Обязанностью каждого государства является осуществление своего суверенитета посредством защиты определенной территории от вторжений иностранных государств.
Для этого государство должно понимать, что происходит в этих физических пространствах. Оно должно иметь информацию о домене. В силу ряда причин это становится чрезвычайно сложной задачей в регионах Крайнего Севера. В последние годы арктические государства все чаще рассматривают вопрос о том, как разработать и внедрить инструменты AI/ML для решения этой проблемы осведомленности в предметной области.
Редакция ЗВЕЗДА АНАЛИТИКА разбирается в деталях.
Большинство населенных арктических регионов Северной Америки, Европы и России малонаселены. Очень сложно создать необходимый уровень осведомленности о предметной области, необходимый государству для осуществления суверенитета на этой отдаленной территории. Очевидное решение состоит в том, чтобы начать формировать эту осведомленность до того, как государственные субъекты смогут нарушить территориальные границы, другими словами, обнаружить их в море.
Это вводит совершенно новый набор проблем. Экономическая и логистическая модель наблюдения за такой обширной территорией с использованием экипажа была бы достаточно сложной, но задача повышения осведомленности о морской сфере становится невыполнимой с финансовой и логистической точки зрения, учитывая негостеприимный климат севера, отсутствие подходящей инфраструктуры и тот факт, что проекты развития страдают от проблем с цепочками поставок и сокращенного сезона строительства. Ещё больше усугубляют проблему, ограниченные ресурсы экипажа, подходящие для выполнения этой миссии, также необходимых для достижения аналогичных стратегических результатов в зарубежных миссиях. Таким образом, в настоящее время единственным жизнеспособным вариантом становится использование возможностей космической разведки, наблюдения и рекогносцировки (SB-ISR).
Учитывая различные факторы, усложняющие морскую деятельность в северных водах, такие как состояние моря (волнение моря приводит к брызгам и скоплению льда на верхних палубах при отрицательных температурах, что может повлиять на остойчивость судна и потенциально привести к его затоплению или опрокидывание), айсберги и различные конструкции судов, курсирующих в этих водах, — ни один датчик SB-ISR не является панацеей. Активный датчик может обнаруживать отражение сигнала от объекта (например, металл отражает сигналы лучше, чем стекловолокно), но не всегда может отличить корабль, а пассивные датчики можно обмануть, просто отключив излучатель. Таким образом, сочетание активных и пассивных датчиков обеспечивает большую вероятность обнаружения контактов. Однако при решении одной проблемы возникает другая: несколько каналов датчиков создают огромные объемы позиционных данных. В результате арктические операторы тонут в потоке данных от датчиков SB-ISR, изголодавшись по предметной области.
Если лавину данных представить, как проблему больших данных, необходимо учитывать четыре переменные: объем, разнообразие, скорость и достоверность. Морские позиционные данные от различных сенсоров на подходах к Северной Америке и Арктике превышают десятки миллионов сводок ежедневно (объем), поступают в различных форматах структурированных и неструктурированных сводок (разнообразие) и поступают непрерывно (скорость). Системные операторы не могут идти в ногу со скоростью потока данных от датчиков SB-ISR, выполняя необходимые функции контроля качества (достоверности), а также отслеживая аномальное поведение, поскольку злоумышленники пытаются использовать различные промежуточные серые зоны.
Единственный способ сопоставить объем и разнообразие данных со скоростью их получения — это внедрение AI/ML. Эта технология не только решит проблемы операторов, но и на межмашинных скоростях сможет включать дополнительные датчики на основе полученных данных, тем самым повышая вероятность достижения положительной идентификации и последующей осведомленности о домене.
Чем больше страны зависят от SB-ISR на огромном и отдаленном Крайнем Севере для помощи в осуществлении суверенитета, тем больше вероятность того, что арктические операторы утонут в потоке больших данных. В долгосрочной перспективе инвестирование в разработку надежных возможностей искусственного интеллекта и машинного обучения, которые можно использовать в регионе, — единственный способ для арктических государств превратить большие данные в предметную область.
📌Подписывайтесь на нас в Телеграм @zvezda_analytics