Beyond Drones and AI: Rethinking the Future of Humanitarian Demining

Tôi đã làm việc với máy bay không người lái từ năm 2014, nhưng sự bùng nổ của chiến tranh ở Ukraine đã đánh dấu một bước ngoặt trong sự nghiệp của tôi. Kể từ năm 2022, trọng tâm của tôi đã chuyển sang việc khám phá cách máy bay không người lái có thể được sử dụng để tự động hóa hoạt động giải phóng mặt bằng nhân đạo – những khả năng chúng cần, và cách công nghệ có thể làm cho những nỗ lực này an toàn hơn và hiệu quả hơn. Trong khuôn khổ công việc này, tôi theo dõi chặt chẽ Trung tâm Quốc tế Geneva về Giải phóng mặt bằng Nhân đạo (GICHD), tham dự các sự kiện của họ, và thường xuyên trao đổi với các chuyên gia của họ.

Khi xem xét các giải pháp dựa trên máy bay không người lái kết hợp với AI, chúng thực sự chỉ hữu ích tại giai đoạn khảo sát không kỹ thuật (NTS) của quá trình giải phóng mặt bằng nhân đạo. Điều này có nghĩa là máy bay không người lái quét các khu vực rộng lớn và thu thập dữ liệu. Sau đó, một mô hình học máy phân tích dữ liệu này để đánh dấu các khu vực có thể chứa mìn. Không phải là vị trí chính xác của mìn.

Khảo sát kỹ thuật (TS), xác nhận và lập bản đồ các khu vực bị ô nhiễm, vẫn phụ thuộc vào nhân viên với máy dò kim loại, chó được đào tạo, và máy móc giải phóng mặt bằng. Họ vào khu vực bị mìn để xác định vị trí chính xác của các nguy hiểm.

Quá trình vẫn còn dài, rủi ro, và tốn kém:

• Vào năm 2023, có 15 trường hợp thương vong trong số những người giải phóng mặt bằng ở ba quốc gia
• Với tốc độ hiện tại, việc dọn sạch tất cả các vật liệu nổ còn sót lại sẽ mất hơn 100 năm
• Chi phí loại bỏ một quả mìn đơn lẻ là 50 đến 100 lần chi phí sản xuất một quả mìn

Mìn vẫn tiếp tục là một mối đe dọa đối với dân thường – có ít nhất 5,757 trường hợp thương vong do mìn/ vật liệu nổ còn sót lại vào năm 2023.

Trong bài đăng này, tôi giải thích tại sao các giải pháp dựa trên máy bay không người lái hiện tại không hoạt động cho khảo sát kỹ thuật (giai đoạn tốn kém và mất thời gian nhất hiện nay) và chia sẻ những gì tôi coi là cách tốt nhất để giải quyết vấn đề đó.

Phát hiện mìn dưới lòng đất hoặc cây cối gần như không thể

Máy bay không người lái với máy ảnh quang học hoặc nhiệt chuẩn thường chụp ảnh từ một góc nhìn hướng xuống duy nhất. Cách tiếp cận này hoạt động tốt cho việc phát hiện các dị thường trên bề mặt nhưng không thể phát hiện mìn chôn hoặc ẩn. Vì lý do này, máy bay không người lái chủ yếu được sử dụng cho khảo sát không kỹ thuật trong hoạt động giải phóng mặt bằng nhân đạo.

Một trong những giải pháp tiên phong – Safe Pro AI – báo cáo rằng họ chỉ có tỷ lệ phát hiện 5 phần trăm trong các khu vực có cây cối và bụi rậm.

Mặc dù nó ít liên quan đến Ukraine, nơi hầu hết mìn được rải trên mặt đất, thay vì chôn, tình hình rất khác (ví dụ) cho Campuchia:

• 4-6 triệu mìn còn sót lại từ các cuộc xung đột trong những năm 1970-1990
• 64.000+ trường hợp thương vong kể từ năm 1979, với trẻ em là nạn nhân chính

Mìn không kim loại và mìn kim loại cũ khó phát hiện hơn, ngay cả trên bề mặt

Mìn không kim loại chiếm một phần đáng kể trong số mìn trên các khu vực xung đột hiện tại và trước đây. Chúng được thiết kế có chủ ý để tránh phát hiện bởi máy dò kim loại thông thường.

Về mặt hình ảnh, mìn không kim loại khó phát hiện. Chúng không phản chiếu, nổi bật trong hình ảnh, hoặc hiển thị rõ trên máy ảnh nhiệt. Máy dò kim loại và máy đo từ trường hoặc bỏ lỡ chúng hoặc kích hoạt quá nhiều báo động giả.

Vì vậy, các công cụ phát hiện dựa trên máy bay không người lái hiện tại thường bỏ qua hoàn toàn mìn không kim loại.

Khi nói đến mìn kim loại cũ, sự ăn mòn thay đổi cách chúng nhìn và hoạt động, vì vậy chúng hòa lẫn vào mặt đất và phản ứng kém với các công cụ phát hiện. Những mìn bị biến dạng thậm chí còn khó xác định trong hình ảnh.

Và vì những mìn này khó phát hiện hơn, chúng mất nhiều thời gian hơn để tìm và loại bỏ, hoặc chúng vẫn ẩn và đặt cả những người giải phóng mặt bằng và dân thường vào tình huống nguy hiểm.

Phụ thuộc vào thời tiết và ban ngày

Nếu chúng ta nói về máy bay không người lái với máy ảnh RGB và đa phổ, chúng yêu cầu ánh sáng ban ngày. Trong các khu vực nhiều mây, ánh sáng yếu, hoặc bóng (rừng, tàn tích), chất lượng hình ảnh và phát hiện vật thể giảm.

Phát hiện nhiệt, ngược lại, hoạt động tốt nhất vào lúc bình minh hoặc hoàng hôn, khi mặt đất và mìn khác nhau về nhiệt độ. Trong thời gian giữa ngày, mặt trời làm nóng mọi thứ đều, giảm độ tương phản.

Trong khi mưa và đất ướt làm mờ chi tiết bề mặt, thay đổi màu sắc và nhiệt độ của đất, và có thể che giấu sự xáo trộn của đất hoặc dị thường nhiệt. Tuyết chỉ che các dấu hiệu hình ảnh và làm cho nhiệt độ bề mặt trở nên đồng đều, khiến mìn không thể phát hiện được.

Bay máy bay không người lái chỉ vào một số thời điểm nhất định làm chậm đáng kể thậm chí giai đoạn NTS của hoạt động giải phóng mặt bằng, đặc biệt là trong các khu vực có thời tiết không thể đoán trước.

Công nghệ rất tốn kém

Tại 7 quốc gia bị ảnh hưởng, diện tích ô nhiễm mìn chống người ước tính đạt hơn 100km².

Theo thử nghiệm ở Ukraine, hoạt động giải phóng mặt bằng với công nghệ mới có thể giảm chi phí từ $3000-5000 xuống $600-800 mỗi hectare, vẫn là $70.000 mỗi kilômét vuông. Và ở một số khu vực, nó có thể vượt quá giá trị của đất bản thân.

Lý do chính cho chi phí cao là các báo động giả được xử lý như những mối đe dọa thực sự. Trung bình, một đội dọn sạch hơn 50 mìn nghi ngờ để tìm chỉ một quả mìn thực sự.

Hầu hết các khu vực bị ô nhiễm nặng nhất nằm ở các quốc gia đang phát triển. Họ không thể đủ khả năng giải phóng mặt bằng mà không có tài trợ từ các tổ chức quốc tế hoặc chính phủ.

Chi phí cũng quá cao cho các doanh nghiệp để tham gia. Một khi hoạt động giải phóng mặt bằng trở nên rẻ hơn, các công ty có thể cho thuê đất bị ô nhiễm mìn với điều kiện họ dọn sạch nó. Để đổi lấy, họ sẽ nhận được sử dụng lâu dài với giá tượng trưng và một số ưu đãi thuế.

Giải pháp?

Với đội ngũ của tôi, chúng tôi đã khám phá các phương pháp thu thập nhiều dữ liệu hơn, có thể nhìn xuyên qua tán cây và đất, và vẫn duy trì độ phân giải đủ.

Một ví dụ về hướng phát triển đầy hứa hẹn là dự án của các nhà nghiên cứu tại Đại học Oviedo. Họ đang thử nghiệm một hệ thống radar tổng hợp khẩu độ mặt đất (GPR-SAR) dựa trên UAV.

Xác nhận bay trong các kịch bản thực tế đã chứng minh rằng công nghệ này giải quyết các vấn đề sau:

1) Radar xác định vị trí mìn với độ chính xác, chỉ để lại việc vô hiệu hóa hoặc phá hủy thủ công.

Với việc sử dụng tất cả các đường dẫn radar có thể (cấu hình đa tĩnh), họ đã nhận được hình ảnh có độ phân giải cao nơi các mục tiêu chôn dấu xuất hiện sáng và rõ ràng hơn. Và họ đã có thể phát hiện với độ chính xác các mục tiêu khó khăn như các mìn chống người không kim loại, nhỏ, chôn nông như mìn chống người nhựa, tấm áp lực gỗ, và ống PVC.

2) Giải pháp có thể hoạt động vào ban ngày hoặc ban đêm, trong thời tiết khác nhau, và thậm chí với cây cối vừa phải.

Nó hoạt động như thế nào:

• Gửi xung radar vào mặt đất.
• Phát hiện phản xạ từ các thay đổi dưới bề mặt (ví dụ, nhựa, kim loại, khoảng trống).
• Xây dựng hình ảnh dưới bề mặt 3D với độ chính xác cấp centimet bằng cách kết hợp tín hiệu radar từ nhiều cặp truyền-vận (Tx-Rx) và vị trí bay.

Giải pháp vẫn còn những hạn chế, nhưng dựa trên nền tảng của tôi, đây là hướng nghiên cứu và phát triển phù hợp nhất hiện nay.

Một trong những điểm mạnh chính của GPR là khả năng thu thập dữ liệu. Dữ liệu nhiều hơn có nghĩa là các nhà nghiên cứu có thể cải thiện độ chính xác tại giai đoạn nhận dạng/phân loại với AI. Điều này dẫn đến công việc khảo sát và dọn sạch hiệu quả hơn và giảm chi phí tổng thể xuống 50% hoặc nhiều hơn.