Stordata og avansert analyse – sluttrapport for FFI-prosjekt «Informasjonsintegrasjon for et moderne forsvar»

Stordata kan best forstås som et begrep heller enn en konkret teknologi eller familie av teknologier. I dette arbeidet karakteriseres stordata som data av forskjelligartet natur (variety), som kommer i store mengder (volume) og/eller har hyppig oppdateringsfrekvens (velocity) og som et resultat av dette ikke lar seg effektivt håndtere eller bearbeide ved hjelp av tradisjonelle metoder.

Stordataproblemer er, ut fra den samme tankegangen, beregningsoppgaver som enten er så komplekse, vokser så raskt eller fordrer tilgang til så mye data at de ikke kan løses ved hjelp av tradisjonelle metoder. En stordataløsning betyr i denne konteksten rett og slett et system som er designet for å løse et stordataproblem. I en tid der det produseres mer data enn noensinne, vil Forsvaret møte på stordataproblemer når de søker å omsette tilgjengelige data til gode beslutninger. De trenger derfor å øke sin evne til å håndtere disse problemene.

FFI-prosjektet Informasjonsintegrasjon for et moderne forsvar har studert stordata og avansert analyse, hovedsakelig gjennom litteraturstudier for å bygge opp kompetanse på sentrale konsepter og teknisk eksperimentering for også å få praktisk erfaring med teknologier forbundet med disse problemstillingene. Formålet med denne rapporten er å oppsummere funnene i prosjektet og kommunisere anbefalinger innenfor fire sentrale områder: Stordataløsninger, kunnskapsgrafer, nevrosymbolsk kunstig intelligens og gjenbruk av modeller. Teknologier for å håndtere stordataproblemer har lenge vært under enorm utvikling, mye takket være at store aktører deler mange løsningskomponenter av høy kvalitet som åpen kildekode. Dette gjør at tilgangen er stor på tekniske komponenter som kan brukes i stordataløsninger.

Vi mener derfor tiden er moden for Forsvaret å ta stordatateknologier i bruk, og anbefaler at:

• Forsvaret setter opp en stordataløsning for et utvalgt stordataproblem for å få erfaring med hvordan slike problemer bør beskrives, hvordan løsninger bør spesifiseres og hvordan løsninger kan realiseres. På den måten vil Forsvaret også få verdifull innsikt i hvilken kompetanse som er nødvendig for å gjennomføre en slik prosess.
• Forsvaret tester bruk av kunnskapsgrafer i et utvalgt analysemiljø for å se om et slikt verktøy gir verdi i form av bedre og raskere analyseresultater.
• Forsvaret setter seg i stand til å ta i bruk teknikker innen nevrosymbolsk kunstig intelligens på et tidlig tidspunkt for automatisert prosessering og analyse av data.
• Forsvaret sikrer seg tilgang til oppdatert kompetanse på gjenbruk av modeller til maskinlæring slik at slike teknikker kan tas raskt i bruk så snart behovet er der. Dette er tiltak som reduserer risikoen relatert til å anskaffe stordataløsninger, og etter vårt syn vil Forsvaret ved å gjennomføre disse ta et viktig steg i retning av å kunne løse sine nåværende og framtidige stordataproblemer.