In der letzten Novemberwoche fand in Pereslawl-Salesski das Nationale Supercomputer-Forum statt. Drei Tage lang wurde erzählt und gezeigt, wie die Entwicklung von Supercomputern in Russland voranschreitet und wie auf Supercomputern getestete Technologien in Waren umgewandelt werden.
Korrespondierendes Mitglied der Russischen Akademie der Wissenschaften Sergej Abramow sprach über das Projekt „Sensibles Haus“ (27. November). Er entwickelt das Konzept eines „intelligenten Zuhauses“ und schlägt vor, die Geräte des Hauses zu beobachten, Verhaltensmuster zu entwickeln und sich daran zu erinnern, aus seinen Fehlern zu lernen und seinen Zustand und seine Probleme im Voraus vorherzusagen.
Das Institut für Softwaresysteme der Russischen Akademie der Wissenschaften unter der Leitung von Sergei Abramov begann 2014 mit der Schaffung „sensibler Häuser“, als die Reform der Akademie der Wissenschaften die Einführung akademischer Projekte auf den kommerziellen Markt erforderte. Zu diesem Zeitpunkt hatte das IPS RAS gute Entwicklungen in den Bereichen Sensornetzwerke und Gerätesteuerung und entwickelte Cloud-Technologien und maschinelles Lernen.
Laut Sergei Abramov sind Wohn- und Industriegebäude mit Geräten gefüllt, von denen das Wohlbefinden des Hauses und die ruhige Arbeit der Menschen abhängen. Obwohl sich dieses „intelligente“ Gerät zu einem „Smart Home“ entwickelt, verfügt es nicht über eine automatische Steuerung. Besitzer kennen den Status der Geräte nicht und können diese nicht bequem überwachen. Es bleibt nur noch, die gesamte Infrastruktur, wie ein riesiges Tamagotchi, manuell zu pflegen und die Maschinen regelmäßig zu überprüfen und anzupassen.
Funktioniert das Smart Home richtig? Oder ist es an der Zeit einzugreifen? Gibt es bald einen Unfall? Kein „Smart Home“ allein löst dieses Problem; zur Beantwortung solcher Fragen ist eine automatische Überwachung und Analyse erforderlich. Daher sammelt das am Institut erstellte Computersystem Statistiken von Sensoren, erstellt Verhaltensmuster von Haushaltsmaschinen und lernt, diese Muster zu erkennen. Indem sie normales Verhalten von problematischem Verhalten unterscheidet und anormale Abläufe erkennt, macht die künstliche Intelligenz den Hausbesitzer rechtzeitig auf eine potenzielle Bedrohung aufmerksam.
Ein „sensibles Zuhause“ ist ein „intelligentes Zuhause“, zu dem Sensibilität, die Fähigkeit zum Selbstlernen, die Fähigkeit, ein Muster korrekten Verhaltens zu akkumulieren, 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 beibehält: eingestellte Temperatur und Beleuchtung, konstante Luftfeuchtigkeit, stabile Netzspannung. Ein „Smart Home“ kann je nach Tageszeit oder Ereignis nach einem Skript arbeiten (z. B. schließt es einen Gashahn auf Befehl eines Gasanalysators). „Sensitive Home“ geht den nächsten Schritt – analysiert sensorische Daten und baut neue Szenarien zur Klassifizierung auf: Alles läuft wie bisher oder es gibt Überraschungen. Es reagiert auf Veränderungen in der externen Umgebung und sagt mögliche Ausfälle voraus, indem es Anomalien bei den gleichzeitigen Aktionen verschiedener Geräte errät. „Sensitive House“ überwacht die Ergebnisse seiner Arbeit, warnt vor Problemen und ändert das Szenario, gibt dem Eigentümer Hinweise und ermöglicht ihm, defekte Geräte auszuschalten.
Wir lösen das Problem des atypischen Verhaltens von Geräten.
(Sergey Abramov, Korrespondierendes Mitglied der Russischen Akademie der Wissenschaften)
Das vorgeschlagene System basiert auf einem Sensornetzwerk, das zeitbasierte Messungen liefert. Beispielsweise schaltet sich gelegentlich ein Dieselkessel ein und erwärmt das Wasser, eine Umwälzpumpe treibt 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 Auslastung und Effizienz – wie sich die Erwärmung des Kessels und das Wetter verhalten. Vielleicht sind die Fenster geöffnet und der Heizkessel heizt die Straße, vielleicht ist aber auch die Effizienz gesunken und es ist Zeit für vorbeugende Reparaturen. Anhand der Drift der abgeleiteten Parameter kann man vorhersagen, zu welchem Zeitpunkt sie über die Norm hinausgehen.
Durch die Auswertung der gleichzeitigen Messwerte der Sensoren kann das „sensible Haus“ feststellen, dass die Wasserpumpe nicht abschaltet, weil sie Wasser zurück in den Brunnen (durch ein defektes Ventil) oder direkt auf den Boden (durch einen Bruch) schüttet Rohr). Noch zuverlässiger wird die Diagnose, wenn die Bewegungssensoren geräuschlos sind und die Pumpe Wasser in ein leeres Haus pumpt.
Auch in Smart Homes finden sich Sensornetzwerke. Cloud-Infrastruktur steht auch im Smart Home zur Verfügung. Aber was „Smart Homes“ nicht haben, ist künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, die Anhäufung von Mustern für korrektes Verhalten, Klassifizierung und Prognose.
(Sergey Abramov, Korrespondierendes Mitglied der Russischen Akademie der Wissenschaften)
Der Cloud-Teil des „Sensiblen Hauses“ basiert auf der NoSQL-Datenbank Riak oder der Akumuli-Datenbank, in der Zeitreihen von Messwerten gespeichert werden. Der Empfang und die Ausgabe von Daten erfolgt auf der Erlang/OTP-Plattform, sodass Sie die Datenbank auf vielen Knoten bereitstellen können. Darüber ist ein Programm für mobile Anwendungen und ein Webinterface zur Information des Kunden per Internet und Telefon angebracht, daneben ein Programm zur Datenanalyse und Verhaltenssteuerung. Hier können Sie beliebige Zeitreihenanalysen anschließen, auch solche, die auf neuronalen Netzen basieren. Somit wird die gesamte Kontrolle über die „sensiblen Heim“-Systeme in einer separaten Verwaltungsebene untergebracht. Der Zugriff darauf erfolgt über Ihr persönliches Konto im Cloud-Dienst.
Erlang bietet alle Vorteile eines funktionalen Ansatzes. Es verfügt über Mechanismen für den verteilten Betrieb, und der einfachste Weg, ein parallel verteiltes Programm zu erstellen, ist die Verwendung von Erlang. Unsere Architektur enthält Software-Sekundärsensoren; pro physischem Sensor können mehrere davon vorhanden sein, und wenn wir mit Zehntausenden von Clients mit Dutzenden von Geräten rechnen, müssen wir einen riesigen Datenfluss verarbeiten. Sie benötigen leichtgewichtige Prozesse, die in großer Zahl eingeführt werden können. Mit Erlang können Sie Zehntausende Prozesse auf einem einzigen Kern ausführen; dieses System lässt sich gut skalieren.
(Sergey Abramov, Korrespondierendes Mitglied der Russischen Akademie der Wissenschaften)
Laut dem Entwickler ist es mit Erlang einfach, ein vielfältiges Team von Programmierern zu organisieren, in dem Studenten und Koryphäen ein System erstellen. Einzelne Fragmente des Softwaresystems stürzen mit einem Fehler ab, das gesamte System funktioniert jedoch weiter, sodass Sie fehlerhafte Bereiche im Handumdrehen korrigieren können.
Das „Sensible Home“-System nutzt alle Technologien, mit denen IPS RAS Supercomputer steuert. Dazu gehören elektronische Sensoren, Überwachungs- und Fernsteuerungssysteme. Derzeit läuft das sensible Programm mit seinen eigenen Sensoren und kann mit Feuerwehrschleifen verbunden werden, es gibt jedoch einen Plan, Daten von den Sensoren beliebiger „Smart Homes“ zu sammeln.
„Sensitive Home“ ist interessant, weil komplexe intelligente Lösungen für Stadt, Quartier und Zuhause in den Vordergrund rücken. Das Interessante hier ist nicht der Bau eines Supercomputers, sondern der Aufbau eines sozialen Computerkomplexes, der einen Supercomputer in den Alltag einführt, sodass die Maschine das Leben der Menschen verändert.
(Olga Kolesnichenko, Ph.D., Dozentin an der Sechenov-Universität)
Bis zum Frühjahr 2020 werden die Entwickler einen grundlegenden Satz an Programmen und Geräten für die Montage von Systemen unterschiedlicher Größe in Gebäuden und Wohnungen vorbereiten. Sie versprechen, dass das Ergebnis einfach einzurichten ist und nicht komplizierter als ein Roboterstaubsauger. Das Basisset unterstützt alle überwachten Geräte: Heizkessel, Warmwasserbereiter, Kühlschränke, Wasserpumpen und Klärgruben. Dann ist der Verkauf in kleinem Maßstab an der Reihe, dann die Fabless-Produktion und die Hinzufügung neuer Sensoren und Module. Und in Zukunft sind alle Arten von Diversifizierung und Anpassung möglich – eine sensible Farm, ein sensibles Krankenhaus, ein sensibles Schiff und sogar ein sehr sensibler Tank.
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Source: habr.com