Полмиллиона за одну ошибку, или Виртуальный полигон для реальных угроз

Фото: Пресс-служба МАИ / Архив

Чтобы научить специалиста защищать промышленный объект от беспилотников, необходимо отработать весь сценарий: появление воздушного объекта, его обнаружение, оценку угрозы, выбор оборудования и принятие решения в ограниченное время. В реальных условиях такая тренировка требует подготовленной площадки, беспилотника, средств обнаружения и противодействия, инструкторов и соблюдения мер безопасности. Один запуск аппарата для подобного занятия, по оценке специалистов отрасли БПЛА, в отдельных случаях может стоить 500 тысяч рублей и более.

Часть ситуаций почти невозможно специально воспроизвести на настоящем полигоне: например, внезапный отказ оборудования, резкое ухудшение погоды или одновременное появление нескольких беспилотников. В виртуальной же среде сценарий можно повторять многократно, меняя исходные условия. Пользователь может поздно обнаружить объект, неверно определить его тип, выбрать неподходящее средство или потерять цель — и сразу увидеть последствия своего решения без повреждения техники и инфраструктуры.

О том, как цифровой полигон превращает ошибки в полноценный учебный инструмент, что действия пользователя могут рассказать преподавателю и почему успешное прохождение виртуального сценария ещё не означает готовности к реальной работе, в рамках проекта «Как это работает?», реализуемого при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках Десятилетия науки и технологий, рассказала Юлия Сретенская — директор по продукту (СРО) цифровой образовательной экосистемы «Аэросим».

Учебная программа больше не может оставаться неизменной

Создать цифровую копию полигона недостаточно: она должна меняться с той же скоростью, с которой развивается сама отрасль. Беспилотные авиационные системы, средства их обнаружения и программное обеспечение регулярно получают новые функции. Устройства меняют интерфейсы, характеристики и способы применения, а вместе с ними должны обновляться и учебные сценарии.

Юлия Сретенская сравнивает современный образовательный продукт с приложением на телефоне. Пользователь привык, что программы регулярно получают обновления, иногда даже в автоматическом режиме. От учебных курсов при этом по-прежнему часто ожидают неизменности: однажды разработанная программа должна использоваться годами. В высокотехнологичной сфере такой подход быстро делает обучение устаревшим.

Внутренние версии продуктов команда «АЭРОСИМ» обновляет примерно раз в неделю, а заметные изменения для пользователей выпускает ежемесячно. Речь идёт не только об исправлении программных ошибок. Могут меняться модели оборудования, логика отдельных заданий, последовательность действий и критерии оценки.

— Нельзя создать образовательный продукт раз и навсегда. Он обязательно будет изменяться вслед за технологиями и требованиями отрасли, — подчёркивает Юлия Сретенская.

Чтобы регулярное обновление не превращалось в разработку всей платформы с нуля, её архитектуру заранее строят с расчётом на изменения. Новую модель беспилотника, средство обнаружения или сценарий необходимо встраивать в уже существующую систему. Однако скорость обновления сама по себе не гарантирует качества: следующим вопросом становится то, насколько точно цифровая среда должна воспроизводить реальность.

Точность определяется не красотой, а навыком

Создателям виртуальной реальности, или VR, легко увлечься внешней достоверностью: подробно прорисовать промышленную площадку, повторить каждую кнопку прибора и создать десятки детализированных моделей беспилотников. Но такая работа увеличивает размер программы и требования к устройству, не всегда помогая человеку лучше освоить нужное действие.

По словам Юлии Сретенской, профессиональный симулятор не должен превращаться в виртуальный музей оборудования. Если форма отдельной детали или фактура поверхности никак не влияет на решение пользователя, абсолютная визуальная точность не нужна. Более того, беспилотники могут отличаться друг от друга даже внутри одного класса, а некоторые аппараты собираются небольшими командами из доступных компонентов. Создавать подробную цифровую копию каждого возможного варианта бессмысленно.

Иная точность требуется там, где от неё непосредственно зависит навык. Человек должен правильно определить, с какой стороны приближается объект, понять, как меняется его движение при ветре, оценить рабочую дистанцию оборудования и занять подходящее положение. Если в сценарии используется физический макет устройства, важны его масса, форма и способ удержания.

— Наша задача не в том, чтобы полностью скопировать внешний мир. Реалистичность важна ровно в той степени, в которой она помогает получить нужный навык, — объясняет эксперт.

Именно здесь проходит граница между профессиональным симулятором и компьютерной игрой. В игре физику можно изменить ради зрелищности и удобства. В цифровом полигоне поведение техники должно быть достаточно точным, чтобы освоенные действия можно было перенести в реальную среду.

Однако даже реалистичная модель ещё не показывает, понял ли пользователь задачу. Он может быстро пройти сценарий, случайно выбрав правильное решение. Поэтому следующим важным элементом обучения становится анализ не только результата, но и всего пути к нему.

Цифровой след показывает, как человек принимал решение

Так, вместо одной итоговой оценки платформа может фиксировать последовательность действий пользователя: сколько времени ему понадобилось, чтобы заметить беспилотник, правильно ли он определил тип объекта, какое средство выбрал, где остановился и в какой момент потерял цель. Совокупность таких данных называют цифровым следом. Для преподавателя он становится подробной записью учебного процесса. В обычном практическом занятии педагог не всегда может одновременно следить за каждым участником группы. В симуляции сохраняется информация о действиях всех учеников, и после выполнения задания можно увидеть не только конечный результат, но и причины успеха или ошибки.

Эта же информация помогает совершенствовать сам продукт. Если множество пользователей затрудняется на одном и том же этапе, проблема может заключаться не в недостатке их способностей, а в неудачно сформулированной инструкции или пропущенном микронавыке. В таком случае разработчики и методисты добавляют пояснение, меняют последовательность уроков или создают отдельное упражнение.

— Цифровой след полезен и в соревновательных форматах, особенно если участники выполняют задания удалённо. Система позволяет проверить траекторию и порядок действий, чтобы подтвердить результат и выявить попытки обойти правила, — замечает Юлия Сретенская.

Справка: Цифровая платформа способна сохранить время реакции, последовательность решений, маршрут перемещения и повторяющиеся ошибки. Эти данные помогают отличить случайный успех от устойчивого навыка и подобрать дополнительное упражнение. Но сбор информации имеет смысл только тогда, когда связан с образовательной задачей. Аналитика не должна существовать ради формального отчёта. Она необходима, чтобы ответить на два вопроса: что человек уже умеет и какой элемент ему необходимо отработать ещё раз. Именно второй вопрос приводит разработчиков к необычной для традиционного образования идее: ошибку не всегда следует предотвращать. Иногда её необходимо сделать обязательной частью задания.

Ошибка превращается из неудачи в учебный инструмент

В школе и университете ошибку часто воспринимают как отрицательный результат: ученик должен изучить правильный порядок действий и постараться от него не отклоняться. Цифровой полигон позволяет изменить эту логику. Человек может не просто услышать, что определённое решение не подходит, а увидеть его последствия.

Например, пользователь выбирает средство, которое неэффективно против конкретного типа беспилотника. Попытка заканчивается неудачей, после чего становится понятно, почему универсального решения не существует и какие признаки необходимо было заметить раньше.

— Ошибка — это основа любого обучения. В симуляции её нужно обязательно совершить, чтобы увидеть последствия и не повторить потом в жизни, — говорит Юлия Сретенская.

Особенно важны ошибки, которые человек совершает уверенно. Сомнение показывает, что пользователь хотя бы заметил сложность ситуации. Гораздо опаснее неправильное действие, которое кажется ему очевидным и не требующим проверки. Именно такие ложные представления необходимо обнаружить до выхода на настоящий объект.

Но после нескольких повторений даже сложное задание можно запомнить. Если пользователь знает, откуда появится беспилотник и какое действие даст правильный результат, он перестаёт анализировать ситуацию. Следовательно, одной возможности ошибаться недостаточно — сценарий должен сохранять непредсказуемость.

В сценарии нельзя заранее знать правильный ответ

Если беспилотник каждый раз появляется в одной точке и движется по одинаковой траектории, упражнение быстро превращается в тир. Пользователь запоминает последовательность и начинает воспроизводить её автоматически, не оценивая обстановку. Чтобы этого не происходило, в цифровом полигоне используют случайные параметры. Даже разработчики во время тестирования заранее не знают, какой объект появится, откуда он начнёт движение и по какой траектории будет следовать. К основному сценарию можно добавить изменение силы ветра, ухудшение видимости, внезапное появление второго беспилотника или отказ части оборудования. Такая вариативность заставляет каждый раз заново сопоставлять данные и выбирать стратегию. При этом непредсказуемость не означает хаотичность. Сначала пользователь должен освоить наиболее вероятные и важные ситуации. Только после этого появляются редкие условия и дополнительные осложнения.

— Цифровая среда особенно полезна именно для тех случаев, которые трудно намеренно создать в реальности. На настоящем полигоне пришлось бы ждать ночи, сильного ветра или дождя. Отказ исправного устройства также сложно организовать безопасно и воспроизводимо. В симуляции эти параметры можно включить в любой момент и повторить одинаковую ситуацию для целой группы учеников, — рассказывает эксперт.

Возможность менять условия приводит к следующему преимуществу: общую модель обучения можно адаптировать под разные типы объектов, не создавая отдельный продукт для каждой организации.

Объекты разные, но основа навыка сохраняется

Пока тренажёр может моделировать защиту промышленной площадки, однако ту же образовательную логику можно перенести на аэропорт, энергетическое предприятие, склад или транспортный узел. В цифровой среде изменятся карта, расположение зданий и отдельные внутренние правила, но основная последовательность действий останется похожей.

Специалисту по-прежнему необходимо обнаружить объект, определить его тип, оценить расстояние и траекторию, учесть количество беспилотников и выбрать подходящее решение. Поэтому решающее значение имеет не назначение предприятия или внешний вид виртуальных зданий, а условия конкретной ситуации.

Исключение составляют объекты с особыми требованиями безопасности. Их сценарии необходимо создавать совместно со специалистами самих предприятий: только они могут указать внутренние ограничения, допустимые действия и особенности инфраструктуры.

Такой подход позволяет не разрабатывать отдельный тренажёр с нуля для каждого заказчика, а адаптировать общую платформу. Цифровая копия знакомого объекта может сделать обучение понятнее, однако навык формируется не благодаря узнаваемой архитектуре, а через анализ ситуации и принятие решения.

Пока этот процесс рассматривается главным образом как индивидуальная подготовка. В реальных условиях защита объекта редко зависит от одного человека, поэтому развитие цифровых полигонов постепенно выходит на более сложный уровень — моделирование совместной работы.

Согласовать людей сложнее, чем запрограммировать технику?

В командном сценарии один специалист может получать данные от средств обнаружения, другой — работать с оборудованием, третий — координировать действия и принимать итоговое решение. Ошибка одного участника влияет на всю группу.

По словам Юлии Сретенской, моделировать такое взаимодействие значительно сложнее, чем поведение отдельного технического объекта. Нужно определить, какую информацию получает каждый человек, как передаются данные, кто отвечает за выбор стратегии и что произойдёт, если действия участников не совпадут.

Сложность возникает одновременно на нескольких уровнях. Разработчикам необходимо технически объединить пользователей в одной цифровой среде. Методистам — выстроить учебную задачу так, чтобы оценивать не только индивидуальные действия, но и качество взаимодействия. Кроме того, требуется понять, как участники будут распределять роли и реагировать на ошибки друг друга.

В перспективе возможны сценарии, где одна группа управляет беспилотниками, а другая должна обнаруживать их и принимать меры. Такой цифровой полигон уже не просто проверяет действия одного ученика, а воспроизводит работу целой системы.

— Однако чем ближе симуляция подходит к настоящей профессиональной среде, тем важнее помнить о её границах. Цифровой результат должен стать подготовкой к реальной практике, а не её формальной заменой, — добавляет Юлия Сретенская.

VR подготавливает к полигону, но не отменяет его

Высокий результат в симуляции ещё не доказывает, что человек полностью готов к работе с настоящим оборудованием. Разработчикам предстоит определить, сколько часов требуется для формирования устойчивого навыка и какие критерии действительно показывают его перенос за пределы виртуальной среды.

В обучении пилотированию команда «АЭРОСИМ» ориентируется примерно на 30 часов работы в симуляторе. После такого курса новичок способен перейти к простому реальному беспилотнику и выполнить базовый полёт. Для сценариев обнаружения и противодействия подобные показатели ещё предстоит получить опытным путём.

— Симуляция — это первый этап. Она даёт знакомство с оборудованием, теоретическую подготовку и первоначальные навыки, которые затем необходимо подтвердить на настоящем полигоне, — отмечает Сретенская.

Переход к физической технике необходим не только для проверки точности движений. В реальности человек сталкивается с массой оборудования, ограниченным обзором, внешним шумом, присутствием других участников и ответственностью за последствия решения. Цифровая среда не воспроизводит абсолютно все эти факторы, но позволяет подойти к ним не с нулевым опытом.

Таким образом, VR не уменьшает значение натурного обучения, а меняет его содержание. Дорогостоящее время на настоящем полигоне не тратится на знакомство с базовыми действиями и очевидными ошибками. Оно используется для подтверждения уже сформированных навыков.

Справка: В России реализуется федеральный проект «Кадры для беспилотных авиационных систем». Он предусматривает развитие образовательных программ, подготовку преподавателей и обучение специалистов, связанных с разработкой, программированием и эксплуатацией беспилотной техники. Массовая подготовка требует не только закупки реальных аппаратов.

Образовательным организациям нужны инструменты, позволяющие безопасно отрабатывать первые действия, анализировать результат и обновлять программы вслед за отраслью. Особенно важны такие решения для большой страны, где возможности школ, колледжей и учебных центров заметно различаются. Именно здесь сходятся все преимущества цифрового полигона. Его можно регулярно обновлять, адаптировать под разные объекты, использовать для индивидуальных и командных занятий и дополнять аналитикой.

Но главным остаётся другое: он позволяет совершить дорогостоящую или опасную ошибку там, где она ещё не приведёт к реальным последствиям. Цифровой полигон ценен не потому, что превращает подготовку в игру. Напротив, он заранее лишает человека возможности играть с реальным риском. Здесь неправильное решение становится не повреждённой техникой и не потерянным объектом, а материалом для следующей попытки.