Imagem cortesia da CAE Inc.

A CAE migra para a Unreal Engine para a criação de simuladores de voo de última geração

23 de novembro de 2022
No seu aniversário de 75 anos, a CAE, gigante dos treinos de aviação, tem muito a comemorar. Com contratos por todo o mundo e uma receita anual de mais de US$ 3 bilhões, a CAE desfruta de um ano marcante atuando como fornecedora de soluções de treinamento de ponta para aviação civil, defesa/segurança e assistência médica.

A CAE tem origem na indústria de rádio de aviação, mas logo entrou no ramo de simuladores de voo. Décadas depois, a empresa acrescentou uma rede de treinamento ao seu portfólio. Hoje, mais de 60% de sua receita vem do fornecimento de serviços de treinamento.

"A partir daquele momento, iniciamos uma constante busca para melhorar a fidelidade e imersão do dispositivo de treinamento", diz Marc St-Hilaire, vice-presidente de tecnologia e inovação da CAE. "Quanto maior a imersão, melhor a experiência para o piloto e mais ele acreditará que está pilotando uma aeronave."

A CAE continua refinando a sua abordagem na criação de simuladores de voo em busca de maior fidelidade e redução no período de desenvolvimento. "Essa mudança foi possível graças à cadeia de suprimentos global, com o preço de eletrônicos, computadores, sistemas de movimento e projetores prontos para uso", afirma St-Hilaire.

O advento da Unreal Engine

Parte desse foco em componentes prontos para uso inclui a decisão da CAE de usar a Unreal Engine como plataforma principal de software na sua próxima geração de soluções visuais.
Imagem cortesia da CAE Inc.
"A tecnologia evoluiu muito em termos de sistemas visuais, e é por isso que chegamos a este ponto", diz St-Hilaire. Ele se lembra de ter visto a Unreal Engine entrando no mercado de simulações 10 anos atrás.

"Na época, víamos dispositivos de treinamento sendo desenvolvidos com engines de jogos, de tiro em primeira pessoa e treino tático", afirma ele. “Era muito fora do comum porque tínhamos um sistema turnkey em um único pacote. O ambiente de desenvolvimento era a ferramenta e também o meio de distribuir a sua própria solução." Ele acrescenta que o ecossistema de conteúdo e de comunidade da Unreal Engine também era fora do comum no mercado de simulações.

Desde então, comenta St-Hilaire, a tecnologia de engine de jogos evoluiu, assim como a capacidade das GPUs e outros elementos que compõem uma solução de simulação. Isso resolveu muitos dos desafios que a indústria estava enfrentando na hora de criar uma solução de treinamento convincente e eficaz: coordenadas globais que se ajustam corretamente em longas distâncias, baixa latência e, claro, qualidade gráfica, dentre outros.

Resolvendo a latência em simulações

St-Hilaire explica a importância de simuladores de baixa latência ao comparar um simulador de voo com um controle de circuito fechado, em que o trainee aplica força no manche e sente diversas sensações. "Os pilotos sentem o movimento pelo corpo. Os olhos informam onde eles estão e aonde vão, os ouvidos sentem a rotação e a aceleração e, com o tato, eles sentem a vibração e a resistência. Esse circuito é muito delicado", explica ele. "Qualquer latência ou atraso nesse circuito fará com que algo pareça estranho e poderá afetar o controle do piloto na aeronave simulada, fazendo com que o piloto se desassocie da experiência."

De acordo com St-Hilaire, a latência é tão crucial que os reguladores da indústria prescrevem um limite de no máximo 90 milissegundos para qualquer atraso ou latência, desde o momento em que o piloto mexe o controle até a exibição das imagens, e quaisquer transferências de dados e cálculos que ocorrerão.

"Se eu estiver treinando em um simulador de avião de caça em um treino conjunto, o meu copiloto no outro simulador precisa ver exatamente o que eu estou vendo", afirma St-Hilaire. "Se eu atirar em um alvo, nós dois temos que vê-lo sendo derrubado na mesma hora."

Isso, diz ele, destaca a importância da latência da rede. Ela é tão crucial quanto a latência do próprio simulador quando se trata de manter a simulação imersiva, realista e eficaz para treinos.

Rumo à padronização

Aproximadamente 15 anos atrás, a CAE mudou o seu foco de desenvolvimento para utilizar GPUs e drivers comerciais e, desde então, continuou nesse caminho. St-Hilaire aponta que isso é outro exemplo de uma mudança tecnológica durante a criação dos elementos visuais.
Imagem cortesia da CAE Inc.
Nos seus primórdios, a equipe de criação de imagem de simulador de voos da CAE trabalhava com ASICs e FPGAs. "Na época, no auge do desempenho, conseguíamos renderizar 6.000 polígonos por quadro", pondera St-Hilaire. "Quando mudamos para uma GPU comercial, fomos de um design ASIC e programação FPGA para um conjunto de softwares baseado no padrão OpenGL."

A partir dali, diz ele, a mentalidade mudou de "quantos polígonos" para qualidade de imagem, o que era muito mais relevante ao roteiro e à GPU. Conforme o desempenho da GPU melhorava ano após ano, a CAE conseguiu focar mais no conteúdo do que na otimização.
Imagem cortesia da CAE Inc.
A CAE faz uso extensivo de imagens de satélite e fontes de dados digitais de terreno para acelerar o desenvolvimento de áreas de jogos em larga escala altamente detalhadas. Houve um momento específico em 2016 que possibilitou esse avanço, diz St-Hilaire. Até aquele momento, cada empresa possuía o seu próprio formato para dados GIS, e esse formato estava muito ligado à arquitetura do gerador de imagens. Ao mesmo tempo, havia uma alta demanda dos consumidores por uma interconexão melhor de simuladores.

Além disso, o Open Geospatial Consortium® adotou o formato CDB como um padrão de simulação GIS para garantir interoperabilidade. St-Hilaire descreve essa padronização como outro "momento crucial" na evolução dos simuladores, e que também abriu as portas para os avanços da CAE naquela área.

Gerador de Imagens ProdigyTM 

A CAE já deu seus primeiros passos em sua jornada nesse caminho. Em novembro de 2021, a CAE anunciou o Prodigy, seu novo gerador de imagens (GI), que possibilita um aumento expressivo na quantidade de entidades disponíveis anteriormente em um ambiente virtual. O Prodigy conta com ambientes virtuais extremamente realistas na Unreal Engine, além de suporte para IA e padrões da indústria, como o DirectX, o OpenFlight e o OGC CDB, uso reduzido de memória, compatibilidade com projetores até 8K e os padrões mais elevados de cibersegurança.
 

O desenvolvimento do Prodigy surgiu como resultado direto do comprometimento da CAE em utilizar as soluções de hardware e software já existentes que se unem e fornecem uma interoperabilidade perfeita entre sistemas. "Não faz sentido a CAE reinventar a roda e resolver problemas que já foram solucionados", afirma St-Hilaire. "Faz mais sentido usar o que já está disponível e aprimorá-lo."

St-Hilaire está animado com o futuro da CAE, com o apoio da Unreal Engine na sua próxima geração de simuladores. "Essa é a jornada", diz ele. "Considerando a postura dos nossos amigos na Epic Games e de todos os colaboradores, nós vamos trabalhar juntos para resolver os problemas da comunidade de simulação, e eu tenho certeza de que essa colaboração nos deixará ainda mais perto dos nossos objetivos no treinamento em aviação e muito mais."

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