यूएस एयर फ़ोर्स में डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन: AFORS से मुख्य झलकियाँ

वेगास में जो होता है...

पिछले महीने मैं लास वेगास स्थित नेलिस एयर फ़ोर्स बेस पर आयोजित यूएस एयर फ़ोर्स ऑपरेशंस रिसर्च संगोष्ठी (AFORS) में गया। यह सम्मेलन एयर फ़ोर्स के विश्लेषक समुदाय का वार्षिक मिलन है, जहाँ 200 से अधिक प्रतिभागी ऑपरेशंस रिसर्च, मशीन लर्निंग, और डेटा साइंस विषयों पर चर्चा करते हैं।

एयर फ़ोर्स डेटा के साथ काम करने के लिए अपने टूल और प्रशिक्षण को आधुनिक बनाने में बड़े पैमाने पर निवेश कर रहा है, और मैं वहाँ DataCamp Workspace का उपयोग सिखाने वाले एक कोड-अलॉन्ग कार्यशाला का संचालन करने गया था।

डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन के पाँच प्रमुख क्षेत्र

डॉ. एंजेला गिडिंग्स, टेक्निकल डायरेक्टर ऑफ़ स्टडीज़, एनालिसिस, और असेसमेंट्स, ने एयर फ़ोर्स के डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन प्रोग्राम के लक्ष्य का सार प्रस्तुत किया। उन्होंने बताया कि सबसे बड़ी चुनौती यह समझना है कि ऑपरेशंस रिसर्च विश्लेषक शेष एयर फ़ोर्स के लिए फ़ोर्स मल्टीप्लायर कैसे बन सकते हैं। परंपरागत रूप से, ऑपरेशंस रिसर्च एयर फ़ोर्स के भीतर एक अत्यधिक अकादमिक समूह रहा है, लेकिन वर्तमान सेवाओं में वह मॉडल अब व्यवहार्य नहीं है।

डॉ. गिडिंग्स ने परिवर्तन के पाँच प्रमुख क्षेत्रों की सूची दी।

• सुनिश्चित करना कि प्रोजेक्ट्स का वास्तविक समस्याओं पर प्रभाव हो
• सुनिश्चित करना कि परिणाम तब तक पहुँचाए जाएँ जब तक वे प्रासंगिक हों
• सही समस्या के लिए सही डेटा का उपयोग
• गणित से अंतर्दृष्टि उत्पन्न करना
• विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करना

दिलचस्प बात यह है कि ये सभी क्षेत्र दुनिया भर के संगठनों द्वारा झेली जाने वाली चुनौतियों को प्रतिबिंबित करते हैं, चाहे वे सैन्य हों या नहीं।

भर्ती की चुनौती

वरिष्ठ अधिकारियों से बार-बार सुनने को मिला कि शीर्ष डेटा प्रतिभा की भर्ती और उन्हें बनाए रखना बेहद चुनौतीपूर्ण है। स्टडीज़, एनालिसिस और असेसमेंट्स के डायरेक्टर श्री वेन शैट्ज़, और एयर फ़ोर्स चीफ़ एनालिस्ट कर्नल रॉन अनाबाली, दोनों ने इस भर्ती चुनौती का समाधान स्क्वाड्रन को काम करने के लिए एक उत्कृष्ट स्थान बनाकर करने की बात की, और इसमें प्रशिक्षण और उपकरणों की अहम भूमिका है। एयर फ़ोर्स के पास इन-हाउस प्रशिक्षण के अलावा तीन ऑनलाइन शिक्षा प्लेटफ़ॉर्म—DataCamp, Coursera, और PluralSight—तक पहुँच है। एक आधुनिक डेटा स्टैक विकसित किया जा रहा है, जिसमें Python, DataBricks, Tableau, Plotly, Dataiku, और Palantir तक व्यापक पहुँच शामिल है।

प्रभावशाली तकनीकी प्रस्तुतियाँ

तकनीकी प्रस्तुतियों में, USAF परियोजनाओं की विविधता ने मुझे प्रभावित किया। पायलट प्रशिक्षण का अनुकूलन बार-बार उभरता विषय रहा, और मैंने एक नहीं बल्कि दो प्रस्तुतियाँ देखीं जिनमें पायलटों पर हार्ट रेट, आई-ट्रैकिंग, और अन्य सेंसर लगाए गए थे ताकि यह पता लगाया जा सके कि कौन से फ़्लाइट मनूवर्स संज्ञानात्मक रूप से सबसे चुनौतीपूर्ण या भयावह थे।

अन्य प्रस्तुतियाँ साधारण व्यावसायिक समस्याओं—MSgt नाथन शॉ ने सर्वे फ़ीडबैक का विश्लेषण करने के लिए सेंटिमेंट एनालिसिस के उपयोग—से लेकर ऐसी विचित्र समस्याओं तक फैली थीं जिनके बारे में मैंने कभी सोचा भी नहीं था—डॉ. टायलर डैनली और मेजर ब्रायन मॉरिसन ने प्रशिक्षिण उड़ानों का शेड्यूल इस तरह बनाने पर बात की जिससे चमगादड़ों से टकराव की घटनाएँ कम हों—और विज्ञान-कथा जैसी—कैडेट विक्टर रे ने मिशनों के लिए सर्वोत्तम कवरेज पाने हेतु सैटेलाइट तारामंडलों के आकार और स्थिति के अनुकूलन पर चर्चा की।

मेरे लिए, सम्मेलन का सबसे अच्छा तकनीकी व्याख्यान 2Lt बेंजामिन मैकक्लॉस्की का था। मानवरहित हवाई वाहन अपने कैमरा डेटा पर मशीन लर्निंग का उपयोग करके अपने दृश्य क्षेत्र में इमारतों और वाहनों का पता लगाते हैं। 2Lt मैकक्लॉस्की के अनुसार, समस्या यह है कि अधिकांश मॉडल प्रशिक्षण डेटा दिन के समय और अच्छे मौसम में कैप्चर किया गया है। इसका मतलब है कि वास्तविक मिशनों में, रात के समय या खराब मौसम में प्रदर्शन कमजोर हो जाता है। 

उनका समाधान "जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क्स" नामक एक डीप लर्निंग तकनीक का उपयोग करके मौजूदा कैमरा छवियों को इस प्रकार संशोधित करना था कि वे रात के समय या खराब मौसम जैसी दिखें। मूल रूप से, उन्होंने ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडलों की सटीकता बढ़ाने के लिए सैटेलाइट डेटा के "डीपफेक्स" बनाए।

DataCamp प्रशिक्षण से नए डेटा उत्पाद बने

अंत में, मैंने कैप्टन डोमिनिक स्पेरांज़ा का DataCamp-आधारित प्रशिक्षण कार्यक्रम के परिणामों पर उत्कृष्ट प्रस्तुतीकरण देखा। कार्यक्रम का लक्ष्य विमान उपकरण डेटा से डेटा उत्पाद बनाने के लिए व्यापक कौशल विकसित करना था। प्रशिक्षण कार्यक्रम में चुनी हुई DataCamp Python पाठ्यक्रमों की एक श्रृंखला शामिल थी, जिसके बाद विमान उपकरण डेटा पर इन-हाउस प्रशिक्षण हुआ। प्रशिक्षण पूर्ण करने की कैपस्टोन परियोजना में प्रतिभागियों को एक डेटा उत्पाद बनाना आवश्यक था। इन डेटा उत्पादों के उदाहरणों में F-22 फाइटर जेट के उपकरणों से प्राप्त डेटा गुणवत्ता निर्धारित करने के लिए एक विसंगति पहचान प्रणाली और पायलट डिब्रीफिंग सत्रों को आसान बनाने के लिए एक स्वचालित रिपोर्ट जनरेटर शामिल थे।

समापन

पूरे सम्मेलन का संचालन मेजर ब्रायन फ़ेगन के उत्कृष्ट आयोजन के कारण सुचारु रूप से हुआ। (मुझे अनुमान लगा लेना चाहिए था कि ऑपरेशंस रिसर्चर ऑपरेशंस में अच्छे होंगे!) इतनी सारी शानदार डेटा परियोजनाओं के उदाहरण सुनने के बाद, मैं उत्सुक हूँ कि यूएस एयर फ़ोर्स का डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन कार्यक्रम कैसे आगे बढ़ता है।