Od technologii IoT do IoAT, czyli wstęp do Internetu Rzeczy Autonomicznych

Przyszłe urządzenia Internetu Rzeczy Autonomicznych (IoAT) będą: stosowały technologię elektroniki logicznej wzmocnionej wiedzą (KEEL), wykorzystywały informacje pochodzące z innych urządzeń lub gromadzone w serwerach chmury, a w rezultacie może nawet służyły rozwiązaniom, do których pierwotnie w ogóle nie zostały przeznaczone. 

Następna generacja urządzeń Internetu Rzeczy (Internet of Things – IoT), poza zwykłym przesyłaniem informacji służącym temu, by dało się je przetwarzać na wyższym poziomie, jak to ma miejsce obecnie, zaoferuje już możliwości i kompetencje poszerzone o adaptacyjne wydawanie poleceń i sterowanie. Technologia elektroniki logicznej wzmocnionej wiedzą (Knowledge-Enhanced Electronic Logic – KEEL) będzie odgrywała istotną rolę w przyspieszaniu wdrażania tych zaawansowanych możliwości nawet w małych, tanich urządzeniach. Zgodnie z koncepcją big data, czyli analizy wielkiej ilości różnorodnych danych, wszystkie urządzenia podłączone do sieci będą generowały informacje agregowane i wykorzystywane przez jakiś system wyższego poziomu. Potencjalnie istnieje jednak inna wizja rozwoju tego typu systemów.

Przy założeniu, że niektóre typy sterowników będą sterowały pracą urządzeń podłączonych do sieci, wiele z tych urządzeń może być użytych do realizacji nowych zadań. Instytut Gartnera przewiduje, że liczba obiektów połączonych w sieci teleinformatycznej wzrośnie od ok. 6,4 mld w roku 2016 do 21 mld w roku 2020. Przy czym nie będą one tylko generować danych, ale zaczną spełniać dodatkowe funkcje. Będą mogły – i już mogą – wykorzystywać informacje pochodzące z innych urządzeń (oraz z chmury), a w rezultacie posłużą m.in. rozwiązaniom, do których pierwotnie w ogóle nie były przeznaczone.

Nie tylko zbieranie danych

Rys. 1. Technologia Internetu Rzeczy Autonomicznych (IoAT) jest przeznaczona do zbierania informacji w chmurze, które pozwolą na podjęcie decyzji, co w danej sytuacji należy robić. (Źródło: Compsim)

Podstawowym celem akwizycji i gromadzenia danych jest zwykle podejmowanie jak najlepszych decyzji. Umożliwia to przewidywanie potencjalnych scenariuszy zdarzeń i przygotowanie na nie systemów poprzez wprowadzenie mechanizmów wykrywania zmian lub podejmowanie działań. Zgodnie z rozpowszechnionym wyobrażeniem, gdy problemy stają się bardziej złożone, do ich obsługi konieczne jest zastosowanie mocniejszych systemów – tzw. silników przetwarzania danych – lub wymagane jest zastosowanie modelu HITL, zakładającego współdziałanie z człowiekiem (humans-in-the-loop) i włączenie go w proces interpretacji złożonych zbiorów informacji.

Zgodnie z innym rozpowszechnionym poglądem związanym z big data, wiele z procesów przetwarzania informacji będzie polegało na wyszukiwaniu wzorców danych z dużych zbiorów danych, zebranych w określonym czasie. Pogląd ten bazuje na przekonaniu, że dane są pod kontrolą, bezpieczne, więc powinniśmy pozwolić im na sterowanie rozwiązaniem…

Niektórzy specjaliści, którzy zajmowali się przez jakiś czas technologią IoT, nie widzą w niej niczego nowego. Rozproszone systemy sterowania i wizualizacji procesów technologicznych oraz akwizycji danych (SCADA) są przecież wykorzystywane w automatyce przemysłowej już od wielu lat. Zarówno „podział czasu” (timesharing), jak i „klastry obliczeniowe” (cluster computing) to terminy, które skojarzono z obliczeniami rozproszonymi (distributed computing). Często używa się ich do zdefiniowania współczesnej technologii, obejmującej zbieranie danych z wejść, przetwarzanie ich, a następnie dystrybucję otrzymanych informacji wśród układów sterujących lub wyjściowych. Z kolei ewolucja technologii, której wynikiem jest rynek IoT, była napędzana przez komodyfikację (utowarowienie – położenie nacisku na wydajność, szybkość i powtarzalność działania oraz przekształcenie rzeczy, usług czy idei w elementy o konkretnej wartości w celu maksymalizacji zysku – przyp. red.) i redystrybucję zasobów. Najwyraźniej za każdym razem, gdy następuje zmiana, jakiś specjalista ds. marketingu tworzy nową nazwę i wprowadza ją na rynek.

Komodyfikacja mocy obliczeniowej mikrokontrolerów związana ze środowiskami opracowywania tanich produktów zredukowała koszt przetwarzania informacji. Komodyfikacji uległy też technologie łączności i komunikacji dla sieci konsumenckich, które zapewniły infrastrukturę dla nowych urządzeń, aby mogły działać w bardziej złożonych aplikacjach. Dodatkowo rozwój technologii układów mikroelektromechanicznych (microelectromechanical systems – MEMS) zredukował koszty czujników i elementów wykonawczych.

Układy sterowania i technologie chmury

Oparte na technologii chmury układy sterowania pomagają wielu zakładom w organizacji scentralizowanych platform przetwarzania danych, co może przełożyć się na lepsze zarządzanie ich rozproszonymi aplikacjami.

Jednak zawsze jest jakieś „ale”. Czasami coś nie działa poprawnie, więc postawienie wszystkiego na jedną „kartę chmury” i podłączenie do serwerów chmury wszystkich otwartych sieci komunikacji i transmisji danych staje się ryzykowne. Nowy rynek zabezpieczeń sieci komputerowych, redundancji w komunikacji oraz szyfrowania danych rozpoznał jednak tego rodzaju zagrożenia i zaoferował rozwiązania chroniące użytkownika.

Jeśli jakiś system może paść ofiarą ataku hakera, to na pewno taki atak prędzej czy później się wydarzy. Jeśli system może zostać złamany, na pewno zostanie złamany. A gdy rzeczy idą źle, przeważnie wydarza się to w najmniej odpowiednim czasie.

Rozważmy następującą analogię. Co by było, gdyby istniała Ziemia Bis, na której żyłby tylko jeden człowiek, mający miliard macek, połączonych z miliardem narzędzi? Ziemia Bis mogłaby funkcjonować tak jak nasza planeta, a może nawet lepiej, bo hipotetycznie jedyny obecny na niej mózg byłby w stanie sprawnie zarządzać konfliktami pomiędzy mackami a narzędziami (rys. 1). Jeśli jednak powstałby jakiś problem, np. utrata pewnej liczby macek, wówczas niektóre funkcje zostałyby całkowicie utracone. A gdyby jeszcze człowiek ten zapomniał, jak przetwarzać wszystkie zebrane informacje, Ziemia Bis stałaby się w swoim wszechświecie martwa.

Rys. 2. Internet Rzeczy Autonomicznych (IoAT) umożliwia urządzeniom wysyłanie praktycznych danych z powrotem do chmury. (Źródło: Compsim)

Porównajmy tę hipotetyczną sytuację z naszą Ziemią, zamieszkaną przez miliardy ludzi. Każdy człowiek ma mózg, który w ciele dysponuje własnymi czujnikami, receptorami i elementami wykonawczymi (rys. 2). Los planety nie jest więc zależny od dowolnego pojedynczego połączenia komunikacyjnego, czyli od żadnej pojedynczej osoby. Planeta czerpie zyski ze współpracy grup ludzi, a ta współpraca z kolei jest owocna dzięki działaniom ludzi, którzy dokonują między sobą ponownych podziałów na inne grupy, aby rozwiązywać kolejne problemy. Wszystko funkcjonuje dzięki zdolności pojedynczych osób do kontynuowania pracy, gdy pewne połączenia komunikacyjne zostaną zerwane.

Ludzie na ogół wiedzą, co mają zrobić, jeśli jedno z ich narzędzi pracy się uszkodzi lub zagubi. Potrafią też zgłaszać innym osobom zarówno takie uszkodzenia, jak i poważniejsze problemy strategiczne czy taktyczne. Pojedynczy człowiek jest w stanie skoncentrować się na specyficznych zadaniach, ale wie także, kiedy spojrzeć na nie z szerszej perspektywy. Ludzie (jako populacja lub grupy populacji) są więc zdolni do adaptacji (rys. 3).

Rys. 3. Rozproszone kompetencje, w zależności od sytuacji, pomagają urządzeniom znajdującym się w mikrosieci we współpracy – co widać na ilustracji, albo w samoorganizacji danych (patrz rys. 4). (Źródło: Compsim)

Inną cechą charakterystyczną ludzi jest zdolność do przekazywania „kompetencji” (expertise). Są one czymś więcej niż tylko umiejętnością przestrzegania reguł, stanowią bowiem zdolność do osądzania i uzasadniania – czyli tego, co pozwala nam na rozważanie alternatyw. Innymi słowy: rozumiemy, na co zwrócić uwagę, gdy zdarza się coś nieprzewidzianego. Ludzkie osądzanie i uzasadnianie jest wykorzystywane do rozwiązywania bardziej skomplikowanych, współzależnych problemów, związanych z realizacją sprzecznych celów (realizacją taktycznych celów krótkoterminowych, przy jednoczesnym kontynuowaniu realizacji długoterminowych celów strategicznych). To osądzanie i uzasadnianie pomaga więc ludziom w podejmowaniu relatywnych decyzji, gdy analizują stosunek podejmowanego ryzyka do możliwych korzyści.

Obecny stan technologii IoT

Rys. 4. Przykład samoorganizacji danych urządzeń w mikrosieci, możliwej dzięki rozproszonym kompetencjom. (Źródło: Compsim)

Głównym założeniem Przemysłowego Internetu Rzeczy jest generowanie informacji przez urządzenia podłączone do sieci IoT. Jednak być może elementy brzegowe tej sieci powinny być postrzegane również jako odbiorcy informacji (wykorzystując nasz ludzki model). Ponadto może warto byłoby skorzystać z okazji do przydzielania większej liczbie urządzeń funkcji elementów wykonawczych i realizacji pewnych zadań lokalnie, bez zależności od komputera czy serwera w chmurze podczas przetwarzania informacji.

Użytkownicy byliby wówczas w stanie uniknąć części ryzyka związanego z opóźnieniami w rozprzestrzenianiu danych i ich szeroko rozproszonym przetwarzaniem. Zastanówmy się, jak mógłby wyglądać rynek, gdyby elementy sieci IoT potraktować jako urządzenia autonomiczne (lub półautonomiczne) i przedefiniować sieci IoT jako Internet Rzeczy Autonomicznych (Internet of Autonomous Things – IoAT).

IoAT – Internet Rzeczy Autonomicznych

Ze względu na obfitość rozproszonych globalnych źródeł informacji być może rozrosną się też narzędzia rozproszone. Jest bardzo prawdopodobne, że zostaną stworzone bardziej inteligentne elementy wykonawcze.

Jeśli tak się stanie, prawdopodobne są następujące scenariusze rozwoju IoAT:

-> Elementy wykonawcze będą współpracować z lokalnymi źródłami informacji (tak jak robią to ludzie). Infrastruktury mikrosieciowe zaczynają już pojawiać się na rynku.

-> Elementy wykonawcze staną się konsumentami informacji (takimi jak ludzie).

-> Elementy wykonawcze będą identyfikować swoje własne źródła informacji, poza tymi bezpośrednio do nich podłączonymi (tak jak ludzie zbierają informacje z bliskich im źródeł oraz wykorzystują swoje zmysły do podejmowania decyzji i działań).

-> Gdy elementy wykonawcze utracą łączność z układem nadzorującym, stojącym wyżej w hierarchii sterowania, będą w celu rozwiązywania problemów współpracować ze sobą (tak jak ludzie w sytuacjach awaryjnych współpracują najchętniej ze swoimi współpracownikami tego samego szczebla w hierarchii).

-> Bardziej inteligentne niż dziś urządzenia autonomiczne/półautonomiczne będą mogły rozpoznawać niezaplanowane sytuacje i reagować na nie zgodnie z wytycznymi opracowanymi przez ludzi (tak jak ludzie postępują według reguł umowy o pracę i zasad operacyjnych, które zostały im uprzednio dostarczone). Umożliwi to urządzeniom sieci IoAT rozwiązywanie problemów,z którymi nie zetknęły się nigdy przedtem.

-> W zespołach urządzeń współpracujących ze sobą znajdą się samoorganizujące się urządzenia, które w razie wystąpienia problemów będą potrafiły reagować na nie w czasie rzeczywistym (adaptacja zespołowa) i zmieniać swoje funkcjonowanie.

Nawet gdy urządzenia IoAT, pracujące jako lokalny zespół, napotkają problemy, których nie dadzą rady razem rozwiązać, będą w stanie przekazać swoją praktyczną inteligencję wyżej w hierarchii informacji (o ile zaistnieją odpowiednie połączenia komunikacyjne). Będą nawet mogły wykorzystywać swoje własne wbudowane kompetencje do poszukiwania alternatyw komunikacyjnych.

Pomyślmy o tych nowych urządzeniach IoAT jak o obiektach, które potrafią działać niezależnie lub same się organizować, pokonując problemy, do rozwiązywania których nie były przedtem specyficznie zaprogramowane. Wiele urządzeń mobilnych, wyposażonych w wiele narzędzi, będzie potrafiło rozwiązywać wiele problemów bez konieczności łączenia się z chmurą w celu uzyskania wskazówek.

Można by spekulować, że drogę do tego rodzaju urządzeń IoAT utorują rozwiązania wdrażane już w takich dziedzinach, jak osobiste bezpieczeństwo, automatyka budynkowa i domowa, opieka zdrowotna, automatyka przemysłowa, transport, rolnictwo oraz wojsko. Zastosowania osobiste w ochronie oraz finansach przetrą też szlak do stworzenia spersonalizowanego oprogramowania typu „agent”.

Przeszkody na drodze do IoAT

Na drodze do wprowadzenia technologii IoAT istnieją pewne przeszkody, utrudniające jej wydobycie się z „wieku niemowlęcego”. Zastanówmy się jednak, czy są to rzeczywiste bariery.

Spójrzmy na rynek zdalnie sterowanych modeli samolotów. Wiele z latających maszyn nadal jest sterowanych zdalnie przez ludzi, ale pojawiło się już sporo egzemplarzy z procesorami o znacznej mocy obliczeniowej. Przykładem są choćby własnej konstrukcji drony, które wyposażono w odbiornik GPS, czujniki RPY (kątów rollpitchyaw – służące do wyrażania chwilowych prędkości obracającej się bryły sztywnej), wysokościomierz, kompas, kamery wideo przekazujące obraz na żywo, WiFi, czujniki naładowania akumulatorów, czujniki momentu obrotowego oraz logikę automatycznego sterowania pracą silnika. Pojawiają się też różnej wielkości platformy, dzięki którym można się zorientować, jakie osiągi (w odniesieniu do łączności) są obecnie dostępne na rynku komercyjnym. Tak więc moc obliczeniowa nie jest przeszkodą w rozwoju IoAT.

Podobnie łączność, skomodyzowana przez Internet. Technologie WiFi i Bluetooth będą nadal rozwijane i ulepszane przez dołączenie funkcji zabezpieczania procesów wymiany informacji. Nowe drzwi dla IoAT otworzą mikrosieci typu peer-to-peer point-to-point. Prawdopodobnie nastąpi w tym obszarze duży rozwój. Siłą napędową będzie tu rynek konsumentów i hobbystów. Lokalnie połączone urządzenia będą potrafiły obsługiwać struktury przesyłania komunikatów typu point-to-pointpeer-to-peer i transmisyjne.

A co z elementami wykonawczymi w sieci IoAT, takimi jak narzędzia, ramiona czy dłonie (chwytaki)? Powstanie tu nowy rynek dla wielu nowych graczy. Początkowo być może będą to tylko zdalnie sterowane narzędzia, ale w końcu nabiorą one umiejętności samoorganizacji i pracy kolektywnej (zespołowej). Staną się prawdziwymi pomocnikami ludzi – zawsze czujnymi, zawsze wykonującymi swoje zadania, zawsze gotowymi do reagowania na nowe zagrożenia. Zamiast skupiać się na przeszkodach w ich rozwoju, będziemy raczej poszukiwać okazji do ich ciągłego udoskonalania. Prawdopodobnie ich dostępność stworzy nowe obszary i możliwości do rozwoju koncepcji IoAT, ponieważ niektóre kwestie będą wymagały wsparcia ze strony wielu pracujących razem urządzeń (mogących kolektywnierozwiązywać problemy). Poszukiwanie okazji stanie się siłą napędową zmian.

Powstanie jednak inna, znaczna przeszkoda. Wkrótce pojawi się wymóg, aby dało się przechwytywać oraz „pakować” w małe i tanie urządzenia IoAT umiejętności oceniania i uzasadniania. Mówimy tu już o wyposażeniu sprzętu w ludzkie kompetencje, umożliwiające rozwiązywanie złożonych problemów – takich, które wymagają dziś bezpośredniego włączania się ludzi do działań procesowych.

Nie oznacza to wcale kopiowania w tych urządzeniach ludzkiego mózgu – w końcu będą one miały ograniczony zestaw możliwości. Trzeba tylko wyposażyć maszyny w umiejętność rozważania alternatyw – aby mogły ją wykorzystać w różnych sytuacjach. Musimy zapewnić urządzeniom opcję swoiście pojmowanego abstrakcyjnego myślenia. Nie chcemy oczywiście, aby posiadły wolną wolę. Nie chcemy, aby decydowały, kto jest ich zarządcą. Nie chcemy dać im broni, której mogłyby użyć przeciwko nam. Muszą pozostać maszynami, ale o większych możliwościach, dających się wykorzystać do rozwiązywania większej ilości problemów niż te, które oryginalnie dla nich przeznaczono. Chcemy po prostu, aby te urządzenia potrafiły realizować znacznie szerszy niż dotąd zakres wyznaczonych zadań.

Siła napędowa biznesu

Lokalizacja to kluczowy element organizacji systemu. Użytkownicy rozmieszczający czujniki w obudowach zajmują dostępną przestrzeń, ale maszyna znajdująca się w tym miejscu też zajmuje przestrzeń. Poprzez dodanie nowych możliwości w tej samej przestrzeni użytkownik zapewnia więc lepszy poziom usług. Użytkownicy i firmy, dodając do sprzętu ludzkie umiejętności oceny i uzasadniania, stworzą nowe okazje do bardziej efektywnego działania, a także do zwiększenia bezpieczeństwa w przedsiębiorstwie.

Jesteśmy w stanie poprawić efektywność operacyjną w fabrycznym środowisku przemysłowej automatyki, jeśli podległe nam maszyny będą w stanie monitorować i dostrajać własne działania, bez uzależniania się zarówno od procedur utrzymania ruchu – prostych, statystycznych i związanych z konserwacją zapobiegawczą, jak i od wyznaczonych operatorów. Jeśli maszyny zaczną nadzorować własne obciążenie, wiek, zużycie i listę kolejnych zadań do wykonania, to mogą również informować personel obsługi, że należy wykonać prace konserwacyjne, aby uniknąć awarii – lub sygnalizować znaczą-
ce zagrożenia dla swojego funkcjonowania, przewidywane w bliskiej przyszłości.

Podsumujmy teraz elementy stanowiące siłę napędową biznesu dla kogoś, kto jest zainteresowany dostarczaniem kompetencji i umiejętności przez urządzenia IoAT. Czym będą się te urządzenia charakteryzowały i co przyniesie ich zastosowanie?

Dostarczanie nowych możliwości:

-> wycofanie ludzi z pętli sterowania i procedur interpretacji danych;

-> zredukowanie ludzkich błędów poprzez automatyzację usług;

-> wzbogacenie sprzętu o specjalistyczne umiejętności – wszędzie tam, gdzie człowiek nie może pracować (ze względu na wymiary obiektu czy zagrożenie dla życia czy zdrowia);

-> pozwolenie ludziom na dowodzenie własną armią urządzeń (zapewniającą wzmocnienie ludzkich możliwości);

-> dostarczenie usług, które dotąd wymagały analiz wykonywanych przez człowieka – dostępnych teraz w dodatku bez przerw, przez cały czas.

Umożliwienie „zapakowania” do urządzeń oraz zaprogramowania w nich umiejętności oceny i uzasadniania – oraz sprawienie, by cechy te były:

-> łatwe w użyciu,

-> łatwe do nauki,

-> łatwe do testowania.

Dostarczanie rozwiązań, które mogą być wdrożone z wykorzystaniem bardzo tanich urządzeń, bez znacznego zwiększania kosztów podstawowych.

Zadbanie o bezpieczeństwo środowiska:

-> wycofanie ludzi z niebezpiecznych obszarów;

-> zredukowanie ludzkich błędów w ocenie sytuacji.

Zapewnianie działania w pełni podlegającego kontroli:

-> dotyczącego systemów kluczowych pod względem bezpieczeństwa;

-> umożliwiającego zawsze określenie przyczyn zdarzeń;

-> dającego użytkownikowi możliwość skoncentrowania się na ciągłym ulepszaniu systemów.

Rynek rozwiązań IoT będzie nadal ewoluował. Urządzenia IoAT będą przetwarzały informacje jak najbliżej ich źródła w celu określenia:

-> co te informacje oznaczają?

-> co można dzięki nim zrobić i w jaki sposób?

-> kto może w tym pomóc?

-> komu należy powiedzieć, co zrobić w danej sytuacji (dostarczając praktyczną inteligencję, a nie tylko same dane)?

-> co jeszcze jest potrzebne do rozwiązania problemu (poza tym, co może wykonać pojedyncze urządzenie)?

Dostarczanie maszynom umiejętności lokalnego przetwarzania danych – i to jak najbliżej źródła informacji – pozwoli na rozwiązywanie trudności, zanim staną się one poważnymi zagrożeniami. Odizoluje użytkownika od wielu problemów związanych z bezpieczeństwem, które mogą istnieć w odległym, scentralizowanym systemie przetwarzania informacji.

Od tej pory producenci będą konkurować ze sobą na podstawie zestawienia zasobów kompetencyjnych oraz zdolności adaptacyjnej urządzeń IoAT, które oferują one na rynku.

Narzędzia i techniki, które pozwoliłyby na urzeczywistnianie tych wszystkich niezwykłych możliwości, istnieją już dziś. Trzeba tylko pobudzać podmioty przemysłowe, aby zaczęły szybko zmierzać w kierunku wykorzystania technologicznych okazji.

Autor: Tom Keeley jest założycielem firmy Compsim oraz twórcą technologii elektroniki wzmocnionej wiedzą (KEEL).

Tekst pochodzi z nr 5/2017 magazynu “Control Engineering”. Jeśli Cię zainteresował, ZAREJESTRUJ SIĘ w naszym serwisie, a uzyskasz dostęp do darmowej prenumeraty w formie drukowanej i/lub elektronicznej.