Оперативное прогнозирование развития обстановки как основа успешного управления применением войск (сил)

20272495

О.В. ТИХАНЫЧЕВ, кандидат технических наук

 О.В. САЯПИН, кандидат технических наук

 

 

«ПРЕДУПРЕЖДЕН — значит вооружен» (praemonitus — praemunitus) — тезис, сформулированный еще древними римлянами, до сих пор является важным постулатом в военном деле. С давних пор военными предпринимались попытки, говоря современным языком, повысить ситуационную осведомленность, чтобы на основе более полной информации принимать более эффективные решения, чем противник, упреждать его в действиях. Но, как показывает практика управления, одного владения текущей информацией недостаточно: необходимо формировать на основе имеющейся, как правило, неполной информации максимально полную картину обстановки, определять возможные пути ее развития, оценивать последствия тех или иных действий и принимаемых решений, т. е. прогнозировать.

На практике принято выделять две большие группы методов прогнозирования: фактографические и экспертные. К фактографическим методам относятся математическое моделирование и методы экстраполяции тенденций. Экспертные методы разделяют на индивидуальные и коллективные. И те и другие могут использовать различные методики сбора и обработки данных и получения итоговых оценок на основании мнений экспертов.

Каждый из перечисленных подходов апробирован в различных областях управленческой деятельности и доказал свое право на существование, но далеко не все из них могут быть использованы в области военного управления. Это определяется особенностями ведения военных действий, заключающимися в существенной неопределенности исходных данных, огромном количестве субъективных факторов, уникальности многих событий и явлений, не позволяющей собрать по ним статистику, высокой «стоимости» ошибочных решений. Исходя из этого методы экстраполяции тенденций и некоторые виды формальных моделей практически никогда не используются в военном деле.

Наиболее старым и проверенным из всех подходов к прогнозированию в этой сфере деятельности является использование экспертных методов, но оно затрудняется многофакторностью решаемых при планировании прогнозных задач и ограниченным количеством лиц из состава органов управления, участвующих в планировании военных действий и управлении их ведением. Более объективные результаты прогноза позволяет получить применение математического моделирования, именно оно наиболее часто и реализуется программным обеспечением автоматизированных систем управления войсками (АСУВ) в качестве основного прогнозного средства.

Справедливости ради следует отметить, что моделирование для получения прогнозов используется не только в военном деле. При управлении производством, проектировании, планировании ресурсного обеспечения в экономике и сфере государственного и муниципального управления тоже применяются модельные технологии1. Соответственно методы моделирования совершенствуются не только в военной, но и в гражданской сфере, где разрабатывается большинство технологий так называемого двойного назначения. О последних необходимо рассказать подробнее.

В настоящее время в открытой печати появились сведения о разработке группой ученых из разных стран математической модели, способной отображать все происходящее в мире — от погоды и эпидемий до международных финансовых процессов2. Проект, называемый FuturICT, возглавляет доктор Хелбинг (Швейцарский федеральный технологический институт). Разрабатываемая в рамках проекта программа, получившая название «Живая модель Земли» (Living Earth simulator, LES), призвана помочь объяснить процессы, происходящие на нашей планете, то, как поведение человека влияет на развитие общества и по каким принципам меняется окружающий нас мир.

С помощью модели LES предполагается получать прогнозы рисков возникновения различных ситуаций, таких как распространение инфекционных заболеваний, определять методы борьбы с климатическими переменами, обнаруживать предпосылки к финансовым кризисам и т. п.

Чтобы модель функционировала, ее необходимо постоянно обеспечивать актуальными данными о всех значимых событиях, происходящих на планете. Для этого, например, в рамках проекта «Кожа планеты», осуществляемого под эгидой НАСА, создается сеть датчиков, собирающих климатическую информацию по состоянию атмосферы, литосферы и гидросферы. Кроме того, разработчики уже определили в сети Интернет более семидесяти источников других исходных данных для моделирования. В их числе: онлайн­энциклопедия Wikipedia, картографический сервис Google Maps, хранилище данных британского правительства Data.gov.uk и другие.

Технической основой модели станет сеть компьютеров высокой производительности, способная распределенно и оперативно обрабатывать большие массивы информации.

Важным этапом создания модели LES является разработка алгоритмов, позволяющих трансформировать огромный объем собираемой информации в систему исходных данных модели. Это, по заявлению руководителя проекта, может быть обеспечено внедрением технологий так называемой семантической паутины, которые используют неформализованные метаданные, позволяющие программе воспринимать информацию в более широком контексте.

К основным свойствам создаваемой модели, кроме ее очевидной сложности и распределенности, можно отнести:

работу в масштабе времени, близком к реальному;

автоматическую подготовку исходных данных для моделирования;

возможность многокритериальной оценки рисков, прогнозируемых по результатам моделирования.

Создаваемая модель LES, в принципе, не является абсолютно новым словом в моделировании, сложные распределенные модели и комплексы создавались и ранее, но это, несомненно, один из новых, перспективных аспектов использования математического моделирования.

Отличия этой технологии от существующих методов прогнозирования определяются несколькими факторами.

В первую очередь это алгоритм использования модели в процессе прогнозирования. Если в настоящее время модели используются «дискретно», для анализа отдельных, ограниченных во времени эпизодов и прогнозирования результатов решения частных задач, то модели типа LES обеспечивают непрерывное прогнозирование развития обстановки.

Вторая особенность заключается в том, что если раньше модели в основном использовались для ответа на вопросы «что будет, если сделать то­то» (прямая модель) или «что сделать для того, чтобы получилось что­то» (прескриптивная, или оптимизирующая, модель), то теперь модель отвечает на вопрос «что произойдет, если ничего не менять».

Третья особенность — это оперативность обработки результатов моделирования. Если существующие системы мониторинга обеспечивают анализ обстановки в масштабе времени, близком к реальному, то модели типа LES автоматически формируют информацию, опережающую реальность.

С учетом этих особенностей реализуемый в модели LES подход позволяет не просто прогнозировать для оценки возможных последствий принимаемых решений, а предупреждать о возможных рисках, формировать исходные данные для принятия решений по их парированию. Коллектив разработчиков называет свою модель живой (live), но правильнее ее назвать моделью оперативного прогнозирования для заблаговременной оценки рисков. Дело в том, что в специализированных источниках принято выделять системы активного и пассивного прогнозирования. Первые прогнозируют последствия реализации принимаемых решений, вторые — прогнозируют общий тренд поведения исследуемой системы в существующих условиях. Модели же типа LES, использующие встроенные алгоритмы оценки рисков, не относятся ни к первому, ни ко второму классу. Такую технологию прогнозирования можно отнести к новому типу — опережающего потребности прогнозирования.

Есть ли потребность в использовании подобных моделей в военном деле? Вероятно, есть. Необходимость использования моделей такого класса определяется как потребностями органов военного управления в прогнозировании последствий принимаемых решений, так и адекватностью получаемых с применением модели оценок. Адекватность результатов моделирования обеспечивается верификацией модели по известным событиям и процессам. В случае моделей типа LES такая верификация была проведена и показала возможность их применения на практике.

Что касается потребности применения таких моделей, то анализ логико­аналитической деятельности должностных лиц при организации операций и управлении группировками войск (сил) показывает, что модели и методы опережающего прогнозирования обязательно должны быть востребованы, например, в качестве компонентов мониторинга и прогнозирования рисков в системах поддержки принятия решений, реализуемых в составе АСУВ. Почему же они не используются в практике управления войсками (силами)?

Причины этого очевидны — существующие модели либо не обладают достаточно широким функционалом анализа ситуации, либо не обеспечивают достаточной оперативности для получения прогнозов в реальном времени. Детальных и оперативных моделей опережающего прогнозирования в составе программного обеспечения АСУВ просто нет, они не разрабатывались. Причин этому несколько:

долгое время ограниченные возможности электронно­вычислительной техники физически не позволяли организовать применение сложных математических моделей в реальном масштабе времени;

существовали проблемы с оперативным получением исходных данных для моделирования, связанные с неавтоматизированным сбором данных и ручными методами ввода информации в базу данных программных средств, реализующих математические модели;

отсутствовали программные средства автоматического агрегирования и представления результатов моделирования.

Можно, конечно, для разрешения ситуации попробовать использовать для целей опережающего прогнозирования существующие модели боевых действий (операций), просто не вводя в них управляющих воздействий, но, к сожалению, эта попытка заранее обречена на провал. Для обоснования этого утверждения вспомним еще одно качество «модели Земли» — ее невероятную подробность. Для чего она? Ответ становится понятен при анализе обычных прогнозных моделей.

Каждая из моделей нацелена на детальное получение прогноза влияния на развитие ситуации одного или нескольких факторов. Разработка математического аппарата таких моделей ведется с целью обеспечения учета максимального числа факторов, связанных с именно оцениваемыми параметрами, но без излишнего усложнения, затягивающего процесс моделирования. Для получения прогноза комплексных рисков такие модели просто непригодны: полученные с их применением прогнозы могут не отражать те или иные значимые нюансы и в итоге оказаться неверными.

Более того, обычные прогнозирующие модели являются инструментом для оценки возможных воздействий на управляемые объекты, т. е. отвечают на вопросы: «что будет, если…?» или «что сделать, чтобы…?». Соответственно потребная оперативность их работы определяется инерционностью управляемой системы, а для больших социально­технических систем она, как правило, велика. Поэтому на оперативность получаемых прогнозов эти модели просто не рассчитаны.

Необходимо учитывать еще одно важное обстоятельство, характерное для моделирования военных действий и затрудняющее организацию оперативного прогнозирования — прогнозирование в военной области в подавляющем большинстве случаев происходит в условиях неполной информации. Недостающие данные, как правило, тоже получаются прогнозным путем. Для снижения влияния фактора неопределенности используется метод многовариантности оценок, что оперативности получения результатов не добавляет. Этот фактор еще больше снижает возможность использования детальных моделей, заставляет разработчиков уменьшать подробность моделей военных действий для обеспечения проведения моделирования по нескольким вариантам в приемлемые сроки.

А вот модели типа LES выполняются с максимальной подробностью, позволяющей ничего не упустить, получить максимально достоверный прогноз развития текущей ситуации с учетом максимального количества влияющих факторов. Их оперативность обеспечивается наличием средств автоматизированной работы с большими массивами данных (Big Data) и распределенными вычислениями на мощных ЭВМ.

Таким образом, анализ текущей ситуации в области математического моделирования военных действий позволяет сделать однозначный вывод: существующие модели, как оперативные штабные, так и детальные исследовательские, для опережающего моделирования непригодны. Одни недостаточно подробны, другие не обеспечивают оперативности получения прогнозов. Для получения опережающих прогнозов необходима разработка новых, специализированных моделей комплексной оценки рисков. Созданию таких моделей мешают вышеуказанные проблемы. Но, как показывает анализ современного уровня развития информационных технологий, все эти проблемы решаемы.

Вычислительные мощности современных ЭВМ несравнимо выше имевшихся на начальном этапе информационной революции и возрастают вдвое каждый год. Постоянно повышается пропускная способность компьютерных сетей и их мобильность, обеспечивая использование распределенных вычислений даже в подвижных системах. Решается и казавшаяся непреодолимым препятствием для использования подробных моделей проблема оперативного ввода исходных данных. Появились и практически апробированы при создании LES методы и системы автоматизированного сбора информации, технологии оперативного обмена данными между хранилищами данных и программами, реализующими математические модели, совершенствуются методы работы с неполной информацией. Все предпосылки к созданию моделей опережающего прогнозирования военных действий имеются. Остается только принять решение и поставить задачу на создание подобных моделей для ВС РФ, а дальше все пойдет по известному алгоритму: разработка (уточнение) математического аппарата, макетирование, апробация, разработка программных изделий, испытания, внедрение в АСУВ и организация их практического использования. Результат предсказуем — повышение эффективности применения группировок войск (сил) без существенных затрат на их переоснащение.

В свое время на страницах журнала «Военная Мысль» уже разворачивалась дискуссия на тему «нужна ли командиру модель?»3. Не знаем, как командиру, а вот штабу или аналогичному органу, одной из важнейших задач которого является оценка обстановки и прогнозирование ее развития, подобная модель нужна несомненно. Дело за малым — создать такие модели и внедрить их установленным порядком в практику управления.

 

Ссылки:

 

1 Цигичко В.Н. Модели в системе принятия военно­стратегических решений в СССР. М.: Империум­Пресс, 2005.

2 Ученые хотят создать действующую модель Земли. Русская служба ВВС, 2010. URL: http://www.bbc.co.uk/russian/science/2010/12/101230_les_simulation.shtml (дата обращения: 25.11.2014).

3 Калиновский О.Н. Зачем командиру модель? // Военная Мысль. 2004. № 10. С. 71—73.

 

Предыдущая запись

Следующая запись