Такие научные направления, как искусственный интеллект и кибернетика, объединены общей судьбой — недолгий начальный период эйфории и оптимистических высказываний сменился полным фиаско и многолетним забвением. Оба столь многообещающих направления сгубило отсутствие должного здравомыслия, но есть и объективная причина — недостаточная готовность технологий того времени к решению задуманных грандиозных задач. Казалось, будущего у искусственного интеллекта и кибернетики нет, однако полвека спустя они возрождаются, но в совершенно иной ипостаси. Теперь нет ресурсных ограничений, а постановка задач предельно конкретная — нет речи о какой-либо передаче машине творческих задач, о разумных рассуждениях и действиях с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств. В современных условиях искусственный интеллект ограничен экспертными системами, базами знаний, системами «вопрос-ответ» и еще рядом столь же понятных задач. Кибернетика также отказалась от туманных целей вроде «анализа и выявления общих принципов и подходов в процессе научного познания» — она представлена киберфизическими системами (Cyber-Physical System, CPS), продолжающими дело встроенных систем, но на новом уровне.

Рождение киберфизических систем

Термин «киберфизические системы» предложила в 2006 году Хелен Джилл, в то время директор по встроенным и гибридным системам в Национальном научном фонде США, желая подчеркнуть отличительную особенность организованного ею семинара NSF CPS Workshop. Устроители пытались пересмотреть роль встроенных систем, и это им удалось — они уловили общую тенденцию, а уже через пару лет началось стремительное развитие CPS, и прогресс в этом классе систем был признан одним из наиболее важных направлений технического развития в США, а чуть позже и в Европе.

Администрация первого президентского срока Барака Обамы включила киберфизические системы в приоритетный список инноваций, а после его переизбрания линия развития подтвердилась. В 2013 году была утверждена следующая очередь программы президентского инновационного партнерства Presidential Innovation Fellows, цель которого состоит в установлении связей между бизнесом и академическим сообществом, — среди девяти приоритетных направлений присутствует и CPS. Это свидетельствует о том, что развитие CPS критически важно с точки зрения национальных интересов, однако на данный момент тематика CPS пока еще ближе к университетским лабораториям, чем к промышленности, и американское руководство стремится наладить взаимодействие между ними. В октябре 2013 года в Брюсселе состоялась специальная конференция Cyber-Physical Systems: Uplifting Europe's innovation capacity, посвященная киберфизическим системам и их роли в инновационном процессе, где было подтверждено, что развитие CPS служит важнейшим фактором для развития ИКТ и подъема европейской экономики в целом.

Столь быстрое принятие CPS в развитых странах, получившее господдержку, имеет очевидное объяснение — CPS критичны для обеспечения национальной безопасности и являются существенной частью новейшей технологической истории. Нынешнюю эпоху называют информационной, она растянулась лет на 40–50, ей предшествовала индустриальная эпоха, начавшаяся с промышленной революции в Англии в конце XVIII века, но как бы ни было велико значение ИТ, они сами по себе не производят разнообразных материальных сервисов — всего того, что в конечном итоге составляет среду обитания человека. Никакие знания не освобождают от рутинной необходимости производить товары и услуги. Смена воротничков с синих на белые в сочетании с переносом общественного внимания на индустрию информации и знаний не сократила производство, а всего лишь перенесла его в страны третьего мира. В итоге население США и Европы попало в зависимость от стран-фабрик, и, чтобы возвратить себе самостоятельность, необходимо начать процесс, обратный аутсорсингу, но на качественно ином уровне — и CPS позволяют решить эту задачу. Но, разумеется, область действия CPS гораздо шире, эти системы позволяют создать качественно новые здравоохранение, транспорт, энергетику и многое другое.

От встроенных систем к CPS

Предшественниками CPS можно считать встроенные системы реального времени, распределенные вычислительные системы, автоматизированные системы управления техническими процессами и объектами, беспроводные сенсорные сети. CPS — это системы, состоящие из различных природных объектов, искусственных подсистем и управляющих контроллеров, позволяющих представить такое образование как единое целое. В CPS обеспечивается тесная связь и координация между вычислительными и физическими ресурсами. Область действия CPS распространяется на робототехнику, транспорт, энергетику, управление промышленными процессами и крупными инфраструктурами. Создание полноценных систем CPS в перспективе приведет примерно к таким же изменениям во взаимодействии с физическим миром, как те, к которым привела в свое время Сеть.

Можно говорить о нескольких основных технических предпосылках, сделавших CPS возможными. Первая — рост числа устройств со встроенными процессорами и средствами хранения данных: сенсорные сети, работающие во всех протяженных технических инфраструктурах; медицинское оборудование; умные дома и т. д. Вторая — интеграция, позволяющая достигнуть наибольшего эффекта путем объединения отдельных компонентов в большие системы: Интернет вещей [1], World Wide Sensor Net, умные среды обитания (Smart Building Environment), оборонные системы будущего. Третья — ограничение когнитивных способностей человека, которые эволюционируют медленнее, чем машины, и непременно наступает момент, когда они уже не в состоянии справиться с объемом информации, требуемой для принятия решений, и какую-то часть действий нужно передать CFS, выведя человека из контура управления (human out of loop). В то же время в ряде случаев CPS могут усилить аналитические способности человека, поэтому есть потребность в создании интерактивных систем нового уровня, сохраняющих человека в контуре управления (human in the loop).

А в чем новизна и принципиальное отличие CPS от существующих встроенных систем или АСУ ТП, на которые внешне они чрезвычайно похожи? Киберфизические системы интегрируют в себе кибернетическое начало, компьютерные аппаратные и программные технологии, качественно новые исполнительные механизмы, встроенные в окружающую их среду и способные воспринимать ее изменения, реагировать на них, самообучаться и адаптироваться. Ключевым в CPS является модель, используемая в системе управления, — от того, как она соотносится с реальностью, зависит работоспособность киберфизической системы. Рассматривая в этом контексте классические встроенные системы, следует признать, что они — продукты инженерии XX века, основанной на упрощенном представлении о свойствах природы и окружающей среды, соответственно, на упрощенных моделях. Сегодня упрощенные модели стали причиной техногенных катастроф, когда складываются условия, не предусмотренные моделью. Типичными примерами упрощения служат строительная механика и электротехника, представляющие собой вырожденные случаи моделей физики, адаптированные к решению определенного круга задач. Попробуйте, не выходя за формулы электротехники, разобраться, что происходит с накопленной энергией при подключении заряженного объекта к незаряженному, — не выйдет. На таком же ментальном базисе построены нынешние встроенные системы, а CPS — явление следующего порядка сложности. Для создания систем, способных работать в реальном мире, нужна новая дисциплина — проектирование моделей (model engineering).

Новый взгляд на старые истины

Проектирование моделей позволит преодолеть ряд фундаментальных проблем, возникающих при создании CPS, — например, потребуется пересмотреть такие понятия, как надежность, детерминированность и время.

При пользовании существующими встроенными системами априори предполагается, что они всегда готовы к работе, — такие системы встраивают в автомобили, самолеты и другие сложные изделия, где отвечают за безопасность. Надежность таких систем обеспечивается путем поддержания работоспособности составляющих ее компонентов за счет резервирования, регламентной замены и т. д. В CPS все сложнее — состав системы может изменяться во времени, и заведомо известно, что компоненты и связи между ними не обладают 100-процентной надежностью.

Одно из важнейших достижений современных полупроводниковых технологий состоит в том, что они смогли «обуздать» физическую природу процессов, происходящих в кристаллах. Однако в каждом транзисторе нет строгого деления на 0 и 1, как и в природе нет деления на черное и белое, поэтому на заре микроэлектроники, когда схемы собирались из дискретных компонентов (транзисторов, резисторов, конденсаторов), приходилось учитывать разброс параметров каждого элемента и, как следствие, различного рода задержки и гонки. Создание современных микросхем, состоящих из миллиардов транзисторов, стало возможным в том числе и потому, что сегодня транзисторы с очень высокой степенью приближения можно интерпретировать как двоичные элементы, что обеспечивает детерминированность поведения всей схемы. В реальной жизни, на которую ориентированы CPS, детерминированности нет — окружающая среда недетерминирована.

Встроенные системы работают под управлением операционных систем реального времени, в которых оценка корректности работы программы определяется не только ее корректным завершением, но и соответствием затраченного времени запланированному. Обычно для программ во встроенных системах задается худшее время исполнения, и пишутся они на специальных синхронных языках программирования. Перенести все это в CPS сложно, поскольку здесь предстоит использовать разнообразные языковые средства, разные ОС и задействовать все возможности процессорных архитектур. В традиционном программировании фактор времени практически отсутствует — вся школа программирования, построенная на наследии Никлауса Вирта [2], отрицает роль времени.

Область приложения CPS естественным образом разбивается на следующие основные сегменты: умное производство, умные сети и услуги, умные здания и инфраструктуры, умный транспорт и умное здравоохранение.

Умное производство

Главная составляющая умного производства (Smart Manufacturing, SM) — это управляющий им производственный интеллект (Manufacturing Intelligence, MI). Еще совсем недавно под MI понимали только программное обеспечение, превращающее данные в знания, необходимые для менеджмента, а сейчас MI видится шире — как совокупность всех возможных средств автоматизации управления (отчетных и аналитических инструментов, разного рода пультов управления автоматизированных технологий) в сочетании с робототехникой, аддитивными и другими современными технологиями.

Умное производство состоит из умных машин (Smart Machines), отличающихся от современных мультифункциональностью, малыми габаритами, возможностью адаптации к потребностям пользователей, реализуемой путем сбора нужной функциональности в одной машине. Такие машины самоуправляемы — они могут оценивать состояние окружающей среды, обнаруживать и исправлять ошибки — например, реагировать на износ оборудования. SM позволяет оптимизировать все производство прежде всего за счет создания единой системы, в которой машины могут обмениваться данными между собой в режиме реального времени: обмен между оборудованием, расположенным непосредственно на производственных площадях и в логистической цепочке, включая бизнес-системы, поставщиков и потребителей; передача сведений о своем состоянии обслуживающему персоналу. При этом производственное оборудование, получая сведения об изменившихся требованиях, может само вносить корректировки в технологический процесс.

Системы класса CPS объединяют гетерогенные компоненты в единую систему с применением многочисленных контуров управления, состоящих из датчиков, управляющих компьютеров и исполнительных органов. Такая цельность SM отличает их от современного производства, нацеленного на массовое воспроизведение тех или иных физических объектов без полноценной функциональной интеграции. Нынешние промышленные роботы имеют ограниченное применение — их более широкому распространению мешают высокая собственная стоимость и сложность настройки, оправдываемые при выполнении повторяемых операций. Ручной труд остается, поэтому из-за желания снизить стоимость заводы переводятся в слаборазвитые страны, что приводит к разрыву цикла проектирование-производство с неизбежным снижением качества.

Идея SM согласуется с общими тенденциями нынешнего века, которые можно наблюдать в промышленности. Например, реализовать массовое производство по индивидуальным заказам при цене массовых изделий в полной мере можно лишь при наличии гибкости и адаптивности, обеспечиваемой киберфизическими системами. Примерно то же можно сказать об аддитивном производстве (Additive Manufacturing), развивающем идеи 3D-печати для выпуска готовых изделий [3]. С одной стороны, оно лучше соответствует требованиям массовой кастомизации, чем существующие технологии, а с другой — его можно полностью автоматизировать и связать в единый процесс проектирования и производства, получив прямое производство (Direct Manufacturing), являющееся частью SM.

В инженерной практике еще не было прецедентов создания систем, сравнимых по сложности с SM, поэтому возникает необходимость в теоретических работах, связанных с созданием методов для генерации моделей физической составляющей CPS, интефейсов этих моделей с моделями вычислительных систем, способов сертификации и верификации моделей.

Умное энергоснабжение

Современная жизнь находится в зависимости от сетей, предназначенных для передачи энергии, данных и т. п., ставших частью цивилизации, поэтому следующая задача CPS заключается в создании более эффективных — умных сетей (Smart Grids). Максимально возможное снабжение их датчиками для сбора данных и обработка этих данных позволят предложить оптимальные решения, обеспечивающие экономическую эффективность, непрерывность снабжения, экологическую безопасность и защиту от террористических атак.

Национальная энергосистема — это система систем, состоящая из множества компаний, каждая из которых располагает теми или иными ресурсами от электростанций до счетчиков в домах потребителей. Уникальная особенность электрических сетей заключается в их полной зависимости от потребителей, текущее потребление почти полностью определяет вырабатываемую мощность, попытки сохранять и накапливать выработанную энергию немногочисленны, поскольку пока еще слишком сложны и дороги. Существующие системы регулирования уже можно назвать киберфизическими, поскольку они обеспечивают динамическое управление генерирующими мощностями в соответствии с неподконтрольными и переменными во времени нагрузками. Пока еще не все задачи комплекса автоматизированы и решаются операторами, которые руководствуются собственным опытом оценки данных, получаемых по каналам обратной связи (см. рисунок). Можно представить себе, какой объем информации нужно обработать для получения оптимального решения, учитывающего рыночные факторы, количество и качество производимой энергии (электричество, как любой товар, имеет собственные параметры качества — напряжение, частоту, форму кривой электрического тока), состояние линий передачи и многое другое. Очевидно, что принятие решений без качественно новых CPS невозможно. Нынешние энергосистемы лишь условно можно назвать киберфизическими — они создавались в то время, когда господствовало расточительное отношение к энергии, а средства связи были достаточно примитивны. В XXI веке экономия стала первостепенной задачей, а развитие компьютерных сетей порождает неограниченное количество данных. В этих условиях CPS должны способствовать интеграции и оркестровке данных, поступающих из множества источников, что обеспечит большую устойчивость энергосистем в условиях существующих ограничений на регулирующие воздействия и усиливающейся неопределенности внешней среды.

Две составляющие электрических сетей — информационная и энергетическая
Две составляющие электрических сетей — информационная и энергетическая

 

Умные сооружения

Современные технологии строительства позволяют создавать умные сооружения (Smart Buildings), конструкции с минимальным или вообще нулевым потреблением энергии (Net-Zero Energy, NZE). Но они нуждаются в постоянном мониторинге, они должны быть подключены к умным сетям и соответствующим образом управляться средствами CPS с тем, чтобы наиболее целесообразно использовать предоставляемые внешним миром ресурсы и услуги. Объединение данных, полученных из разных источников, позволяет достичь режимов эксплуатации, близких к оптимальным.

Кроме того, основная задача для сооружений состоит в мониторинге их собственной конструкции и факторов внешней среды, которые на них воздействуют. Например, традиционно контроль за мостами сводится к периодической проверке их состояния без учета сейсмических, температурных, ветровых и других воздействий, поэтому их строили с колоссальным запасом, но даже при этом периодически происходят разного рода неприятности. Сегодня появилась возможность снабдить сооружения датчиками и передавать телеметрию в пункты контроля. Включение в контур управления CPS позволит не только безопасно эксплуатировать существующие сооружения и продлевать их жизненный цикл, но и создавать качественно новые конструкции.

Умный транспорт

Умные транспортные системы (Smart Transportation) оборудованы различными компьютеризированными встроенными системами управления на разных уровнях. Практически решены задачи связи транспортного средства с системами обслуживания и дистанционного доступа человека к различного рода транспортным услугам. Кибернетические решения CPS предполагают в этом направлении прежде всего создание полноценной связанной системы, включающей связь между машинами (Vehicle-to-Vehicle, V2V) и между машиной и внешней окружающей ее инфраструктурой (Vehicle-to-Infrastructure, V2I). Технологии V2V и V2I уже работают в Google Car, позволяя повысить пропускную способность дорог, снизить аварийность и загрязнение окружающей среды. В целом V2I играют координирующую и кооперирующую роль, обеспечивая сбор информации из разного рода источников и распределяя ее между группами автомобилей или отдельными автомобилями — например, сообщают водителям рекомендуемые параметры (дистанцию, скорость), с тем чтобы все участники движения перемещались быстрее и безопаснее. По оценкам экспертов, массовое появление в Европе систем V2I возможно к 2020 году.

Задача реализации V2V как децентрализованной структуры сложнее — здесь необходимо выработать стандарты информационного обмена, приемлемые для всех производителей, сейчас этим занимается консорциум CAR2CAR Consortium. Обнаружившие друг друга автомобили создают временную сеть, выступая в роли маршрутизаторов для других участников движения. После этого они могут найти оптимальное решение в ситуациях, когда их интересы каким-то образом пересекаются.

Авиация по определению наиболее автоматизированная сфера, и здесь не ожидается ничего радикально нового за исключением системы навигации, основанной на управлении летно-техническими характеристиками, которая позволяет более эффективно использовать воздушное пространство, что экономит топливо и сокращает выбросы.

***

Развитие киберфизических систем критически важно с точки зрения национальных интересов, однако на данный момент их разработка находится на уровне академических исследований и лабораторных разработок, и задача государства состоит в организации взаимодействия между бизнесом, промышленностью и наукой для формирования благоприятной среды для создателей CPS. Кроме того, реализация потенциала киберфизических систем может столкнуться с той же проблемой, что и Большие Данные сегодня, — потребуются специалисты, обладающие чрезвычайно широким диапазоном знаний, от кибернетики и теории систем до программирования и инженерии.

Литература

  1. Леонид Черняк. Интернет вещей: новые вызовы и новые технологии // Открытые системы. СУБД. — 2013. — № 4. — С. 14–18. URL: http://www.osp.ru/os/2013/04/13035551 (дата обращения: 11.03.2014).
  2. Никлаус Вирт. Долой «жирные» программы // Открытые системы.СУБД. — 1996. — № 6. С. 27–31. URL: http://www.osp.ru/os/1996/06/179017 (дата обращения: 11.03.2014).
  3. Леонид Черняк. На пороге перемен: «большая семерка» ОС, версия 2014 // Открытые системы. СУБД. — 2013. — № 10. — С. 10–11. URL: http://www.osp.ru/os/2013/10/13039062 (дата обращения: 11.03.2014).

Леонид Черняк (osmag@osp.ru) — научный редактор, «Открытые системы. СУБД» (Москва).

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF