Arquitetura para integração de dados de simulação de combate no âmbito da força terrestre

Abstract

No âmbito do avanço tecnológico em defesa, com ênfase em tecnologias disruptivas como Big Data, Analytics e Inteligência Artificial (IA), o Exército Brasileiro (EB) busca in tegrar essas ferramentas ao preparo da Força Terrestre (F Ter). Sistemas de simulação de combate produzem volumes elevados de dados, porém, a ausência de uma infraestru tura unificada para coleta, armazenamento e processamento impede a extração de valor completo desses dados, inviabilizando análises avançadas e aplicações de IA no treina mento e na experimentação doutrinária. O presente trabalho tem por finalidade propor uma arquitetura para integração de dados de simulação de combate, capaz de coletar, armazenar, processar e servir tais dados, atendendo às necessidades do Preparo da Força Terrestre e da Doutrina Militar Terrestre. Estudos sobre conceitos fundamentais em mod elagem e simulação militar, engenharia de dados, arquiteturas de referência e frameworks de simulação fundamentaram a proposta, alinhada à visão de negócio. Um protótipo foi implementado e validado por meio de um estudo de caso, utilizando a metodologia Goal-Question-Metric (GQM), que aferiu métricas de qualidade como eficiência (acima de 95% em componentes chave), confiabilidade (taxa de perda de 1%) e escalabilidade. Os testes revelaram aderência às características de Big Data, com geração de até 3 milhões de mensagens em 3 horas, baixa latência (0,1891 ms) e robustez no processamento de volumes elevados. Em conclusão, a arquitetura proposta demonstra viabilidade técnica e valor estratégico para o EB, superando limitações atuais e pavimentando o caminho para aplicações em analytics e IA, com recomendações para testes em maior escala na EBNet.