उड़ान सिमुलेटर में कृत्रिम बुद्धिमत्ता

खेल के निर्माण के लिए समर्पित लेखों और साक्षात्कारों में, "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" या एआई शब्द का उल्लेख अक्सर किया जाता है। आमतौर पर, ऐसे विवरण "यथार्थवादी AI" या "उन्नत AI" जैसे वाक्यांशों तक सीमित होते हैं। हालांकि, सिम्युलेटर के लिए, अर्थात् उड़ान सिम्युलेटर, हम नीचे चर्चा करेंगे, एआई विमान के भौतिक मॉडल से कम नहीं एक भूमिका निभाता है।



शुरुआत के लिए, थोड़ा इतिहास और सामान्य अवधारणाएं। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि विभिन्न उड़ान सिमुलेटरों के एआई के डिजाइन में मूलभूत अंतर खोजने में मुश्किल है, क्योंकि इस तरह की समस्याओं को हल करने के सर्वोत्तम तरीके लंबे समय से ज्ञात हैं और हर जगह उपयोग किए जाते हैं। एआई पायलट, साथ ही किसी भी अन्य एआई "तकनीकी साधनों का चालक" - यह तथाकथित "राज्य मशीन" है। एआई कार्यों को हल करने की पूरी मात्रा को कई मुख्य मोडों (राज्यों) में विभाजित किया गया है, जिसमें प्रत्येक मोड में एआई के व्यवहार को कम से कम संख्या में सम्मेलनों के साथ इसके सरल एल्गोरिदम द्वारा वर्णित किया जा सकता है। द्वितीय विश्व युद्ध के एक पायलट के लिए, यह लगभग 20-30 "स्थितियां" हैं जैसे "एयरफील्ड के साथ टैक्सी करना", "टेक-ऑफ", "प्वाइंट पर उड़ान", "नेता के पीछे उड़ान", "हवाई लक्ष्यों की खोज, चयन और वितरण" दृष्टिकोण। हवाई हमला "," हवाई लक्ष्य पर हमला "इत्यादि।

प्रत्येक "स्थिति" में एक सेट की स्थिति भी होती है - जब इनपुट होता है और आउटपुट के लिए मापदंडों का एक सेट होता है।
प्रत्येक "राज्य" के अंदर विमान, उसके सिस्टम और हथियारों को नियंत्रित करने के लिए एक एल्गोरिदम है। यह कई बाहरी स्थितियों पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, "जमीनी लक्ष्य पर हमला करने की स्थिति में" पांच मुख्य निर्णय लेने के स्तर हैं:
AI अपनी स्थिति के आधार पर उड़ान पथ और गति में परिवर्तन का एक ग्राफ बनाता है, साथ ही साथ ग्राउंड लक्ष्य की स्थिति भी।
एआई नियंत्रण घुंडी, पैडल और थ्रोटल स्टिक को नियंत्रित करता है जो कि निर्मित पथ और सेट की गति से विचलन के आधार पर, वर्तमान गति और ऊंचाई, साथ ही विमान की विशेषताओं को ध्यान में रखता है।

AI अपने आस-पास की स्थिति का मूल्यांकन करना जारी रखता है और लक्ष्यों के खतरे या समय से पहले नुकसान की स्थिति में, साथ ही अधिक प्राथमिकता वाले लक्ष्यों के उद्भव के लिए, यह "एप्रोच स्टेट" को छोड़ देता है और राज्य में चला जाता है जो वर्तमान स्थिति के लिए सबसे अच्छा होगा।

एआई मिशन स्क्रिप्ट सिस्टम से आने वाले कमांड की निगरानी करना जारी रखता है, और एक नई कमांड की स्थिति में, यह हमले को अंजाम देना बंद कर देगा, राज्य को नई प्राप्त कमांड के निष्पादन के अनुरूप स्विच करेगा।
AI विमान की स्थिति पर नजर रखता है। उदाहरण के लिए, यदि शेष ईंधन या हथियार उसे हमले को जारी रखने की अनुमति नहीं देते हैं, तो वह इस राज्य को छोड़ देगा और "आधार पर वापसी की स्थिति" में जाएगा।

जैसा कि पहले ही ऊपर उल्लेख किया गया है, यह दृष्टिकोण लगभग सभी फ्लाइट सिम में एक डिग्री या दूसरे पर लागू होता है। इस संबंध में, सवाल उठता है - यदि हम विभिन्न परियोजनाओं की तुलना करते हैं, तो एआई खेल में सामान्य तर्क में अंतर क्यों ध्यान देने योग्य है? हमेशा की तरह, "शैतान विवरण में है।" एआई की वास्तुकला के लिए सामान्य दृष्टिकोण कई साल पहले उद्योग में "बस गए" और विभिन्न परियोजनाओं में बहुत अलग नहीं है। हालांकि, इन "राज्यों" के भीतर आंतरिक निर्णय लेने वाले एल्गोरिदम, साथ ही साथ प्रत्येक परियोजना में राज्यों के बीच स्विच करने की शर्तें अपने तरीके से बनाई गई हैं, और यह एआई कार्यान्वयन का यह स्तर है जो विभिन्न परियोजनाओं में एआई विमान के व्यवहार के बीच अंतर को निर्धारित करता है।

राइज ऑफ फ्लाइट (RoF) में एयरक्राफ्ट ए.आई.

RoF परियोजना के लिए AI मूल रूप से अपने पूर्ववर्तियों की छवि में बनाया गया था। हालांकि, हमें कुछ उत्साह लाने की जरूरत है जो हमारे एआई को बेहतर के लिए दूसरों से अलग करेगा।

RoF में AI फिजिकल मॉडल को सरल बनाए बिना, उसी प्लेन को प्लेयर कंट्रोल करता है। यह उपयोगकर्ता के लिए सुखद है कि एआई प्लेन, खिलाड़ी के प्लेन की तरह, "यदि जीवित हो," के रूप में चलते हैं, तो वे टेक-ऑफ / लैंडिंग, पैंतरेबाज़ी और क्षति के दौरान भी प्रशंसनीय तरीके से व्यवहार करते हैं। खिलाड़ी को यह महसूस नहीं होता है कि "AI मुझे घुमाता है क्योंकि यह रेल पर उड़ता है", और इसके विपरीत, यह महसूस नहीं करता है कि "AI को मोड़ना बहुत आसान है क्योंकि यह एक सरलीकृत भौतिक मॉडल का उपयोग करके उड़ता है।" सभी ईमानदारी से, और खिलाड़ियों ने इसे महसूस किया।
"खोज की स्थिति, चयन और हवाई लक्ष्यों के वितरण" के तर्क के लिए एक एकीकृत दृष्टिकोण पर विशेष जोर दिया गया था। कई अतिरिक्त स्थितियों के साथ चयन एल्गोरिथ्म को बहुत शाखित किया गया था। उनका लक्ष्य एआई-विमान के आसपास की वायु स्थिति के प्रभाव को बढ़ाने, लक्ष्यों की पसंद और अनुयायियों के बीच उनके वितरण पर निर्णय लेना है।



मैं हमारे एआई की दूसरी विशेषता पर अधिक विस्तार से ध्यान देना चाहूंगा। वायु लक्ष्य चुनने के लिए एल्गोरिथ्म पर। सबसे पहले, हमने एक विशेषज्ञ मूल्यांकन करके शुरू किया कि जीवन में लक्ष्य कैसे चुने गए थे। इसके अलावा, एक अनुभवी पायलट और एक शुरुआत दोनों के लिए। ऐसा करने के लिए, हमने IL-2 में एक प्रतिष्ठित खिलाड़ियों को आमंत्रित किया: स्टर्मोविक और एक ऐतिहासिक सलाहकार। कई घंटों के लिए उन्हें एक भविष्यवाणी के साथ पूछताछ की गई कि हवाई युद्ध की स्थिति के कौन से कारक लक्ष्य की पसंद को प्रभावित करते हैं और वे इसे कैसे करते हैं। यह स्पष्ट है कि इस मामले में मुख्य समस्या एक "संदर्भ बिंदु" का विकल्प है, एक उपाय, जिसके साथ युद्ध की स्थिति के अन्य सभी कारकों की तुलना की जा सकती है। इस तरह की तुलना की मदद से उनकी आपस में तुलना करना संभव होगा।

इस तरह के मूल्यांकन मानदंड के रूप में अनुमानित समय चुना गया था। उदाहरण के लिए प्रश्नों की एक श्रृंखला, “कल्पना कीजिए, विशेषज्ञ, यहाँ आपके लिए दो लक्ष्य हैं। इससे पहले कि आप एक को रोकते हैं, आपको एक मिनट उड़ने की ज़रूरत है, और दूसरे को - दो मिनट (एक मिनट अधिक), लेकिन दूसरा तेज है (जो कि अधिक खतरनाक है)। यह कितना तेज होना चाहिए, ताकि आगे दूर होने के बावजूद, आप (या एक वास्तविक पायलट) अभी भी एक और अधिक दूर तक हमला कर सकें, लेकिन यह लक्ष्य नहीं होगा। ” जिस पर विशेषज्ञ ने जवाब दिया "अच्छी तरह से ... मैं एक तेज लक्ष्य पर हमला करने के लिए उड़ान भरूंगा, जो धीमी गति से एक मिनट आगे है, केवल तभी जब लक्ष्य की गति में अंतर 100 किमी / घंटा से अधिक होगा।" इस प्रकार, हमने लक्ष्य गति में अंतर के अंतर और अवरोधन समय में अंतर के महत्व की तुलना प्राप्त की। इसके अलावा, इसी तरह, अवरोधन समय के संबंध में प्राथमिकताओं की तुलना अन्य सभी मापदंडों के लिए की गई थी, जिनमें से:

- उनके वर्तमान ऊंचाई पर लक्ष्यों की अधिकतम गति में अंतर।
- उनके वर्तमान ऊंचाई पर लक्ष्यों की अधिकतम चढ़ाई दरों में अंतर।
- लक्ष्यों की ऊंचाइयों में अंतर।
- लक्ष्य क्षेत्र में दुश्मन के अन्य विमानों की संख्या में अंतर।
- लक्ष्य (लड़ाकू, टोही, बमवर्षक) की कक्षा में अंतर।

कई लोगों के विशेषज्ञ आकलन को एक मानक तरीके से संसाधित करने के बाद, एआई जटिलता के विभिन्न स्तरों के लिए इन अनुमानों को समायोजित करने के बाद, हमें उनकी प्राथमिकता के अनुसार लक्ष्यों को छांटने के लिए एक मानक तरीका मिला। अगर हम 60 सेकंड के अवरोधन समय में अंतर को "लक्ष्य प्राथमिकता" गुल्लक के लिए +1 देते हैं, तो 120 सेकंड का अंतर +2 देगा। एक विशेषज्ञ तुलना बताती है कि यदि 60 सेकंड +1 है, तो 100 किमी / घंटा की अधिकतम गति में अंतर भी +1 है, और 50 किमी / घंटा का अंतर +0.5 है। और इसी तरह सभी मामलों में।
अगला, लक्ष्य एआई पायलट द्वारा दिखाई देने वाले सभी लक्ष्यों की सूची में से चुना गया है: पहला, जो फ़िल्टरिंग शर्तों के तहत आते हैं, उन्हें बाहर रखा गया है:

- टारगेट जो बहुत लंबे समय तक इंटरसेप्ट करते हैं (उनकी लंबी रेंज के कारण, या उनकी ऊँचाई के कारण, या क्योंकि वे बहुत कम हैं)
- लक्ष्य जिसके चारों ओर खिलाड़ी के विमान के आसपास संबद्ध लड़ाकू विमानों की तुलना में बहुत अधिक दुश्मन सेनानी हैं। इस प्रकार, उनके साथ लड़ाई आत्मघाती है (यह स्थिति मुख्य रूप से एआई इक्के को प्रभावित करती है)।
- लक्ष्य एक एआई पायलट की अधिकतम उड़ान ऊंचाई से अधिक है।
- लक्ष्य, एआई-पायलट के विमान की तुलना में काफी अधिक है, जिनकी चढ़ाई दर काफी अधिक है।

"Unpromising" लक्ष्यों को फ़िल्टर करने के बाद, उन्हें प्राथमिकता से क्रमबद्ध किया जाता है। इसके लिए, फ़िल्टर के माध्यम से पारित किया गया प्रत्येक लक्ष्य लिया जाता है और उपरोक्त सभी विशेषज्ञ मापदंडों के लिए अन्य सभी लक्ष्यों के साथ तुलना की जाती है। मापदंडों का योग एक जोड़ी लक्ष्यों के बीच प्राथमिकता की तुलना है। फिर, प्रत्येक लक्ष्य के लिए, सभी जोड़े उन जोड़ियों के लिए अनुमान लगाते हैं, जिनमें वे भाग लेते हैं, संक्षेप हैं। इसके बाद, लक्ष्यों को अंतिम मात्राओं से क्रमबद्ध किया जाता है, बड़े से छोटे तक।

इस प्रकार, हमारे पास लक्ष्यों की एक सूची है, उनकी प्राथमिकता के अनुसार क्रमबद्ध। अगला, आपको अनुयायियों के रूप में लक्ष्य निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है। यह तर्क एआई के स्तर और लक्ष्यों की संख्या पर निर्भर करता है। उच्च स्तर के एआई नेता, संख्या और ऊंचाई में श्रेष्ठता के साथ, अनुयायियों के केवल भाग को लड़ाई में भेज देंगे, और अतिरिक्त विरोधियों के सामने आने पर वह और बाकी उन्हें उच्च ऊंचाई पर कवर करेंगे। एक निम्न-स्तरीय AI नेता अपने समूह के प्रत्येक विमान को प्राथमिकता के साथ शुरू करते हुए, प्रत्येक लक्ष्य के लिए भेज देगा। एक उच्च स्तरीय एआई नेता प्रति लक्ष्य कम से कम दो विमानों को भेजेगा। अच्छी तरह से और इतने पर।

एआई दास भी स्थिति की निगरानी करते हैं। यहां तक ​​कि अगर नेता द्वारा निर्दिष्ट लक्ष्य का हमला होता है, तो एक और विरोधी की उपस्थिति की स्थिति में जो अनुयायी के लिए एक गंभीर खतरा बन जाता है, वे नए लक्ष्य पर स्विच करेंगे। अनुयायी नेता के आस-पास की स्थिति की भी निगरानी करते हैं - यदि वह विरोधियों से खतरे में है जो हमला करने के लिए नहीं सौंपा गया है, तो वे नेता को कवर करने के लिए इन दुश्मनों पर हमला करने के लिए स्विच करते हैं। अनुयायी नियत लक्ष्य पर हमला करना बंद कर देते हैं यदि वे हमले के दौरान नेता से बहुत दूर हो जाते हैं और वापस लौट जाते हैं।
नतीजतन, RoF को उस समय प्रस्तुत सभी एनालॉग्स के बीच हवाई युद्ध की वास्तविक अभ्यास के निकटतम लिंक के एआई नेता द्वारा लक्ष्य चयन का तर्क प्राप्त हुआ। इसके अलावा, यह तर्क पारदर्शी और आसानी से सही हो गया, बस उपरोक्त "युग्मित मापदंडों" के मूल्यों को बदलकर। इसके अलावा, RoF AI व्यवहार की कई दिलचस्प विशेषताओं को लागू करता है: विमान-रोधी युद्धाभ्यास, एक लक्ष्य दृश्यता लेखा प्रणाली जो रोशनी, क्लाउड कवर और फ्लडलाइट रोशनी को ध्यान में रखती है। इसी समय, लक्ष्य की रोशनी भी लक्ष्य पर प्रकाश स्रोतों से ही प्रभावित होती है, जैसे कि वैमानिक रोशनी, मशीन गन फायरिंग फ्लैश, और आग।
यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि कुछ उपयोगकर्ता बग के लिए इन "सुविधाओं" में से कुछ ले गए। उदाहरण के लिए, जब खिलाड़ी के लिंक के एआई नेता, बेहतर दुश्मन सेना पर हमला नहीं करना चाहते थे। इस मामले में, एआई नेता बस एक ऐसी लड़ाई में शामिल नहीं होना चाहते थे जिसमें उनके बचने की संभावना नहीं थी, साथ ही साथ उनके लिंक भी। आइए एक और स्थिति लें जब एआई नेता स्काउट पर हमला नहीं करना चाहता था, सीधे खिलाड़ी के लिंक के शीर्ष पर, उच्च ऊंचाई पर। वास्तव में, एआई नेता ने केवल अनुमान लगाया कि इस स्काउट पर चढ़ने का समय इतना लंबा था कि जब तक यह पूरा नहीं हो जाता, तब तक वह सबसे अधिक अपने क्षेत्र में जाने की संभावना रखता है। इन मामलों में, हमें यह समझाना पड़ा कि "यह व्यवहार का एक मॉडल है जो वास्तविकता के करीब है, उच्च स्तरीय एआई पायलट किसी भी तरह से बेवकूफ नहीं हैं और रोमांच में शामिल नहीं होने का प्रयास करते हैं।" हालांकि, निश्चित रूप से, एआई जटिलता के इतने उच्च स्तर के साथ, जैसे कि आरएएफ में, समस्याओं से बचा नहीं जा सकता था। हम उन्हें व्यवस्थित रूप से अलग और सही करते हैं। विशेष धन्यवाद मैं एआई प्रोग्रामर अलेक्जेंडर पेट्रीएव से कहना चाहता हूं, जिन्होंने सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर और कोड बनाया है, कि साढ़े 4 साल से वे RoF प्रोजेक्ट में सेवारत हैं, जो IL-2 के नए प्रोजेक्ट में AI पायलटों के आधार के रूप में भी काम करेगा: कई और वर्षों के लिए एयरक्राफ्ट सीरीज़ "।

"स्टेलिनग्राद की लड़ाई" (बीज़ेडएस) में एआई विमान।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि RoF में पायलट का AI मूल रूप से WWII विमान के लिए लंबी दूरी के उद्देश्य से विकसित किया गया था। न्यूनतम परिवर्तनों के साथ, AI RoF का इस्तेमाल IL-2: BzS में किया जा सकता है। हालांकि, हमने तय किया कि इस क्षेत्र में अगला कदम जरूरी था और इस बिंदु को चुना, जहां हमारी राय में, इस तरह के बदलाव सबसे अधिक मांग में होंगे। RoF में, AI के डिजाइन और विकास में, हमने लक्ष्यों को खोजने और चयन करने के तर्क पर ध्यान केंद्रित किया और BoS में, हमने नजदीकी हवाई लड़ाई के दौरान युद्धाभ्यास पर ध्यान केंद्रित करने का निर्णय लिया। RoF में, "एक हवाई लक्ष्य के हमले की स्थिति में", AI सेनानियों वास्तव में हमेशा एक सार्वभौमिक पैंतरेबाज़ी करते हैं - वे सबसे कम 3-आयामी चाप में लक्ष्य को चालू करते हैं, जहां भी दुश्मन (पीछे, दाईं ओर, ऊपर से, नीचे से)। प्रथम विश्व युद्ध के लिए, इस दृष्टिकोण को इस कारण के लिए उचित ठहराया गया था कि उस अवधि के विमानों पर हवाई मुकाबला बहुत कॉम्पैक्ट, क्षणभंगुर है। टर्निंग टाइम बहुत कम है, पैंतरेबाज़ी कभी-कभी 100 किमी / घंटा से कम गति पर होती है और इसे "युद्धाभ्यास" में विघटित करना बहुत मुश्किल है।
हालांकि, द्वितीय विश्व युद्ध के दौरान, वायु टकराव की तस्वीर मौलिक रूप से अलग है: लड़ाई अधिक व्यापक हो गई, पैंतरेबाज़ी के दौरान विमानों के बीच की दूरी बहुत अधिक है, गति की तुलना में बहुत अधिक है, और बहुत लंबा समय है। इस स्थिति में, युद्धाभ्यास की संरचना अधिक स्पष्ट हो जाती है, इस संरचना को औपचारिक रूप देना संभव हो जाता है। हमारे नए एआई प्रोग्रामर, इल्या उर्फ ​​"नारिव" स्टेशोव ने यह काम संभाला। मुझे कहना होगा कि, सबसे पहले, वह आरएएफ परियोजना में एआई के ठीक ट्यूनिंग और डिबगिंग में लगे हुए थे। इस वर्ष के वसंत में एआई में हुए सभी परिवर्तन उनकी योग्यता और उनकी गतिविधियों का परिणाम हैं। इसके अलावा, संदर्भ की शर्तों को आकर्षित करने के लिए, विशेषज्ञों को फिर से युद्धाभ्यास के बारे में सलाह देने के लिए आमंत्रित किया गया - युद्धाभ्यास का क्या उपयोग किया गया, किन मामलों में उनका उपयोग किया गया, पायलट के स्तर ने कुछ युद्धाभ्यासों के उपयोग को कैसे प्रभावित किया, युद्धाभ्यास शुरू करने और रोकने के लिए क्या शर्तें थीं। एक विशेषज्ञ मूल्यांकन प्राप्त करने के बाद, हमने समस्या को हल करने के लिए निम्नलिखित तरीके को चुना है: "एक हवाई लक्ष्य की हमले की स्थिति" एक "मैक्रो स्तर" बन गई है, जो अपने आप को निचले स्तर के "राज्य मशीन" के रूप में प्रकट करती है। करीब हवा से निपटने के प्रत्येक युद्धाभ्यास को इस नए निम्न-स्तरीय मशीन के एक अलग "राज्य" के रूप में डिजाइन किया गया था। एक ही समय में, "मैक्रो टारगेट स्टेट" तर्क सभी प्रवेश और निकास स्थितियों के साथ काम करना जारी रखता है, जिसने "राज्य मशीन" के ऊपरी स्तर में वास्तु परिवर्तन के लिए गंभीर श्रम लागत के बिना RoF AI वास्तुकला के ढांचे के भीतर इस नवाचार को बनाने की अनुमति दी, साथ ही साथ बाकी AI तर्क। क्या युद्धाभ्यास करता है और कब BoS में बंद लड़ाई में AI सेनानी का उपयोग करता है?

- "टर्नअराउंड और शूटिंग।" यह मुख्य मोड है, जो आमतौर पर RoF में उपयोग किए जाने वाले मार्गदर्शन एल्गोरिदम के समान है। इसका उपयोग तब किया जाता है जब लक्ष्य लक्ष्य रेखा के करीब होता है और आपको इसे चालू करने और शूट करने की आवश्यकता होती है।
"मोमबत्ती।" विमान अचानक अधिकतम इंजन के संचालन में ऊपर चला जाता है। इसका उपयोग बड़ी तेजी के मामले में ऊर्जा बचाने के लिए किया जाता है जब दुश्मन "स्कीप" करता है। विमान की गति को ऊँचाई तक पहुँचाता है।
- "हाफ लूप"। विमान "नेस्टरोव लूप" का आधा प्रदर्शन करता है। आवेदन का उद्देश्य "कैंडल" के समान है।
- "हिल"। विमान एक सीधी, बल्कि खड़ी पथ पर ऊंचाई हासिल करता है (लेकिन ऊर्ध्वाधर नहीं)। इसका उपयोग तब किया जाता है जब मध्यम गति के साथ लक्ष्य "स्किप" होता है। मामले में जब हमला पक्ष से या "माथे पर" किया गया था। अनुप्रयोग का उद्देश्य फिर से वही है - ऊंचाई में गति का अनुवाद करके ऊर्जा को बचाने के लिए।
- "कॉम्बैट यू-टर्न"। विमान गति के नुकसान के साथ एक खड़ी सर्पिल में चढ़ता है। आवेदन का उद्देश्य गोरखा के समान ही है, लेकिन पीछे से लक्ष्य पर हमले के बाद भी इसका इस्तेमाल किया जा सकता है।
"आरोही सर्पिल।" विमान एक निरंतर गति से और चढ़ाई के साथ लक्ष्य की ओर अधिकतम गैस पर एक मोड़ पर प्रदर्शन करता है। इसका उपयोग उन मामलों में किया जाता है जब, हमले के दौरान, लक्ष्य 100-200 मीटर से अधिक और हम (ऑफ कोर्स) की तरफ से अधिक होता है।
"नीचे की ओर सर्पिल।" विमान एक कमी और गति के एक सेट के साथ अधिकतम गैस पर एक मोड़ पर प्रदर्शन करता है। इसका उपयोग तब किया जाता है जब लक्ष्य 100-200 मीटर से अधिक और हम (ऑफ कोर्स) से कम हो। इसका उपयोग दुश्मन को पर्याप्त अंतर के साथ पूंछ से फेंकने की कोशिश करने के लिए भी किया जा सकता है, क्योंकि बहुत अधिक और लंबे समय तक अधिभार नीचे वाले सर्पिल में विकसित होते हैं।
- "मजबूर यू-टर्न।" विमान अधिकतम गैस और अधिभार पर एक क्षैतिज मोड़ करता है। इसका उपयोग तब किया जाता है जब लक्ष्य लगभग एक ही ऊंचाई पर हमारे विमान के समान होता है, हमारी तरफ, लेकिन सामने वाले गोलार्ध में।
- "बारी"। विमान एक अधिकतम थ्रोटल पर एक क्षैतिज मोड़ करता है, अधिभार द्वारा, एक निरंतर इष्टतम मोड़ गति बनाए रखता है। इसका उपयोग अन्य सभी मामलों में किया जाता है।
- "उच्च यो-यो।" "मोड़" का प्रदर्शन करते समय, विमान थोड़े समय के लिए रोल को कम करता है, गति के कुछ नुकसान के कारण थोड़ा सा ऊंचाई प्राप्त करता है। यह मोड़ पैंतरेबाज़ी का एक सबमोड है। इसका उपयोग तब किया जाता है, जब एक मोड़ की शुरुआत में, गति इष्टतम की तुलना में बहुत अधिक हो जाती है, और ऊर्जा बर्बाद न करने के लिए, इस गति को ऊंचाई में एक लाभ में अनुवाद किया जाता है।
- "लो यो-यो।" "मोड़" का प्रदर्शन करते समय, विमान थोड़े समय के लिए रोल बढ़ाता है, ऊंचाई के नुकसान के कारण थोड़ी गति प्राप्त करता है। यह, बदले में, आप अधिभार को बढ़ाकर लक्ष्य पर बारी को तेजी से करने की अनुमति देता है। इस उप-टर्न पैंतरेबाज़ी का उपयोग तब किया जाता है जब लक्ष्य को कोण लंबे समय तक नहीं बदलता है (जब विमान बारी में एक दूसरे के चारों ओर नहीं जा सकते)।
"तख्तापलट।" विमान "अपनी पीठ पर फ़्लिप" करता है और अधिकतम गैस पर अधिकतम अधिभार के साथ "नेस्टरोव के लूप" का दूसरा भाग करता है। इसका उपयोग तब किया जाता है जब दुश्मन को पूंछ से फेंकना आवश्यक होता है और ऊंचाई का पर्याप्त भंडार होता है।
- "फिसल रहा है।" विमान एक सीधी रेखा में उड़ान को जारी रखते हुए, पतवार की रक्षा करता है।इसका उपयोग दुश्मन के लिए उड़ान की दिशा का एक गलत प्रभाव पैदा करने के लिए किया जाता है, जो लक्ष्य से दूरी बनाने और लंबी दूरी से शूटिंग करता है।
"कैंची।" विमान धीमा हो जाता है और दाएं और बाएं घूमता है। इसका उपयोग दुश्मन को पूंछ से दूर फेंकने के लिए किया जाता है जब हेडरूम अपर्याप्त होता है और जब एआई पायलट का विमान दुश्मन के विमान की तुलना में कम गति पर अधिक स्थिर होता है।
- "कॉर्कस्क्रू बैरल।" एआई पायलट विमान को "ऊपर उड़ाता है" और साथ ही साथ इसे रोल के साथ रोल करता है। इसका उपयोग पूंछ से दुश्मन को गिराने के लिए भी किया जाता है। युद्धाभ्यास बहुत जटिल है और केवल एआई-आसम के लिए उपलब्ध है।
- "रक्षात्मक सिद्धांत।" एआई पायलट दुश्मन को लंबवत पाठ्यक्रम पर रखता है, लगातार ऊंचाई हासिल कर रहा है और गिर रहा है। इसका उपयोग उन मामलों में किया जाता है जब दुश्मन लक्ष्य को मुश्किल बनाने के लिए लंबी दूरी से हमला करता है।



एआई के स्तर के आधार पर, निकट-सीमा के हवाई युद्ध में आगे के युद्धाभ्यासों के चयन के लिए एक नई शाखायुक्त प्रणाली बनाने के अलावा, हमने वायु युद्ध में एआई लड़ाकू के व्यवहार के यथार्थवाद को बढ़ाने के उद्देश्य से कई कार्य किए:

- कॉकपिट डिजाइन के साथ एआई के लिए लक्ष्यों की दृश्यता को सीमित करने के लिए यह प्रणाली शुरू की गई थी। यह प्रत्येक विमान के लिए विशिष्ट रूप से ट्यून किया गया है और न केवल कॉकपिट में पायलट के सिर के संभावित घुमावों को ध्यान में रखता है, बल्कि संभावित आंदोलनों (उत्पीड़न, स्क्वेट्स, झाँक) को भी लेता है।
- हवाई युद्ध का संचालन करने के तरीके में, किसी भी कारण से खो जाने वाले लक्ष्य की खोज का एक उप-मोड पेश किया गया था: एआई पायलट विमान को एक मोड़ में डालता है और फिर से लक्ष्य को देखने की कोशिश करता है; अगर यह तुरंत काम नहीं करता है, तो वह दूसरी दिशा में मोड़ को बदल देता है। इसलिए जब तक वह यह तय नहीं कर लेता है कि आखिरकार वह लक्ष्य खो चुका है।
- साथ ही एयर कॉम्बैट मोड में, जब लक्ष्य बहुत अधिक निकला, तो इष्टतम पथ के साथ चढ़ाई मोड को जोड़ा गया ताकि AI पायलट सबसे इष्टतम तरीके से लक्ष्य को ऊंचाई पर पकड़ने की कोशिश करे।
- दुश्मन के लड़ाकों को बाहर निकालते समय, हमला करने वाले विमान और बमवर्षक न केवल "साँप" का प्रदर्शन करते हैं, बल्कि दुश्मन की ऊंचाई और दूरी की भी अनुमति देते हैं।
“हमने एक उन्नत विमान पायलट की कार्यक्षमता भी बनाई है जो युद्ध के मैदान के क्षेत्र में स्थिति का आकलन कर उसे सौंप सकता है और रेडियो संचार का उपयोग करते हुए लक्ष्य पर लड़ाकू विमानों और हमलावर विमानों को निर्देशित कर सकता है। उसी समय, एआई विमानों के पास खुद को गनर के साथ बातचीत और रेडियो संचार के लिए सभी कौशल हैं।
- ग्राउंड टारगेट पर हमला करने के मौजूदा तर्क के अलावा, एआई विमानों को एक गोता से अघोषित मिसाइलों का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित किया जाएगा, और जू -87 और पे -2 एक ऊर्ध्वाधर गोता से बमबारी करेंगे।
- छोटे हथियारों की बढ़ी हुई गति और विविधता को देखते हुए, हवाई ठिकानों पर गोलीबारी में बढ़त को गिनने और बनाए रखने की प्रणाली में सुधार किया गया था। एआई पायलट अब न केवल लक्ष्य के आंदोलन के मापदंडों को ध्यान में रखते हैं, बल्कि विभिन्न तोपों और मशीन गन हथियारों के बैलस्टिक में अंतर भी हैं।

हम निम्नलिखित को प्राप्त करने में भी कामयाब रहे:

- एआई पायलटों को एयरफील्ड के साथ और उनके अनुयायियों / नेताओं के साथ रेडियो संचार करने के लिए प्रशिक्षित किया गया।
- एआई प्लेन को टेकऑफ के लिए पार्किंग से रनवे तक और लैंडिंग के बाद स्ट्रिप से पार्किंग स्थल तक टैक्सी के लिए भी प्रशिक्षित किया गया था।
- एआई प्लेन अब उन विमानों का उपयोग करने में सक्षम हैं, जो पहले विश्व युद्ध के दौरान उपलब्ध नहीं थे, लेकिन द्वितीय विश्व युद्ध में दिखाई दिए थे: वापस लेने योग्य लैंडिंग गियर, फ्लैप और लैंडिंग फ्लैप, टेल व्हील लॉक, वैमानिकी लाइट, लैंडिंग लाइट, केबिन लाइटिंग, ओपन केबिन लाइट, एक पैराशूट, एयर ब्रेक, व्हील ब्रेक, एक नियंत्रित सुपरचार्जर और एक गति नियंत्रक के साथ विमान छोड़ने की संभावना।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि लगभग सभी नई कार्यक्षमता तैयार है। हाल ही में शुरू की गई शुरुआती पहुँच में भाग लेकर आप इसे व्यक्तिगत रूप से सत्यापित कर सकते हैं। RoF में पहले से मौजूद AI सिस्टम काफी उन्नत था। BzS में, यह और भी जटिल हो गया है, जो अनिवार्य रूप से कुछ बगों को जन्म देगा, लेकिन डिबगिंग के लिए पर्याप्त समय है। रिलीज से, हम एआई पायलटों के प्रदर्शन को बहुत उच्च स्तर की गुणवत्ता में लाने की उम्मीद करते हैं।
कोई पूछ सकता है, "आपको यह सब क्यों चाहिए?" इस सवाल का जवाब काफी सरल है - हम हवा के झगड़े की तस्वीर को यथासंभव संभव बनाने का प्रयास करते हैं, न केवल एक विस्तृत और यथार्थवादी उड़ान मॉडल के कारण, बल्कि एआई सहयोगी और एआई विरोधियों के व्यवहार के जटिल, यथार्थवादी और तार्किक तर्क के कारण। उड़ान सिम्युलेटर में एआई बनाते समय, अत्यधिक "रोबोटाइजेशन" और दुश्मन एआई के अत्यधिक "मूर्खतापूर्ण" के बीच एक नाजुक संतुलन खोजने की कोशिश करना बहुत महत्वपूर्ण है। यह संभावना नहीं है कि ऐसे कई लोग होंगे जो आदर्श "हत्या मशीन" के साथ प्रतिस्पर्धा करना चाहते हैं जो गलतियां नहीं करते हैं, साथ ही साथ गूंगे-सिर वाले उल्लुओं को गोली मारते हैं जो खुद गोलियों के नीचे चढ़ते हैं। हमारे सामने काम जटिल और बेहद दिलचस्प है - एआई पायलट को यथासंभव मानवीय बनाना और वास्तविकता के करीब।
पीछे मुड़कर देखें, तो हम बिना किसी झूठे शील के कह सकते हैं कि हम पहले ही किसी चीज में सफल हो चुके हैं। और इसने अच्छा काम किया। हालांकि, हम अभी भी खड़े नहीं हैं - हम लगातार विकास कर रहे हैं, नए कार्य निर्धारित कर रहे हैं और उन्हें हल करने के तरीके खोज रहे हैं। हम समान विचारधारा वाले लोगों और सहयोगियों की तलाश कर रहे हैं। अब सम्मिलित हों!

डेनियल "हान" टूसिवे, प्रोजेक्ट मैनेजर, "आईएल -2 स्टर्मोविक: द बैटल ऑफ स्टेलिनग्राद।"