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美军如何用AI搜索技术管理数据？

发布日期：2024-06-15 10:03:31 浏览次数： 2278

作者：银河实验室

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从地面上的传感器到空中的无人机，数据在军事行动中的应用越来越普遍。数据洞察的质量和准确性依赖于链接和分析全部相关数据的能力。然而，对大量数据进行传输、存储和分析，不仅因耗费时间、占用带宽而成本高昂，还容易出现错误和延误。现在，人工智能（AI），包括机器学习（ML）、深度学习和生成式AI（Gen AI），提供了发现和整理数据的新方法。将搜索与人工智能结合，能够创造出一种能让所有人访问数据的更简便的方式，对军事人员而言，则是可以分享和使用更多数据以进行实时决策。

美国国防部（DoD）的首席数字和人工智能办公室（CDAO）正在推进生成式AI等新兴技术的采用。根据CDAO首席技术官的说法，该部门已经确定了近200个用例，展示了如何在各种职能中利用这一突破性技术。虽然生成式AI在国防部内部已经有商业应用，但由于军事应用的后果明显更为重大，国防部需要对使用方式负起责任。

搜索分析的作用

HOW SEARCH ANALYTICS HELP

01

由AI驱动的搜索技术是国防部的重要工具之一。分布式实时搜索和分析引擎能够集中存储数据，实现快速搜索、精准相关性和强大的分析功能，帮助国防机构打破数据孤岛并安全分享信息。

国防机构迫切需要管理非结构化数据，如文本、图像、地理空间和时间序列数据，并支持复杂查询和聚合。实时搜索分析还可以与其他工具或平台集成，如Apache Hadoop、Apache Spark、商业智能应用程序和AI解决方案。

国防机构还必须在本地、云端或混合环境中管理数据，且需要适应远程设备和复杂地形。基本的安全功能包括加密、身份验证、授权和审计。

搜索分析平台不仅应提供实时搜索，还应整合安全功能与预测分析。云监控和可观察性功能至关重要，它们能够实现自动化和异常检测，从而加快解决问题和发现机会的速度。

打破数据孤岛

BREAKING DOWN SILOS

02

打破数据孤岛并实现数据互操作性是一项复杂的挑战。为了解决这一难题，国防机构必须采取技术创新、组织重组和文化转变等多方面的策略。可能的策略包括：

促进跨团队合作和不同领域及合作伙伴之间的数据共享
建立一个集中数据存储库或数据湖，可以存储和管理各种来源的非结构化数据
使用数据集成工具和解决方案，能够连接、转换和丰富来自不同系统和格式的数据
利用云计算平台和服务，提供可扩展、安全、灵活的数据存储和分析能力

发掘数据的隐藏价值

UNLOCKING HIDDEN VALUE

03

国防的未来取决于在不同领域和平台之间访问、分析和共享数据的能力。但数据往往被困在孤岛中，阻碍了有效的协作和决策。因此，国防机构必须想办法从数据中提取真正的价值，促进安全共享并实现互操作性。

实时搜索分析可以成为国防部打破数据孤岛并利用数据潜力的有力工具。然而，仅靠搜索分析不足以解决数据孤岛问题。国防部还需要采用与其使命和愿景一致的数据战略，并培养提升数据质量、可访问性和互操作性的数据文化。

通过使用AI驱动的搜索，国防机构可以将数据从负担转变为资产，并在复杂多变的形势中获得战略优势。

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