In der letzten Novemberwoche fand in Pereslawl-Salesski das Nationale Supercomputer-Forum statt. Drei Tage lang wurde darüber gesprochen und gezeigt, wie es um die Entwicklung von Supercomputern in Russland steht und wie aus auf Supercomputern getesteten Technologien Produkte werden.
Das korrespondierende Mitglied der Russischen Akademie der Wissenschaften, Sergej Abramow, sprach über das Projekt „Sensitives Haus“ (27. November). Bei der Entwicklung des Konzepts eines „Smart Home“ schlägt er vor, die Haushaltsgeräte zu überwachen, Verhaltensmuster zu entwickeln und sich daran zu erinnern, aus ihren Fehlern zu lernen und ihren Zustand und Probleme im Voraus vorherzusagen.
Das Institut für Softwaresysteme der Russischen Akademie der Wissenschaften unter der Leitung von Sergei Abramow begann 2014 mit der Schaffung „sensibler Häuser“, als die Reform der Akademie der Wissenschaften erforderte, dass akademische Projekte auf den kommerziellen Markt gebracht werden. Zu diesem Zeitpunkt hatte das IPS RAS bereits gute Fortschritte in den Bereichen Sensornetzwerke und Gerätesteuerung erzielt und war dabei, Cloud-Technologien und maschinelles Lernen zu entwickeln.
Laut Sergei Abramov sind Wohn- und Industriegebäude voller Geräte, von denen das Wohlbefinden des Zuhauses und die friedliche Arbeit der Menschen abhängen. Obwohl diese „intelligenten“ Geräte in ein „Smart Home“ integriert sind, erfolgt keine automatische Steuerung darüber. Die Besitzer sind sich des Status der Geräte nicht bewusst und können diese nicht bequem überwachen. Es bleibt nur noch, die gesamte Infrastruktur manuell zu warten, wie ein riesiges Tamagotchi, und die Maschinen regelmäßig zu überprüfen und anzupassen.
Funktioniert das Smart Home einwandfrei? Oder ist es Zeit einzugreifen? Kommt es bald zu einem Unfall? Kein „Smart Home“ allein wird dieses Problem lösen; Um solche Fragen zu beantworten, sind automatische Überwachung und Analyse erforderlich. Daher sammelt das am Institut entwickelte Computersystem Statistiken von Sensoren, erstellt Verhaltensmuster von Haushaltsgeräten und lernt, diese Muster zu erkennen. Durch die Unterscheidung zwischen normalem und problematischem Verhalten und die Erkennung anormaler Betriebsabläufe kann die künstliche Intelligenz den Hausbesitzer rechtzeitig vor einer potenziellen Bedrohung warnen.
„Sensitive Home“ ist ein „intelligentes Zuhause“, dem Sensibilität, die Fähigkeit zum Selbstlernen, die Fähigkeit, eine Vorlage für richtiges Verhalten anzusammeln, sowie die Fähigkeit zur Vorhersage und Reaktion hinzugefügt wurden.
(Sergey Abramov, korrespondierendes Mitglied der Russischen Akademie der Wissenschaften)
Wir sind daran gewöhnt, wie ein „Smart Home“ seine Parameter aufrechterhält: eingestellte Temperatur und Beleuchtung, konstante Luftfeuchtigkeit, stabile Stromspannung. Ein „Smart Home“ kann je nach Tageszeit oder Ereignis nach einem Szenario funktionieren (zum Beispiel schließt es auf Befehl eines Gasanalysators das Gasventil). Das Sensitive House geht den nächsten Schritt, indem es Sensordaten analysiert und neue Szenarien zur Klassifizierung erstellt: Läuft alles wie bisher oder gibt es Überraschungen. Es reagiert auf Änderungen in der äußeren Umgebung und sagt mögliche Fehler voraus, indem es Anomalien in den gleichzeitigen Aktionen verschiedener Geräte errät. Das „Sensitive House“ überwacht die Ergebnisse seiner Arbeit, warnt vor Problemen und ändert das Szenario, gibt dem Besitzer Hinweise und ermöglicht das Abschalten fehlerhafter Geräte.
Wir lösen das Problem des atypischen Geräteverhaltens.
(Sergey Abramov, korrespondierendes Mitglied der Russischen Akademie der Wissenschaften)
Das vorgeschlagene System basiert auf einem Sensornetzwerk, das zeitbasierte Messungen liefert. Beispielsweise schaltet sich ein Dieselkessel gelegentlich ein und erhitzt Wasser, eine Umwälzpumpe pumpt heißes Wasser durch Heizungsrohre und Primärsensoren melden, wie diese Geräte Strom verbrauchen. Basierend auf einer Reihe von Messwerten vergleicht der sekundäre Sensor (Programm) diese mit dem normalen Profil und diagnostiziert Fehler. Der Tertiärsensor (Programm) empfängt die Außenlufttemperatur und prognostiziert den zukünftigen Betrieb des Systems, bewertet seine Belastung und Effizienz – wie die Erwärmung des Kessels und das Wetter korrelieren. Vielleicht sind die Fenster offen und der Heizkessel heizt die Straße, oder vielleicht ist die Effizienz gesunken und es ist Zeit für eine vorbeugende Wartung. Anhand der Drift der abgeleiteten Parameter lässt sich vorhersagen, zu welchem Zeitpunkt diese von der Norm abweichen.
Durch die Auswertung der gleichzeitigen Messwerte der Sensoren erkennt das „sensible Haus“, dass die Wasserpumpe nicht abschaltet, weil sie Wasser zurück in den Brunnen (durch ein defektes Ventil) oder direkt auf den Boden (durch ein geplatztes Rohr) pumpt. Noch zuverlässiger ist die Diagnose, wenn die Bewegungsmelder stumm sind und die Pumpe Wasser in ein leeres Haus pumpt.
Auch im Smart Home gibt es Sensornetzwerke. Auch im Smart Home ist eine Cloud-Infrastruktur vorhanden. Was „Smart Homes“ jedoch nicht bieten, ist künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, die Ansammlung von Mustern korrekten Verhaltens, Klassifizierung und Prognose.
(Sergey Abramov, korrespondierendes Mitglied der Russischen Akademie der Wissenschaften)
Der Cloud-Teil des „Sensible Home“ basiert auf der NoSQL-Datenbank Riak oder der Akumuli-Datenbank, in der Zeitreihen von Messwerten gespeichert werden. Der Empfang und die Ausgabe der Daten erfolgt auf der Erlang/OTP-Plattform, wodurch Sie die Datenbank auf vielen Knoten bereitstellen können. Darüber befindet sich ein Programm für mobile Anwendungen und eine Weboberfläche zur Information des Kunden über Internet und Telefon, daneben ein Programm zur Datenanalyse und Verhaltenssteuerung. Hier können beliebige Zeitreihenanalysen angeschlossen werden, auch solche auf Basis neuronaler Netze. Somit wird die gesamte Kontrolle über die „sensiblen Heimsysteme“ auf eine separate Steuerungsebene verlagert. Der Zugriff darauf erfolgt über ein persönliches Konto im Cloud-Dienst.
Die Sprache Erlang bietet alle Vorteile des funktionalen Ansatzes. Es verfügt über Mechanismen für verteiltes Arbeiten und die einfachste Möglichkeit, ein parallel verteiltes Programm zu erstellen, ist die Verwendung von Erlang. Unsere Architektur umfasst softwarebasierte „Sekundärsensoren“. Für einen physischen Sensor können mehrere davon vorhanden sein. Wenn wir jedoch mit Zehntausenden von Clients und Dutzenden von Geräten rechnen, müssen wir einen riesigen Datenfluss verarbeiten. Was dort benötigt wird, sind leichtgewichtige Prozesse, die in großen Mengen ausgeführt werden können. Mit Erlang können Sie Zehntausende von Prozessen auf einem einzigen Kern ausführen und dieses System ist gut skalierbar.
(Sergey Abramov, korrespondierendes Mitglied der Russischen Akademie der Wissenschaften)
Laut dem Entwickler ist es in Erlang einfach, ein vielfältiges Programmierteam zu organisieren, in dem Studenten und Experten ein System erstellen. Einzelne Teile des Softwaresystems stürzen mit einem Fehler ab, das Gesamtsystem funktioniert jedoch weiterhin, sodass Sie Fehler im laufenden Betrieb beheben können.
Das System des „sensitiven Hauses“ nutzt alle Technologien, die das RAS Institute of System Engineering zur Steuerung von Supercomputern verwendet hat. Hierzu zählen elektronische Sensoren, Überwachungs- und Fernsteuerungssysteme. Derzeit arbeitet das sensible Programm mit seinen eigenen Sensoren und kann sich mit Feueralarmkreisläufen verbinden, es ist jedoch geplant, Daten von Sensoren beliebiger „Smart Homes“ zu sammeln.
Das „Sensitive House“ ist interessant, weil es komplexe intelligente Lösungen für die Stadt, die Nachbarschaft und das Zuhause in den Vordergrund stellt. Das Interessante dabei ist nicht der Bau eines Supercomputers, sondern die Konstruktion eines sozialen Computerkomplexes, die Einführung eines Supercomputers in den Alltag, sodass die Maschine das Leben der Menschen verändert.
(Olga Kolesnichenko, PhD, Dozentin an der Sechenov-Universität)
Bis zum Frühjahr 2020 werden die Entwickler einen grundlegenden Satz an Programmen und Geräten vorbereiten, um Systeme unterschiedlicher Größe in Gebäuden und Wohnungen zu montieren. Sie versprechen, dass das Ergebnis einfach einzurichten sein wird und nicht komplizierter als ein Roboterstaubsauger. Das Basisset unterstützt alle überwachten Geräte: Heizkessel, Warmwasserbereiter, Kühlschränke, Wasserpumpen und Klärgruben. Dann kommt der Verkauf im kleinen Maßstab, dann die fabriklose Produktion und das Hinzufügen neuer Sensoren und Module. Und auf lange Sicht sind vielfältige Diversifizierungen und Anpassungen möglich – eine sensible Farm, ein sensibles Krankenhaus, ein sensibles Schiff und sogar ein sehr sensibler Tank.
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Source: habr.com
