Image courtesy of CAE Inc.

CAE se pasa a Unreal Engine para sus nuevos simuladores de vuelo

23 de noviembre de 2022
En su 75.º aniversario, el gigante de la capacitación de vuelo CAE tiene mucho que celebrar. Con contratos por todo el mundo y unos ingresos anuales de más de tres mil millones de dólares, CAE está disfrutando de un año magnífico como proveedor de tecnologías de capacitación vanguardistas para aviación civil, defensa, seguridad y sanidad.

Las raíces de CAE se encuentran en el sector de las radiocomunicaciones para la aviación, pero la empresa no tardó en unirse al negocio de los simuladores de vuelo. Décadas más tarde, la empresa añadió una red de capacitación a su cartera de servicios. Hoy día, más del 60 % de los ingresos de CAE provienen de los servicios de capacitación.

«Desde entonces, hemos estado en una búsqueda constante de mejoras de la fidelidad y la capacidad de inmersión del dispositivo de capacitación», declara Marc St-Hilaire, vicepresidente de Tecnología e Innovación de CAE. «Cuanto más inmersivo es, mejor es la experiencia del piloto y más se puede creer que está pilotando de verdad una aeronave.

CAE ha seguido puliendo su estrategia para crear simuladores de vuelo; no solo busca aumentar la fidelidad, sino también reducir considerablemente los plazos de desarrollo. «Hicimos ese cambio aprovechando la cadena de suministro global: el coste de dispositivos electrónicos, ordenadores, sistemas de movimiento y proyectores disponibles para la venta general», dice St-Hilaire.

Y llegó Unreal Engine

Parte del énfasis en los componentes listos para usar nace de la decisión de CAE a cambiar de plataforma de software a Unreal Engine para su nueva generación de soluciones gráficas.
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«En cuanto a los sistemas visuales, la tecnología ha avanzado a pasos agigantados y por eso estamos aquí hoy», dice St-Hilaire. Recuerda haber presenciado cómo Unreal Engine entraba en el ámbito de la simulación hace 10 años.

«Por aquel entonces, veíamos programas de capacitación centrados en tareas específicas (part-task trainers) o en tareas de nivel básico desarrollados con motores de juegos, shooters en primera persona y formación táctica», explica. «Fue algo revolucionario, porque tenías un sistema listo para usar en un solo paquete: traía no solo el entorno de desarrollo, sino también la herramienta y los medios para distribuir tu propio producto». Añade que el ecosistema de contenido y comunidad de Unreal Engine también fue algo nunca visto en el sector de la simulación.

Desde entonces, añade St-Hilaire, la tecnología de motores de juego ha progresado, junto con la potencia de las GPU y otros elementos clave del desarrollo de una simulación, para solucionar muchos de los problemas a los que el sector se enfrentaba a la hora de crear un producto de formación convincente y efectivo: coordenadas globales que se resuelvan correctamente en distancias largas, baja latencia y, por supuesto, buena calidad de gráficos, entre otros.

Solucionar la latencia en el campo de la simulación

St-Hilaire demuestra la importancia de la baja latencia en un simulador comparando un simulador de vuelo con un circuito de control cerrado en el que el alumno aplica fuerza sobre la columna de control y experimenta una variedad de sensaciones. «Los pilotos sienten el movimiento en el cuerpo. Sus ojos les dicen dónde están y hacia dónde van: su oído interno siente la aceleración y la rotación; su sentido del tacto les dice si la fuerza es la que debería. Ese ciclo es muy delicado», explica St-Hilaire. «Cualquier latencia, cualquier retraso en ese ciclo puede hacer que algo parezca incorrecto, afectar al control que el piloto tiene sobre la aeronave simulada y, en general, hacer que el piloto se desconecte de la experiencia».

La latencia es tan imprescindible, dice St-Hilaire, que los reguladores del sector prescriben un límite máximo de 90 milisegundos para cualquier retraso o latencia, a partir del momento en el que el piloto mueve un control, en todos los efectos visuales o cualquier otro tipo de cálculo o transmisión de datos.

«Si estoy entrenando con un simulador de cazas en un escenario conjunto, mi copiloto tiene que ver lo que yo estoy viendo a través de otro simulador», explica. «Si derribo algo de un disparo, los dos tenemos que ver a la vez que lo he derribado».

Con esto, declara, se ve la importancia de la latencia de red: es tan imprescindible como la latencia del propio simulador para que la simulación resulte inmersiva, realista y efectiva para la capacitación.

El progreso hacia la normalización

Hace unos 15 años, CAE cambió su enfoque de desarrollo para pasar a utilizar GPU y controladores de uso comercial, y ha seguido en ese camino de los cálculos visuales del piloto desde entonces. Esto, señala St-Hilaire, es otro ejemplo de cambio tecnológico en el proceso de crear los propios elementos visuales.
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En sus inicios, el equipo de generación de imágenes para simuladores de vuelo de CAE usaba ASIC (circuitos integrados para aplicaciones específicas) y FPGA (matrices de puertas lógicas programables en campo). «Por aquel entonces, en el pico de rendimiento, renderizábamos 6000 polígonos por fotograma», comenta. «Cuando cambiamos a una GPU de uso comercial, pasamos de diseñar con ASIC y programar con FPGA a un conjunto de software basado en el estándar OpenGL».

A partir de ese momento, dice, el debate cambió de «cuántos polígonos» a la calidad de la imagen, que estaba muy asociada con la hoja de ruta y la GPU. A medida que el rendimiento de la GPU mejoraba año tras año, CAE pudo empezar a centrarse más en el contenido que en la optimización.
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CAE hace un uso extenso de imágenes por satélite y fuentes de datos de terreno digitales para facilitar el desarrollo rápido de zonas de juego a gran escala y muy detalladas. Hubo un momento clave en 2016, dice St-Hilaire, que hizo posible este avance. Hasta entonces, cada empresa tenía su propio formato para los datos SIG (sistema de información geográfica), y ese formato estaba estrechamente ligado a la arquitectura de los generadores de imágenes. Al mismo tiempo, había una fuerte demanda por parte de los clientes de una mejor conexión entre simuladores.

Entonces, el Open Geospatial Consortium® adoptó el formato CBD como formato SIG estándar para la simulación para garantizar la interoperabilidad. St-Hilaire describe esta normalización como otro «momento clave» en la evolución de los simuladores, y uno que abrió la puerta a los avances de CAE en ese campo.

Generador de imágenes ProdigyTM

CAE ya ha dado los primeros pasos en esta dirección. En noviembre de 2021, CAE anunció su nuevo generador de imágenes Prodigy, que aumenta exponencialmente el número de entidades disponibles en un entorno virtual. Prodigy presume de entornos virtuales altamente realistas creados con Unreal Engine, compatibilidad con IA (inteligencia artificial), estándares del sector como DirectX, OpenFlight y OGC CFB y proyectores de hasta 8K; una huella reducida; y los estándares más altos de ciberseguridad.
 

El desarrollo de Prodigy nació como resultado directo del compromiso de CAE con aprovechar las soluciones de hardware y software ya existentes que funcionen bien juntas y ofrezcan una interoperabilidad sin fisuras. «No tiene sentido que CAE reinvente la rueda, que solucione problemas que ya tienen solución», dice St-Hilaire. «Lo que tiene sentido es aprovechar lo que ya existe y seguir adelante».

St-Hilaire ansía ver lo que le espera a CAE en el futuro, con Unreal Engine en el centro de su nueva generación de simuladores. «Este es el camino», dice. «Dada la postura de nuestros amigos de Epic Games y la de todos los colaboradores, estamos trabajando juntos para solucionar los problemas de la comunidad de simulación, y estoy seguro de que esta colaboración nos acercará más a nuestros objetivos de capacitación de vuelo y mucho más».

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