Hemos visto, en artículo anterior, qué es un modelo de simulación y cómo, a lo largo del tiempo, la práctica del modelado y la simulación ha ganado una importancia creciente en diversos contextos. Centrémonos ahora en el uso actual de modelado y simulaciones en el mundo de la defensa.
¿Por qué se utilizan las simulaciones en el sector de la defensa?
Comenzamos considerando los propósitos de la simulación. En pocas palabras podemos decir que hoy esencialmente simulamos para lograr uno de estos Objetivos 4:
A) La formación del personal militar
B) Investigación y desarrollo de estrategias/tácticas ganadoras en escenarios conocidos
C) La definición de las características de los nuevos sistemas.
D) La validación de nuevos sistemas.
Veamos a continuación ("figura 1") en qué consisten las 4 dimensiones de uso enumeradas anteriormente. Y para ello, consideremos una simulación genérica, la de un sistema de defensa aérea como el del esquema (ver imagen siguiente). Es una esquematización muy simplista que proporciona un modelo de comando y control (el primero a la izquierda, en la figura), el modelo de un lanzador de misiles, un radar, un misil interceptor y una posible amenaza (el último cuadrado azul en la figura, en el extremo derecho). Estos modelos de objetos reales están conectados, en la simulación, por una infraestructura de comunicación (el bloque naranja en la figura) capaz de hacer que se comuniquen entre sí para construir una única simulación coherente de una interacción del sistema de defensa con el aire. amenaza.
Para entender cómo se usa una simulación para lograr el objetivo A, ella formación del personal1, podemos imaginar la necesidad de tener un operador del sistema de armas modelado en el ejercicio de ejemplo (ver siguiente imagen "figura 2"). Imaginemos que interactúa directamente con el modelo de mando y control, imaginemos que el simulador se alimenta con los típicos escenarios de simulación de un enfrentamiento de una amenaza hostil y supongamos que el sistema permite registrar las interacciones del operador y los resultados de la misión de enfrentamiento. para un posterior análisis posterior del comportamiento del operador (¿cuántos aviones hostiles logró atacar? ¿Con qué resultado? ¿Qué operador era mejor para un conjunto dado de escenarios? ¿Por qué?). Internacionalmente este objetivo se conoce como Educación, Entrenamiento, Ejercicio y Evaluación (ETEE).
Para entender cómo se usa una simulación para lograr el objetivo B, investigación y desarrollo de estrategias/tácticas ganadoras en escenarios conocidos, tenemos que imaginar que tenemos datos de inteligencia que nos permiten modelar un nuevo modelo de amenazas. Es legítimo preguntarse cómo, en igualdad de condiciones, conviene configurar el sistema para que responda mejor, es decir, para que sea más eficaz, ante este tipo de amenazas: ¿cómo disponer los lanzadores? ¿Cómo organizar los radares? ¿Qué doctrina del fuego es más efectiva? ¿Cuál es el comportamiento más correcto de los operadores? Una situación similar se esquematiza en la siguiente figura ("figura 3").
Para entender por qué se utiliza una simulación para lograr el objetivo C, es decir, la definición de las características de los nuevos sistemas, podemos volver a referirnos a un escenario como el de la imagen anterior ("figura 3"). Supongamos que nos damos cuenta, a través de datos de inteligencia, de una nueva amenaza de un enemigo potencial. Realizamos simulaciones con los modelos de los sistemas de armas de que disponemos y descubrimos que el sistema de que disponemos no es el adecuado para asegurarnos un grado satisfactorio de protección frente a la nueva amenaza. Ser capaces de procurarnos un nuevo sistema de armas, o ser capaces de evolucionar el existente, ¿en qué dirección nos movemos? ¿Puede ser suficiente un radar de mayor rendimiento, capaz de ver la amenaza antes y mejor, o un misil interceptor más maniobrable, o capaz de alcanzar mayores alturas/distancias en comparación con el existente? Para responder a estas preguntas, y luego elaborar una solicitud de oferta de un sistema avanzado y optimizado para responder a las nuevas necesidades de las fuerzas armadas, la simulación es una herramienta muy útil y muchas veces insustituible.
Y finalmente, intentemos imaginar cómo un sistema de simulación puede ser útil para lograr el objetivo D, es decir, la validación de nuevos sistemas. Continuando con el ejemplo anterior, podemos intentar imaginar que en realidad hemos recibido un sistema (o subsistema) mejorado para contrarrestar un nuevo tipo de amenaza. Suponiendo que el sistema que hemos decidido adquirir es un nuevo radar, podemos imaginar que, además del propio radar, también se puede proporcionar un modelo del radar, un modelo adecuado para formar parte de nuestra simulación.2. Con este modelo es posible volver a ejecutar la simulación para verificar el desempeño del sistema mejorado final y luego validar el propio sistema para determinar el cumplimiento efectivo de la necesidad de enfrentar la amenaza evolucionada (ver siguiente imagen "figura 4" ).
Otro caso que entra dentro del objetivo D es el de la integración de un sistema complejo que requiere un desarrollo desde cero. Normalmente, al diseñar un sistema completamente nuevo, comenzamos diseñando una simulación global del propio sistema con el objetivo de afinar los requisitos detallados y desarrollar los algoritmos de cada subsistema (exactamente la situación del primer esquema del artículo). Una vez completado el desarrollo, los distintos subsistemas se habrán creado realmente con el HW real (al menos en forma de prototipo), estos prototipos se reemplazan, primero uno a la vez (ver imagen siguiente "figura 5"), luego gradualmente todos, a los subsistemas originalmente concebidos en simulación. En otras palabras, la simulación se transforma en una verdadera herramienta de prueba, validación e integración útil para verificar en qué medida el subsistema creado se desvía del originalmente concebido (concepto de HW en el bucle).
Tipos de simulación
Hay muchas formas de diferenciar los tipos de simulaciones que se utilizan en Defensa. Una diferenciación clásica es entre simulaciones constructivas, virtuales y en vivo:
- Constructivo: una simulación en la que se simulan tanto los sistemas como el comportamiento de los operadores unitarios (operadores cuyo comportamiento está representado por modelos)3. El sistema de simulación como el de la "figura 3" puede responder a este tipo de definiciones, si se imagina que la intervención humana se limita a modificar lo que se ha identificado como "datos de configuración" (por ejemplo, decidiendo el despliegue de los elementos en el terreno o decidir la aparición en un momento determinado de la simulación de una amenaza que tiene un comportamiento preestablecido). En una simulación constructiva, todo se simula realmente (generalmente por computadora), y ningún elemento real interactúa con la simulación.
- Virtual: En este caso tenemos sistemas simulados controlados por personas reales (Human in the Loop). Lo que se describe en la "figura 2" puede ser un buen ejemplo.
- Vivir en BCN: En este caso, además del caso Virtual, también podemos tener sistemas reales (como ya se mencionó, el concepto es de HW en el bucle). Consideremos, por ejemplo, el caso de la "figura 6" (imagen siguiente) en el que en lugar de un radar simulado, tenemos un radar real capaz de enviar datos al mando y control simulado, y habilitado para recibir tanto reales como simulados (Sim en vivo).
La clasificación que acabamos de exponer tiene un valor histórico (aparece en los primeros documentos del DOD USA de principios de los 90) pero hoy parece, en muchos sentidos, obsoleta. Sin embargo, se pueden hacer algunas consideraciones sobre las diversas configuraciones.
Una simulación constructiva ciertamente asegura resultados más repetibles, es relativamente más económica que las demás (no hay objetos reales, todo se simula en computadoras) y es más adecuada para estudiar el comportamiento teórico del sistema modelado (por ejemplo: definición de los requisitos, definición de estrategias, evaluación de debilidades). La fidelidad depende de la precisión de los modelos utilizados en la simulación misma.
Pero a medida que se introducen elementos no simulados (es decir, operadores reales, como en el caso de la simulación virtual, o sistemas reales en la simulación en vivo), la repetibilidad de la simulación es más difícil, si no completamente imposible de lograr. Pero la representatividad, por otro lado, mejora y hace que la simulación sea más adecuada para diferentes objetivos, como los de validar un nuevo sistema o entrenar a los operadores.
También mencionamos brevemente la tecnología de los gemelos digitales, literalmente "gemelos digitales", que consiste en crear copias virtuales y digitales de objetos reales, copias capaces de modelar adecuadamente los aspectos estáticos y dinámicos. Tales copias digitales son capaces de influir en la simulación en la que actúan, por supuesto, pero también de trasladar algunos efectos/resultados de la simulación al objeto real del que son copias. Es una especie de alternativa a la situación de la "figura 6": en lugar de hacer que la simulación interactúe con un objeto real dejándolo en el mundo real, el objeto real se transpone al mundo simulado reemplazándolo con su "gemelo digital". .
Finalmente, es necesario reflexionar cómo, con el avance de las últimas tecnologías y con el metaverso a las puertas, se adapta la representación de la "figura 7" (imagen siguiente), que muestra, junto a la clasificación tradicional (parte inferior del figura), la superposición de conceptos de Realidad Mixta a los que tenemos que acostumbrarnos cada vez más (para una discusión sobre las perspectivas del metaverso es útil leer el estudio Ref. 2).
Figura 1: Comparación entre los conceptos de Realidad mixta (sección a) y simulaciones (sección b). Fuente: Ref. 3
También es de interés una clasificación que diferencia las simulaciones en función de la categoría jerárquica de los sistemas simulados. La "Figura 8" (imagen siguiente, tomada de la Ref. 3) representa sintéticamente una jerarquía de los distintos tipos de simulación, destacando los niveles de agregación, la resolución/fidelidad, el área de acción simulada (y mostrar, por ejemplo, algunas simulaciones conocidas en el campo de la defensa estadounidense).
Nuestro ejemplo de "figura 1" se ubicaría en el penúltimo nivel de agregación, el de "Misión". En el nivel más bajo (compromiso) uno puede imaginar el modelo de un solo interceptor o de un radar. En un nivel aún más bajo (ingeniería) están los modelos de subsistemas (por ejemplo: el modelo de un buscador4 de un misil).
Los niveles situados más abajo, en la "figura 8", son más adecuados para la consecución de los objetivos C y D (definición de requisitos y validación) y por ello se denominan nivel "Ingeniería".
La "figura 8" nos introduce, de forma natural, a abordar el tema de la interoperabilidad. La interoperabilidad es un concepto amplio y expresa la capacidad de un sistema para interactuar correctamente con otros sistemas. La interoperabilidad se ha convertido durante mucho tiempo en un requisito que deben cumplir los sistemas de armas, y es un requisito previo para las capacidades habilitadas en red y las operaciones multidominio. Si, por un lado, los sistemas de armas deben interactuar entre sí, es igualmente claro, incluso simplemente mirando la "figura 8", que las simulaciones (o más bien: los modelos en los que se basan las simulaciones) también deben hacerlo. tanto por la necesidad de agregación de diferentes modelos en una simulación que considera diferentes sistemas simulados que interactúan, tanto por la necesidad de reutilización del modelo5.
Un ejemplo que es fácil de entender es el del modelado de los objetos que animan el espacio de batalla: si un sistema ve una determinada amenaza, un sistema desplegado cerca debe ver la misma amenaza (a menos que las diferentes características de los sensores).
De esta consideración entendemos que surge la necesidad de definir a) un lenguaje para el intercambio de datos simulados yb) una arquitectura SW que permita interoperar las distintas simulaciones. Para solucionar este tipo de problemas, como el de federar objetos de diferente nivel jerárquico, podemos ahora considerar tanto el DIS (Simulación interactiva distribuida, el estándar IEEE para realizar simulaciones entre plataformas) que el HLA (Arquitectura de alto nivel, que es el estándar arquitectónico para el diseño de simulación distribuida).
(Continuación)
Lee la primera parte"Qué son los modelos de simulación: origen y evolución"
Lee la tercera parte"Qué son los modelos de simulación: centros de simulación en Italia y en todo el mundo"
Referencias
1 INTRODUCCIÓN AL MODELADO Y SIMULACIÓN, Anu Maria
2 Metaverso y Seguridad Nacional, Instituto Italiano de Estudios Estratégicos, Fabio Vanorio
3 Desafíos abiertos en la construcción de sistemas de simulación de combate para respaldar pruebas, análisis y entrenamiento, Conferencia de simulación de invierno (WSC) de 2018, Andreas Tolk - Raymond R. Hill - Douglas D. Hodson - Jeremy R. Millar
Note
1 Un concepto similar es el definido en inglés por el término "Mission Rehearsal", es decir, prueba de la misión.
2 A menudo, se encargan diferentes versiones del modelo al proveedor, con la intención de reflejar el progreso del diseño del subsistema. De esta forma es posible disponer de retornos intermedios, antes de la liberación del proyecto final, para poder comprobar la validez de las evoluciones solicitadas y, en su caso, poder corregirlas en la fase de diseño del nuevo producto. , cuando el coste de las modificaciones sigue siendo razonable.
3 No se simula el comportamiento de los mandos asignados para ejercer la función de mando y control de las unidades dependientes
4 El subsistema de seguimiento de objetivos
5 Sin embargo, es necesario ser cauteloso con la reutilización de modelos de simulación y advertir al lector que no siempre es posible reutilizar modelos creados para dos simulaciones de diferentes niveles jerárquicos, o incluso del mismo nivel jerárquico. Hay problemas de nivel de fidelidad, requisitos de ejecución y más, que a menudo hacen que la reutilización sea imposible. Esto se resuelve ya sea simplificando el modelo, rediseñándolo o simplemente usando los datos de la simulación más precisa en el contexto de una simulación de nivel superior.
Foto: Fuerza Aérea de EE. UU. / autor
