Pada minggu terakhir bulan November di Pereslavl-Zalessky diadakan Forum Supercomputing Nasional. Selama tiga hari, orang-orang berbicara dan menunjukkan bagaimana perkembangan superkomputer di Rusia dan bagaimana teknologi yang digulung menjadi superkomputer berubah menjadi barang.
Institut Sistem Perangkat Lunak RAS
(Igor Shelaputin, Wikimedia Commons, CC-BY)Anggota Sejalan Akademi Ilmu Pengetahuan Rusia Sergey Abramov berbicara tentang proyek Rumah Sensitif (27 November). Mengembangkan konsep "rumah pintar", ia menyarankan mengamati peralatan rumah, membangun dan menghafal pola perilakunya, belajar dari kesalahannya, sebelumnya untuk memprediksi kondisi dan masalahnya.
Institut Sistem Perangkat Lunak dari Akademi Ilmu Pengetahuan Rusia di bawah kepemimpinan Sergei Abramov mulai menciptakan "rumah-rumah sensitif" pada tahun 2014, ketika reformasi dari Akademi Ilmu Pengetahuan menuntut agar proyek-proyek akademik diletakkan di pasar komersial. Pada saat ini, IPS RAS memiliki perkembangan yang baik dalam jaringan sensor dan kontrol peralatan, mengembangkan teknologi cloud dan pembelajaran mesin.
Menurut Sergey Abramov, bangunan tempat tinggal dan industri dipenuhi dengan peralatan yang menjadi sandaran kesejahteraan rumah dan pekerjaan orang yang tenang. Meskipun peralatan "pintar" ini berkembang menjadi "rumah pintar", tidak ada kontrol otomatis untuk itu. Pemilik tidak tahu tentang status perangkat, tidak dapat dengan mudah memonitornya. Tetap secara manual merawat seluruh infrastruktur, seolah-olah untuk tamagotchi besar, secara teratur memeriksa dan menyetel mesin.
Soket sensitif mengukur parameter listrik dan melaporkannya ke server
(Rumah Sensitif, Wikimedia Commons, CC-BY)Apakah rumah pintar berfungsi dengan baik? Atau sudah waktunya untuk campur tangan? Apakah akan ada kecelakaan segera? Dalam dirinya sendiri, tidak ada "rumah pintar" tidak menyelesaikan masalah ini, jawaban otomatis dan analisis diperlukan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan seperti itu. Oleh karena itu, sistem komputer yang dibuat di Institut mengumpulkan statistik dari sensor, membangun pola perilaku mesin rumah tangga, dan belajar mengenali pola-pola ini. Dengan membedakan antara perilaku normal dan bermasalah dan mendeteksi pekerjaan abnormal, kecerdasan buatan akan mengingatkan pemilik rumah pada waktunya tentang potensi ancaman.
"Rumah sensitif" adalah "rumah pintar" di mana sensitivitas, kemampuan belajar mandiri, kemampuan untuk mengakumulasi pola perilaku yang baik, kemampuan untuk memprediksi dan merespons ditambahkan.
(Sergey Abramov, anggota koresponden RAS)
Kita terbiasa dengan bagaimana "rumah pintar" mempertahankan parameternya: suhu dan pencahayaan yang diatur, kelembaban konstan, tegangan listrik yang stabil. "Rumah pintar" dapat bekerja sesuai dengan skenario tergantung pada waktu hari atau pada acara (misalnya, itu akan menutup katup gas dengan perintah penganalisa gas). "Rumah Sensitif" mengambil langkah selanjutnya - menganalisis data sensorik dan membuat skenario baru untuk klasifikasi: semuanya masih berjalan atau ada kejutan. Dia bereaksi terhadap perubahan lingkungan dan memprediksi kemungkinan kegagalan, menebak anomali dalam tindakan simultan perangkat yang berbeda. "Rumah Sensitif" memantau hasil pekerjaannya, memperingatkan masalah dan mengubah skenario, memberikan petunjuk kepada pemilik dan memungkinkan pemutusan peralatan yang rusak.
Kami memecahkan masalah perilaku peralatan atipikal.
(Sergey Abramov, anggota koresponden RAS)
Sistem yang diusulkan didasarkan pada jaringan sensor, yang menyediakan pengukuran dengan referensi waktu. Misalnya, boiler diesel kadang-kadang menyala dan memanaskan air, pompa sirkulasi menggerakkan air panas melalui pipa pemanas, dan sensor utama melaporkan bagaimana perangkat ini mengkonsumsi listrik. Berdasarkan serangkaian bacaan, sensor sekunder (program) membandingkannya dengan profil normal dan mendiagnosis kegagalan. Sensor tersier (program) menerima suhu udara jalan dan memprediksi operasi sistem di masa depan, memperkirakan beban dan efisiensinya - bagaimana pemanasan boiler dan cuaca berkorelasi. Mungkin jendelanya terbuka dan boiler menghangatkan jalan, atau mungkin efisiensinya telah turun dan waktu untuk pemeliharaan preventif akan datang. Dari penyimpangan parameter yang diturunkan, seseorang dapat memprediksi kapan mereka akan keluar dari norma.
Soket sensitif terdiri dari modul modul terpisah
(Rumah Sensitif, Wikimedia Commons, CC-BY)Setelah menghargai pembacaan sensor secara simultan, rumah yang sensitif dapat memperhatikan bahwa pompa air tidak mati, karena menuangkan air kembali ke dalam sumur (melalui katup yang rusak) atau langsung ke lantai (melalui pipa pecah). Diagnosis akan lebih dapat diandalkan jika sensor gerak diam dan pompa memompa air ke rumah kosong.
Ada juga jaringan sensor di rumah pintar. Infrastruktur cloud juga ada di rumah pintar. Tapi yang tidak ada di "rumah pintar" adalah kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, akumulasi pola perilaku yang baik, klasifikasi, dan perkiraan.
(Sergey Abramov, anggota koresponden RAS)
Bagian berawan dari rumah sensitif didasarkan pada database NoSQL Riak atau database Akumuli, yang menyimpan serangkaian bacaan waktu. Penerimaan dan keluaran data dilakukan pada platform Erlang / OTP, memungkinkan Anda untuk menggunakan basis data pada banyak node. Sebuah program untuk aplikasi seluler dan antarmuka web telah digunakan di atasnya untuk menginformasikan pelanggan di Internet dan melalui telepon, dan di sebelahnya adalah program untuk analisis data dan kontrol perilaku. Di sini Anda dapat menghubungkan analisis deret waktu apa pun, termasuk yang didasarkan pada jaringan saraf. Dengan demikian, semua kontrol atas sistem "rumah sensitif" ditempatkan di lapisan kontrol terpisah. Akses ke sana disediakan melalui akun pribadi di layanan cloud.
Pengontrol sensitif mengumpulkan sinyal dari sensor dan termometer
(Rumah Sensitif, Wikimedia Commons, CC-BY)
Erlang memberikan semua manfaat dari pendekatan fungsional. Ini telah mendistribusikan mekanisme kerja, dan cara termudah untuk membuat program yang didistribusikan paralel adalah dengan menggunakan Erlang. Arsitektur kami meliputi "sensor sekunder" perangkat lunak, mungkin ada beberapa untuk satu sensor fisik, dan jika kita mengandalkan puluhan ribu klien dengan puluhan perangkat, kita harus memproses aliran data yang sangat besar. Mereka membutuhkan proses ringan yang dapat dijalankan dalam jumlah besar. Erlang memungkinkan Anda menjalankan puluhan ribu proses pada satu inti, sistem ini berskala baik.
(Sergey Abramov, anggota koresponden RAS)
Menurut pengembang, mudah untuk mengatur tim programmer yang beragam di Erlang, di mana siswa dan tokoh membuat satu sistem. Beberapa fragmen sistem perangkat lunak jatuh dengan kesalahan, tetapi semuanya terus bekerja, yang memungkinkan Anda untuk memperbaiki tempat yang salah dengan cepat.
Pengontrol sensitif mentransfer data melalui WiFi atau RS-485
(Rumah Sensitif, Wikimedia Commons, CC-BY)Sistem rumah sensitif menggunakan semua teknologi yang digunakan IPS RAS untuk mengontrol superkomputer. Ini termasuk sensor elektronik, sistem pemantauan dan kendali jarak jauh. Sekarang program sensitif bekerja pada sensornya sendiri dan dapat terhubung ke loop perlindungan kebakaran, tetapi ada rencana untuk mengumpulkan data dari sensor dari "rumah pintar".
"Rumah Sensitif" menarik karena solusi intelektual yang kompleks untuk kota, blok dan rumah menjadi ujung tombak. Sangat menarik di sini bukan untuk membangun superkomputer, tetapi untuk membangun kompleks sosial-komputer, memperkenalkan superkomputer ke dalam kehidupan sehari-hari, sehingga mesin mengubah kehidupan manusia.
(Olga Kolesnichenko, Ph.D., Dosen Senior, Universitas Sechenovskiy)
Pada musim semi 2020, pengembang akan menyiapkan serangkaian program dan peralatan dasar untuk merakit sistem dengan berbagai ukuran di gedung dan apartemen. Mereka berjanji bahwa hasilnya akan mudah diatur, tidak lebih rumit daripada penyedot debu robot. Kit dasar akan mendukung semua peralatan yang diawasi: boiler pemanas, pemanas air, lemari es, pompa air, dan tangki septik. Kemudian datang giliran penjualan skala kecil, kemudian produksi yang luar biasa, dilengkapi dengan sensor dan modul baru. Dan di masa depan, berbagai diversifikasi dan adaptasi dimungkinkan - pertanian yang sensitif, rumah sakit yang sensitif, kapal yang sensitif dan bahkan tangki yang sangat sensitif.
Teks: CC-BY 4.0.Potret: CC-BY-SA 3.0.