センシティブホームがスマートホームに取って代わる

XNUMX 月の最終週に、全国スーパーコンピューター フォーラムがペレスラヴリ ザレスキーで開催されました。 人々はXNUMX日間にわたって、ロシアのスーパーコンピューターの開発がどう進んでいるのか、またスーパーコンピューターでテストされた技術がどのように製品化されるのかを語り、見せた。

ソフトウェアシステム研究所 RAS
(イーゴリ・シェラプーチン、ウィキメディア・コモンズ、CC-BY)

ロシア科学アカデミーの特派員であるセルゲイ・アブラモフは、「センシティブ・ハウス」プロジェクトについて語った（27月XNUMX日）。 「スマートホーム」の概念を発展させながら、彼は住宅設備を観察し、その動作パターンを構築して記憶し、間違いから学び、その状態や問題を事前に予測することを提案しています。

ロシア科学アカデミーのソフトウェアシステム研究所は、セルゲイ・アブラモフの指導の下、科学アカデミーの改革により学術プロジェクトを商業市場に持ち込むことが必要となった2014年に「センシティブハウス」の創設を開始した。 この時点までに、IPS RAS はセンサー ネットワークと機器制御で良好な発展を遂げ、クラウド テクノロジーと機械学習を開発していました。

セルゲイ・アブラモフ氏によれば、住宅や工業用の建物には、家庭の幸福と人々の静かな仕事に依存する設備が満載されています。 この「スマート」機器は「スマートホーム」に発展しますが、自動制御はありません。 所有者はデバイスのステータスを知らないため、それらを簡単に監視することができません。 あとは、巨大なたまごっちのようなインフラ全体を手作業で定期的に点検、調整するだけです。

高感度ソケットは電気パラメータを測定し、サーバーに報告します。
(「敏感な家」、ウィキメディア・コモンズ、CC-BY)

スマートホームは正しく動作していますか? それとも介入する時期が来たのか？ 近いうちに事故が起きるでしょうか？ 「スマート ホーム」だけでこの問題を解決できるわけではないため、そのような質問に答えるには、自動監視と分析が必要です。 したがって、研究所で作成されたコンピュータシステムは、センサーから統計を収集し、家庭用機械の動作パターンを構築し、これらのパターンを認識することを学習します。 人工知能は、正常な動作と問題のある動作を区別し、異常な動作を検出することで、住宅所有者に潜在的な脅威を適時に警告します。

「センシティブホーム」とは、「スマートホーム」に、感性、自己学習能力、正しい行動パターンを蓄積する能力、予測・対応能力を加えたものです。
(セルゲイ・アブラモフ、ロシア科学アカデミー特派員)

私たちは、設定温度と照度、一定の空気湿度、安定した電源電圧など、「スマート ホーム」のパラメーターを維持する方法に慣れています。 「スマートホーム」は、時間帯やイベントに応じてスクリプトに従って動作できます（たとえば、ガス分析計からのコマンドでガス栓を閉めます）。 「Sensitive Home」は次のステップに進み、感覚データを分析し、分類のための新しいシナリオを構築します。すべてが以前と同じように進んでいるか、それとも驚きがあるかです。 外部環境の変化に反応し、さまざまなデバイスの同時動作の異常を推測して、起こり得る障害を予測します。 「Sensitive House」は、作業の結果を監視し、問題を警告してシナリオを変更し、所有者にヒントを与え、所有者が故障した電化製品の電源をオフにできるようにします。

機器の異常な動作の問題を解決します。
(セルゲイ・アブラモフ、ロシア科学アカデミー特派員)

提案されたシステムは、時間ベースの測定を提供するセンサー ネットワークに依存しています。 たとえば、ディーゼル ボイラーは時々オンになって水を加熱し、循環ポンプは加熱パイプを通して温水を送り出し、主センサーはこれらのデバイスがどのように電力を消費するかを報告します。 一連の読み取り値に基づいて、二次センサー (プログラム) がそれらを正常なプロファイルと比較し、故障を診断します。 三次センサー（プログラム）は外気温度を受信し、システムの将来の動作を予測し、その負荷と効率、つまりボイラーの加熱と天候の関係を評価します。 窓が開いていてボイラーが街路を暖房しているのかもしれません。あるいは、効率が低下して予防修理の時期が来ているのかもしれません。 導出されたパラメータのドリフトに基づいて、いつ標準を超えるかを予測できます。

敏感なソケットは個別のモジュールバーで構成されています
(「敏感な家」、ウィキメディア・コモンズ、CC-BY)

センサーの同時読み取り値を評価することで、「敏感な家」は、給水ポンプが停止していないのは、（バルブの故障により）井戸に水を逆流したり、（破裂により）床に直接水を流し込んだりしていることに気づくことができます。パイプ）。 モーションセンサーが静かで、ポンプが空き家に水を送り込む場合、診断はさらに信頼性が高くなります。

センサー ネットワークはスマート ホームにも使用されています。 クラウド インフラストラクチャはスマート ホームでも利用できます。 しかし、「スマートホーム」にないものは、人工知能、機械学習、正しい行動パターンの蓄積、分類、予測です。
(セルゲイ・アブラモフ、ロシア科学アカデミー特派員)

「センシティブ ハウス」のクラウド部分は、時系列の測定値が保存される NoSQL データベース Riak または Akumuli データベースに基づいています。 データの受信と発行は Erlang/OTP プラットフォームで行われ、データベースを多くのノードにデプロイできます。 その上には、インターネットや電話を介して顧客に情報を提供するためのモバイルアプリケーションとWebインターフェースのプログラムが配置され、その隣にはデータ分析と行動制御のためのプログラムが配置されています。 ここでは、ニューラル ネットワークに基づくものを含む、あらゆる時系列分析を接続できます。 したがって、「機密性の高いホーム」システムに対するすべての制御は、別の管理レイヤーに配置されます。 クラウド サービスの個人アカウントを通じてアクセスできます。

高感度コントローラーがセンサーや温度計から信号を収集
(「敏感な家」、ウィキメディア・コモンズ、CC-BY)

Erlang は、関数型アプローチのすべての利点を提供します。 分散操作のための仕組みがあり、並列分散プログラムを作成する最も簡単な方法は Erlang を使用することです。 私たちのアーキテクチャにはソフトウェアの「セカンダリ センサー」が含まれており、物理センサーごとに複数のセンサーが存在する可能性があり、数十のデバイスを備えた数万のクライアントに依存する場合、膨大なデータ フローを処理する必要があります。 大量に起動できる軽量のプロセスが必要です。 Erlang を使用すると、単一コア上で数万のプロセスを実行でき、このシステムは拡張性に優れています。
(セルゲイ・アブラモフ、ロシア科学アカデミー特派員)

開発者によると、Erlang は学生や著名人が XNUMX つのシステムを作成する多様なプログラマー チームを組織するのが簡単です。 ソフトウェア システムの個々の断片はエラーによりクラッシュしますが、システム全体は動作し続けるため、エラーのある領域をその場で修正できます。

高感度コントローラーは WiFi または RS-485 経由でデータを送信します
(「敏感な家」、ウィキメディア・コモンズ、CC-BY)

「センシティブ ホーム」システムは、IPS RAS がスーパーコンピューターの制御に使用していたテクノロジーをすべて使用しています。 これには、電子センサー、監視システム、遠隔制御システムが含まれます。 現在、この機密プログラムは独自のセンサー上で実行され、消防署のループに接続できますが、任意の「スマート ホーム」のセンサーからデータを収集する計画があります。

「Sensitive Home」が興味深いのは、都市、地域、家庭のための複雑でインテリジェントなソリューションが最前線に来ているからです。 ここで興味深いのは、スーパーコンピューターを構築することではなく、ソーシャルコンピューター複合体を構築し、スーパーコンピューターを日常生活に導入し、そのマシンが人々の生活を変えることです。
(オルガ・コレスニチェンコ博士、セチェノフ大学上級講師)

開発者は2020年の春までに、建物やアパートでさまざまな規模のシステムを組み立てるためのプログラムと機器の基本セットを準備する予定だ。 彼らは、その結果、セットアップが簡単で、ロボット掃除機ほど複雑ではないと約束しています。 基本キットは、加熱ボイラー、給湯器、冷蔵庫、水ポンプ、浄化槽などのあらゆる監視対象機器をサポートします。 次に、小規模販売、ファブレス生産、新しいセンサーやモジュールの追加の順番になります。 そして将来的には、敏感な農場、敏感な病院、敏感な船、さらには非常に敏感な戦車など、あらゆる種類の多様化と適応が可能になります。

テキスト： CC-BY 4.0。
ポートレート: CC-BY-SA3.0。

出所： habr.com