💇🏻 ⏹️ 🧚🏾 कृत्रिम बुद्धिमत्ता साइबर भौतिक प्रणालियों को कैसे बेहतर बना सकती है? 🧑🏼‍🤝‍🧑🏼 🤲🏼 🧜🏿

साइबरफिजिकल सिस्टम क्या हैं, आज वे इतने प्रासंगिक क्यों हैं, और कृत्रिम बुद्धि उनके विकास में क्या भूमिका निभाती है?

उनके भौतिक और डिजिटल घटकों की पारस्परिक क्रिया के संदर्भ में सूचना प्रौद्योगिकी प्रणालियों के विभिन्न गुणों का अध्ययन साइबरफिशियल सिस्टम [1] के आधुनिक विज्ञान का एक नया और प्रासंगिक क्षेत्र है।

किसी भी साइबर सिस्टम के मुख्य घटक हैं (चित्र 1):

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अंजीर। एक साइबर सिस्टम का वैचारिक आरेख, जिसमें मुख्य घटक और उनके इंटरैक्शन के प्रकार शामिल हैं।
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अंजीर। 11 संयंत्र के डिजिटल ट्विन में तकनीकी प्रक्रियाओं के अनुकरण का दृश्य।

एक और महत्वपूर्ण मुद्दा सीपीएस की सुरक्षा सुनिश्चित करना है - साइबर-भौतिक हमले से सुरक्षा प्रणालियों का निर्माण सूचना सुरक्षा के क्षेत्र में एक नया सामयिक क्षेत्र बन गया है। आप अगले नोट में इस विषय पर विचारों से खुद को परिचित कर सकते हैं ।

आइए प्लांटसिम नामक एक व्यावहारिक मामले को देखेंPHYGITALISM टीम द्वारा कार्यान्वित किया गया। परियोजना का मुख्य उद्देश्य पीएलसी (प्रोग्रामेबल लॉजिक कंट्रोलर) के बीच संचार चैनलों में एक विसंगति का पता लगाने वाली प्रणाली बनाना था, जो रिफाइनरी में तकनीकी प्रक्रियाओं और इंजीनियरिंग मॉनिटरिंग सिस्टम (SCADA) को नियंत्रित करता है। नियंत्रण चैनलों में विसंगतियों की खोज करने के लिए, एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क [7] का उपयोग करने का प्रस्ताव किया गया था।

अंजीर। 12 विचाराधीन साइबर प्रणाली के ब्लॉक आरेख।

ऐसे नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए डेटा के रूप में, संयंत्र के डिजिटल डबल से प्राप्त सिंथेटिक डेटा का उपयोग किया जाता है। इस दृष्टिकोण का लाभ, संचार चैनलों की निगरानी के लिए तार्किक नियमों पर आधारित पारंपरिक समाधान की तुलना में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली का पता लगा सकती है। संयंत्र के एक डिजिटल डबल की मदद से, रिएक्टर विस्फोट के रूप में इस तरह के दुर्लभ लेकिन संभावित खतरनाक स्थितियों पर भी विचार करना संभव है। और निश्चित रूप से, एक महत्वपूर्ण कारक वह गति है जिसके साथ सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए नया डेटा प्राप्त किया जा सकता है।

एआई सीपीएस के संवेदी अंगों को मजबूत करता है

अंजीर। 13 Google प्रोजेक्ट सोलि सेंसर।

सीपीएस के कामकाज की सर्वोत्तम गुणवत्ता के लिए, पर्यावरण की स्थिति के बारे में अधिक से अधिक जानकारी होना आवश्यक है जिसमें ऐसी प्रणाली संचालित होती है, और इसके घटकों में होने वाली प्रक्रियाओं को यथासंभव सटीक रूप से निर्धारित करने के लिए। सभी प्रकार के सेंसर और सेंसर सीपीएस के लिए संवेदी अंगों के रूप में काम करते हैं। बेहतर सिस्टम "देखता है" कि उसके साथ क्या हो रहा है और उसके चारों ओर एक निश्चित समय पर, उपलब्ध संसाधनों के प्रबंधन पर उसके निर्णयों की गुणवत्ता बेहतर होगी।

उदाहरण के लिए, पिछले अनुभाग के संदर्भ में, विस्फोटक तरल पदार्थों के परिवहन के लिए टैंक में अधिक संवेदनशील थर्मोस्टेट स्थापित किया गया है (बशर्ते कि थर्मोस्टैट शोर उत्सर्जन के लिए असंवेदनशील है), जितनी जल्दी हीटिंग विफलता के मामले में सुरक्षा प्रणाली खतरे का पता लगा सकती है और इसे रोक सकती है।

अंजीर। 14 इशारों का उपयोग कर उपकरणों को नियंत्रित करने के लिए प्रोजेक्ट सोलि का उपयोग करना।

अधिक महत्वपूर्ण उदाहरण के रूप में, आप गैजेट को नियंत्रित करने के लिए वाई-फाई सिग्नल का उपयोग करके सूक्ष्म मानव इशारों की मान्यता पर विचार कर सकते हैं।
और यहां, कृत्रिम बुद्धिमत्ता मौजूदा सेंसर के प्रदर्शन में सुधार या नए सेंसर के निर्माण के साथ मदद कर सकती है। यह Google प्रोजेक्ट सोली सेंसर द्वारा स्पष्ट रूप से प्रदर्शित किया गया है।

यहां मूल विचार नया नहीं है: वाई-फाई राउटर विद्युत चुम्बकीय तरंगों के ट्रांसमीटर-रिसीवर हैं। अंतरिक्ष से गुजरते हुए, एक विद्युत चुम्बकीय तरंग विभिन्न वस्तुओं से परिलक्षित होती है और डिवाइस पर वापस लौटती है। यदि कोई वस्तु चलना शुरू करती है, तो उसकी गति को विद्युत चुम्बकीय तरंग की गति के साथ जोड़ा या घटाया जाता है, जो परावर्तित लहर की आवृत्ति और लंबाई में बदलाव का कारण बनता है। इस घटना को डॉपलर प्रभाव कहा जाता है , और हम इसे इशारों का पता लगाने के लिए उपयोग कर सकते हैं, न कि केवल वाई-फाई राउटर का उपयोग करने के लिए । हालाँकि, यह सब इतना सरल नहीं है।

सबसे पहले, साधारण राउटर 5GHz के क्रम की आवृत्तियों पर काम करते हैं। इस तरह की आवृत्ति वर्गीकरण एल्गोरिदम के एक अच्छे समाधान के लिए अपर्याप्त हो सकती है, अर्थात। रूप में बंद, लेकिन फिर भी अनिवार्य रूप से विभिन्न वस्तुओं को एक ही वस्तु के रूप में मान्यता दी जाएगी। इस समस्या को डिवाइस की ऑपरेटिंग आवृत्ति में वृद्धि करके हल किया जाता है (प्रोजेक्ट सोली की ऑपरेटिंग आवृत्ति 57 - 64 गीगाहर्ट्ज़ है)।

दूसरे, वास्तविक कार्यों में, न केवल एक विशिष्ट हावभाव को पहचानना आवश्यक है, बल्कि यह भी कि यह इशारा किसका है, एक कमरे में एक साथ कई लोग हो सकते हैं और उन सभी की प्रणाली में अलग-अलग प्राथमिकताएं हो सकती हैं। यह और कई अन्य अघोषित समस्याएं आधुनिक गहन शिक्षण एल्गोरिदम [8] का उपयोग करके हल की जाती हैं। उदाहरण के लिए, इस दृष्टिकोण का उपयोग वाईसीआई परियोजना में किया जाता है ।वाशिंगटन विश्वविद्यालय में छात्रों और कर्मचारियों द्वारा लागू किया गया।

चूंकि तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम के काम के लिए काफी जटिल की आवश्यकता होती है, लेकिन एक ही प्रकार की गणना, हार्डवेयर में उनके कार्यान्वयन के लिए विशेष कंप्यूटिंग इकाइयां हैं, तथाकथित टीपीयू (टेंसर प्रक्रिया init) या अन्यथा - न्यूरोमोड्यूल्स, न्यूरोपैरोसेसर्स। ऐसी कंप्यूटिंग इकाइयों को एक विशिष्ट कार्य के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, चाहे वह चेहरे, आवाज़ या इशारों की मान्यता हो। बस छोटी वस्तुओं के इशारों या स्थानिक आंदोलनों की पहचान की समस्या को हल करने के लिए, एक विशेष टीपीयू "सोली आई-सीबी" बनाया गया था, जिसे विभिन्न स्मार्ट उपकरणों और उपकरणों में बनाया जा सकता है।

अंजीर। 15 न्यूरोचिपस प्रोजेक्ट सोलि।

निष्कर्ष

साइबरफिज़िकल सिस्टम सूचना युग का एक महत्वपूर्ण घटक है। बेहतर है कि हम इस तरह के सिस्टम को डिजाइन, विश्लेषण, सुरक्षा और सुधार करने के लिए समझें, बेहतर, सुरक्षित और अधिक समझने योग्य हम अपने आसपास की दुनिया बनाते हैं। जैसा कि आप उपरोक्त उदाहरणों से देख सकते हैं, कृत्रिम बुद्धि सभी स्तरों पर सीपीएस के प्रदर्शन में सुधार कर सकती है, और इन दो प्रासंगिक क्षेत्रों (एआई + सीपीएस) का तालमेल हमारे जीवन में कई दिलचस्प और अप्रत्याशित सुधार लाएगा।

यदि आप एक स्नातक छात्र हैं या सीपीएस, एआई, एक्सआर प्रौद्योगिकियों और इसी तरह की परियोजनाओं के कार्यान्वयन के विषय में रुचि रखते हैं, तो इस मामले में हमारे पास मॉस्को एविएशन इंस्टीट्यूट के एप्लाइड इंफॉर्मेटिक्स एंड इंफॉर्मेशन टेक्नोलॉजी के संकाय के आधार पर एक मास्टर कार्यक्रम "संवर्धित / आभासी वास्तविकता और कृत्रिम बुद्धिमत्ता" है। प्रौद्योगिकी स्टूडियोPHYGITALISM । कार्यक्रम कृत्रिम बुद्धिमत्ता, साइबरफिजिकल सिस्टम, आभासी और संवर्धित वास्तविकता पर पाठ्यक्रमों पर आधारित है, जिसकी रूपरेखा में हम आपको व्यवहार में तकनीक के साथ काम करने के सभी गुर समझने में मदद करेंगे।

तुम्हारा इंतज़ार है!

लेखक

मास्को एविएशन इंस्टीट्यूट vadim@phygitalism.com itcentrmai@gmail.com पर वादिम कोंद्रत्सेव,
आरएंडडी इंजीनियर PHYGITALISM
लेक्चरर। स्रोत 1. ऑलगोवर, फ्रैंक एंड सउसा, जोआओ और कपिंसकी, जेम्स एंड मोस्टरमैन, पीटर एंड ओहरलेकिंग, जेन्सेन, पैनकेक, जेन्स। , अक्षय और तबुआडा, पाउलो और वेन्ज़ेलबर्गर, फिलीपींस। (2019)। आधुनिक अनुप्रयोगों द्वारा साइबर-भौतिक प्रणालियों के सिद्धांत पर आने वाली चुनौतियों पर स्थिति पेपर। Nonlinear विश्लेषण। 34. 147–165। 10.1016 / j.nahs.2019.05.007। 2. पाउलो तबुआदा, साइबर-फिजिकल सिस्टम्स: पोजिशन पेपर 3. ली, एडवर्ड ए। " साइबर-फिजिकल सिस्टम का भूत, वर्तमान और भविष्य: मॉडल पर ध्यान केंद्रित।"

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कृत्रिम बुद्धिमत्ता साइबर भौतिक प्रणालियों को कैसे बेहतर बना सकती है?

CPS

एआई सीपीएस के संवेदी अंगों को मजबूत करता है

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