צבא ארה"ב בוחן שדרוג למערך מודיעין שדה הקרב

מדובר בבחינה של שדרוג מערכת של לוקהיד מרטין המאפשרת מיון טרה-בייטים של נתונים מודיעיניים שנאספו ממקורות מאוישים ולא מאוישים ושיפור היכולת לנתח מידע ביעילות

מערכת המודיעין המרכזית של צבא ארה״ב בוחנת תוכנה שפיתחה לוקהיד מרטין המסוגלת לסייע לצבא למיין טרה-בייטים של נתונים מודיעיניים שנאספו ממקורות מאוישים ולא מאוישים ולשפר את היכולת שלו לנתח מידע ביעילות. כחלק מתהליך הבדיקות וההערכות המתמשך שלו, הכולל מספר שלבים של סקירות טכנולוגיה, הערכות יישום מעשיות ובדיקות משתמש תפעוליות, צבא ארה"ב משתף פעולה עם לוקהיד מרטין בעדכון של מערכת המכנה המשותף המבוזרת (DCGS-A), לקראת הפריסה של השירות בשטח במהלך 2015.

DCGS היא סדרה של מערכות אשר מאפשרת לאנליסטים צבאיים מכל היחידות לקבל גישה למודיעין משותף. DCGS-A אוספת נתוני חיישנים מכל המקורות (אותות, תמונות ומודיעין אנושי) ומשלבת אותו לכדי תבנית נתונים משותפת בסביבה ממוזגת, וכך מאפשרת לבצע ניתוח של מודיעין ממגוון מקורות.

״ממזל״טים ולווינים ועד חיישני קרקע וסורקים ביומטריים - כמות המידע שזורם דרך מערך ה-DCGS-A עצומה״, אמר ד״ר רוב סמית׳, סגן נשיא C4ISR בלוקהיד מרטין. ״עבדנו עם הצבא על מנת לעדכן את יכולות התוכנה ולהקל על האנליסטים להעביר את המודיעין במהירות לאלו שזקוקים לו יותר מכולם״.

באמצעות מספר פרויקטים המתמקדים בפעולה הדדית, אוטומציה וניתוח יעיל, לוקהיד מרטין מחדשת את האופן שבו נתונים זורמים ומתחברים באמצעות מערך ה-DCGS-A.

שתי יכולות התוכנה החדשות הן:

שירות מיזוג ישויות אוטומטי (AMES): ה-AEMS ממזג נתוני מודיעין דומים מהעולם האמיתי, ומספק חיסכון משמעותי בזמן עבור אנליסטים אשר מתמודדים עם אלפי ישויות שבמצב אחר צריך היה לבחון אותן באופן ידני. באמצעות אוטומציה של תהליך המיזוג, האנליסטים יכולים להשקיע זמן רב יותר בניתוח התוצאות הממוזגות, אשר תומכות בהבנה משופרת של מצב התפעול המשותף.
 
DataMover : מכיוון ש-DCGS-A פרוש ברחבי העולם, לעיתים בגרסאות תוכנה שונות, פעמים רבות עולה הצורך לאחד את הנתונים המתקבלים מפורמט אחד לאחר, על מנת שאפשר יהיה לשתף אותם. DataMover ממיר את הנתונים ומאפשר להעביר את המודיעין על פני כלל מערך ה-DCGS-A.

You might be interested also