Mikhail Tsvetkov- Teknisk chef för Intel i Ryssland. Arbetar inom området elektronisk teknik i mer än 15 år.
Hörselhjälp Batterisensorer
- Vilka är huvudinriktningarna för utvecklingen av Intel?
— Idag är Intel ett datacentrerat företag.Å ena sidan kom vi till denna status från mikroelektronikindustrin - våra fabriker har inte försvunnit, Intel är fortfarande en av de ledande leverantörerna av halvledargrunden i den moderna digitala världen. Å andra sidan har vi redan vuxit ur statusen som tillverkare av just mikroprocessorer och har blivit en global skapare av komponenter för hela den digitala infrastrukturen. Från IoT-saker som används för att samla in primärdata, till de mest kraftfulla datacenter där denna data finns, bearbetas och förvandlas från siffror till kunskap. Därför löser vi alla nyckeluppgifter som står på denna datautvecklingsväg. Insamling, lagring och överföring - både trådbundet och trådlöst; vi har ett stort paket av teknologier inom området cellulär kommunikation 4G, LTE, 5G, optiska kanaler.
Till exempel en av de mest lovande teknikerna- Intel® Silicon Photonics, som kommer att expandera och göra tillgängliga höghastighetskanaler inom en snar framtid. Och, naturligtvis, behandlingselement. Den bra gamla Intel-CPU, både i serverns och kundsegmentet, är fortfarande den mest mångsidiga och populära datorn för ett brett utbud av uppgifter. Dessutom är det viktigaste området datalagring. Nu producerar Intel massor av SSD: från användardefinierade SATA SSD till ultramodern NVMe SSD för datacentraler, inklusive redan på fundamentalt ny 3D XPPoint-fysik. Detta har vi inte tagit upp frågan om autonom körning.
Gör du det?
- Personligen, jag - nej, men vi har en separat enhet, Intel Autonome Driving. Intel ser mycket uppmärksamt ut och arbetar aktivt med detta.
- Utvecklar du infrastruktur från början till slut - det här är både datainsamling, det vill säga sensorer och bearbetning? Är dessa system för specifika industrier?
- Nej, specifik utplaceringIoT-infrastrukturer är ett integrationsarbete. Intel fungerar sällan som en integratör. Vi är teknikutvecklare. Till exempel gör vi transceivers, chips för Bluetooth och Wi-Fi-anslutning. De flesta bärbara datorer har någon av våra Wi-Fi eller Bluetooth-chips. Genom att utveckla dessa protokoll överför vi teknik från IT-världen till industrins värld.
Foto: Anton Karliner / Haytek
Till exempel var våra kollegor från Intel ITEn mycket intressant pilot utfördes vid en av fabrikerna för utbyggnad av ett trådlöst nätverk av 150 sensorer som övervakade utrustning, tryck, närvaron av föroreningar av olika gaser i luften. Det var en halvledarproduktion, som använder ett stort antal kemiska komponenter. Och den höga effektiviteten hos Bluetooth-låg energi (BLE) visades - topologin för korta avstånd, cirka 15 m från mottagaren, även i ett så svårt rum som en produktionshall. Enligt interna uppskattningar av vår IT-tjänst visade det sig att kostnaden för detta nätverk bara var 10% jämfört med klassiska kabeldragna sensorer, inklusive ledningar och underhåll av kabelbaserad infrastruktur i ett redan fungerat rum.
Följande infrastruktur installerades där:i ett stort fabriksrum fanns två IoT-gateways, i huvudsak en Intel PC med Intel Bluetooth och en Wi-Fi-modul, och trådlösa sensorer hängdes upp. Gateways var anslutna med kabel till Ethernet-nätverket och via Wi-Fi. Störningar är möjliga mellan olika trådlösa standarder eftersom de använder samma frekvensområde. BLE och Wi-Fi fungerar båda i 2,4 GHz-bandet. Men till skillnad från andra familjer av protokoll, till exempel, IEEE 802.15.4, där samexistens med Wi-Fi inte är särskilt väl implementerad, kombineras Bluetooth och Wi-Fi harmoniskt, de delar ganska effektivt frekvensresurser och är motståndskraftiga mot ömsesidig påverkan på varje Övrig. Viktigast av allt, som ett resultat av att testa detta system, som varade i ett och ett halvt år, uppnåddes 99 procent tillförlitlighet för kommunikation med sensorer, och driftstabiliteten var mycket förutsägbar. Om sensorn inte fungerade så fungerade den inte direkt eftersom den var felaktigt placerad, till exempel bakom en pelare eller för långt bort. Men om geometrin var sådan att en anslutning kunde upprättas, fungerade sensorn korrekt och anslutningen var pålitlig.
Sensorer har visat sin förmåga att leva frånbatterier i 620 mAh i 452 dagar. Det här är bra, men det här är inte gränsen, eftersom ett 620 mAh batteri är ett batteri för ett hörapparat, och till exempel är en AA-finger redan någonstans runt 2 000 mAh.
Vattenkokare som källor till icke-trivial information
— Är forskning och utveckling på något sätt involverad i IoT i Ryssland?
— IoT är inte en separat sfärisk sak ivakuum, detta är en del av datalivscykeln, deras automatiserade generator. Mänskligheten genererar data genom att ladda upp fotografier och skriva text, men denna metod för att få information ger ingen helhetsbild av världen. För att kunna analysera världen mycket mer i detalj behövs automatisering. Den naturliga utvecklingen av alla nödvändiga verksamheter är automatisering. För att automatisera datainsamlingen är en infrastruktur av sensorer utplacerad.
Jag sa en gång att den bästa IoT-sensorn ärdet här är en videokamera. En videoström är en så rik källa till information, och viktigast av allt, den är intuitiv för människor. Om vi betraktar IoT separat från det allmänna Data-Centric-konceptet, så är det i de flesta fall inte särskilt intressant.
Möjligheten att slå på vattenkokaren på en mobiltelefon- Ett bra alternativ, men mer från kategorin ytterligare alternativ för hushållsapparater, snarare än internet av saker. Men möjligheten att analysera information från en miljon dummies kan ge en helt ny, icke-triviell kunskap om hur belastningen på nätverket förändras, om hur människor dricker te på morgonen, att de flesta boende i hus med gaspannor föredrar att koka te elektriskt och betala extra pengar för det.
- I den industriella IoT är det tydligt vem som äger uppgifterna. Och om vi säger villkorligt om vattenkokare, hushållet IoT, vem kommer då att äga dessa uppgifter när de samlas in från personliga enheter?
- Jag tror i varje enskilt fall att det kommer att bestämmas av kontraktet att personen tecknar direkt med operatören av hans uppgifter.
- Enhetsproducent?
- Inte nödvändigt.Tjänsteleverantören som en person ansluter till kan vara en enhetstillverkare, ett internetföretag eller till och med en separat start. I vilket fall som helst kommer en person (som föremål för beslutsfattande) - vilket framgår av de senaste ändringarna i lagstiftningen - att ha rätt att hantera sina uppgifter och uttrycka sitt beslut i en form som är bindande för operatören. Servicerepresentanten måste följa detta beslut.
Foto: Anton Karliner / Haytek
Datafrågan är uppdelad i två delar: Detta är en fysisk / teknisk organisation för datainsamling och social / juridisk. Den sociala och juridiska delen ligger mer inom staten och personen själv, och vi, ett tekniskt företag, borde helt enkelt tillhandahålla ett bekvämt och kostnadseffektivt tillfälle att genomföra eventuella beslut.
Att lägga en observatör framför en vägg i 24 skärmar är helt enkelt grym
- Kommer det vara mestadels trådlös datainsamling?
— Trenden nu är att gå över till trådlösttekniker. Telemetri i sig är ett välkänt område inom automation i ett halvt sekel. RS-485-gränssnittet är en familj av seriella gränssnitt, och Ethernet, som ersatte det, är ingen ny historia alls. Men omfattningen av dessa system begränsades av faktorer som behovet av att dra kablar. Att lägga kablar är en allvarlig uppgift som kräver planering under byggnadens byggskede. Det är väldigt svårt att bara komma och installera 100 trådbundna sensorer. Jag säger inte att det är omöjligt, men det är extremt svårt. Men framväxten av billiga och störningsbeständiga sensorer med lång batterilivscykel kan omvandla kvantitet till ny kvalitet. I det här fallet, när sensorerna når en viss tröskel och blir trådlösa, kommer de att vara samma naturliga attribut för vilket utrymme som helst som belysning är nu.
RS-485 (engelska: Recommended Standard 485)- fysisk lagerstandard för asynkrongränssnitt. Standarden har fått stor popularitet och har blivit grunden för att skapa en hel familj av industriella nätverk som används allmänt inom industriell automation.
MKB har tidigare märkt alla sina standarder.prefix "RS" (eng. Rekommenderad standard - rekommenderad standard). Många ingenjörer fortsätter att använda denna beteckning, men EIA / TIA ersätter officiellt RS med EIA / TIA för att underlätta identifieringen av ursprunget till deras standarder.
En intressant egenskap - utvecklingen av IoT påminner omlagen om utveckling av halvledarteknik. I början, när det inte finns någon marknad, kommer bitskivor ut i pilotläge, de är extremt dyra, eftersom utvecklingen kostar mycket pengar. Men med tillkomsten av hirs och en ökning av antalet tillverkade marker minskade priset för en bit. Så, enligt Moores lag, har den revolutionerande utvecklingen av teknik gjort det möjligt för en ny värld av persondatorer att dyka upp, med ett mikroprocessorpris på mindre än $ 1000. Samma sak som gjordes under 80-90-talet händer nu i världen av IoT-saker. När kostnaden för komponenterna och det holistiska IoT-systemet kommer att övervinna tröskeln för massiv explosiv distribution, kommer tillverkaren att vara lönsam att investera i utvecklingen av nya system, eftersom han kommer att se marknaden och användarna kommer att kunna automatisera alla aspekter av deras liv effektivt.
- När kommer det att hända?
– Det här händer redan.Nu växer videoövervakningssegmentet väldigt snabbt, inte bara inom säkerhetsområdet, utan även i form av AI – bra intelligent videoövervakning med situationsigenkänning, räknat antal personer i köer, trafik. Till exempel har videoövervakning i branschen praktiskt taget ersatt kvalitetskontroll på produktionslinjer. Det vill säga, nu är det inte längre nödvändigt att tvinga en person att kontinuerligt titta på arbetsstyckena som flyger framför honom på transportören för att fastställa defekter. Många intressanta saker händer i detta område, och den rätta frågan uppstår omedelbart: vad ska man göra med denna störtflod av information? Befintliga klassiska verktyg för databehandling är inte längre värdelösa. Återigen är det omöjligt att sitta en observatör framför en vägg med 24 skärmar och kräva att han ständigt koncentrerar sig och extraherar information från dessa strömmar. Det är bara grymt.
AI är inte heller ett nytt ämne, periodvis"intelligens om kisel" har behandlats sedan 50-talet. Till och med jag fångade vågen av 2000 när jag skrev mitt kursarbete om att implementera neurala nätverk på FPGA. Men i det ögonblicket var plattformen inte redo för snabb tillväxt, för ett kvalitativt språng. Det fanns fortfarande stora mängder data och produktiv utrustning. Kolmogorov undersökte också AI-frågor. Han sa att han inte såg några matematiska hinder för skapandet av fullvärdiga levande varelser byggda helt på digitala informationsbehandlingsmekanismer.
Andrei Nikolaevich Kolmogorov– Sovjetisk matematiker, en av 1900-talets största matematiker.
Kolmogorov - en av grundarna av modernsannolikhetsteori, fick han grundläggande resultat i topologi, geometri, matematisk logik, klassisk mekanik, turbulensteori, teori om komplexitet av algoritmer och funktionell analys.
Foto: Anton Karliner / Haytek
Men resultatet av en dator på 60-talet varinte tillräckligt för att fungera praktiskt användbart neuralt nätverk. Och bara under andra hälften av 2010-talet uppnådde prestandan hos allmänt tillgängliga datorer tröskeln som krävdes för att köra flera lager neurala nätverk med miljontals parametrar. Och viktigast av allt har Internet ackumulerat tillräckligt med information för stora, offentliga, semantiskt märkta dataset, som ImageNet, som ska visas. Och här, snälla, ett revolutionärt steg - AlexNet-nätverket på ImageNet visade inte noggrannheten i objektigenkänning i fotografier, jämförbara med en persons. Och vi är vana vid att leva med mänskliga fel.
"Snart kommer 3GPP-kommittén att byta namn på 5-talskommittén"
- Intel hanterar också 5G. På vilket stadium är jobbet nu?
- Nu är specifikationen formaliserad. Den första utplaceringen kommer att visas närmare andra halvåret 2019, runt om i världen och utbredd år 2020. 5G vad är bra? Det löser tre nyckeluppgifter samtidigt - effektiv insamling av relevanta data, överföring och bearbetning. 5G är en lösning på problemet med massdataöverföring, kraftfulla videoströmmar och låg latens. Eftersom IoT inte bara är telemetri, men också signalerar till manöverdon. Låg latens vid hanteringen av mekaniska objekt, i realtidsberäkningar. Där mäts tidsintervaller i millisekunder, och sådana styva förseningar finns inte i befintliga system. En av undergrupperna på 5G är den garanterade fördelningen av laget. Och den tredje punkten är den explosiva tillväxten hos anslutna enheter. I LTE är basstationens kapacitet relativt liten. Att ansluta tiotusentals användare överstiger möjligheterna hos moderna 4G-teknologier. Och det tredje området där 5G utvecklas aktivt är en ökning av abonnentbaskapaciteten. För att operatörerna ska kunna ansluta lågkrävande och lågsändande sensornätverk billigt.
- Vad utvecklar du i detta sammanhang?
— Vi håller på att utveckla modem.Intel är en tillverkare av bra 4G-, 3G- och nu 5G-modem. Det nyligen introducerade XMM 8160 5G-modemet rustas upp för användning över hela världen. Standardiseringsarbete pågår inom 3GPP-kommittén som tar fram cellulära specifikationer. Det finns ett skämt om att 3GPP-kommittén snart kommer att döpas om till 5GPP-kommittén. Kommittén består av våra kollegor från Nizhny Novgorod, vi deltar aktivt i utvecklingen av denna standard. Men det bästa bidraget är skapandet av en produkt.
Galloping elektroner, qubits och minus tusen kelviner
- Om du fortsätter ämnet data och deras ökning ser du några gränser för utvecklingen av datalagring?
- Hittills är gränsen inte synlig. Nu är det realistiskt att prata om lagring av petabyte på en 1U-server. Detta är praktiskt taget vår morgon, om inte redan idag. Och talar mer globalt är jag rädd för att göra pessimistiska prognoser, för i hela 50 års historia har vi bara gjort att vi motsatte sig skeptiker och rörde sig längre och längre. Men samtidigt, med framtidsutsikter, utvecklas Intel inom quantum computing, och nu har de nått 49 qubits i samarbete med akademiska institutioner.
- I Ryssland?
- Nej, i Europa, tillsammans med NederländernaQuTech Research Center. Mycket obehagliga problem att hålla kvittor i ett stabilt tillstånd vid temperaturer som skiljer sig från absolut noll med endast en bråkdel av en grad löses där. Vi undersöker också nya arkitekturer, till exempel, såsom neuromorf databehandling. Nu efterliknar modeller av konstgjorda neurala nätverk på processorerna bara arbetet med livets neuroner, fysiskt är det multipliceringen av matriser på digitala multiplikatorer. Till skillnad från dem emulerar den neuromorfa kvantifieraren neuronens fysik. Och Intel gjorde ett annat digitalt men redan asynkront chip för genomförandet av sådana modeller.
- Kvantumberäkning, till exempel vid IBM, är baserad på supraledande, har du liknande teknik?
- Vi utforskar olika effekter. Nu finns det ungefär sex tillvägagångssätt, på grundval av vilka de försöker göra en quantum-superdator. Intel använder en spin qubit som är stabil även vid en temperatur på 1 Kelvin, vilket är ganska varmt jämfört med superledande.
Foto: Anton Karliner / Haytek
- Stabil några millisekunder?
- Ja, några millisekunder. Teoretikerna säger att en kvantdator kommer att kunna visa praktiskt tillämpliga resultat på ett kvbittal från tusen eller mer. Men är 49 alnar så små? Till exempel, när världens första bipolära minneskrets, skapad av Intel 1969, uppstod, var dess minneskapacitet bara 64 bitar. Men det lanserades en snabb utveckling, och bokstavligen ett år senare skapades ett CMOD DRAM-chip på 1024 bitar. Processen lanserades, tekniken fick en start i livet. I kvanträkning görs nu mycket arbete parallellt i den teoretiska delen. Uppgifter eftersträvas som löses i princip snabbare än på traditionell datorarkitektur.
Utan beräkningsresurser utförs ingen kliniska prövningar.
- Intel är inblandad i digital sjukvård. Du har även lanserat några produkter, Basis Peak klockor, som drogs tillbaka 2016.
– Det var inte så mycket sjukvård somfitnessbranschen. Hälso- och sjukvården, med alla dess krav och utmaningar, är ett separat område, vi arbetar aktivt med det, specifikt när det gäller att utveckla infrastruktur och databehandlingsteknologier. Medicin har alltid varit ett mycket kunskapsintensivt och dataintensivt område för mänsklig verksamhet, och nu, när det blir möjligt att automatisera insamling och bearbetning av information, utvecklas analytisk, databaserad medicin aktivt.
Vi måste hyra läkarna, de har varit väldigt mycketfungerade bra med statistik. Nu har vi introducerat AI för bildanalys. Det neurala nätverket kan inte bygga en diagnos, men det kan fungera som ett rådgivande verktyg för läkaren. Insamling av information och statistik på sjukhus, på hälsosystem inom landet och runt om i världen, ger en stor mängd information för analys. Kliniska prövningar av nya droger är en stor och svår del av medicinsk forskning. Där är det omöjligt att förvänta sig att i 100% av fallen kommer resultatet att upprepas. Resultaten är alltid statistiska, du behöver alltid leta efter korrelationer, för att förstå var det sanna förhållandet, och var speciella fallet. Och här, utan beräkningsresurser, tror jag att ingen redan genomför kliniska prövningar.
- Du nämnde många olika hinder som måste hanteras inom datasektorn. Vad är det svåraste som nu utvecklas i den här riktningen? Vad saknas?
- Många människor älskar att klaga på att denågot saknas. Jag försöker nu tänka på vad jag ska klaga på, och det fungerar inte. Det finns en stor mängd arbete i alla riktningar, och viktigast av allt är det dags att sakna det som saknas.