Журнал «Тенденции в автоматизации» 0 комментариев

Когда вещи начинают думать

В наших домах, на работе и в промышленном производстве мир вещей становится все более и более интеллектуальным. Многие эксперты считают, что интеллектуальные машины станут очередной знаменательной вехой в науке и технологиях. Сегодняшние прототипы закладывают основу для производства будущего. Но всегда ли внешний интеллект соответствует интеллекту внутреннему? И как будут выглядеть продукты и процессы будущего?

Всего лишь несколько лет назад автомобиль был просто автомобилем, а мобильный телефон был устройством, с помощью которого можно было позвонить на ходу. Сегодня же автомобиль представляет собой достаточно сложное транспортное средство, которое «общается» с водителем и повышает уровень безопасности и комфорта во время движения благодаря многочисленным вспомогательным системам. Современные системы предоставляют информацию о местных ресторанах и магазинах всего лишь за несколько секунд, и выполняют все это на основе изученных моделей поведения своего владельца. А что ожидает нас в будущем? Эксперты убеждены, что в не слишком отдаленном будущем одежда будет способна фиксировать функции организма человека, который их носит, и в экстренных случаях вызывать службу неотложной помощи, что будет особенно полезно, например, для пожилых людей. То же самое относится и к холодильникам, которые при необходимости станут самостоятельно заказывать молоко и масло, а также стиральным машинам, которые будут стирать только во время льготного тарифа на электроэнергию.

Промышленное производство сформирует сложные сети в пространстве, именуемом «Интернетом вещей», где исходные материалы будут обмениваться данными с системой технологической обработки и сообщать этой системе, что нужно с ними делать.

Думающие вещи

Могут ли вещи быть интеллектуальными на самом деле? Например, является ли интеллектуальной автономная промышленная видеосистема, обладающая собственным миникомпьютером и способная идентифицировать и анализировать даже сложные модели? На протяжении сотен лет философы пытались осмыслить феномен интеллекта вообще, в то время как ученые были сосредоточены на интеллекте человека. По сравнению со сложной структурой и возможностями человеческого мозга ни одну машину нельзя сейчас назвать действительно интеллектуальной.

Однако если сравнивать с паровой машиной века промышленной революции современный робот, используемый в автомобильной промышленности и выполняющий огромное количество ранее ручных операций, он может быть с уверенностью назван интеллектуальным. Он может распознавать различные заготовки, принимать решения по их обработке и самостоятельно выполнять требуемые технологические этапы.

Слабый Искусственный интеллект против сильного

Более реалистичный подход к наделению вещей интеллектом предлагает концепция искусственного интеллекта (ИИ), появившаяся примерно в 50-х годах. Профессор философии Калифорнийского университета в Беркли, Джон Р. Сёрль (John R. Searle), стал первым, кто разграничил понятия «слабый ИИ» и «сильный ИИ». Таким образом, он исключил неосуществимое условие о необходимости наличия сознания у машин, чтобы они считались интеллектуальными. По мнению Сёрля, слабый ИИ предполагает имитацию человеческого интеллекта, пытающегося решать проблемы и выполнять задачи. Он имитирует интеллектуальное поведение, используя математику и информационные технологии. С другой стороны, сильный ИИ предусматривает развитие сознания и реального понимания, т.е. такого типа искусственного интеллекта, который может соответствовать интеллектуальным способностям человека и даже превосходить их.

Думающий робот

Машины, избавленные от необходимости обладать реальным сознанием и самостоятельно выполняющие задачи, можно с уверенностью назвать интеллектуальными. Показательным примером интеллектуальных машин является робот HIRO (Human Interactive Robot – робот, взаимодействующий с человеком-оператором), разработанный Токийским технологическим институтом под руководством профессора Осаму Хасегавы (Osamu Hasegawa). Робот использует алгоритм самоорганизующейся инкрементной нейронной сети (SOINN) для записи команд и сбора необходимых данных для последующего выполнения команд. Если робот HIRO не имеет информации о чем-либо, он пытается самостоятельно найти ее. Уникальность робота HIRO заключается в том, что он может сохранять в памяти новую информацию для последующего использования и применять ее для решения новых задач. Таким образом, происходит процесс постоянного саморазвития робота для выполнения задач, на которые он изначально не был запрограммирован. Профессор Хасегава надеется, что однажды сеть SOINN найдет свое практическое применение, например, в системах управления светофорами. С помощью этой сети можно будет решать проблему автомобильных пробок, анализируя отчеты по ДТП и данные, получаемые от систем мониторинга дорожного движения.

Интеллектуальная система складирования

Институт Fraunhofer IML и Кафедра обработки и складирования материалов Технического университета Дортмунд разработали первую в мире интеллектуальную систему складирования, получившую название inBin. Система inBin может обмениваться информацией с людьми и машинами, самостоятельно принимать решения, контролировать окружающие условия и управлять логистическими процессами. Интеллектуальная система определяет свое положение по инвертированным световым барьерам, а ее встроенные датчики позволяют измерять параметры окружающей среды – температуру воздуха и т. д. Кроме того, система inBin способна определять свое точное местоположение в составе комплексной системы складирования в различных климатических зонах. Особой спецификой данной интеллектуальной системы является ее способность не только обмениваться данными с другими системами inBin, оптимизируя логистические процессы, но также и устанавливать контакты с людьми. Таким образом, интеллектуальная система складирования позволяет установить связь между людьми и Интернетом вещей.

Интернет вещей

Футурологи предполагают, что скоро в Интернете будет больше вещей, чем людей. Комплексные системы смогут обмениваться информацией за пределами своих физических границ. Это станет возможным благодаря так называемому «Интернету вещей». Знаменательное событие в этом направлении произошло в июне 2012 года. Большинство людей даже не узнают о переходе на протокол Интернета версии 6, благодаря которому количество действующих IP-адресов увеличится с 4,3 миллиарда до 340 секстиллионов (секстиллион – число, изображаемое единицей с 36 нулями).

Данная разработка позволит присваивать собственные IP-адреса мобильным телефонам, компьютерам, автомобилям, грузовым контейнерам, предметам одежды, станкам и т. д. Президент крупнейшего в мире поставщика телекоммуникационного оборудования – компании Ericsson Ханс Вестберг (Hans Vestberg) считает, что к 2020 г. до 50 миллиардов различных устройств будут обмениваться данными между собой по сети. Например, датчики, установленные в автомобиле, смогут фиксировать наличие льда на дороге и посылать сигналы, предупреждая автомобили, находящиеся сзади. Директор Немецкого исследовательского центра искусственного интеллекта (DFKI) профессор Вальстер полагает, что данная технология будет подготовлена для производства за два-три года. (Более подробно по данной теме можно прочитать в интервью с Вольфгангом Вальстером).

Цифровая память продукта В производстве будущего внутреннее состояние устройств, материалов, объектов и окружения будет регистрироваться с помощью технологии интегрированной информации и увязываться с реальным состоянием производственных процессов. Например, обрабатываемый материал с помощью радиочастотной идентификации сможет информировать станок о том, какие технологические этапы уже выполнены и какие еще предстоит выполнить. Станки смогут идентифицировать каждый конкретный продукт и автоматически выполнять требуемые технологические этапы наряду с любой необходимой заменой инструмента.

Память продукта будет также выполнять функцию пожизненной документации. Сфера логистики также обладает громадным потенциалом. Объединенные в сеть роботы смогут снимать продукты с полок. А при наличии «умных» этикеток можно будет в любой момент отслеживать весь жизненный цикл продукта – производитель, логистическая компания, розница, конечный пользователь. Цифровая память продукта позволит ускорить поток товаров и повысить уровень их надежности.

НА ПОДЛОЖКУ

[1] Интеллектуальная логистика: Цифровая память продукта позволит ускорить поток товаров и повысить уровень их надежности.

[2] Провидец Стив Джобс (1955-2011) и компания Apple произвели настоящий фурор в мире пользователей смартфонов, представив пять лет назад свой Айфон. Современные смартфоны уже могут интеллектуально взаимодействовать с бытовой техникой, автомобилями, станками и различными системами.

[3] HIRO: Используя свои знания, робот-гуманоид может самостоятельно находить решения для новых задач.

[4] Автомобилестроители потратили много времени, пытаясь найти решения в области интеллектуального сетевого взаимодействия водителя, автомобиля и окружающей обстановки. Например, в концепт-каре BMW i8 основной акцент делается на интегрировании смартфона и Интернета.

Четвертая промышленная революция

Многие эксперты сходятся во мнении, что сейчас экономика проходит стадию четвертой промышленной революции, также известной как Индустрия 4.0. Она предполагает переход от нашего сегодняшнего представления о производстве к производству, основанному на Интернете, при котором исходные материалы будут включать в себя характеристики будущего продукта. Продукты смогут управлять процессами своего производства, а необработанные детали смогут по радиосвязи посылать на предприятие свой производственный график, становясь, таким образом, активными компонентами управления. Интеллектуальное производство будущего сможет существенно увеличить скорость производственных процессов. Производственные потоки станут более гибкими, будут самостоятельно организовываться и адаптироваться к изменениям, проводить необходимое обслуживание и непрерывную оптимизацию.

Индустрия 4.0 обещает интеллектуальное производство, обеспечивающее максимальный уровень гибкости. Для науки и автоматизированного производства путь к реальному воплощению будет долгим, но увлекательным. Компании из различных промышленных секторов, научно-исследовательские институты и многочисленные специалисты совместно работают над дальнейшим развитием этой идеи. Но на каком отрезке пути к интеллектуальному производству находится человек? Как может в будущем измениться наша роль?

0 комментариев
Отправить
обсуждения
Толковая статья автора-практика. Полная версия - в крайнем номере альманаха "Управление произво... Из личного опыта: как вовлечь сотрудников в процесс непрерывного совершенствования
Никакая программа не позволяет "выявлять причины брака", только сигналы об изменениях в пр... За качество берётся статистика: SPC на «КАМАЗе»
Добрый день, Статистическое управление процессами - это не сравнение контролируемых значений с г... За качество берётся статистика: SPC на «КАМАЗе»
Узнайте больше Система 5S 15 чек-листов, примеры, фото и многое другое
Система 5S