Trong lĩnh vực viễn thám radar, ảnh SAR có ưu thế vượt trội nhờ khả năng hoạt động cả ngày lẫn đêm, xuyên mây và ít phụ thuộc điều kiện thời tiết. Tuy nhiên, dữ liệu SAR chất lượng cao thường khó thu thập, đặc biệt đối với các mục tiêu phi hợp tác như tàu thuyền, phương tiện quân sự, công trình hạ tầng hoặc mục tiêu dân sự đặc thù. Các hệ thống học sâu hiện đại đòi hỏi lượng lớn dữ liệu huấn luyện đa góc nhìn, trong khi các bộ dữ liệu SAR công khai hiện nay vẫn còn hạn chế về số lượng và độ đa dạng. Để giải quyết vấn đề này, nhóm tác giả đã xây dựng một kiến trúc sinh ảnh SAR có điều khiển góc nhìn dựa trên Conditional StyleGAN2 kết hợp bộ mã hóa góc (Angle Encoder) và các cơ chế chú ý SimAM, IAAM. Thay vì sử dụng mã hóa one-hot truyền thống cho góc quan sát, nghiên cứu áp dụng biểu diễn tuần hoàn bằng hàm sin và cos nhằm mô hình hóa tính liên tục của không gian góc quay. Điều này cho phép mạng học được mối quan hệ giữa các góc quan sát lân cận, từ đó có thể sinh ảnh SAR ở các góc chưa từng xuất hiện trong tập huấn luyện. Một đóng góp đáng chú ý của nghiên cứu là xây dựng bộ dữ liệu SAR đa mục tiêu gồm 15 đối tượng dân sự điển hình thuộc ba nhóm: mục tiêu mặt đất, mục tiêu hàng hải và mục tiêu hàng không. Các đối tượng như xe cứu hỏa, xe tải hạng nặng, tàu container, tàu chở dầu, trực thăng Bell 412 hay tàu hút bùn được mô hình hóa 3D chi tiết, sau đó thực hiện mô phỏng tán xạ điện từ và sinh ảnh SAR ở nhiều góc nhìn khác nhau. Bộ dữ liệu cuối cùng gồm 5.940 ảnh SAR kích thước 128×128 pixel với góc phương vị thay đổi từ 10° đến 360° theo bước 10°. Về mặt kỹ thuật, nghiên cứu sử dụng kết hợp mô phỏng điện từ và mô hình học sâu sinh ảnh. Các tham số tán xạ được tính toán bằng phương pháp quang học vật lý (Physical Optics) và ray tracing nhằm tái hiện chính xác đặc tính phản xạ radar của từng loại mục tiêu. Sau đó, StyleGAN2 được sử dụng để học không gian đặc trưng và sinh ảnh SAR mới với khả năng nội suy góc quan sát liên tục. Cơ chế IAAM giúp tăng cường biểu diễn đặc trưng góc trong không gian latent, trong khi SimAM cải thiện độ sắc nét và chi tiết ảnh radar. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất vượt trội so với các mô hình GAN truyền thống như DCGAN, ACGAN hay SAGAN. Chỉ số FID đạt mức 6,541 – thấp hơn đáng kể so với các phương pháp đối sánh, trong khi MS-SSIM đạt 0,907 cho thấy độ tương đồng cấu trúc rất cao giữa ảnh sinh và ảnh thực. Đặc biệt, mô hình có khả năng sinh ảnh ở các góc chưa được huấn luyện như 15°, 25° hoặc 355° mà vẫn duy trì cấu trúc và đặc trưng tán xạ hợp lý. Nghiên cứu cũng chứng minh rằng dữ liệu sinh tổng hợp có thể cải thiện đáng kể hiệu quả nhận dạng mục tiêu SAR. Khi sử dụng ảnh sinh để tăng cường tập huấn luyện, độ chính xác nhận dạng trên bộ dữ liệu tự xây dựng tăng từ 93,59% lên 99,62%, trong khi bộ SAMPLE tăng từ 89,52% lên 96,66%. Điều này cho thấy ảnh SAR sinh tổng hợp không chỉ có giá trị trực quan mà còn mang đầy đủ đặc trưng phục vụ học máy và nhận dạng tự động.Đối với Việt Nam, nghiên cứu này có ý nghĩa ứng dụng rất lớn trong bối cảnh nhu cầu khai thác dữ liệu radar ngày càng gia tăng. Việt Nam là quốc gia nhiệt đới gió mùa với tỷ lệ mây che phủ cao quanh năm, đặc biệt tại khu vực ven biển và miền núi. Điều này khiến ảnh quang học thường bị hạn chế, trong khi ảnh SAR trở thành nguồn dữ liệu quan trọng cho giám sát tài nguyên và môi trường. Tuy nhiên, việc thiếu các bộ dữ liệu SAR đa góc và đa mục tiêu phục vụ huấn luyện AI hiện vẫn là điểm nghẽn lớn.Phương pháp sinh ảnh SAR đa góc nhìn có thể hỗ trợ Việt Nam trong nhiều bài toán thực tiễn. Trước hết, trong lĩnh vực giám sát biển và chủ quyền biển đảo, mô hình có thể hỗ trợ sinh dữ liệu huấn luyện cho các hệ thống nhận dạng tàu thuyền, đặc biệt đối với các tàu dân sự hoạt động tại Biển Đông. Điều này giúp cải thiện khả năng phát hiện và phân loại mục tiêu từ dữ liệu radar vệ tinh Sentinel-1 hoặc các hệ thống SAR trong tương lai.Trong quản lý thiên tai và hạ tầng giao thông, dữ liệu SAR sinh tổng hợp có thể hỗ trợ huấn luyện mô hình nhận dạng cầu đường, phương tiện hoặc công trình bị ngập lụt trong điều kiện thiếu dữ liệu thực tế. Đây là hướng ứng dụng quan trọng đối với Việt Nam khi thường xuyên chịu ảnh hưởng của bão, lũ quét và sạt lở đất.Ngoài ra, phương pháp này còn phù hợp cho các bài toán quốc phòng và an ninh, nơi việc thu thập dữ liệu SAR thực tế của mục tiêu thường gặp nhiều hạn chế. Khả năng mô phỏng và sinh ảnh đa góc giúp mở rộng tập dữ liệu huấn luyện mà không cần tiến hành các chiến dịch thu thập tốn kém.Tuy vậy, để áp dụng hiệu quả tại Việt Nam, cần giải quyết một số thách thức. Thứ nhất là năng lực tính toán, bởi việc huấn luyện StyleGAN2 và mô phỏng điện từ yêu cầu hạ tầng GPU mạnh. Thứ hai là cần xây dựng cơ sở dữ liệu mục tiêu đặc thù của Việt Nam như tàu cá, tàu vận tải ven biển, phương tiện nông nghiệp hoặc công trình hạ tầng nhiệt đới. Bên cạnh đó, việc kết hợp dữ liệu SAR từ nhiều nguồn khác nhau như Sentinel-1, ALOS-2 hoặc Capella Space cũng cần được nghiên cứu nhằm tăng khả năng tổng quát hóa mô hình.Tổng thể, nghiên cứu của Yang và cộng sự đã mở ra hướng tiếp cận mới cho bài toán tăng cường dữ liệu SAR bằng trí tuệ nhân tạo sinh ảnh. Việc kết hợp mô phỏng vật lý với mô hình sinh học sâu không chỉ giúp giải quyết tình trạng thiếu dữ liệu mà còn nâng cao hiệu quả nhận dạng mục tiêu radar trong nhiều điều kiện phức tạp. Với đặc thù khí hậu và nhu cầu giám sát rộng lớn, Việt Nam hoàn toàn có thể khai thác hướng nghiên cứu này để phục vụ phát triển hệ thống viễn thám radar hiện đại, hỗ trợ quản lý tài nguyên, giám sát biển đảo và ứng phó thiên tai trong giai đoạn tới.