Giải bài toán khó từ thực tiễn thao trường, nhà máy

TP - Từ thao trường huấn luyện đến dây chuyền sản xuất pháo hoa, hai nhóm nghiên cứu khoa học trẻ của Tổng cục Công nghiệp quốc phòng (CNQP) đã thành công trong việc tạo tiếng nổ an toàn thay thuốc nổ TNT thật và đưa trí tuệ nhân tạo (AI) vào những công đoạn tiềm ẩn nguy cơ cháy nổ.

Tạo tiếng nổ “vô hại” cho thao trường

Đầu năm 2025, khi yêu cầu chấm dứt sử dụng thuốc nổ thật trong huấn luyện, diễn tập cấp chiến thuật được đặt ra, nhóm nghiên cứu của Thiếu tá Nguyễn Dương Mạnh - Trợ lý Phòng Nghiên cứu phát triển (Nhà máy Z113, Tổng cục CNQP) đứng trước một bài toán khó. Đó là phải tạo ra một thiết bị có tiếng nổ, khói bụi đủ chân thực để bộ đội làm quen với chiến trường, đồng thời phải bảo đảm an toàn tuyệt đối cho người sử dụng.

Theo nhóm nghiên cứu, trong nhiều năm, việc tạo hiệu ứng tiếng nổ trên thao trường vẫn dựa vào thuốc nổ TNT, kíp nổ hoặc một số thiết bị khí nén, điện tử. Nhưng thực tế huấn luyện cho thấy, các phương án này tiềm ẩn nguy cơ mất an toàn, hoặc thiếu độ chân thực, khó cơ động khi triển khai ngoài thực địa. Chỉ một sơ suất nhỏ trong bảo quản hoặc thao tác với TNT, cũng có thể dẫn tới phản ứng nổ dây chuyền, gây hậu quả nghiêm trọng đối với người và trang bị.

a1.jpg
Nhóm của Thiếu tá Nguyễn Dương Mạnh trao đổi trong quá trình nghiên cứu. Ảnh: PV

“Yêu cầu đặt ra cho chúng tôi là phải tạo ra một thiết bị mô phỏng được độ đanh của âm thanh, độ dày của khói bụi như TNT thật, nhưng phải “vô hại” đối với bộ đội”, Thiếu tá Mạnh nói.

Từ yêu cầu đó, nhóm lựa chọn hướng đi khác với nhiều phương án trước đây, là sử dụng nguyên lý cháy nổ hỗn hợp thuốc hỏa thuật để tạo hiệu ứng âm thanh và khói bụi. Sau quá trình nghiên cứu, thử nghiệm liên tục, quả nổ tạo giả QN13 ra đời, có thể kích nổ bằng xung điện, tạo hiệu ứng tương đương thuốc nổ mạnh nhưng vẫn bảo đảm an toàn cho người sử dụng.

Điểm đáng chú ý nhất của công trình không nằm ở hình thức quả nổ, mà ở bài toán an toàn. Nhóm nghiên cứu không sử dụng vỏ kim loại nhằm loại bỏ nguy cơ mảnh văng, thay vào đó là giấy kỹ thuật nhiều lớp, có các khoang rỗng hấp thụ xung lực. Một trong những phần khó nhất là xử lý hiện tượng “nổ lây” - nguy cơ rất dễ xảy ra khi nhiều quả nổ được đặt sát nhau trên thao trường.

“Đây là phần khiến nhóm mất nhiều thời gian nhất. Chúng tôi phải kiểm soát tốc độ cháy, thiết kế các khoang tiêu tán năng lượng để khi một quả nổ, quả bên cạnh không bị kích nổ theo”, Thiếu tá Mạnh cho biết.

Thiếu tá Nguyễn Dương Mạnh (Nhà máy Z113) cho biết, kết quả thử nghiệm cho thấy các quả nổ đặt sát nhau vẫn không xảy ra phản ứng dây chuyền. Cùng với đó, QN13 còn có thể ngâm nước ở độ sâu 1m trong 24 giờ mà vẫn hoạt động ổn định khi điểm hỏa - yêu cầu đặc biệt quan trọng khi diễn tập trong điều kiện mưa bão hoặc địa hình ngập nước.

Để kịp cung cấp sản phẩm cho các đơn vị huấn luyện trong năm 2025, nhóm nghiên cứu gần như phải vừa thiết kế, vừa tổ chức sản xuất. Có thời điểm công nhân nhà máy làm việc cả ngày lẫn đêm để hoàn thành tiến độ giao hàng. Đề tài hoàn thành sớm hơn kế hoạch 4 tháng dù đồng thời phải triển khai mặt bằng sản xuất, thiết kế máy móc và liên tục cải tiến sản phẩm trong quá trình sử dụng thực tế.

Đến cuối năm 2025, khoảng 50 nghìn sản phẩm đã được cung cấp cho các đơn vị trong toàn quân phục vụ diễn tập, huấn luyện chiến thuật. Kết quả đo kiểm tại Trung tâm Vật liệu nổ công nghiệp Vinacomin, cho thấy lượng khí độc sinh ra thấp hơn khoảng 2,7 lần so với TNT thật.

a2.jpg
Nghiên cứu của Đại úy Nguyễn Quốc Khánh và cộng sự góp phần tăng năng suất lao động và tăng thu nhập cho người lao động. Ảnh: PV

“Lộ trình tiếp theo, chúng tôi sẽ đầu tư dây chuyền tự động hóa để đạt công suất 1 triệu sản phẩm/năm. Không chỉ phục vụ Quân đội, quả nổ tạo giả QN13 còn có tiềm năng ứng dụng trong diễn tập chống bạo loạn của Bộ Công an và hướng tới xuất khẩu”, Thiếu tá Mạnh chia sẻ.

​Tăng năng suất và an toàn

Tại một đơn vị khác của Tổng cục CNQP là Nhà máy Z121, một bài toán mới xuất phát từ chính dây chuyền sản xuất hằng ngày. Trước khi đề tài của Đại úy quân nhân chuyên nghiệp Nguyễn Quốc Khánh và hai cộng sự ở Phòng Cơ điện của nhà máy được triển khai, công đoạn tổng lắp giàn pháo hoa phun viên vẫn được thực hiện thủ công qua nhiều bước: đong thuốc đen, đong viên màu, soi kiểm bằng mắt thường rồi mới chuyển sang các công đoạn tiếp theo.

Trong môi trường sản xuất có yếu tố cháy nổ cao, việc công nhân trực tiếp tiếp xúc với thuốc phóng và các nguyên liệu dễ bắt cháy luôn là khâu tiềm ẩn rủi ro. Không chỉ năng suất thấp, quá trình đong thuốc thủ công còn khiến bụi phát tán nhiều. Sau khi đổ thuốc đen, công nhân phải dùng đèn pin soi kiểm lần lượt từng ống phóng trong giàn pháo để kiểm tra trước khi chuyển sang công đoạn tiếp theo.

“Mỗi dây chuyền ở khâu đong thuốc cần hai người, một người thực hiện thao tác, một người soi kiểm chất lượng bằng đèn pin. Toàn bộ quá trình kiểm tra phụ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm của người kiểm nghiệm”, Đại úy Khánh cho biết.

Từ thực tế đó, nhóm nghiên cứu bắt đầu triển khai đề tài thiết kế dây chuyền tổng lắp giàn pháo hoa phun viên theo hướng tự động hóa liên hoàn, kết hợp công nghệ Camera AI và Machine Learning vào kiểm soát chất lượng sản phẩm.

Theo Đại úy quân nhân chuyên nghiệp Nguyễn Quốc Khánh (Nhà máy Z121), trước khi có dây chuyền tổng lắp mới, mỗi công nhân chỉ hoàn thành khoảng 155 giàn pháo trong 8 giờ làm việc. Sau khi ứng dụng hệ thống mới, năng suất tăng lên khoảng 400 giàn/người trong cùng khoảng thời gian. Hệ thống cũng giúp cách ly công nhân khỏi khu vực nguy hiểm, đồng thời tạo tâm lý ổn định hơn trong quá trình sản xuất.

Điểm khó nhất của công trình không chỉ nằm ở kỹ thuật tự động hóa, mà còn ở việc đưa AI vào môi trường sản xuất đặc thù có yêu cầu phòng nổ nghiêm ngặt. Theo nhóm nghiên cứu, dữ liệu về lỗi trong sản xuất rất thiếu vì “không ai muốn máy hỏng để lấy dữ liệu”, trong khi cảm biến và hệ thống camera dễ bị ảnh hưởng bởi rung động, nhiệt độ và nhiễu điện từ trong nhà xưởng.

“Nhân lực kỹ thuật của nhà máy có nhiều kinh nghiệm về cơ điện, điện tử, tự động hóa, nhưng chưa có nhiều kiến thức về thị giác máy tính AI ứng dụng trong thực tế sản xuất”, Đại úy Khánh chia sẻ.

Sau khoảng 12 tháng triển khai, hệ thống Camera AI được đưa vào hoạt động với khả năng tự động ghi hình, phân tích dữ liệu và kiểm tra chất lượng giàn pháo hoa ngay trên dây chuyền. Camera sẽ ghi lại hình ảnh sau khi đong thuốc; mỗi lần quét có thể ghi lại hơn 100 hình ảnh để phần mềm AI đối chiếu với dữ liệu đã được huấn luyện trước đó, từ đó tự động phân loại sản phẩm và gửi tín hiệu điều khiển đến hệ thống để xử lý.