--- title: "防衛と紛争・シミュレーション・シミュレーション仮説" url: https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/defence-conflict description: "戦争ゲーム、戦闘モデル、軍事訓練、兵器の物理。この分類にある多くの手法の源流です。 人々が実際に動かしているシミュレーションの分類の一部。" license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ credit: "Ross Allan Dahl、シミュレーション仮説（simulation-hypothesis.com）" --- [シミュレーション](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations)分野 16/18 # 防衛と紛争 戦争ゲーム、戦闘モデル、軍事訓練、兵器の物理。この分類にある多くの手法の源流です。 軍隊は、シミュレーションの最も早く、最も大きな利用者の一つであり、ここにある道具の多くは軍で始まりました。モンテカルロ法は兵器物理のために、オペレーションズ・リサーチは戦時の兵站のために、フライトシミュレーターはパイロットの訓練のために開発されました。戦争ゲームはさらに古く、将校は19世紀初めから、机上のゲームで訓練してきました。いまは、国防省、大学、研究機関が同じ方法で、戦略、エスカレーション、戦争の人的被害を研究しています。 ## 戦争ゲームと分析 ### 専門家向けの戦争ゲーム 将校と分析官がシナリオの両陣営を一手ずつ演じ、審判が結果を判定します。計画を試すために使うもので、結果を予測するためのものではありません。 答える問い: 考える相手が押し返してきたとき、計画はどこで破綻するでしょうか。 含まれないもの： 熟練した審判の判断が、足りない物理の代わりになります。それが妥当性に有利に働くことも、不利に働くこともあります。 動かすのに必要： コンピューターは不要。審判、地図、人が必要です。コンピューターは採点を補助するだけです 最初の年： 1812 クリークスシュピール。大ライスヴィッツの戦争ゲーム用テーブル（1811～12年）から生まれ、息子が1824年に作った規則は、プロイセンの将校たちに採用されました [出典](https://en.wikipedia.org/wiki/Kriegsspiel) シミュレーションのツリーで: [クリーグスシュピール](https://simulation-hypothesis.com/ja/trees/simulations?n=soc-kriegs) [ルールと状態](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-rules)粒度：ルール ### 政治・軍事の危機ゲーム チームが、エスカレートする国際危機の中で政府の役を演じます。省庁だけでなく、大学や研究機関も行っています。 答える問い: 危機はどのようにエスカレートし、何が指導者を引き返させるでしょうか。 含まれないもの： プレイヤーは、実際の圧力のもとにある本物の指導者より、たいてい合理的に振る舞います。 動かすのに必要： 約10^9 FLOPS 概算 政府を演じる人々の役割演技。計算はほとんど、あるいはまったくありません。 最初の年： 1958 1958年までに、防衛研究所が運営する初期の政治・軍事ゲーム [ルールと状態](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-rules)[ゲーム理論](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-game-theory)粒度：ルール ### 歴史的な戦争ゲーム 過去の戦いや作戦を、当時の条件のもとで再現するもの。歴史家や軍の学校が使います。 答える問い: 結果は起こりそうなことでしたか、それとも簡単に別の方向へ転んでいたかもしれませんか。 含まれないもの： 既知の条件で戦いを再現しても、本当に新しい判断は試せません。 動かすのに必要： 約10^11 FLOPS 概算 趣味または研究用のデスクトップ、1回の実行に数秒から数分 最初の年： 1913 H. G. ウェルズが、おもちゃの兵隊で戦闘を再現するためのルールをまとめた『Little Wars』を発表した [ルールと状態](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-rules)[モンテカルロ](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-monte-carlo)粒度：物体 ### 戦闘と作戦のモデル 互いに時間とともに消耗していく戦力。Lanchester の消耗方程式から大規模な統計的作戦モデルまで。 答える問い: 戦力の均衡は、作戦の行方とコストをどう変えるでしょうか。 含まれないもの： 実際の戦闘の有効性は、士気や指揮に左右されますが、方程式はそれを捉えません。 動かすのに必要： 約10^12 FLOPS 概算 デスクトップ、方程式の1回の実行に数秒 最初の年： 1916 Frederick Lanchester が、戦闘の消耗方程式を発表した [微分方程式](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-equations)[モンテカルロ](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-monte-carlo)粒度：集団 ### エージェントベースの戦闘モデル それぞれ自分のセンサー、命令、判断を持つ個々の部隊が、シミュレートされた地形の上でやりとりします。 答える問い: 通信、士気、現場の判断は、結果をどれくらい変えるでしょうか。 含まれないもの： 各ユニットの単純な決定規則では、実際の兵士の判断はめったに捉えられません。 動かすのに必要： 約10^14 FLOPS 概算 研究用クラスター、戦闘の1回の実行に数分 最初の年： 1997 1997年までに、軍の研究機関のために作られた初期のエージェントベースの戦闘モデル [エージェントベース](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-agent-based)粒度：物体 ### 軍の兵站 燃料、食料、弾薬、予備部品、輸送が、作戦地域を動きます。 答える問い: 戦力は供給できるでしょうか。また、最初にどこで不足するでしょうか。 含まれないもの： 現実の摩擦、天気、故障は、部分的にしか表されていません。 動かすのに必要： 約10^13 FLOPS 概算 兵站司令部のサーバー、1シナリオあたり数分 最初の年： 1955 1955年までに、軍の補給連鎖についての初期のオペレーションズ・リサーチ研究 [離散事象](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-discrete-event)[システムダイナミクス](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-system-dynamics)粒度：物体 ### 抑止と軍拡競争 敵対する国々が互いに応じて軍備を増やしたり削ったりします。フィードバックの方程式や繰り返しゲームとして扱います。 答える問い: 軍拡競争が安定するのはいつで、暴走するのはいつでしょうか。 含まれないもの： 合理的で単純化された国家の行動を仮定しています。現実の政治はもっと雑然としています。 動かすのに必要： 約10^11 FLOPS 概算 デスクトップ、方程式やゲームの実行に数秒 最初の年： 1939 ルイス・フライ・リチャードソンの、軍拡競争の数理モデル [ゲーム理論](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-game-theory)[微分方程式](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-equations)粒度：集団 ### 市民の紛争のモデル 不満、正統性、取り締まりがどう作用し合って、不穏な情勢や内戦を生むのかを扱う社会科学のモデルです。 答える問い: 暴力が、ある場所では勃発し、別の場所では起きないのはなぜでしょうか。 含まれないもの： 不満や正統性は数値にしにくいため、結果は前提に左右されやすくなります。 動かすのに必要： 約10^13 FLOPS 概算 研究用クラスター、1回の実行に数分 最初の年： 2002 ジョシュア・エプスタインの、市民暴力のエージェントベースモデル [エージェントベース](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-agent-based)[モンテカルロ](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-monte-carlo)粒度：物体 ### 言語モデルの戦争ゲーム・エージェント 言語モデルが国の指導者を演じ、ターン制の危機ゲームで外交上・軍事上の行動を選びます。 答える問い: シミュレートされた危機の中で、モデルのエージェントはどのようにエスカレートし、または沈静化するでしょうか。 含まれないもの： モデルの選択はプロンプトに左右され、実在の指導者とは一致しません。 動かすのに必要： 約10^13 FLOPS 概算 ゲームあたり多数のモデル呼び出し 最初の年： 2024 Escalation risks from language models in military and diplomatic decision-making (2024) [出典](https://arxiv.org/abs/2401.03408) [エージェントベース](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-agent-based)[学習したエミュレーター](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-learned)[ゲーム理論](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-game-theory)粒度：ルール ### 群れによる戦闘のシミュレーション 局所的な規則をもつ多数の単純な無人機や無人船が攻撃や防御を行い、シミュレーションは、群れが守られた標的に対してどうなるかを試します。 答える問い: 群れは、守られた標的を圧倒できるでしょうか。 含まれないもの： 通信、妨害、交戦規則は単純化されています。 動かすのに必要： 約10^9 FLOPS 概算 ワークステーションで動く数千のエージェントです。 最初の年： 2002 Lin らによる、無人戦闘航空機の群れのシミュレーション。 [出典](https://doi.org/10.21236/ada403633) [エージェントベース](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-agent-based)[粒子とN体](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-particles)粒度：集団 ### コンピューターウイルスとマルウェアの感染拡大 コンピューターを、隣接するものにプログラムを感染させるノードとし、ウイルス対策による治癒も加えて、広がりが感染症のモデルに従うようにします。 答える問い: マルウェアはどれくらい速く広がり、どれくらいの更新率なら止められるでしょうか。 含まれないもの： 攻撃側の適応と、実際のネットワークのトポロジーは単純化されています。 動かすのに必要： 約10^5 FLOPS 概算 ノートパソコンでの感染症の方程式またはネットワークのシミュレーション。 最初の年： 1991 Kephart と White による、コンピューターウイルスの有向グラフ疫学モデル。 [出典](https://doi.org/10.1109/risp.1991.130801) [ネットワークモデル](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-network)[微分方程式](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-equations)粒度：集団 ### 捜索救助の漂流計画 失われた物や人が流される経路を数千通りシミュレートし、潮流と風を使って、どこを探すかを決めます。 答える問い: 最初に探すべき、いちばん可能性の高い場所はどこでしょうか。 含まれないもの： 海流と風は不確かで、物体はモデルと違う動きをするかもしれません。 動かすのに必要： 約10^8 FLOPS 概算 ワークステーションで多数の粒子のモンテカルロ・ドリフト。 最初の年： 1980 Richardson と Discenza による、沿岸警備隊のコンピューター支援捜索計画システム。 [出典](https://doi.org/10.1002/nav.3800270413) [モンテカルロ](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-monte-carlo)[粒子とN体](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-particles)粒度：場 ### 海軍の一斉射撃交換モデル 艦同士のミサイルの一斉射撃を、攻撃力と防御側の撃墜能力という単純な方程式でモデル化し、どちらの側が生き残るかを調べます。 答える問い: どんな艦隊の設計が、ミサイルの撃ち合いに勝つでしょうか。 含まれないもの： 船をすべて同一の単位として扱い、センサーと戦術は無視します。 動かすのに必要： 約10^3 FLOPS 概算 ノートパソコンでの閉形式の方程式。 最初の年： 1995 Hughes による、ミサイル戦での軍艦の持ちこたえる力を評価するための、一斉射撃モデル。 [出典](https://doi.org/10.1002/1520-6750%28199503%2942:2<267::aid-nav3220420209>3.0.co;2-y) [微分方程式](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-equations)粒度：ルール ### 対潜水艦の捜索理論 隠れた潜水艦を見つける確率を、捜索側の航跡、目標の速度、探知できる距離から計算します。 答える問い: 潜水艦をいちばん早く見つけるには、船と航空機はどこで、どのように探すべきでしょうか。 含まれないもの： 探知距離は、よくわかっていない海の状態や騒音に左右され、標的も回避するかもしれません。 動かすのに必要： 約10^6 FLOPS 概算 ノートパソコンで数秒から数分。 最初の年： 1956 Koopman による、Operations Research 誌の捜索理論と運動学的基礎。 [出典](https://doi.org/10.1287/opre.4.3.324) [微分方程式](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-equations)[モンテカルロ](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-monte-carlo)[確率過程](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-stochastic)粒度：集団 ## 軍の訓練 ### 軍の飛行・任務シミュレーター 乗員が、コンピューターが生成した敵を相手に、一緒に任務を飛ぶ、ネットワーク接続されたコックピット。 答える問い: 実際にリハーサルするには費用もリスクも大きすぎる任務で、乗員どうしは、プレッシャーのなかで協力できるでしょうか。 含まれないもの： コンピューターが生成する敵は、本物の対戦相手に比べて、予測しやすい戦い方をします。 動かすのに必要： 約10^13 FLOPS 概算 ネットワーク接続されたシミュレーター用コンピューター。リアルタイム。 最初の年： 1985 1985年までに、戦闘シミュレーターをネットワークでつなぐ、DARPAのプログラムSIMNET [リアルタイム](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-real-time)[エージェントベース](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-agent-based)粒度：物体 ### 乗り物と乗員の訓練装置 戦車の砲塔、艦の作戦室、潜水艦の管制室、ヘリコプターの操縦席の複製。 答える問い: 故障が起きたとき、乗員全員が自分の役割を知っているでしょうか。 含まれないもの： 閉じた模型では、実際の乗り物の動きと負荷を完全には再現できません。 動かすのに必要： 約10^12 FLOPS 概算 シミュレーター自身のコンピューター、実時間 最初の年： 1954 1954年までに、装甲車の乗員のための初期の射撃訓練装置 [リアルタイム](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-real-time)粒度：物体 ### ネットワークを使った訓練演習 実際の部隊、乗員のいるシミュレーター、コンピューターが生成した部隊が、多くの拠点をまたいで一つの共有された演習につながれます。 答える問い: 大規模な部隊は、軍種や国をまたいで連携できるでしょうか。 含まれないもの： ネットワークの遅延と単純化のせいで、すべてのユニットが実際のとおりには振る舞いません。 動かすのに必要： 約10^14 FLOPS 概算 多数のシミュレーターとコンピューターのノードをつないだ、リアルタイム。 最初の年： 1983 SIMNET、合同演習のためにシミュレーターをネットワークで初めてつないだ、1980年代の国防プログラム [リアルタイム](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-real-time)[エージェントベース](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-agent-based)粒度：物体 ### 射撃と武力行使の訓練装置 スクリーンやレーザーを使った射撃場。分岐するシナリオがあり、軍や警察が使い、緊張緩和(デエスカレーション)の練習も含みます。 答える問い: 研修生は、撃たないという選択も含め、正しい判断をできるでしょうか。 含まれないもの： 画面上の俳優は台本どおりに反応するので、本物の人間のような予測のつかなさはありません。 動かすのに必要： 約10^12 FLOPS 概算 プロジェクションとセンサーを備えたデスクトップ、リアルタイム 最初の年： 1985 1985年までに、警察と軍の判断のための初期の分岐シナリオ訓練装置 [リアルタイム](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-real-time)[ルールと状態](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-rules)粒度：物体 ### サイバーレンジ 防御側が攻撃の検知と阻止を練習する、シミュレートされたコンピューターネットワーク全体です。 答える問い: チームは、侵入を間に合うように見つけて封じ込められるでしょうか。 含まれないもの： 射撃場での台本どおりの攻撃は、決意した本物の敵対者の攻撃ほど深刻ではありません。 動かすのに必要： 約10^13 FLOPS 概算 仮想マシンのクラスター、リアルタイム 最初の年： 2009 2009年までに、サイバー攻撃と防御をリハーサルするための初期の専用の演習場 [離散事象](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-discrete-event)[ルールと状態](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-rules)粒度：ルール ### 戦場の衛生兵の訓練装置 出血し、呼吸し、戦場での応急処置に反応するマネキンで、模擬の砲火の下での外傷ケアを練習します。 答える問い: 衛生兵は、プレッシャーのなかで出血を止め、負傷者を生かし続けられるでしょうか。 含まれないもの： 戦闘での本物の恐怖や疲労は、訓練の演習では再現しにくいものです。 動かすのに必要： 約10^10 FLOPS 概算 マネキンに内蔵した組み込みコントローラー、リアルタイム 最初の年： 1997 1997年までに、戦場の衛生兵の訓練のための、初期の高忠実度の外傷マネキン [物理的なアナログ](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-analogue)[微分方程式](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-equations)粒度：物体 ### 自律的なサイバー防御のジム 学習する攻撃側と防御側のエージェントが行動し、採点される、シミュレートしたネットワーク。 答える問い: エージェントは、攻撃者に対してネットワークを守ることを学べるでしょうか。 含まれないもの： ネットワークの構造と攻撃は、実際のものよりはるかに単純です。 動かすのに必要： 約10^11 FLOPS 概算 安価な、多数のエピソードでの訓練 最初の年： 2021 CybORG: a gym for the development of autonomous cyber agents (2021) [出典](https://arxiv.org/abs/2108.09118) [エージェントベース](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-agent-based)[ゲーム理論](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-game-theory)粒度：ルール ## 兵器の物理と防護 ### 核備蓄のシミュレーション 核実験禁止以降、老朽化する弾頭は、実験ではなく、その物理をシミュレートして評価されています。この仕事から、世界最大級のスーパーコンピューターがいくつも生まれました。 答える問い: 爆発実験なしで、核の備蓄はなお安全で信頼できるでしょうか。 含まれないもの： 実際の試験なしに老朽化する材料をシミュレートしても、物理の一部は不確かなままです。 動かすのに必要： 約10^18 FLOPS 教科書 世界最大級のスーパーコンピューターの大部分を使って、数週間。 最初の年： 1995 核実験のモラトリアムのあとに始まった、アメリカの核備蓄管理計画 [連続体の場](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-continuum)[モンテカルロ](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-monte-carlo)粒度：場 ### 弾道学 弾が、銃身、空気、標的を通る様子を、三つの別々の問題として扱います。 答える問い: 弾はどこに落ち、着弾したら何が起きるでしょうか。 含まれないもの： 風と製造のばらつきのために、個々のショットは、平均より予測しにくいままです。 動かすのに必要： 約10^12 FLOPS 概算 デスクトップ、シミュレートするショット1回につき数秒 最初の年： 1945 ENIAC、最初期の電子計算機の一つで、最初の仕事は砲撃の射表を計算することでした [微分方程式](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-equations)[連続体の場](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-continuum)粒度：物体 ### 爆風と衝撃からの防護 衝撃波や衝突が建物、車両、防弾衣に当たる様子で、防護の設計に使います。 答える問い: その構造と中にいる人々は、生き残るでしょうか。 含まれないもの： 破壊と破砕の細かい部分は、今も正確にとらえにくいです。 動かすのに必要： 約10^15 FLOPS 概算 大学または防衛研究所のクラスター、1ケースにつき数時間 最初の年： 1961 1961年までに、国立研究所の初期のハイドロコードが爆風波をモデル化する [連続体の場](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-continuum)粒度：場 ### レーダーとセンサーの性能 レーダー、ソナー、赤外線の信号が環境の中を伝わり、標的で反射します。 答える問い: この天候で、センサーは何を、どの距離で検知できるでしょうか。 含まれないもの： 実際の天気と地形の乱れは、モデルが仮定するよりも、完全には捉えにくいものです。 動かすのに必要： 約10^14 FLOPS 概算 防衛関連企業のクラスター、1シナリオあたり数分 最初の年： 1963 1963年までに、レーダーの伝搬とクラッターの初期のコンピューター・モデル [連続体の場](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-continuum)[モンテカルロ](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-monte-carlo)粒度：場 ### 指向性エネルギー兵器のシミュレーション 空気中を進み、標的を加熱したり無力化したりするレーザーまたは高出力マイクロ波のビーム。 答える問い: 目標にはどれくらいの電力が届き、効果が出るまでどれくらいかかるでしょうか。 含まれないもの： 実際の大気の乱流と塵は、モデルが仮定するよりも予測しにくくビームを散乱させます。 動かすのに必要： 約10^14 FLOPS 概算 防衛研究所のクラスター、1シナリオあたり数時間 最初の年： 1974 1974年までに、高エネルギーレーザー兵器の初期のビーム伝搬モデル [連続体の場](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-continuum)[微分方程式](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-equations)粒度：場 ### 魚雷と水中兵器のシミュレーション 魚雷や機雷が水中を進む経路、誘導、爆発と、そのときに出る音。 答える問い: それは目標を見つけ、到達し、無力化できるでしょうか。 含まれないもの： 実際の海のノイズと層をなす水温は、きれいなモデルが仮定するよりも、誘導を惑わせます。 動かすのに必要： 約10^14 FLOPS 概算 海軍の研究用クラスター、1シナリオあたり数時間 最初の年： 1960 1960年までに、初期のデジタルの魚雷誘導と流体力学のモデル [連続体の場](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-continuum)[微分方程式](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-equations)粒度：場 ### 化学、生物、放射性物質のハザードの煙の広がり 有害な物質の放出を、パフモデルで風と乱流に運ばせ、影響範囲と線量を予測します。 答える問い: 放出のあと、誰がさらされ、どこへ避難すべきでしょうか。 含まれないもの： 都市の地形と不確かな風の条件が、精度を制限します。 動かすのに必要： 約10^9 FLOPS 概算 パフモデルは、ワークステーションで数秒から数分で動きます。 最初の年： 1996 Sykes らによる、汎用の拡散モデル SCIPUFF です。 [出典](https://doi.org/10.1007/978-1-4615-5841-5%5F45) [粒子とN体](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-particles)[連続体の場](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-continuum)[確率過程](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-stochastic)粒度：場 ## 戦争の帰結 ### 核戦争の気候への影響 燃える都市の煙を与えた気候モデルで、その結果として起こる寒冷化と作物の不作をたどります。 答える問い: 核戦争は、戦われた場所から遠く離れたところで、何人に害を及ぼすでしょうか。 含まれないもの： 実際にどれだけの煙が成層圏に届くかは、いまも議論が続いています。 動かすのに必要： 約10^16 FLOPS 概算 国の気候モデリング用スーパーコンピューター、その一部を数週間 最初の年： 1983 TTAPS研究は、燃える都市から出る煙が気候を冷やすことをモデル化しました [連続体の場](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-continuum)粒度：場 ### 避難と難民の流れ 紛争から逃れる人々が、経路と目的地を選びます。人道支援機関が援助の計画に使います。 答える問い: 人々はどこへ向かい、どこで助けが待っているべきでしょうか。 含まれないもの： どこへ逃げるかについての人々の実際の判断は、モデルが仮定するよりも予測しにくいものです。 動かすのに必要： 約10^13 FLOPS 概算 人道支援機関のサーバー、1シナリオあたり数分 最初の年： 2015 2015年までに、戦時の難民の移動を予測した初期のエージェントベース・モデル モデル： [人間](https://simulation-hypothesis.com/ja/entities/human) [エージェントベース](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-agent-based)[ネットワークモデル](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-network)粒度：物体 ### 傷病者と人道的な対応 紛争や災害のあとの、負傷者、医療チーム、物資、避難経路。 答える問い: 限られた資源で、いちばん多くの命を救うにはどうすればよいでしょうか。 含まれないもの： 物資と輸送が計画どおりに届くと仮定していますが、実際にはまずそうなりません。 動かすのに必要： 約10^12 FLOPS 概算 病院または軍の計画用デスクトップ、1シナリオあたり数分 最初の年： 1996 1996年までに、大量負傷者のトリアージと搬送の初期の離散事象シミュレーション [離散事象](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-discrete-event)[エージェントベース](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-agent-based)粒度：物体 ### 地雷と不発弾の除去の計画 地雷が埋まっていそうな地帯を地図にして除去を計画し、安全、費用、人々が取り戻したい土地のバランスをとります。 答える問い: どの畑から先に除去すべきで、どれくらい時間がかかるでしょうか。 含まれないもの： 地雷がどこに埋められたかの実際の記録は、不完全だったり誤っていたりすることがよくあります。 動かすのに必要： 約10^10 FLOPS 概算 人道的な地雷除去を行う慈善団体のノートパソコン、1シナリオあたり数分 最初の年： 1994 1994年までに、人道的な地雷除去のための初期の計画モデル [モンテカルロ](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-monte-carlo)[離散事象](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-discrete-event)粒度：集団 ### 戦時経済と復興のモデリング 紛争後の国の経済。損傷したインフラ、失われた労働力、復興に必要な援助と投資を追います。 答える問い: 復興にはどれくらいかかり、復興資金はまずどこに回すべきでしょうか。 含まれないもの： 実際の復興は政治的な安定に左右されますが、経済モデルはそれを予見できません。 動かすのに必要： 約10^11 FLOPS 概算 開発機関のデスクトップ、1シナリオあたり数分 最初の年： 1993 1993年までに、初期の紛争後の復興の経済モデル [システムダイナミクス](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-system-dynamics)[微分方程式](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-equations)粒度：集団 ### 制裁と経済戦争のモデリング 封鎖や制裁を受けた国の貿易、通貨、物資を追い、経済的な圧力がどれだけ高まり、実際に誰が打撃を受けるのかを調べます。 答える問い: この制裁は、どれくらいの経済的な痛みを与え、標的はどれくらい持ちこたえられるでしょうか。 含まれないもの： 実際の制裁は、きれいなモデルが仮定するよりも、密輸や第三国を通じて抜け穴ができます。 動かすのに必要： 約10^11 FLOPS 概算 研究所のデスクトップ、1シナリオあたり数分 最初の年： 1985 1985年までに、貿易制裁と封鎖の初期の経済モデル [システムダイナミクス](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-system-dynamics)[ネットワークモデル](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-network)粒度：集団 ### 生物兵器攻撃への対応モデル 意図的に病原体が散布されたあと、病気がどう広がるかを調べます。ワクチン接種、隔離、病院の受け入れ能力も加え、対応計画を比べられるようにします。 答える問い: 散布のあとは、集団接種と、的を絞った接触者追跡のどちらがよいでしょうか。 含まれないもの： 病原体の性質と、検出されるまでの遅れを仮定しています。 動かすのに必要： 約10^7 FLOPS 概算 ノートパソコンでの感染症のシミュレーション。 最初の年： 2002 Kaplan、Craft、Wein による、天然痘攻撃への緊急対応。集団接種を支持する議論。 [出典](https://doi.org/10.1073/pnas.162282799) [微分方程式](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-equations)[確率過程](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/methods#m-stochastic)粒度：集団 [◂ コンピューターの前](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/before-computers)[映画、メディア、アート ▸](https://simulation-hypothesis.com/ja/simulations/media-art)