민감한 집이 스마트 홈을 대체하고 있다

11월 마지막 주에 전국 슈퍼컴퓨터 포럼이 Pereslavl-Zalessky에서 열렸습니다. 3일 동안 사람들은 러시아의 슈퍼컴퓨터 개발이 어떻게 진행되고 있는지, 슈퍼컴퓨터에서 테스트된 기술이 어떻게 상품으로 변하는지에 대해 이야기하고 보여주었습니다.

소프트웨어 시스템 연구소 RAS
(이고르 셸라푸틴, 위키미디어 커먼즈, CC-BY)

러시아 과학 아카데미의 Sergei Abramov 통신 회원은 "Sensitive House" 프로젝트에 관해 연설했습니다(27월 XNUMX일). 그는 "스마트 홈"이라는 개념을 개발하면서 가정용 장비를 관찰하고, 동작 패턴을 구축 및 기억하고, 실수로부터 배우고, 상태와 문제를 사전에 예측할 것을 제안합니다.

세르게이 아브라모프(Sergei Abramov)가 이끄는 러시아 과학 아카데미의 소프트웨어 시스템 연구소는 과학 아카데미 개혁으로 인해 학술 프로젝트를 상업 시장에 출시해야 했던 2014년부터 "민감한 주택"을 만들기 시작했습니다. 이때까지 IPS RAS는 센서 네트워크 및 장비 제어 분야에서 좋은 발전을 이루었고 클라우드 기술과 기계 학습을 개발하고 있었습니다.

Sergei Abramov에 따르면 주거용 및 산업용 건물은 가정의 안녕과 사람들의 조용한 작업에 의존하는 장비로 가득 차 있습니다. 이 '스마트' 장비는 '스마트 홈'으로 발전하지만 자동 제어 기능은 없다. 소유자는 장치의 상태를 알 수 없으며 편리하게 모니터링할 수 없습니다. 이제 남은 것은 거대한 다마고치처럼 전체 인프라를 수동으로 관리하고 정기적으로 기계를 확인하고 조정하는 것뿐입니다.

민감한 소켓은 전기 매개변수를 측정하여 서버에 보고합니다.
(“민감한 집”, Wikimedia Commons, CC-BY)

스마트홈이 제대로 작동하고 있나요? 아니면 개입할 시간인가? 곧 사고가 나겠죠? 이러한 질문에 답하기 위해 "스마트 홈"만으로는 이 문제를 해결할 수 없으며 자동 감독 및 분석이 필요합니다. 따라서 연구소에서 만든 컴퓨터 시스템은 센서로부터 통계를 수집하고 가정용 기계의 행동 패턴을 구축하며 이러한 패턴을 인식하는 방법을 학습합니다. 인공지능은 정상적인 행동과 문제가 있는 행동을 구별하고 비정상적인 작동을 감지함으로써 잠재적인 위협에 대해 적시에 주택 소유자에게 경고합니다.

'센시티브 홈'은 감성, 자기 학습 능력, 올바른 행동 패턴 축적 능력, 예측 및 대응 능력이 추가된 '스마트 홈'이다.
(세르게이 아브라모프, 러시아 과학원 통신위원)

우리는 "스마트 홈"이 온도 및 조명 설정, 일정한 공기 습도, 안정적인 주 전압 등 매개변수를 유지하는 방식에 익숙합니다. "스마트 홈"은 시간이나 이벤트에 따라 스크립트에 따라 작동할 수 있습니다(예: 가스 분석기의 명령에 따라 가스 탭을 닫습니다). "Sensitive Home"은 다음 단계를 수행합니다. 감각 데이터를 분석하고 분류를 위한 새로운 시나리오를 구축합니다. 모든 것이 이전과 같이 진행되거나 예상치 못한 일이 발생합니다. 외부 환경의 변화에 ​​반응하고 발생할 수 있는 장애를 예측하여 서로 다른 장치의 동시 동작에서 이상 현상을 추측합니다. '민감한 집'은 작업 결과를 모니터링하고 문제를 경고하며 시나리오를 변경해 주인에게 힌트를 주고, 결함이 있는 가전제품을 끌 수 있도록 해준다.

우리는 장비의 비정형 동작 문제를 해결합니다.
(세르게이 아브라모프, 러시아 과학원 통신위원)

제안된 시스템은 시간 기반 측정을 제공하는 센서 네트워크에 의존합니다. 예를 들어, 디젤 보일러는 때때로 켜져서 물을 가열하고, 순환 펌프는 난방 파이프를 통해 온수를 구동하며, 기본 센서는 이러한 장치가 어떻게 전기를 소비하는지 보고합니다. 일련의 판독값을 기반으로 보조 센서(프로그램)는 이를 일반 프로필과 비교하고 오류를 진단합니다. 3차 센서(프로그램)는 외부 공기 온도를 수신하고 시스템의 향후 작동을 예측하고 부하와 효율성(보일러 가열과 날씨의 관계)을 평가합니다. 어쩌면 창문이 열려 있고 보일러가 거리를 가열하고 있을 수도 있고, 효율이 떨어져서 예방적 수리가 필요할 수도 있습니다. 파생된 매개변수의 드리프트를 기반으로 표준을 벗어나는 시점을 예측할 수 있습니다.

민감한 소켓은 별도의 모듈 바로 구성됩니다.
(“민감한 집”, Wikimedia Commons, CC-BY)

센서의 동시 판독값을 평가함으로써 "민감한 주택"은 우물에 물을 다시 붓거나(밸브 결함을 통해) 바닥에 직접 물을 붓기 때문에(폭발을 통해) 물 펌프가 꺼지지 않는다는 것을 알아차릴 수 있습니다. 파이프). 모션 센서가 조용하고 펌프가 빈 집에 물을 펌핑하면 진단의 신뢰성이 더욱 높아집니다.

센서 네트워크는 스마트 홈에서도 발견됩니다. 클라우드 인프라는 스마트홈에서도 이용 가능하다. 그러나 "스마트 홈"에는 인공 지능, 기계 학습, 올바른 행동 패턴 축적, 분류 및 예측이 없습니다.
(세르게이 아브라모프, 러시아 과학원 통신위원)

"민감한 집"의 클라우드 부분은 시계열 판독값이 저장되는 NoSQL 데이터베이스 Riak 또는 Akumuli 데이터베이스를 기반으로 합니다. 데이터 수신 및 발행은 Erlang/OTP 플랫폼에서 수행되므로 많은 노드에 데이터베이스를 배포할 수 있습니다. 그 위에는 모바일 애플리케이션용 프로그램과 웹 인터페이스를 배치해 인터넷과 전화를 통해 고객에게 알리고, 그 옆에는 데이터 분석과 행동 제어를 위한 프로그램을 배치했다. 신경망 기반 분석을 포함하여 모든 시계열 분석을 여기에 연결할 수 있습니다. 따라서 "민감한 홈" 시스템에 대한 모든 제어는 별도의 관리 계층에 배치됩니다. 이에 대한 액세스는 클라우드 서비스의 개인 계정을 통해 제공됩니다.

민감한 컨트롤러는 센서와 온도계로부터 신호를 수집합니다.
(“민감한 집”, Wikimedia Commons, CC-BY)

Erlang은 기능적 접근 방식의 모든 이점을 제공합니다. 분산 작업을 위한 메커니즘이 있으며 병렬 분산 프로그램을 만드는 가장 쉬운 방법은 Erlang을 사용하는 것입니다. 우리의 아키텍처에는 소프트웨어 "보조 센서"가 포함되어 있습니다. 물리적 센서당 여러 개가 있을 수 있으며, 수십 개의 장치를 갖춘 수만 개의 클라이언트를 사용한다면 엄청난 양의 데이터 흐름을 처리해야 합니다. 대량으로 실행할 수 있는 경량 프로세스가 필요합니다. Erlang을 사용하면 단일 코어에서 수만 개의 프로세스를 실행할 수 있습니다. 이 시스템은 확장성이 뛰어납니다.
(세르게이 아브라모프, 러시아 과학원 통신위원)

개발자에 따르면 Erlang은 학생과 전문가가 하나의 시스템을 만드는 다양한 프로그래머 팀을 쉽게 구성할 수 있다고 합니다. 소프트웨어 시스템의 개별 조각이 오류로 인해 충돌하지만 전체 시스템은 계속 작동하므로 잘못된 영역을 즉시 수정할 수 있습니다.

민감한 컨트롤러는 WiFi 또는 RS-485를 통해 데이터를 전송합니다.
(“민감한 집”, Wikimedia Commons, CC-BY)

"민감한 홈" 시스템은 IPS RAS가 슈퍼컴퓨터를 제어하는 ​​데 사용한 모든 기술을 사용합니다. 여기에는 전자 센서, 모니터링 및 원격 제어 시스템이 포함됩니다. 현재 민감한 프로그램은 자체 센서에서 실행되며 소방서 루프에 연결할 수 있지만 모든 "스마트 홈"의 센서에서 데이터를 수집할 계획이 있습니다.

'민감한 집'이 흥미로운 이유는 도시, 동네, 집을 위한 복합 지능형 ​​솔루션이 대두되고 있기 때문이다. 여기서 흥미로운 점은 슈퍼컴퓨터를 만드는 것이 아니라, 소셜 컴퓨터 단지를 건설하고 슈퍼컴퓨터를 일상생활에 도입하여 기계가 사람들의 삶을 변화시키는 것입니다.
(Olga Kolesnichenko, Ph.D., Sechenov University 선임 강사)

2020년 봄까지 개발자들은 건물과 아파트에서 다양한 규모의 시스템을 조립하기 위한 기본 프로그램 및 장비 세트를 준비할 것입니다. 그들은 결과가 로봇 진공청소기보다 더 복잡하지 않고 설정하기 쉬울 것이라고 약속합니다. 기본 키트는 난방 보일러, 온수기, 냉장고, 물 펌프 및 정화조 등 모든 감독 장비를 지원합니다. 그다음에는 소규모 판매, 팹리스 생산, 새로운 센서와 모듈 추가 순으로 진행될 것이다. 그리고 미래에는 민감한 농장, 민감한 병원, 민감한 선박, 심지어 매우 민감한 탱크까지 모든 종류의 다양화와 적응이 가능합니다.

텍스트 : CC-BY 4.0.
초상화: CC-BY-SA 3.0.

출처 : habr.com