Як розробники програмного забезпечення передбачають, хто виграє війну – The Economist

The Economist пише про те, як розробники програмного забезпечення за допомогою моделей симуляції прагнуть передбачити, хто виграє війну. Наводимо дещо скорочений переклад тексту.

Воєнні дії складні та непередбачувані. Тому будь-який інструмент, що обіцяє зменшити цю непередбачуваність, найпевніше, приверне увагу та гроші. Тож не дивно, що бізнес з прогнозування результатів конфліктів нині активно розвивається.

Одним із програмних продуктів, призначених для цієї мети, є статистична модель основних бойових операцій (Major Combat Operations Statistical Model, MCOSM), розроблена інженерами Військово-морської аспірантури (NPS) у Монтереї, Каліфорнія. MCOSM запускає алгоритми на основі даних про 96 битв та військових кампаній, проведених з останнього року Першої світової війни до наших днів. Отримавши інформацію про повномасштабне вторгнення Росії в Україну, яке почалося 24 лютого, модель передбачила (за шкалою від одного до семи) оцінки "оперативного успіху" для нападальної та оборонної сторін 2 і 5 відповідно.

Це майже повністю справдилося. 25 березня російські війська відмовилися від наміру взяти Київ та звузили свої цілі до сходу та півдня України, ознаменувавши кінець того, що стало розглядатися як перша фаза війни. Прогноз mcosm не був випадковістю. У руках досвідчених користувачів, каже Джон Чарнецький, який його створив, він дає сім із десяти правильних прогнозів.

Щоб виконати прогноз mcosm, користувачам слід оцінити 30 значень. Зокрема, вони враховують рівень підготовки, вогневої потужності, мобільності, логістики, розвідки, прийняття рішень і здатності до послідовності та синхронізації операцій кожної зі сторін конфлікту.

Наприклад, російські збройні сили вважалися глибоко реформованими з 2008 року. Утім, доктор Чарнецький, який до роботи в NPS був полковником в американській армії, поставив Росії гнітючу оцінку "1". Виявилося, що це добре відображає надмірно амбітну спробу Кремля наслідувати американську тактику шоку та тремтіння, стрімко атакуючи Україну з кількох напрямків.

Є й інші моделі. Роджер Сміт з компанії in[3], консалтингової фірми в Орландо, яка консультує розробників моделей військового прогнозування, колись був головним технологом в офісі моделювання американської армії. Він стверджує, що його команда зараз розробляє або модернізує близько 100 моделей прогнозування.

Деякі з них, як-от MCOSM, є детермінованими. Це означає, що ті самі вихідні дані завжди дають той самий прогноз. Інші є імовірнісними. Візьмемо, приміром, постріл з гвинтівки з 600 метрів, зроблений у сутінках по рухомій цілі в бронежилеті, коли спусковий гачок натискає стомлений, погано навчений снайпер. Щоб змоделювати таку подію, розробники оцінюють ймовірність того, що стрілець промахнеться, поранить чи уб'є, виражену у відсотках.

Гарним прикладом імовірнісної моделі є Brawler, симулятор повітряного бою, створений ManTech, оборонною компанією з Герндона, штат Вірджинія, який використовують американські ВМС і ВПС. Brawler обробляє інженерні дані про характеристики бойових літаків, включно з численними підсистемами, а також можливості наземних радарів і ракетних батарей. Під час симуляції віртуальним уявленням цього устаткування можуть керувати або люди, або програмне забезпечення. Багаторазовий запуск програмного забезпечення дозволяє отримати ймовірність різноманітних результатів. Наскільки певні маневри ухилення збільшать шанси F-16 уникнути російської ракети С-400? Як щодо впливу висоти? Дощу? Зенітного вогню чи інших засобів протидії?

Моделювання фізики всіх цих речей – досить складне завдання. Але Brawler також включає алгоритми, які претендують на апроксимацію психічних та культурних факторів. Карен Чайлдерс, капітан ВПС Америки у відставці, яка зараз працює у компанії ManTech, де вона відповідає за оновлення brawler, описує цю частину роботи як "явне моделювання мозку пілота".

Візьмемо, наприклад, транспондери iff (ідентифікація, друг чи ворог) на військових літаках. Brawler моделює як поширення сигналів iff, так і те, як вони відвертають увагу пілота чи уповільнюють час реакції. При цьому має значення загальне когнітивне навантаження пілота на цей момент. Також, за словами Чайлдерс, важить рівень майстерності, що приписується кожному імітаційному пілоту. Крім того, користувачі brawler вводять значення для соціально-політичного походження кожного пілота. Передбачається, що реальні пілоти з демократичних країн креативніші за пілотів з авторитарних держав, де режими не заохочують особисту ініціативу.

Ще більш ймовірнісну модель, Pioneer, яка розробляється компанією Bohemia Interactive Simulations (bisim) і над якою працюють понад 400 розробників, називають "оборонним метавсесвітом". Американська морська піхота сподівається отримати її наприкінці наступного року.

Як і комерційні метаверсії, Pioneer вимагає серйозних обчислювальних потужностей та працює на хмарних серверах. Вона може моделювати дії та долі приголомшливої ​​кількості об'єктів по всьому світу. Від солдатів, танків, кораблів та літаків до будівель, автомобілів, пагорбів, рослинності, зброї та навіть окремих боєприпасів. Система також використовує метеорологічні дані в реальному часі. Якщо танк, який в'їжджає в поле, потоне в багнюці, Pioneer робить саме це. Він також «деформує» місцевість під час віртуальних битв. Якщо артилерійський обстріл блокує вулицю, Pioneer відповідним чином перенаправляє рух.

За словами Піта Моррісона, екскерівника компанії bisim, який зараз керує її комерційними операціями, Pioneer моделює "траєкторію польоту кожної окремої кулі, включно з рикошетом". Він також враховує підготовку бойових сил, рівень втоми та "доктрину" (принципи, взяті з військових довідників та оцінок розвідки, що спрямовують дії армії). За словами Моррісона, запустіть кілька сотень симуляцій переходу військ через ворожу територію, і оцінки втрат навчать вас без кровопролиття, як їх уникнути.

Ще один пакет ймовірнісного програмного забезпечення – це Advanced Joint Effectiveness Model, який допомагає обчислювати ймовірності, пов'язані з гіпотетичними атаками на певний вид техніки, розраховуючи ймовірні значення типів пошкоджень.

Що все це означає для України – інше питання. Полковник у Києві, який попросив не називати його імені, нарікає, що запити на передові американські моделі прогнозування мало що дали. За його словами, таке програмне забезпечення допомогло б Україні планувати місії. Щодо того, що американські прогнозисти дізнаються про війну, більшість із них мовчать. Але Памела Блечінгер, директорка армійського Центру досліджень та аналізу у Форт-Лівенворті, штат Канзас, зазначає один момент. За її словами, сильна воля України до боротьби відіграє більшу роль у військових успіхах цієї країни, ніж очікувала її команда із приблизно 290 прогнозистів.

Вони використовують такі моделі, як CombatXXI (для бригадних боїв) та Advanced Warfighting Simulation (коли залучено більше військ). Жодна з них не була розроблена спеціально для прогнозування волі до бою. Однак програмне забезпечення, розроблене в американському аналітичному центрі Rand, спрямоване саме на це.

Дослідники Rand визначили перелік факторів, які впливають на волю до боротьби. Це очевидні речі, як-от якість харчування, сну та екіпірування солдата, а також тонші нюанси, такі як мотивація бійця, рівень концентрації жахіть війни та деморалізаційних чинників (перевага в повітрі у ворога, наявність у нього хімічної або запалювальної зброї). Успіх на полі бою зазвичай підвищує моральний дух – важливу складову волі до боротьби, яка зазвичай покращує ефективність війська. Але ця перевага з часом слабшає. У ширшому розумінні волю армії до боротьби послаблюють корупція, безробіття, зростання вартості життя та політична поляризація.

Рівняння, розроблені Rand, які приблизно відображають кореляцію між цими факторами й волею до боротьби, були включені в симулятори бойових дій оборонного відомства під назвою Onesaf та iwars. Без цих удосконалень, каже Генрі Харгроув, статистик із Rand, ці симулятори вважали б солдатів безстрашними автоматами, але "люди – не термінатори".

З огляду на це застереження, The Economist попросив Джона Чарнецького використати MCOSM, щоб спрогнозувати результат поточної другої фази російсько-української війни, що ведеться з активним застосуванням артилерії. Він визначив нові для значення змінних, які відображають кращу роботу російських військ у таких сферах, як обробка інформації, оперативна послідовність і військова оцінка. Україна, за його оцінкою, зберегла низку якісних переваг, але вони скоротилися. І Україна досі значно поступається в озброєнні. Доктор Чарнецкі ввів дані та запустив модель. Вона передбачила оцінку "оперативного успіху" у п'ять балів як для Росії, так і для України – іншими словами глухий кут.

програмування війна прогноз

Знак гривні
Знак гривні