Mihailas Tsvetkovas– „Intel“ techninis direktorius Rusijoje. Elektroninių technologijų srityje dirba daugiau nei 15 metų.
Klausos aparato baterijos jutikliai
- Kokios yra pagrindinės „Intel“ plėtros kryptys?
– Šiandien „Intel“ yra į duomenis orientuota įmonė.Viena vertus, šį statusą pasiekėme iš mikroelektronikos pramonės – mūsų gamyklos neišnyko, „Intel“ vis dar yra viena iš pirmaujančių šiuolaikinio skaitmeninio pasaulio puslaidininkinių pamatų tiekėjų. Kita vertus, jau išaugome vien tik mikroprocesorių gamintojo statusą ir tapome pasauliniu visos skaitmeninės infrastruktūros komponentų kūrėju. Pradedant nuo IoT dalykų, naudojamų pirminiams duomenims rinkti, iki galingiausių duomenų centrų, kuriuose šie duomenys gyvena, apdorojami ir iš skaičių virsta žiniomis. Todėl mes sprendžiame visas pagrindines užduotis, kurios yra šiame duomenų evoliucijos kelyje. Surinkimas, saugojimas ir perdavimas – tiek laidiniu, tiek belaidžiu; turime didelį technologijų paketą korinio ryšio 4G, LTE, 5G, optinių kanalų srityje.
Pavyzdžiui, viena iš perspektyviausių technologijų- „Intel® Silicon Photonics“, kuri artimiausiu metu išplės ir suteiks galimybę naudotis didelės spartos kanalais. Ir, žinoma, apdorojimo elementai. Geras senas „Intel“ procesorius - tiek serverio segmente, tiek kliente - vis dar yra pats universaliausias ir pageidaujamas kompiuteris, skirtas įvairioms užduotims. Be to, svarbiausia sritis yra duomenų saugojimas. Dabar „Intel“ gamina daug SSD: nuo vartotojo nustatytų SATA SSD iki itin modernios NVMe SSD duomenų centrams, įskaitant jau iš esmės naująją „3D XPoint“ fiziką. Tai dar nebuvo iškeltas autonominio vairavimo klausimas.
- Ar tai darote?
- Asmeniškai aš - ne, bet mes turime atskirą vienetą, „Intel“ autonominį važiavimą. „Intel“ labai atidžiai stebi ir aktyviai dirba.
- Ar jūs pradedate kurti infrastruktūrą nuo pradžios iki pabaigos - tai yra duomenų rinkimas, ty jutikliai ir apdorojimas? Ar šios sistemos taikomos konkrečioms pramonės šakoms?
- Ne, konkretus diegimasDI infrastruktūra yra integracijos darbas. „Intel“ retai veikia kaip integratorius. Esame technologijų kūrėjai. Pavyzdžiui, gaminame siųstuvus, mikroschemas „Bluetooth“ ir „Wi-Fi“ ryšiams. Dauguma nešiojamųjų kompiuterių turi bet kurį „Wi-Fi“ ar „Bluetooth“ lustą. Plėtojant šiuos protokolus, perduodame technologijas iš IT pasaulio į pramoninį pasaulį.
Nuotrauka: Anton Karliner / "Hightech"
Pavyzdžiui, mūsų kolegos iš „Intel IT“ buvoVienoje iš gamyklų buvo atliktas labai įdomus bandymas įdiegti 150 jutiklių belaidį tinklą, stebintį įrangą, slėgį, įvairių dujų dujų priemaišų buvimą ore. Tai buvo puslaidininkių gamyba, kuri naudoja daug cheminių komponentų. Be to, buvo įrodyta, kad „Bluetooth“ mažos energijos (BLE) efektyvumas yra trumpas atstumas, apie 15 m atstumu nuo imtuvo, net ir tokioje sudėtingoje patalpoje kaip gamybos salė. Remiantis vidiniais IT paslaugų skaičiavimais, paaiškėjo, kad šio tinklo kaina buvo tik 10%, palyginti su klasikiniais laidiniais jutikliais, įskaitant laidinės infrastruktūros laidavimą ir priežiūrą jau veikiančioje patalpoje.
Ten buvo įdiegta ši infrastruktūra:didelėje gamyklos patalpoje buvo du IoT šliuzai, iš esmės Intel PC su Intel Bluetooth ir Wi-Fi moduliu, buvo pakabinti belaidžiai jutikliai. Šliuzai buvo prijungti kabeliu prie Ethernet tinklo ir per Wi-Fi. Galimi trukdžiai tarp skirtingų belaidžių standartų, nes jie naudoja tą patį dažnių diapazoną. BLE ir Wi-Fi veikia 2,4 GHz dažnių juostoje. Tačiau skirtingai nuo kitų protokolų šeimų, pavyzdžiui, IEEE 802.15.4, kur sambūvis su „Wi-Fi“ nėra labai gerai įgyvendintas, „Bluetooth“ ir „Wi-Fi“ derinami darniai, jie gana efektyviai dalijasi dažnio ištekliais ir yra atsparūs abipusei įtakai. kitas. Svarbiausia, kad pusantrų metų trukusio šios sistemos testavimo metu buvo pasiektas 99 procentų ryšio su jutikliais patikimumas, o veikimo stabilumas buvo labai nuspėjamas. Jei jutiklis neveikė, tada jis neveikė iš karto, nes buvo neteisingai padėtas, pavyzdžiui, už kolonos arba per toli. Bet jei geometrija buvo tokia, kad būtų galima užmegzti ryšį, jutiklis veikė tinkamai ir ryšys buvo patikimas.
Jutikliai parodė savo gebėjimą gyventi išakumuliatorius 620 mAh 452 dienas. Tai gera, tačiau tai nėra riba, nes 620 mAh baterija yra klausos aparato baterija, ir, pavyzdžiui, AA pirštu jau yra maždaug 2 tūkst. MAh.
Virduliai - ne triviška informacija
— Ar Rusijoje moksliniai tyrimai ir plėtra kažkaip susiję su daiktų internetu?
— IoT nėra atskiras sferinis dalykasvakuumas, tai yra duomenų gyvavimo ciklo dalis, jų automatizuotas generatorius. Žmonija generuoja duomenis įkeldama nuotraukas ir rinkdama tekstą, tačiau toks informacijos gavimo būdas nesuteikia holistinio pasaulio vaizdo. Norint daug detaliau analizuoti pasaulį, reikalinga automatika. Natūrali bet kokio reikalingo verslo raida yra automatizavimas. Norint automatizuoti duomenų rinkimą, įdiegta jutiklių infrastruktūra.
Kažkada sakiau, kad geriausias daiktų interneto jutiklis yratai vaizdo kamera. Vaizdo įrašų srautas yra toks turtingas informacijos šaltinis, ir, svarbiausia, jis yra intuityvus žmonėms. Jei daiktų internetą nagrinėsime atskirai nuo bendros „Data-Centric“ koncepcijos, daugeliu atvejų tai nėra labai įdomu.
Galimybė įjungti mobilųjį telefoną- Geras pasirinkimas, bet daugiau iš papildomų buitinių prietaisų pasirinkimo kategorijų, o ne daiktų interneto. Tačiau gebėjimas analizuoti informaciją iš milijono manekenų gali suteikti visiškai naujas nežymus žinias apie tai, kaip keičiasi apkrova tinkle, apie tai, kaip žmonės geria arbatą rytais, kad dauguma gyventojų, gyvenančių namuose su dujinėmis viryklėmis, nori virti arbatos elektriniu būdu ir mokėti papildomų pinigų.
- IoT pramonėje aišku, kam priklauso šie duomenys. Ir jei mes sakome, sąlyginai, apie virdulius, buitinius daiktus, tada kas turės šiuos duomenis, kai jie bus renkami iš asmeninių prietaisų?
- Manau, kad kiekvienu konkrečiu atveju tai bus nustatoma sutartimi, kurią asmuo tiesiogiai pasirašo su jo duomenų valdytoju.
- Įrenginio gamintojas?
- Nereikalinga.Paslaugų teikėjas, prie kurio jungiasi žmogus, gali būti įrenginių gamintojas, interneto įmonė ar net atskiras startuolis. Bet kuriuo atveju asmuo (kaip sprendimų priėmimo subjektas) – tai rodo naujausi teisės aktų pakeitimai – turės teisę tvarkyti savo duomenis ir pareikšti savo sprendimą operatoriui privaloma forma. Paslaugos atstovas turės laikytis šio sprendimo.
Nuotrauka: Anton Karliner / "Hightech"
Duomenų išdavimas suskirstytas į dvi dalis: tai fizinė / technologinė duomenų rinkimo ir socialinės / teisinės struktūros organizacija. Socialinė ir teisinė dalis yra labiau susijusi su valstybės ir paties asmens sritimi, o mes, technologijų kompanija, turime paprasčiausiai suteikti patogią ir ekonomišką galimybę įgyvendinti bet kokį priimtą sprendimą.
24 ekranuose stebėtojo prijungimas prie sienos yra tiesiog žiaurus
- Ar tai daugiausia belaidžio duomenų rinkimas?
— Dabar tendencija pereiti prie belaidžio ryšiotechnologijas. Pati telemetrija yra gerai žinoma automatikos sritis jau pusę amžiaus. RS-485 sąsaja yra nuosekliųjų sąsajų šeima, o ją pakeitęs Ethernet nėra visiškai nauja istorija. Tačiau šių sistemų mastą ribojo tokie veiksniai kaip poreikis tiesti kabelius. Kabelių klojimas yra rimta užduotis, kurią reikia planuoti pastato statybos etape. Labai sunku tiesiog ateiti ir sumontuoti 100 laidinių jutiklių. Nesakau, kad tai neįmanoma, bet labai sunku. Tačiau pigių ir trikdžiams atsparių jutiklių su ilgu baterijos gyvavimo ciklu atsiradimas gali paversti kiekį nauja kokybe. Tokiu atveju jutikliams pasiekus tam tikrą slenkstį, tapus belaidžiu, jie bus toks pat natūralus bet kurios erdvės atributas, koks dabar yra apšvietimas.
RS-485 (anglų kalba: Recommended Standard 485)- asinchroninio fizinio sluoksnio standartassąsaja. Standartas įgijo didelį populiarumą ir tapo pagrindu sukurti visą pramoninių tinklų, plačiai naudojamų pramoninėje automatizacijoje, šeimą.
PAV anksčiau pažymėjo visus savo standartus.priešdėlis "RS" (rekomenduojama standartas - rekomenduojamas standartas). Daugelis inžinierių toliau naudojasi šiuo pavadinimu, tačiau EIA / TIA oficialiai pakeitė RS su EIA / TIA, kad būtų lengviau nustatyti jų standartų kilmę.
Įdomus bruožas - „IoT“ priminimo plėtrapuslaidininkių inžinerijos plėtros įstatymas. Pradžioje, kai dar nėra rinkos, gabalas žetonai išeina į bandomąjį režimą, jie yra labai brangūs, nes kūrimas kainuoja daug pinigų. Bet su kačių atsiradimu ir gaminamų lustų skaičiaus padidėjimu vieneto kaina mažėja. Taigi, pagal Moore įstatymą, revoliucinė technologijų plėtra leido atsirasti naujam asmeninių kompiuterių pasauliui, kurio mikroprocesorių kaina yra mažesnė nei 1000 JAV dolerių. Tas pats, kas buvo padaryta 80–90-ajame dešimtmetyje, dabar vyksta Dao dalykų pasaulyje. Kai komponentų ir holistinės „IoT“ sistemos sąnaudos įveiks masinio sprogmenų pasiskirstymo ribą, gamintojas bus pelningas investuoti į naujų sistemų kūrimą, nes jis matys rinką, o vartotojai galės efektyviai automatizuoti visus jų gyvenimo aspektus.
- Kada tai įvyks?
– Tai jau vyksta.Dabar vaizdo stebėjimo segmentas labai sparčiai auga ne tik saugumo srityje, bet ir AI pavidalu – geras išmanusis vaizdo stebėjimas su situacijų atpažinimu, skaičiuojant žmonių skaičių eilėse, srautą. Pavyzdžiui, vaizdo stebėjimas pramonėje praktiškai pakeitė kokybės kontrolę gamybos linijose. Tai yra, dabar nebereikia versti žmogaus nuolat žiūrėti į priešais konvejeryje skriejančius ruošinius, kad nustatytų defektus. Šioje srityje vyksta daug įdomių dalykų, ir iškart kyla teisingas klausimas: ką daryti su šiuo informacijos antplūdžiu? Esami klasikiniai duomenų apdorojimo įrankiai nebėra nenaudingi. Vėlgi, neįmanoma sėdėti stebėtojo priešais 24 ekranų sieną ir reikalauti, kad jis nuolat susikauptų ir gautų informaciją iš šių srautų. Tai tiesiog žiauru.
AI taip pat nėra nauja tema, periodiškai„Silicio žvalgyba“ buvo sprendžiama nuo šeštojo dešimtmečio. Net aš pagavau 2000 metų bangą, kai rašiau kursinį darbą apie neuroninių tinklų diegimą FPGA. Tačiau tuo momentu platforma nebuvo pasirengusi sparčiam augimui, kokybiniam šuoliui. Dar buvo daug duomenų ir gamybinės įrangos. Kolmogorovas taip pat tyrinėjo AI problemas. Jis teigė nematantis matematinių kliūčių sukurti visavertes gyvas būtybes, kurios būtų visiškai sukurtos remiantis skaitmeniniais informacijos apdorojimo mechanizmais.
Andrejus Nikolajevičius Kolmogorovas– sovietų matematikas, vienas didžiausių XX amžiaus matematikų.
Kolmogorovas - vienas iš šiuolaikinių įkūrėjųtikimybių teorija, jis gavo esminių rezultatų topologijoje, geometrijoje, matematinėje logikoje, klasikinėje mechanikoje, turbulencijos teorijoje, algoritmo sudėtingumo teorijoje ir funkcinėje analizėje.
Nuotrauka: Anton Karliner / "Hightech"
Tačiau 60-ojo dešimtmečio kompiuterio našumas buvonepakanka, kad dirbtų praktiškai naudingas neuroninis tinklas. Ir tik antroje 2010 m. Pusėje bendrosios paskirties kompiuterių našumas pasiekė ribą, reikalingą daugiasluoksniams neuroniniams tinklams paleisti su milijonais parametrų. Ir svarbiausia, kad internetas sukaupė pakankamai informacijos, kad būtų rodomi dideli, vieši, semantiškai pažymėti duomenų rinkiniai, pvz., „ImageNet“. Ir čia, prašau, revoliucinis šuolis - „AlexNet“ tinklas „ImageNet“ neparodė objekto atpažinimo tikslumo nuotraukose, panašiomis į asmenį. Ir mes esame įpratę gyventi su žmogaus klaidomis.
„Netrukus 3GPP komitetas bus pervadintas į 5GPP komitetą“
- „Intel“ taip pat dirba su 5G. Kokiame etape dabar veikia?
- Dabar specifikacija yra įforminta. Pirmasis dislokavimas pasirodys arčiau 2019 m. Antrojo pusmečio visame pasaulyje ir plačiai paplitęs 2020 m. 5G kas yra gera? Ji vienu metu išsprendžia tris pagrindinius uždavinius - veiksmingą atitinkamų duomenų rinkimą, jų perdavimą ir apdorojimą. 5G - tai masinio duomenų perdavimo, galingų vaizdo srautų ir mažo vėlavimo problemos sprendimas. Kadangi IoT yra ne tik telemetrija, bet ir signalai su pavaromis. Žemas latentinis laikas, kai valdomi mechaniniai objektai, realiu laiku skaičiuojant. Čia laiko intervalai matuojami milisekundėmis, ir tokie griežti vėlavimai nėra numatyti esamose sistemose. Vienas iš 5G pogrupių garantuoja komandos sklidimo laiką. Trečias dalykas yra sprogus prijungtų įrenginių augimas. LTE atveju bazinės stoties talpa yra palyginti maža. Sujungus dešimtis tūkstančių vartotojų, yra daugiau nei šiuolaikinių 4G technologijų galimybės. Ir trečioji sritis, kurioje aktyviai vystosi 5G, yra abonento bazinės talpos padidėjimas. Kad operatoriai galėtų pigiai prijungti mažai naudojančius ir mažai perduodamus jutiklių tinklus.
- Ką jūs vystote šiame kontekste?
— Kuriame modemus.„Intel“ yra gerų 4G, 3G ir dabar 5G modemų gamintojas. Naujai pristatytas XMM 8160 5G modemas ruošiamas naudoti visame pasaulyje. Standartizacijos darbai vyksta 3GPP komitete, kuris kuria korinio ryšio specifikacijas. Juokaujama, kad 3GPP komitetas netrukus bus pervadintas į 5GPP komitetą. Komitetą sudaro mūsų kolegos iš Nižnij Novgorodo, aktyviai dalyvaujame kuriant šį standartą. Tačiau geriausias indėlis yra sukurti produktą.
Šviečiantys elektronai, qubitai ir minus tūkstančiai kelvinų
- Jei tęsiate duomenų temą ir padidėsite, ar matote duomenų saugojimo plėtros ribas?
- Iki šiol riba nėra matoma. Dabar yra realu kalbėti apie petrolitų saugojimą 1U serveryje. Tai praktiškai mūsų rytoj, jei ne jau šiandien. Kalbėdamas visame pasaulyje, bijo daryti pesimistines prognozes, nes per 50 metų istoriją mes tik padarėme, kad nepritarėme skeptikams ir judėjome toliau. Tačiau kartu su ateities perspektyvomis „Intel“ vystosi kvantinės skaičiavimo srityje, o dabar kartu su akademinėmis institucijomis pasiekė 49 qubitus.
- Rusijoje?
- Ne, Europoje, kartu su NyderlandaisQuTech tyrimų centras. Čia labai išsprendžiamos problemos, trukdančios išlaikyti qubitus stabilioje būsenoje esant temperatūrai, kuri nuo absoliučios nulio skiriasi tik laipsnio dalimi. Mes taip pat tiriame naujas architektūras, pvz., Neuromorfinius skaičiavimus. Dabar dirbtinių neuronų tinklų modeliai procesoriuose imituoja tik gyvojo pasaulio neuronų darbą, fiziškai tai yra skaitmeninių daugiklių matricų dauginimas. Skirtingai nuo jų, neuromorfinis kvantuotojas emuliuoja neurono fiziką. Tokiems modeliams įgyvendinti „Intel“ sukūrė dar vieną skaitmeninį, bet jau asinchroninį mikroschemą.
- Kiekybinis skaičiavimas, pavyzdžiui, IBM, yra pagrįstas superlaidumu, ar turite panašią technologiją?
- Mes tiriame skirtingus efektus. Dabar yra apie šešis metodus, kurių pagrindu jie bando sukurti kvantinį superkaitiklį. Intel naudoja spin qubit, kuris yra stabilus net esant 1 Kelvino temperatūrai, o tai yra gana šiltas, palyginti su superlaidumu.
Nuotrauka: Anton Karliner / "Hightech"
- Stabilus kelias milisekundes?
- Taip, kelias milisekundes. Teoristai teigia, kad kvantinis kompiuteris galės parodyti praktiškai taikomus rezultatus ant tūkstančio ar daugiau qubit skaičiaus. Bet yra 49 kubeliai taip maži? Pavyzdžiui, kai pasirodė pirmasis „Intel“ 1969 m. Sukurtas bipolinis atminties lustas, jo atminties talpa buvo tik 64 bitai. Tačiau ji pradėjo sparčią evoliuciją, o po metų buvo sukurta 1024 bitų CMOD DRAM mikroschema. Procesas buvo pradėtas, technologija prasidėjo gyvenime. Kvantinėje skaičiavimo sistemoje teoriškai atliekama daug darbo. Ieškoma užduočių, kurios iš esmės išsprendžiamos greičiau nei tradicinės kompiuterinės architektūros.
Be kompiuterinių išteklių, niekas nevykdo klinikinių tyrimų.
- „Intel“ užsiima skaitmenine sveikatos priežiūra. Jūs netgi pradėjote kai kuriuos produktus, „Basis Peak“ laikrodžius, kurie buvo atšaukti 2016 m.
– Tai buvo ne tiek sveikatos apsauga, kiekfitneso pramonė. Sveikatos apsauga su visais jos keliamais reikalavimais ir iššūkiais yra atskira sritis, su ja aktyviai dirbame, konkrečiai kalbant apie infrastruktūros ir duomenų apdorojimo technologijų plėtrą. Medicina visada buvo daug žinioms ir duomenims imli žmogaus veiklos sritis, o dabar, kai atsiranda galimybė automatizuoti informacijos rinkimą ir apdorojimą, aktyviai vystosi analitinė, duomenimis pagrįsta medicina.
Turime pasidžiaugti gydytojais, jie buvo labaigerai dirbo su statistika. Dabar įvedėme AI vaizdo analizei. Neuroninis tinklas negali sukurti diagnozės, tačiau jis gali būti gydytojo patariamoji priemonė. Informacijos ir statistikos apie ligonines, apie sveikatos priežiūros sistemas šalyje ir visame pasaulyje rinkimas suteikia daug informacijos analizei. Klinikiniai naujų vaistų tyrimai yra didelė ir sudėtinga medicinos tyrimų dalis. Negalima tikėtis, kad 100% atvejų rezultatas bus pakartotas. Rezultatai visada yra statistiniai, visada reikia ieškoti koreliacijų, suprasti, kur yra tikrasis ryšys, ir kur yra ypatingas atvejis. Ir čia, be skaičiavimo išteklių, manau, kad niekas jau neatlieka klinikinių tyrimų.
- Jūs minėjote daug skirtingų kliūčių, kurias reikia spręsti duomenų srityje. Koks šiuo metu yra sunkiausias dalykas? Kas trūksta?
- Daugelis žmonių mėgsta skųstis, kad jiekažko trūksta. Dabar bandau galvoti apie tai, ką reikia skųstis, ir tai neveikia. Yra didžiulis darbas visomis kryptimis, o svarbiausia, kad trūksta laiko.