ЖУРНАЛ СТА №4/2019

ственность по обеспечению контроля и надёжности в случае аварийных ситуа- ций с участием ИИ, где человеческий фактор устранён, поскольку такие инци- денты не обязательно будут иметь кон- кретного и очевидного виновника. П РОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ В ЛЮБЫХ УСЛОВИЯХ Для обеспечения адекватной про- изводительности устройства ИИ «на грани» потенциально могут потребо- вать больших вычислительных мощно- стей. Стандартные устройства хранения данных и полупроводниковая память могут обеспечивать необходимую про- изводительность, но они плохо справ- ляются с суровыми условиями эксплуа- тации. Например, работающее днём и ночью, летом и зимой устройство мони- торинга дорожного трафика будет под- вержено температурным перепадам, а бортовые системы автомобиля должны противостоять ударам и вибрации, про- мышленные установки функциони- руют в условиях повышенного уровня загрязнения и т.д. Обычно устройство AIoT имеет вид небольшого встраивае- мого компьютера в промышленном ис- полнении. Для анализа данных в режи- ме реального времени этот компьютер нуждается в адекватной флэш-памяти и DRAM. Основным вопросом здесь яв- ляется изучение и выявление рисков, присущих характеру и месту работы устройства. По завершении анализа компоненты могут быть подобраны в соответствии с конкретными требова- ниями приложения. Давайте посмот- рим на некоторые примеры того, как это будет работать в реальных условиях. Контроль городского трафика Наши города существуют в трёх изме- рениях, разрастаясь вверх и вниз. Доро- ги, однако, в основном ограничиваются двумя измерениями, что с ростом горо- дов приводит к увеличению пробок. Мониторинг и измерение трафика на основе данных в реальном времени мо- гут значительно повысить эффектив- ность управления транспортными по- токами. Для решения задачи установки наблюдения за трафиком размещены в стратегически важных местах по всему городу. Первичный анализ данных вы- полняется локальными платформами искусственного интеллекта. Он вклю- чает в себя распознавание транспорт- ных средств и оценку транспортных по- токов (рис. 4). Каждая установка, таким образом, на основе анализа может са- мостоятельно определить, увеличивает- ся ли плотность транспортных потоков и существует ли риск заторов. Любые важные данные могут быть затем от- правлены на централизованную плат- форму (в облако), где уже принимаются различные меры: перенаправление тра- фика, изменение ограничений скоро- сти, настройка светофоров и т.п. Управление автопарком и AI Мониторинг большого парка транс- портных средств является сложной зада- чей, но при её решении вы получаете множество плюсов: снижение затрат на топливо, оптимальное техническое об- служивание транспортных средств, смяг- чение последствий небезопасного пове- дения водителя и т.д. Современные си- стемыпозиционирования в основном за- висят от GPS (Global Positioning System– система глобального позиционирова- ния), которая не в состоянии справиться с определёнными проблемами. Напри- мер, при езде в туннеле GPS бесполезна, поскольку не определяет текущего ме- стоположения автомобиля. Это про- исходит и в городах в условиях плотной застройки, при движении внутри зданий или других зон с плохим спутниковым покрытием. Системе также сложно определить высоту автомобиля. В реше- нии проблем может помочь ИИ. Поми- мо данных GPS есть и другие источники информации, которые могут дать нам указатель на положение транспортного средства. Например, можно постоянно отслеживать и регистрировать скорость движения и повороты транспортного средства. Бортовая платформа AI в со- стоянии уточнить положение автомоби- ля в любой момент времени, используя дополнительные параметры для ком- пенсации неполных данных GPS. Эта технология называется точной навига- цией (Dead Reckoning – DR). Итоговые данные передаются по беспроводным сетям оператору. Автономные роботы-доставщики Главная проблема беспилотного транспорта, с которой приходится стал- киваться, – это постоянно меняющаяся картина движения, чреватая непредска- зуемыми ситуациями. Из-за этого авто- номное транспортное средство должно иметь возможность принимать решения за доли секунды при любых неожидан- ных изменениях, происходящих на его пути. Мы полагаемся на свои чувства, а у робота для этого есть множество соби- рающих всевозможные данные датчи- ков. Данные должны быть обработаны в согласованную картину всей ситуации в реальном времени. В этом случае пола- гаться на облачные вычисления бес- смысленно, поскольку задержка навер- няка приведёт к тому, что пока готовят- ся и пересылаются данные и принима- ется решение, будет уже слишком позд- но реагировать. Встроенная платформа AI, автономно выполняющая эти слож- ные вычисления, зависит от компонен- тов, работающих при любых погодных и физических условиях без какого-либо снижения производительности. Во из- бежание несчастных случаев с участием автономных транспортных средств це- лесообразно, чтобы оборудование рабо- тало с минимальной вероятностью отка- за и с достаточным резервированием. Н АДЁЖНОЕ ХРАНЕНИЕ ДАННЫХ ПРИ ВЫСОКИХ ТЕМПЕРАТУРАХ Твердотельный накопитель (SSD) стал основой большинства промыш- ленных решений. Особенно отчётлива тенденция в разработке устройств для агрессивных сред: твердотельные нако- пители, как правило, прочнее тради- ционных хранилищ данных. Тем не ме- нее, SSD не всегда «дружит» с экстре- мальными температурами. При нор- мальных диапазонах температур время хранения данных, как правило, доста- точно велико, и для целостности дан- ных нет никакой опасности. Однако всё меняется при повышении температуры. Хранение данных является проблемой в любой высокотемпературной среде: в автомобиле, на заводе, в аэрокосмиче- ской и оборонной промышленности. Хранящиеся на флэш-памяти NAND данные постепенно деградируют. Это происходит из-за того, что заряд в каждой NAND-ячейке подвержен утечке. Спо- собность ячейки хранить данные харак- теризуется параметрами хранения дан- ных (data retention). Параметр data reten- АППА Р А Т НЫЕ С Р Е ДС Т В А / ФЛЭШ - ПАМЯ Т Ь СТА 4/2019 84 www.cta.ru Рис. 4. Контроль городского трафика