게이머와 인공 지능이 군사 시뮬레이션의 효율성을 향상시킬 수 있습니까?

전쟁 게임 유형의 군사 시뮬레이션은 항상 참모에게 유용한 도구였지만, 국제적 긴장이 돌아온 이후 유럽, 아시아 및 중동의 지정학적 발전으로 인해 그 중요성이 상당히 증가했습니다. 1990년대에는 어떤 군사력도 서방에 군사적으로 대항할 수 없다는 것이 받아들여졌지만, 중국, 러시아, 이란, 심지어 북한 군대의 세력이 커지면서 직원들은 점점 더 많고 정확한 시뮬레이션에 의존하여 계획을 세울 수밖에 없었습니다. 자신의 힘을 키우고 군대와 자원을 조직합니다.

NATO는 자체 방어 시스템을 구성하는 데 도움이 되는 워게임 유형의 시뮬레이션 세션을 자주 구성합니다. 그러나 이 연습에는 몇 가지 약점이 있습니다. 한편으로는 시뮬레이션 자체이든 실제 전투 명령이든 상관없이 사용된 모델의 정확도만큼만 우수합니다. 명백한 방어 2021년 XNUMX월 기사 워게임 중 단 XNUMX일 만에 폴란드군을 전멸시킨 것은 시뮬레이션 모델의 한계를 명확하게 보여줍니다. 우크라이나에서 러시아군의 실제 성능은 그들이 실제로 시뮬레이션 모델에 의해 상당히 과대 평가되었음을 보여주었습니다. 무엇보다 이러한 워게임은 주로 동일한 훈련과 동일한 프로필을 가진 인원, 즉 다양한 서부 군대의 장교들이 사용합니다. 이로 인해 이러한 연습의 범위와 효율성이 제한됩니다.

러시아 탱크 손실 방어 분석 | 러시아-우크라이나 충돌 | 미국
러시아 부대는 서구 모델이 예상했던 것보다 우크라이나 전투에서 훨씬 덜 효과적인 것으로 입증되었습니다.

그러나 이러한 시뮬레이션의 효과에 대해 상당한 부가 가치를 나타낼 수 있는 다른 범주의 인력이 있습니다. 게이머. 무엇보다 목표가 무엇보다 시뮬레이션 자체에 기반하여 승리하는 것이며 시뮬레이션 대상이 아닌 후자는 때때로 군사 훈련에서 사용하는 접근 방식과 근본적으로 다르지만 덜 효과적이지는 않은 접근 방식을 제공합니다. 반대되는. 또한 동일한 게임을 여러 번 플레이하여 변형을 연구하여 가장 효율적인 게임 플레이 방법을 생성합니다. 디지털화된 환경에서 인공 지능이 차례로 분석, 통합 및 최적화할 수 있는 많은 양의 데이터를 생성할 수 있으므로 많은 수의 시나리오를 인수 및 분석하여 전술적 대안을 생성하고 매우 효과적이고 군사 훈련을 위한 잠재적으로 예상치 못한 전략.


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