/
x

Главная / О компании / Новости / Интервью руководителя отдела решений Microsoft Максима Павловского "Интернет вещей: реальность и перспектива"

Интервью руководителя отдела решений Microsoft Максима Павловского "Интернет вещей: реальность и перспектива"

23.10.2017
Интервью руководителя отдела решений Microsoft Максима Павловского "Интернет вещей: реальность и перспектива"

 

Максим Павловский, руководитель отдела решений microsoft компании Softline

 

– Расскажите, пожалуйста, об наиболее перспективных направлениях ИТ.

– Одним из наиболее перспективных направлений последнего времени является интернет вещей (IoT). Если верить исследованиям IDC, то уже к 2019 году более двух третей потребителей планируют приобрести домой «умное» бытовое устройство с подключением к интернету. Более того, половина из них намеревается приобрести так называемые носимые гаджеты (смарт-часы и фитнес-браслеты, «умные» велосипедные шлемы и даже смарт-кольца).
Большое количество «умных» устройств сулит в ближайшие пару лет серьезные проблемы для ИТ-подразделений, поскольку клиенты будут ожидать от корпоративных сервисов постоянной доступности, а это увеличит нагрузку на ИТ-департаменты. Если ежечасная стоимость простоя сервисов порой достигает шестизначных цифр, то с приходом IoT финансовые потери станут еще существеннее.
В связи с ростом мощности вычислительных систем, ограниченность которых ранее не позволяла создавать сложные технологические структуры, на текущий момент активно развивается deep learning — это направление в области искусственного интеллекта (Artificial Intelligence) и машинного обучения (Machine Learning), основанное на поиске моделей и алгоритмов, благодаря которым компьютеры смогут учиться на собственном опыте, формируя в процессе обучения многоуровневые, иерархические представления об окружающем мире. В ближайшие десять лет именно эти технологии перевернут привычные нам индустрии — от медицины до развлечений.

Технологии deep learning применяются для решения задач компьютерного зрения, создания самостоятельных систем управления и много другого. За последние несколько лет человечество добилось практических успехов. Во-первых, накоплены (и продолжают накапливаться) огромные массивы данных. Во-вторых, появились технологии высокопроизводительных вычислений. Теперь мы можем быстро обсчитывать искусственные (машинные) нейронные сети весом в гигабайты. В-третьих, мы все лучше адаптируем знания о живых нейронных сетях к искусственных системах.
ИТ-компании успешно расширяют внедрение нейронных сетей на самых разных рынках, и это дает задел разработчикам и архитекторам преодолевать все новые технологические барьеры.

– Как мы сможем в будущем применять подобные инновационные технологии на практике?

– Что касается технологий искусственного интеллекта, то мы сможем применять их в сельском хозяйстве в вертикальных фермах – это значит урожай будет выращиваться в теплицах, где искусственно создаются все необходимые условия: свет, температура, влажность. ИИ будет контролировать влагу, подогрев и атмосферное давление.
К 2030 году технологии искусственного интеллекта сделают домашних роботов более надежными и функциональными. Роботы специального назначения будут обеспечивать доставку товаров и почты, чистить офисы и следить за безопасностью.
В банках искусственный интеллект уже сейчас используется для контроля законности действий проводимых операций. Помимо этого, за счет накопления больших данных о ежедневных транзакциях пользователей, современные банки не только превосходно понимают, чем живут их клиенты, но и могут моделировать, что с ними может произойти. Это помогает банкам управлять своими рисками и рисками клиентов, а также создавать персональных финансовых ассистентов и системы таргетированного маркетинга. 

В организации дорожного движения технологии искусственного интеллекта применяются для предотвращения пробок и обеспечения безопасности на дорогах. Уже сейчас автопроизводители в сотрудничестве с ведущими компаниями в области электроники уделяют большое внимание автопилотированию. В основе программного обеспечения для автопилотирования лежат глубокие нейронные сети, которые обучаются автономному вождению и распознаванию динамических сигналов, регулирующих дорожное движение.
Интернет вещей, это то, что мы можем применять в повседневной жизни уже сейчас. Концепция «умного дома» — пожалуй, самый старый из его компонентов. Интеллектуальные решения для дома становятся все более гибкими, многофункциональными и дешевыми. Они уже умеют запоминать привычки и предпочтения своего владельца и способны сэкономить большое количество средств на отопление и электроэнергию, автоматически выключая неиспользуемые осветительные приборы. «Умные» решения для безопасности жилищ предусматривают уже не только дистанционный контроль над происходящим в доме, но и удаленное управление ответом на вторжение непрошеных гостей или иные события. Датчики влажности и температуры способны обеспечить оптимальный микроклимат в каждой из комнат. И всеми этими функциями можно управлять при помощи смартфона.
Интернет вещей проникает в абсолютно все отрасли. Казалось бы, как можно применять его в животноводстве? – Компания Cow Tracking Project имплантирует RFID-датчики в ушную раковину коров, что позволяет фермерам следить за их здоровьем и передвижением. Постоянный мониторинг дает возможность отслеживать любые изменения в поведении животных, поскольку они могут означать болезнь или нарушение самочувствия.
RFID-микросхемы могут эффективно применяться в промышленности при хранении и транспортировке изделий — специалисты говорят о революции в логистике. Весь технологический процесс — от изготовления товаров и их складирования до доставки клиенту — можно проконтролировать. Многочисленные операции, в некогда производимые почти вручную, и требующие огромного числа документов— будут предельно автоматизированы. Благодаря меткам можно также контролировать состояние проданных товаров и своевременно проводить профилактическое обслуживание.
Мониторинг здоровья людей — одна из самых значимых сфер применения интернета вещей, особенно ввиду старения человечества. Интернет вещей может значительно повысить качество жизни больных и пожилых людей. Phillips разрабатывает футболки с «умной тканью», которая измеряет данные окружающей среды (например, загрязнение) и сопоставляет их с личной медицинской информацией (к примеру, о респираторных заболеваниях). Siemens работает над дополнением к слуховым аппаратам, которое позволяет услышать сигнал об опасности (сирену или предупреждение о природных бедствиях) быстрее, чем если бы его услышали естественным образом.

– Что требуется предприятию для реализации IoT-подхода?

– Для этого нужно, чтобы вся необходимая информация о фактическом состоянии ресурсов как внутри одного, так и на разных предприятиях, была доступна автоматизированным системам управления разных уровней. Технологические системы и оборудование промышленно развитых стран становятся интеллектуальными и объединенными. Задачей IoT является не просто подключение различных устройств к связи, но также их объединение в программно-управляемые пулы, а также предоставление пользователю не самих устройств, а результатов их использования.
Внедрение интернета вещей не требует внесения значительных изменений в сами подключаемые устройства, и, как следствие, капитальных затрат на их модернизацию. Суть явления в трансформации методов и средств сбора, хранения и обработки данных о состоянии устройств. Важна также и роль человека в процессах сбора данных и управлении устройствами. Интернет вещей требует изменения подходов к созданию и использованию автоматизированных информационных систем управления (АСУ) и общих подходов к управлению предприятиями и организациями.

– На что стоит обратить внимание при внедрении IoT-продукта? 

– Компаниям нужно помнить, что без налаженной коммуникации друг с другом все датчики, приводы и контроллеры «умного производства» становятся бесполезными. Даже небольшие проблемы в работе такой высоконагруженной информационной системы могут быть дороги и опасны. Нагрузка на инфраструктуру вырастает в разы. Также при внедрении какого-либо IoT-продукта (будь то система безопасности, использующая RFID-метки, «умный офис» или система наблюдения за транспортом) в первую очередь стоит обратить внимание на состояние сети, которая будет служить основой для интернета вещей на предприятии.
В целом, сеть, работающая с интернетом вещей, должна быть способна справиться с большим количеством устройств и трафиком, который они генерируют; быть надежной с точки зрения кибербезопасности, гибкой в настройке и хорошо адаптироваться к беспрецедентно высоким нагрузкам. Мониторинг сети в реальном времени становится мощным инструментом для обеспечения всех этих требований. Он дает возможность рассчитать необходимую ширину канала или уменьшить поток данных, если они не нужны; вовремя заметить подозрительную активность и обнаружить проблемы раньше, чем они станут глобальными. Решения для мониторинга сетей не требуют трудоемкой доработки под новые устройства и протоколы, без проблем интегрируются с уже существующей инфраструктурой, максимально упрощают рутинные задачи и справляются с анализом необычного и объемного трафика, предупреждают потери, аварии и прочие проблемы.

– Каковы перспективы внедрения проектов интернета вещей в Беларуси? 

– В настоящее время осуществляется государственная поддержка внедрения новых бизнес-процессов и сервисных моделей, построенных по идеологии IoT. Это направление будет ключевой точкой роста промышленности и экономики Беларуси на ближайшие годы. Необходимо использовать этот потенциал за счет хорошо скоординированных усилий государства, бизнеса, научных и исследовательских организаций.