Термин «киберфизические системы» — это калька с английского, даже на высшем уровне министерств это словосочетание понимают довольно размыто. Не раз приходилось слышать вопрос о том, в чем же состоит разница между блокчейном и интернетом вещей. Есть официальное определение: сеть физических и вычислительных объектов, взаимодействующих между собой, проектируемая как единая система, организованная в рамках единой базовой киберфизической модели и адаптирующаяся к изменениям реального мира. Эти системы бывают управляемыми, адаптивными, в них есть ключевые вопросы и задачи: кибербезопасность, масштабируемость, надежность. Они имеют свои основные приложения в основных видах человеческой деятельности — коммуникация, потребительская электроника, энергетика, инфраструктура, здравоохранение, медицина, новые производственные технологии, например, робототехника и интеллектуальные транспортные системы.
Если смотреть на кривую развития киберфизики, мы видим некий реверанс: из индустриальной эпохи мы перешли в эпоху информационных технологий. Сейчас это реверанс обратно в сторону физического мира, когда все разработки в области IT были получены, они уходят обратно в физический мир. Есть ли принципиальная новизна в этом модном термине? Когда говорят о киберфизических системах, понимают объединение разных технологий — вычислительных, информационных, технологий управления и физического мира. Речь идет о со-дизайне разработки программных компонентов, а также о конвергенции — сходимости технологий информационных и технологий операционных, управляющих физическими процессами. Физический мир сейчас имеет свою цифровую копию: когда разрабатывается новый продукт, его создание, начиная с дизайнерской идеи, воплощается с цифровой модели. И живет она вместе с этим объектом вплоть до этапа его утилизации.
Тренды
Я разделяю между собой разработку ПО для ПО (то, что называется «софт»), и разработку ПО для железа. Ведь требования к ним по безопасности, работе в режиме реального времени и так далее существенно разнятся. Второй тренд — перемещение вычислений с серверов. Если раньше было модно говорить об облачных вычислениях, то сейчас говорят о так называемых туманных вычислениях, когда у нас нет какого-то большого мощного сервера, а все рассчитывается на самом объекте с помощью встроенных контроллеров, способных работать в тяжелых условиях и сохранять свою эффективность при серьезном ограничении на вычислительную компоненту.
Есть тренд движения чисто информационных сетей к action networks, когда информация участвует в принятии решений для управления реальными физическими объектами. Здесь, когда мы переходим к сетям действий, возникает принципиально другое требование к безопасности и надежности. Мой любимый пример — интернет-банкинг. Все вы им пользуетесь, иногда бывают сбои, когда транзакция уходит не туда, куда надо. Неприятно, но исправимо. А в случае со сбоем или взломом автономного автомобиля, который въезжает в толпу, вернуть такую транзакцию уже не получится, последствия могут быть фатальными.
Тренд, связанный со смартфонами, звучит в контексте английской терминологии SDX. По-русски это звучит как что угодно программно-определенное. Его ценность для вас как для потребителя определяется не сколько железом, сколько программным обеспечением, которое в нем установлено. Яркий пример — смартфон. Ведь главное для вас них не акселерометры и не камеры, а приложения, которые вы скачиваете. Другой пример — современная концепция создания автомобилей, например, Tesla. Был обычный автомобиль, а стал субавтономный — просто за счет того, что вы заплатили тысячу долларов и и на нем автоматически поменялась прошивка. Для этого вам не пришлось ни менять датчики, ни ездить в сервис. Качество продукта определяется программным обеспечением, которое на нем установлено.
Вызовы
Естественно, возможность такого функционала должна быть установлена на этапе проектирования такой системы. Некоторые примеры технологии «умного мира» вроде коммуникации автомобиля с инфраструктурой и другими автомобилями масштабируются от единственного автомобиля до управления транспортными потоками в масштабах целого мегаполиса и оживленной трассы. Координация скоростных лимитов, переключения светофоров, приоритетов — все это должно быть сбалансировано с помощью технологий виртуального транспорта. Пример: в прошлом году в Европе прошло мероприятие, посвященное системе автоплатунинга, когда машины едут друг за другом. Какой эффект это дает? На реальных испытаниях грузовики ехали друг за другом, и при этом воздушные потоки оказывали существенно меньшее сопротивление, реже менялась скорость, экономия топлива составляла от 5 до 20%, на 10% снизились выбросы CO2. Реакция такой системы, например, в случае экстренного торможения, была на 25% выше, если бы решение о торможении принимал человек. Кроме того, с помощью такой системы оптимизировались потоки, заезды на шоссе и так далее. Стартап, занимающийся разработкой этой технологии, в прошлом году собрал на нее более 30 млн долларов.
Мне очень нравится пример умного производства. Если раньше ноутбук и планшет стали инструментом для людей, занимающихся умственной деятельностью, сейчас таким же гибким инструментом для людей, работающих руками, должны стать коллаборативные роботы. Есть компания KUKA, которая внедряет на заводы своих роботов. На заводе компании Daimler есть такие роботы, занятые в сборке автоматизированных коробок передач. Мы знаем, что люди — существа непредсказуемые, и могут, например, внезапно засунуть руку в собираемую АКПП. И робот замечает это действие, после чего избегает контакта, который может нанести человеку вред.
Per aspera ad astra
Путь технологий от разработки до коммерческого успеха весьма тернист, можно наткнуться на массу барьеров. В свое время НАСА ввела так называемые уровни готовности технологий. Технология начинается на этапе идеи и фундаментальных исследований, они переходят в исследования прикладные, а затем начинаются этапы разработки продуктов и их сертификации. И на каждом уровне есть свои игроки. Где-то подключаются компании, занимающиеся технологическим трансфером, и стартапы подхватывают эту историю, подключается государство. Но в какой-то момент организациям, которые занимались разработкой, уже непонятно, как это дальше развивать, а бизнесу непонятно, как на этом зарабатывать. Это некая критическая точка, долина смерти, которую многие не проходят. Есть те, кто проходит ее заново после провала, когда технологию продают второй раз. Это и называется инновацией.
Бывают неожиданные барьеры, о которых разработчики не задумываются — например, очки Google Glass. Препятствие оказалось в том, что очки оказалось неудобно носить, и всевозможный пиар не помог. Да и принципиально нового экспириенса пользователи не получили, поэтому и разочаровались в Google Glass. Другой пример — паровоз братьев Черепановых. Разработка умерла, потому что промышленники не поверили в нее. И речь была о том, чтобы не дорабатывать проект, чтобы печь расходовала меньше дров, а о закрытии проекта. Так происходит очень часто, и это мешает развитию технологий.
