Au cours de la dernière semaine de novembre à Pereslavl-Zalessky a eu lieu le Forum national du supercalcul. Pendant trois jours, les gens ont parlé et montré comment les choses évoluent avec le développement des superordinateurs en Russie et comment les technologies intégrées dans les superordinateurs se transforment en marchandises.
Institut des systèmes logiciels RAS
(Igor Shelaputin, Wikimedia Commons, CC-BY)Le membre correspondant de l'Académie russe des sciences, Sergey Abramov, a parlé du projet de la maison sensible (27 novembre). En développant le concept de «maison intelligente», il suggère d'observer l'équipement domestique, de construire et de mémoriser les schémas de son comportement, d'apprendre de ses erreurs, à l'avance pour prédire son état et ses problèmes.
L'Institut des systèmes logiciels de l'Académie russe des sciences, sous la direction de Sergei Abramov, a entrepris de créer des «maisons sensibles» en 2014, lorsque la réforme de l'Académie des sciences a exigé que des projets universitaires soient mis sur le marché commercial. À cette époque, l'IPS RAS avait de bons développements dans les réseaux de capteurs et le contrôle des équipements, développé des technologies cloud et l'apprentissage automatique.
Selon Sergey Abramov, les bâtiments résidentiels et industriels sont remplis d'équipements dont dépendent le bien-être de la maison et le travail silencieux des personnes. Bien que cet équipement «intelligent» devienne une «maison intelligente», il n'y a pas de contrôle automatique sur celui-ci. Les propriétaires ne connaissent pas l'état des appareils et ne peuvent pas les surveiller facilement. Il reste à prendre en charge manuellement l'ensemble de l'infrastructure, comme pour un énorme tamagotchi, à contrôler et à régler régulièrement les machines.
Une prise sensible mesure les paramètres électriques et les signale au serveur
(Maison sensible, Wikimedia Commons, CC-BY)La maison intelligente fonctionne-t-elle correctement? Ou est-il temps d'intervenir? Y aura-t-il un accident bientôt? En soi, aucune «maison intelligente» ne résout pas ce problème, des réponses et des analyses automatiques sont nécessaires pour répondre à ces questions. Par conséquent, un système informatique créé à l'Institut recueille des statistiques à partir de capteurs, construit des modèles de comportement des machines domestiques et apprend à reconnaître ces modèles. En faisant la distinction entre les comportements normaux et problématiques et en détectant le travail anormal, l'intelligence artificielle alertera le propriétaire à temps sur une menace potentielle.
Une «maison sensible» est une «maison intelligente» à laquelle s'ajoutent la sensibilité, la capacité d'auto-apprentissage, la capacité d'accumuler un modèle de bon comportement, la capacité de prédire et de réagir.
(Sergey Abramov, membre correspondant de RAS)
Nous sommes habitués à la façon dont la «maison intelligente» maintient ses paramètres: la température et l'éclairage réglés, une humidité constante, une tension stable du réseau. Une «maison intelligente» peut fonctionner selon le scénario en fonction de l'heure de la journée ou de l'événement (par exemple, elle fermera la vanne de gaz par la commande d'un analyseur de gaz). «Sensitive Home» passe à l'étape suivante - il analyse les données sensorielles et construit de nouveaux scénarios de classification: tout se passe encore ou il y a des surprises. Il réagit aux changements environnementaux et prédit les pannes possibles, devinant les anomalies dans les actions simultanées des différents appareils. «Sensitive House» surveille le résultat de ses travaux, avertit des problèmes et modifie le scénario, donnant des invites au propriétaire et permettant de déconnecter les appareils défectueux.
Nous résolvons le problème du comportement des équipements atypiques.
(Sergey Abramov, membre correspondant de RAS)
Le système proposé est basé sur un réseau de capteurs, qui fournit des mesures en fonction du temps. Par exemple, une chaudière diesel s'allume et chauffe l'eau de temps en temps, une pompe de circulation fait circuler de l'eau chaude à travers des tuyaux de chauffage et des capteurs primaires indiquent comment ces appareils consomment de l'électricité. Sur la base d'une série de lectures, un capteur secondaire (programme) les compare à un profil normal et diagnostique les défaillances. Le capteur tertiaire (programme) reçoit la température de l'air de la rue et prédit le fonctionnement futur du système, estime sa charge et son efficacité - comment le chauffage de la chaudière et la météo sont corrélés. Peut-être que les fenêtres sont ouvertes et que la chaudière réchauffe la rue, ou peut-être que l'efficacité a chuté et que le temps de l'entretien préventif arrive. À partir de la dérive des paramètres dérivés, on peut prédire à quel moment ils sortiront de la norme.
(Maison sensible, Wikimedia Commons, CC-BY)Ayant apprécié les lectures simultanées des capteurs, la maison sensible est en mesure de remarquer que la pompe à eau ne s'arrête pas, car elle rejette l'eau dans le puits (via une vanne défectueuse) ou directement au sol (via un tuyau cassé). Le diagnostic sera encore plus fiable si les détecteurs de mouvement sont silencieux et la pompe pompe l'eau dans une maison vide.
Il existe également des réseaux de capteurs dans les maisons intelligentes. L'infrastructure cloud se trouve également dans les maisons intelligentes. Mais ce qui n'est pas dans les «maisons intelligentes», c'est l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, l'accumulation de modèles de bon comportement, la classification et les prévisions.
(Sergey Abramov, membre correspondant de RAS)
La partie nuageuse de la maison sensible est basée sur la base de données NoSQL Riak ou la base de données Akumuli, qui stocke des séries chronologiques de lectures. La réception et la sortie des données se font sur la plateforme Erlang / OTP, cela vous permet de déployer la base de données sur de nombreux nœuds. Un programme d'applications mobiles et une interface Web ont été déployés au-dessus pour informer le client sur Internet et par téléphone, et à côté se trouve un programme d'analyse de données et de contrôle comportemental. Ici, vous pouvez connecter n'importe quelle analyse de séries chronologiques, y compris celles basées sur des réseaux de neurones. Ainsi, tout contrôle sur les systèmes de la «maison sensible» est placé dans une couche de contrôle distincte. L'accès est fourni via un compte personnel dans le service cloud.
Le contrôleur sensible collecte les signaux des capteurs et des thermomètres
(Maison sensible, Wikimedia Commons, CC-BY)
Erlang offre tous les avantages d'une approche fonctionnelle. Il a des mécanismes de travail distribués, et la façon la plus simple de créer un programme distribué parallèle est d'utiliser Erlang. Notre architecture comprend des «capteurs secondaires» logiciels, il peut y en avoir plusieurs pour un capteur physique, et si nous comptons sur des dizaines de milliers de clients avec des dizaines d'appareils, nous devrons traiter un énorme flux de données. Ils ont besoin de processus légers qui peuvent être exécutés en grand nombre. Erlang vous permet d'exécuter des dizaines de milliers de processus sur un cœur; ce système évolue bien.
(Sergey Abramov, membre correspondant de RAS)
Selon le développeur, il est facile d'organiser une équipe diversifiée de programmeurs à Erlang, dans laquelle les étudiants et les luminaires créent un système. Certains fragments du système logiciel tombent avec une erreur, mais tout cela continue de fonctionner, ce qui vous permet de corriger les mauvais endroits à la volée.
Le contrôleur sensible transfère les données via WiFi ou RS-485
(Maison sensible, Wikimedia Commons, CC-BY)Le système de maison sensible utilise toutes les technologies utilisées par l'IPS RAS pour contrôler les supercalculateurs. Cela comprend les capteurs électroniques, les systèmes de surveillance et la télécommande. Maintenant, le programme sensible fonctionne sur ses propres capteurs et peut se connecter aux boucles de protection contre les incendies, mais il est prévu de collecter des données à partir des capteurs de toutes les «maisons intelligentes».
«Sensitive House» est intéressant car les solutions intellectuelles complexes pour la ville, le bloc et la maison sont à la pointe. Il est intéressant ici de ne pas construire un supercalculateur, mais de construire un complexe social-informatique, introduisant un supercalculateur dans la vie quotidienne, pour que la machine change la vie des gens.
(Olga Kolesnichenko, Ph.D., maître de conférences, Université Sechenovskiy)
D'ici le printemps 2020, les développeurs prépareront un ensemble de base de programmes et d'équipements pour assembler des systèmes de différentes tailles dans les bâtiments et les appartements. Ils promettent que le résultat sera facile à installer, pas plus compliqué qu'un robot aspirateur. Le kit de base prendra en charge tout équipement supervisé: chaudières de chauffage, chauffe-eau, réfrigérateurs, pompes à eau et fosses septiques. Vient ensuite le tour des petites ventes, puis la production sans usine, complétée par de nouveaux capteurs et modules. Et à l'avenir, une variété de diversification et d'adaptation est possible - une ferme sensible, un hôpital sensible, un navire sensible et même un réservoir très sensible.
Texte: CC-BY 4.0.Portrait: CC-BY-SA 3.0.