Охрана здоровья, смартфоны и Интернет машинВ январском номере опубликованы шесть крупных статей, авторами первой «Мобильные медицинские услуги: революция в области здравоохранения на основе трансдисциплинарных исследований»  (“Mobile  Health: Revolutionizing HealthcareThrough Transdisciplinary  Research”)  являются Сантош Кумар (Santosh Kumar), Венди Нильсен (Wendy Nilsen), Миша Павел (Misha Pavel) и Мани Сривастава (Mani Srivastava). Последние достижения в области беспроводных технологий создают массу возможностей для улучшения состояния здоровья пациентов. Мобильные медицинские услуги (Mobile Health, mHealth) предоставляют возможность мониторинга состояния здоровья и отслеживания изменений, поддерживают переход к здоровому образу жизни и его соблюдение, обеспечивают быструю диагностику и  т. д.  Мобильные медицинские услуги являются новой областью научной деятельности, однако основы этого направления формировались на протяжении последних четырех десятилетий.

Изначально работа врачей была направлена на лечение инфекционных заболеваний (например,  оспы)  и травм, но по мере роста средней продолжительности жизни больше внимания стало уделяться хроническим заболеваниям, которые не могут быть одномоментно устранены путем лечения. Переход от неотложного к длительному лечению вместе с увеличением времени жизни привел к возникновению дорогостоящей системы здравоохранения. Одновременно с этим появились высококачественные удобные в использовании бытовые устройства, такие как мобильные телефоны, сопровождающие пользователей большую часть времени. Эти устройства не только обеспечивают мобильную связь, но и обладают возможностями сенсорного сбора данных, аналитики и визуализации, а также поддерживают доступ к облакам. Сенсоры, встроенные в мобильный телефон, совместно с сенсорами, размещенными на теле пациента, могут обеспечить недоступный ранее мониторинг состояния здоровья и характера поведения пациента.

Технологии mHealth основываются на результатах предшествующих исследований в областях телемедицины, мобильных решений и технологий убеждения (persuasive technology). Мобильные устройства можно превратить в персональные лаборатории, непрерывно оценивающие физиологию, поведение, социальный контекст пациентов, а также влияние на них внешних факторов (рис. 1). Например, персональное врачебное приложение, установленное в мобильном устройстве, могло бы производить интеллектуальный анализ доступной в Сети информации о результатах исследований в области здравоохранения и применять полученные знания к накапливаемым персональным данным пациента для принятия заключений о состоянии его здоровья. Пользовательские интерфейсы мобильного устройства могли бы способствовать соблюдению предписаний врачей.

Рис. 1. Cистемы предоставления мобильных врачебных услуг
Рис. 1. Cистемы предоставления мобильных врачебных услуг

 

Статью «Будущее киберфизических систем c человеком в контуре управления»  (“The  Future of Human-in-the-Loop Cyber-Physical  Systems”)  представили Гунар Ширнер (Gunar Schirner), Дениз Эрдогмус (Deniz Erdogmus), Каушик Чоудхари (Kaushik Chowdhury) и Таскин Падир (Taskin Padir). Киберфизические системы с человеком в контуре управления (human-in-the-loop cyber-physical systems, HiLCPS) образуют перспективный класс приложений, потенциально сильно влияющих на повседневную жизнь людей. Как показано на рис. 2, типичная HiLCPS содержит контур с, включающий человека, встроенную систему (киберкомпонент) и физическую среду. Встроенная  система  главным  образом  поддерживает взаимодействие человека с физическим миром.

Рис. 2. Типичная киберфизическая система
Рис. 2. Типичная киберфизическая система

 

Система HiLCPS формирует заключения о намерениях пользователя на основе оценки его когнитивной деятельности путем анализа данных нательных и наголовных сенсоров. Встроенная система преобразует эти заключения в управляющие сигналы для роботов, чтобы обеспечить взаимодействие с физической средой с использованием управляющих механизмов роботов. Контур замыкает человек, воспринимая результаты взаимодействия с физическим миром как входные данные для принятия новых решений. К числу примеров HiLCPS относятся системы с нейрокомпьютерным интерфейсом, управляемые вспомогательные робототехнические системы, интеллектуальные протезы и  т. д. 

Пользу от применения HiLCPS получили бы люди с ограниченными функциональными возможностями, поскольку они сами не могут взаимодействовать с физическим миром и часто вынуждены зависеть от других людей при выполнении простейших повседневных дел. HiLCPS могли бы помочь этим людям в обретении некоторой самостоятельности, обеспечивая альтернативные интерфейсы с киберфизической средой.

Статью  «Эмпирическая  медийная и цифровая культура»  (“Experiential  Media and Digital  Culture”)  написали Танассис Рикакис (Thanassis Rikakis), Эйслинг Келлихер (Aisling Kelliher) и Николь Лерер (Nicole Lehrer). Глобальные проблемы общества (ограниченность ресурсов, растущее энергопотребление, устойчивость развития) невозможно решить путем, например, улучшения качества анализа данных. Для понимания сути этих проблем и их решения требуется культура исследований, которая достигается путем интеграции знаний и принципов, полученных в результате предыдущего опыта. С этой точки зрения, разработке интегральной совокупности знаний и принципов способствуют прагматическое социальное и коммуникативное структурированное обучение, а также умозрительное познание. Например, умозрительное осмысление прочитанного метафорического куска текста может помочь читателю по-другому взглянуть на некоторые аспекты повседневности, а структурированная переработка тщательно отобранных практических знаний позволит применить более широкий набор метафор.

Практические знания наблюдаются в прагматических (транспортные сети), социальных (коллективные знания), учебных (онлайновые курсы, игры) и творческих (кинопроизводство) прикладных областях, все больше  охватывая отдельные гибридные физико-цифровые компоненты. Но  интеграция этих компонентов в согласованную систему знаний и принципов, которая может служить основой физико-цифровой  культуры, — затруднительна.  В свою очередь, отсутствие такой культуры препятствует достижению интегрированных культурологических решений сложных социальных проблем.

Авторы настаивают на необходимости в средствах разработки истинно интегральной физико-цифровой культуры, для чего потребуется интеграция знаний из таких областей, как инженерия, искусство, гуманитарные и общественные науки. Потребуется также система принципов и связанный с ней подход к проектированию, которые позволят объединить требования эффективности, общей разумности и качества опытных знаний. После получения таких средств можно будет создавать практические системы знаний, в которых приложения смогут понимать смысл действий, а не только потребность в них.

Статью «Роботизированная хирургия: под лезвием этики» (“Robotic Surgery: On the Cutting Edge of Ethics”) представили Ноэль Шарки (Noel Sharkey) и Аманда Шарки (Amanda Sharkey). Соня Дикерсон из Нью-Йорка вошла в медицинскую клинику Флашинг и отправилась в диагностический кабинет, вставила в устройство свою страховочную карту и посмотрела в окошечко устройства для идентификации сетчатки. «Опишите свои симптомы», — сказала система. После того как Соня рассказала о своих проблемах, машина велела ей улечься внутри сканирующего устройства. Через несколько минут процедура осмотра завершилась. «Ваш страховой полис позволяет воспользоваться только автоматическим хирургом,  —  объявила машина. — Желаете продолжить?». Соня согласилась, и машина включила ленточный конвейер, который переместил ее в хирургическую машину. Этот пока еще фантастический сценарий дает представление о будущем автоматического здравоохранения. Такая технология уже используется во многих медицинских учреждениях, включая шотландскую Королевскую больницу Форт-Велли. В этой больнице роботы разносят еду, сортируют больничную почту, меняют постельное белье, убирают мусор, транспортируют пациентов в операционные залы с использованием роботизированных кроватей.

 

Рис. 3. Система Da Vinci
Рис. 3. Система Da Vinci

До автономной хирургии, когда машина производит операцию полностью без участия человека, еще далеко, хотя исследователи Университета Дюка достигли прогресса при разработке роботизированной руки. Огромный интерес вызывает роботизированная система Da Vinci (рис. 3), разработанная компанией Intuitive Surgical. В этой системе хирург управляет манипуляторами робота, оснащенными различными инструментами и эндоскопической видеокамерой с высоким разрешением.

Безусловно, в будущем нам предстоят бурные обсуждения того, следует ли выполнять хирургические операции без участия человека, и неясно, насколько приемлемой для пациентов окажется роботизированная автономная хирургия.

Статью «Управление скрытыми рисками» (“Management of Hidden Risks”) написал Кьелл Йорген Холе (Kjell Jorgen Hole). В каждом индустриальном государстве имеются информационные системы, обеспечивающие гражданам услуги платежных систем, системы мобильной связи, системы управления учетной информацией, системы электронного голосования и т. д. Общегосударственные информационные системы сохраняют стабильную работоспособность в течение долгих периодов времени, прерываемых труднопредсказуемыми и редкими (large-impact, hard-to-predict, rare, LHR) инцидентами. Исследователи традиционно измеряют риск будущего инцидента, оценивая его вероятность и степень воздействия. В то время как вероятность возникновения повторяющихся инцидентов оценивается на основе анализа прошлых инцидентов, очень трудно оценить вероятность возникновения редких инцидентов, потому что в прошлом подобные события могли вообще не происходить. Риск возникновения некоторого события называется скрытым, если его вероятность неизвестна, а степень воздействия трудно оценить.

Целостный подход к оценке скрытых рисков в информационно-телекоммуникационных инфраструктурах государственной важности основывается на том, что инфраструктура моделируется как сложная адаптивная система, состоящая из многих взаимозависимых частей. События категории LHR моделируются как неожиданное и имеющее чрезвычайно важное значение поведение этой системы, вызываемое многочисленными взаимодействиями этих частей. Инфраструктуры с большими скрытыми рисками характеризуются свойствами уникальности, связности и замкнутости.

В качестве примеров в статье рассматриваются норвежские инфраструктуры и LHR-события, произошедшие в них в течение 2011 года. Анализ показывает, что именно такие события порождают основные риски для заинтересованных сторон. Это подчеркивает потребность в уменьшении отрицательных последствий событий LHR, в особенности инцидентов, порождаемых функциональными зависимостями между инфраструктурами. В статье представлен подход автора к управлению рисками категории LHR.

Еще одна статья январского номера написана Упкаром Варшнеем (Upkar Varshney) и называется «Интеллектуальный подход к управлению лекарственной терапией» (“A Smart Approach to Medication Management”). Точное соблюдение указаний врача по принятию лекарств критически важно при лечении ряда хронических заболеваний, однако пациенты используют только 50–60% назначенных им лекарственных препаратов, что приводит к многочисленным смертным случаям. Пациенты не соблюдают предписания врачей по приему лекарств по многим причинам: забывчивость (30%), наличие других приоритетов (16%), осмысленное решение (11%), отсутствие должной информации (9%) и эмоциональная неустойчивость (7%). Вообще говоря, соблюдение 80% предписаний принято считать удовлетворительным, но при лечении некоторых заболеваний требуется более высокий уровень. Например, при лечении СПИДа необходимо соблюдать предписания по приему лекарств не менее чем на 95%. Доведение точности соблюдения врачебных предписаний до такого уровня — фундаментальная проблема здравоохранения.

Воздействия с целью оказания помощи пациентам для соблюдения врачебных предписаний по приему лекарств можно разбить на три категории.

  • Cтимулирование и поддержка. Такие воздействия могут оказываться членами семьи пациента и его друзьями, а также профессионалами в области здравоохранения: врачами, средним медицинским персоналом, фармацевтами и т. д. Помочь могут и страховые компании, освобождая, например, аккуратных пациентов от уплаты страховых взносов.
  • Напоминания о потребности принимать лекарства. Доступны разнообразные службы передачи сообщений и устройства, напоминающие пациентам о потребности принять лекарство в назначенное время. Некоторые устройства отслеживают и дозировку лекарств.
  • Уточнение графика. Если пациент регулярно задерживает прием лекарств или путает дозировку, лечащий врач может пересмотреть режим лекарственного лечения, назначив препарат с более долгим временем действия или более высокой концентрацией активного вещества, что позволит уменьшить ежедневное число доз.

Автор исследует способы использования беспроводных технологий для повышения точности соблюдения указаний врача по принятию лекарств пациентами, которые лечатся дома. Разрабатывается интеллектуальная система управления медикаментозным лечением.

Люди в Интернете вещей

Тема февральского номера — Интернет вещей (Internet of Things), которой посвящена вводная заметка приглашенных редакторов «Интернет вещей и следующая техническая революция» (“The Internet of Things: The Next Technological Revolution”) и пять крупных статей. В роли приглашенных редакторов выступают Мохамед Али Феки (Mohamed Ali Feki), Фахим Кавсар (Fahim Kawsar), Мэтью Буссар (Mathieu Boussard) и Ливен Траппениерс (Lieven Trappeniers). Реальностью IoT делают такие технологии, как RFID, беспроводная связь малой дальности, определение местонахождения в реальном времени и сенсорные сети. Вслед за Всемирной паутиной и обеспечением повсеместной доступности мобильной связи IoT сулит значительные изменения в жизни людей. С учетом того, что к 2020 году к Сети будет подключено от 50 до 100 млрд различных устройств, наступает время перехода к парадигме, предполагающей, что предметы обихода становятся взаимосвязанными и интеллектуальными.

Вместе с тем человеческое понимание, готовность к использованию «умных предметов» и образуемых ими систем отстают от развития технологии, что приводит к многочисленным техническим, социальным, экономическим и политическим последствиям. Поэтому различные исследователи из университетов и производственных компаний, специалисты правительственных организаций изучают подходы к созданию IoT с трех основных позиций: научная теория, технические разработки и восприятие пользователями. Соответственно, в исследовательском сообществе в центре внимания все чаще находятся не системы, а конечные пользователи. Цель состоит в том, чтобы облегчить пользователям переход к IoT, предоставив им знания, требуемые для понимания новой среды и управления ею, а также разработав удобные интерфейсы, превосходящие все нынешние.

Первая статья тематической подборки под названием «Разработка прототипов связанных устройств для Интернета вещей» (“Prototyping Connected Devices for the Internet of Things”) написана Стивом Ходжесом (Steve Hodges), Стюартом Тейлором (Stuart Taylor), Николасом Вилларом (Nicolas Villar), Джеймсом Скоттом (James Scott), Домиником Биалом (Dominik Bial) и Патриком Тобиасом Фишером (Patrick Tobias Fischer). Сегодня значительную часть устройств, подключенных к Интернету, составляют персональные компьютеры и смартфоны, однако с позиций Интернета машин доступность сетевой связи должна быть распространена на простейшие устройства. Аналитики предсказывают, что в новой парадигме межмашинных коммуникаций простейшие встраиваемые устройства будут присутствовать в Сети наравне с традиционными платформами. Одновременно с появлением сетевых вариантов обычных бытовых устройств (стиральных машин, будильников, дверных звонков и т. д.) ожидается появление новых приложений. Эксперты предрекают, что в скором будущем встроенные устройства будут постоянно общаться друг с другом, повышать продуктивность труда человека, помогать людям справляться с повседневной деятельностью, обеспечивать более простые контакты с другими людьми, снабжать своевременной информацией и совершенствовать досуг.

Одним из ожидаемых последствий является то, что ПО встраиваемых устройств, образующих IoT, все в большей степени будет дополняться облачными сервисами, доступными за счет наличия встроенных сетевых интерфейсов. Такие сервисы позволят увеличить возможности этих устройств по обработке и хранению данных  —  относительно недорогие встраиваемые процессоры смогут проводить обработку данных и обращаться к крупным наборам данных, хранимым в облаках. В перспективе может появиться новый класс приложений, в которых группы устройств будут выступать в качестве элементов распределенного ввода/вывода и средств поддержки сервисов потенциально мирового масштаба.

Хотя концепция IoT обладает громадным потенциалом, нерешенными остаются многие сложные технические, социальные и экономические проблемы. При наличии многочисленных новых возможностей, которые сулит Интернет машин, нельзя недооценивать роль аппаратно-программных платформ, позволяющих преобразовывать идеи в работающие прототипы. В статье описываются некоторые доступные сегодня аппаратные средства и программные службы, облегчающие построение прототипов сетевых встраиваемых устройств. Возможности этих средств иллюстрируются на примере Microsoft .NET Gadgeteer —  платформы разработки устройств общего назначения. Ключевыми элементами Gadgeteer и подобных систем являются обеспечение быстрого конструирования и реконфигурирования аппаратуры электронных устройств, облегчение программирования и отладки и возможность использования веб-сервисов. Возможность быстрого построения прототипов устройств, их тестирования и внедрения ускорит понимание проблем и достоинств IoT.

Даниэль Рогген (Daniel Roggen), Герхард Трестер (Gerhard Tröster), Пауль Лукович (Paul Lukowicz), Алоиз Ферша (Alois Ferscha), Хосе Миллан (Jose del R. Millán) и Рикардо Чаварриаго (Ricardo Chavarriaga) представили статью «Незапланированные активности человека и распознавание контекста» (“Opportunistic Human Activity and Context Recognition”). Более 20 лет назад Марк Вейзер из Xerox PARC предложил идею среды со сверхминиатюрными сенсорными узлами и компьютерами, помогающей людям в их жизни. Будучи повсеместно распространенной, эта среда должна была знать, в чем нуждаются люди, обеспечивая им упреждающую поддержку. Эта идея окружающего интеллекта продолжает будоражить исследователей, а IoT теперь предоставляет необходимую инфраструктуру для обеспечения прозрачного доступа к сенсорам, процессорам и приводным устройствам с использованием стандартных протоколов, причем независимо от применяемых аппаратных средств, ОС и местоположения. Для претворения в жизнь концепции окружающего интеллекта устройства должны научиться понимать пользовательский контекст (включая местоположение пользователя, его активность  —  жесты, положение тела, способы передвижения, когнитивно-аффективные состояния и общественные взаимодействия), а также состояния среды.

Владение этой информацией позволяет обеспечить невозможные ранее виды поддержки пользователей — например, подсказать рассеянному человеку налить воду в кастрюлю, стоящую над зажженной газовой горелкой. Такая возможность постоянного мониторинга с распознаванием действий могла бы принести пользу людям во многих ситуациях дома или на работе. Однако существующие подходы к распознаванию контекста пригодны для использования только в средах, в которых имеются специализированные сенсоры. Для достижения наличия реального окружающего интеллекта требуется новая парадигма распознавания незапланированных активностей. В статье описываются методы, позволяющие производить распознавание произвольных активностей в динамических сенсорных конфигурациях.

Авторами статьи «Применение принципов человеческого обучения к системам IoT, ориентированным на пользователей» (“Applying Human Learning Principles to User-Centered IoT Systems”) являются Сан Ван Ли (Sang Wan Lee), Оливер Пренцель (Oliver Prenzel) и Зенгнам Бьен (Zeungnam Bien). Сторонники классических теорий искусственного интеллекта внесли значительный вклад в совершенствование пользовательского восприятия Интернета машин, однако по-прежнему отсутствует общее согласие по поводу принципов организации систем IoT, ориентированных на пользователей и поддерживающих двунаправленное представление знаний и адаптивное обучение. Технологии IoT и методы искусственного интеллекта позволили преобразовать многие сценарии повседневной жизни людей. Усовершенствовалась технология планирования человеческой деятельности и адаптации соответствующих планов к текущему контексту. Управляемые потоками работ всеобъемлющие системы поддерживают высокоуровневые интерфейсы программирования, посредством которых система автоматически конкретизирует пользовательские задачи, склеивая физически доступные действия в соответствии с планом решения задачи.

Современные исследования концентрируются на том, как сбалансировать системное и пользовательское представления задач. В системе распознавания произвольных действий (Opportunistic Activity Recognition System) Цюрихского технологического университета достигается высокопроизводительное распознавание действий на основе методов целенаправленного планирования задач. Система Aura Университета Карнеги – Меллона ориентирована на балансировку доступности системы и намерений пользователей. В основе этих технологий лежит та идея, что в системном представлении намерений пользователей относительно планирования задач и действий должны отражаться реальные желания пользователей. Построение системы, основанной на этой идее, затруднительно в тех случаях, когда сценарии применения системы отличаются высоким уровнем гибкости, как, например, в случае организации ухода за пожилыми людьми на дому. В таких случаях требуется сложное представление знаний, чтобы система могла обучаться и адаптироваться к изменениям контекста. Несмотря на многочисленные попытки разработать самоуправляемые системы IoT, остаются без ответов сложные вопросы: каким образом пользователю следует составлять план решения задачи и как на этот процесс могут действовать изменения контекста?

Поскольку ответы отсутствуют, недостатком многих подходов, основанных на методах искусственного интеллекта, является отсутствие согласованности между системным и пользовательским представлениями знаний. Результаты многих выполненных исследований показывают, что подходам на основе искусственного интеллекта свойственны неверные предсказания задач пользователей. По мнению авторов статьи, решение проблемы несогласованности может основываться на исследованиях способов накопления людьми знаний о своих задачах и обучения к адаптации при изменении контекста. Для этого требуется глубокое проникновение в психологию и нейропсихологию человеческого поведения. Проблемой является разработка системы IoT, обрабатывающей знания таким же образом, что и люди.

Статья «Обучение поколения Интернета вещей» (“Educating the Internet-of-Things Generation”) представлена Гердом Кортемом (Gerd Kortuem), Арошей Бандарой (Arosha K. Bandara), Нейлом Смитом (Neil Smith), Майком Ричардсом (Mike Richards) и Мариан Петре (Marian Petre). В динамичном компьютерном мире действие закона Мура вместе с близкой к нулю стоимостью обработки данных и поддержки электронных коммуникаций привело к появлению Интернета вещей. Развитие IoT окажет сильнейшее воздействие на человеческое общество и потребует, в частности, переосмысления подходов к обучению грядущего поколения компьютерных специалистов. Эта сложная проблема встает в то время, когда от высшего образования все более требуются преобразования, соответствующие серьезным изменениям в жизни общества. Для работы в новых областях деятельности нужны новые знания — в Третьей промышленной революции важнейшую роль будут играть новые разработки в ИТ, энергетике и организации транспорта. Все большее число людей хочет получить образование — за последние несколько десятилетий миллионы людей по всему миру перешли от состояния нищеты в средний класс, однако образовательные организации не могут справиться с возрастающим числом потенциальных студентов. Кроме того, потребители становятся производителями — переход от потребительской к созидательной культуре изменяет отношение людей к технологии и их роли в ней как производителей и созидателей. Технические разработки должны все более ориентироваться на поддержку демократического управления, открытость, общественное производство и коллективное сотрудничество.

Все эти изменения приводят к потребности в образовательной системе для нового поколения «цифровых» граждан, понимающих суть технологий, лежащих в основе IoT, а также осознающих социальные последствия широкомасштабного использования этих технологий. Открытый университет приступил к реформированию своих учебных программ и методов обучения компьютерным дисциплинам и с октября 2011 года предлагает студентам новый вводный курс «Моя цифровая жизнь». Основная цель этого курса состоит в том, чтобы сделать тематику IoT базовой в программах обучения первокурсников и с самого начала готовить студентов к грядущим изменениям в обществе и технологии.

Последняя статья тематической подборки написана Саситараном Баласубраманиамом (Sasitharan Balasubramaniam) и Джусси Кангашарью (Jussi Kangasharju) и называется «Реализация Интернета нановещей: проблемы, решения и области применения» (“Realizing the Internet of Nano Things: Challenges, Solutions, and Applications”). Развитие нанотехнологий идет параллельно с появлением новых разработок в Интернете и сенсорных сетях. В последние годы появилось направление нанокоммуникаций, целью которого является создание новых парадигм взаимодействия наноустройств для совершенствования их возможностей и способов применения. Однако наноустройства могут общаться не только в одноранговом режиме. Встраивание наносенсоров в различные объекты и устройства, окружающие пользователей, может привести к добавлению нового измерения в концепцию IoT — Интернет наноустройств (Internet of Nano Things, IoNT). Такие миниатюрные сенсоры, связываемые наносетью, могут поставлять мелкоструктурные данные изнутри объектов или труднодоступных областей. Например, нательные наносенсоры могут обеспечить сбор и передачу электрокардиографических и других жизненно важных сигналов. Микросенсоры, установленные в окружающей среде, могут собирать информацию о патогенах и аллергенах, присутствующих в конкретном физическом месте. Если объединить эти два источника данных на основе IoNT, то можно будет получить точный диагноз и отслеживать состояние пациента.

В статье анализируются две основные проблемы на пути реализации IoNT (рис. 4): организация сбора данных и механизмов маршрутизации в наносетях и разработка промежуточного программного обеспечения, связывающего традиционные микросенсоры в наносеть. Кроме того, рассматриваются требования к расширению современных систем управления контекстом и сервисами для поддержки IoNT, а также некоторые возможные области применения IoNT.

Рис. 4. Интернет наноустройств включает базовые наномасштабные сети, соединяющие множество наносенсоров, устройства, взаимодействующие с наносетями и обрабатывающие информацию в распределенном режиме, а также системы управления контекстом и сервисами
Рис. 4. Интернет наноустройств включает базовые наномасштабные сети, соединяющие множество наносенсоров, устройства, взаимодействующие с наносетями и обрабатывающие информацию в распределенном режиме, а также системы управления контекстом и сервисами

 

Вне тематической подборки опубликована статья Джейн Лью (Jane W.S. Liu), Чи-Шен Ши (Chi-Sheng Shih) и Эдварда Чу (Edward Chu) под названием «Киберфизические элементы интеллектуальных сред, готовых к возникновению чрезвычайных ситуаций» (“Cyberphysical Elements of Disaster-Prepared Smart Environments”). Государственные и межправительственные организации создают информационные системы управления чрезвычайными ситуациями. В Европейском союзе при выполнении проектов Osiris и Sany были разработаны стандарты и инструментальные средства для поддержки интероперабельности сенсорных сетей и сенсорных веб-сервисов, что облегчает их использование в системах оповещения и реагирования на чрезвычайные ситуации. В США система Integrated Public Alert and Warning System Open Platform for Emergency Networks (IPAWS-Open) предоставляет сервисы для получения, аутентификации и маршрутизации стандартизованных сообщений от официальных служб предупреждения. Основанный на использовании XML протокол Common Alerting Protocol (CAP) обеспечивает обмен сообщениями между разными системами управления чрезвычайными ситуациями, автоматическое формирования отчетов сенсорных систем для аналитических центров, а также агрегацию предупреждений, поступающих из нескольких источников. Интеллектуальные устройства и приложения могут аутентифицировать и обрабатывать распространяемые IPAWS и соответствующие стандарту CAP сообщения.

Совершенствуются и технологии предсказания и обнаружения разрушительных штормов, землетрясений, селевых потоков, цунами и т. д. — например, современные метеорологические радиолокаторы и системы поддержки принятия решений раннего предупреждения могут точно предсказать путь движения и уровень опасности торнадо, что позволяет обеспечить своевременное оповещение населения. Во многих развитых странах, в которых случаются сильные землетрясения, развернуты сети сейсмометров, а получаемые от них данные обрабатываются на компьютерах с использованием развитых средств определения местоположения событий. Эти сети могут обеспечить возможность раннего предупреждения о землетрясениях до того, как до соответствующей местности дойдет ударная волна и начнется подвижка грунта. Однако, несмотря на наличие подобных развитых технологий и инфраструктур, стихийные бедствия продолжают вредить людям.

Сегодня «умные» дома и интеллектуальные среды поддерживаются все большим числом устройств, приложений и сервисов, что обеспечивает людям удобства и облегчает их социальные связи. Однако подобные среды не помогают предотвращать увечья, получаемые при возникновении стихийных бедствий, или минимизировать наносимый ими экономический ущерб. Поэтому авторы статьи призывают к разработке и внедрению интеллектуальной защиты от стихийных бедствий.

До следующей встречи, Сергей Кузнецов (kuzloc@ispras.ru).

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF