(6) Инференциальная интеграция и моделирование
Возможно, самая мощная, но в значительной степени нереализованная, технология, обеспечивающая ценность за счет системной интеграции множества потоков гетерогенных данных зондирования для обеспечения ситуационной осведомленности. Это требует не только синтеза на основе множества различных воспринимаемых полей (каждое со своими характерными диапазонами, задержками и разрешениями), но также неформальные инференциальные оценки байесовой оценки вероятности определенного судна или CUI, связанного с угрозой для нее.
Несколько групп, коммерческих, академических и военных, включая NATO (например, в рамках программы Mainsail), начали изучать потенциал этой технологии и оценивают его как потенциально перспективный инструмент.
Как может выглядеть интегрированная система систем на основе этих технологий?
Подходящая интегрированная система должна предоставлять достаточно информации для поддержки обоснованных решений. Собираемые данные должны обеспечивать достаточную чувствительность для обнаружения всех важных взаимодействий и событий, связанных с развивающимся инцидентом или аномальным поведением, а также дискриминационной способностью, позволяющей распознавать аномальное поведение в контексте. Это требует высокого пространственного разрешения для обнаружения, например, взаимодействия с кабелем, которое как правило локально, в масштабе метра, в дополнение к более глобальной оценке контекста.
Вместе с тем, требуется обеспечить и пространственное покрытие, которое может превышать 100 км, что требует способности точной локализации на значительном расстоянии от источника. Это означает, что требуются данные с детальным покрытием для очень больших площадей. Объединение требований высокого разрешения и высокого покрытия приводит к необходимости высокой кумулятивной скорости передачи данных.
Например, оптоволоконное зондирование на основе одного волоконно-оптического кабеля может поставлять более нескольких ТБ ежесуточно. Если нам требуется контролировать множество ПВОЛС с высоким пространственным разрешением и высокой акустической пропускной способностью, нам нужно найти способ справиться с огромными потоками данных. Нецелесообразно постоянно передавать такие объемы данных на центральное обрабатывающее устройство, даже если этого хотелось бы. Очевидное решение – автоматическая обработка данных на периферии и передача только важных результатов.
Периферийные вычисления позволяют нам обрабатывать данные на датчике или где-то неподалеку, чтобы в операционный центр уходил уже вывод, но в режиме, близком к реальному времени. Вывод должен обеспечивать основу для классификации типа развивающегося инцидента и, если возможно, идентификации вовлеченных судов. Это поможет в принятии решений в случае, если требуются те или иные вмешательства.
Картинка в следующем посте иллюстрирует диапазон пространственных масштабов проблемы. Требуется как высокое разрешение, так и широкий охват. Ни одна модальность зондирования не может обеспечит широкий диапазон масштабов, более 8 порядков величины. Только синтез данных с множества сенсорных систем может дать нам необходимую ситуационную осведомленность.
Обеспечив эффективное зондирование с охватом большой территории, можно сделать более целевым развертывание беспилотных средств или судов, с экипажем или безэкипажных, включая значительные масштабы. Вместо того, чтобы патрулировать кабели и трубопроводы, можно направлять суда с экипажем или без него непосредственно туда, где развивается любое аномальное событие.
Эффективное и экономически выгодное вмешательство может быть осуществлено за счет беспилотных надводных судов, которые могут развертывать и поднимать на борт автономные подводные аппараты и воздушные беспилотники. (..)
