Демонстрацию цифровых двойников несложно. Почему их так сложно интегрировать в системы управления миссиями?

Статья первоначально была опубликована в журнале National Defense Magazine , ноябрь 2026 г., страницы 24–25. Материал переиздан с разрешения.

Тришна Лавли, директор и руководитель направления цифровых двойников в Booz Allen , и Паркер Райт, старший директор в Unity Technologies.

Сегодня на передовой солдаты и операторы принимают решения, которые уже принимались миллионы раз до этого. Возможно, эти люди этого и не осознают, но бесчисленное множество вариантов уже было опробовано, провалено, адаптировано и усовершенствовано, включая самые невероятные и нереалистичные сценарии миссий, которые никогда не воплотятся в жизнь.

Благодаря достижениям в области технологии цифровых двойников, в вооруженных силах происходит кардинальное изменение определения понятия «готовность к бою». Вместо того чтобы объявлять о готовности солдата, системы, процесса или объекта к действию после линейной серии испытаний в реальном мире, все больше оборонных программ доказывают готовность в виртуализированном, непрерывном и бесконечном цикле.

Наиболее эффективные цифровые двойники подобны страховым полисам, призванным снизить риски в самых важных задачах, способствуя повышению стандартов Пентагона в области цифрового проектирования и испытаний и оценки (T&E). Однако, несмотря на очевидную ценность и динамику развития в рамках военных программ, внедрение полноценных цифровых двойников на системном уровне пока не получило широкого распространения. Если базовая технология существует, то почему?

Виртуализация: Первая из многих сложных проблем

Визуально впечатляющие, высокореалистичные копии реального мира, безусловно, являются ключевым элементом цифровых двойников. Но мы знаем, что это не является узким местом в военном моделировании, симуляции и обучении; программы уже виртуализируют все, от военных баз до частей и элементов конкретных оборонных платформ. Сегодня более серьезная задача заключается в создании цифровых двойников, которые станут ценной инфраструктурой для выполнения поставленных задач.

Давайте рассмотрим реальный пример. На Среднем Западе находится ключевой военный учебный центр, где солдаты уже давно проводят системные учения, а оборонные компании исторически проводят испытания новых устройств. Недавно наши команды в Booz Allen и Unity виртуализировали эту среду, поэтому тестирование системы теперь можно проводить быстро и воспроизводимо, прежде чем выделять какие-либо физические ресурсы.

В этой среде солдаты и промышленные партнеры разыгрывают такие сценарии, как:

• Как погодные условия влияют на визуализацию: от дождя до тумана и снега
• Влияние помех и погодных условий на работу радиочастот и датчиков в оперативном режиме.
• Реалистичное управление и контроль для выявления противников, союзников и нейтральных сторон.

От сканирования радиочастот и лазерного сканирования (LiDAR) до восстановления визуальных данных — мы преодолели ряд технических трудностей, чтобы создать 3D симуляцию, а затем интегрировать соответствующие модели миссии. В процессе работы мы выявили четыре проблемы, которые должна решить каждая программа для создания цифровой копии основной инфраструктуры миссии, и вот как мы подходим к решению каждой из них.

1. Обширная базовая модель с использованием синтетических данных.

В реальном мире за определенный промежуток времени можно собрать лишь ограниченное количество данных, необходимых для создания полноценного и надежного цифрового двойника. На практике наилучший способ для операторов миссий быстро тренироваться, используя сценарии, которые встречаются раз в миллион, — это собирать мультимодальные данные из физического мира и использовать их для генерации высококачественных синтетических данных. Синтетические данные позволяют разработчикам заполнять пробелы. Благодаря обучению на реальных и синтетических данных, разработка виртуальных моделей может осуществляться в огромных масштабах, что позволяет модели смешивать и рандомизировать переменные, чтобы имитировать непредсказуемый характер реальности.

2. Моделирование точной среды и оборудования.

Мы знаем, что цифровые двойники не могут в точности соответствовать реальности. Но когда виртуальный мир слишком сильно отклоняется от целевой задачи, цифровой двойник может систематически искажать результаты. Например, если модели чрезмерно упрощены, если противники предсказуемы, если контроллеры и экраны не соответствуют реальному физическому оборудованию, то разрыв между моделью и реальностью может привести к ложным предположениям.

Поэтому при создании синтетических сред мы учитываем предвзятость. В конечном счете, операторам цифровой двойник нужен не для того, чтобы подкреплять существующие убеждения или присущие дизайнерам предубеждения, а именно для того, чтобы бросать им вызов.

3. Непрерывный двусторонний поток данных в режиме реального времени.

Цифровые двойники сохраняют свою ценность для выполнения миссии, если полученные в полевых условиях знания постоянно используются для обратной связи с системой и позволяют совершенствовать базовую модель и моделирование с течением времени. Задача состоит в том, чтобы поддерживать непрерывный поток данных, чтобы данные в реальном времени поступали в двойник, а полученные знания возвращались обратно без задержек.

Для поддержания этого цикла требуется конвейер обработки данных, разработанный для непрерывной синхронизации, а не для периодических обновлений. Мы видим это на практике на примере цифровых двойников Booz Allen для мероприятий в режиме реального времени, где решения необходимо принимать, исходя из динамики событий поминутно. Этот конвейер обработки данных анализирует входные данные, такие как плотность толпы, видеопотоки и данные с датчиков, чтобы выявлять закономерности и сообщать о возникающих проблемах. Для полной синхронизации физической и цифровой среды мы проектируем систему таким образом, чтобы информация, поступающая практически в режиме реального времени, могла непрерывно и в виртуальном цикле передаваться туда и обратно.

4. Глубокая интеграция на протяжении всего жизненного цикла миссии.

Цифровой двойник должен представлять собой единую картину функционирования системы для лиц, принимающих решения. Необходимо обеспечить правильный контекст, в темпе выполнения миссии, не создавая рисков или неожиданностей на протяжении всего чрезвычайно сложного жизненного цикла миссии. Это сложнее, чем кажется, потому что двойник должен взаимодействовать с людьми, процессами и системами вокруг себя, а не просто моделировать сам актив.

Рассмотрим случай, когда инженер-строитель использует цифровой двойник для принятия решений по техническому обслуживанию: ему необходимо убедиться, что двойник работает в тандеме с другими связанными системами; кадровыми процессами, рабочими процессами и передачей информации; а также зависимостями, которые могут влиять на другие задачи. Это требует тесной интеграции между разрозненными системами, большим объемом неструктурированных данных и физическим выполнением миссии по мере ее развития — и все это поступает в цифровой двойник практически в режиме реального времени.

В конечном итоге, цифровые двойники становятся ключевой инфраструктурой для выполнения задач, когда они представляют собой нечто большее, чем просто виртуализацию или одностороннее отражение реального мира. Именно поэтому мы сосредоточены на создании «живых» киберфизических систем, которые помогают солдатам и операторам постоянно подтверждать свою боеготовность — спустя долгое время после первого развертывания.