Bild mit Genehmigung von CAE Inc.

CAE setzt bei Flugsimulatoren der nächsten Generation auf die Unreal Engine

Zu seinem 75. Jubiläum hat der Pilotenausbildungsriese CAE viel zu feiern. Mit Verträgen in aller Welt und einem Jahresumsatz von mehr als 3 Milliarden US-Dollar kann CAE auf ein Erfolgsjahr als Anbieter für hochmoderne Trainingslösungen in den Bereichen zivile Luftfahrt, Verteidigung/Sicherheit und Gesundheitsversorgung zurückblicken.

Die Wurzeln von CAE liegen in der Luftfahrt-Funkbranche, aber das Unternehmen machte schnell den Sprung ins Flugsimulatorengeschäft. Jahrzehnte später fügte das Unternehmen seinem Portfolio ein Trainingsnetzwerk hinzu. Heute stammt mehr als 60 % des Umsatzes von CAE aus Trainings-Dienstleistungen.

„Von diesem Moment an begann eine ständige Suche nach besserer Wiedergabetreue und Immersion der Trainingsgeräte“, erklärt Marc St-Hilaire, Vice President, Technology and Innovation bei CAE. „Je immersiver das Produkt, desto besser ist das Trainingserlebnis für den Piloten, und umso eher glaubt er, dass er tatsächlich ein Flugzeug fliegt.“

CAE arbeitet weiterhin an einer Verbesserung seiner Flugsimulatoren – nicht nur an besserer Wiedergabetreue, sondern auch wesentlich kürzeren Entwicklungszeiten. „Wir schafften diesen Schritt durch Nutzung der weltweiten Versorgungskette – Kostenelemente sind dabei fertige kommerzielle Elektronikteile, Computer, Bewegungssysteme und Projektoren“, so St-Hilaire.

Auftritt Unreal Engine

Der Wechsel zu fertigen Teilen geschieht zum Teil aufgrund CAEs Entscheidung, in Zukunft die Unreal Engine als Softwareplattform für die nächste Generation seiner Grafiklösungen zu nutzen.
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„Die Technologie hat enorme Fortschritte gemacht, was Grafiksysteme angeht, und darum sind wir heute hier“, erklärt St-Hilaire. Er erinnert sich daran, wie die Unreal Engine vor 10 Jahren in der Simulationsszene auftauchte.

„Damals erlebten wir, wie Teilaufgaben- oder Grundlagen-Trainer mit Spielengines, Egoshootern und taktischen Trainings entwickelt wurden“, sagt er. „Das war revolutionär, denn plötzlich hatte man ein einsatzbereites System in einem einzigen Paket – das Entwicklungssystem war das Werkzeug und das Mittel zur Verteilung der eigenen Lösung.“ Er fügt hinzu, dass das Ökosystem der Unreal Engine – Inhalte und Community – für die Simulationsbranche ebenfalls revolutionär war.

Seitdem hat sich die Spielengine-Technologie laut St-Hilaire weiterentwickelt, ebenso wie die Rechenleistung von Grafikkarten und anderen Elementen, aus denen eine Simulationslösung besteht – so konnten viele der Herausforderungen gelöst werden, vor denen die Simulationsbranche bei der Erschaffung einer überzeugenden, effektiven Trainingslösung stand: globale Koordinaten, die über große Entfernungen korrekt aufgelöst werden können, niedrige Latenz, und natürlich Grafikqualität, um nur einige zu nennen.

Latenz in Simulationen

St-Hilaire erläutert die Wichtigkeit von niedriger Simulatorlatenz, indem er einen Flugsimulator mit einem geschlossenen Kontrollkreis vergleicht, in dem der Auszubildende Kraft auf das Steuerhorn ausübt und eine Reihe von Wahrnehmungen erfährt. „Piloten spüren Bewegung durch ihre Körper. Durch ihre Augen sehen sie, wo sie sind und wohin sie fliegen; ihre Innenohren spüren Beschleunigung und Rotation, ihr Tastsinn spürt den Gegendruck. Dieser Kreislauf ist sehr sensibel“, erklärt St-Hilaire. „Jede Latenz, jede Verzögerung in diesem Kreislauf führt dazu, dass sich etwas falsch anfühlt, und kann die Kontrolle des Piloten über das simulierte Flugzeug beeinträchtigen und den Piloten aus der Immersion reißen.“

Latenz ist so entscheidend, sagt St-Hilaire, dass Branchenvorschriften zufolge alle Verzögerungen und Latenzen maximal 90 Millisekunden betragen dürfen, gemessen ab dem Punkt, an dem der Pilot ein Steuerelement bewegt, bis zur grafischen Darstellung der Auswirkungen. Und in dieser Zeit müssen sämtliche Datenübertragungen und Berechnungen stattfinden.

„Wenn ich in einem Flugsimulator ein gemeinsames Szenario trainiere, muss mein Flügelmann im zweiten Simulator sehen, was ich sehe“, sagt St-Hilaire. „Wenn ich einen Abschuss mache, müssen wir beide gleichzeitig sehen, wie ich das Ziel abschieße.“

Dies, so sagt er, beweist die Wichtigkeit von Netzwerklatenz – diese ist ebenso entscheidend wie die Eigenlatenz des Simulators, was Immersion, Realismus und Trainingseffizienz der Simulation angeht.

Unterwegs in Richtung Standardisierung

Vor etwa 15 Jahren richtete CAE seinen Fokus bei der Entwicklung auf kommerzielle GPUs und Treiber und nutzt seitdem diese Art der Grafikberechnung für seine Piloten. Dies, so St-Hilaire, ist ein weiteres Beispiel für Änderungen in der Technologie zur Erschaffung der eigentlichen grafischen Darstellung.
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In den Anfangstagen nutzte das CAE-Grafikteam für Flugsimulatoren ASICs und FPGAs. „Damals renderten wir bei bester Performance 6000 Polygone pro Bild“, erinnert sich St-Hilaire. „Als wir zu kommerziellen GPUs wechselten, nutzten wir auch nicht länger ASIC-Design und FPGA-Programmierung zugunsten von Software-Stacks basierend auf dem OpenGL-Standard.“

Von diesem Moment an, sagt er, war das Gesprächsthema nicht mehr „wie viele Polygone“, sondern die Bildqualität, die direkt mit Roadmap und GPU zusammenhing. Und da die GPU-Performance mit jedem Jahr stieg, konnte CAE sich mehr auf Inhalte konzentrieren als auf Optimierung.
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CAE nutzt ausgiebig Satellitenbilder und digitale Geländedaten, um hochdetaillierte, große Spielumgebungen in atemberaubend kurzer Zeit zu entwickeln. St-Hilaire zufolge kam es im Jahr 2016 zu einem Schlüsselmoment, der diesen Fortschritt ermöglichte. Bis dahin hatte jedes Unternehmen sein eigenes Format für GIS-Daten, und dieses Format hing eng mit der Architektur der Bildgeneratoren zusammen. Zur gleichen Zeit gab es eine große Nachfrage seitens der Kunden bezüglich besserer Verbindungen zwischen Simulatoren.

Dann übernahm das Open Geospatial Consortium® das CDB-Format als GIS-Standardformat für Simulationen, um Interoperabilität zu gewährleisten. St-Hilaire beschreibt diese Standardisierung als einen weiteren Wendepunkt in der Evolution von Simulatoren, der CAE diverse Entwicklungen in diesem Bereich ermöglichte.

ProdigyTM-Bildgenerator

CAE hat bereits die ersten Schritte auf diesem Weg gemacht. Im November 2021 kündigte CAE seinen neuen Prodigy-Bildgenerator an, der die bisher in einer virtuellen Umgebung verfügbaren Entitäten vervielfachen wird. Prodigy verfügt dank der Unreal Engine über extrem realistische Umgebungen, unterstützt KI und Branchen-Standards wie DirectX, OpenFlight und OGC CDB, verbraucht nur wenig Ressourcen und ist mit 8K-Projektoren sowie den höchsten Standards der Cybersicherheit kompatibel.
 

Die Entwicklung von Prodigy war eine direkte Folge von CAEs Entscheidung, bestehende Hard- und Softwarelösungen zu nutzen, die zusammenpassen und nahtlose Interoperabilität zwischen Systemen bieten. „Es ergibt keinen Sinn, wenn wir bei CAE das Rad neu erfinden und Probleme lösen, die bereits gelöst wurden“, sagt St-Hilaire. „Es macht Sinn, zu nutzen, was verfügbar ist, und nach vorn zu blicken.“

St-Hilaire sieht CAEs Zukunft optimistisch entgegen, was unter anderem an der Unreal Engine liegt, die die nächste Generation ihrer Simulatoren antreibt. „Das ist die Reise,“ sagt er. „Die Haltung unserer Freunde bei Epic Games und allen anderen, mit denen wir zusammenarbeiten, erlaubt uns die Lösung von Problemen der Simulationscommunity, und ich bin sicher, dass uns diese Zusammenarbeit näher an unsere Ziele für die Pilotenausbildung und darüber hinaus bringen wird.“

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