Công nghệ AI lấy cảm hứng từ dơi giúp drone nhỏ nhìn xuyên bóng đêm như thế nào

Để giúp các robot bay cỡ nhỏ có thể di chuyển trong bóng tối hoặc môi trường tầm nhìn kém, một nhóm nghiên cứu đã phát triển hệ thống nhận thức dựa trên siêu âm, lấy cảm hứng từ khả năng định vị bằng tiếng vang của loài dơi.

Hiện nay, phần lớn robot bay phụ thuộc vào camera hoặc cảm biến lidar (Light Detection and Ranging), hoặc kết hợp cả hai. Tuy nhiên, các cảm biến này thường hoạt động kém trong điều kiện môi trường khó quan sát như khói, sương mù, bụi, tuyết hoặc bóng tối hoàn toàn.

Nhóm nghiên cứu đã tìm đến một “chuyên gia tự nhiên” trong việc di chuyển trong môi trường tối — loài dơi. Dơi có thể bay trong những hang động tối, ẩm và nhiều bụi, đồng thời phát hiện các vật cản cực nhỏ, thậm chí mỏng như sợi tóc, dù cơ thể chúng chỉ nặng tương đương hai chiếc kẹp giấy.

Dơi làm được điều này nhờ cơ chế định vị bằng tiếng vang (echolocation). Chúng phát ra sóng âm và lắng nghe tín hiệu phản hồi từ vật thể xung quanh để xác định vị trí.

Thách thức khi áp dụng cho drone

Việc áp dụng cơ chế này cho robot bay lại không hề đơn giản. Nguyên nhân chính là tiếng ồn từ cánh quạt của drone rất lớn, khiến việc thu tín hiệu âm thanh phản hồi trở nên khó khăn. Điều này giống như việc cố gắng nghe người khác nói trong khi động cơ máy bay phản lực đang hoạt động bên cạnh.

Để giải quyết vấn đề này, nhóm nghiên cứu đã đưa ra hai giải pháp chính.

Thứ nhất là một lớp chắn âm thanh vật lý, lấy cảm hứng từ cấu trúc sụn tai của dơi. Lớp chắn này giúp giảm tiếng ồn từ cánh quạt xung quanh cảm biến âm thanh, vốn hoạt động giống như “tai” của robot.

Thứ hai là một mạng nơ-ron có tên Saranga, được thiết kế để khôi phục tín hiệu phản hồi yếu từ môi trường có nhiều nhiễu. Mạng này học các mẫu tín hiệu theo thời gian, tương tự cách dơi xử lý âm thanh.

Kết hợp hai giải pháp này, robot có thể xác định vị trí vật cản trong không gian 3D và di chuyển an toàn, đồng thời chỉ tiêu thụ mức năng lượng rất thấp.

Về cơ bản, drone nhỏ có nhiều lợi thế trong các nhiệm vụ tìm kiếm cứu nạn, đặc biệt trong môi trường nguy hiểm hoặc khó tiếp cận. Các tình huống như cháy rừng, nhà sập, hang động hoặc môi trường nhiều bụi thường có tầm nhìn rất kém, khiến camera hoặc lidar trở nên kém hiệu quả.

Khác với robot truyền thống, hệ thống định vị bằng siêu âm không phụ thuộc vào ánh sáng và có thể hoạt động tốt trong khói, bụi hoặc bóng tối.

Nghiên cứu này cho thấy việc đưa công nghệ định vị bằng âm thanh vào robot bay là khả thi, ngay cả khi có tiếng ồn mạnh từ cánh quạt. Sự kết hợp giữa sonar, lớp chắn nhiễu và AI có thể tạo ra một thế hệ drone nhỏ, giá rẻ và hoạt động hiệu quả trong môi trường mà các hệ thống hiện tại gặp khó khăn.

Ứng dụng thực tế của drone “có tầm nhìn ban đêm”

Công nghệ này có thể mở ra nhiều ứng dụng quan trọng như:

• Tìm kiếm cứu nạn
• Chống săn trộm động vật hoang dã
• Khám phá hang động
• Giám sát môi trường

Nhờ AI hỗ trợ điều hướng bằng sonar, các robot này có thể hoạt động an toàn, nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn trong những tình huống khẩn cấp, nơi con người hoặc trực thăng khó tiếp cận.

Trong tương lai, công nghệ này còn có thể cho phép triển khai các nhóm drone hoạt động theo bầy đàn, tương tự cách dơi bay theo nhóm để khám phá môi trường nguy hiểm và tìm kiếm người sống sót.

Ngoài ra, những tiến bộ trong mô hình toán học, thiết kế mạng nơ-ron và cảm biến cũng có thể giúp drone tiêu thụ năng lượng thấp hơn. Theo nhóm nghiên cứu, giải pháp mới có thể giảm mức tiêu thụ điện năng tới 1.000 lần, giảm trọng lượng 10 lần và giảm chi phí 100 lần so với các hệ thống hiện tại.

Hiện nay, phần lớn hệ thống điều hướng drone vẫn dựa vào camera, cảm biến độ sâu hoặc lidar — những công nghệ dễ bị ảnh hưởng trong điều kiện tầm nhìn kém. Radar có thể hoạt động tốt trong những môi trường này nhưng lại tiêu tốn nhiều năng lượng, không phù hợp với drone nhỏ.

Một số nghiên cứu trước đây đã thử áp dụng siêu âm cho robot mặt đất, nhưng việc áp dụng cho robot bay gặp khó khăn do tiếng ồn từ cánh quạt và tín hiệu yếu.

Nhóm nghiên cứu đang tiếp tục cải thiện tốc độ bay, phạm vi cảm biến và kích thước hệ thống. Đồng thời, họ cũng đang thử nghiệm thêm các thiết kế lấy cảm hứng sinh học khác và kết hợp siêu âm với các loại cảm biến khác.

Mục tiêu cuối cùng là tạo ra các robot bay nhỏ, tiết kiệm năng lượng và hoạt động đáng tin cậy trong môi trường phức tạp, sẵn sàng triển khai trong các nhiệm vụ tìm kiếm cứu nạn ngoài thực tế.