APP下载

大数据技术在作战指挥控制领域应用研究

2020-05-25李晋

中国新通信 2020年1期
关键词:战场数据挖掘决策

摘要:大数据技术在军事领域具有极大的发展前景和应用价值,指挥控制作为作战体系的“神经中枢”,研究大数据技术在作战指挥控制领域的研究具有重要意义。在对大数据技术进行全面认识的基础上,分析了大数据技术在作战指挥控制领域的应用现状,对未来应用趋势进行了展望,对认识大数据技术在作战指挥控制领域的应用具有一定参考价值。

关键词:大数据技术;指挥控制

互联网、物联网以及云计算技术的发展,带来了海量数据的聚集,促进了大数据的发展。大数据技术在民用领域已呈现迅猛发展之势,其在军事领域也蕴藏着巨大发展潜力和应用价值,已成为军事领域竞争新的制高点,对作战指挥控制带来深远影响。

一、认识大数据技术

(一) 基本认识

大数据是指那些已经超出了传统数据的尺度,一般的技术与工具难以获取、存储、管理和分析的数据。这里,超出传统数据尺度的海量数据,也即“大”,并不需要给出普遍适用的定义。如麦肯锡全球研究所就认为,我们不需要给大数据之“大”定出一个具体“尺寸”,因为随着技术进步,这个尺寸本身还在不断增大。对于不同的领域而言,“大”的定义也是不同的。大数据具有规模性(Volume)、多样性(Variety)、实时性(Velocity)、价值性(Value)的“4V”特征,被视为“未来的新石油”。

(二) 大数据技术

大数据需要特殊的技术,使用特殊的数据结构来组织和访问巨大数量的数据,以便有效处理跨多个服务器和离散数据存储的数据。适用于大数据的技术包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、数据可视化、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

(三)应用分析

大数据技术在行业领域发挥作用,主要途径有二:一是大力运用已经成熟的大数据普适技术,诸如数据挖掘、数据可视化等技术。二是掌握特定领域的应用需求,即领域应用创新。大数据的核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值,因此,针对不同领域的大数据应用模式、商业模式研究是大数据产业健康发展的关键。

二、大数据技术在作战指挥控制领域应用

(一)大数据技术对作战指挥控制的影响

(1)基于大数据的信息处理是适应现代作战的迫切需要

现代战争中,军事技术的进步导致攻防双方战争规模扩张受到限制,而战场数据量急剧攀升。如在阿富汗战争期间,一次小型反恐行动,美军的陆基、空基及天基全方位侦察系统运转一天就产生了53T数据。战术行动,体系支撑,如此量级的作战行动与战场数据,对指控机构、作战人员,都是全新的挑战。

作战指挥的核心流程是遵循“观察—判断—决策—行动”的OODA循环来实现信息化战场的多兵种联合作战,只有对海量数据的进行实时处理,才能实现由观察、判断向决策、行动环节的推进,否则,将在被锁定在观察、判断的死循环里,无法展开后续的环节。

(2)基于大数据的信息挖掘是获得制信息权的必备手段

在联合作战中,快速获取战场关键信息,准确还原战场态势,保证所有参战单元对战场态势有共同理解,并在这一信息共享环境下展开决策行动,是联合作战制胜的基础。制信息权也成为继制海权、制空权后获取战争主动权的决定性因素。

在当前信息化作战条件下,部队能够获得前所未有的态势感知能力。只有对获取的海量数据进行实时处理,实现不同作战单元和作战要素的互联互通、数据共享和综合集成,才能有效消除指挥员的认知局限,使战场变得清晰透明、指挥变得精准高效。

(3)基于大数据的辅助决策是提升指挥效率的重要因素

夺取信息优势是制胜的关键因素,但更为重要的是将信息优势转化为决策优势和行动优势,实现将优势转化为胜势。战场态势瞬息万变,能够快速准确做出决策的一方,更有机会将优势变为胜势。在决策过程中,改变完全依靠人工分析的低效模式,运用计算机自动作战辅助决策来提高決策效率,已成为共识。作战辅助决策,就是利用数据分析挖掘技术,针对历史数据的目标静态特征和行为特征,构建各军兵种作战特征知识库,以知识库为基础,结合战场实时信息的快速检索和处理,动态识别目标身份及行为,实现对其作战能力及意图的认知,形成对作战决策的有力支持。

传统的数据挖掘技术已经比较成熟。目前,在大数据挖掘中也大量采用了这些技术。但是两者最大的区别在于数据量的不同。而数据量的不同,也导致了得到的结果不同,相对而言,应用大数据进行挖掘,可以得到更为细节的结论。

(4)基于大数据的人工智能是战场态势预测的可行工具

基于大数据的预测是指从大量的数据中发现事物运行的规律,即使有些规律无法解释其原因,但只要其客观存在,就可以用这些规律来预测未来的趋势。对于作战指挥来说,可以将以往的战例或是训练数据作为挖掘的数据来源,从中提取作战指挥规律,并用于预测未来战争。

AlphaGo用博弈的方式进行预测的方法给人们带来了新的思路,可以采用人工智能模拟指挥双方部队作战,通过仿真模拟交战过程,逐步推演出战场态势,得到先于当前的预测结果。

三、大数据技术在作战指挥控制领域的发展趋势

(1)支撑体系对抗能力建设,为指挥控制提供有力的信息保障。

未来战争是在陆、海、空、天、网电、认知等全域多维空间共同实施的信息化作战,决定战争胜负的是以数据为支撑的体系对抗能力。为适应未来作战对数据保障的需求,应充分发挥大数据技术的固有特征,从全维数据获取、高速数据传输、海量数据处理、数据安全防护四个角度构建以数据为核心的未来作战信息保障体系,为作战指挥控制提供支持。

(2)实现向“以数据为中心”的转变,缩短决策循环周期。

通过大数据技术在数据获取、存储、管理、分析和分发等环节的广泛应用,提升战场态势感知、情报分析、智能决策以及安全防护能力,缩短决策循环(OODA)周期,缩短从传感器到射手的时间,最终实现“发现即摧毁”的效果。

(3) 改变战争形态,提升指挥控制精确程度。

随着人工智能、大数据、云计算、物联网等技术的发展,智能化向战争领域的不断参透,战争形态将出现有人作战、无人作战,有形作战、无形作战相交织的混合作战形态,这种战争形态对作战过程的精确控制有着极高的要求。以大数据、云计算为核心建立无人作战环境,可为无人作战提供强大的数据服务、控制服务和综合保障服务,扩大无人作战范围,以更好地适应未来智能化战争。

(4) 持续发展可视化技术,优化人机交互体验。

人终究是作战中的决定因素,如何让看不见摸不着的数据以方便快捷的方式被感知始终是一个需要持续研究的课题。通过清晰简明的可视化终端,作战指挥员可以更方便的感知态势、理清各类关系、评估指挥效果,并根据反馈结果进行调整指挥策略。

参考文献:

[1]杨尊琦.大数据导论[M].北京:机械工业出版社,2018.1.

[2]刘林山.军事数据是制胜未来战争的“金匙”[N].解放军报,2018-2-1.

[3]Stone Steve. Data to Decisions for Cyberspace Operations[J/OL].[2019-6-20]. http://scholarcommons.usf.edu/mca/vol1/iss1/6

作者简介:

李晋,男,国防大学联合作战学院在读硕士研究生。学习专业:军事运筹学。研究方向:指挥信息系统工程。

猜你喜欢

战场数据挖掘决策
贴秋膘还有三秒到达战场
做决策也有最佳时间段
决策大数据
诸葛亮隆中决策
数据挖掘综述
三大战场风云变幻
软件工程领域中的异常数据挖掘算法
基于R的医学大数据挖掘系统研究
记忆的奥秘
《管理就是决策:第一次就把决策做对》