היתוך מידע

היתוך מידע הוא תהליך שמטרתו קישור, מציאת קורלציה, חיבור והצלבת נתונים (Data), מידע (Information) וידע (Knowledge) לצורך שיפור הערכת נתוני המיקום וזיהוי ישויות עליהם מבצעים איסוף ולצורך יצירת תמונת מצב והערכת איומים ורמת החשיבות שלהם.
בנוסף, כחלק בלתי נפרד מתהליך היתוך המידע ובמטרה לשפר את תוצריו, מתבצעת הערכה של איכות התוצרים ונוצרות דרישות ממקורות המידע. דרישות אלה הן הבסיס ליצירת תוכנית האיסוף.
היתוך מידע יכול להתבצע באופן אוטומטי מלא, בסיוע של אלגוריתמים לעיבוד עבור גורם אנוש, או באופן אנושי לחלוטין. בכל המקרים התהליך זהה, אולם חלוקת נטל העבודה בין הגורם האנושי לגורם הממוכן שונה.
בעברית משתמשים לעיתים במונח מיזוג מידע, המקביל למונח האנגלי Data Merging.
ההבדל התפיסתי בין מיזוג (merge) והיתוך (fusion), הוא שבמיזוג מספר אלמנטים מאותו טיפוס מקבלים אלמנט מאותו הטיפוס עצמו (בדרך כלל אלמנט יחיד במקום מספר האלמנטים שיצרו אותו), ואילו בהיתוך מקבלים אלמנט מטיפוס אחר - למשל שתי תמונות ברזולוציה נמוכה יותכו לתמונה אחת ברזולוציה גבוהה יותר.
הבחירה במונח היתוך מידע קשורה למונח האנגלי (Data Fusion).

המודל הפונקציונלי

בשנת 1992 יצרו מעבדות המחקר של משרד ההגנה האמריקאי מודל המתאר את תהליך היתוך המידע כקשר בין חמש רמות עיבוד פונקציונליות, המשלבות מידע המתקבל ממקורות מידע (לדוגמה: חישנים) ומאפשרות התערבות אנושית. המודל, הידוע בראשי התיבות JDL-DFG-92 מהווה כיום תקן דה פקטו למערכות היתוך מידע ולמחקר אקדמי בנושא בעולם.
בין הרמות הפונקציונליות של היתוך המידע קיים קשר מלא. רמת שחזור הישויות (רמה 1) יוצרת את אבני הבסיס המשמשות את רמת שחזור המצב (רמה 2) וזו משמשת להערכת המצב והאיומים (רמה 3). במקביל, גם מידע מרמות גבוהות יותר משמש את הרמות הנמוכות. כך, למשל, מידע מתמונת המצב משמש את שחזור הישויות (רמה 1) באמצעות שיפור הפרדיקציה של הישויות.
לגורם האנושי חשיבות רבה בתהליך היתוך המידע והוא בעל יכולת להתערב בכל אחת מהרמות, כמו גם לקבל את המידע הלא-מעובד (גולמי) של החישנים / מקורות המידע ולהתייחס אליו.
כדי לשפר את הבנת המודל נעשה שימוש בדוגמה הבאה: יומנאי של תחנת משטרה נדרש לנווט ניידת משטרה מדרום תל אביב לאירוע בצפון תל אביב דרך התנועה הסואנת של תל אביב בשעות העומס. לרשותו עומדים מקורות המידע הבאים: שוטרי הניידת, מצלמות תנועה בנתיבי איילון, מכשירים למדידת מהירות וגלאי המספק את מספר הרישוי של כלי רכב. נבחן את התהליכים העוברים על כל סוג מידע בכל רמת עיבוד.

רמה 0: עיבודים ברמת אותות החישן

ברמה 0 מתבצעים עיבודים ברמת החישן, שמטרתם לשפר את דיוק החישן ולתרגם נתונים ממרחב האותות של החישן למרחב המדידה בו נעשה שימוש במערכת היתוך המידע.
בדוגמה שלעיל, מצלמות התנועה מבצעות עיבוד ברמת החישן כדי לתרגם את האותות האופטיים לתמונת וידאו. עיבוד נוסף יכול להתבצע על ידי גלאי תנועה, שיכולים למצות מתמונת הווידאו אלמנטים שנעים, כלי רכב ולשייך מדידות בזמנים שונים זו לזו. נניח, לצורך הדוגמה, שגלאים כאלה יכולים לדווח מספר רכבים ועבור כל רכב לספק מידע לגבי מיקומו, גודלו והצבע שלו.

שיטות

היתוך מידע ניתן לבצע בשיטות שונות, ולכל שיטה יתרונות וחסרונות.

בחינת השערה בודדת

בשיטה זו, דיווח של מקור מידע עובר את תהליכי העיבוד שתוארו קודם לכן. בתום תהליך העיבוד, הדיווח יכול להשתייך למספר ישויות עניין עם ציון עבור כל חלופת שיוך. בהתאם לציון נבחרת רק ההשערה הטובה ביותר ושאר ההשערות אינן נשמרות.
יתרונות השיטה הם בפשטותה ובסיבוכיות הנמוכה שלה. לעומת זאת, חסרונות השיטה בשיוך של מספר רב של מקורות מידע עבור מספר רב של ישויות עניין לאורך זמן. לדוגמה, נניח ששני מטוסים טסים בקו ישר בסמיכות זה לזה. מכ"מים מדווחים על מיקום המטוסים ומערכת היתוך מידע משערכת את מצב שניהם. בשלב מסוים מטוס כלשהו מתחיל לבצע פניה. המכ"מים מדווחים על הסטייה מקו הטיסה הקודם, אולם הדיווחים יכולים להיות משויכים לכל אחד מהמטוסים. שיוך מוטעה יכול להוביל לכך שהמערכת תטעה במטוס הפונה או שני המטוסים הפונים.

אלגוריתמים

בהיתוך מידע נעשה שימוש במספר רב של אלגוריתמים. להלן רשימה חלקית:

אלגוריתמים לשחזור מאפיינים בדידים

המאפיינים הבדידים יכולים להיות רבים ותלויים בסוג ישות העניין ובמידת הפירוט עבור כל ישות. אלגוריתמים אלה שייכים לתחומים של הסקת מסקנות בתנאי אי ודאות, רשתות אמונה ומתבססים על מודלים שהוצעו על ידי באייס (Bayes) או תיאורית דמפסטר-שייפר (Dempster Shafer).

אלגוריתמים להערכת מצב ואיומים

תחום זה מחייב ידיעה ומידול של ההקשר (Context) בו מערכת היתוך המידע נדרשת לפעול. בתחום זה יש יתרון לגורם אנושי על פני מערכת מחשב, בעיקר בשל הקושי למדל את ההקשר לסט פרמטרים מתמטיים.

ארכיטקטורות היתוך מידע

המונח ארכיטקטורת מערכת היתוך מידע מתייחס לקשר בין מרכזי (או צומתי) עיבוד במערכת, האחראים על היבטים של היתוך המידע ועל חלוקת התפקידים ביניהם.
ניתן לממש מערכות היתוך מידע בארכיטקטורות תוכנה שונות, ולעיתים קרובות יש בכך גם צורך בהתאם לדרישות המשתמש, מקורות המידע ותשתיות העברת הנתונים. אין "פתרון נכון" לארכיטקטורת מערכת היתוך מידע ובדרך כלל נדרש לבחון את הפתרונות המוצעים לאור הבעיות עליהן המערכת נדרשת לענות באמצעות סימולציה.
ניתן גם לשלב בין ארכיטקטורות שונות, או לאפשר למערכת שבנויה באופן מסוים לתמוך גם במצבים שונים מהמתוכנן. לדוגמה, ניתן לאפשר למערכת היתוך מידע ריכוזית במצבים של אובדן קשר בין צומתי עיבוד (computer node) להפוך למערכת מבוזרת על ידי כך שכל צומת עיבוד יהיה אחראי על היתוך הנתונים המגיעים אליו. כאשר הקשר יחזור שוב בין הצמתים יידרשו מנגנונים האחראיים על סינכרון הנתונים ועל בחירת המרכז האחראי על עיבוד המידע.

ארכיטקטורה מבוזרת

כדי להתגבר על חסרונות הארכיטקטורה הריכוזית ניתן לבזר את היתוך המידע בין צומתי עיבוד שונים. הביזור יכול להתבטא בחלוקת תפקידים ורמות היתוך מידע בין צמתים שונים, חלוקת אחריות דיווח בין הצמתים או אפילו ביצוע של אותן משימות היתוך מידע בכמה צמתים שונים, כאשר לכל אחת צרכנים שלה.

ארכיטקטורות מבוססת רשת

לאור התפתחות יכולת תקשורת המחשבים בשנים האחרונות, התפתחה תורת לחימה מבוססת רשת (Network Centric Warfare), שבה גורמי צבא שונים מחוברים זה לזה על ידי רשתות תקשורת ברוחבי פס שונים וכל גורם מספק מידע ודורש מידע מסוגים שונים. ברשתות אלה נדרשת ארכיטקטורה המאפשרת לכל גורם לתרום את חלקו, לצרוך את הנדרש לו, להתחבר ולהתנתק באופן דינמי. נושא זה נמצא היום בחזית המחקר בתחום היתוך מידע.