Mikhail Tsvetkov- Direttore tecnico di Intel in Russia. Opera nel campo delle tecnologie elettroniche da più di 15 anni.
Sensori batteria acustica
- Quali sono le principali direzioni di sviluppo di Intel?
— Oggi Intel è un'azienda incentrata sui dati.Da un lato, siamo arrivati a questo status dall'industria microelettronica: le nostre fabbriche non sono scomparse, Intel è ancora uno dei principali fornitori della base di semiconduttori del moderno mondo digitale. D’altro canto, abbiamo già superato lo status di produttori di soli microprocessori e siamo diventati creatori globali di componenti per l’intera infrastruttura digitale. A partire dagli oggetti IoT utilizzati per raccogliere dati primari, fino ai data center più potenti in cui questi dati vivono, vengono elaborati e si trasformano da numeri in conoscenza. Pertanto, risolviamo tutti i compiti chiave che si trovano su questo percorso di evoluzione dei dati. Raccolta, archiviazione e trasmissione - sia cablata che wireless; disponiamo di un ampio pacchetto di tecnologie nel campo delle comunicazioni cellulari 4G, LTE, 5G, canali ottici.
Ad esempio, una delle tecnologie più promettenti- Intel® Silicon Photonics, che espanderà e renderà disponibili canali ad alta velocità nel prossimo futuro. E, naturalmente, l'elaborazione degli elementi. La buona vecchia CPU Intel, sia nel segmento server che in quello client, rimane il computer più versatile e ricercato per una vasta gamma di attività. Inoltre, l'area più importante è l'archiviazione dei dati. Ora Intel produce molti SSD: da SSD SATA definiti dall'utente a SSD NVMe ultramoderni per data center, incluso già sulla fisica fondamentalmente nuova di 3D XPoint. Questo non abbiamo ancora sollevato la questione della guida autonoma.
- Lo fai?
- Personalmente, io - no, ma abbiamo un'unità separata, Intel Autonomous Driving. Intel sta lavorando con grande attenzione e attivamente a questo.
- Sviluppa infrastrutture dall'inizio alla fine: questa è la raccolta di dati, cioè i sensori e l'elaborazione? Sono questi sistemi per settori specifici?
- No, implementazione specificaLe infrastrutture IoT sono un lavoro di integrazione. Intel funziona raramente come integratore. Siamo sviluppatori di tecnologia. Ad esempio, realizziamo transceiver, chip per la connettività Bluetooth e Wi-Fi. La maggior parte dei laptop ha uno dei nostri chip Wi-Fi o Bluetooth. Sviluppando questi protocolli, trasferiamo le tecnologie dal mondo IT al mondo industriale.
Foto: Anton Karliner / "Hightech"
Ad esempio, i nostri colleghi di Intel IT eranoUn pilota molto interessante è stato condotto presso una delle fabbriche per l'installazione di una rete wireless di 150 sensori che monitoravano le apparecchiature, la pressione, la presenza di impurità di vari gas nell'aria. Era una produzione di semiconduttori, che utilizza un gran numero di componenti chimici. E l'alta efficienza di Bluetooth a bassa energia (BLE) è stata dimostrata - una topologia per brevi distanze, a circa 15 m dal ricevitore, anche in una stanza così difficile come un capannone di produzione. Secondo le stime interne del nostro servizio IT, si è scoperto che il costo di questa rete era solo del 10% rispetto ai classici sensori cablati, incluso il cablaggio e la manutenzione dell'infrastruttura cablata in una stanza già funzionante.
Lì è stata implementata la seguente infrastruttura:in una grande fabbrica c'erano due gateway IoT, essenzialmente un PC Intel con Bluetooth Intel e un modulo Wi-Fi, e erano appesi sensori wireless. I gateway erano collegati via cavo alla rete Ethernet e tramite Wi-Fi. Sono possibili interferenze tra diversi standard wireless perché utilizzano la stessa gamma di frequenza. BLE e Wi-Fi funzionano entrambi nella banda a 2,4 GHz. Ma a differenza di altre famiglie di protocolli, ad esempio IEEE 802.15.4, dove la coesistenza con Wi-Fi non è implementata molto bene, Bluetooth e Wi-Fi si combinano armoniosamente, condividono risorse di frequenza in modo abbastanza efficace e sono resistenti all'influenza reciproca su ciascuno altro. Ancora più importante, come risultato del test di questo sistema, durato un anno e mezzo, è stata raggiunta un'affidabilità della comunicazione con i sensori del 99% e la stabilità del funzionamento era molto prevedibile. Se il sensore non funzionava, significa che non funzionava subito perché era posizionato in modo errato, ad esempio dietro una colonna o troppo lontano. Ma se la geometria era tale da poter stabilire una connessione, il sensore funzionava correttamente e la connessione era affidabile.
I sensori hanno dimostrato la loro capacità di viverebatterie a 620 mAh per 452 giorni. Questo è buono, ma questo non è il limite, perché una batteria da 620 mAh è una batteria per un apparecchio acustico, e, per esempio, un dito AA è già da qualche parte circa 2 mila mAh.
Bollitori come fonti di informazioni non banali
— In Russia, la ricerca e lo sviluppo sono in qualche modo coinvolti nell’IoT?
— L’IoT non è una cosa sferica separatavuoto, questo fa parte del ciclo di vita dei dati, il loro generatore automatizzato. L’umanità genera dati caricando fotografie e digitando testo, ma questo metodo per ottenere informazioni non fornisce un’immagine olistica del mondo. Per analizzare il mondo in modo molto più dettagliato, è necessaria l’automazione. La progressione naturale di qualsiasi attività necessaria è l’automazione. Per automatizzare la raccolta dei dati, viene implementata un'infrastruttura di sensori.
Una volta ho detto che il miglior sensore IoT èquesta è una videocamera. Un flusso video è una ricca fonte di informazioni e, soprattutto, è intuitivo per gli esseri umani. Se consideriamo l'IoT separatamente dal concetto generale di data-centric, nella maggior parte dei casi non è molto interessante.
La possibilità di accendere il bollitore su un telefono cellulare- Una buona opzione, ma più dalla categoria di opzioni aggiuntive di elettrodomestici, piuttosto che l'Internet delle cose. Ma la capacità di analizzare le informazioni da un milione di manichini può dare una conoscenza non banale completamente nuova su come cambia il carico sulla rete, su come le persone bevono il tè al mattino, che la maggior parte dei residenti di case con stufe a gas preferiscono bollire il tè elettricamente e pagare soldi extra per questo.
- Nell'IoT industriale è chiaro chi possiede i dati. E se diciamo, condizionatamente, a proposito di bollitori, IoT domestico, chi possiederà questi dati quando saranno raccolti da dispositivi personali?
- Penso che in ciascun caso particolare sarà determinato da un contratto che una persona firma direttamente con l'operatore dei suoi dati.
- Produttore del dispositivo?
- Non necessario.Il fornitore di servizi a cui una persona si connette può essere un produttore di dispositivi, una società Internet o anche una startup separata. In ogni caso, un soggetto (in quanto soggetto decisionale) – ciò risulta dalle recenti novità legislative – avrà il diritto di gestire i propri dati ed esprimere la propria decisione in forma vincolante per il gestore. Il rappresentante del servizio sarà tenuto a seguire questa decisione.
Foto: Anton Karliner / "Hightech"
Il problema dei dati è diviso in due parti: questa è un'organizzazione fisica / tecnologica di acquisizione dati e social / legale. La parte sociale e legale risiede più nel campo dello stato e della persona stessa, e noi, una società tecnologica, dovremmo semplicemente fornire un'opportunità conveniente ed economica per attuare qualsiasi decisione presa.
Mettere un osservatore davanti a un muro su 24 schermi è semplicemente crudele
- Sarà per lo più raccolta dati wireless?
— La tendenza attuale è quella di passare al wirelesstecnologie. La stessa telemetria è un'area di automazione ben nota da mezzo secolo. L'interfaccia RS-485 è una famiglia di interfacce seriali e Ethernet, che l'ha sostituita, non è affatto una storia nuova. Ma la portata di questi sistemi era limitata da fattori come la necessità di posare cavi. La posa dei cavi è un compito serio che richiede una pianificazione durante la fase di costruzione dell'edificio. È molto difficile venire e installare solo 100 sensori cablati. Non sto dicendo che sia impossibile, ma è estremamente difficile. Ma l’emergere di sensori economici e resistenti alle interferenze con una lunga durata della batteria può trasformare la quantità in nuova qualità. In questo caso, quando i sensori raggiungeranno una certa soglia, diventando wireless, saranno lo stesso attributo naturale di ogni spazio come lo è oggi l’illuminazione.
RS-485 (inglese: standard consigliato 485)- standard di livello fisico per asincronointerfaccia. Lo standard ha acquisito grande popolarità ed è diventato la base per la creazione di un'intera famiglia di reti industriali ampiamente utilizzate nell'automazione industriale.
EIA ha precedentemente etichettato tutti i suoi standard.prefisso "RS" (consigliato Standard raccomandato - standard raccomandato). Molti ingegneri continuano a utilizzare questa designazione, tuttavia, EIA / TIA ha ufficialmente sostituito RS con EIA / TIA al fine di facilitare l'identificazione dell'origine dei loro standard.
Una caratteristica interessante: lo sviluppo di IoT ricordala legge dello sviluppo dell'ingegneria dei semiconduttori. All'inizio, quando non c'è ancora mercato, i chip pezzo escono in modalità pilota, sono estremamente costosi, perché lo sviluppo costa un sacco di soldi. Ma con l'avvento del miglio e un aumento del numero di chip fabbricati, il prezzo unitario diminuisce. Quindi, secondo la legge di Moore, lo sviluppo rivoluzionario della tecnologia ha reso possibile l'emergere di un nuovo mondo di personal computer, con un prezzo di microprocessore inferiore a $ 1.000. La stessa cosa che è stata fatta negli anni 80-90 sta accadendo ora nel mondo delle cose IoT. Quando il costo dei componenti e il sistema IoT olistico superano la soglia di una massiccia distribuzione esplosiva, allora il produttore sarà vantaggioso investire nello sviluppo di nuovi sistemi, perché vedrà il mercato e gli utenti saranno in grado di automatizzare in modo efficace tutti gli aspetti della loro vita.
- Quando accadrà questo?
- Questo sta già accadendo.Ora il segmento della videosorveglianza sta crescendo molto rapidamente, non solo nel campo della sicurezza, ma anche sotto forma di intelligenza artificiale: buona videosorveglianza intelligente con riconoscimento della situazione, conteggio del numero di persone in coda, traffico. Ad esempio, la videosorveglianza nel settore ha praticamente sostituito il controllo qualità sulle linee di produzione. Cioè, ora non è più necessario costringere una persona a guardare continuamente i pezzi che volano davanti a lui sul trasportatore per determinare i difetti. Stanno accadendo molte cose interessanti in quest'area e sorge subito la domanda giusta: cosa fare con questo diluvio di informazioni? Gli strumenti classici esistenti per l’elaborazione dei dati non sono più inutili. Ancora una volta, è impossibile far sedere un osservatore di fronte a un muro di 24 schermi e chiedergli di concentrarsi costantemente ed estrarre informazioni da questi flussi. È semplicemente crudele.
Anche l'intelligenza artificiale non è un argomento nuovo, periodicamenteL’“intelligenza sul silicio” è stata affrontata fin dagli anni ’50. Anche io ho colto l'onda del 2000 quando ho scritto il mio corso sull'implementazione delle reti neurali sugli FPGA. Ma in quel momento la piattaforma non era pronta per una crescita rapida, per un salto di qualità. C'erano ancora grandi quantità di dati e attrezzature produttive. Kolmogorov ha anche studiato problemi di intelligenza artificiale. Ha detto di non vedere ostacoli matematici alla creazione di esseri viventi a tutti gli effetti, costruiti interamente su meccanismi di elaborazione delle informazioni digitali.
Andrey Nikolaevich Kolmogorov- Matematico sovietico, uno dei più grandi matematici del 20° secolo.
Kolmogorov - uno dei fondatori del modernoteoria della probabilità, ha ottenuto risultati fondamentali in topologia, geometria, logica matematica, meccanica classica, teoria della turbolenza, teoria della complessità dell'algoritmo e analisi funzionale.
Foto: Anton Karliner / "Hightech"
Ma le prestazioni di un computer degli anni '60 lo eranonon abbastanza per lavorare in rete neurale praticamente utile. E solo nella seconda metà del 2010, le prestazioni dei computer per uso generico hanno raggiunto la soglia richiesta per l'avvio di reti neurali multistrato con milioni di parametri. E, cosa più importante, Internet ha accumulato informazioni sufficienti per apparire insiemi di dati grandi, pubblici, semanticamente etichettati, come ImageNet. E qui, per favore, un salto rivoluzionario: la rete AlexNet su ImageNet non mostrava l'accuratezza del riconoscimento dell'oggetto nelle fotografie, paragonabile a quella di una persona. E siamo abituati a vivere con errori umani.
"Presto il comitato 3GPP sarà rinominato comitato 5GPP"
- Intel si occupa anche di 5G. A che punto è ora il lavoro?
- Ora la specifica è formalizzata. Le prime implementazioni appariranno più vicine alla seconda metà del 2019, in tutto il mondo, e diffuse nel 2020. 5G cosa è buono? Risolve tre compiti chiave contemporaneamente: raccolta efficace dei dati rilevanti, loro trasferimento ed elaborazione. 5G è una soluzione al problema del trasferimento di dati di massa, potenti flussi video e bassa latenza. Perché l'IoT non è solo la telemetria, ma anche i segnali per gli attuatori. Bassa latenza nella gestione di oggetti meccanici, calcolo in tempo reale. Lì, gli intervalli di tempo sono misurati in millisecondi, e tali rigidi ritardi non sono previsti nei sistemi esistenti. Uno dei sottogruppi di 5G è il tempo di propagazione della squadra garantito. E il terzo punto è la crescita esplosiva dei dispositivi connessi. In LTE, la capacità della stazione di base è relativamente piccola. Il collegamento di decine di migliaia di utenti supera le capacità delle moderne tecnologie 4G. E la terza area in cui 5G si sta sviluppando attivamente è l'aumento della capacità di base dell'abbonato. Affinché gli operatori siano in grado di collegare a basso costo reti di sensori a basso consumo e bassa trasmissione.
- Cosa stai sviluppando in questo contesto?
— Stiamo sviluppando modem.Intel è un produttore di buoni modem 4G, 3G e ora 5G. Il modem XMM 8160 5G appena introdotto si sta preparando per l’uso in tutto il mondo. Il lavoro di standardizzazione è in corso all'interno del comitato 3GPP che sviluppa le specifiche cellulari. Si scherza sul fatto che il comitato 3GPP verrà presto ribattezzato comitato 5GPP. Il comitato è composto dai nostri colleghi di Nizhny Novgorod, stiamo partecipando attivamente allo sviluppo di questo standard. Ma il miglior contributo è creare un prodotto.
Elettroni galoppanti, qubit e meno mille kelvin
- Se continui l'argomento dei dati e il loro aumento, vedi qualche limite allo sviluppo della memorizzazione dei dati?
- Finora, il limite non è visibile. Ora è realistico parlare dello storage di petabyte in un server 1U. Questo è praticamente il nostro domani, se non già oggi. E parlando più a livello globale, ho paura di fare previsioni pessimistiche, perché durante i 50 anni di storia abbiamo fatto solo ciò che abbiamo smentito gli scettici e siamo andati avanti e avanti. Ma allo stesso tempo, con prospettive future, Intel sta sviluppando nel campo dell'informatica quantistica e ora ha raggiunto i 49 qubit in collaborazione con le istituzioni accademiche.
- In Russia?
- No, in Europa, insieme ai Paesi BassiQuTech Research Center. Qui si risolvono problemi non banali di mantenere i qubit in uno stato stabile a temperature che differiscono dallo zero assoluto solo di una frazione di grado. Inoltre, stiamo studiando nuove architetture, come l'informatica neuromorfo. Ora, i modelli di reti neurali artificiali sui processori imitano solo il lavoro dei neuroni del mondo vivente, fisicamente è la moltiplicazione delle matrici sui moltiplicatori digitali. A differenza di loro kvychislitel neuromorfo emula fisica del neurone. E Intel ha reso digitale, ma il chip asincrono per implementare tali modelli.
- Il calcolo quantistico, ad esempio, in IBM, si basa sulla superconduttività, hai una tecnologia simile?
- Esploriamo diversi effetti. Ora ci sono circa sei approcci, sulla base dei quali stanno cercando di realizzare un supercomputer quantistico. Intel utilizza uno spin qubit stabile anche a una temperatura di 1 Kelvin, che è abbastanza caldo rispetto alla superconduttività.
Foto: Anton Karliner / "Hightech"
- Stabile qualche millisecondo?
- Sì, pochi millisecondi. I teorici dicono che un computer quantistico sarà in grado di mostrare risultati praticamente applicabili su un numero di qubit da mille o più. Ma 49 cubiti sono così piccoli? Ad esempio, quando è apparso il primo chip di memoria bipolare al mondo, creato da Intel nel 1969, la sua capacità di memoria era di soli 64 bit. Ma ha lanciato una rapida evoluzione e, letteralmente un anno dopo, è stato creato un chip CMOD DRAM di 1024 bit. Il processo è stato avviato, la tecnologia ha avuto un inizio nella vita. Nell'informatica quantistica, si sta facendo molto lavoro in parallelo nella parte teorica. Si cercano attività che siano risolte in linea di principio più rapidamente rispetto all'architettura di computer tradizionale.
Senza risorse di calcolo, nessuno conduce studi clinici.
- Intel è coinvolta nell'assistenza sanitaria digitale. Hai persino lanciato alcuni prodotti, gli orologi Basis Peak, ritirati nel 2016.
— Non era tanto l'assistenza sanitaria quantosettore del fitness. La sanità, con tutte le sue esigenze e sfide, è un settore a parte, con il quale lavoriamo attivamente, in particolare per quanto riguarda lo sviluppo delle infrastrutture e delle tecnologie di elaborazione dei dati. La medicina è sempre stata un campo dell'attività umana ad alta intensità di conoscenza e di dati e ora, quando diventa possibile automatizzare la raccolta e l'elaborazione delle informazioni, la medicina analitica basata sui dati si sta sviluppando attivamente.
Dobbiamo rendere omaggio ai medici, sono stati moltoha funzionato bene con le statistiche. Ora abbiamo introdotto l'intelligenza artificiale per l'analisi delle immagini. La rete neurale non può costruire una diagnosi, ma può fungere da strumento di consulenza per il medico. Raccolta di informazioni e statistiche sugli ospedali, sui sistemi sanitari all'interno del paese e in tutto il mondo, fornisce un'enorme quantità di informazioni per l'analisi. Le prove cliniche di nuovi farmaci sono una parte ampia e difficile della ricerca medica. È impossibile prevedere che nel 100% dei casi il risultato verrà ripetuto. I risultati sono sempre di natura statistica, è sempre necessario cercare correlazioni, capire dove si trova la vera relazione e dove il caso speciale. E qui, senza risorse computazionali, penso che nessuno stia già conducendo studi clinici.
- Hai menzionato molti ostacoli diversi che devono essere affrontati nel campo dei dati. Qual è la cosa più difficile ora in via di sviluppo in questa direzione? Cosa manca?
- Molte persone amano lamentarsi di loromanca qualcosa Ora sto cercando di pensare a cosa lamentarmi e non funziona. C'è un'enorme quantità di lavoro in tutte le direzioni e, cosa più importante, ciò che manca è il tempo.