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為推動軍事大數據發展注入源頭活水

摘要:近日,火箭軍某部一場以方案計劃推講、重難點問題推研、典型場景推演為主題的“三推”活動正開展得如火如荼。其中,某指揮籌劃輔助系統因作戰數據信息測算精準、推送快捷,為作戰決策提供了科學依據,節省了大量時間,而受到各方關注。

  ICC訊 火箭軍工程大學數據工程團隊將研究的目光投向“軍事領域大數據技術應用”,為火箭軍的軍事大數據建設發展注入了源頭活水。團隊采集整編數據、有效應對真假數據信息辨別的問題、打通服務部隊的“最后一公里”,有力支撐了科學組訓、施訓及導彈部隊準時發射、有效毀傷的作戰行動。

  近日,火箭軍某部一場以方案計劃推講、重難點問題推研、典型場景推演為主題的“三推”活動正開展得如火如荼。其中,某指揮籌劃輔助系統因作戰數據信息測算精準、推送快捷,為作戰決策提供了科學依據,節省了大量時間,而受到各方關注。參與這項技術攻關研發的是火箭軍工程大學數據工程團隊(以下簡稱數據工程團隊)。

  當前,大數據建設已經成為了戰斗力增長的新途徑、新動能。如何通過數據流引導控制戰場、訓練場的物質流和能量流?如何基于數據分析判斷、決策指揮、打擊評估、行動保障,提升部隊的快速反應和精確打擊能力?

  圍繞這些問題,數據工程團隊將研究的目光投向“軍事領域大數據技術應用”,進行了持續多年的研究,為火箭軍的軍事大數據建設發展注入了源頭活水。

  采集整編,只為讓數據“說話”

  前年年底,以“數據賦能 謀勝未來”為主題的第一屆“聯合作戰大數據體系高峰論壇”在京舉行,數據工程團隊成員、火箭軍工程大學教授姚俊萍、副教授李曉軍及部分研究生所完成的兩篇論文被評為優秀論文,受邀作大會專題學術匯報。

  “從甘坐板凳十年冷”到“天下無人不識君”,該團隊走過了一段不尋常的道路。

  2012年暑假,姚俊萍在火箭軍某部調研時發現,雖然官兵的數據意識有所增強,但是重硬件輕軟件、有軟件缺數據的現象仍然存在。姚俊萍把從部隊調研掌握的情況與李曉軍進行了交流。兩人一拍即合,隨即便合作開展了文獻分析,走訪了地方高校院所大數據領域的專家學者,評估相關技術的發展趨勢。

  推動大數據技術在軍事領域的應用,推動大數據逐步融入聯合作戰、部隊建設管理和軍事科研中,已成為研究人員的共識。

  在聽取專家意見,并綜合研判后,數據工程團隊決定將研究方向聚焦于導彈部隊訓練數據的分析挖掘。

  從那年起,火箭軍部隊演訓一線,處處留下了他們采集數據、核驗數據、更新數據的身影。

  作戰數據要取之于戰、用之于戰。本著這個思路,數據工程團隊梳理了導彈部隊作戰、訓練中數據運用的相關需求,并明確了各類數據采集標準要求。在數據采集過程中,數據工程團隊堅持一次行動采集一批數據,一次演練更新一批數據,做到邊采集、邊完善、邊更新,把指揮體系、戰備工程、武器裝備、戰場環境等靜態數據采集全,把安全威脅、軍事行動、戰備工作等動態數據收集好,建立了涵蓋人員裝備戰斗力狀況、天候氣象水文和通信環境條件等方面的數據資源池。

  吹沙見石,撥開數據“迷霧”

  硝煙彌漫處,數據采集時。但一些問題也隨之而來。

  “采集同一個數據,有的記錄是8點,有的記錄是20點,如果不校正,對數據的分析和判斷是有影響的。”火箭軍工程大學研究生學員程開原曾多次跟隨導師姚俊萍、李曉軍赴部隊采集數據。

  他告訴記者,近年來,部隊各級作戰數據采集和應用的意識不斷增強,但經采集得到的訓練數據是原始的、碎片化的,有時甚至是存在錯誤的。為了去偽存真,必須進行數據清洗等相關工作。

  為此,數據工程團隊將數據質量評估與保證、軍事大數據知識圖譜技術作為當前主攻科研重點。結合研究結果,數據工程團隊將大數據技術與因果推斷有機融合起來,透視數據關系、認清數據本質。

  圍繞軍事訓練數據的運用問題,數據工程團隊撰寫了10余份研究報告。其中一份報告這樣寫道:當前,火箭軍訓練數據運用服務導彈作戰的導向標準已經確立,正在從回答“是什么”向回答“為什么”“怎么辦”等深層次問題推進,從數據機制宏觀層面向表單設計微觀視角推進,全流程數據工作體系急需重構優化,關鍵技術、模型及算法研制建設亟待攻關。

  問題是科研攻關的導向。經過進一步深入調研,數據工程團隊發現火箭軍部隊在訓練數據采集整編、存儲管理及分析挖掘等方面還缺乏體系化的工具手段。為解決此問題,數據工程團隊依托軍內科研項目,在摸清數據資源底數、建立數據需求清單基礎上,研制了“火箭軍訓練數據預處理及分析挖掘系統”。

  火箭軍訓練數據預處理及分析挖掘系統在部隊演訓任務中得到測試應用,并根據需要不斷升級改造,顯著提升了演訓數據“采、存、管、用”的效率和效果。

  近年來,數據工程團隊承擔了全軍、火箭軍多項大型演訓任務的數據分析保障工作,為提升部隊戰斗力注入了強勁動能。

  服務部隊,用數據支撐打贏

  戰時政治工作怎么開展,一直是困擾基層部隊的重點、難點問題。數據工程團隊在了解到部隊的這個需求后,主動與基層部隊展開對接。

  在綜合調研后,數據工程團隊綜合運用大數據關聯分析、GIS可視化、計算機仿真等多種技術手段,開展了多數據源融合匯聚及分析挖掘,接續進行需求分析、方案編制、建模解析及演示驗證,協調組織軍地優勢力量,僅用80天就完成了某指揮籌劃輔助系統的設計開發。

  該指揮籌劃輔助系統通過數據流引導,指揮決策流變革創新,在降低官兵工作量的同時,顯著提高了決策的即時性和科學性。

  李曉軍表示:“要想掌握戰爭主動權,必須不斷提高獲取數據、清洗數據、活用數據三種能力。”建立訓練數據運用需求體系,讓科研成果服務部隊,用數據支撐打贏,是他們活用數據的又一成果。

  姚俊萍認為,作戰樣式變化、配發裝備升級、決策場景變換等,都會直接或者間接影響訓練數據分析挖掘需求,一蹴而就、一勞永逸地解決問題是不可能的。訓練數據運用需求體系要有動態性,需要持續動態調整和優化。

  基于此,數據工程團隊提出了大數據分析技術模型及算法,通過數據分析,找出了制約導彈部隊作戰效能有效發揮的瓶頸短板問題,并進一步運用數據工程理論和技術方法,探索構建了面向火箭軍部隊作戰、訓練場景應用的數據預處理、分析挖掘、可視化呈現及作戰訓練的整體閉環解決方案。

  數據工程團隊打通了軍事數據從原始需求到最終使用的“最后一公里”,有力支撐了科學組訓、施訓及導彈部隊準時發射、有效毀傷的作戰行動。

內容來自:科技日報
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關鍵字: 大數據 未來
文章標題:為推動軍事大數據發展注入源頭活水
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