Chuồn chuồn và Hệ thống Phòng thủ Tên lửa

Chuồn chuồn có phản xạ cực nhanh với rất ít nhận thức về độ sâu. Thời gian phản ứng của chúng với con mồi di chuyển trong không khí hoặc trên mặt đất là 50 mili giây, tương đương với thời gian thông tin truyền qua ba nơ-ron. Phòng thí nghiệm Quốc gia Sandia đang nghiên cứu để tìm hiểu cách bộ não chuồn chuồn hoạt động và học cách chúng tính toán các quỹ đạo phức tạp.

Nghiên cứu này được dẫn đầu bởi nhà khoa học thần kinh tính toán Frances Chance. Cô là người chịu trách nhiệm phát triển các thuật toán và sẽ trình bày nghiên cứu của mình tại Hội nghị Quốc tế về Hệ thống Tương tự Não ở Knoxville, Tennessee. Nghiên cứu đã được trình bày tại Hội nghị Thường niên của Tổ chức Khoa học Thần kinh Tính toán ở Barcelona, Tây Ban Nha.

Frances Chance chuyên về việc sao chép mạng lưới thần kinh sinh học như não, đặc biệt là nơ-ron và quá trình truyền thông tin trong hệ thống thần kinh. Não bộ phức tạp hơn và tốt hơn máy tính. Chúng tiết kiệm năng lượng hơn trong khi học hỏi và thích nghi với tốc độ nhanh hơn.

“Tôi cố gắng dự đoán cách nơ-ron được kết nối trong não và hiểu loại tính toán mà các nơ-ron đó thực hiện, dựa trên những gì chúng tôi biết về hành vi của động vật hoặc những gì chúng tôi biết về phản ứng thần kinh,” Chance nói.

Nghiên cứu được thực hiện bởi Phòng thí nghiệm Quốc gia Sandia bao gồm việc tạo ra một môi trường đơn giản có chuồn chuồn được tạo ra thông qua mô phỏng máy tính. Họ sử dụng thuật toán máy tính để làm cho chuồn chuồn bắt được con mồi giống như những con chuồn chuồn trong đời thực. Chuồn chuồn được mô phỏng bằng máy tính có thể xử lý thông tin hình ảnh trong khi săn bắt giống như chuồn chuồn trong môi trường thực. Điều này cho thấy việc lập trình theo cách này là có thể, và nó có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Nghiên cứu mới này đã được áp dụng cho lĩnh vực phòng thủ tên lửa. Sử dụng cùng hệ thống như hệ thống với chuồn chuồn được mô phỏng bằng máy tính có thể cải thiện hệ thống phòng thủ tên lửa. Hệ thống phòng thủ tên lửa hoạt động theo cách tương tự như chuồn chuồn nhắm và bắt con mồi. Chúng đánh chặn một vật thể bay như một con chuồn chuồn đánh chặn con mồi trong môi trường. Chuồn chuồn là một trong những kẻ săn mồi hàng đầu trên thế giới vì chúng bắt được 95% con mồi mà chúng nhắm đến.

Với những phát triển mới này, họ đang cố gắng làm cho máy tính trên tàu phòng thủ tên lửa nhỏ hơn trong khi vẫn nhanh và chính xác. Cách thức hiện tại mà hệ thống phòng thủ tên lửa hoạt động là thông qua các kỹ thuật đánh chặn đã được thiết lập, đòi hỏi tải tính toán nặng. Đây là một trong những lĩnh vực mà mô hình dựa trên chuồn chuồn và con mồi của chúng có thể giúp đỡ.

Công nghệ và nghiên cứu mới này có thể giúp cải thiện hệ thống phòng thủ tên lửa theo nhiều cách, bao gồm giảm kích thước, trọng lượng và nhu cầu năng lượng của máy tính trên tàu. Sau đó, các tàu đánh chặn có thể trở nên nhỏ hơn và nhẹ hơn, điều này sẽ làm cho chúng dễ di chuyển hơn. Các hệ thống mới cũng có thể học cách đánh chặn các mục tiêu di chuyển như vũ khí siêu thanh. Không giống như tên lửa đạn đạo, những mục tiêu này không theo một quỹ đạo hoặc mẫu dự đoán. Cuối cùng, hệ thống có thể sử dụng các cảm biến đơn giản hơn thay vì các cảm biến phức tạp được sử dụng hiện nay để đánh chặn mục tiêu.

Một trong những vấn đề với nghiên cứu và ý tưởng này là tên lửa và chuồn chuồn di chuyển với tốc độ rất khác nhau. Điều này có thể gây ra một số sự không chính xác

Ngoài hệ thống phòng thủ tên lửa, mô hình tính toán của não chuồn chuồn cũng có thể giúp phát triển máy học và trí tuệ nhân tạo tốt hơn. Khi sử dụng loại công nghệ và trí tuệ nhân tạo này ngày càng tăng, nó đang tìm đường vào nhiều lĩnh vực hơn. Lĩnh vực quốc phòng là một trong những lĩnh vực sử dụng công nghệ này để trở nên hiệu quả hơn và phát triển nhanh chóng. Nghiên cứu này cho thấy chúng ta có thể phát triển các hệ thống phức tạp dựa trên những hệ thống đã tồn tại trong môi trường của chúng ta, trong đó có chuồn chuồn và não của chúng. Công nghệ mới của chúng tôi cho phép chúng tôi mô hình hóa và tạo ra một phiên bản tốt hơn.