Vojenské simulace

Validace je proces, při kterém se zkoumá, zda konceptuální model je dostatečné přesným odrazem reality a obsahuje všechny skutečnosti důležité pro řešený problém.[4]

Verifikace je proces, při kterém se zkoumá, zda výsledný produkt (software) je přesnou implementací původního konceptuálního modelu. Tedy zda splňuje všechny předepsané podmínky a jeho interakce probíhají tak, jak byly popsány v konceptuálním modelu.[4]

Oficiální přijetí samotného produktu pro specifický problém. Žádná simulace není univerzálním řešením pro všechny problémy. Akreditace definuje množinu problémů, pro které je simulace použitelná.[4]

U prvních počítačových simulací byla každá vytvořená pro specifický problém a nepočítalo se s budoucími úpravami a rozšířeními modelu. Stejně tak se nepočítalo s jejím využitím pro jiné projekty. Postupem času se však různé části modelů vytvářely jako knihovny, které mohly být znovu použity jinými vývojáři, pro jiný projekt. Tyto knihovny obsahovaly zejména operace jako generování (pseudo)náhodných čísel, vytváření systémových reportů, komplexní matematické a statistické výpočty atd.[4]

U pozdějších projektů (konec 20. století) týkajících se vojenských simulací se začala vytvářet a opakovat podobná struktura. Tato architektura typicky obsahovala šest logických částí: Simulation engine, Training interface, Controller interface, Scenario generation, After action review a Network operations.[4]

Středem v této architektuře je Simulation engine (část zajišťující vlastní běh a logiku simulace). Vstupní data pro tento engine vytváří Scenario generation. Výstupní data simulace se analyzují v rámci After action review. Controller interface slouží k ovládání simulace (spuštění, provádění a ukončení). Training interface slouží k interaktivnímu zapojení uživatelů. A konečně Network interface zajišťuje síťovou komunikaci mezi více simulacemi, které mohou běžet na různých počítačích (viz Interoperabilita).[4]

S vzestupem objektově orientovaného programovacího paradigmatu se objektové struktury začaly promítat i ve vojenských simulacích – objektově orientovaná architektura poskytuje lepší možnosti interoperability a znovu-použití kódu. Tím poskytuje možnost vývojářům využít téměř hotový systém a jen ho doladit pomocí přidávání detailních modelů do připravené infrastruktury. Velmi rozšířený byl v tomto ohledu projekt Joint Simulation System (JSIMS).[4]

Simulace jsou dynamické reprezentace systému – provedení různých událostí vede k tomu, že model může napodobovat stavy skutečného systémů v čase. Události jsou důležitou části simulace a je nutné je správně a efektivně řídit. Za tímto účelem je vytvořen seznam událostí a důležitých informací o nich – jakou operaci provádí, co je spouštěčem této události, jaké objekty ovlivňuje. (Smith 1998) Tyto události pak jsou spuštěny buď speciálním softwarem, nebo jsou přímo připojeny k objektu (záleží na struktuře systému a komplexitě dané události).[4]

U většiny simulací je čas proměnnou, která kontroluje a řídí eventy. Pokud máme jednoduchou simulaci běžící pouze na jednom stroji (nekomunikující s jinými simulacemi), je organizace času poměrně jednoduchou záležitostí. Buď se jedná o simulaci řízenou časovými kroky, nebo kroky událostí. Simulace s časovými kroky obsahuje mechanismy jak pro časový postup, tak pro řízení událostí. Simulace s kroky událostí neobsahuje žádné časové kroky, ale jednoduše postupuje od jedné události ke druhé.[4]

S rozvojem technologií jako webové služby, cloud, virtualizace apod., bude většina simulací pravděpodobně složitější (více aplikací, běžící na různých strojích, komunikující přes síť). V tomto případě je nutné správně synchronizovat čas napříč těmito aplikacemi, tedy aby jednotlivé události probíhaly ve správném pořadí a zachovávaly si tak kauzální vztahy. Z důvodů prodlení při síťové komunikaci, je možné, že události dorazí k objektu ve špatném pořadí a je tedy nutné tuto situaci nějakým způsobem ošetřit. Za tímto účelem byly navrženy tzv. konzervativní a optimistické synchronizační techniky.[4]

Konzervativní synchronizace poskytuje jakýsi zámek nad jednotlivými objekty, čehož dosahuje pomocí front, ve kterých se drží informace z jednotlivých simulací. Každá simulace tedy musí procházet tyto fronty a na základě toho pak určit časový údaj a provádět jednotlivé události. Jednotlivé simulace musí také poskytovat informace o tom, že v časovém úseku žádné události nevytváří, aby systém předešel deadlockům.[4]

Optimistická synchronizace se snaží, co nejlépe využít dostupné výpočetní zdroje. Povoluje jednotlivým simulacím provádět „své“ události bez ohledu na ostatní, nicméně pokud nějaká ze simulací napřed, dostane požadavek na rollback – tedy resetovat všechny události, které jsou napřed a provést je znovu.[4]

I když je každá simulace unikátní, existují pravidla, která lze univerzálně použít při modelování. Mezi taková pravidla Smith[4] uvádí například:

• Žádný model nemá vlastní hodnotu sám o sobě. Hodnota každého modelu je zcela závislá na jeho schopnosti řešit nějaký problém reálného světa.
• Znalost a porozumění danému problému z uživatelské perspektivy je klíčová pro vytvoření smysluplného modelu.
• Návrháři modelů by se měli poučit z již vytvořených modelů (využití tzv „best practices“). I když neřeší konkrétní velmi komplexní problém, mohou být zdrojem inspirace.
• Vytvořit model modelu neboli prototyp k lepšímu uchopení daného problému a nalezení lepšího řešení.

Fyzikální aspekt modelů je zejména pro vojenské simulace velmi důležitý. Takové simulace takřka s jistotou obsahují fyzikální objekty (vozidla, lidi, vojenskou technologii…) a jejich interakce. Vojenské modely jsou často popisované jako reprezentace procesu „jít – pozorovat – střílet“.[4]

Pohyb znamená přesně určit pozici jednotek a techniky v čase. Základem bývá klasická rovnice: Rychlost * Čas = Vzdálenost. Tato rovnice pak je rozšířená o informace o terénu, nepřátelských jednotkách, případně ještě vlastní poškození, bojové formace atd.[4]

Pozorování neboli schopnost pozorovatele detekovat nějaký cíl v nějakém prostředí. Pozorovatel mívá efektivní zorné pole. Zároveň by model měl brát v potaz také úroveň detekce objektu.[4]

Do sekce střílení patří například modely zabývající se efektivitou zbraní vůči nějakému jinému objektu. Jedny z prvních matematických rovnic zabývající se relativní silou ozbrojených složek jsou Lanchasterovy zákony.[4]

Modely chování jsou velice komplexní – jedná se o schopnost jednotek jednat samostatně bez lidského zásahu. Jinými slovy tedy o schopnost počítače replikovat lidské chování. Tyto modely využívají znalosti z oblasti Umělé inteligence pro modelování lidského rozhodování – expertní systémy, konečné automaty, techniky hlubokého učení atd.[4]

Prostředí, ve kterém se objekty pohybují, na ně má důležitý vliv. Modely prostředí jsou závislé na velkém množství dat, ze kterých se dané prostředí modeluje – například data o terénu, atmosféře atd. Stejně tak jsou součástí prostředí reprezentace rádiových a akustických vln, biologických, chemických a nukleárních agentů.[4]

Stejný objekt může být v několika modelech reprezentován na různých úrovních detailu, každý model o něm může uchovávat různé informace atd, což vede k problému s konzistencí celého systému.[4]

Smith uvádí příklad se střelou, která v jednom modelu může být vnímána jako síla, která je aplikována na určitou vzdálenost a má definovaný nějaký efekt.[4] Jiný model může reprezentovat stejnou střelu jako komplexní systém, ve kterém hrají roli aspekty jako tah motoru, objem paliva atd. Zachování interoperability takovýchto modelů zahrnuje dodání detailů do modelu s nižší úrovní, eliminace detailu v modelu s vyšší úrovní, případně kombinace obojího.

Smith také píše, že neexistuje jednotné obecné řešení tohoto problému a doporučuje standardizaci všech tříd simulace.[4]