RU

RU

Приводится в редакции англоязычной Version of Record.

1. Federal Railroad Administration (FRA). Web-based Simulator Training and Skill Transfer. 2024.
2. Research materials on the use of simulators in the training of locomotive crews and the study of the human factor.
3. Research materials on the use of simulators in the implementation of ERTMS/ETCS.
4. VTI (Sweden). Research on train and railway simulators.
5. CORYS. Materials on railway simulation, ETCS/CBTC and digital simulation environments.
6. Transurb Simulation. Materials on railway training simulation systems.
7. FAAC Incorporated. Materials on simulation systems.
8. Egzhanova S.E. Development of Training Technologies. Zheleznodorozhnyi Transport [Railway Transport], 2022, No. 9.
9. Egzhanova S.E. Priorities for the Development of Simulator Technologies. Lokomotiv [Locomotive], 2022, No. 1.
10. Egzhanova S.E. A New Area of Application for Simulator Complexes. Lokomotiv [Locomotive], 2023, No. 5.
11. Egzhanova S.E., Ertsev V.A. A Training Complex for Studying the Operation of Automatic Brakes. Lokomotiv [Locomotive], 2022, No. 6.
12. Egzhanova S.E. Modern Simulators for Training Locomotive Crews as a Means of Enhancing Transport Safety in Rail Transport. Transportnoe Delo Rossii [Transport Business of Russia], 2025, No. 5.
13. Egzhanova S.E. Simulation Technologies as a Tool for Improving Railway Safety: International Practice and a Conceptual Model. The American Journal of Engineering and Technology (TAJET), 2026, Vol. 08, pp. 105–111.

Развитие железнодорожной симуляции постепенно смещается от повышения реалистичности отдельных тренажёров к расширению их цифровых и аналитических возможностей. Современная среда симуляции способна не только воспроизводить рабочие ситуации, но и фиксировать действия человека, анализировать результаты и обеспечивать основу для индивидуализированного обучения.

Перспективный следующий этап — интеграция данных реальной эксплуатации, цифровых моделей, аналитики, адаптивных сценариев и объективной оценки компетенций. В такой системе симуляция становится элементом непрерывной обратной связи: эксплуатация формирует данные, данные определяют содержание обучения, результаты обучения позволяют выявлять дефициты и уточнять приоритеты, а накопленная информация используется для совершенствования системы безопасности.

Таким образом, тренажёр будущего следует рассматривать не как копию кабины локомотива, а как цифровую систему, связывающую человека, техническую модель, данные и процессы управления безопасностью.

Предложенная архитектура является концептуальной и не должна рассматриваться как свидетельство того, что все перечисленные функции уже реализованы в единой системе. Степень интеграции тренажёрных комплексов с эксплуатационными данными, системами управления компетенциями и системами управления безопасностью различается.

Переход от концепции к практической реализации требует исследований по нескольким направлениям: определение набора значимых показателей поведения обучаемых; разработка методов сопоставления тренажёрных данных с эксплуатационными событиями; оценка адаптивных сценариев; оценка надёжности алгоритмов прогнозирования; определение роли экспертной оценки; обеспечение информационной безопасности и корректной работы с данными о профессиональном поведении персонала.

Отдельной задачей является разработка стандартизированных критериев эффективности. В долгосрочной перспективе необходимо будет оценивать не только результаты отдельных тренировок, но и устойчивость приобретённых навыков, их перенос в реальную эксплуатацию и влияние целевой подготовки на показатели безопасности.

На основе рассмотренных направлений можно очертить перспективную архитектуру, в которой симуляция становится частью замкнутого контура, связывающего реальную эксплуатацию, подготовку персонала и управление рисками (рисунок 4).

Первичным источником информации выступают данные реальной эксплуатации. Они используются для совершенствования цифровых моделей и выявления ситуаций, требующих внимания. Аналитический слой обрабатывает эту информацию вместе с результатами тренажёрной подготовки. На этой основе формируются или корректируются адаптивные сценарии.

После завершения сценария система получает новые данные о действиях человека и может объективно оценить результат. Выявленные дефициты компетенций возвращаются в учебный цикл, а полученные закономерности могут использоваться для анализа потенциальных рисков. В результате обучение перестаёт быть конечной процедурой и становится частью непрерывного процесса.

Такая архитектура не предполагает полного отказа от инструктора и экспертной оценки. Напротив, автоматизированную аналитику следует рассматривать как инструмент поддержки специалиста, позволяющий работать с большими объёмами данных и выявлять закономерности, которые трудно обнаружить при анализе отдельных тренировок.

Дальнейшим направлением развития тренажёрных технологий может стать более тесная связь с концепцией цифровых двойников. В отличие от обычной модели, создаваемой для воспроизведения типового объекта, цифровой двойник может быть связан с конкретным реальным объектом и учитывать поступающие от него данные.

Для железнодорожного транспорта это означает возможность перехода от обобщённой модели подвижного состава к цифровой модели конкретной технической системы, отражающей её параметры и особенности эксплуатации (рисунок 3). Такая модель может использоваться не только для подготовки персонала, но и для анализа технического состояния, изучения поведения системы и проверки различных сценариев без воздействия на реальный объект.

В контексте тренажёрных технологий это открывает возможность создавать сценарии, более точно соответствующие реальным условиям эксплуатации. Например, данные о работе оборудования могут использоваться для уточнения параметров модели и генерации ситуаций, связанных с типовыми режимами работы или выявленными особенностями.

Принципиально важна здесь обратная связь. Результаты моделирования и анализа могут использоваться для уточнения цифровой модели, изменения обучающих сценариев, оценки компетенций персонала и постановки новых исследовательских задач. Тем самым цифровой двойник становится не просто виртуальной копией объекта, а связующим элементом между реальной эксплуатацией, моделированием и обучением.

Традиционный сценарий, как правило, имеет заранее заданную структуру: сценарий запускается, обучаемый выполняет действия, затем система или инструктор оценивает результат. Эта модель эффективна для многократной отработки стандартных процедур, однако даёт ограниченные возможности индивидуализации обучения.

Следующий этап развития — адаптивные сценарии, в которых последовательность событий может изменяться в зависимости от действий обучаемого. Например, устойчиво правильное выполнение может повышать сложность задачи, затруднения — запускать дополнительную отработку, а ошибка — менять ход ситуации или вводить дополнительный фактор (рисунок 2).

Рисунок 2. Принцип адаптивного сценария

Таким образом, сценарий перестаёт быть лишь заранее определённой последовательностью событий и становится динамической частью обучающей среды. Система начинает учитывать не только то, какой сценарий запущен, но и то, как человек действует в ходе его выполнения.

Это подводит к следующему важному этапу — накоплению и анализу данных о поведении обучаемых. Могут фиксироваться принятые решения, ошибки, время реакции, последовательность действий и исходы задач. Эти данные позволяют определить, какие элементы подготовки вызывают наибольшие затруднения и какие навыки требуют дополнительной отработки.

При небольшом числе сценариев такой анализ может выполнять инструктор или заранее заданные правила. Однако с ростом объёма данных и сложности сценариев возникает потребность в автоматизированной обработке информации и автоматизированном выборе последующих действий системы.

Именно на этом этапе становится возможным применение искусственного интеллекта (ИИ). В такой архитектуре ИИ не заменяет инструктора и не управляет обучением самостоятельно. Он может выступать дополнительным аналитическим слоем, который обрабатывает данные о действиях обучаемых, выявляет устойчивые закономерности и помогает определить, каким должно быть следующее задание или как следует изменить параметры сценария.

Такой подход позволяет перейти от одинаковой последовательности заданий для всех обучаемых к индивидуализированной и постепенно адаптирующейся подготовке.

Каждая тренировка формирует набор данных о взаимодействии человека с моделируемой системой. В зависимости от архитектуры тренажёрного комплекса могут фиксироваться последовательность действий, принятые решения, ошибки, время реакции, параметры выполнения процедур, исходы сценариев и динамика прогресса.

На индивидуальном уровне эти данные позволяют оценивать конкретные навыки. На групповом или организационном уровне накопленные данные могут использоваться для выявления проблемных зон: какие процедуры чаще всего выполняются с ошибками, какие сценарии вызывают наибольшие затруднения, какие навыки требуют дополнительной отработки и как меняется эффективность обучения во времени (рисунок 1).

В этом случае данные тренировок становятся не только основой для выставления оценок, но и источником информации для совершенствования учебного процесса. Происходит переход от обучающих данных к аналитике безопасности (safety intelligence): накопленная информация может использоваться для определения приоритетов подготовки и поиска системных проблем.

Вместе с тем этот подход требует дальнейшей валидации. Связь между ошибками, допущенными на тренажёре, и реальными эксплуатационными рисками не всегда означает прямую причинно-следственную зависимость. Поэтому в дальнейших исследованиях предстоит определить, какие показатели поведения на тренажёре наиболее точно отражают фактические профессиональные риски.

Исторически развитие тренажёров было тесно связано с повышением реалистичности: воспроизводились органы управления, визуальная обстановка, динамика движения и поведение технических систем. Такая реалистичность остаётся важной предпосылкой формирования практических навыков, однако сама по себе она уже не определяет дальнейшую ценность тренажёрных комплексов.

Актуальная тенденция — последовательное расширение функций: от воспроизведения рабочего места к моделированию технических процессов, затем к сценарному моделированию, регистрации действий человека и аналитической обработке результатов (таблица 1). Тем самым тренажёр постепенно превращается из обособленного технического устройства в цифровую обучающую среду.

Этот переход меняет критерий развития системы. Вопрос уже не только в том, насколько точно тренажёр воспроизводит кабину локомотива, но и в том, какие данные он способен фиксировать, как эти данные следует анализировать и как результаты анализа могут использоваться для изменения последующего обучения.

Безопасность на железнодорожном транспорте в значительной мере зависит от способности персонала правильно действовать в условиях эксплуатации, дефицита времени, изменяющейся внешней обстановки и нештатных ситуаций. Тренажёрные технологии позволяют создать контролируемую среду, в которой такие ситуации можно многократно воспроизводить без риска для движения, инфраструктуры и людей. В современных системах подготовки тренажёры используются для первоначального обучения, поддержания профессиональных навыков, оценки знаний и действий, а также для отработки сложных и аварийных сценариев.
Однако развитие тренажёрных технологий постепенно меняет саму постановку задачи. Тренажёр перестаёт быть лишь средством воспроизведения рабочего места. Современная цифровая среда способна фиксировать решения обучаемого, последовательность действий, ошибки, время реакции и исходы сценариев. По мере накопления таких данных появляется возможность анализировать не отдельную тренировку, а устойчивые закономерности профессионального поведения.

Отсюда возникает новый вопрос: как использовать данные тренажёрной подготовки для совершенствования самой системы обучения, а в перспективе — для более раннего выявления факторов риска? В предлагаемом подходе следующий этап развития рассматривается как переход от статичной симуляции к интеллектуальной системе, объединяющей цифровое моделирование, аналитику, адаптивные сценарии и управление компетенциями.

Цель настоящей статьи — сформировать концептуальное представление о перспективной архитектуре железнодорожной симуляции, ориентированной на использование данных и интеллектуальной аналитики. Основное внимание уделено изменениям функциональной архитектуры тренажёрной среды и её возможным связям с процессами управления компетенциями и управления безопасностью.

Ключевой тезис: дальнейшее развитие симуляции связано не столько с ростом визуальной реалистичности, сколько с расширением аналитических функций и формированием непрерывной обратной связи между эксплуатацией, обучением и безопасностью.