Интернет вещей в промышленности: человек или гаджет?

Интернет вещей в промышленности: человек или гаджет?

«Интернет вещей» – это совокупность сетей, соединяющих огромное количество цифровых устройств с глобальным Интернетом. Миллиарды датчиков, сенсоров и сканеров создают огромные объемы информации, отражая при этом параметры физических предметов на разных этапах промышленного производства. Это тесная интеграция реальности и виртуальности, где общение производится между людьми и устройствами. Интересно, как скоро сотрутся рамки двух миров, и сотрутся ли в принципе? «Умнпро» поговорил с экспертами из разных областей IT-отрасли.

АО «РДС»
109240, Россия, Москва, ул. Николоямская, 15
+7 (495) 644-34-60
30 марта 2021

«Интернет вещей» – это совокупность сетей, соединяющих огромное количество цифровых устройств с глобальным Интернетом. Миллиарды датчиков, сенсоров и сканеров создают огромные объемы информации, отражая при этом параметры физических предметов на разных этапах промышленного производства. Это тесная интеграция реальности и виртуальности, где общение производится между людьми и устройствами. Интересно, как скоро сотрутся рамки двух миров, и сотрутся ли в принципе? «Умнпро» поговорил с экспертами из разных областей IT-отрасли.

Автор: Виктория Ненашева

Каковы риски и перспективы?

Вероятнее всего, каждый из нас задумывался о влиянии цифровизации на жизнь человечества в целом. В связи с этим возникает актуальный вопрос, как оно отнесется ко вторжению в личное или в рабочее пространство? Всю информацию, связанную с нами, отыскать становится нетрудным делом, имея в запасе необходимые компетенции. Уже сегодня за человеком следят платежные системы, операторы сотовой связи, о его маршрутах знают глобальные навигационные и транспортные системы, а всевозможные онлайн-ресурсы отслеживают предпочтения потенциальных покупателей. Прогресс не остановить, поэтому,скорее всего, в обозримом будущем вокруг каждого из нас возникнет уникальный «цифровой кокон», который будет транслировать привычную и соответствующую нашим запросам информацию. Важно другое – быть осмотрительными, поэтому необходимо уметь анализировать информацию для исключения манипулирования, а не просто потреблять ее. Так как с появлением цифрового «футляра» увеличивается и вероятность столкнуться с фейковой информацией.

– Очевидно, что виртуальный мир проще адаптировать под нужды человека, нежели реальный. Да и гаджеты – изделия со сложной внутренней структурой, предназначенное для выполнения возложенных на него функций, – тоже находится в полной власти человека. Скорее, надо говорить о совершенствовании искусственной среды вокруг человека путем создания очередной прослойки между органами чувств и реальным миром – виртуального мира. На данный момент современные устройства и технологии еще не готовы к слиянию в полной мере. Они имеют низкую автономность, низкую производительность при решении общих задач, неудобны и громоздки. Однако, как показывает мировая история, эти ограничения будут преодолены, и окружающая среда станет подстраиваться под явные и неявные требования человека. Фактически сегодня все ограничения связаны с поиском источников энергии, возможностью миниатюризации устройств и обретению ими прямых интерфейсов с человеком. Это и удобно, и опасно одновременно, как и любая техническая система, – считает руководитель группы IoT компании Softline Валерий Милых.

Одной из главных особенностей эры интернета вещей становится изменение текущего баланса между людьми и машинами. Компьютеры и ПО перестают играть роль обычных инструментов, важных для достижения ежедневных, разделенных между собой, целей. К примеру, управление бытовой техникой и коммунальными системами квартиры через интернет давно стало реальностью. Концепция «умного дома» успешно разрабатывается рядом исследовательских институтов на протяжении нескольких последних десятилетий. Использование цифровых контроллеров для передачи информации о потребленной электроэнергии, расходе газа и воды повсеместно внедряется на всех этапах строительства новых объектов. По мнению Валерия Милых, текущие изменения значительно улучшают качество жизни человека, влияют на его социальную среду и предоставляет новые возможности. Интернет вещей принимает на себя функции по выполнению рутинных операций, распределенных по времени с определенной периодичностью. Конечно, критическим вопросом в данном контексте является потенциальная незащищенность сетей перед лицом кибератак.

– Цифровые технологии постепенно поглощают все аспекты жизненного цикла человека. Информационная безопасность была и остается главной проблемой интернета вещей. Хранение и обработка медицинских данных, информации о телефонных звонках и банковских переводах составляют лишь малую часть процессов их структуры. Важно осознавать: несмотря на то, что «большие данные» несут в себе огромные экономические и социальные преимущества для всего человечества, неверная интерпретация информации и потенциальные утечки данных могут создать опасности, как для ряда социальных групп, так и для отдельных индивидуумов, – предостерегает методист группы компаний «Технотранс», MAI, МВА, FCE, BEC Александр Потапов. – Текущая коммуникация в системе «человек-машина» полностью безопасна для основных общественных институтов как главных детерминант стабильности общества. Одной из ключевых проблем является важность сохранения взаимодействия «человек-человек», без повсеместной подмены этой системы концепции, основанной на взаимодействии «человек-технологии». Наступившая эра «интернета вещей» дает новые возможности для контроля над машинами.

С 1937 года, с момента постройки первого программируемого цифрового компьютера Kонрадом Цyзе человечество сделало огромный шаг вперед. Его машина была огромной. Инженерам потребовалось установить около 1600 двоичных электромеханических реле. Текущие инновации значительно меньше по размерам, используют иные компоненты и функционируют на уровне, позволяющем доставлять управляющую информацию в человеческий мозг и получать от него сигналы для управления движениями.

Прежде всего это касается технологий, основанных на интерфейсах «мозг-компьютер». Ярким примером является интерфейс BCI P300. Спектр решаемых задач очень широк. В первую очередь, можно выделить возможность организации каналов коммуникации для людей с ограниченными возможностями. Интерфейсы «мозг-компьютер» позволяют осуществлять выбор различных опций меню на экране монитора, осуществлять базовый выбор между несколькими вариантами, управлять протезами и т.д. Время, необходимое для ознакомления и использования устройства с интерфейсом (BCI), может варьироваться от нескольких минут до нескольких часов. При этом для процесса обмена данными могут быть использованы несколько каналов. Как отмечает Александр Потапов, данный тип взаимодействия является важнейшей вехой в продолжении организации взаимодействия между человеком и технологиями. Управление сложными, многокомпонентными техническими системами, такими как контроль беспилотных летательных аппаратов, является основной задачей для исследователей ведущих технологических университетов страны.

Рассматривая вопросы о том, как скоро сотрутся рамки между двумя мирами, и сотрутся ли вообще, стоит обратить внимание на несколько суждений, которые выделил директор по развитию бизнеса «Доверенная платформа IoT» компании «Аладдин Р.Д.» Олег Гурин:

– С научной точки зрения, есть 2 вида энтропии (меры хаоса или неопределенности) – термодинамическая и информационная. Термодинамическая энтропия пришла к нам из физики (Рудольф Клаузиус, 1865 г.), она обладает одним любопытным свойством – не убывать во времени. Т.е. мы всегда можем сказать, в каком направлении в явлениях идет время: так, увидев в фильме, как разбитый бокал собирается из осколков, мы понимаем, что эпизод проигрывается в обратную сторону – это означало бы уменьшение энтропии и не подтверждалось нашим опытом. Информационная энтропия стала частью теории информации (Клод Шеннон, 1948 г.), широко применяется в криптографии. Сейчас ведутся исследования о тесной связи этих понятий, на выходе могут появиться очень интересная теория «информации всего». Очевидно, это внесет существенный вклад в развитие «интернета вещей» как грани физического и информационного миров. С бытовой точки зрения, одним из существенных барьеров проникновения интернета вещей является кибербезопасность, то есть люди не уверены, что системы будут работать так, как заявлено. Из последних инцидентов можно вспомнить хакерскую атаку на постаматы PickPoint (автоматизированные ячейки для курьерской доставки), в результате которой более 40 тыс. ячеек было открыто, а из 1 тыс. были похищены товары. Но если задуматься, то станет понятно, что риски кибербезопасности есть источник энтропии – это фактор неопределенности. Поэтому с практической стороны необходимо повышать стойкость устройств к различным воздействиям: повышать кибербезопасность и степень доверия.

В период пандемии коронавируса мощный рывок получили сервисы доставки товаров: помимо упомянутых постаматов, компании экспериментировали с доставкой без участия человека – коптеры и тому подобное, а также дошли до автоматизации логистики – склады, «умные» контейнеры. Можно с уверенностью сказать о том, что подобные решения получат дальнейшее развитие.

– Интересно не только наблюдать, но и участвовать в автоматизации железнодорожных перевозок: наша компания «Аладдин Р.Д.» разработала продукт Trusted Security Module, которым прошивается процессор, что, образно говоря, наделяет его иммунитетом к киберрискам, и, вероятно, позволит в будущем перейти к перевозкам без участия человека. Хорошие результаты показывают проекты освещения дорог: по оценкам ГИБДД, качественное освещение дороги в темное время снижает аварийность на 50%. Это серьезный показатель, особенно когда речь идет о человеческих жизнях. Полным ходом идет цифровая трансформация энергетики, особенно это заметно в части приборов учета – «умных» счетчиков.

Данный процесс регулируется федеральным законом №522, где в числе требований содержится функция удаленного «ограничения потребления электроэнергии». Проще говоря, удаленного отключения недобросовестных потребителей. Легко представить, что если что-то пойдет не так, это может привести к массовым отключениям и полному блэкауту. Поэтому устойчивость систем данного класса к киберрискам имеет высокую цену и требует внимания и соответствующих решений, – приводит несколько примеров Олег Гурин.

Восстание машин отменяется?

Мы все больше перекладываем те или иные операции на гаджеты и на другую инновационную технику. По мнению экспертов, быстрота таких процессов зависит от безопасности самих устройств, каналов связи и платформ, и от их стоимости, которая обуславливается тиражированием. Нельзя отрицать, что оба аспекта нуждаются в существовании стандартов работы. Пока что невозможно точно спрогнозировать: будет ли всегда человек во главе технологического прогресса, и удастся ли обществу уберечься от «восстания» машин. Но, по крайней мере, нам известен фактор, который сдерживает развитие данного направления – это проблема отсутствия единого стандарта «интернета вещей».

Директор компании SkySoft Дмитрий Нор выделяет 3 уровня системы интернета вещей: датчики, Сеть (проводная или беспроводная) и программное обеспечение. Суть работы заключается в следующем: датчик снимает данные с устройства (станка, оборудования) и передает их через Интернет на компьютер или мобильный телефон, на котором установлено программное обеспечение для анализа данных и их интерпретации в нужном виде. Бытует версия, что его работу можно назвать неким стандартом, существующим на сегодняшний день.

– Если говорить о следующей стадии IoT, а именно о IoAT, то, на мой взгляд, ее можно реализовать и сейчас, в этом нет ничего сложного; но, как часто бывает, все упирается в отсутствие финансирования. Все проблемы внедрения интернета вещей связаны именно с нехваткой денег для внедрения подобных технологий. Поэтому в интернете автономных вещей, с практической точки зрения, нет никакого смысла (за редким исключением). Если же говорить о том, чем IoAT в техническом плане отличается от IoT, то это именно ПО. Оно более сложное, и работа с данными близка к искусственному интеллекту, – утверждает Дмитрий Нор.

По его мнению, это возможно реализовать следующим образом: в какой-то области есть, например, 100 заводов, к их станкам подключены датчики, которые передают данные на компьютер, на котором установлено ПО для анализа и интерпретации данных на уровне завода. Каждый компьютер завода включен в сеть, а все компьютеры этой сети включены в очень мощный компьютер, который установлен в администрации области или министерстве промышленности данной области. На этом компьютере установлено очень сложное ПО, которое способно обрабатывать огромные объемы данных и делать прогнозы развития сферы на ближайших 5 лет. Кроме того, оно способно распределять ресурсы по предприятиям и прогнозировать затраты на ремонт оборудования каждого завода – соответственно, более качественно проверять, как работают современные предприятия.

Недостатками таких систем может быть, в частности, их дороговизна, что увеличит финансовые издержки. Вероятно, их реализация станет настолько дорогой, что перестанет иметь какую-либо практическую пользу. Кроме того, чем больше данных, тем сложнее алгоритмы, и тем больше ошибок возникает. Соответственно, чтобы внедрить подобные технологии, нужны специалисты высокой квалификации – а они, как правило, стоят недешево, и их очень сложно найти.

– Отсутствие стандарта интернета вещей – не самая большая проблема. Конечно, должны быть стандарты на «низком» уровне, при общении устройств между собой с консолидирующими платформами. Например, унификация стандартов на крепежные элементы сделала резьбовое соединение одним из основ человеческой цивилизации. Но на верхнем уровне это, скорее всего, не требуется. Мы же прекрасно можем взаимодействовать с людьми, говорящими на других языках, из других государств с другими законами и правилами... Просто нужно найти минимально необходимое подмножество оценок эффективности общения устройств, чем пытаться написать универсальный язык или стандарт. Хотя средство унификации (по крайней мере, ограничения количества сущностей) уже есть, и это интеграционные платформы.

– Конечно, наблюдается тенденция к стандартизации общения в сообществах разработчиков. Но очень часто – это не инструменты консолидации, а попытка закрепления своего положения на рынке. Наличие проприетарных и закрытых протоколов – скорее тупик, чем движение вперед. Типичный пример: системы «Умный дом», «Умное здание» – пока что это конструктор для специалиста. Это системы, использующие достаточно простые параметрические модели, в лучшем случае оснащенные нейронными сетями для анализа отдельных показателей или осуществляющие голосовое управление, а не самодостаточная адаптивная система, следящая за деятельностью обитателей, – говорит руководитель группы IoT компании Softline Валерий Милых.

– Проблема отсутствия глобального стандарта в разработке сетей IoT является серьезным вызовом для ряда промышленных предприятий и организаций, участвующие в имплементация решений для проектов «Smart City», в таких городах как Амстердам и Лондон. Стандартизация oneM2M/ETSI M2M, одна из многих попыток выработать технические спецификации, которые позволят создать информационные модели, протоколы верификации, шифрование и идентификацию программных и аппаратных устройств различных производителей. Эффективность в использовании и в управлении ресурсами, решении проблем с синхронизацией потоков трафика, освещением, переработкой мусора и контролем уровня загрязнения окружающей среды также являются серьезными вызовами в общемировом масштабе. Глобальные стандарты позволят работать с «большими данными», проводить работы по организации инфраструктуры мегаполисов и перевести организационные потоки по сбору и анализу данных в областях логистики, здравоохранения, промышленной автоматизации, на новый уровень, – считает методист группы компаний «Технотранс», MAI, МВА, FCE, BEC Александр Потапов.

Производство высокотехнологичной продукции – это сложный, комплексный, многоуровневый процесс. Предприятия в области машиностроения обладают огромным потенциалом в развитии и повышении качества выпускаемой продукции при сокращении издержек и минимизации влияния человеческого фактора на производственные процессы. Технологии IoT позволяют решать данную проблему уже сегодня. По мнению Александра Потапова, сбор информации о размерах физических объектов, характеристиках узлов и их местонахождении должен происходить без вмешательства человека. Радиочастотная идентификация позволяет осуществлять временной учет технологических операций и получать информацию о процессах на производстве – быстро, просто и с минимальным количеством ошибок. Принципы использования технологии радиочастотной идентификации широко известны профессионалам. При этом многообразие технических решений объясняется прежде всего широкой областью применения технологии RFID. Считыватели и метки используют данные, передаваемые в нескольких направлениях при помощи беспроводных технологий.

Желание компании снизить издержки и повысить качество продукции и услуг за счет минимизации расходов в работе с большими объемами данных объяснимо. Беспроводные технологии позволяют значительно сократить издержки на обслуживание и поддержание работоспособности сетей. При этом технология RFID позволяет компании мультиплицировать преимущества бизнеса при значительном сокращении логистических издержек и существенном повышении скорости производимых операций. Совместная имплементация технологии радиочастотной идентификации в рамках нескольких производственных линий существенно увеличивают положительный эффект от внедрения. Общение и взаиморасчеты устройств могут происходить в рамках одной или нескольких платформ. Очевидно, что сейчас устройствами владеют люди – значит, расчеты производятся между собственниками и потребителями информации и услуг.

– По мере того, как устройства становятся все более автономными, можно говорить о постепенном создании независимого от человека сообщества устройств, которые самостоятельно выбирают алгоритмы или способы обработки информации, покупают энергию и информацию у других устройств и иных сущностей, в рамках «платформ-сообществ» для решения задач, поставленных людьми. Человек будет ставить задачу перед платформой-сообществом, а она подберет из своих инструментов оптимальный для данной задачи. Восстания машин не будет, – уверяет руководитель группы IoT компании Softline Валерий Милых.

Бытует мнение, что все определяется целями и ограничениями, можно привести пример человеческого сообщества – люди используют мирный атом, но могут применить и атомную бомбу, это называется взвешиванием последствий. Валерий Милых считает, что устройства, ставшие средой окружения для человечества, будут больше интересоваться развитием во внешнем мире (солнечная система и так далее), чем «угнетением человечества». В итоге, для нас будут опасны скорее аварии в подобной технической среде: именно они могут носить необратимый характер для человечества.

Люди-«батарейки»: выход в чистой энергии?

Однажды разработчики пришли к выводу, что интернет-вещи должны получать энергию сами – от солнечного света, вибраций, воздушных потоков. В 2011 году ученые представили гибкий чип и наногенератор для создания энергии из любых движений человека. На данный момент, по мнению экспертов, разработки идут весьма успешно, правда, это приводит к интересным парадоксам. Классические школы разработки программно-аппаратных комплексов, к сожалению, часто не понимают всей выгоды от применения энергоэффективных решений. Уже сейчас появляются иные подходы к созданию ансамблей (а не систем) высоко автономных устройств, но именно тогда важна предельная энергетическая автономность. Использование комбинации энергетических систем с применением фотоэлектрических батарей, накопителей энергии, систем получения энергии из радиочастотного излучения уже способна обеспечивать автономность устройства в течение 15- 17 лет. Потребление тепла человека, его двигательной активности для заряда батарей – это скорее дополнение к системам энергоснабжения носимых или встраиваемых систем в людей при условиях, когда других источников энергии нет.

– Интернет вещей (IoT) предоставляет прекрасные возможности для интегрированных отраслей промышленности. Соединение различных устройств, таких как датчики исполнительные механизмы, автоматизированный сбор данных, контроль выполнения операций, обработка и анализ «больших данных» позволяют существенно улучшать качество услуг и снижать затраты на производство. Выработка глобальных стандартов и механизмов взаимодействия между компаниями имеют решающее значение для коммерческого успеха интернета вещей, – говорит методист Александр Потапов.

– Как пелось в одной песне, «вокруг тебя и меня – электрополя». Прекрасно, когда удается использовать энергию, которая вокруг нас. Однако это очень низкие уровни энергии, иначе мы бы чувствовали себя примерно как еда в микроволновке. Как-то столкнулся с ручным генератором для зарядки мобильного телефона. Так вот, для минутного разговора мужчине среднего телосложения нужно крутить его ручку 15 минут. То есть идея хорошая, но имеет ограниченные сценарии применения, – считает директор по развитию бизнеса «Доверенная платформа IoT» компании «Аладдин Р.Д.» Олег Гурин.

В 2014 году исследователи Dobre C. и Xhafa F. в статье «Intelligent services for big data science», напечатанной в журнале «Future Generation Computer Systems», предположили, что количество подключенных к интернету устройств превысит 50 млрд к 2020 году. Согласно данным портала Statista, в мире насчитывается около 3,5 млрд пользователей смартфонов. Начиная с 2016 года, число пользователей мобильных устройств увеличилось на 40%. В этом вопросе Китай является глобальным лидером. Число граждан Поднебесной, пользующихся смартфонами, составляет около 851 млн человек. Нигерия замыкает рейтинг, около 30 млн граждан страны используют мобильные устройства для решения повседневных задач и коммуникации. Так что цифра в 50 млрд является маловероятной, даже принимая во внимание цифровизацию промышленных предприятий и IT-cферу.

Ранее увеличение пользователей затруднялось лимитом количества IP-адресов, сейчас новый интернет-протокол IPv6 позволяет снять ограничения на адресное пространство. Однако важно понимать некоторые нюансы самого понятия «подключенное устройство». Это не просто набор решений, загруженных в «безграничную сеть», а комбинация вариантов, когда устройства подключены к некой локально сети, а она уже включена в состав более крупной, и так далее. Поэтому у всех устройств нет необходимости напрямую быть в Интернете, по крайней мере непрерывно.

– Можно встретить очень разные цифры. Если говорить про устройства интернета вещей, то не все они имеют IP-адрес (используются другие протоколы), и главный вопрос – что относить к таким устройствам. Я бы не относил к ним смартфоны, например, потому что это не самостоятельные устройства, они не могут функционировать без человека. Сейчас тот этап, когда прошла эйфория от космических перспектив и начали появляться практические сценарии применения – с добавленной ценностью, положительной экономикой и т.д. Отрасль показывает неплохой рост около 20% в год, это лучше многих других отраслей, но не о каких 100-500% речь не идет, – утверждает Олег Гурин.

Интернет вещей, в котором небольшие малосвязанные сети образуют более крупные, дает много возможностей. Часто облаку необходимо быть ближе к физическим устройствам, более того, IoT – принципиально территориально распределенная сеть. Безусловно, пользователи могут сталкиваться и с недостатками системы, один из основных – интернет-разрыв контекста безопасности данных при переходе из одной сети в другую. Этому может помочь подход с применением блокчейна, когда несколько таких сетей могут существовать как целостная система, при этом каждый сегмент обладает автономностью. Одним из таких фреймворков является HyperLedger Fabric – это открытый проект, он динамично развивается за счет массы контрибьюторов в лице глобальных компаний.

– Алгоритмы обработки и хранения информации составляют основу решений интернета вещей. Проблемы, связанные с утечками персональных данных, являются главными вызовами для специалистов в области безопасности. К примеру, использование беспроводных сетей позволяет получать доступ к массивам данных и чувствительной информации. В условиях промышленных предприятий беспроводные технологии дают возможность рационально располагать оборудование, улучшают эффективность использования помещений и уменьшают затраты на обслуживание. В тоже самое время, передача информации без использования кабеля позволяет осуществлять ее прослушивание и перехват. Огромное количество малых сетей, различных устройств и их сенсоров позволяют злоумышленникам быть проактивными в вопросе выбора времени и места атаки. Разнообразие существующих стандартов также является проблемой в вопросах имплементации решений интернета вещей. Добавление новых устройств и сетей может негативно влиять на стабильность и работу всей системы, что недопустимо на промышленных предприятиях и особенно в военно-промышленном комплексе, – думает Александр Потапов.

Возможна ли автономность действий?

В 2008 году общество ушло от «интернета человека» к интернету вещей. В будущем IoT станет держаться на все большем расстоянии от команд типа «сделать так» к командам вроде «должно быть так».

– Для того, чтобы такое произошло, нужно научить систему решать обратную задачу «чтобы так стало, надо сделать раз-два-три». Рассмотрим на примере «умного дома»: инсталляторы подобных систем говорят, что самое сложное в них: не соединить компоненты друг с другом – с инженерными системами дома – а придумать сценарии работы, чтобы этим было удобно пользоваться. Теперь представьте, что дом обучаем. В начале вы сами включаете свет, регулируете отопление и пр. Через какое-то время дом говорит: «Я все понял. Если что-то будет не так, покажи, как правильно». Это новый уровень взаимодействия, – предполагает директор компании «Аладдин Р.Д.» Олег Гурин.

Следующим поколением устройств будет интернет автономных вещей (IoАT). Процесс передачи данных и анализ информации в них сможет осуществляться с помощью технологий машинного обучения; при этом главной целью является разработка алгоритмов принятия решений, которые управляют устройствами интернета вещей. Данная технология приобретает степень автономности через процессы интеграции средств контроля и анализа данных.

Облачные решения считаются базой интернета автономных вещей, при этом, конечно, необходимо использовать защищённые беспроводные технологии передачи данных между физическими устройствами, такими как сенсоры и датчики, и базовыми станциями, через которое организуется доступ к облачным решениям и серверам. После накопления необходимого объема информации о всех параметрах, описывающих текущее физическое состояние узлов и компонентов, начинается процесс анализа данных, по окончании которого, система, основанная на принципах автономности, принимает необходимые решения по управлению процессами. При этом, конечно же, алгоритмы работы с данными могут осуществляться локально (на самом предприятии) или удаленно (с использованием облачных серверов). Ключевым аспектом данной технологии являются возможности по имплементации технологий глубокого обучения в сетях интернета автономных вещей.

Известно, что наиболее быстрому внедрению возможностей IoАT в небольшие и в недорогие устройства будет способствовать технология KEEL. Олег Гурин считает, что для этого нужен принципиально новый уровень энергоэффективности. Это и более емкие аккумуляторы, и энергоэффективные процессоры и беспроводные протоколы связи.

– Есть необходимость в новых подходах к вычислениям: например, уже сейчас производят NPU – нейропроцессоры. Известно, что нейронная сеть тратит много времени и вычислительных ресурсов в режиме обучения. Зато, будучи обученной, она работает быстро и без больших затрат энергии. Теперь представьте, что большие данные собираются в облаке, на них обучается нейросеть, а потом результат прошивается в NPU как квинтэссенция извлеченных знаний. Конечное устройство может управляться NPU и автономно принимать решения. При значительных изменениях в исходных данных время от времени можно обновлять «прошивку», – считает Олег Гурин.

– Скорее, можно говорить, что «интернет человека» начал сосуществовать с «интернетом машин», по аналогии того, как человек сосуществует с природой. И это последовательный путь наращивания возможностей техносферы, постепенно формируемой вокруг человечества. Оно отойдет от парадигмы прямого управления техническими системами и перейдет на новый этап – этап формулировок задач для формируемого в реальном времени слоя «машинного управления», который сам разберет задачу на составляющие и выберет варианты их решения. Следующий этап – это полная передача управления техносфере задач по созданию удобной окружающей среды для человечества при минимизации расхода энергии и ресурсов. Однако надо уточнить несколько принципиальных моментов: создание философской модели понятия «искусственный интеллект» с учетом необходимости его существования совместно с человеком, создание новой математики решения задач ИИ (а не имитационного моделирования, как это происходит сейчас), дальнейшая миниатюризация устройств, повышение их автономности, в том числе и в принятии решений, устранение проблемы устойчивости работы конечных устройств в меняющихся внешних условиях. Концепция KEEL (Knowledge Enhanced Electronic Logic) позволяет создать человекоподобную цепочку рассуждений в процессе принятия решений, давно известную как «экспертная система». Такая технология дает возможность автоматизировать и предельно ускорить процесс формирования ПО для формирования объективно правильных решений с возможностью отследить всю цепочку формирования суждения и создать готовый и компактный код, поддерживающий процесс принятия решения даже в ультракомпактных устройствах, – говорит руководитель группы IoT компании Softline Валерий Милых.

– Сегодня эксперты постепенно переводят внимание с концепции интернета вещей к «интернету всего». К сети подключаются миллионы компонентов и объектов по всему миру — начиная с автомобилей и заканчивая уличными фонарями. При этом процесс обмена данными становится максимально автоматизированным и бесшовным, а объекты не просто передают данные в сеть, а обмениваются информацией между собой. Человеку пока еще приходится координировать процессы, но уровень автономности растет с каждым. Это связано с распространением IoT-устройств — чем больше объектов подключено к системе, тем лучше и эффективнее она работает.

Роботизированные установки на фабриках выполняют больше задач с большей точностью, если получают дополнительные данные с датчиков, расположенных по всему периметру производства. А распространение датчиков на фабриках и крупных объектах инфраструктуры открывает новые возможности — например, позволяет создавать цифровые копии (digital twins) целых индустриальных парков и даже городов. Например, в Сингапуре уже разработан проект digital-аватара города-государства.

Впрочем, подобные проекты показывают, что ключевую роль в их процессах играет не столько количество подключенных к сети датчиков, сколько их взаимная интеграция и единая логика принятия решений. Мы можем оснастить фабрику сенсорами и определить микроклимат и уровень освещенности в каждом цеху, но если в последующем эти данные никак не обрабатываются и не анализируются, то IoT не принесет предприятию пользы, – считает директор Департамента разработки ПО программно-аппаратного комплекса предиктивной аналитики и удаленного мониторинга «ПРАНА» Игорь Трудоношин.

Компании всегда стремились к повышению производительности, поэтому еще задолго до бума «интернета вещей» они начали внедрять автоматизированные системы управления технологическим процессом (АСУТП) — причем с каждым годом их сложность и эффективность росла. В результате конструкторы и эксплуатанты решений получили в распоряжение огромные массивы данных. Но инструментами для их анализа они не располагали. Например, мобильный телефон может в процессе работы передавать результаты измерений эфирной обстановки. Эти данные могут использоваться контроллером для оперативного выбора канала или базовой станции, обслуживающей вызов. Данные собираются, но их настолько много, что для анализа операторы не придумали ничего эффективнее, чем собрать эти данные еще раз, но в меньшем количестве, с помощью мобильного приложения. То есть мы получаем «большие данные», но не владеем инструментами для эффективного применения собранных данных. В этом, по сути, и заключается главная проблема интернета вещей в 2020-е годы.

Источник: журнал «Умное производство»

Читайте также
Сделайте первый шаг в цифровую экономику
Оставьте свой телефон, и наш специалист свяжется с вами для консультации
Ваш номер телефона *
Нажимая кнопку «Отправить», вы соглашаетесь на обработку ваших персональных данных в соответствии с условиями
Политики конфиденциальности

© ПРАНА — система прогностики и удаленного мониторинга, 2024

109240, Россия, Москва,
ул. Николоямская, 15