Михайло Цвєтков, Intel - про те, як розробляють IoT, коли чекати 5G і квантовий комп'ютер

Михайло Цвєтков - технічний директор Intel в Росії. Працює в галузі електронних технологій більш 15 років.

Закінчив Воронезький державний університетза фахом «Фізика напівпровідників і мікроелектроніка». У 2008 році прийшов в корпорацію Intel. Працював інженером в Intel Labs, Intel Architecture Group і SMG. В даний час керує технічною групою Intel в Росії та країнах СНД.

Сенсори на батарейці для слухового апарату

- Які зараз основні напрямки розвитку Intel?

- Сьогодні Intel - Data-Centric-компанія. З одного боку, ми прийшли до цього статусу з мікроелектронної промисловості - наші заводи нікуди не поділися, як і раніше Intel - один з провідних постачальників напівпровідникового фундаменту сучасного цифрового світу. З іншого боку, ми вже переросли статус виробника просто мікропроцесорів і стали глобальним творцем компонент для всієї цифрової інфраструктури. Починаючи від IoT-речей, які використовуються для збору первинних даних, і до найпотужніших дата-центрів, в яких ці дані живуть, обробляються і перетворюються з чисел в знання. Тому ми вирішуємо всі ключові завдання, які стоять на цьому шляху еволюції даних. Збір, зберігання і передача - причому як провідна, так і бездротова, у нас великий пакет технологій в області засобів стільникового зв'язку 4G, LTE, 5G, оптичних каналів.

Наприклад, одна з найбільш перспективних технологій- Intel® Silicon Photonics, яка розширить і зробить доступними високошвидкісні канали в найближчому майбутньому. Ну і, природно, процесингові елементи. Старий добрий Intel CPU - як в серверному сегменті, так і в клієнтському, як і раніше, залишається самим універсальними і затребуваним обчислювачем для широкого спектра задач. Плюс найважливіша область - це зберігання даних. Зараз Intel виробляє безліч SSD: починаючи від користувальницьких SATA SSD і закінчуючи ультрасучасними NVMe SSD для дата-центрів, в тому числі вже і на принципово новій фізиці 3D XPoint. Це ми ще не торкнулися питання автономного водіння.

- Ви їм займаєтеся?

- Особисто я - ні, але у нас окремий підрозділ, Intel Autonomous Driving. Intel в цю сторону дивиться дуже уважно і активно працює над цим.

- Ви розробляєте інфраструктури від початку до кінця - це і збір даних, тобто сенсори, і обробка? Це системи для конкретних індустрій?

- Ні, розгортання конкретноїIoT-інфраструктури - це інтеграційна робота. Intel в кількох випадках виступає як інтегратор. Ми розробники технології. Наприклад, робимо трансивери, чіпи для Bluetooth і Wi-Fi connectivity. У більшості ноутбуків варто котрась із наших Wi-Fi- або Bluetooth-мікросхем. Розвиваючи ці протоколи, ми переносимо технології зі світу ІТ в індустріальний світ.

Фото: Антон Карлінер / «Хайтек»

Наприклад, нашими колегами з Intel ІТ бувпроведено дуже цікавий пілот на одній з фабрик по розгортанню бездротової мережі з 150 сенсорів, які здійснювали моніторинг обладнання, тиску, наявності домішок різних газів в повітрі. Це було напівпровідниковий виробництво, в якому застосовується велика кількість хімічних компонент. І була доведена висока ефективність саме Bluetooth low energy (BLE) - топології для коротких дистанцій, близько 15 м від ресивера, навіть в такому складному приміщенні, як виробничий цех. За внутрішнім оцінками нашої ІТ-служби виходило, що вартість цієї мережі склала всього лише 10% в порівнянні з класичними дротяними датчиками, включаючи роботи по розводці і підтримці провідної інфраструктури в уже експлуатується приміщенні.

Там була розгорнута наступна інфраструктура: у великому заводському приміщенні стояло два IoT-шлюзу, по суті, Intel PC з интеловским Bluetooth і Wi-Fi-модулем, і були розвішані бездротові датчики. Шлюзи підключалися кабелем до Ethernet-мережі і через Wi-Fi. Між різними бездротовими стандартами можлива інтерференція, так як вони використовують один і той же частотний діапазон. BLE і Wi-Fi обидва працюють в діапазоні 2,4 ГГц. Але на відміну від інших сімейств протоколів, наприклад, IEEE 802.15.4, де coexistence (з англ. Співіснування - «Хайтек») з Wi-Fi не дуже добре реалізований, Bluetooth і Wi-Fi поєднуються гармонійно, вони досить ефективно ділять між собою частотні ресурси і стійкі до взаємовпливу друг на друга. Найголовніше, що в результаті тестування цієї системи, яке тривало півтора року, була досягнута 99-відсоткова надійність зв'язку з датчиками, і стабільність роботи була дуже передбачувана. Якщо датчик не працював, то він не працював відразу, тому що його неправильно розмістили, наприклад, за колоною або занадто далеко. Але якщо геометрія була така, що зв'язок вдавалося встановити, датчик справно функціонував і зв'язок була надійною.

Датчики показали свою здатність жити відбатарейки в 620 мА · год протягом 452 днів. Це добре, але це не межа, тому що батарейка 620 мА · год - це батарейка для слухового апарату, а, наприклад, пальчик АА - вже десь 2 тис. МА · год.

Чайники як джерела нетривіальною інформації

- У Росії R & D якось займається IoT?

- IoT - не окремо взята сферична річ ввакуумі, це частина життєвого циклу даних, їх автоматизований генератор. Дані генерує людство, завантажуючи фотографії, набиваючи текст, але цей спосіб отримання інформації не дає цілісної картини світу. Для того, щоб аналізувати світ набагато докладніше, необхідна автоматизація. Природний прогрес будь-якого потрібного справи - це автоматизація. Для автоматизації збору даних розгортається інфраструктура з сенсорів.

Я свого часу говорив, що кращий IoT-сенсор -це відеокамера. Відеопотік - це такий насичений інформаційний джерело, і, найголовніше, він інтуїтивно зрозумілий людині. Якщо розглядати IoT окремо від загальної Data-Centric-концепції, то воно в більшості випадків не дуже цікаво.

Можливість включити чайник по стільниковому телефону- хороша опція, але більше з розряду додаткових опцій побутової техніки, ніж інтернету речей. А ось можливість аналізувати інформацію від мільйона чайників може дати вже зовсім нові нетривіальні знання про те, як змінюється навантаження на мережу, про те, як люди вранці п'ють чай, про те, що більшість жителів будинків з газовими плитами воліє кип'ятити чай електричним способом і платити за це додаткові гроші.

- В індустріальному IoT зрозуміло, кому належать дані. А якщо говоримо, умовно, про чайники, побутової IoT, то кому будуть належати ці дані, коли вони збираються з особистих пристроїв?

- Я думаю, в кожному конкретному випадку це буде визначатися контрактом, який людина підписує безпосередньо з оператором його даних.

- Виробником пристроїв?

- Не обов'язково. Провайдером сервісу, до якого людина підключається, може бути виробник пристрою, інтернет-компанія або взагалі окремий стартап. У будь-якому випадку людина (як суб'єкт прийняття рішення) - це показують останні зміни в законодавстві - буде мати право керувати своїми даними і висловлювати своє рішення в обов'язковій для виконання оператором формі. Представник сервісу буде зобов'язаний слідувати цьому рішенню.

Фото: Антон Карлінер / «Хайтек»

Питання даних ділиться на дві частини: це фізична / технологічна організація можливості отримання даних і соціальна / юридична. Соціально-юридична частина лежить більше в галузі держави і самої людини, а ми, технологічна компанія, повинні просто надати зручну і економічно ефективну можливість реалізувати будь-який прийняте рішення.

Садити спостерігача перед стіною в 24 екрану просто жорстоко

- Це буде в основному бездротової збір даних?

- Тенденція зараз до переходу на бездротовітехнології. Сама по собі телеметрія - це добре відома на рівні вже майже півсторіччя область автоматизації. Інтерфейс RS-485 - сімейство послідовних інтерфейсів, і прийшов йому на зміну Ethernet - це зовсім не нова історія. Але масштаб цих систем стримували такі чинники, як необхідність прокладати кабель. Прокладивка кабелю - це серйозне завдання, що вимагає планування ще на етапі будівництва будинку. Просто так прийти і поставити 100 провідних сенсорів дуже важко. Не кажу, що неможливо, але це надзвичайно важко. А ось поява дешевих і стійких до перешкод, з тривалим життєвим циклом від батарейки, сенсорів, може перетворити кількість в нову якість. В даному випадку, коли сенсори вийдуть на певний поріг, ставши бездротовими, вони будуть таким же природним атрибутом будь-якого простору, як зараз освітлення.

RS-485 (англ. Recommended Standard 485) - стандарт фізичного рівня для асинхронногоінтерфейсу. Стандарт набув великої популярності і став основою для створення цілого сімейства промислових мереж, широко використовуваних в промисловій автоматизації.

Раніше EIA маркірувала всі свої стандартипрефіксом «RS» (англ. Recommended Standard - рекомендований стандарт). Багато інженерів продовжують використовувати це позначення, однак EIA / TIA офіційно замінив RS на EIA / TIA з метою полегшити ідентифікацію походження своїх стандартів.

Цікава особливість - розвиток IoT нагадуєзакон розвитку напівпровідникового машинобудування. На початку, коли ринку ще немає, штучні мікросхеми виходять в пілотному режимі, вони надзвичайно дорогі, тому що розробка коштує колосальних грошей. Але з появою проса і збільшенням кількості виготовлених мікросхем знижується ціна за одну штуку. Так, відповідно до закону Мура, революційний розвиток технологій дало можливість з'явитися новим світу персональних комп'ютерів, з ціною мікропроцесора менш $ 1000.. Те ж саме, що було зроблено в 80-90-х роках, зараз відбувається і в світі IoT-речей. Коли вартість компонент і цілісної IoT-системи подолають поріг масового вибухового поширення, то і виробникові буде вигідно вкладатися в розробку нових систем, тому що він буде бачити перед собою ринок, а користувачі зможуть ефективно автоматизувати всі аспекти свого життя.

- Коли це відбудеться?

- Це вже відбувається. Зараз дуже бурхливо зростає сегмент відеоспостереження, причому не тільки в області безпеки, але і у вигляді вже ІІ - гарного інтелектуального відеоспостереження з розпізнаванням ситуації, підрахунком кількості людей в чергах, трафіку. Наприклад, відеоспостереження в індустрії практично замінило контроль якості на виробничих лініях. Тобто зараз вже не треба змушувати людину безперервно дивитися на пролітають перед ним заготовки на конвеєрі для визначення шлюбу. У цій області відбувається багато цікавого, і відразу виникає правильне питання: що робити з цим валом інформації? Існуючі класичні інструменти для обробки даних, вже не приносять користі. Знову-таки, садити спостерігача перед стіною в 24 екрану і вимагати від нього постійної концентрації і вилучення з цих потоків інформації неможливо. Це просто жорстоко.

ІІ - це теж не наднова тема, періодично до«Інтелекту на кремнії» звертаються з 50-х років. Навіть я застав хвилю 2000 року, коли писав курсову роботу по реалізації нейронних мереж на ПЛІС (FPGA). Але в той момент не була готова майданчик для стрімкого зростання, для якісного стрибка. Не було ще більших обсягів даних і продуктивного обладнання. Ще Колмогоров досліджував питання ІІ. Він говорив, що не бачить математичних перешкод для створення повноцінних живих істот, побудованих повністю на цифрових механізмах обробки інформації.

Андрій Миколайович Колмогоров - радянський математик, один з найбільших математиків XX століття.

Колмогоров - один з основоположників сучасноїтеорії ймовірностей, їм отримані фундаментальні результати в топології, геометрії, математичної логіки, класичній механіці, теорії турбулентності, теорії складності алгоритмів і функціональному аналізі.

Фото: Антон Карлінер / «Хайтек»

Але продуктивності ЕОМ 60-х років булонедостатньо для роботи практично корисною нейронної мережі. І тільки в другій половині 2010-х років продуктивність комп'ютерів загального призначення досягла порогу, необхідного для запуску багатошарових нейронних мереж з мільйонами параметрів. І, найголовніше, інтернет накопичив достатньо інформації, щоб з'явилися великі, публічні, семантично розмічені дата-сети, такі як і ImageNet. І ось, будь ласка, революційний стрибок - мережа AlexNet на ImageNet на показав точність розпізнавання об'єктів на фотографіях, яку можна порівняти з точністю людини. А з людськими помилками ми жити вже звикли.

«Скоро 3GPP-комітет перейменують в 5GPP-комітет»

- Intel також займається 5G. На якому етапі зараз робота?

- Зараз формалізована специфікація. Перші розгортання з'являться ближче до другої половини 2019 року, по всьому світу, а широке поширення в 2020 році. 5G ніж хороший? Він вирішує відразу три ключових завдання - ефективний збір релевантних даних, їх передачу і обробку. 5G - це вирішення завдання масової передачі даних, потужних відеопотоків і низькою затримки. Тому що IoT - це не тільки телеметрія, але ще і сигнали виконавчим механізмам. Низька затримка при управлінні механічними об'єктами, при обчисленнях в реальному часі. Там тимчасові інтервали вимірюються мілісекундами, і в існуючих системах такі жорсткі затримки не передбачені. Одна з подобластей 5G - це гарантований час поширення команди. І третій пункт - це вибухове зростання підключених пристроїв. У LTE ємність базової станції відносно невелика. Підключення десятків тисяч користувачів перевищує можливості сучасних 4G-технологій. І третя область, куди 5G активно розвивається, - це збільшення ємності абонентської бази. Для того, щоб оператори змогли дешево підключати мало споживають і мало передають сенсорні мережі.

- Що ви розробляєте в цьому контексті?

- Ми розробляємо модеми. Intel є виробником хороших 4G-, 3G-, і тепер 5G-модемів. Недавно представлений модем XMM 8160 5G готується до всесвітнього використання. В рамках комітету 3GPP, який розробляє специфікації стільникового зв'язку, йде робота по стандартизації. Є жарт, що скоро 3GPP-комітет перейменують в 5GPP-комітет. У комітеті складаються наші колеги з Нижнього Новгорода, ми активно беремо участь у розвитку цього стандарту. Але найкращий внесок - це створення продукту.

Ті, що скачуть електрони, кубіти і мінус тисяча кельвінів

- Якщо продовжувати тему даних і їх збільшення, чи бачите ви якийсь ліміт розвитку зберігання даних?

- Поки що межі не бачимо. Зараз реалістично говорити про петабайте зберігання в 1U сервері. Це практично наше завтра, якщо вже не сьогодні. А якщо говорити більш глобально, я боюся будувати песимістичні прогнози, тому що протягом усього 50-річної історії ми тільки те й робили, що спростовували скептиків і рухалися далі і далі. Але при цьому з перспективою на майбутнє Intel веде розробки в області квантового комп'ютингу, зараз вийшли на 49 кубітів спільно з академічними інститутами.

- В Росії?

- Ні, в Європі, разом з Нідерландськихдослідним центром QuTech. Там вирішуються досить нетривіальні завдання по утриманню кубітів в стабільному стані при температурах, що відрізняються від абсолютного нуля всього на частки градуса. Також ведемо дослідження нових архітектур, наприклад, таких, як нейроморфний комп'ютинг. Зараз моделі штучних нейронних мереж на процесорах всього лише імітують роботу нейронів живого світу, фізично ж це множення матриць на цифрових помножувачах. На відміну від них нейроморфний квичіслітель емулює саме фізику нейрона. І Intel зробив ще цифровий, але вже асинхронний чіп для реалізації таких моделей.

- Квантовий комп'ютинг, наприклад, у IBM, заснований на надпровідності, у вас схожа технологія?

- Ми досліджуємо різні ефекти. Зараз близько шести підходів, на основі яких намагаються зробити квантовий суперкомп'ютер. Intel використовує спіновий кубіт, який стабільний навіть при температурі 1 Кельвін, що досить тепло в порівнянні з надпровідністю.

Фото: Антон Карлінер / «Хайтек»

- Стабільний кілька мілісекунд?

- Так, кілька мілісекунд. Теоретики кажуть, що практично застосовні результати квантовий компьюер зможе показувати на числі кубіт від тисячі і вище. Але так чи мало 49 кубітів? Наприклад, коли з'явилася перша в світі біполярна мікросхема пам'яті, створена Intel в 1969 році, її обсяг пам'яті був всього 64 біта. Але вона запустила стрімку еволюцію, і буквально через рік був створений чіп КМОП DRAM об'ємом 1 024 біта. Процес був запущений, технологія отримала путівку в життя. У квантовому компьютинге зараз паралельно ведеться дуже велика робота в теоретичній частині. Шукаються завдання, які вирішуються принципово швидше, ніж на традиційній комп'ютерній архітектурі.

Без обчислювальних ресурсів ніхто ході клінічних досліджень не проводить

- Intel займається цифровим охороною здоров'я. Ви навіть запускали якісь продукти, годинник Basis Peak, які відкликали в 2016 році.

- Це було не стільки охорону здоров'я, скількифітнес-індустрія. Охорона здоров'я з усіма його вимогами і завданнями - окрема область, ми активно з нею працюємо, як раз в частині розвитку інфраструктури та технологій обробки даних. Медицина завжди була дуже наукомісткої і дата-ємною сферою людської діяльності, і зараз, коли з'являється можливість автоматизувати збір і обробку інформації, активно розвивається аналітична, заснована на даних медицина.

Треба віддати належне лікарям, вони і раніше дужедобре працювали зі статистикою. Зараз ми привнесли ІІ для аналізу зображень. Нейронна мережа не може будувати діагноз, але вона може служити рекомендаційним інструментом для лікаря. Збір інформації та статистики по госпіталях, по системам охорони здоров'я в рамках країни і всього світу, дає величезний обсяг інформації для аналізу. Клінічні випробування нових препаратів є великою і важкою частиною медичних досліджень. Там не можна розраховувати, що в 100% випадків результат буде повторюємо. Результати завжди мають статистичний характер, завжди потрібно вишукувати кореляції, розуміти, де справжня залежність, а де окремий випадок. І тут без обчислювальних ресурсів, я думаю, ніхто вже ході клінічних досліджень не проводить.

- Ви згадали багато різних перешкод, які треба вирішити в сфері даних. Що зараз найважче розвивається в цьому напрямку? Чого бракує?

- Багато людей дуже люблять скаржитися, що їмчогось не вистачає. Я ось зараз намагаюся придумати, на що поскаржитися, і не виходить. Роботи дуже багато у всіх напрямках, і головне, чого не вистачає, - часу.