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title: "प्रशिक्षण सिमुलेटर · सिमुलेशन · सिमुलेशन परिकल्पना"
url: https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/training
description: "ऐसे सिमुलेशन जिनमें एक व्यक्ति चक्र में है: कॉकपिट, ऑपरेशन थिएटर, नियंत्रण कक्ष और ब्रिज। लोग सचमुच जो सिमुलेशन चलाते हैं, उनके वर्गीकरण का एक हिस्सा।"
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, सिमुलेशन परिकल्पना (simulation-hypothesis.com)"
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[सिमुलेशन](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations)18 में से क्षेत्र 14

# प्रशिक्षण सिमुलेटर

ऐसे सिमुलेशन जिनमें एक व्यक्ति चक्र में है: कॉकपिट, ऑपरेशन थिएटर, नियंत्रण कक्ष और ब्रिज।

ये ऐसे सिमुलेशन हैं जिनमें चक्र के भीतर एक इंसान संचालक होता है। मक़सद दुनिया की भविष्यवाणी करना नहीं है। यह अभ्यास है: लोगों को दुर्लभ, महँगी और ख़तरनाक स्थितियों का पूर्वाभ्यास कराना, इससे पहले कि वे उनसे सचमुच मिलें।

## वाहन

### पूर्ण-उड़ान सिमुलेटर

मोशन प्लेटफ़ॉर्म पर बनी प्रतिकृति कॉकपिट, जिसमें विमान का उड़ान-मॉडल, तंत्र और ख़राबियाँ हैं, और जो इतना अच्छा है कि पायलट उनमें नए प्रकार के विमानों की अर्हता पाते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या चालक दल उड़ान भरते समय इंजन फ़ेल होने को सँभाल सकता है?

छोड़ता है: मोशन प्लेटफ़ॉर्म त्वरण का सन्निकटन करते हैं; लगातार त्वरण दोहराया नहीं जा सकता।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान सिमुलेटर का समर्पित कंप्यूटर, रियल टाइम तब से: 1929 एडविन लिंक का वायवीय पायलट प्रशिक्षक सिमुलेशन वृक्ष में: [Link Trainer](https://simulation-hypothesis.com/hi/trees/simulations?n=w-linktrainer)

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)न्यूनतम परत: शरीर

### ड्राइविंग और रेल सिमुलेटर

प्रक्षेपित दुनिया वाली कार या ट्रेन की कैब, जो शोध और शिक्षण में काम आती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: थकान, ध्यान भटकना या नया डिस्प्ले लोगों की ड्राइविंग को कैसे बदलता है?

छोड़ता है: चालक जानते हैं कि परिवेश असली नहीं है, इसलिए जोखिम लेना सड़क के असली जोखिम से पूरी तरह मेल नहीं खाता।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान एक समर्पित सिमुलेटर कंप्यूटर, रियल टाइम तब से: 1970 1970 तक, सड़क सुरक्षा शोध के लिए शुरुआती विश्वविद्यालय ड्राइविंग सिमुलेटर

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)न्यूनतम परत: शरीर

### जहाज़ के ब्रिज सिमुलेटर

एक पूरे जहाज़ का ब्रिज, जिसमें असल जैसा संचालन, मौसम और बंदरगाह का यातायात है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या पायलट आड़ी हवा में इस जहाज़ को संकरे बंदरगाह में ला सकता है?

छोड़ता है: दुर्लभ यांत्रिक विफलताओं और सच्ची समुद्री स्थितियों को पूरा दोहराना कठिन है।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान एक समर्पित सिमुलेटर कंप्यूटर, रियल टाइम तब से: 1972 1972 तक, अधिकारियों के प्रशिक्षण के लिए शुरुआती पूर्ण-अभियान जहाज़-ब्रिज सिमुलेटर

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)न्यूनतम परत: शरीर

### अंतरिक्ष उड़ान और मिशन कंट्रोल

अंतरिक्ष यान और मिशन-कंट्रोल सिमुलेटर, जो उड़ान के हर चरण को चलाते हैं और जानबूझकर विफलताएँ डालते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या चालक दल और ज़मीन का दल गड़बड़ी को सँभाल सकते हैं?

छोड़ता है: केवल वही विफलताएँ डाली जाती हैं जिनकी डिज़ाइनरों को उम्मीद थी। असली मिशन ऐसी विफलताएँ लाते हैं जिनकी उन्हें उम्मीद नहीं थी।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान मिशन-कंट्रोल सिमुलेटर कंप्यूटर, रीयल-टाइम तब से: 1959 शुरुआती NASA सिमुलेटरों ने पहले अंतरिक्ष यात्रियों और ज़मीनी दलों को प्रशिक्षित किया

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: शरीर

### भारी उपकरणों के सिमुलेटर

असली नियंत्रण और भार वाली क्रेनें, खुदाई-मशीनें और खनन ट्रक, संचालकों को असली स्थल से दूर प्रशिक्षित करने के लिए।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या संचालक इस भार या इस ज़मीन को सुरक्षित ढंग से सँभाल सकता है?

छोड़ता है: असली ज़मीन की स्थितियाँ और मशीन की घिसावट को दोहराना मॉडल की मान्यता से कठिन है।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान सिमुलेटर का अपना कंप्यूटर, वास्तविक समय तब से: 1990 1990 तक, संचालक प्रशिक्षण के लिए शुरुआती क्रेन और खनन-उपकरण सिमुलेटर

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)न्यूनतम परत: शरीर

### गोताखोरी और पनडुब्बी-यान सिमुलेटर

पानी के नीचे के हालात, उत्प्लावन और गोताखोरों व मानव-चालित पनडुब्बी पायलटों के लिए वाहन का संचालन।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या गोताखोर या पायलट गहराई में आपात स्थिति सँभाल सकता है?

छोड़ता है: शरीर पर पानी का असली दबाव और ठंड ऐसी चीज़ें हैं जिन्हें ज़मीन पर रखा सिमुलेटर दोहरा नहीं सकता।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान सिमुलेटर का अपना कंप्यूटर, वास्तविक समय तब से: 1978 1978 तक, शुरुआती पनडुब्बी-यान पायलट प्रशिक्षण सिमुलेटर

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: शरीर

## चिकित्सा

### सर्जिकल सिमुलेटर

बल प्रतिक्रिया वाले आभासी ऊतक और औज़ार, प्रक्रियाओं के अभ्यास के लिए।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या यह प्रशिक्षु असली मरीज़ पर ऑपरेशन के लिए तैयार है?

छोड़ता है: आभासी ऊतक असली चीज़ की तरह न ख़ून बहाता है, न फटता है, न गंध देता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान स्पर्श-प्रतिक्रिया (हैप्टिक) हार्डवेयर वाला डेस्कटॉप, रियल टाइम तब से: 1993 1993 तक, लैपरोस्कोपिक सर्जरी के लिए शुरुआती आभासी-वास्तविकता सिमुलेटर

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### मरीज़ सिमुलेटर

पुतले जो साँस लेते हैं, खून बहाते हैं, बोलते हैं और दवाओं पर प्रतिक्रिया देते हैं, आपातकालीन और टीम प्रशिक्षण के लिए।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या दल समस्या को पहचानकर समय पर कार्रवाई करता है?

छोड़ता है: शरीर-क्रिया विज्ञान परिदृश्य के अनुसार लिखा गया है; बिना लिखी जटिलताएँ अपने आप नहीं उभरतीं।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान पुतले के भीतर का एक अंतःस्थापित कंप्यूटर, रियल टाइम तब से: 1969 लॉस एंजिल्स में बना पहला एनेस्थीसिया प्रशिक्षण पुतला

[भौतिक एनालॉग](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-analogue)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: शरीर

### दंत सिमुलेटर

बल प्रतिक्रिया वाले आभासी दाँत और मसूड़े, ड्रिलिंग, भराई और दाँत निकालने के अभ्यास के लिए।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या इस प्रशिक्षु का हाथ असली मरीज़ के मुँह के लिए पर्याप्त स्थिर और सावधान है?

छोड़ता है: आभासी दाँत और मसूड़े का ऊतक अब भी असली मरीज़ के मुँह से ज़्यादा एकसार लगता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान दंत चिकित्सा स्कूल का वर्कस्टेशन, रियल टाइम तब से: 1997 1997 तक, शुरुआती स्पर्श-प्रतिक्रिया वाले दंत प्रशिक्षण सिमुलेटर

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### प्रसव सिमुलेटर

एक प्रसव-पुतला, जिसमें शिशु का मॉडल होता है। इससे सामान्य प्रसव और कंधा फँसने जैसी दुर्लभ आपात स्थितियों का अभ्यास होता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या दल प्रसव की आपात स्थिति को इतनी जल्दी पहचानकर सँभाल लेता है?

छोड़ता है: पुतले की जटिलताओं का तयशुदा समूह प्रसव की हर असली आपात स्थिति को नहीं ढकता।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान पुतले के भीतर का एक अंतःस्थापित नियंत्रक, रियल टाइम तब से: 1996 1996 तक, प्रसूति प्रशिक्षण के लिए शुरुआती कंप्यूटरीकृत प्रसव-पुतले

[भौतिक एनालॉग](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-analogue)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: शरीर

### बेहोशी (एनेस्थीसिया) सिमुलेटर

एक आभासी मरीज़ की साँस, हृदय और दवा की प्रतिक्रिया, जिसे बेहोशी की दवाएँ देता प्रशिक्षु नियंत्रित करता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या प्रशिक्षु खुराक सही देता है और जटिलता को ख़तरनाक होने से पहले पकड़ लेता है?

छोड़ता है: मॉडल की दवा-प्रतिक्रियाएँ आम वाली हैं; असली मरीज़ ज़्यादा भिन्न ढंग से प्रतिक्रिया देते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान प्रशिक्षण केंद्र का डेस्कटॉप, रियल टाइम तब से: 1967 Sim One, सिमुलेटेड शरीर-क्रिया वाला शुरुआती बेहोशी-प्रशिक्षण पुतला

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)न्यूनतम परत: शरीर

### पैरामेडिक और सामूहिक हताहत ट्रायाज प्रशिक्षण

अलग-अलग चोटों वाले सिमुलेटेड हताहत, जिनसे समय के दबाव में मरीज़ों को तात्कालिकता के अनुसार छाँटने का अभ्यास होता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या प्रशिक्षु तब मरीज़ों को सही छाँटता है जब मदद करने वाले हाथों से ज़्यादा हताहत हों?

छोड़ता है: अभिनेता और पुतले असली सामूहिक हताहतों वाले दृश्य की अव्यवस्था पूरी तरह नहीं दिखा सकते।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान प्रशिक्षण अभ्यास के बुनियादी उपकरण, कंप्यूटिंग बहुत कम तब से: 1988 1988 तक, शुरुआती कंप्यूटर-सहायता प्राप्त सामूहिक-हताहत ट्रायज अभ्यास

[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: शरीर

### आभासी मानव मरीज़

एनिमेटेड किरदार प्रशिक्षु के सवालों पर पटकथा या बनाए गए संवाद से जवाब देते हैं, ताकि नैदानिक कौशल का अभ्यास हो।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कोई प्रशिक्षु उस मरीज़ का कितना अच्छा साक्षात्कार ले सकता है जो असली नहीं है?

छोड़ता है: संवाद का दायरा सीमित है, और अशाब्दिक संकेत उथले हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान रीयल-टाइम रेंडरिंग और संवाद तब से: 2007 Virtual patients for clinical therapist skills training (2007) [स्रोत](https://doi.org/10.1007/978-3-540-74997-4%5F19)

[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)न्यूनतम परत: शरीर

### एजेंट अस्पताल

एक सिमुलेटेड अस्पताल, जिसमें भाषा-मॉडल वाले डॉक्टर, नर्स और मरीज़ देखभाल की प्रक्रिया निभाते हैं और अनुभव से सुधरते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या एजेंट आभासी अस्पताल में उपचार का अभ्यास करके सुधर सकते हैं?

छोड़ता है: मरीज़ और रोग गढ़े गए हैं, इसलिए नतीजों की यथार्थता अप्रमाणित है।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान हर सिमुलेटेड मामले के लिए कई मॉडल कॉल तब से: 2024 Agent Hospital: a simulacrum of hospital with evolvable medical agents (2024) [स्रोत](https://arxiv.org/abs/2405.02957)

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)न्यूनतम परत: नियम

### कैथेटर और अंतःवाहिका सिमुलेटर

एक स्पर्श-प्रतिक्रिया (हैप्टिक) उपकरण कैथेटर की नकल करता है और रक्त-वाहिकाओं की आभासी एक्स-रे छवि दिखाता है, ताकि प्रशिक्षु हृदय या रक्त-वाहिका की प्रक्रियाओं का अभ्यास कर सकें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या प्रशिक्षु वाहिका को बिना नुक़सान पहुँचाए कैथेटर पिरो सकता है?

छोड़ता है: ऊतक का एहसास अनुमानित है और असामान्य शरीर-रचना सीमित है।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान वर्कस्टेशन पर रीयल-टाइम भौतिकी और स्पर्श-प्रतिक्रिया। तब से: 2000 डॉसन और सहकर्मी, हस्तक्षेपी हृदय-रोग प्रशिक्षण के लिए कंप्यूटर-आधारित सिमुलेटर की रचना। [स्रोत](https://doi.org/10.1002/1522-726x%28200012%2951:4<522::aid-ccd30>3.0.co;2-7)

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: शरीर

### संरचित नैदानिक परीक्षाएँ

प्रशिक्षु कई स्टेशनों से गुज़रते हैं जहाँ प्रशिक्षित अभिनेता मरीज़ बनते हैं, और उन्हें चेकलिस्ट के आधार पर अंक मिलते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या यह प्रशिक्षु मानक के अनुसार मरीज़ का इतिहास ले सकता और उसकी जाँच कर सकता है?

छोड़ता है: कोई अभिनेता हृदय मर्मर या बढ़े हुए यकृत जैसे असली भौतिक लक्षण पैदा नहीं कर सकता।

इस पर चलता है: कोई कंप्यूटर नहीं। कोई गणना नहीं, मानव भूमिका-निर्वाह का अभ्यास। तब से: 1975 हार्डन और सहयोगी, वस्तुनिष्ठ संरचित परीक्षा से नैदानिक योग्यता का आकलन। [स्रोत](https://doi.org/10.1136/bmj.1.5955.447)

[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: नियम

### अल्ट्रासाउंड प्रशिक्षण सिमुलेटर

एक पुतला और एक प्रोब, जिसके साथ कंप्यूटर उस स्थिति की अल्ट्रासाउंड छवि दिखाता है, जो असली मरीज़ों के संग्रहित स्कैन से बनी होती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या प्रशिक्षु बिना मरीज़ के अल्ट्रासाउंड दृश्य ढूँढना और पढ़ना सीख सकता है?

छोड़ता है: संग्रहित मामलों का सीमित पुस्तकालय असली शरीरों की विविधता या प्रोब दबाने के एहसास को नहीं दिखा सकता।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान वर्कस्टेशन पर रीयल-टाइम। तब से: 2004 माउल और सहयोगियों का SonoTrainer का अनुभव और अन्य अल्ट्रासाउंड सिमुलेटरों की तुलनात्मक समीक्षा। [स्रोत](https://doi.org/10.1002/uog.1119)

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: शरीर

### रोबोटिक सर्जरी सिमुलेटर

सर्जिकल रोबोट के कंसोल की आभासी प्रतिलिपि, जिसमें प्रशिक्षु सिमुलेटेड ऊतक में उपकरण हिलाने, काटने और टाँके लगाने का अभ्यास करते हैं, और कौशल के अंक मिलते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या आभासी ऊतक पर अभ्यास से दिखता है कि सर्जन रोबोट के साथ ऑपरेशन करने में सुरक्षित है?

छोड़ता है: आभासी ऊतक असली चीज़ से सरल है, इसलिए रक्तस्राव और जटिलताओं का प्रशिक्षण ठीक से नहीं होता।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान वर्कस्टेशन पर रीयल-टाइम। तब से: 2009 केनी और सहयोगियों का dV-Trainer वर्चुअल रियलिटी रोबोटिक सिमुलेटर का फ़ेस, कंटेंट और कंस्ट्रक्ट वैधता अध्ययन। [स्रोत](https://doi.org/10.1016/j.urology.2008.12.044)

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: शरीर

### आँख की सर्जरी के सिमुलेटर

एक मॉडल आँख, जिसे असली सूक्ष्मदर्शी से देखा जाता है और जिसके भीतर आभासी उपकरण हैं, ताकि मोतियाबिंद हटाने जैसे चरणों का अभ्यास हो और गलतियों पर प्रतिक्रिया मिले।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या प्रशिक्षु मरीज़ को छुए बिना नाज़ुक आँख की सर्जरी सीख सकता है?

छोड़ता है: आँख के ऊतक को मोटे तौर पर मॉडल किया गया है, इसलिए दुर्लभ जटिलताओं का अभ्यास नहीं होता।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान वर्कस्टेशन पर रीयल-टाइम। तब से: 2009 फ़ॉयडनर और सहकर्मियों का यादृच्छिक परीक्षण, जिसमें दिखा कि आभासी-वास्तविकता प्रशिक्षण कैप्सुलोरेक्सिस के गीली-प्रयोगशाला प्रदर्शन को बेहतर करता है। [स्रोत](https://doi.org/10.1007/s00417-008-1029-7)

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: शरीर

### एंडोस्कोपी सिमुलेटर

एक असली स्कोप को आँत के मॉडल में डाला जाता है, जो अस्तर का कंप्यूटर से बना दृश्य दिखाता है और घुमाने व दबाने पर प्रतिक्रिया करता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या प्रशिक्षु बिना मरीज़ के स्कोप चलाना और रोग पहचानना सीख सकता है?

छोड़ता है: आँत का खिंचाव और मरीज़ की तकलीफ़ ठीक से नहीं दोहराई जाती, इसलिए असली प्रक्रियाओं का एहसास नहीं मिलता।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान वर्कस्टेशन पर रीयल-टाइम। तब से: 1992 बीयर-गाबेल और सहकर्मियों का एंडोस्कोपी में कंप्यूटर-सहायता प्राप्त प्रशिक्षण, सिमुलेटर से सीखने के केंद्र तक। [स्रोत](https://doi.org/10.1055/s-2007-1010538)

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: शरीर

### भाषा-मॉडल सिमुलेटेड छात्र

भाषा-मॉडल पात्र उलझे या संघर्ष करते शिक्षार्थी बनते हैं ताकि प्रशिक्षु शिक्षक समझाने और प्रतिक्रिया देने का अभ्यास कर सकें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या नए शिक्षक असली शिक्षार्थियों से मिलने से पहले उन्हें जवाब देने का अभ्यास कर सकते हैं?

छोड़ता है: मॉडल के छात्र असली छात्रों से ज़्यादा विनम्र और एकसार हैं और ऐसी ग़लतियाँ करते हैं जो असली छात्र नहीं करते।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान संवाद की हर पारी में मॉडल को कुछ बार बुलाया जाता है। तब से: 2023 मार्केल और सहयोगियों का GPTeach, GPT-आधारित छात्रों के साथ इंटरैक्टिव शिक्षण-सहायक प्रशिक्षण। [स्रोत](https://doi.org/10.1145/3573051.3593393)

[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)न्यूनतम परत: नियम

## नियंत्रण और संकट

### नियंत्रण-कक्ष सिमुलेटर

बिजलीघरों, रासायनिक संयंत्रों और ग्रिडों के नियंत्रण-कक्षों की हू-ब-हू प्रतियाँ, जो प्रक्रिया के मॉडल से चलती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या संचालक गड़बड़ी के बाद संयंत्र को सुरक्षित रूप से वापस ला सकते हैं?

छोड़ता है: मॉडल में वह हर वाल्व और विफलता शामिल नहीं हो सकती जो असली चीज़ में होती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान सिमुलेटर का अपना समर्पित कंप्यूटर, वास्तविक समय तब से: 1958 1958 तक, परमाणु बिजलीघर संचालकों के लिए शुरुआती पूर्ण-दायरे के सिमुलेटर

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### आपात अभ्यास

पटकथा वाली आपदा, जिसे उसका जवाब देने वाले लोग मेज़ के गिर्द या किसी असली शहर में हल करते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: योजना कहाँ बिखरती है?

छोड़ता है: प्रतिभागी जानते हैं कि यह अभ्यास है, इसलिए असली घबराहट और भ्रम को कम करके दिखाया जाता है।

इस पर चलता है: कोई कंप्यूटर नहीं। काग़ज़ और लोग; घटनाओं को ट्रैक करने के लिए कभी-कभी एक सरल कंप्यूटर तब से: 1954 1954 तक, नागरिक सुरक्षा के टेबलटॉप अभ्यास आपदा-प्रतिक्रिया का रिहर्सल करते हैं

[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: नियम

### व्यापारिक सिमुलेशन

टीमें कई दौरों में एक सिमुलेटेड कंपनी या बाज़ार चलाती हैं, जिसे बिज़नेस स्कूलों में पढ़ाया जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या दल बाज़ार को पढ़कर उसमें कंपनी को सँभाल सकता है?

छोड़ता है: सरलीकृत बाज़ार नियम मॉडल के शोषण को पुरस्कृत कर सकते हैं, ज़रूरी नहीं कि ठोस प्रबंधन को।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान एक साधारण कंप्यूटर; अभ्यास का ज़्यादातर हिस्सा चर्चा है तब से: 1956 American Management Association ने Top Management Decision Game चलाया, जो कंप्यूटर आधारित एक शुरुआती बिज़नेस खेल था

[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### हवाई यातायात नियंत्रण सिमुलेटर

विमानों, रडार स्क्रीनों और रेडियो कॉलों से भरा सिमुलेटेड आकाश, नियंत्रकों को प्रशिक्षित करने और परखने के लिए।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या नियंत्रक यातायात बढ़ने पर पर्याप्त विमानों को सुरक्षित दूरी पर रख सकता है?

छोड़ता है: सिमुलेटेड पायलट दबाव में निर्देशों का असली पायलटों से ज़्यादा अनुमानित ढंग से पालन करते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान हवाई नौवहन सेवा प्रदाता का सर्वर, रियल टाइम तब से: 1966 1966 तक, कंप्यूटर-चालित हवाई यातायात नियंत्रण प्रशिक्षण सिमुलेटर के शुरुआती रूप

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)न्यूनतम परत: शरीर

### वार्ता और कूटनीति प्रशिक्षण सिमुलेशन

प्रशिक्षु राजनयिक, मध्यस्थ या अधिकारी प्रशिक्षकों या एक-दूसरे के सामने किसी विवाद की भूमिका निभाते हैं, और दूसरे पक्ष को पढ़ना और समझौते तक पहुँचना सीखते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या प्रशिक्षु को काम का सौदा मिला, और उसका तरीक़ा कहाँ ग़लत हुआ?

छोड़ता है: भूमिका निभाने वाले आम तौर पर असली घरेलू दबाव में असली समकक्षों से ज़्यादा आसानी से समझौता कर लेते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान कंप्यूटिंग बहुत कम; ज़्यादातर लोग, नियम और अंक देने वाले का डेस्कटॉप तब से: 1963 1963 तक, कूटनीतिक प्रशिक्षण के लिए शुरुआती सिमुलेटेड वार्ता-अभ्यास

[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)[खेल सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-game-theory)न्यूनतम परत: नियम

### आपात घटना कमान सिमुलेटर

एक लाइव, समयबद्ध अभ्यास, जिसमें कमांडर और स्टाफ़ को असली रेडियो और स्क्रीन पर किसी उभरती आपात स्थिति की बिना पटकथा वाली, बढ़ती ख़बरें मिलती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या कमान-दल बाद की समझ के बजाय रियल टाइम में अच्छे फ़ैसले ले सकता है?

छोड़ता है: चाहे जितना यथार्थवादी हो, शामिल हर कोई जानता है कि असल में किसी को चोट नहीं पहुँचेगी।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान प्रशिक्षण केंद्र का सर्वर, रियल टाइम तब से: 1974 1974 तक, लाइव रेडियो यातायात वाले शुरुआती कार्यात्मक आपात-प्रबंधन अभ्यास

[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: शरीर

### भाषा-मॉडल से संघर्ष का पूर्वाभ्यास

एक भाषा-मॉडल प्रतिरूप किसी कठिन व्यक्ति का किरदार निभाता है, ताकि प्रशिक्षु किसी टकराव का अभ्यास कर सके और प्रतिक्रिया पा सके।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कोई कठिन बातचीत सुरक्षित रूप से कैसे आज़माई जा सकती है?

छोड़ता है: साथी की प्रतिक्रियाएँ किसी असली व्यक्ति जैसी नहीं हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान हर सत्र के लिए मॉडल कॉल तब से: 2023 Rehearsal: simulating conflict to teach conflict resolution (2023) [स्रोत](https://arxiv.org/abs/2309.12309)

[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)न्यूनतम परत: नियम

### सामूहिक हताहत अभ्यास

अभिनेता या पुतले कई पीड़ितों का रूप लेते हैं, और अस्पताल, एम्बुलेंस और दल मंचित आपदा से गुज़रते हैं, ताकि छँटाई (ट्रायज) और क्षमता को परखा जा सके।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या कोई अस्पताल सँभल पाएगा अगर दर्जनों गंभीर घायल एक साथ आ जाएँ?

छोड़ता है: कर्मचारी जानते हैं कि यह अभ्यास है, इसलिए असली घटना का डर, थकान और अफ़रा-तफ़री नहीं होती।

इस पर चलता है: कोई कंप्यूटर नहीं। कोई गणना नहीं; कर्मचारियों, अभिनेताओं और प्रेक्षकों का एक दिन। तब से: 1989 साइमन और सहयोगियों का बेलिन्सन अस्पताल में सिमुलेटेड सामूहिक हताहत मूल्यांकन। [स्रोत](https://doi.org/10.1017/s1049023x00029885)

[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)न्यूनतम परत: आबादियाँ

[◂ सिमुलेटर के रूप में मन](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/mind-simulations)[कंप्यूटरों से पहले ▸](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/before-computers)