Vào tuần cuối cùng của tháng XNUMX, Diễn đàn Siêu máy tính Quốc gia đã được tổ chức tại Pereslavl-Zalessky. Trong ba ngày, mọi người đã nói và cho thấy mọi thứ đang diễn ra như thế nào với sự phát triển của siêu máy tính ở Nga và cách các công nghệ được thử nghiệm trên siêu máy tính được biến thành hàng hóa như thế nào.
Thành viên tương ứng của Viện Hàn lâm Khoa học Nga Sergei Abramov phát biểu về dự án “Ngôi nhà nhạy cảm” (27/XNUMX). Phát triển khái niệm “ngôi nhà thông minh”, ông đề xuất quan sát thiết bị gia đình, xây dựng và ghi nhớ các mô hình hoạt động của nó, học hỏi từ những sai lầm của nó và dự đoán trước tình trạng cũng như các vấn đề của nó.
Viện Hệ thống Phần mềm của Viện Hàn lâm Khoa học Nga, dưới sự lãnh đạo của Sergei Abramov, bắt đầu tạo ra những “ngôi nhà nhạy cảm” vào năm 2014, khi quá trình cải cách của Viện Hàn lâm Khoa học đòi hỏi phải đưa các dự án học thuật ra thị trường thương mại. Vào thời điểm này, IPS RAS đã có những bước phát triển tốt về mạng cảm biến và điều khiển thiết bị, đồng thời đang phát triển công nghệ đám mây và học máy.
Theo Sergei Abramov, các tòa nhà dân cư và công nghiệp chứa đầy các thiết bị mà cuộc sống hạnh phúc của ngôi nhà và công việc yên tĩnh của con người phụ thuộc vào đó. Mặc dù thiết bị “thông minh” này phát triển thành “ngôi nhà thông minh” nhưng nó không có khả năng điều khiển tự động. Chủ sở hữu không biết trạng thái của thiết bị và không thể giám sát chúng một cách thuận tiện. Tất cả những gì còn lại là chăm sóc thủ công toàn bộ cơ sở hạ tầng, giống như một chiếc Tamagotchi khổng lồ, thường xuyên kiểm tra và điều chỉnh máy móc.
Nhà thông minh có hoạt động tốt không? Hay đã đến lúc phải can thiệp? Sẽ sớm có tai nạn phải không? Bản thân nó, không có “ngôi nhà thông minh” nào có thể giải quyết được vấn đề này; để trả lời những câu hỏi như vậy cần có sự giám sát và phân tích tự động. Do đó, hệ thống máy tính do Viện tạo ra sẽ thu thập số liệu thống kê từ các cảm biến, xây dựng mô hình hoạt động của các máy gia dụng và học cách nhận biết các mô hình này. Bằng cách phân biệt hành vi bình thường với hành vi có vấn đề và phát hiện hoạt động bất thường, trí tuệ nhân tạo sẽ cảnh báo kịp thời cho chủ nhà về mối đe dọa tiềm ẩn.
“Ngôi nhà nhạy cảm” là một “ngôi nhà thông minh”, trong đó sự nhạy cảm, khả năng tự học, khả năng tích lũy khuôn mẫu hành vi đúng đắn, khả năng dự đoán và phản ứng đã được bổ sung.
(Sergey Abramov, Thành viên tương ứng của Viện Hàn lâm Khoa học Nga)
Chúng ta đã quen với cách một “ngôi nhà thông minh” duy trì các thông số của nó: cài đặt nhiệt độ và ánh sáng, độ ẩm không khí ổn định, điện áp nguồn ổn định. Một “ngôi nhà thông minh” có thể hoạt động theo một kịch bản tùy thuộc vào thời gian trong ngày hoặc sự kiện (ví dụ: nó sẽ đóng vòi gas theo lệnh từ máy phân tích khí). “Ngôi nhà nhạy cảm” thực hiện bước tiếp theo - phân tích dữ liệu cảm quan và xây dựng các kịch bản mới để phân loại: mọi thứ vẫn diễn ra như trước hoặc có những điều bất ngờ. Nó phản ứng với những thay đổi của môi trường bên ngoài và dự đoán những lỗi có thể xảy ra, đoán những điểm bất thường trong hoạt động đồng thời của các thiết bị khác nhau. “Ngôi nhà nhạy cảm” giám sát kết quả công việc của mình, cảnh báo các vấn đề và thay đổi kịch bản, đưa ra gợi ý cho chủ sở hữu và cho phép chủ sở hữu tắt các thiết bị bị lỗi.
Chúng tôi giải quyết vấn đề về hành vi không điển hình của thiết bị.
(Sergey Abramov, Thành viên tương ứng của Viện Hàn lâm Khoa học Nga)
Hệ thống được đề xuất dựa trên mạng cảm biến cung cấp các phép đo dựa trên thời gian. Ví dụ, nồi hơi diesel thỉnh thoảng bật và làm nóng nước, bơm tuần hoàn dẫn nước nóng qua các ống sưởi ấm và các cảm biến chính báo cáo cách các thiết bị này tiêu thụ điện. Dựa trên một loạt kết quả đo, cảm biến thứ cấp (chương trình) so sánh chúng với cấu hình bình thường và chẩn đoán lỗi. Cảm biến cấp ba (chương trình) nhận nhiệt độ không khí bên ngoài và dự đoán hoạt động trong tương lai của hệ thống, đánh giá tải trọng và hiệu quả của nó - mối liên hệ giữa việc làm nóng lò hơi và thời tiết. Có thể cửa sổ đang mở và lò hơi đang sưởi ấm đường phố, hoặc có thể hiệu suất đã giảm và đã đến lúc phải sửa chữa phòng ngừa. Dựa trên sự trôi dạt của các tham số dẫn xuất, người ta có thể dự đoán vào thời điểm nào chúng sẽ vượt quá định mức.
Bằng cách đánh giá số đọc đồng thời của các cảm biến, “ngôi nhà nhạy cảm” có thể nhận thấy rằng máy bơm nước không tắt vì nó đang đổ nước trở lại giếng (thông qua van bị lỗi) hoặc trực tiếp xuống sàn (thông qua một vụ nổ). đường ống). Chẩn đoán sẽ còn đáng tin cậy hơn nếu cảm biến chuyển động im lặng và máy bơm bơm nước vào ngôi nhà trống.
Mạng cảm biến cũng được tìm thấy trong nhà thông minh. Cơ sở hạ tầng đám mây cũng có sẵn trong nhà thông minh. Nhưng thứ mà “ngôi nhà thông minh” không có là trí tuệ nhân tạo, máy học, sự tích lũy các mô hình hành vi, phân loại và dự báo đúng đắn.
(Sergey Abramov, Thành viên tương ứng của Viện Hàn lâm Khoa học Nga)
Phần đám mây của “ngôi nhà nhạy cảm” dựa trên cơ sở dữ liệu NoSQL Riak hoặc cơ sở dữ liệu Akumuli, nơi lưu trữ chuỗi thời gian đọc. Việc nhận và phát dữ liệu được thực hiện trên nền tảng Erlang/OTP, cho phép bạn triển khai cơ sở dữ liệu trên nhiều nút. Phía trên triển khai một chương trình ứng dụng di động và giao diện web để thông báo cho khách hàng qua Internet và điện thoại, bên cạnh là chương trình phân tích dữ liệu và kiểm soát hành vi. Bạn có thể kết nối bất kỳ phân tích chuỗi thời gian nào tại đây, bao gồm cả những phân tích dựa trên mạng lưới thần kinh. Do đó, toàn bộ quyền kiểm soát đối với hệ thống “ngôi nhà nhạy cảm” được đặt trong một lớp quản lý riêng biệt. Quyền truy cập vào nó được cung cấp thông qua tài khoản cá nhân của bạn trong dịch vụ đám mây.
Erlang cung cấp tất cả lợi ích của cách tiếp cận chức năng. Nó có cơ chế hoạt động phân tán và cách dễ nhất để tạo chương trình phân tán song song là sử dụng Erlang. Kiến trúc của chúng tôi chứa phần mềm “cảm biến phụ”; có thể có một vài trong số chúng trên mỗi cảm biến vật lý và nếu chúng tôi tính đến hàng chục nghìn khách hàng với hàng chục thiết bị, chúng tôi sẽ phải xử lý một luồng dữ liệu khổng lồ. Họ cần các quy trình gọn nhẹ có thể được triển khai với số lượng lớn. Erlang cho phép bạn chạy hàng chục nghìn quy trình trên một lõi; hệ thống này có quy mô tốt.
(Sergey Abramov, Thành viên tương ứng của Viện Hàn lâm Khoa học Nga)
Theo nhà phát triển, Erlang có thể dễ dàng tổ chức một nhóm lập trình viên đa dạng, trong đó sinh viên và những người nổi tiếng tạo ra một hệ thống. Các phần riêng lẻ của hệ thống phần mềm bị lỗi nhưng toàn bộ hệ thống vẫn tiếp tục hoạt động, điều này cho phép bạn sửa các khu vực sai sót một cách nhanh chóng.
Hệ thống “ngôi nhà nhạy cảm” sử dụng tất cả các công nghệ mà IPS RAS dùng để điều khiển siêu máy tính. Điều này bao gồm các cảm biến điện tử, hệ thống giám sát và điều khiển từ xa. Hiện tại, chương trình nhạy cảm chạy trên các cảm biến của riêng nó và có thể kết nối với các vòng lặp của sở cứu hỏa, nhưng đang có kế hoạch thu thập dữ liệu từ các cảm biến của bất kỳ “ngôi nhà thông minh” nào.
“Ngôi nhà nhạy cảm” rất thú vị vì các giải pháp thông minh phức tạp cho thành phố, khu vực lân cận và gia đình đang được ưu tiên hàng đầu. Điều thú vị ở đây không phải là chế tạo một siêu máy tính mà là xây dựng một tổ hợp máy tính xã hội, đưa siêu máy tính vào cuộc sống hàng ngày, để cỗ máy thay đổi cuộc sống của con người.
(Olga Kolesnichenko, Tiến sĩ, giảng viên cao cấp tại Đại học Sechenov)
Đến mùa xuân năm 2020, các nhà phát triển sẽ chuẩn bị một bộ chương trình và thiết bị cơ bản để lắp ráp các hệ thống có quy mô khác nhau trong các tòa nhà và căn hộ. Họ hứa rằng kết quả sẽ dễ dàng cài đặt, không phức tạp hơn robot hút bụi. Bộ cơ bản sẽ hỗ trợ mọi thiết bị được giám sát: nồi hơi sưởi ấm, máy nước nóng, tủ lạnh, máy bơm nước và bể tự hoại. Sau đó sẽ đến lượt bán hàng quy mô nhỏ, rồi sản xuất không ngừng nghỉ, bổ sung các cảm biến và mô-đun mới. Và trong tương lai, tất cả các hình thức đa dạng hóa và thích ứng đều có thể xảy ra - một trang trại nhạy cảm, một bệnh viện nhạy cảm, một con tàu nhạy cảm và thậm chí cả một chiếc xe tăng rất nhạy cảm.
văn bản:
Chân dung:
Nguồn: www.habr.com