भविष्य की स्वायत्त प्रणाली। वर्गीकरण, सुविधाएँ और आवश्यकताएँ

ऑटोमोटिव उद्योग के नवीनतम रुझानों के लिए स्वायत्त प्रणालियों को आज मोटे तौर पर जाना जाता है। वास्तव में, स्वायत्तता की अलग-अलग डिग्री की स्वचालित प्रणाली भविष्य के विकास और गतिविधि के कई क्षेत्रों के लिए विकास योजनाओं का एक अभिन्न अंग है। जर्नल इनफॉर्मेटिक-स्पेकट्रम संस्करण 5/2017 के लेखक वर्नर डैम और राल्फ कलमैन द्वारा प्रस्तुत लेख विभिन्न उद्योग मानदंडों और मानकों को सूचीबद्ध करता है, साथ ही संबंधित सॉफ्टवेयर को विकसित करने के लिए तरीकों, प्रक्रियाओं और उपकरणों की कार्यक्षमता और आवश्यकताओं का वर्णन करता है।

स्वायत्तता का लाभ क्या है?

तकनीकी प्रणाली कितनी होनी चाहिए और यह कितनी स्वायत्त हो सकती है?
आज ऐसा लगता है कि अधिक से अधिक उन्नत स्वायत्त प्रणालियों के कार्यान्वयन के लिए कोई सीमा नहीं है। हम प्रौद्योगिकियों को पेश करने की कगार पर हैं जो स्वतंत्र रूप से प्रदान किए गए डेटा, वस्तुओं की स्वचालित पहचान और विभिन्न स्तरों के सेंसर से जानकारी के आधार पर आसपास की दुनिया के जटिल संबंधों का निर्माण करते हैं। यह सब कार्य के कार्यान्वयन के लिए वास्तविकता का सटीक डिजिटल प्रतिनिधित्व प्राप्त करने के लिए उपयोग किया जाता है। सिस्टम शुरू किए गए हैं जो आसपास की वास्तविकता की घटनाओं के संभावित आगे के विकास का विश्लेषण करने में सक्षम हैं, जो मानव विश्लेषणात्मक क्षमताओं की सीमा से बहुत आगे जाता है। सिस्टम को लागू किया जा रहा है कि स्वतंत्र रूप से योजना बनाएं और कार्यों को लागू करें, बिना किसी बाहरी समर्थन की आवश्यकता के। ये सिस्टम मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं से संपन्न हैं जो कार्य के संदर्भ में प्रासंगिक हैं, जो उन्हें पूरी तरह से स्वायत्त रूप से संचालित करने की अनुमति देते हैं।

हाल ही में एक उच्च तकनीक रणनीति पर जर्मन सरकार की रिपोर्ट में स्वायत्त प्रणालियों के लिए कई संभावनाओं का पता चलता है। उनमें से सभी प्रकार के “स्मार्ट सिस्टम” हैं, जैसे कि स्मार्ट मोबिलिटी, स्मार्ट हेल्थ, स्मार्ट प्रोडक्शन, स्मार्ट एनर्जी, जिसकी बुद्धिमत्ता को उपरोक्त संभावनाओं के आधार पर महसूस किया जाता है। वे वास्तविक समय में दुनिया की एक डिजिटल तस्वीर बनाने, सूचना के कई स्रोतों से डेटा संसाधित करने, और संसाधनों के उपयोग के अनुकूलन जैसे लक्ष्यों के सफल कार्यान्वयन को सुनिश्चित करने के लिए लाखों सबसिस्टम के संयुक्त कार्य को इस तरह से व्यवस्थित करने में सक्षम हैं। इसका लाभ सार्वजनिक जीवन के कई क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है: स्वास्थ्य और परिवहन, ऊर्जा की खपत, उत्पादकता और उत्पादों की गुणवत्ता, प्राकृतिक आपदाओं की रोकथाम और विभिन्न वाहनों की टक्कर। फिलिप्स, उदाहरण के लिए, जब रोगियों के पोस्टऑपरेटिव अवलोकन के लिए विशेष पहनने योग्य सेंसर का उपयोग करते हैं, तो पोस्टऑपरेटिव कार्डियक अरेस्ट में 86% की कमी होती है, और आउट पेशेंट देखभाल में महत्वपूर्ण स्वास्थ्य मापदंडों के "स्मार्ट" ट्रैकिंग के माध्यम से, इसकी लागत 34% कम हो जाती है।

स्वचालित नियंत्रण प्रणाली लगभग कुछ वर्षों से है। स्वचालन मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना उपकरण के कुशल उपयोग की अनुमति देता है। स्वचालित नियंत्रण और उपकरण सेटिंग्स के विशिष्ट कार्यों को नियंत्रण सर्किट के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, जिसके लिए गणितीय मॉडल बनाए जाते हैं और जिन्हें इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों और सॉफ़्टवेयर के रूप में लागू किया जाता है।

साइबर-भौतिक प्रणालियों का आधुनिक विकास इन सीमाओं से बहुत आगे जाता है। एम्बेडेड नियंत्रण प्रणाली और एक दूसरे के साथ गतिशील बातचीत के साथ आईटी का संयोजन विषम डेटा इंटरफेस के माध्यम से अपने संयुक्त काम को सुनिश्चित करता है। इसके अलावा, 80 के दशक में स्वचालन के साथ, स्वायत्त उत्पादन दक्षता, उत्पादकता और गुणवत्ता बढ़ाने का वादा करता है।

तकनीकी प्रणालियों के आवेदन के कई क्षेत्रों में इस तरह के विकास किए जाते हैं। यद्यपि उनके अनुप्रयोग परिदृश्य भिन्न होते हैं, सॉफ़्टवेयर क्षेत्र में सामान्य समस्याओं की पहचान की जा सकती है और उन्हें हल करने के सामान्यीकृत तरीकों का वर्णन किया जा सकता है। इस तरह के तरीकों के उदाहरण इस लेख के अंतिम भाग में प्रस्तुत किए जाएंगे। विशेष रूप से रुचि स्व-शिक्षण प्रणालियों का उपयोग है। उनके साथ, स्वायत्तता की संभावित संभावनाएं अंतहीन लगती हैं, क्योंकि बाहरी दुनिया से कलाकृतियों को पहचानना संभव हो जाता है जो शुरू में अज्ञात हैं, सिस्टम को प्रभावित करते हैं, और उनसे संबंधित गतिशील मॉडल का अध्ययन करते हैं। इस प्रकार, प्रौद्योगिकी का उपयोग करने की नई, पहले से अप्रत्याशित संभावनाएं खुल रही हैं।

इन विकासों से उत्पन्न होने वाली प्रौद्योगिकियों के संभावित बाजार मूल्य का अनुमान सैकड़ों अरब अमरीकी डालर है। विशेष रूप से, EU Platforms4CPS परियोजना का एक अध्ययन निम्नलिखित डेटा प्रदान करता है:

• 2035 तक, स्वायत्त कारों की सभी बिक्री का 10% हिस्सा होगा। यह लगभग 12 मिलियन इकाइयों और 39 बिलियन अमरीकी डालर के बाजार की मात्रा के अनुरूप है।
• उड़ान प्रबंधन बाजार अनुमान के अनुसार, 2016 में 50.01 बिलियन अमरीकी डालर से बढ़कर 2022 में 97.3 बिलियन अमरीकी डॉलर तक पहुंच जाएगा। इसी समय, औसत वार्षिक विकास दर 11.73% होगी।
• वैश्विक रोबोट एविएशन मार्केट को अगले दशक में 17.7% की औसत वार्षिक वृद्धि की उम्मीद है, ताकि 2025 में इसका मूल्य 7.9 बिलियन अमरीकी डॉलर (" बाजार और बाजार के अनुसार") तक पहुंच जाए।
• ड्रोन की बाजार मात्रा 13.22 बिलियन अमरीकी डॉलर आंकी गई है और 2022 तक 13.51% की वार्षिक वृद्धि के साथ 28.27 बिलियन तक पहुंच जानी चाहिए।
• मानव रहित वाहनों का बाजार 2016 में 437.57 मिलियन अमरीकी डालर से 2021 में 861.37 बिलियन का अनुमान है, जिसकी वार्षिक वृद्धि 14.51% है।
• स्वायत्त पानी के नीचे के वाहनों का बाजार 2015 में 2.29 बिलियन अमरीकी डालर से बढ़कर 2020 में 4.00 बिलियन हो जाएगा, जिसकी अनुमानित वार्षिक वृद्धि 11.90% है।
• इंडस्ट्रियल इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IIoT) का बाजार 2020 में 110 बिलियन अमरीकी डॉलर से बढ़कर 2021 में 123 बिलियन होने की उम्मीद करता है।
• पहनने योग्य उपकरणों के लिए प्रौद्योगिकी बाजार में 28.7 बिलियन अमरीकी डालर की मात्रा है। गार्टनर ने भविष्यवाणी की है कि यह बाजार 2015 और 2017 के बीच औसतन 17.9% बढ़ेगा। सबसे अधिक बढ़ने वाला सेगमेंट कलाई का मोबाइल गैजेट सेगमेंट है, जिसमें 30% की वार्षिक वृद्धि है।
• 2015 में microgrids बाजार का मूल्य 16.58 बिलियन अमरीकी डालर आंका गया था। 2022 में, बाजार और बाजार ने 12.45% की वार्षिक वृद्धि के साथ 38.99 बिलियन अमरीकी डालर तक इसकी वृद्धि की उम्मीद की।

प्रौद्योगिकी के विकास के लिए धन्यवाद, आधुनिक बाजार में उच्च स्तर के स्वचालन के साथ नए प्रकार के उत्पाद और सेवाएं दिखाई देती हैं। इस संबंध में, यह सवाल उठता है कि किन क्षेत्रों में ऐसे विकास वास्तव में मायने रखते हैं, और समाज पर उनका क्या प्रभाव पड़ता है।
स्वायत्तता के लगातार बढ़ते स्तर के संदर्भ में, मानव-प्रौद्योगिकी बातचीत की गुणवत्ता निश्चित रूप से बदल जाएगी। आज, एक व्यक्ति न केवल एक अंतिम उपयोगकर्ता के रूप में कार्य करता है, बल्कि कई मामलों में, एक प्रबंधन प्रणाली ( मानव-में-लूप ) के हिस्से के रूप में कार्य करता है। ऑटोनॉमीकरण एक प्रवृत्ति बनाता है जो उच्च स्तर के अमूर्त स्तर पर मनुष्य और प्रौद्योगिकी की बातचीत को स्थापित करता है। एक स्वायत्त प्रणाली एक व्यक्ति को उपयुक्त अमूर्तता का उपयोग करके अपने डिजिटल दुनिया के हिस्से के साथ खुद को परिचित करने का अवसर देती है, जैसे कि, उदाहरण के लिए, आभासी वास्तविकता प्रौद्योगिकियां जो किसी निश्चित समय में एक विशिष्ट समस्या को हल करने के लिए प्रासंगिक हैं। इसके विपरीत, एक व्यक्ति सहज मानव-मशीन इंटरफेस के माध्यम से सिस्टम के भीतर जटिल प्रक्रियाओं पर आसानी से कार्य कर सकता है। यह संचार, अमूर्तता के बढ़ते स्तर के साथ, आवश्यकता है, बदले में, योग्यता और प्रशिक्षण का एक निश्चित स्तर। इसी समय, कम-कुशल कर्मियों के लिए नौकरियां अनावश्यक के रूप में गायब हो जाएंगी।

बड़ी संख्या में डेटा स्रोतों के निरंतर उपयोग से उनकी असुरक्षा का खतरा काफी बढ़ जाएगा। नेटवर्क वितरित सिस्टम की वास्तुकला व्यक्तिगत घटकों को अक्षम करने के उद्देश्य से संभावित साइबर हमले के भयावह प्रभाव से बचने के लिए इसकी सुरक्षा के लिए अत्यधिक आवश्यकताएं निर्धारित करेगी।

बढ़ती स्वायत्तता के साथ, यह सवाल भी उठता है कि अंतर्निहित निर्णय लेने की प्रक्रिया में क्या मूल्य होना चाहिए, और क्या वे हमारे स्वयं के अनुरूप हैं। इसके आधार पर, 16 फरवरी, 2017 के अपने प्रस्ताव में यूरोपीय संसद ने निर्णय लिया:

• पारदर्शिता के सिद्धांत का उपयोग करें, जिसका अर्थ है कि कृत्रिम बुद्धि की मदद से किए गए हर फैसले के पीछे सिद्धांतों और तर्कों को स्थापित करना हमेशा संभव होना चाहिए, जो मानव जीवन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं;
• मानव-पठनीय रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके सिस्टम के कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम को प्रस्तुत करना हमेशा संभव होना चाहिए;
• प्रगतिशील रोबोट को एक तथाकथित "ब्लैक बॉक्स" से लैस किया जाना चाहिए जो मशीन द्वारा किए गए प्रत्येक लेनदेन पर डेटा दर्ज करता है, जिसमें तर्क भी शामिल है जिसने निर्णय लेने में योगदान दिया।

अंत में, बाजार पर स्वायत्त मानव रहित वाहनों की आगामी शुरूआत के कारण, उभरते अपराधों के लिए देयता पर कानूनों को संशोधित करना आवश्यक है।

इसलिए, ये विषय अपने विशुद्ध रूप से पेशेवर क्षेत्र से परे हैं। स्वायत्त प्रणालियों को कैसे डिज़ाइन किया जाना चाहिए ताकि वे न केवल आर्थिक लाभ लाएं, बल्कि समाज द्वारा सकारात्मक रूप से प्राप्त हों? कंप्यूटर विज्ञान में इन समस्याओं का अध्ययन किया जाना चाहिए। यह मौजूदा डिजाइन प्रक्रियाओं और तकनीकों पर पुनर्विचार करने का समय है, जिसमें लगातार विकसित स्वायत्त प्रणालियों के सामाजिक प्रभाव का आकलन शामिल होना चाहिए।

विभिन्न उद्योगों में स्वायत्तता की कक्षाएं

सबसे प्रसिद्ध उदाहरण मोटर वाहन उद्योग में स्वायत्त वाहन हैं। कई निर्माताओं ने अगले 3-4 वर्षों में बाजार पर उपयुक्त कारों को जारी करने की घोषणा की है। हालांकि, पहले से ही उपलब्ध समर्थन प्रणालियां आज आपको आश्चर्यजनक चीजों का एहसास करने की अनुमति देती हैं। इसके बावजूद, पूरी तरह से स्वायत्तता के लिए आंशिक रूप से स्वचालित ड्राइविंग (इस मामले में कुछ निर्माताओं ने "मानवयुक्त" ड्राइविंग की भी बात की है) अभी भी एक लंबा रास्ता तय करना है। आंशिक रूप से स्वचालित ( एसएई द्वारा स्वचालन के 2 स्तर से मेल खाती है) के साथ, मुख्य जिम्मेदारी व्यक्ति के साथ है, और उसे जल्द से जल्द प्रक्रिया में स्वतंत्र रूप से हस्तक्षेप करने में सक्षम होना चाहिए। इसके अलावा, इस तरह की प्रणालियों का उपयोग करने की संभावना एक कड़ाई से सामान्यीकृत वातावरण (उदाहरण के लिए, एक राजमार्ग पर ड्राइविंग) द्वारा सीमित है। अत्यधिक स्वचालित ड्राइविंग स्तर (SAE द्वारा स्वचालन स्तर 3) पर, ड्राइवर को अन्य चीजों पर अपना ध्यान केंद्रित करने की अनुमति दी जाती है, अर्थात, सॉफ़्टवेयर पूर्ण ड्राइविंग सुरक्षा की गारंटी देता है या, किसी भी त्रुटि के मामले में, सिस्टम को एक सुरक्षित स्थिति में रखता है, उदाहरण के लिए, वाहन को रोककर। सड़क के किनारे। पूरी तरह से स्वचालित कारों (एसएई के अनुसार स्वचालन स्तर), जो चालक की सहायता के बिना अपने कार्य के साथ पूरी तरह से सामना करते हैं, उच्चतम स्तर की स्वायत्तता का प्रतिनिधित्व करते हैं, जबकि उन्हें ड्राइविंग गति या पर्यावरणीय विशेषताओं के बारे में किसी भी निर्देश की आवश्यकता नहीं होती है।

इस उद्योग के विकास पर एक महत्वपूर्ण प्रभाव प्रदान किया जाता है, सबसे पहले, सामान्य लोगों की इच्छा के अनुसार अपनी कार नियंत्रण को दूसरे हाथों में स्थानांतरित करने के लिए नहीं, बल्कि संबंधित सेवाओं में नई परिवहन कंपनियों की जरूरतों के अनुसार, नए बाजार खंड खोलना या बस्तियों में अधिक कुशल और तेज सार्वजनिक परिवहन की पेशकश करना। माल ढुलाई में, स्वचालन आपको चालक को उतारने की अनुमति देता है, जो अपना समय अन्य कार्यों के लिए समर्पित कर सकता है और इस प्रकार अधिक उत्पादक रूप से काम कर सकता है।

रेलवे में और विशेष रूप से, भूमिगत परिवहन में, कुछ प्रक्रियाएं पहले से ही स्वचालित हैं। एक सरलीकृत मॉडल यहां संचालित होता है, क्योंकि सिस्टम एक सजातीय परिदृश्य पर काम करता है, जहां परिवहन मार्गों का कोई चौराहा नहीं है और कई मार्ग एक दूसरे से पृथक हैं। दूसरी ओर, एक बेहतर प्रक्रिया प्रबंधन और समन्वय प्रणाली इसमें जोड़ी जाती है, यही वजह है कि इंटरनेशनल यूनियन ऑफ पब्लिक ट्रांसपोर्ट ( UITP ) ने अपने वर्गीकरण में एक बेहतर निगरानी और नियंत्रण प्रणाली को शामिल किया है। एक स्वचालित ट्रेन प्रणाली में निम्नलिखित तीन घटक होते हैं: सुरक्षा, ट्रेन प्रबंधन और ट्रेन निगरानी। ट्रेनों के बीच की दूरी बनाए रखने के साथ-साथ उनकी गति को नियंत्रित करके सुरक्षा को नियंत्रित किया जाता है। नियंत्रण अनुसूची के अनुसार ट्रेन की आवाजाही सुनिश्चित करता है और नियंत्रित करता है, उदाहरण के लिए, कार के दरवाजे खोलने और बंद करने का। ट्रेनों के नियंत्रण की निगरानी, ​​बदले में, सभी मार्गों और सभी बुनियादी ढांचे और नियंत्रण केंद्र के लिए प्रासंगिक जानकारी प्रसारित करता है।

इस तरह की प्रणाली को वाहनों की एकरूपता और बुनियादी ढांचे के अलगाव के आधार पर मेट्रो में सबसे आसानी से लागू किया जा सकता है। हालाँकि, संबंधित अवधारणाओं को रेलवे परिवहन के अन्य क्षेत्रों में स्थानांतरित किया जा सकता है, बड़े मार्शल्डिंग यार्ड तक। हालाँकि, अंतरराष्ट्रीय परिवहन की आवाजाही की निगरानी और नियंत्रण के दौरान या पर्यावरण की जटिलता के कारण समस्याएं अभी भी उत्पन्न होती हैं, जैसे कि विभिन्न प्रकार के स्टेशनों पर उपनगरीय ट्रेनों की आवाजाही। रेलवे परिवहन के आगे के स्वचालन को आगे बढ़ाने वाला इंजन प्रस्तावित समाधानों का उच्च आर्थिक लाभ है, उदाहरण के लिए, एक परिवहन नेटवर्क में त्वरण और ब्रेकिंग की समन्वित प्रक्रियाओं के साथ ऊर्जा की बचत करके।

हवाई परिवहन में, लंबे समय तक स्वचालित उड़ान नियंत्रण का उपयोग किया गया है। ड्रोन के लिए, मुख्य रूप से सैन्य उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जाता है, स्वतंत्र कार्य योजना और मिशन प्रबंधन के संदर्भ में स्वायत्तता के स्तर में वृद्धि हुई थी। स्वायत्तता ALFUS के दस स्तरों (मानवरहित प्रणालियों के लिए स्वायत्तता स्तर) प्रणाली की क्षमताओं को चिह्नित करने के लिए तीन अनुमानों का उपयोग करते हैं: मानव हस्तक्षेप से स्वतंत्रता, कार्यों की जटिलता और पर्यावरण की जटिलता। साथ में वे बैटरी जीवन की क्षमताओं को दर्शाते हैं। स्वायत्तता के उच्चतम स्तर के लिए तकनीकी समाधानों की खोज करते समय, समूह व्यवहार, उपकरणों और स्व-प्रशिक्षण के बीच अनुकूली संचार जैसे विषयों को भी जोड़ा जाता है, जो अब तक ऊपर उल्लेखित शेष वर्गीकरणों को नहीं छू पाए हैं।

उत्पादन में, 80 के दशक में प्रोग्रामेबल लॉजिक कंट्रोलर्स (पीएलसी) की शुरुआत के साथ स्वचालित प्रक्रियाएं मानक हैं। हालांकि, ऐसी प्रक्रियाओं में थोड़ा लचीलापन होता है और बड़े पैमाने पर उत्पादन पर ध्यान केंद्रित किया जाता है। उत्पाद पोर्टफोलियो में व्यक्तिगत उत्पादन या बाजार-संचालित परिवर्तन उत्पादन लाइनों और पुन: उपकरण के महंगे पुनर्गठन के लिए नेतृत्व करते हैं। डिजिटल प्रौद्योगिकियों के विकास की प्रक्रिया में और उद्योग 4.0 की अवधारणा पर आधारित , व्यक्तिगत उत्पादन बड़े पैमाने पर उत्पादन में दक्षता और गुणवत्ता के समान स्तर को प्राप्त करना चाहता है। इसी समय, यह स्वचालित रूप से बदलती परिस्थितियों और नए उत्पादन लक्ष्यों के अनुकूल होना चाहिए। फ्राउन्होफर रिसर्च सोसाइटी इस विकास के साथ 5 विकासवादी चरण प्रदान करती है। सबसे पहले, उत्पादन डेटा के संग्रह और प्रसंस्करण को सुनिश्चित करना आवश्यक है। यह सहायक प्रणालियों के लिए आधार होगा जो काम और निर्णय लेने में सहायता करते हैं। तीसरे चरण में, एकल डेटा विनिमय नेटवर्क में उत्पादन चरणों का एकीकरण और एक दूसरे के साथ उनका एकीकरण पूरे सिस्टम को समग्र रूप से अनुकूलित करने के लिए आवश्यक शर्तें प्रदान करता है। चौथे चरण में उत्पादन की लोच बढ़ाने के लिए, सिस्टम को बदलने और पुन: कॉन्फ़िगर करने की क्षमता की आवश्यकता होती है। और अंतिम पांचवें स्तर पर, उत्पादन प्रणाली को स्वयं को व्यवस्थित करने में सक्षम होना चाहिए। आज तक, उत्पादन प्रणालियां पहले (उत्पादन डेटा संग्रह) से तीसरे (उत्पादन, एक आम डेटा नेटवर्क द्वारा एकजुट, जैसे ऑटोमोबाइल उत्पादन में) के स्तर पर बस गई हैं। अगले चरण में जाने के लिए, एक नियम के रूप में, पूरे उत्पादन वास्तुकला का एक पूर्ण पुनर्गठन आवश्यक है, जो तदनुसार, महंगा है।

इन सभी अनुप्रयोगों की स्वायत्तता के स्तर को फिर से तालिका में दिखाया गया है, जबकि एक ही स्तर पर विभिन्न डोमेन से स्वायत्तता के समान डिग्री पेश करने का प्रयास किया गया था।

उपरोक्त उदाहरणों के आधार पर, स्वायत्तता के स्तरों और लक्ष्यों द्वारा वर्गीकरण में आम तौर पर बहुत कुछ पहचानना संभव है। , , SafeTRANS . :

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