Предсказать и выжить

Одна из программ, предназначенных для этого, – это Статистическая модель крупных боевых операций (MCOSM), разработанная в Военно-морском колледже (ВМК) и Военно-морской аспирантуре в Монтеррее (Калифорния).
MCOSM использует алгоритмы, основанные на данных о 96 сражениях и военных кампаниях, произошедших между окончанием Первой мировой войны и сегодняшним днём.
Как говорит создавший её Джон Чарнецкий, в умелых руках она даёт правильные прогнозы в 70% случаев.
Решающее мгновение
Чтобы запустить MCOSM, пользователь должен задать 30 исходных параметров. Здесь и уровень сражения, операции или кампании, и его ожидаемая важность, и степень подготовки каждой из сторон, их огневая мощь, мобильность, логистика, разведка, механизм принятия решений, способность синхронизировать действия различных соединений. При этом требуется определённый здравый смысл, поскольку точные значения многих из этих параметров заранее неизвестны или могут быть рассчитаны неправильно.
Есть и другие модели. Роджер Смит работает в консалтинговой компании in[3] в Орландо (Флорида). Её клиенты – разработчики военных прогностических моделей. Сам Смит ранее работал главным технологом в Управлении моделирования американской армии в том же Орландо. По его словам, ныне его команда отвечает за разработку и обновление примерно 100 больших и малых прогностических моделей.
Некоторые модели, например MCOSM, являются жёстко определёнными, т. е. одни и те же вводимые в них данные всегда дают один и тот же результат. Другие модели носят вероятностный характер.
Рассмотрим, например, сделанный в сумерках выстрел на 600 м из винтовки по идущей цели, одетой в бронежилет. При этом на спусковой крючок нажимает уставший и плохо обученный стрелок. Чтобы смоделировать такое событие, разработчики оценивают в процентах вероятность того, что стрелок промахнётся, ранит или убьёт идущего. Для этого требуется изучить прошлые сражения, статистику стрельбы и учесть особенности используемого оружия.
Хорошим примером вероятностной модели является симулятор воздушного боя Brawler, созданный военно-промышленной фирмой ManTech, расположенной в Херндоне (Виргиния). Её используют американские ВМФ и ВВС. Brawler анализирует сложные инженерные данные боевых самолётов, их подсистемы, а также возможности наземных радаров и ракетных батарей. Во время использования симулятора внешние параметры могут задавать как люди, так и сама программа.
Драка в баре
Моделирование физических характеристик всех этих вещей само по себе достаточно сложно. Но Brawler включает в себя алгоритмы, которые, как утверждается, учитывают ещё и психические и культурные факторы. Карен Чайлдерс, отставной капитан ВВС США, ныне работающая в ManTech, где отвечает за обновление Brawler, описывает эту часть своей работы как «точное воспроизведение мозга лётчика».
Возьмём, например, радиоответчики «свой-чужой» на боевых самолётах. Brawler моделирует не только распространение их сигналов, но и то, насколько привлечение к ним внимания пилота отвлекает его или замедляет его реакцию. При этом имеет значение общая нагрузка на мозг лётчика в данный момент. Таким образом, говорит Чайлдерс, учитывается уровень мастерства каждого пилота.
Обычно Brawler симулирует бои с участием не более чем 20 самолётов, но при необходимости эта модель может обрабатывать данные и по втрое большему числу летательных аппаратов. Распространение полной версии этого программного обеспечения строго ограничено. Его единственный иностранный пользователь – это британское Министерство обороны. Но ManTech продаёт ещё и версию под названием Cobra, из которой удалены засекреченные алгоритмы. Её приобрели Южная Корея и Тайвань.
Есть и более крупная вероятностная модель Pioneer. Ее разработала Bohemia Interactive Simulations (BISim) – еще одна фирма из Орландо. В марте эту модель пробрёл британский военно-промышленный великан BAE Systems. Питер Юнгк, глава отдела моделирования BAE, называет эту программу «военной метавселенной». Корпус морской пехоты США надеется заполучить её лишь в конце следующего года.
Как и в случае с коммерческими метавселенными, Pioneer требует серьёзных вычислительных мощностей и работает на облачных серверах. Он может воспроизводить действия и судьбы ошеломляющего количества персонажей и объектов по всему миру. Это и солдаты, и танки, и корабли, и самолёты, и здания, и автомобили, и вышки мобильной связи, и холмы, и растительность, и даже отдельные боеприпасы. Данные о местностях особого военного значения, используемые Pioneer, включают такие подробности, как расположение конкретных деревьев по данным разведывательных самолётов или спутников.
Эта система также использует получаемые в режиме настоящего времени метеорологические данные. Если танк, выезжая в поле, вязнет в грязи, в Pioneer происходит то же самое. Она также «меняет» местность по мере развёртывания виртуальных сражений. Если артиллерийский обстрел блокирует улицу, то Pioneer соответствующим образом меняет направление дорожного движения.
По словам Пита Моррисона, бывшего главы BISim, который ныне руководит коммерческими операциями этой компании, Pioneer моделирует «траекторию полёта каждой отдельной пули, включая её рикошет». Он также учитывает подготовку войск, уровень их усталости и их «доктрину» (те принципы, которыми они руководствуются; их берут из справочников и оценок разведки).
Проведите несколько сот симуляций пересечения войсками участка вражеской территории, говорит Моррисон, и программа без кровопролития научит вас, как надо это правильно делать.
Ещё одна вероятностная программа – это Усовершенствованная модель совместной эффективности (AJEM). Министерство обороны США наняло почти 600 человек для работы именно с ней. Сначала пользователь загружает в программу технические характеристики самолёта, бронетехники или военного судна. Если имеются данные от производителя, то эту работу можно сделать менее чем за месяц. В противном случае может потребоваться целый год.
Марианна Кункель, работающая с AJEM в армейском Командно-аналитическом центре развития боевых возможностей (КАЦРБВ; Мэриленд), говорит, что пользователи затем используют «таблицы поражения» со скоростями и массами различных снарядов, чтобы провести «линии выстрела через цель».
Это позволяет AJEM оценивать вероятность поражения при возможных нападениях. Допустим, что выпущено 300 миномётных снарядов по движущимся в заданном строю на расстоянии в 4 км с определённой скоростью двум дюжинам боевых машин пехоты Bradley.
AJEM позволит подсчитать вероятный ущерб, что будет нанесён противнику. Это может быть и «полное уничтожение», и потеря мобильности, связи или возможности стрелять. Такие оценки очень полезны для оружейных компаний, стремящихся повысить живучесть выпускаемой ими техники или, наоборот, смертоносность средств поражения.
На связи
Следующим шагом, говорит Эшли Бомбой, руководитель отдела моделирования КАЦРБВ, должно стать объединение различных моделей. Её команда намерена создать ещё более крупные (и пока не называемые) симуляторы, чтобы подключаться к AJEM «на лету, по мере необходимости», чтобы обеспечить более высокую точность данных.
Ещё одна задача – предсказание событий за пределами непосредственного боевого пространства. ДАРПА – одно из исследовательских подразделений Министерства обороны США – надеется сделать это посредством прочёсывания сотен тысяч отчётов мозговых трестов, публикаций средств массовой информации и документов самого Пентагона в поисках корреляций, которые могли не заметить обычные читатели.
Исследователи из RAND определили те факторы, что влияют на готовность сражаться. Сюда входят и вполне очевидные вещи (качество питания, сна, обмундирования солдата), и такие более сложные факторы, как причины, по которым он сражается, ужасы, которые разворачиваются на его глазах, наличие у противника деморализующего превосходства в воздухе, химических и зажигательных вооружений.
Успех на поле боя, как правило, поднимает боевой дух, готовность к сопротивлению и меткость стрельбы. Но со временем это преимущество исчезает. В более широком смысле готовность армии к сопротивлению ослабевает из-за коррупции, безработицы, роста стоимости жизни и политической поляризации.
Ни один план не выдерживает действительного соприкосновения с противником
Разработанные RAND уравнения были включены в такие боевые симуляторы Министерства обороны, как OneSAF и IWARS. Без этих усовершенствований, говорит Хенри Харгроув, статистик из RAND, эти симуляторы рассматривали бы солдат как бесстрашных роботов. А «люди не терминаторы», и отказ от учёта их воли к борьбе ведёт к ухудшению качества прогнозов.
Составление прогнозов – процесс захватывающий. Как говорит Эндрю Ильячинский, опытный специалист по моделированию из Центра военно-морского анализа (Виргиния), «вы сидите и наблюдаете, как система делает своё дело» по мере того, как появляются новые модели поведения.
Однако неожиданности при этом в порядке вещей. Присвоение числовых оценок человеческой психологии и военно-техническим изобретениям в лучшем случае субъективно, а в худшем – фантастично. Как гласит старая поговорка, все модели ошибочны, но некоторые из них полезны.
The Economist, 23 июля 2022 года.