Que sont les systèmes cyberphysiques, pourquoi sont-ils si pertinents aujourd'hui et quel rôle l'intelligence artificielle joue-t-elle dans leur développement?
L'étude des différentes propriétés des systèmes de technologie de l'information en termes d'interaction de leurs composants physiques et numériques est un domaine nouveau et pertinent de la science moderne des systèmes cyberphysiques [1].
Les principaux composants de tout système cyberphysique sont (Fig.1):
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CPS
Figure. 11 Visualisation de la simulation de processus technologiques dans le jumeau numérique de l'usine.Un autre problème important est la sécurité des CPS - la création de systèmes de protection contre les attaques cyber-physiques est devenue un domaine nouveau et pertinent dans le domaine de la sécurité de l'information. Vous pouvez vous familiariser avec les réflexions à ce sujet dans la note suivante .Regardons un cas pratique appelé PlantSimmis en œuvre par l'équipe PHYGITALISME. L'objectif principal du projet était de créer un système de détection d'anomalies dans les canaux de communication entre le PLC (contrôleur logique programmable), qui contrôle les processus technologiques de la raffinerie, et le système de surveillance technique (SCADA). Pour rechercher des anomalies dans les canaux de contrôle, il a été proposé d'utiliser un réseau neuronal récurrent [7].
Figure. 12 Schéma fonctionnel du système cyberphysique considéré.En tant que données pour la formation d'un tel réseau, des données synthétiques obtenues à partir du double numérique de l'usine sont utilisées. L'avantage de cette approche, par rapport à la solution traditionnelle basée sur les règles logiques de contrôle des canaux de communication, réside dans la variété des situations que le système d'intelligence artificielle peut détecter. Avec l'aide d'un double numérique de la centrale, il est possible d'envisager des situations aussi rares mais potentiellement dangereuses comme l'explosion d'un réacteur. Et bien sûr, un facteur important est la vitesse à laquelle de nouvelles données peuvent être obtenues pour la formation du système.L'IA renforce les organes sensoriels du CPS
Fig. 13 Capteur soli du projet Google.Pour la meilleure qualité de fonctionnement du CPS, il est nécessaire d'avoir autant d'informations que possible sur l'état de l'environnement dans lequel un tel système fonctionne, et de déterminer le plus précisément possible les processus intervenant dans ses composants. Toutes sortes de capteurs et de capteurs servent d'organes sensoriels au CPS. Mieux le système «voit» ce qui se passe avec lui et autour de lui à un moment donné, meilleure sera la qualité de ses décisions sur la gestion des ressources disponibles.Par exemple, dans le cadre de la section précédente, le thermostat le plus sensible est installé dans le réservoir pour le transport de liquides explosifs (à condition qu'un tel thermostat soit insensible aux émissions sonores), le plus tôt en cas de panne de chauffage le système de sécurité peut détecter le danger et le prévenir.
Fig. 14 Utilisation du projet soli pour contrôler les appareils à l'aide de gestes.À titre d'exemple plus vital, pensez à reconnaître les gestes humains subtils à l'aide d'un signal Wi-Fi pour contrôler les gadgets.Et ici, l'intelligence artificielle peut aider à améliorer les performances des capteurs existants ou à créer de nouveaux capteurs. Cela est clairement démontré par le capteur Google Project Soli.L'idée principale ici n'est pas nouvelle: les routeurs wi-fi sont des émetteurs-récepteurs d'ondes électromagnétiques. En traversant l'espace, une onde électromagnétique est réfléchie par divers objets et retourne à l'appareil. Si un objet commence à se déplacer, sa vitesse est ajoutée ou soustraite à la vitesse de l'onde électromagnétique, ce qui provoque un décalage de la fréquence et de la longueur de l'onde réfléchie. Ce phénomène est appelé effet Doppler , et nous pouvons l'utiliser pour détecter des gestes, et pas seulement en utilisant un routeur wi-fi . Cependant, tout n'est pas si simple.Premièrement, les routeurs ordinaires fonctionnent à des fréquences de l'ordre de 5 GHz. Une telle fréquence peut être insuffisante pour une bonne résolution de l'algorithme de classification, c'est-à-dire de forme proche, mais des objets essentiellement différents seront reconnus comme le même objet. Ce problème est résolu en augmentant la fréquence de fonctionnement de l'appareil (le projet soli a une fréquence de fonctionnement de 57 à 64 GHz).Deuxièmement, dans les tâches réelles, il est nécessaire de reconnaître non seulement un geste spécifique, mais aussi à qui appartient ce geste, dans une pièce il peut y avoir plusieurs personnes à la fois et toutes peuvent avoir des priorités différentes dans le système. Ce problème et bien d'autres encore inattendus sont résolus à l'aide d'algorithmes modernes d'apprentissage en profondeur [8]. Cette approche, par exemple, est utilisée dans le projet WiSee.mis en œuvre par les étudiants et le personnel de l'Université de Washington.Étant donné que le travail des algorithmes de réseaux neuronaux nécessite des opérations assez complexes, mais le même type de calculs, pour leur mise en œuvre dans le matériel, il existe des unités de calcul spéciales, les soi-disant TPU (tensor process init) ou autre - neuromodules, neuroprocesseurs. Ces unités de calcul peuvent être optimisées pour une tâche spécifique, qu'il s'agisse de reconnaissance de visages, de voix ou de gestes. Juste pour résoudre le problème de la reconnaissance des gestes ou des mouvements spatiaux de petits objets, un TPU spécial «Soli I-CB» a été créé, qui peut être intégré à divers appareils intelligents et gadgets.
Figure. 15 Neurochips project soli.Conclusion
Les systèmes cyberphysiques sont une composante importante de l'ère de l'information. Mieux nous comprenons comment concevoir, analyser, protéger et améliorer de tels systèmes, mieux nous rendons le monde autour de nous meilleur, plus sûr et plus compréhensible. Comme vous pouvez le voir dans les exemples ci-dessus, l'intelligence artificielle peut améliorer les performances de CPS à tous les niveaux, et la synergie de ces deux domaines pertinents (AI + CPS) apportera de nombreuses améliorations intéressantes et inattendues à nos vies.Si vous êtes un étudiant de premier cycle ou que vous êtes intéressé par le sujet des technologies CPS, AI, XR et la mise en œuvre de tels projets, nous avons dans ce cas un programme de maîtrise «Réalité augmentée / virtuelle et intelligence artificielle» basé sur la Faculté d'informatique appliquée et de technologie de l'information de l'Institut d'aviation de Moscou, en collaboration avec studio de technologiePHYGITALISME . Le programme est basé sur des cours sur l'intelligence artificielle, les systèmes cyberphysiques, la réalité virtuelle et augmentée, dans le cadre desquels nous vous aiderons à comprendre toutes les astuces de travail avec la technologie dans la pratique.Dans votre attente!Auteur
Vadim Kondrattsev,ingénieur R&D PHYGITALISMEChargé de cours à l'Institut d'aviation de Moscouvadim@phygitalism.comitcentrmai@gmail.comSources1. Allgöwer, Frank & Sousa, João & Kapinski, James & Mosterman, Pieter & Oehlerking, Jens & Panciatici, Patrick & Panshai & Pansh & Ransh , Akshay & Tabuada, Paulo & Wenzelburger, Philipp. (2019). Exposé de position sur les défis posés par les applications modernes à la théorie des systèmes cyber-physiques. Analyse non linéaire. 34. 147–165. 10.1016 / j.nahs.2019.05.007.2. Paulo Tabuada, Cyber-Physical Systems: Position Paper3. Lee, Edward A. «Le passé, le présent et l'avenir des systèmes cyber-physiques: un focus sur les modèles».Capteurs (Bâle, Suisse) vol. 15,3 4837–69. 26 fév. 2015, doi: 10.3390 / s1503048374. RG Sanfelice. Analyse et conception de systèmes cyber-physiques. Une approche de systèmes de contrôle hybrides // Systèmes cyber-physiques: de la théorie à la pratique / D. Rawat, J. Rodrigues, I. Stojmenovic. - CRC Press, 20165. Shao Z., Liu J. (2013) Automates hybrides spatio-temporels pour les systèmes cyber-physiques. Dans: Liu Z., Woodcock J., Zhu H. (eds) Theoretical Aspects of Computing - ICTAC 2013. ICTAC 2013. Notes de cours en informatique, vol 8049. Springer, Berlin, Heidelberg6. EA Lee et SA Seshia, Introduction to Embedded Systems - A Cyber-Physical Systems Approach , http://LeeSeshia.org, 2011.7. Filonov, Pavel et Kitashov, Fedor et Lavrentyev, Andrey. (2017). Détection précoce des cyberattaques basée sur RNN pour le processus Tennessee Eastman. ArXiv abs / 1709.022328. Qifan Pu, Sidhant Gupta, Shyam Gollakota, Shwetak Patel (2013) Whole-Home Gesture Recognition Using Wireless Signals // The 19th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking (Mobicom'13)