẵn là chúng nó tịt không thể chạy nữa. Tại sao không dùng camera/radar vừa quét thực địa vừa tính 3D-map để chạy ? Bọn sao bọn MIT khi thiết kế một hệ thống cục bộ vừa chạy vừa tính toán 3D-Map phải đặt ra giới hạn cứng, khoảng cách 100 feet (30m) mặc định con đường là phải phẳng để giảm yêu cầu tính toán, mapping của phần mềm ?

https://www.futurecar.com/2285/MIT-Made-an-Autonomous-Car-Capable-of-Driving-Without-3D-Maps
MIT Made an Autonomous Car Capable of Driving Without 3D Maps
One of the major things that autonomous vehicles need to operate properly is a highly-detailed set of 3D maps. These 3D maps provide vehicles with the exact location of lanes, signs, off-ramps, and curbs. Companies and automakers spend thousands of hours and millions of dollars to invest in high-end maps, as they're a crucial part of the equation.
"The cars use these maps to know where they are and what to do in the presence of new obstacles like pedestrians and other cars," said Daniela Rus, director of Massachusetts Institute of Technology's (MIT) Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL). "The need for dense 3-D maps limits the places where self-driving cars can operate."

MapLite works by setting two points – a final destination and what researchers refer to as a "local navigation goal." The latter has to be within view of the vehicle. Once these two points have been chosen, the system's perception sensors come up with a path to get to the final destination point. LiDAR is used to provide the vehicle with a rough estimate of where the road ends. Apparently, MapLite can operate on roads without any physical markings by assuming the flatness of the road it should be driving on.
As with any high-tech system that's in its infancy, MapLite isn't perfect. The system has its restrictions. MIT doesn't believe the system is good enough to operate on its own on mountain roads. The problem with that kind of terrain, according to the university, is the drastic changes in elevation.
-----------------------------------------------------------
Trong sự hiểu biết của mình thì hiện chẳng có cái máy cục bộ chạy Intel I3/5/7/9 nào có thể tự xử lý bài toán tự lái xe bằng dữ liệu đầu vào thực cả. Cần có một máy chủ AI với hàng chục ngàn TB dữ liệu, và cả ngàn con CPU cộng lại nhai nát cái chuỗi dữ liệu thực ấy thành các tín hiệu 0101010 cơ bản để bọn máy con có thể dùng được.

--- Gộp bài viết: 07/08/2019, Bài cũ từ: 07/08/2019 ---

Bây giờ thằng cùi nó cùn đến mức định gọi To-ma-hawk dùng AI để bay đến mục tiêu kìa. Về học Autonomous vs Automation lại đi thằng đần ạ.

Đọc tiếng việt cũng đ.éo biết đọc.