Coen Heil
Sergeant Gregory Fréni en Claudia Angenent
Defensie Data Wars draait om meer dan slimme algoritmes
Een satellietbeeld, een reeks onbekende datapunten en een viercijferige code. De klok tikt door terwijl deelnemers van de Defensie Data Wars achter hun laptop zoeken naar een oplossing. Op de Luitenant-kolonel Tonnetkazerne in ’t Harde kraken 148 defensiemedewerkers eind september militaire datavraagstukken met data science en kunstmatige intelligentie (AI). Maar niet elk probleem laat zich oplossen door een slim model. Soms moeten experts vooral zelf goed kijken, verbanden leggen en op tijd de juiste keuzes maken.
Achter de laptops is het opvallend stil. Vier of vijf teamleden per tafel staren naar hun scherm, overleggen kort en duiken weer in hun opdrachten. De teams krijgen uiteenlopende vraagstukken voor hun kiezen. Slechts acht deelnemers weten uiteindelijk alle opdrachten te voltooien.
Brede vertegenwoordiging
De deelnemers komen uit verschillende onderdelen van Defensie. De landmacht, luchtmacht, marine, marechaussee en het Defensie Ondersteuningscommando (DOSCO) zijn vertegenwoordigd. Ook het Commando Materieel en IT (COMMIT), dat het jaarlijks terugkerende evenement organiseert, levert tal van IT-deskundigen. De Defensie Data Wars brengt zo specialisten uit verschillende delen van de organisatie bij elkaar.
148 deelnemers, 33 teams
“Het is echt een community-event waarin we eigenlijk de hele data science- en AI-community uitnodigen om samen te werken aan toffe, uitdagende opdrachten”, vertelt Anne. Ze is eindverantwoordelijk voor de recent opgerichte AI-hub van Defensie. Waar de Defensie Data Wars vier jaar geleden begon als een klein evenement, zit de zaal met bijna 150 deelnemers nu vol. “Als ik zie wat er binnen zit, ben ik enorm trots.”
Anne is de lead van de AI-hub van Defensie. In die vrij nieuwe rol is zij verantwoordelijk voor de resultaten van de AI-hub. Tijdens de Defensie Data Wars kijkt de dataspecialist vol trots naar de hoge opkomst.
Ferrari in de garage
Een van de deelnemers is data scientist Julian van het Land Data Science Center (LDSC) van de landmacht. Halverwege de dag staat zijn team vierde op de ranglijst. De tijdsdruk lijkt de teamleden weinig te deren. Ze verdelen de opdrachten en controleren antwoorden voordat ze die indienen. De sleutel tot succes? De juiste middelen gebruiken. “Als je een Ferrari in de garage hebt staan, waarom zou je dan lopen naar Parijs?” grapt hij.
Het team zet verschillende AI-tools en -modellen in om opdrachten snel op te lossen. Bij enkele puzzels levert dat veel punten op. Door snel te schakelen, loopt het groepje uiteindelijk flink uit op de concurrentie. Toch vertrouwen de deelnemers niet blind op technologie. Als twee teamleden verschillende antwoorden krijgen, zoeken ze eerst uit waar het verschil zit. Pas daarna gaat de uitkomst naar de jury. “Want anders heb je een foutief antwoord ingezonden en dat betekent een minpunt”, verklaart Julian.
De nadruk van deze editie van de Defensie Data Wars ligt meer op operationele opdrachten die goed aansluiten op de dagelijkse praktijk.
Niet alles overlaten aan AI
De opdracht met satellietbeelden vormt een van de grootste uitdagingen. Deelnemers moeten specifieke punten op een beeld plotten om zo een viercijferige code te ontcijferen. Hoewel het team van Julian daarvoor verschillende AI-modellen inzet, komt de oplossing pas echt in zicht wanneer de deskundigen zelf naar de beelden kijken en verbanden leggen. “We gebruikten de AI-modellen om punten te plotten, maar het was de visuele beoordeling door onszelf die leidde naar de juiste code.”
De oefening laat zien dat technologie vooral een hulpmiddel is. Een model kan patronen zichtbaar maken, maar de mens moet de context bepalen. “Je kunt wel snel iets in de machine gooien, maar dan ben je er nog niet”, waarschuwt de datawetenschapper. “Daar komt simpelweg meer bij kijken.”
Ook een andere Julian, data engineer bij het LDSC, herkent de uitdagingen. Hij is pas sinds begin september bij Defensie in dienst en maakt tijdens de Defensie Data Wars zijn debuut. De opdrachten voelen voor hem herkenbaar. “Ze sluiten goed aan bij de praktijk waarmee we dagelijks te maken hebben.”
Tijdens de wedstrijd spelen verschillende AI-modellen een belangrijke rol.
Van puzzel naar praktijk
De organisatie kiest dit jaar dus nadrukkelijk voor opdrachten die aansluiten op het werk van Defensie. Zo moeten deelnemers onder meer modellen die beschikbaar zijn buiten Defensie, beschikbaar maken binnen Mulan, de online werkomgeving van de krijgsmacht. Daarmee werken ze aan toepassingen die ook na de Data Wars bruikbaar kunnen zijn.
Van militaire vraag naar werkbare oplossing
Organisator Erik benadrukt dat dit jaar de nadruk meer ligt op operationele opdrachten, zodat teams kunnen oefenen om met data-analyse en data science uitdagende militaire dataproblemen op te lossen. “We hebben ook opdrachten die effect opleveren voor onze werkzaamheden. Dat is relevant omdat tijdens operaties veel informatie tegelijk beschikbaar komt. Data science en AI kunnen helpen om die informatie sneller te duiden en patronen zichtbaar te maken. Zo krijgen militairen sneller zicht op de situatie en kunnen zij gerichter optreden.”
Data science en AI kunnen helpen om grote hoeveelheden informatie sneller te duiden.
COMMIT zet AI in beweging
Het Defensie Data Wars-evenement laat zien hoe AI en data science steeds meer onderdeel worden van het dagelijkse werk binnen Defensie. Terwijl deelnemers tijdens de wedstrijd zoeken naar oplossingen, werkt de organisatie achter de schermen aan de infrastructuur en kennis die daarvoor nodig zijn.
AI is inmiddels een integraal onderdeel van COMMIT. De recent opgerichte AI-hub brengt het Joint Informatievoorziening Commando (JIVC) en de Directie Kennis & Innovatie (DK&I) nog nauwer samen. Zij vormen daarmee een belangrijke motor achter de AI-strategie van Defensie.
Anne ziet de rol van de AI-hub vooral als een versneller: “Wij fungeren als een virtuele organisatie van JIVC- en DK&I-experts. Wij zijn de versneller die de doelstellingen van de onlangs aangestelde missieleider Sofie omzet in daadwerkelijke beweging en realisatie.”
Data gekraakt, verbinding gelegd
De dag eindigt met een triomf voor de Koninklijke Landmacht. Het energieke ‘Team LDSClaaaaay’ kraakt de meeste datavraagstukken. Toch is de sfeer onder de deelnemers minder competitief dan de uitslag doet vermoeden. “Interessant, gezellig en sociaal”, vat data engineer Julian de dag samen.
Na uren rekenen, testen, puzzelen en opnieuw proberen zit de vijfde editie van het evenement erop. De datavraagstukken zijn gekraakt en de schermen staan weer op zwart.
De jonge deelnemers van TeamLDSClaaaaay hebben in ’t Harde de meeste kennis in huis van data science en AI.
