«Роевой интеллект» технических систем

Современных людей повсюду окружает техника. Количество различных технических систем постоянно растет, а требования к их безопасности становятся все строже. Традиционно управление механизмами — в том числе автоматизированными системами — осуществлялось через единый центр. Принципиально иные решения применяются в более эффективных алгоритмах управления и автоматизации, в которых учитываются проблемы растущего масштаба технических систем и комплексные требования по обеспечению их устойчивости."Роевой интеллект" — это коллективное поведение различных объектов, каждый из которых выполняет ряд простых функций, взаимодействуя при этом с другими объектами. Подобно рою насекомых или стае птиц, информационные системы, разработанные на основе этого принципа, обеспечивают децентрализованное управление процессами с помощью самоорганизующейся коллективной работы всех ее элементов. В настоящем выпуске информационного бюллетеня представлены технологические тренды, связанные с применением "роевого интеллекта" в беспилотных автомобилях, электросетях с распределенными источниками энергии и роботах, выполняющих спасательные операции.

Версия для печати:

"Роевые" системы управления беспилотными автомобилями

Безопасные дороги, на которых не возникает "пробок", — значимый фактор качества жизни в мегаполисах. Прокладывать оптимальный путь, избегать ошибок при вождении или парковке водители могут уже сейчас благодаря таким решениям, которыми нередко оснащены современные автомобили, как бортовые компьютеры, системы навигации, сенсоры и камеры контроля "слепых" зон и препятствий на дороге. Для перехода к полному или частично беспилотному управлению мало совершенствовать устройства контроля движения на дорогах, необходимо создавать средства поддержки взаимодействия автомобилей между собой. Такими решениями, например, являются "роевые" системы.

Подключенный к системе "роевого интеллекта" автомобиль может автономно двигаться в потоке машин, "предвидя" преграды и повороты, а также обмениваться данными с другими транспортными средствами. Информация о локальной дорожной обстановке и предпочтительных маневрах других участников движения, поступающая с сенсоров и камер — своих и из соседних автомобилей, позволяет выбирать оптимальные маневры, минимизировать риски столкновения. По этому принципу можно наладить децентрализованную транспортную систему из самоорганизующихся беспилотных автомобилей.

Эффекты Повышение безопасности дорожного движения, уменьшение количества аварий и человеческих жертв. Сокращение числа дорожных заторов и временных затрат на передвижение, повышение эффективности логистических цепочек. Снижение уровня экологического загрязнения в крупных городах за счет того, что автомобили меньше стоят в "пробках".

Оценки рынка $25?млрд может составить к 2030 г. глобальный рынок программного обеспечения для автомобилей с беспилотными системами управления. В долгосрочной перспективе наибольшую долю доходов от индустрии беспилотных автомобилей (24 млрд долларов) получит Китай, за ним — США (21 млрд долларов) и Евросоюз (20 млрд долларов). Вероятный срок максимального проявления технологического тренда: 2025–2040 гг.

Драйверы и барьеры Развитие технологий распознавания образов, внедрение сенсоров и стандартов беспроводного взаимодействия между компьютерными устройствами. Совершенствование концепции "умного города", предусматривающей создание инфраструктуры для безопасного передвижения беспилотных автомобилей. Нерешенные законодательные вопросы, связанные с ответственностью за непредвиденное поведение беспилотных автомобилей в результате возможных сбоев или атаки хакеров. Недоверие общества к использованию искусственного интеллекта в области транспорта из-за гипотетически повышенного риска для здоровья и жизни..

Международные публикации

Международные патентные заявки

Уровень развития технологии в России "Заделы" — наличие базовых знаний, компетенций, инфраструктуры, которые могут быть использованы для форсированного развития соответствующих направлений исследований.

Интеллектуальное управление распределенных энергосистемах

На фоне растущего и динамично меняющегося спроса на электрическую энергию обостряется проблема ее оптимального распределения между потребителями. Наравне с традиционными ископаемыми энергоносителями все чаще используются возобновляемые источники. Технологии их применения становятся все более выгодными и удобными. Однако большинство таких источников не позволяют производить требуемый объем энергии постоянно: их эффективность зависит от сезона, времени суток, текущих погодных и природных условий. Чтобы в режиме реального времени сбалансировать спрос и предложение энергии, произведенной с использованием возобновляемых и невозобновляемых ресурсов, необходимы системы интеллектуального управления.

Методы "роевого интеллекта" позволяют оптимизировать распределение энергии: связать объекты энергосетей, использующих различные центры производства энергии (солнечные панели, ветровые установки, теплоэлектроцентрали и др.), с одной стороны, и центры потребления (здания, предприятия, электромобили и др.) — с другой. Новые интеллектуальные решения способны рассчитывать оптимальные способы и каналы передачи энергии между ее поставщиками и потребителями, прогнозировать спрос и предложение с учетом накопленных статистических данных.

Эффекты Повышение безопасности и устойчивости инфраструктуры электросетей. Уменьшение затрат на энергоносители. Более эффективное распределение и использование энергии, снижение выбросов парниковых газов.

Оценки рынка $68?млрд может достичь к 2024 г. глобальный рынок технологий накопления энергии в "умных" энергосетях. Вероятный срок максимального проявления технологического тренда: 2020–2030 гг.

Драйверы и барьеры Ужесточение экологических норм в сфере энергетики. Развитие долгосрочных программ и проектов в области возобновляемой энергетики. Дороговизна и сложность модернизации инфраструктуры энергосетей. Экономическая выгода от использования традиционных энергоносителей (нефть, газ, уголь).

Международные публикации

Международные патентные заявки

Уровень развития технологии в России "Возможность альянсов": наличие отдельных конкурентоспособных коллективов, осуществляющих исследования на высоком уровне и способных "на равных" сотрудничать с мировыми лидерами.

Сервисные роботы-спасатели

Природные бедствия (землетрясения, наводнения), крупные техногенные аварии несут с собой большие разрушения и забирают огромное число человеческих жизней. Реагировать на подобные ситуации нужно максимально быстро: чем скорее будут найдены пострадавшие, тем больше жизней появится шанс спасти. Проникать в самые сложные завалы, места крушений и возгораний, выдерживая при этом нечеловеческие нагрузки (высокие температуры, обводненность, отсутствие видимости и т.п.), могут роботы-спасатели.

В зависимости от типа и области выполнения поисково-спасательных работ могут применяться миниатюрные беспилотные летательные аппараты или роботы, похожие на крупных насекомых, червей или змей. Оснащенные "роевым интеллектом", камерами и сенсорами, сервисные роботы могут действовать сообща, охватывая всю местность катастрофы. Каждый из них действует по заданному алгоритму — с учетом поведения других роботов децентрализованной системы и поступающих от них данных. Спасателю – оператору такой системы достаточно лишь вводить отдельные команды, определяя область обнаружения.

Эффекты Более быстрое обнаружение и спасение пострадавших в чрезвычайных ситуациях. Уменьшение человеческих потерь при проведении поисково-спасательных работ. Сокращение затрат на эти операции за счет повышения их эффективности.

Оценки рынка $18,9?млрд составит глобальный рынок сервисных роботов в 2014–2017 гг. В мире будет около 134 тыс. таких роботов. Вероятный срок максимального проявления технологического тренда: 2020–2030 гг.

Драйверы и барьеры Развитие робототехники, беспилотных летательных аппаратов. Развитие технологий распознавания образов, внедрение сенсоров, а также стандартов беспроводного взаимодействия между компьютерными устройствами. Сложность и дороговизна использования "роевых" роботов.

Международные публикации

Международные патентные заявки

Уровень развития технологии в России "Паритет": уровень российских исследований не уступает мировому.

Мониторинг глобальных технологических трендов проводится Институтом статистических исследований и экономики знаний Высшей школы экономики ( issek.hse.ru ) в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.

При подготовке трендлеттера использовались следующие источники: Прогноз научно-технологического развития РФ до 2030 года ( prognoz2030.hse.ru ), материалы научного журнала "Форсайт" ( foresight-journal.hse.ru ), данные Web of Science, WIPO, gartner.com, abiresearch.com, wantedanalytics.com, marketsandmarkets.com, researchandmarkets.com, juniperresearch.com, transparencymarketresearch.com, mckinsey.com, worldrobotics.org, washingtontimes.com, navigantresearch.com, machinedesign.com, luxresearchinc.com, ihs.com, eia.gov и др.

Более детальную информацию о результатах исследования можно получить в Институте статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ: issek@hse.ru, +7 (495) 621-82-74.

Над выпуском работали:Павел Бахтин, Анна Соколова, Надежда Микова, Лилия Киселева, Елена Гутарук, Карина Назаретян, Ким Воронин.

© Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2015