Термин «интернет вещей» впервые прозвучал в 1999 году: изобретатель Кевин Эштон обозначил этими словами мир, в котором человек перестанет быть «устройством ввода» для информации, распространяемой через интернет, уступив эту роль электронике. Новые технологии передачи данных и типы сенсоров действительно позволили создавать сети физических объектов, взаимодействующих как между собой. По оценкам McKinsey Global Institute, к 2020 году число устройств, способных выходить онлайн, достигнет 20,4 млрд. О том, как эволюционировали технологии беспроводных сенсорных сетей, предшествующие формированию концепции «интернета вещей», говорит Леонид Восков, профессор Департамента компьютерной инженерии МИЭМ НИУ ВШЭ. ПостНаука рассказывает о современных технологиях в проекте «Банк знаний», подготовленном совместно с Корпоративным университетом Сбербанка.

— Какие научные прорывы стали причиной быстрого роста технологий, объединенного концепцией «интернета вещей»?

— Все составные части «интернета вещей» существовали и раньше, — просто такого все расширяющегося набора технологий, как сегодня, не было еще никогда. Из чего состоит «интернет вещей»? В первую очередь из физических объектов и глобальной сети. Следовательно, речь идет об объектах, которые могут быть связаны. С возрастанием вычислительной мощности и развитием технологий больших данных количество интернет-вещей растет сейчас экспоненциально. Уже в ближайшие годы счет пойдет на десятки миллиардов. Для того чтобы облегчить процесс их распространения, в 2012 году ввели новый интернет-протокол Pv6 для расширения доступного адресного пространства.

Естественно, и физические объекты, и связь существовали раньше, но «интернета вещей» как такового еще не было. Он не мог появиться, до тех пор пока не появилась дешевая беспроводная связь. Беспроводная связь оказалась более дешевой, мобильной и намного более подходящей для данной цели — связать множество объектов между собой и обеспечить их коммуникацию. Прибавьте к этому значительное уменьшение размеров и стоимости, мобильной электроники (стоимостью вещи фактически стала стоимость кремния для ее вычислительного устройства). Когда-то в телефоне был минимум датчиков — регистратор звуковых волн, а сегодня — видеокамеры, акселерометры, гироскопы, магнитометры, выход в интернет и обмен данными по беспроводным сетям. Производители смартфонов добавляют все новые функции. Кажется, что все эти технологии просто делают жизнь людей более комфортной, но на деле речь идет о новой парадигме — парадигме «интернета вещей».

Рекомендуем по этой теме:
4744
Интернет вещей

Главное отличие новых сетей в том, что пользователями этой сети оказываются не люди, а вещи. Фактически речь идет о том, что весь мир превращается в одну большую вычислительную машину. Исходные данные (input) — весь мир. Процессор — обработка больших данных в той или иной форме. Пока преимущественно на уровне дата-центров, но есть движение к все более децентрализованным, «туманным» вычислениям. Результат вычислительной операции (output), нужный в конечном счете человечеству, чтобы выживать, все более эффективно использовать энергию, производить потомство, развивать цивилизацию. Это если смотреть на «интернет вещей» уже в том числе как на философскую категорию.

— Как решается проблема единого пространства общения для среды подключенных устройств? Отраслевые организации обсуждают будущее десятков протоколов, применяемых сегодня для «интернета вещей».

— «Интернет вещей» используется во многих отраслях. В бытовой сфере проблема единства протоколов не так ощутима, когда речь идет об «умных гаджетах» («умные» часы, фитнес-трекеры, весы и так далее). Такие устройства могут быть не настолько интегрированы в сеть других устройств, чтобы выполнять свою функцию мониторинга и давать советы. Но если мы говорим о вкладе «интернета вещей» в развитие концепций «умного дома» и «умного города», проблема коммуникации между различными вещами становится ощутимой. Именно поэтому ведущие отечественные и мировые организации и занимаются решением проблем стандартизации протоколов в «интернете вещей». В России, например, уже сейчас разрабатывается ряд национальных стандартов: «Интернет вещей», «Большие данные» и «Умный город».

— Как можно решить проблему смешения языков?

— На уровне протоколов — с помощью стандартизации. Протокол — это правила. Правила приема английского двора и уличные правила — несовместимые вещи, как их можно стандартизировать? Они накладывают определенные ограничения среды, которые невозможно преодолеть. Сейчас существует два основных протокола: HTTP и MQTT. Первый все знают, под него делают все основные устройства. Второй — это энергоэффективный протокол для микроустройств. Устройства с разными протоколами не могут взаимодействовать между собой, а придумать универсальный протокол для любых устройств крайне сложно, и не факт, что он будет всем удобен.

В глобальном сообществе разработчиков и создателей сервисов на основе «интернета вещей» действительно обсуждается возможность использования открытых протоколов. Существует несколько операционных систем с открытым протоколом, например, UNIX. Так как ее протокол открыт и известен, другие операционные системы используют его в своих целях. Так появляются UNIX-подобные операционные системы. Сейчас сложно сказать, станут ли открытые протоколы всеобщими. Пока ситуация сходна с той, которую мы наблюдали во время «войны дисков» или «войны браузеров»: существуют различные фирмы, производящие устройства с различными протоколами, между собой эти устройства с одним и тем же протоколом неплохо взаимодействуют, но устройства с разными протоколами связать в одну сеть можно только при использовании специальных платформ.

— Развитие «интернета вещей» требует повышения энергетической эффективности устройств?

— Проблемы энергоэффективности волнуют всех специалистов в сфере IT. При текущем потреблении энергии робот не будет умнее человека. Ведь для решения какой-либо задачи человеческий мозг потребляет совсем немного энергии, а для того чтобы компьютер сымитировал хотя бы 1% работы мозга, необходима машина, которая займет целое здание.

Есть несколько подходов к решению этой проблемы, основанных на разных типах связи. Во-первых, существуют так называемые специальные протоколы, разработанные для «интернета вещей». Это энергоэффективные протоколы вроде «Long-Range» беспроводных протоколов. Они основаны на том, что данные передаются не с высокой частотой. Объем трафика ограничен, но зато они решают проблему «последней мили», с которой не справляются сенсорные сети, малоэффективные внутри зданий и плохо взаимодействующие с городской застройкой. Вещи, связанные в сеть при помощи энергоэффективных протоколов, могут окутывать весь земной шар. И значит, именно эти протоколы можно использовать, когда другие сети недоступны.

Во-вторых, ведутся разработки узкодиапазонной сети на базе LTE и 5G, которые основаны на сотовой связи и изначально были разработаны для передачи видео. Так как сейчас сотовая связь есть практически везде, возникает желание использовать ее для «интернета вещей». Но все понимают, что сотовая связь очень энергозатратна, а «умные вещи» должны работать как можно дольше. Поэтому появился проект Huawei NB LTE, который предполагает выделять часть диапазона LTE для «интернета вещей». Такая связь тоже небыстрая, но зато эффективная и работает везде, где есть вышка.

Третий подход к решению проблемы энергоэффективности заключается в использовании спутниковой связи. Она дешевая, медленная, но зато может покрыть всю Землю. Давайте еще вспомним, что, например, SpaceX Илона Маска обещает запустить спутниковую группировку для раздачи интернета в 2019 году. Если это случится, то связь станет очень дешевой, а передача информации станет доступной даже в самые отдаленные места. Число объектов, включенных в «интернет вещей», растет по экспоненте, поэтому на сегодняшний день поиск наиболее энергоэффективной связи — приоритетная задача.

— Справляются ли сети «интернета вещей» с необходимостью роста вычислительных мощностей?

— Чем больше объектов стали связываться друг с другом (как я говорил, счет идет уже на десятки миллиардов), тем больше переполняется сеть. Обработать полученные данные становится все сложнее. Сейчас мы переходим от проблем ЦОДов (центральных хранилищ обработки данных) к более распределенным вычислениям, к обработке на максимально низком уровне. Соответственно, возникает вопрос: где обрабатывать полученные данные — на самом датчике, на уровне платформы или, возможно, сервера? Здесь проблемы вычислительных мощностей пересекаются с проблемами энергоэффективности.

Хорошим примером могут быть видеорегистраторы, стоящие на дорогах. Камеры получают данные, например изображения, и передают их на сервер, где происходит их хранение и обработка. Они могут себе это позволить, так как на дорогах проведено электричество. Как только мы захотим сделать камеры автономными, «батарейка» сядет очень быстро. Тут и возникает необходимость найти пути при помощи обработки данных увеличить энергоэффективность. Возможно, нам не нужно получать всю картинку, возможно, достаточно сигнала о том, что произошло определенное событие? В этом случае обработку данных можно производить прямо на автономной камере, а передавать только сигнал о произошедшем событии. Картинка занимает мегабайты, а сигнал — байты. Вычислительная мощность в таком случае будет распределена, появятся новые решения в конфигурации, и именно сетевой принцип здесь будет играть решающую роль.

— Как качество сети может повлиять на вычислительную мощность?

— Сегодняшние подходы к распределенной обработке данных во многом связаны с искусственным интеллектом и нейронными сетями. Когда в 1950-х годах биологами был представлен персептрон, никто еще не понимал, зачем он был нужен. Старые вычислительные машины были детерминированными: их нужно было спроектировать, записать алгоритм, и только тогда они могли работать. Естественно, их вычислительная мощность была относительно небольшой. С появлением первых нейронных сетей встал вопрос о том, можно ли спроектировать алгоритм, который будет сам создавать другие алгоритмы. Сейчас нейронная сеть может самообучаться и создавать такие алгоритмы. Если перевести этот принцип на «язык железа»: она автоматически проектирует аппаратуру по своему образцу. В результате мы получили тот же «дешифратор», который работает по другому принципу, по слоям — от более простого к более сложному.

— Насколько «умные устройства» сегодня защищены? Насколько реален botnet of things, организующий DDoS-атаки не через сеть компьютеров, а через сеть вещей?

— Масштаб проблемы кибербезопасности еще не до конца осознали. В связи с массовым распространением «умных вещей» появляется множество новых возможностей. У каждой вещи есть адрес в сети, получить через него доступ к конкретной вещи не составит никакого труда. Стоит ей попасть в руки к дилетанту — и любой неспециалист, скачав в интернете нужную программу, которая сканирует частоты в заданном пространстве, получит доступ ко всем незащищенным вещам. Если эти вещи «открыты» — они под управлением. Поэтому лучшее решение вопроса безопасности — это человеческая внимательность и хорошая, желательно механическая, защита.

Сегодня главный инструмент — надежные пароли и защищенные каналы. Например, крупные банки для человека ставят пароли на определенное время, на минуты. Возможно, для интернет-вещи необходимым временем действия паролей будут доли секунды. На бытовом уровне это выглядит немного иначе. Здесь мы имеем дело, скорее, с безопасностью интернет-переписки, электронными подписями, системами идентификации в целом.

Для защиты безопасности в мире «интернета вещей», скорее всего, получится ограничиваться не только инструментами для безопасности на уровне всей сети, но и спустить технологии криптозащиты на уровень самой вещи. Здесь можно провести аналогию с системой безопасности нашего собственного организма. Существуют клеточные факторы и общий иммунный ответ. Вначале активизируется клеточная иммунная система, но если ее недостаточно, то центральная система безопасности повышает температуру тела, чтобы убить микробов. Так и здесь: необходима безопасность как на каждом конкретном устройстве, так и на всей сети, в которую они включены. К тому же «иммунитет» сети подключенных устройств в эпоху машинного обучения будет и врожденным, и приобретенным.

— Каким вы видите устройство мира, в котором люди и вещи будут взаимодействовать?

— Существует целая научная отрасль, которая занимается социальным поведением роботов. Социальное поведение предполагает удовлетворение стандартам определенных социальных групп. Соответственно, все вещи будут направлены на то, чтобы помогать человеку, станут его социальными партнерами. И я считаю, что это должно нас настораживать. Один наш аспирант занимался разработками устройств для сети, которые во всем приспосабливалась под человека. Наш любимый вопрос к нему был: «А что делать с дурными привычками? К ним она тоже будет приспосабливаться?» Тут мы приходим к тому, что «интернет вещей» затрагивает множество социальных проблем, которые тоже нужно изучать. Сюда относятся и вопросы безопасности, и вопросы моды, и вопросы социального статуса. Возможно, скажем, как сейчас теоретики моды изучают эволюцию костюма как отражение нравов эпохи, вскоре эти же процессы мы увидим в эволюции предметов для «умного дома».

Рекомендуем по этой теме:
16009
Беспроводные сети 5G

«Интернет вещей» требует междисциплинарного подхода, возникает огромная проблема подготовки кадров. Как подготовить специалистов, которые умеют посмотреть на совокупность технологий, эволюцию «железа» и алгоритмов одновременно, а еще и смогут задаваться вопросами влияния подобных технологий на общество? На фоне стремительных темпов внедрения элементов технологии «интернета вещей» в промышленность и экономику возникает потребность в комплексной качественной подготовке квалифицированных специалистов для разработки и обслуживания корпоративной и промышленной инфраструктуры, функционирующей в рамках концепции «интернета вещей». Пока таких специалистов практически нет, но программы подготовки в области «интернета вещей» и киберфизических систем уже разработаны и реализуются и в мире, и в России, и в нашем университете.