В марте прошлого года программа AlphaGo, разработанная Google DeepMind, одержала победу над одним из лучших мастеров го в мире - Ли Седолем (Lee Sedol). Эта серия игр стала показателем того, на что способны нейронные сети. И они находят применение в других (менее глобальных) приложениях, например программах для обнаружения вредоносного ПО или перевода текста на изображениях.
Ожидается, что в ближайшее время стоимость рынка программного обеспечения, использующего возможности глубокого обучения, превысит 1 миллиард долларов. Поэтому исследователи занимаются проектированием специальных чипов, способных справиться с такими приложениями.
Среди них выделяются Google, Nvidia, Qualcomm и др. Но сегодня мы бы хотели поговорить о разработке ученых Мичиганского университета - проекте Michigan Micro Mote - компьютере объемом в один кубический миллиметр.
Генеральный директор SoftBank Масаёси Сон (Masayoshi Son) предположил , что к 2035 году количество гаджетов Интернета вещей достигнет 1 триллиона. Однако у современных устройств, например камер, микрофонов, замков, термостатов, есть недостаток - они не способны анализировать информацию самостоятельно, потому постоянно передают её в облако, затрачивая энергию.
Исследователи из Мичиганского университета поставили перед собой задачу решить эту проблему и сделать умные и маленькие компьютеры с сенсорами для IoT.
«Сложно представить, сколько данных сгенерирует триллион устройств, - говорит профессор Мичиганского университета Дэвид Блааув (David Blaauw). - Создав маленькие энергоэффективные сенсоры, способные проводить анализ «на лету», мы сделаем наше окружение более безопасным и сэкономим электричество»
Именно проблему энергопотребления должен решить компьютер Michigan Micro Mote, который настолько маленький, что сопоставим размерами с рисовым зернышком.
Тем не менее он является полнофункциональной вычислительной системой, способной действовать как умный датчик. Например, его используют для мониторинга внутриглазного давления.
Удивительно маломощный
В основе решения лежит крошечный процессор Phoenix с очень низким энергопотреблением. Процессор Phoenix разделен на ядро и периферию. Ядро состоит из 8-битного CPU, 52-х 40-битных ЗУ с произвольным доступом для данных (DMEM), 64-х 10-битных ЗУ с произвольным доступом (IMEM) и 64-х 10-битных ПЗУ (IROM) для команд, а также блока управления электропитанием.Периферия включает в себя контрольный таймер и датчик температуры, но к их числу можно добавить еще 8 сенсоров, в зависимости от требуемого функционала.
Ядро и периферия взаимодействуют с помощью системной шины, использующей простой асинхронный протокол. Большую часть времени процессор Phoenix проводит в режиме готовности. Контрольный таймер, который является осциллятором с низким потреблением тока, «будит» процессор и запускает процесс обработки и сохранения показаний температурного датчика. После выполнения задачи, процессор возвращается в режим готовности и ожидает следующей команды - такой подход позволяет серьезно сократить энергопотребление.
CPU и другие логические модули могут быть отключены от источников питания, когда их услуги не требуются, а вот память (IMEM и DMEM) - нет, поскольку она должна хранить записанные в неё данные. Поэтому модули SRAM остаются главными потребителями энергии. По этой причине разработчики применяют методики, призванные снизить утечки тока, например высокий уровень напряжения на входах транзисторов. С той же целью была увеличена длительность стробирующего импульса.
Чтобы еще сильнее снизить энергопотребление, DMEM работает с так называемым списком свободной памяти. Этот список, управляемый CPU, содержит информацию об используемых строках в памяти DMEM. DMEM имеет 26 переключателей (каждый подключен к 2 строкам), которые выборочно отключают подачу тока в режиме готовности, учитывая состояние списка свободной памяти.
Разработчики также оптимизировали работу CPU с IMEM и DMEM. Для работы с IMEM используется минимальный набор базовых команд. Длина команды ограничена 10 битами, при этом популярные операции используют гибкие способы адресации, а менее популярные - неявные операнды. Также в процессоре имеется аппаратная поддержка сжатия, чтобы максимизировать емкость памяти.
Отображение адресов виртуальной памяти в DMEM выполняется с использованием фиксированного алгоритма Хаффмана. Сама DMEM разделена на статические и динамически определяемые блоки. Каждые 16 байт виртуальной памяти получают одну строку статического раздела. Если запись в память вызывает переполнение, избыток переносится в динамический раздел по указателю.
Что касается встроенного температурного датчика, то его схема представлена на рисунке выше. Температуронезависимый источник тока (Iref) и источник тока, показания которого меняются согласно абсолютной температуре (Iptat), подключены к кольцевому генератору, переводящему температурную информацию в импульсы. Затем эти сигналы поступают на суммирующий счетчик, генерирующий цифровые данные. Поскольку значение температурного датчика сохранять надолго не требуется, он отключается во время простоев, чтобы дополнительно сэкономить энергию.
В своей работе ученые провели тестирование процессора Phoenix и установили, что он потребляет 297 нВт в активном режиме и всего 29,6 пВт в режиме готовности.
Из чего сделан «бутерброд»
Помимо процессора, Michigan Micro Mote имеет несколько других «слоев», выполняющих свои функции. Одним из них являются солнечные панели - солнечная батарея площадью 1 квадратный миллиметр способна производить 20 нВт мощности.
Помимо солнечных батарей, устройство состоит из управляющего модуля, радиомодуля, интерфейса сенсорной системы, самого процессора, батареи и элемента регулирования мощности.
Слои общаются между собой с помощью специально разработанного универсального интерфейса, названного MBus. При этом ученые могут просто заменить один из слоев на другой, реализовав новый тип следящего устройства. Такой дизайн значительно снижает стоимость производства.
Путь в микробудущее
«Сейчас мы работаем над улучшением технологии обмена сообщениями между компьютерами, - говорит Блааув. - Пока что нам удалось достигнуть расстояния в 20 метров. Это серьезное улучшение, поскольку первые версии устройства могли передавать информацию лишь на 50 сантиметров»
Возможности технологии ученые из Мичигана продемонстрировали на конференции ISSCC.
Камнями преткновения к расширению зоны покрытия остаются размер антенны и необходимость увеличения мощности для передачи информации на большие расстояния, что сказывается на энергопотреблении.
Исследователи предпринимают и другие шаги к улучшению микрокомпьютера. Например, они постоянно совершенствуют память устройства - предыдущие поколения Micro Mote использовали лишь 8 килобайт SRAM, что делало их непригодными для обработки звука и видео. Поэтому команда ученых снабдила новые компьютеры флеш-памятью в 1 мегабайт.
Более того, одно из устройств Micro Mote, представленных на ISSCC, имело на борту процессор для глубокого обучения. Микрогаджет оказался способен управлять нейронной сетью, потребляя при этом всего 288 мкВт. Обычно такие задачи требуют больших банков памяти и вычислительных мощностей, предоставляемых современными GPU.
Блааув говорит, что их стартап CubeWorks уже занимается прототипированием устройств и исследованием рынков. Ученые надеются, что через 2 года появятся камеры наблюдения, способные вычислить разыскиваемого правонарушителя прямо среди проходящих мимо людей, и другие умные устройства из мира IoT.
ИПЛИТ РАН и Лаборатория интеллектуальных исследований «ЛИНТЕХ» разрабатывают технологию распределенных сенсорных сетей (РСС). О том, насколько реально нашей стране совершить беспрецедентный по своим масштабам рывок в развитии индустрии РСС, рассказывает генеральный директор ООО «ЛИНТЕХ» Юрий Аурениус .
К сожалению, есть стратегически важные отрасли технологического прогресса, в которых Россия в периоды перестройки, хаоса 90-х и становления политической стабильности начала XXI века безнадежно отстала от Запада и стремительно набирающих потенциал азиатских тигров.
Среди таких областей науки микроэлектроника, техническая кибернетика, робототехника и многие другие сферы, являющиеся основой перехода экономики стран на индустрию 5-го технологического порядка. Особенно можно выделить развитие технологий телекоммуникаций и связи, от которых наиболее остро зависит эффективность управления и качество контроля над важнейшими объектами производства, а также всем комплексом т.н. народного хозяйства.
Стоит признать, что стандарты Wi-Fi и Bluetooth, которые мы воспринимаем как передовые и наиболее эффективные средства коммуникаций, далеко не самые современные и надежные. Все больше в массовое практическое применение в мире внедряются распределенные сенсорные сети (РСС) , готовые работать как «умная пыль» – самостоятельно организовываться в единую интеллектуальную сеть и контролировать по тысячам целевых параметров квартиры, жилые дома, целые города и даже континенты.
Они в десятки раз надежнее существующих беспроводных сетей, позволяют формировать системы автоматического решения огромного комплекса жизненно важных задач практически без вмешательства человека. Восполнить этот техногенный пробел и втолкнуть Россию в последний вагон уходящего поезда передовых инноваций в области беспроводных телекоммуникаций сегодня шансы еще есть.
Наиболее перспективным проектом по разработке отечественных чипов стандарта ZigBee и программного обеспечения для их активного применения в различных областях можно назвать команду Института лазерных и информационных технологий РАН (г. Шатура) и Лаборатории интеллектуальных исследований «ЛИНТЕХ». О том, насколько реально нашей стране совершить беспрецедентный по своим масштабам рывок в развитии индустрии РСС, рассказывает генеральный директор ООО «ЛИНТЕХ» Юрий Аурениус .
─ Юрий, расскажите, как говорится на пальцах, в чем же состоит особенность этой технологии? Сенсорные сети – звучит как-то научно-фантастически…
─ Лучше бы Вам рассказал наш технический директор Игорь Воронин, он один из ведущих в России специалистов в области РСС. Особенностей и преимуществ у сенсорных сетей множество. Основные, пожалуй, две – произвольно расположенные модули сенсорной сети мгновенно самостоятельно организуются в единую сеть. И вторая – то, что Wi-Fi и Bluetooth строятся по технологии «звезда» – это когда одна точка раздает всем сетевые настройки и к ней прицепляются другие «дочерние» устройства, а сеть по стандарту ZigBee способна стать смешанной сетью, которая сама формируется в структуру со случайными связями. Сенсорная сеть – это MESH. Визуально она представляет собой не звезду («точка- многоточка») , а рыболовную сеть – т.е. каждый элемент такой сети взаимодействует с множеством соседних элементов, образуя необходимое соединение. Это и обеспечивает в разы большую надежность передачи данных. Чем больше в ней участников – тем больше надежность передачи данных. Сеть может потерять до 40% активных устройств, сохранив свой основной функционал. Область применения практически не ограниченна – от распространенных бытовых приборов до серьезных систем мониторинга и жизнеобеспечения.
Но соединить модули одного стандарта в одну сеть – не самая сложная задача. Это происходит автоматически. А вот далее, к каждой такой сети предъявляются разные требования – одним требуется часто передавать данные из точек к центру, другим – один раз каждый час, третьим гарантировано передавать данные с заданной длительностью, у четвертых может быть задача один раз в год во время пожара включиться и передать данные, а все остальное время «спать» – там должна быть максимальная работоспособность сети без замены батарей. Разные задачи решаются разными требованиями к сети. Отсюда возникают разные протоколы и алгоритмы взаимодействия компонентов сети – как всем датчикам одновременно «проснуться», передать информацию и потом опять заснуть, чтобы не тратить драгоценную в этом случае энергию. Или, наоборот, – по какой схеме им надо включаться и засыпать, чтобы гарантированно собрать и пере-дать данные на центральный узел сбора и обработки данных.
Сеть состоит из узлов – т.н. мотов. Каждый узел это программно-аппаратное устройство, представляющее из себя приемопередатчик, главный чип (микропроцессор), который обрабатывает команды, современный блок автономного питания и какой-то сенсор. Если Вы не знаете, сенсор, по-русски, – датчик. К каждому такому моту можно подключить несколько различных датчиков. Чем больше датчиков прицепляем к одному узлу, то тем больше различных параметров мы можем замерять, но при этом и расход энергии батарей увеличивается. Датчики, как правило, используются стандартные. Это замеры температуры, давления, влажности, освещенности, вибрации, шума, положения в пространстве (инклинометры), количества оборотов (энкодеры), радиации, угарного газа (CO/CH). Кроме датчиков можно устанавливать и управляемые исполнительные устройства. Тогда каждый узел сети начинает работать уже как «умный дом» – собирает необходимую информацию и передает ее для обработки, затем получает сигнал управления «из центра » и выдает его для отработки исполнительному устройству. И никаких проводов и сомнений в надежности системы.
Сенсоры могут также быть специально разработанные. Но в этом случае стоимость узла резко вырастает. Как правило, для построения сети используют десятки узлов, датчики стараются использовать стандартные. Они дешевле за счет массового производства, ремонтопригодны или быстро заменяемы – главное, чтобы удовлетворяли требуемым параметрам. В сети есть координаторы – более «умные» моты, которые выполняют основные функции синхронизации сети, при включении они опрашивают все доступные устройства и выстраивают по ним сеть. Есть промежуточные узлы – ретрансляторы, или роутеры. И третий уровень – это конечные устройства. К ним-то как раз сенсоры и прицепляют. Через ретрансляторы выстраивается сеть, по которой передаются пакетами собранные данные и они все стекаются в единую точку сбора. Расстояние между устройствами, как правило, в настоящее время не превышают 100 метров. Хотя уже разработаны и поступили в продажу чипы, которые связываются между собой на расстоянии до 1 км. Правда, при этом, надо понимать, если сигнал проходит на большее расстояния – значит будет и больший расход батарей, сеть быстрее израсходует энергию. Есть специальные операционные системы для сенсорных сетей – это TinyOS, а все разработки ведутся обычно на языке С, под операционные системы-аналоги Linux.
─ Ого! С помощью такой сети, получается, можно огромные пространства контролировать?
─ А то! Если, к примеру, расставить 64 тысячи чипов на расстоянии 1 километра, то первый и последний окажутся на расстоянии снова 1 км. Потому что мы так обогнем весь шар земной. Правда, таких глобальных экспериментов пока еще никто не проводил, а вот для управления уличным освещением, например, в Англии сенсорная сеть уже используется.
─ У вас уже есть что показать на практическом примере?
─ У нас сегодня уже несколько проектов в стадии тестовой эксплуатации. Например, проект в области промышленного мониторинга. На территории Шатурской ГРЭС №5 была развернута сеть РСС для осуществления термоконтроля на линии рециркуляции питательных насосов блоков №№ 1–6. Температура трубопровода в районе исследования составляет 230° С в нормальном состоянии. Точность измерения 5–10 градусов, замеры проводятся раз в 10 сек. Такой технологический мониторинг возможен не только на предприятиях энергетики, но еще и в районных котельных, электрощитовых, в химическом производстве, поскольку РСС имеют преимущества: быстрый монтаж, простота и удобство в обслуживании.
Большое внимание уделяем применению сенсорных сетей в системе ЖКХ. Ведем разработки уже в нескольких городах и коттеджных поселках Подмосковья. Я считаю это направление развития наиболее перспективным, пожалуй, вместе с системами сигнализаций и безопасности. Очевидно, с использованием РСС может осуществляться лифтовой и инженерный мониторинг всех городских систем ЖКХ, организация управления всеми техническими устройствами жилых и административных зданий, сбор данных приборов учета, необходимых для выставления счетов, реализованы все виды систем сигнализаций (охранная, пожарная) и безопасности (тревожные кнопки, брелки) и т.п. Очень важно, что внутридомовая инженерная система, основанная на РСС, помогает в случаи аварии или протечек в автоматическом режиме перекрывать трехходовой кран с одновременным информированием дежурного диспетчера о месте протечки, пресекая тем самым аварийную утечку воды из трубопровода. Также возможно управление вентиляцией – влажностью и температурой в помещениях. Если эти системы отлажены – потери минимальны, гибкость настроек под каждого пользователя – все это приведет к снижению тарифов, интересу страховых компаний и т.п. …
Медицина – дистанционное наблюдение за пациентами. В отделе функциональной диагностики МОНИКИ планируется развернуть систему наблюдения за пациентами. Пациентам в больнице надевают датчики – в виде браслета – для измерения давления, температуры, сердечной деятельности. Они передают данные на центральный сервер, где лечащий врач может получить информацию о состоянии пациента – через XBee-регистратор. Возможно предоставление услуг платного медицинского наблюдения для некоторых категорий пациентов, например на дому. В этом случае комплект РСС устанавливается таким образом, чтобы шлюз, выданный пациенту, был связан с сервером хранения данных. Пациент может перемещаться, оставаясь в радиусе доступа центральной точки сбора данных. Тогда в случае критически опасного состояния пациента тревожный сигнал уходит на центральный сервер, обрабатывается и выдается сигнал тревоги специалистам, выводятся полные данные о пациенте для принятия лечащим врачом решений о необходимых действиях.
Совместно с Росатомом начали проработку вопроса радиационного мониторинга ядерно-опасных объектов. Производятся исследования возможности, перспективы и проблемы использования РСС для системы мониторинга состояния помещений зданий действующих исследовательских ядерных установок (ИЯУ) и других ядерно-опасных объектов. Была развернута РСС в части помещений зданий ИЯУ НИИАР в г. Димитровграде и проводилось исследование поведения системы в реальных условиях. Также были исследованы проблемы надёжности системы при воздействии повышенного радиационного фона, проблемы распространения радиосигнала, используемого для связи узлов РСС при наличии препятствий в виде конструкций из «тяжёлого» бетона, используемого при сооружении зданий радиационно- и ядерно-опасных объектов.
В «РЖД» разрабатываем систему по контролю температуры колесной пары. С использованием РСС эту задачу возможно решить более дешевым и надежным способом, чем это решается сейчас, когда температура измеряется дискретно при проезде электропоезда мимо пункта сбора данных КТСМ. Опытная зона, как планируется, будет развернута в депо «Куровская» на составе пригородного электропоезда. При движении машинист сможет иметь информацию о температуре колесной пары в реальном времени. Также будет возможно хранить собранные данные в центральной базе данных, к которой будет иметь доступ дежурный по станции, мимо которой проезжает данный электропоезд.
В строительстве к нашим системам есть интерес – мониторинг осадок и отклонений зданий и сооружений. Потенциальный Заказчик – «Росстрой». Уже в ближайшее время предполагается создание распределённой системы мониторинга зданий и сооружений на основе РСС для контроля величин осадок, отклонений от вертикали и раскрытия трещин в зоне строительства двух существующих в МО котлованов в реальном времени с выводом данных на центральный сервер и с публикацией в WEB.
Логистика – контроль за перемещением грузов. Для логистических автоматизиро-ванных комплексов возможна организация сбора данных о маршрутах перемещения радиоустройств с уникальным идентификатором между складскими помещениями и внутри их с позиционированием относительно точек сбора данных и хранением информации на центральном сервере. В рамках этого направления при массовом распространении сенсорных технологий мы можем формировать также информацию о потоках распространения товаров, управлении маркетинговыми инициативами и т.п.
Все внедренческие проекты сейчас не перечислишь. Еще раз отмечу – спектр применения сенсорных сетей очень широк … Мы сегодня охватили не менее 20 раз-личных направлений и работа в этом направлении все время идет. На подходе решения для МЧС, шахтеров, промышленных предприятий, системы образования …
─ Значит, вы на базе нашего лазерного института разрабатываете российский вариант оборудования для сенсорных сетей?
─ ИПЛИТ РАН с сенсорными сетями работает в плане разработки и исследования их различных свойств. Так как чипы все разрабатываются в Америке, а изготавливаются в Китае – мы ограничены в России той микропроцессорной базой, которую можем купить. Ну или, как вариант, в карманах вывезти из-за рубежа. Пока другого варианта нет. А исследуем мы сети в плане того, как сделать их максимально долго работоспособными, или как добиться, чтобы гарантировано надежно сигнал проходил по сетям, и как сделать максимально быстрым путь прохождения пакетов с данными по ним. Синергия от такого партнерства весьма перспективна.
─ Российская наука сильно отстала в этой области от своих зарубежных кол-лег?
─ В коммерциализации и в практических разработках нам еще очень далеко до того потенциала, который есть уже в научных центрах Японии, ЕС и США. В научном же плане сейчас в России сформирована достаточно сильная школа со своими уникальными разработками. Сегодня мы даже публикуем результаты в ведущих международных научных журналах – прогресс есть. Сейчас главное найти массовый дешевый и «правильный " движок и это будет прорыв в технологии. Например, все бытовые приборы можно начать оснащать такими элементами сенсорной сети – внутри пылесосов, стиральных машин, телевизоров и т.п. развертывать сенсорные сети с температурными датчиками, настроенными на 300–400 градусов … Сенсоры, расставленные в бытовых устройствах по жилым квартирам, сообщат по сети в центр о пожаре в кладовке той или иной квартиры гораздо раньше самого жителя квартиры … (особенно когда его нет дома). Можно поставить датчик в телевизор или музыкальный центр и во время чрезвычайной ситуации это устройство будет использоваться для информирования о ЧП. И информация эта будет адресной – каждый чип же имеет свой МАК-адрес в сети, его связь с другими чипами и шлюзами для сбора и обработки данных практически определяют его местонахождение. В массовом производстве эти элементы сети должны стоить копейки и выполнять свои функции как "умная пыль».
─ В общем, ваша цель довести эту технологию до потребительского совершенства…
─ Да – придумать к ней всю инфраструктуру, программное обеспечение, датчики и, конечно, сами чипы, которые относятся к категории критических технологий и купить лицензию на их производство невозможно. А если мы разработаем всю линейку – и интерфейсы и разные датчики и алгоритмы обмена данными – то сможем производить полноценные готовые системы контроля и мониторинга, выходить на рынок, в том числе мировой и формировать услуги.
─ Расскажите, на каком этапе сейчас проект? Насколько я знаю, Вы сейчас переезжаете в Сколково…
─ Пока у нас была чистая наука. В конце прошлого года подали заявку на резидентство в фонде Сколково, получили положительное решение, вот с весны 2013 года – полноценные резиденты инновационного центра. Сколково – это возможности привлечения финансирования, развития проекта до стадии коммерциализации и достойный статус. Нам за свои деньги такое не поднять. Сегодня мы проходим этап построения прототипов решений, формируем опытные зоны, обрабатываем результаты исследований, ведем доработку, патентуем свои изобретения.
─ По плану, когда вы выйдете на этап коммерческой реализации?
─ Думаю, к концу следующего года.
─ Сколько уже вложено в проект?
─ Около 15 миллионов.
─ Долларов?
─ Нет, рублей. Теперь планируем привлечь также внешние инвестиции для продолжения работы в направлении получения коммерческого результата. В своем успехе мы уверены на 100 % .
─ Что надо сделать для создания дешевой «умной пыли»? У вас есть план, как сделать технологию не дорогой?
─ Рецепт тут только один – массовость спроса. Один чип для исследований стоит сегодня более 30 долларов, даже 100 первых чипов обходятся уже 1800 долларов, очевидно, что миллионы должны быть не дороже 1–2 долларов. Вот тогда наступит время «умной пыли».
─ Для массовости надо создать серийный завод?
─ Сначала надо создать элементную базу и аппаратную инфраструктуру технологии. Мы контактируем с российской компанией ITFY, которая нам предоставит САПР для разработки микроэлектронных компонентов. Коллеги из ITFY во главе с президентом компании Леонидом Сватковым совместно с корпорацией IBM специально для России запустила проект ITFY, который открыл «Центр электронных технологий» (ЦЭТ) – по комплексному инфраструктурному решению для коллективной разработки чипов и печатных плат на базе программно-аппаратной платформы IBM. О создании «Центра электронных технологий» (ЦЭТ) было объявлено еще на ПМЭФ-2012.
─ Какой объем производства планируется создать?
─ Сложно говорить … Технология Wi-Fi и Bluetooth сегодня есть в каждом мобильном телефоне, а выпускаются и продаются они миллионами штук. Мы ориентируемся на такое же покрытие нашей сетью. На мобильные телефоны не претендуем, а вот бытовая техника, автомобили, игрушки, приставки, компьютеры и многое другое может обеспечить желаемый охват. Чтобы проект был рентабельный, надо выходить на мировой рынок. Если сейчас грамотно запустить проект и у нас не будет проблем с финансированием, то через 5 лет сенсорные сети будут везде.
─ Почему Сколково?
─ Сколково предоставляет все условия для активного развития проектов, есть возможность получить денежные средства на НИОКР. Мы уже ведем переговоры с рядом известных венчурных фондов о возможности привлечения в проект венчурных инвестиций. В дальнейшем будем выходить на известных мировых лидеров в этой области с целью создания совместного производственного предприятия. Крупные инвесторы понимают, если существует реальный интерес и можно вложиться в перспективную технологию, то можно получить достойный коммерческий результат. В Сколково есть все возможности получения финансирования и всесторонней поддержки проекта. Поэтому обстановка там весьма доброжелательная.
─ Ясно. В Сколково Вы завершите свои научные разработки, спроектируете чи-пы, потом найдете инвестора, отштампуете чипы в Китае, сделаете софт для раз-ных задач сенсорных сетей и сформируете в итоге готовые продукты – для МЧС, пожарных и т.д.?
─ Штамповать собственные комплектующие – пока задача на будущее. Сегодня главное – это разработка различных алгоритмов работы сети, обеспечивающих решение различных технических задач, разработка протоколов обмена данными, интерфейсов, систем распределенного сбора данных, расчеты. Наши разработки применимы в любой сети утвержденного стандарта, поэтому, пока, на первом этапе, пускай штампуют все в Китае, формируют сети во всем мире, а ПО взаимодействия для выполнения поставленных задач сети используют наше. Хотя выдавать полный комплект из одних рук тоже было бы приятно и, в перспективе, я думаю, мы к этому придем.
─ И все это планируется сделать в течение ближайших двух-трех лет?
─ Да … планов у нас как раз на пару лет. Главное, конечно, финансирование. Но мы на месте не стоим … Ряд крупных венчурных фондов уже активно интересуется нашим проектом, ведь технология сенсорных сетей – одна из самых перспективных в коммерческом плане, мировой перформанс, можно сказать.
─ А кадры где берете? Их же дефицит, насколько я понимаю.
─ Инженерные высококвалифицированные кадры всегда сложно найти, мы ищем в регионах – там еще остались светлые головы и настоящие таланты. Сегодня сразу в не-скольких НИИ интересуются тематикой сенсорных сетей – с ними тоже будем работать.
─ Технологическая база – в этом лазерном НИИ?
─ Рассчитываем на взаимовыгодное партнерство с ИПЛИТ РАН … Разработчик, ведущий это направление в институте, руководитель отдела информационных технологий Игорь Воронин является и техническим директором «ЛИНТЕХ». Получается очень продуктивное партнерство. А с основным офисом для развития переезжаем в Сколково.
─ Говорят, что туда очень трудно попасть. Даже взятки нужны…
─ О возможности попасть в Сколково за деньги я лично не знаю. За последние 2 года сам активно участвовал в 3 инновационных проектах – все они сегодня резиденты фонда. Одна компания активно разрабатывает ПО, которое позволяет автоматически получать готовые 3D-модели из панорамной или сферической фотосъемки. Мы, кстати, также предложили применять сенсорные решения для существенной оптимизации этой работы. Другие проекты связаны с технологией нанесения лакокрасочного покрытия, например… Оказалось, тоже перспективная тема. Направления абсолютно разные …
Мое мнение – в Сколково создана правильная экспертная система разносторонней оценки уникальных идей и разработок. Если удалось доступно донести основные принципы своей идеи и разработка вписывается в существующие рамки инновационного центра – все, получаешь статус резидента и работай.
─ Вы хотите сказать, что в Сколково реально может попасть любой российский разработчик перспективной технологии, который имеет внятную стратегию и готовую команду для ее реализации?
─ Если у вас есть идея, которую Вы считаете гениальной и четко понимаете все шаги по ее развитию, внедрению, получению прибыли – приходите – поговорим … Я как раз берусь за такие проекты – формализую идею по международным стандартам, прорабатываю проект с инвестиционной и коммерческой точек зрения, а потом продвигаю в технопарки, бизнес-инкубаторы и инвестфонды. И это может быть не только Сколково. Задач по взаимодействию на сегодня существует очень много. Даже внутри одного кластера порой одни разработчики не знают, чем занимаются другие… а бывает, что они и есть идеальные партнеры, которые теряют огромный синергетический потенциал.
─ А что там за коррупционные скандалы были в Сколково? Прошел слух, что даже хотели похоронить весь проект…?
─ На деятельности инновационных компаний это не отразилось. Мы как работа-ли, так и продолжаем работать. Нам хватает своих впечатлений. А Сколково, несмотря на все завистливое злорадство недоброжелателей, сегодня получил второе дыхание и продолжает вести свою кропотливую работу по взращиванию отечественной инновационной индустрии…
Умная пыль – сеть из беспроводных микроэлектромеханических устройств, называемых mote (с англ. «пылинка») или «мот» в русском варианте.
Моты регистрируют уровень освещенности, вибрации, температуру, химический состав окружающей среды и самоорганизуются в сеть для обмена сообщениями.
2. История создания и развитияИсследования сетей, состоящих из большого количества крохотных устройств, началось в конце 20 века в DARPA для военных целей. Термин «умная пыль» (с англ. «Smart Dust») был предложен учеными из Калифорнийского университета Беркли в 1997 году. Ключевая концепция использования умной пыли состоит в том, чтобы развернуть сети из множества миниатюрных устройств (мотов) в помещениях и на открытом пространстве для сбора различных данных и анализа состояния окружающей среды.
Сегодня главной компанией занимающейся разработкой и исследованиями в области умной пыли является Dust Networks. Ей помогает компания Cisco. Вопрос о стандартах взаимодействия мотов в настоящий момент является открытым, активно разрабатываются и тестируются протоколы связи для таких сетей.
В будущем планируется уменьшать размер устройств, в идеале достичь размеров, не превышающих размеров частички пыли (отсюда и название «умная пыль»).
3. Технические характеристикиРазмер устройств без антенны не превышает нескольких миллиметров. Обычно изготавливаются на кремниевой подложке. Более дешевым вариантом являются моты, изготовленные из полимеров, однако такие устройства имеют меньший срок службы. Работают данные устройства от микробатареек в среднем в течение 10 лет.
Между собой моты могут общаться при помощи радиоволн малой мощности или с помощью оптических волн. И тот и другой способ накладывает некоторые ограничения на область применения мотов. Самым распространенными алгоритмами самоорганизации на сегодняшний день являются биоподобные, в частности роевой (копирует поведение роя пчёл, муравьев). Связь с сетью общего пользования осуществляется через специальные шлюзы.
В среднем к одному моту подключается до 10 миниатюрных датчиков в зависимости от задач, возложенных на сеть. Одной из модели построения сети является распределение обязанностей. Т.е. все моты разбиваются на группы с разными функциональными возможностями и могут привлекать друг друга в зависимости от задачи и конкретной ситуации.
В качестве операционной системы на устройствах умной пыли используется встроенная TinyOS. TinyOS написана на языке программирования nesC и представлена набором взаимодействующих задач и процессов.
4. Кейсы примененияВ военной сфере умную пыль применяют для разведки вражеской местности, атаки на военные объекты (например, рой мотов окружает БПЛА и, например, самовоспламеняется или мешает ориентированию в пространстве). Множество применений и в гражданской области. Самое распространенное мониторинг труднодоступной среды (например, на вращающихся элементах, шахтах и др.).
Организация умных помещений: моты контролируют микроклимат в помещении, осуществляют мониторинг движения людей и животных. В будущем с появлением новых технических возможностей применение умной пыли для мониторинга состояния внутренних органов человека, ликвидации поврежденных или зараженных клеток и т.д. Также умная пыль может использоваться в космическом пространстве, помогая исследовать новые планеты.
Американские учёные сделали важный шаг к созданию «сообразительной» пыли, которая, в свою очередь, является ещё одним шагом к созданию микророботов. Да-да, шаг к шагу. Ума у пылинок пока немного, но вполне достаточно, чтобы играть роль детекторов. Познакомимся со «Smart Dust» поближе.
«Умные» микроскопические частички сфабриковала группа исследователей под руководством профессора химии и биохимии Майкла Сэйлора (Michael Sailor) из университета Калифорнии в Сан-Диего (University of California, San Diego — UCSD).
«Эти пылинки — ключ к разработке роботов размером с песчинку. В будущем можно будет создать миниатюрные устройства, передвигающиеся в крошечных средах, вроде вен или артерий, к определённым целям, обнаруживать там химические или биологические составы и передавать информацию о них во внешний мир, — заявил Сэйлор, отчего-то не стремящийся называть свою работу нанотехнологиями.
— Такие устройства могли бы использоваться, чтобы контролировать чистоту питьевой или морской воды, обнаруживать опасных химических или биологических агентов в воздухе и даже находить и уничтожать повреждённые клетки в организме человека».
Профессор Сэйлор родился в 1961 году в Калифорнии.
Создание «умной» пыли – это комбинация электрохимического процесса механической обработки и химических модификаций. Вначале берётся кремниевый чип, из которого гравировкой химикатами получается пористая фотонная структура. Затем эта структура модифицируется, чтобы получилось цветное двустороннее зеркало – красное с одной, зелёное с другой. Наподобие светофора.
«Сообразительные» частички облепили каплю масла. Всё понятно — это масло (фото UCSD).
Стороны пористой зеркальной поверхности учёные наделили практически противоположными свойствами. Одна — гидрофоб, то есть водоотталкивающая, но «любящая» маслянистые вещества, другая — гидрофил, привлекательная для воды. Вот такой получился кремниевый чип.
После того, как зеркальный чип разрушается ультразвуком, от него остаются микроскопические частички диаметром с человеческий волос. И каждая часть теперь — крошечный датчик. Семейство самоорганизующихся сенсоров.
Схема получения пыли из кремниевого чипа (иллюстрация UCSD).
При появлении воды пылинки начинают себя вести подобно избушке на курьих ножках, «гидрофилической» красной стороной поворачиваясь в воде, а зелёной «гидрофобической» к воздуху. Когда же в «игру» вступает маслянистое (нерастворимое в воде) вещество, частички окружают каплю, прижимаясь к ней «гидрофобической» стороной.
«Smart Dust» в пузырьке (фото АР).
Ну, а поскольку стороны разноцветные, по окраске можно определить, что творится в этой «пыльной» среде. По словам Сэйлора, частицы могут быть запрограммированы на миллионы всевозможных реакций, что даёт возможность обнаружить присутствие тысяч химикалий одновременно.
Длины волн света или цвета, отражённого от поверхностей пылинок после того, как поры отреагируют на химического или биологического агента — это своего рода штрих-код.
В то время как каждая частичка слишком мала, чтобы по её цвету определить изменения, коллектив из сотен или тысяч пылинок уже достаточно заметен для лазера с 20 метров.
Структура пылинок при самом ближайшем рассмотрении (иллюстрация UCSD).
В UCSD поставили себе цель разглядеть изменения с расстояния в километр.
