Tình báo Mỹ tăng cường giám sát khoáng sản chiến lược trong bối cảnh căng thẳng với Trung Quốc

[nguoiduatinabc]

Cơ quan Tình báo Địa không gian Quốc gia Mỹ (NGA) muốn phát triển năng lực theo dõi chặt chẽ hơn các diễn biến trong thị trường khoáng sản đất hiếm chiến lược và chuỗi cung ứng của ngành này, hiện đang bị Trung Quốc chi phối. NGA cũng đang đẩy nhanh triển khai trí tuệ nhân tạo (AI).

Trước nguy cơ xảy ra chiến tranh thương mại với Trung Quốc, đe dọa làm gián đoạn thị trường toàn cầu đối với các khoáng sản chiến lược, NGA đang tìm cách mở rộng mạng lưới cảm biến và nâng cao năng lực phân tích các vấn đề thương mại trong lĩnh vực này, Intelligence Online đưa tin ngày 21/5.

Cơ quan Tình báo Địa không gian của Lầu Năm Góc (GEOINT) đã đưa ra yêu cầu cung cấp thông tin nhằm tiếp cận dữ liệu liên quan đến các diễn biến trên thị trường toàn cầu về khoáng sản đất hiếm và pin.

NGA mong muốn có được dữ liệu dự báo cung-cầu trong ít nhất 15 năm, được cập nhật theo quý. Cơ quan này cũng tìm kiếm các phân tích xu hướng và động lực thị trường, cũng như những hạn chế và cơ hội ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng toàn cầu.

Chuẩn bị cho chiến tranh thương mại

Khoáng sản chiến lược là một phần trong căng thẳng thương mại ngày càng gia tăng giữa Washington và Bắc Kinh.

Trong số biện pháp trả đũa các mức thuế do Tổng thống Mỹ Donald Trump áp đặt vào tháng 4, Trung Quốc đã sử dụng khoáng sản chiến lược như một “vũ khí” trong cuộc chiến thương mại bằng cách quyết định hạn chế xuất khẩu bảy loại đất hiếm gồm: dysprosium, gadolinium, lutetium, samarium, scandium, terbium và yttrium.

Tương lai lâu dài của các biện pháp hạn chế này vẫn chưa chắc chắn, khi Chính phủ Mỹ và Chính phủ Trung Quốc ngày 12/5 đồng ý về việc tạm ngưng phần lớn các mức thuế bổ sung mà họ đã áp đặt lên nhau trong vòng 90 ngày.

Các khoáng sản như cobalt, graphite, lithium, manganese và nickel cũng nằm trong danh sách ưu tiên của NGA, bên cạnh các loại đất hiếm và kim loại như gallium và germanium.

GEOINT đang chờ nhận được phân tích chi tiết dữ liệu từ từng quốc gia có trữ lượng các khoáng sản này. GEOINT cũng tìm kiếm thông tin chi tiết về các công ty trong lĩnh vực này, bao gồm năng lực, hoạt động, mối liên hệ và khách hàng của các công ty đó.

Tiền lệ từ việc đánh giá năng lực Trung Quốc

Giống như các cơ quan tình báo khác, sự quan tâm của NGA đến khoáng sản chiến lược đã bắt đầu trước khi ông Trump quay trở lại Nhà Trắng.

Vào tháng 9/2022, cơ quan có trụ sở tại Fort Belvoir, bang Virginia, đã tiếp cận công ty phân tích của Anh là Benchmark Mineral Intelligence (BMI).

Hợp đồng kéo dài một năm, có thể gia hạn bốn lần, được thiết kế đặc biệt để đánh giá năng lực của Trung Quốc. Hợp đồng này cho phép NGA tiếp cận dữ liệu của BMI về thị trường khoáng sản chiến lược và ngành công nghiệp pin điện.

NGA đẩy nhanh triển khai AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục đóng vai trò then chốt trong tương lai của tình báo địa không gian Mỹ, Space News đưa tin ngày 20/5.

Tại Hội nghị chuyên đề GEOINT vào ngày 18/5, Phó Giám đốc NGA Brett Markham phát biểu rằng, cơ quan này đang đạt được những tiến bộ với AI, nhưng nhấn mạnh rằng việc áp dụng ở quy mô toàn diện vẫn còn đang trong quá trình hoàn thiện.

“Dù chúng tôi đã đạt được một số tiến bộ đáng kể trong hơn 12 tháng qua, vẫn còn nhiều việc phải làm”, ông Markham nói.

NGA có nhiệm vụ thu thập, phân tích và phân phối thông tin tình báo địa không gian phục vụ an ninh quốc gia và hỗ trợ tác chiến.

Các nhà phân tích của NGA xử lý hình ảnh vệ tinh và dữ liệu không gian khác để theo dõi các hoạt động toàn cầu - từ việc giám sát di chuyển của quân đội, xác định thiết bị quân sự đến hỗ trợ ứng phó thảm họa nhân đạo.

Trung tâm của chiến lược AI của NGA là Dự án Maven - một chương trình được khởi động vào năm 2017 nhằm tích hợp công nghệ thị giác máy tính vào quy trình tình báo quốc phòng.

Trong khuôn khổ Maven, AI được sử dụng để xử lý lượng lớn dữ liệu hình ảnh và video, nhằm nhận diện các mục tiêu quân sự tiềm năng như phương tiện, máy bay, cơ sở hạ tầng…

Những công cụ này nhằm tăng cường năng lực của các nhà phân tích bằng cách tự động hóa nhiệm vụ phát hiện ban đầu và đánh dấu các điểm bất thường nhanh hơn so với con người.