Тему построения интеллектуальных сетей управления в различных областях городского хозяйства нельзя назвать абсолютно новой. Однако в силу недостатка реализации подобных систем у нас в стране многие нюансы, характерные для практики их применения, пока обсуждаются редко. Об этих проблемах мы беседуем с Андреем Тихоновым, директором по продажам IBM в России и СНГ, и Джо Старком, директором по разработкам технологий интеллектуального видеонаблюдения.

Intelligent Enterprise: Интеллектуальные сети, управляющие современным город­ским хозяйством, хотя по сути и являются инновационным продуктом, строятся, очевидно, не на пустом месте. Современный город уже наверняка располагает некоторой инфраструктурой, которую можно и нужно использовать…

Джо Старк: Да, такая инфраструктура имеется, по крайней мере в крупных городах мира. И Москва здесь, надо сказать, не только не отстает, но и вполне может по ряду характеристик считаться передовым городом. Это, например, касается очень близкой мне темы управления системами видеонаблюдения. Количество видеокамер в вашей столице велико, что уже создает некое необходимое условие для развертывания интеллектуальных систем управления городских хозяйством. Хотя, конечно, речь идет именно о необходимом, а не о достаточном условии.

Во-первых, современные интеллектуальные сети способны создавать синергетический эффект за счет интеграции систем, отвечающих за различные функциональные направления деятельности городских служб. А это значит, что при создании действительно современных комплексов помимо видеокамер наверняка потребуются иные датчики и исполнительные устройства, внедренные к тому же не в единичном, а в достаточно массовом порядке.

Во-вторых, модели тех же видеокамер могут различаться. Думаю, что даже неспециалистам понятно: аналоговые системы тут заметно проигрывают цифровым, и прежде всего в возможности гибко управлять ими. Другое дело, что сама интеллектуальная городская сеть должна быть способна «выжать» даже из не самого продвинутого устройства все то, что может определять его возможности для решения конкретной задачи.

Далее, необходимо наличие инфраструктуры коммуникаций, причем самой разнообразной. Так, например, весьма востребованные в этом смысле технологии беспроводной связи не ограничиваются даже полным арсеналом стандартов, применяемых при организации сотовой телефонии и для связи мобильных телефонов с другими устройствами. В ряде очень значимых городских проектов (особенно тех, в которых важную роль играет управление безопасностью), я знаю, используются сети RF-диапазона со специфическими протоколами. Хотя, конечно, о традиционных коммуникациях тоже никак не стоит забывать.

Андрей Тихонов: Очень важно понимать, что данные, снимаемые со всевозможных первичных устройств, обслуживающих городское хозяйство, очень часто (если не сказать всегда) попадают в компьютерные сети традиционной архитектуры, где они и обрабатываются, приводятся к нужной форме.

Наличие мощных современных программно-аппаратных вычислительных ресурсов, опыта их по­стро­ения и эксплуатации — тоже, по сути, необходимое условие создания тех интеллектуальных систем, о которых мы ведем речь. Не зря мы в любом случае говорим о коммуникациях на основе IP-протокола, а обеспечение таких важных характеристик, как управление доступностью, надежностью систем, внедрение современных технологий их администрирования, остается универсальным вопросом.

Какого типа задачи приходится решать сейчас, опираясь на мировой опыт вашей компании?

Андрей Тихонов: Имея определенную базу в виде первичных устройств мониторинга и управления, коммуникационных технологий, а также методов высокоуровневой обработки данных, можно, разумеется, приступать к решению реальных задач. К наиболее простым в этом отношении я бы отнес задачи, в которых, скажем, автоматически создается в зависимости от ситуации поток событий или работ, формируются инструкции оператору и т. д. Существуют и несколько более сложные ситуации, соответственно требующие от системы (впрочем, как и от персонала) определенного уровня интеллектуальной обработки информации.

Джо Старк: Мне лично хорошо знакома тема управления транспортом, и оттуда я мог бы взять довольно показательный пример, который мы реализуем в Тайване. Локомотив поезда, как известно, представляет собой довольно сложную механическую систему, в которой отдельные узлы изнашиваются неравномерно. К тому же это сильно зависит от условий эксплуатации. Имея по­стоянно снимаемые с датчиков данные о техническом состоянии этих узлов, а также, скажем, историю эксплуатации конкретного локомотива в конкретных погодных условиях (эти данные тоже можно снять с датчиков), мы можем с высокой степенью достоверности предсказать, в какой момент тому или ному оборудованию действительно необходим ремонт. И тем самым сэкономить весьма значительные средства. Мы можем и должны также учитывать, о каком локомотиве идет речь — перевозящем грузы или скоростном пассажирском экспрессе. Ведь некоторые узлы у них вполне могут оказаться общими.

Мы относительно подробно поговорили о базовом уровне построения сетей управления городским хозяйством и о некоторых задачах, решаемых на этой основе. Но наверняка есть и такие ситуации, которые требуют максимального использования интеллектуальных алгоритмов. Тем более что некоторые из них, например, относящиеся к искусственному интеллекту или оптимизации сложных систем, достаточно хорошо проработаны даже на сегодняшний день…

Джо Старк: Да, такие алгоритмы используются, и их можно в целом разделить на две группы. К первой я бы отнес реализацию тех возможностей управления, которые возникают в связи с некоторыми ситуациями, к счастью, не так часто встречающимися в жизни. Они по определению требуют очень четкой координации действий различных городских служб, но вместе с тем полноценно отработать такую координацию на практике (или даже на максимально приближенной к практике модельной ситуации) практически невозможно. Мне вспоминается трагическое событие перед выборами в Мадриде, когда именно в транспортной системе города был устроен массовый теракт. Понятно, насколько важны здесь слаженные, грамотные и очень оперативные действия многих служб, координировать которые надо исходя из реальной ситуации. Понятно, что базовый уровень интеллектуальных городских сетей играет тут очень важную роль, но и по­строение правильных алгоритмов управления высокого уровня также трудно переоценить.

Следующая группа проблем больше ориентирована на решение математических задач, связанных, скажем, с распознаванием образов. На практике подобное направление мы развиваем, например, в Чикаго. Основная идея в данном случае состоит в том, чтобы трансформировать неструктурированные данные, ассоциируемые с записью камер наблюдения, в структурированную форму. Речь идет о распознавании различных объектов на записи, присвоении им определенного индекса, атрибутов и помещении данной информации в классическую реляционную базу данных. В результате, например, можно задать системе вопрос: сколько раз за последние три недели белый фургон останавливался в городе в запрещенных для стоянки местах более чем на 15 минут. Система уже определила объект «фургон», проанализировала тысячи часов видеозаписи, присвоила этому объекту атрибуты и поместила данную информацию в соответствующие записи базы данных.

Андрей Тихонов: Функционал, о котором мы сейчас говорим, крайне необходим при создании систем безопасности. Важно, что подобные алгоритмы преобразования неструктурированной информации в структурированную применимы ко многим другим объектам. И если определенные компоненты концепции «разумный город» и интеллектуальных транспортных систем имеют локальную специфику, то данные функции практически универсальны. Багаж в аэропорту, к которому полчаса никто не подходит, человек, долго слоняющийся на той территории торгового центра, на которой обычно никто не задерживается… Все это может вызвать подозрения, хотя «вручную» выделить подобные сценарии среди тысяч других, происходящих одновременно, чрезвычайно трудно. В случае применения интеллектуальных сетей все это делается автоматически и уже работает на практике.

Интересно, как будут развиваться технологии, о которых мы говорим. Очевидно, интеллектуальные функции в них будут год от года добавляться. В связи с этим возникает во­прос — в какой степени система может сама брать на себя ответственность за принятие решения в тех или иных ситуациях.

Джо Старк: Совер­шен­ствование систем, безусловно, идет, и сразу по нескольким направлениям. Во-первых, много внимания уделяется предотвращению ложного срабатывания. Качающиеся от ветра ветки деревьев, случайно пролетевшая мимо камеры птица, упавший с крыши ком снега — все это способно создать мощный фон, крайне нежелательный в работе систем наблюдения вообще и комплексов обеспечения безопасности в особенности. Иными словами, сегодня любой из вышеназванных инцидентов может трактоваться как попытка несанкционированного проникновения на некий объект. Способность распознавания различных ситуаций и соответственно их автоматическая классификация могли бы стать серьезным достижением в построении интеллектуальных систем управления город­ским хозяйством.

Также небезынтересна с точки зрения практики деятельность, связанная с локализацией систем для применения в отдельных регионах. В частности, это касается законодательства. Например, в Германии — стране, откуда я родом, — запрещено вести запись информации, связанной с личной жизнью граждан. Это, в частности, означает, что если в объектив городской видеокамеры, по каким‑либо причинам направленный на фасады жилых домов, попадет окно конкретной квартиры, то вся запись, так или иначе отразившая происходящее в данном жилище, должна быть либо блокирована, либо немедленно уничтожена. Сейчас все это делается вручную. Предполагается, что в будущем блокировка необходимых записей будет переведена в автоматический режим. Подобные примеры перспективного развития систем можно приводить еще долго, хотя я говорю только о тех, где уже достигнуты серьезные исследовательские результаты.

За кем же остается принятие решений? Я бы однозначно ответил — за специалистами. Конечно, все упомянутые выше обстоятельства ведут к тому, что системы постепенно берут на себя работу, которую ранее выполнял человек. В принципе им может быть позволено в каких‑то самых простых ситуациях (например, закрытие шлагбаума) действовать без указаний персонала. Но их интеллектуальные возможности, все возрастающие, должны направляться прежде всего на то, чтобы помочь специалистам принять правильное решение.

Известно, что применение решений по управлению городским хозяйством часто связывается с так называемыми лучшими практиками. В то же время ясно, что подобные проекты всегда обладают и будут обладать своей спецификой, в каком бы городе мира они ни внедрялись. Нет ли в этом противоречия?

Андрей Тихонов: Дей­ствительно, лучшие практики часто ассоциируются с фактически готовым преднастроенным решением, единожды развернув которое, можно долго работать в соответ­ствии с ним. Тем не менее изначально концепция лучших практик вовсе не предполагает именно такого развития событий.

Если говорить о некоторой постоянной составляющей подобных проектов, я бы также выделил методологии. Здесь наряду с проектным управлением очень большую роль играет управление изменениями, которое на сегодняшний день также следовало бы признать развитым. Это, кстати, еще раз подчеркивает тот важный факт, что проекты по построению интеллектуальных сетей управления могут длиться годами. И даже не потому, что они сверхсложные, а скорее в силу непрерывного совершенствования технологий и развития постановки задач. Концепции, которые сегодня прорабатываются исследовательскими центрами, завтра будут готовы для практического использования. В каждой стране работают локальные партнеры IBM, создающие наиболее востребованные для того или иного города решения. Так что технически компоненты систем могут быть и различными, но, грамотно управляя проектом и изменениями, можно эффективно получать необходимый результат.