Імітаційне моделювання у закладах вищої військової освіти є системним засобом підвищення якості підготовки, який дозволяє відтворювати складні оперативно-тактичні ситуації з контрольованими параметрами, фіксувати перебіг дій і результати, забезпечувати об’єктивне оцінювання компетентностей та безпечне відпрацювання ризикових епізодів. У порівнянні з виключно полігонними заняттями цей підхід підвищує щільність практики, зменшує ресурсні витрати та переносить частину навчальних завдань у кероване середовище, де змінні можна відтворювати й вимірювати.
Підготовка фахівців зв’язку є однією з найпридатніших до моделювання. Для дослідження протоколів і топологій застосовуються мережеві симулятори пакетного рівня, зокрема ns-3, OMNeT++ та Riverbed Modeler (OPNET), які дозволяють оцінювати пропускну здатність, затримки, втрати пакетів і стійкість до відмов у різних сценаріях. Для відпрацювання практичних навичок використовують емулятори, що запускають реальні стекові реалізації та прикладні сервіси за умов керованих затримок і завад, наприклад GNS3, EVE-NG, CORE/EMANE та Mininet для середовищ SDN із контролерами Ryu, ONOS або OpenDaylight. Радіоелектронні аспекти складають окремий шар підготовки: моделювання каналу зв’язку, радіопокриття та лінк-бюджетів виконується у Radio Mobile, WinProp, Atoll або ICS Telecom, а моделювання сигналів і цифрової обробки реалізується у MATLAB/Simulink та GNU Radio; для прототипування доступні стекові реалізації типу srsRAN або OpenAirInterface.
У тактичній підготовці та підготовці органів управління застосовуються професійні симулятори, які забезпечують реалістичну тактичну динаміку і детальний аналіз після дій. До таких платформ належать VBS4 (Bohemia Interactive Simulations), Steel Beasts Pro (eSim Games), JCATS, OneSAF і JTLS-GO; для оперативно-стратегічного рівня та моделювання бойового застосування засобів ураження використовується Command Professional Edition. Ці платформи підтримують планування, виконання, збір телеметрії та розбір після дій з можливістю формування кількісних метрик та відтворення сценаріїв.
Логістика доцільно моделюється методами дискретно-подієвого та агент-орієнтованого моделювання. Універсальні середовища AnyLogic (з бібліотеками Supply Chain і Healthcare), Arena, Simio та FlexSim дозволяють аналізувати пропускну здатність маршрутів постачання, формування черг, вузькі місця і вплив випадковостей на забезпечення підрозділів. Для навчальних і дослідницьких курсів можуть використовуватись легковагові інструменти на базі Python, наприклад SimPy. Просторові завдання, пов’язані з плануванням маршрутів і оцінюванням пропускної здатності транспортної мережі, інтегруються з ГІС-середовищами ArcGIS Pro або QGIS.
Медичне забезпечення моделюється із фокусом на пацієнтопотоці, тріажі, евакуації та ресурсному плануванні. Для цього використовують AnyLogic Healthcare, Simul8 Healthcare і Arena Healthcare; модулі підтримують проєктування маршрутів медичної евакуації, черг у пунктах сортування та розподілу медичних ресурсів залежно від сценарних припущень.
В інженерному забезпеченні імітаційні моделі застосовують для оцінювання прохідності місцевості, міцності переправ, впливу інженерних загороджень на маневр і темп операції. Для гідротехнічних розрахунків та моделювання переправ використовують HEC-RAS; для трасування й оцінювання рельєфу та інженерних робіт — Autodesk Civil 3D у зв’язці з ArcGIS Pro; для мобільності покриттів і колійності застосовують моделі на основі NRMM 2.0, реалізовані у MATLAB або Python з підключенням цифрових моделей місцевості.
У сфері розвідки та безпілотних систем доцільне моделювання місій і сценаріїв типу software-in-the-loop. Для цього застосовуються Gazebo, AirSim, CoppeliaSim у поєднанні з ROS або ROS 2; для автопілотів — PX4 SITL та ArduPilot SITL з інтеграцією через MAVLink/MAVSDK. Сенсорні моделі та обробка даних реалізуються у MATLAB/Simulink або Python із бібліотеками обробки сигналів, а комунікаційні обмеження можуть відтворюватися шляхом спільного моделювання з ns-3 або EMANE.
Кібербезпека і кібердії відпрацьовуються у кіберполігонах, які емулюють мережеву інфраструктуру та поведінку сервісів під навантаженням і атаками. Для побудови таких полігонів використовуються EVE-NG або GNS3 у поєднанні з контейнеризацією Docker і оркестрацією Kubernetes; для комплексних сценаріїв можуть застосовуватись платформні рішення типу KYPO Cyber Range або Cyberbit. Аналіз трафіку і подій здійснюється за допомогою Wireshark, Suricata та стеків збирання журналів на кшталт ELK/Opensearch.
Незалежно від спеціалізації, методична рамка спирається на цикл планування, виконання, аналізу після дій і вдосконалення. На етапі планування формулюються навчальні цілі, метрики та очікувані результати; на етапі виконання збирається телеметрія, рішення і події; у ході аналізу після дій застосовуються кількісні показники (час реакції, точність виконання процедур, надійність зв’язку, стабільність постачання, втрати, ефективність застосування засобів), після чого коригуються сценарії та методики. Для міжсистемної інтеграції доцільно використовувати стандарти HLA (IEEE 1516) і DIS, а також уніфіковані формати обміну даними для зв’язування тактичних, мережевих, логістичних і медичних модулів у єдине навчальне середовище.
Досвід Київського інституту Національної гвардії демонструє тиражованість системного підходу до симуляційної підготовки. Досягнуто створення методичної рамки з чіткими навчальними результатами і прив’язкою компетентностей до типів сценаріїв; сформовано каталог сценаріїв від рівня екіпажу до рівня штабу із визначеними вхідними умовами й критеріями оцінювання; уніфіковано процедури аналізу після дій з чек-листами та метриками; підготовлено інструкторів і організовано внутрішній обмін досвідом; розгорнуто технічну інфраструктуру для багатокористувацьких сесій із резервуванням і регламентами супроводу. Інститут підтримує міжінституційну співпрацю з Військовим інститутом танкових військ НТУ «ХПІ», ДУІКТ, Національною академією ДПСУ, НУОУ, НА НГУ, громадською організацією «Буревітер», взаємодіє з eSim Games і має досвід міжнародного обміну, зокрема через візити зовнішніх експертів для практичної взаємодії з викладачами та курсантами. У цьому контексті Steel Beasts Pro виступає важливим елементом екосистеми як високореалістичний тактичний тренажер, який ефективно поєднується з іншими класами моделей.
З позиції закладів вищої освіти доцільність упровадження імітаційного моделювання визначається поєднанням освітньої та економічної ефективності. Зростає щільність практики завдяки можливості проходити кілька повних циклів за одне заняття; підвищується валідність оцінювання через використання кількісних показників, що відображають предметно-специфічні компетентності; знижуються витрати на пальне, боєприпаси, моторесурс техніки та підготовку полігонів; підвищується привабливість програм для абітурієнтів і партнерів. Практична модель запуску для університету включає визначення цільових компетентностей і їх прив’язку до типів сценаріїв, створення мінімального каталогу сценаріїв під ключові курси, впровадження коротких сесій аналізу після дій, підготовку інструкторів та операторів і поетапне розширення інфраструктури з урахуванням потреб кафедр. Для забезпечення відтворюваності та масштабованості корисно застосовувати контейнеризацію, віртуалізацію та систему контролю версій сценаріїв.
Узагальнюючи, імітаційне моделювання є системоутворювальним елементом сучасної військової освіти. Воно підвищує безпеку та інтенсивність практики, забезпечує об’єктивність оцінювання, полегшує міждисциплінарну інтеграцію і сприяє міжнародній співпраці. Перелік конкретних програмних засобів для різних типів моделювання дає можливість інституціям формувати збалансовані навчальні екосистеми та гнучко адаптувати програми до змін у тактиці, технологіях і досвіді сучасних конфліктів.
