`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Как изменилось финансирование ИТ-направления в вашей организации?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Новые задачи – новые компьютеры

Статья опубликована в №6 (717) от 23 февраля

+44
голоса

Слово «инновация» так прочно вошло в обиход, и так в нем звучит что-то «новое», что о подлинном его смысле, скрытом в латинском innovato, как-то уже никто и не вспоминает. А зря. Потому что innovato – это не совсем «новое». Даже скорее совсем не новое. Это всего лишь «улучшение».

Новые задачи – новые компьютеры
Эта странная конструкция – фюзеляж автономного микровертолета, разработанного Джеффри Бэрроусом. Машина, несмотря на игрушечные размеры, способна только на основе визуальной информации сохранять заданную высоту полета и зависать над определенным участком. Демонстрации возможностей вертолета можно легко найти по имени автора на сайте самодельных беспилотных летательных аппаратов (diydrones.com)

Судя по интенсивности употребления слова «инновация», мы находимся в «инновационном периоде». В периоде постоянных улучшений. Которые называются по-умному улучшениями нередко только благодаря тому, что такое «красивое слово» просто непременно хочется употребить. На самом же деле для того, чтобы убедиться, что некоторое изменение приводит к некоторым улучшениям, нужно добиться его массового признания и подтвержденного хоть чем-то хоть в чем-то положительного результата. Желательно измеримого. Это очевидно. Иначе какое же это улучшение, в самом деле? Изменения же – это чаще всего просто изменения «настроек» больших уже существующих инфраструктур. Вариации каких-то безобидных, не фундаментальных параметров, которые не приводят к получению принципиально нового результата. Это не хорошо и не плохо, это данность. Особенно когда речь идет о находящихся в эксплуатации системах планетарного масштаба – в них «изменить фундаментальное» практически невозможно – нет ни одной реальной силы, обладающей требуемыми для решения такой задачи ресурсами. Так что, как это ни странно звучит, нет смысла искать что-то действительно новое именно в самых модных сегодня областях – в виртуализированных и облачных вычислениях, в Интернете, в социальных сетях etc. Это застывший мир прекрасно «обкатанных» фундаментально неизменных технологий, самым большим и новым событием в котором стала материализация принципа дуальности аппаратных средств вычислительных машин, основанных на бинарной логике, и программ для этих машин. Да, та самая виртуализация, которая, по сути, является всего лишь одним из многих практических применений принципа. Все это, безусловно, неплохо – инновации сдерживают «пожирание» рынков гигантами, иногда позволяя молодым малым компаниям становиться на ноги, благодаря инновациям открываются новые рабочие места, для какой-то части населения увеличивается «качество жизни» (трудно сказать, что это конкретно означает, но так принято говорить). И все же есть в «периоде инноваций» одно «но». Если он затягивается, то становится как-то скучно. Хочется, чтобы каждая новая инновация приводила к еще более лучшим улучшениям (автор это делает специально, не волнуйтесь), а на деле получается так, как позволяет инфраструктура. И ничуть не больше. Потому что у настроек любой технической системы есть определенные пределы. За которые выводит только что-то радикально, фундаментально новое. И его, к слову, можно создать самыми разными способами, совершенно необязательно с использованием принципиально иного технологического базиса.

Получается, что в поисках чего-нибудь не только нового, а одновременно уже работающего, интересного и полезного, стоит очень внимательно присматриваться не к макро-, а к микросистемам. В первую очередь междисциплинарным, в которых «вычислительная составляющая» играет пусть одну из основных, но все же не самую главную роль. Иными словами, к системам, чье принципиальное функционирование только при работающей (пусть даже идеально правильно) сугубо вычислительной части невозможно. Такие системы интересны по многим причинам. Но, главное, потому что выход любой системы в реальный мир за пределы традиционных «вычислительных» границ (плоскость экрана монитора и сигналы от клавиатуры и сегодня на самом деле ничем не отличаются от плоскости бумаги листинга с распечаткой результатов работы программы и сигналов от устройства считывания перфокарт, все дело только во впечатлениях того, кто находится за этими границами) означает потребность в очень сильных изменениях системы. Настолько сильных, что речь уже может идти о принципиальной новизне. При этом следует учитывать, что речь идет не обо всех микросистемах, а о максимально обособленных в смысле независимости от «инновационных сверхсистем». Так, например, несмотря на успехи, которые делают создатели автономно управляемых автомобилей, никаких «взрывов» в этой области искать нет смысла. Даже если такие автомобили когда-нибудь станут серийными, все равно они останутся абсолютно прозрачной комбинацией сканирующих лазерных дальномеров, компьютеров традиционной архитектуры и двух сверхсистем – глобального позиционирования и картографической (геоинформационной). С другой стороны, излюбленное биологами создание Природы и Эволюции, обычная мушка-дрозофила, умудряется решать самые трудные для «автономных» автомобилей (которые на самом деле полностью зависимы от результатов работы сверхсистем) задачи совершенно самостоятельно. Например, задачу уклонения от препятствия дрозофила решает в реальном времени (и еще как решает, если принять во внимание тот факт, что дрозофила способна в полете выполнить поворот на 90° за 50 миллисекунд!) и без использования быстродействующих активных сканирующих устройств, позволяющих измерять дальность, и без полученной от «сверхсистемы» карт местности, и без информации о своем положении в некоторой глобальной системе координат, и вообще без самой этой системы. Проиллюстрировать неигрушечность такой задачи лучше всего с помощью описания экспериментальных установок, на которых изучаются системы «оперативного управления полетом» дрозофил в Университете Беркли. Там, в лаборатории профессора Дикинсона (Michael Dickinson) для дрозофил создали виртуальную реальность – камеру, внутренние стенки которой представляют собой светодиодный экран с тысячами излучателей. Подвешенная на нити дрозофила летит на месте в этом виртуальном мире, ориентируясь по изменению изображений на стенках камеры-экране. Ее повороты вызывают кручение нити, к которой прикреплено крохотное зеркало. Отраженный от него лазерный луч фиксируется тысячами оптических датчиков, что позволяет определять курсовые углы полета подопытной дрозофилы. Полученные данные обрабатываются в реальном времени цифровым вычислителем и замыкают «контур управления дрозофилой», изменяя изображения на светодиодном экране. Если сравнивать с технологиями из мира автономных автомобилей, по сути, речь идет о сочетании «лазерного локатора наоборот» и всей картографической подсистемы. Весьма серьезная конструкция, при этом предназначенная всего лишь для изучения на уровне поведения системы управления полетом фруктовой мушки, а не для решения тех задач, с которыми сама мушка прекрасно справляется.

Частная компания Centeye, основанная бывшим сотрудником Исследовательских лабораторий военно-морского флота США Джеффри Бэрроусом (Geoffrey L. Barrows), как раз занята решением задачи автономной пассивной навигации летающих микророботов с использованием только визуальной информации. И, что вовсе удивительно, начавшая в 2000 г. с одного работника, 200-долларового осциллографа, кучки электронных компонентов из радиолюбительской сети магазинов Radio Shack и одного ноутбука, компания смогла сделать много весьма интересного. А главное, смогла это сделать совершенно нетрадиционными способами (похоже, апатичный персональный блог основателя компании с единственной на день написания статьи записью не случайно иронично назван «безграмотный инженер» – www.illiterateengineer.com). Итак, разберемся для начала, что именно делает Centeye? В общем виде задача уже была поставлена. Если говорить конкретно, то Джеффри Бэрроус создает вычислитель, способный решать задачу управления полетом с помощью информации об «оптических потоках» (optic flow). Причем не просто «некоторый вычислитель», хоть размером с небольшое здание и энергопотреблением среднего завода (в этом случае все было бы совсем не интересно), а микровычислитель, предназначенный для летающих роботов с полезной нагрузкой, исчисляемой десятками граммов. И, соответственно, с очень маленьким энергопотреблением.

Под оптическими потоками принято понимать движения текстур в изображениях, воспринимаемых неким субъектом (например, той же дрозофилой), вызванные взаимными перемещениями субъекта и объектов реальности. В принципе, сама эта задача поставлена давно, и для специалистов возможность применения информации об оптических потоках в робототехнических системах не является откровением. Тем более что исследования насекомых (с помощью таких методик и стендов, как в опытах профессора Дикинсона) убедительно подтверждают гипотезу об использовании (по меньшей мере, насекомыми) именно этой информации, несмотря на относительную новизну самой гипотезы (в 1950 г. ее выдвинул и теоретически обосновал один из современных классиков психологии визуального восприятия Джеймс Джером Гибсон). В общем-то, и для решения задачи «выуживания» информации об оптических потоках из последовательности изображений, получаемых с помощью установленных на движущемся объекте камер, и для получения из этой информации некоторых моделей препятствий разработан математический аппарат. Вот только проблема в том, что речь идет о четырехмерных задачах векторной алгебры, которые надо решать в реальном масштабе времени. А это значит – задачи большой размерности с нетривиальной алгоритмикой и изобилием циклических конструкций. Это, на первый взгляд, незначительное и очевидное утверждение дает почву для весьма нетривиальных рассуждений. Например, в научно-популярной литературе часто используются сравнительные оценки возможностей «биологических» (природных нейронных сетей) и машинных (на основе двоичной логики) вычислителей. Так, нервная система относительно простого насекомого может насчитывать порядка миллиона нейронов, каждый из которых способен принимать посредством дендритов сигналы от десятка тысяч других, при этом сигналы подвергаются обработке и в самих дендритах, а время реакции нервной системы насекомого оценивается на уровне 1 миллисекунды. Если считать, что обработка сигналов в дендритах «замедляет» систему на порядок, можно оценить ее быстродействие перемножением всех оценок и получить величину 14-го порядка. Примерно столько каких-то «вычислений» в секунду производит нервная система насекомого. В сравнении с производительностью GPU современных видеокарт эта оценка уже не пугает – она всего на пару порядков выше возможностей современных технологий, ориентированных на массовое производство и потребительский рынок. Это сравнение как будто дает твердую почву для надежд на скорую интеллектуализацию традиционных вычислителей и их совершенно новые уже даже не функции, а способности. Увы. Все попытки решать «в лоб» те задачи, которые, как орешки, щелкаются биологическими вычислителями, по сей день не дали никаких положительных результатов. Вероятнее всего, проблема заключается в том, что используемые нами абстрактные конструкции (той же векторной алгебры, например) в своей основе чудовищно далеки от специфики биологических, природных вычислителей. А их реализация, решение задач на их основе и посредством имеющихся цифровых вычислительных машин только значительно ухудшает картину. Потому что неизбежно появляются циклические конструкции, на которые требуется время и энергия.

Предложенный Centeye и реализованный в совершенно смешных размеров «железе» подход абсолютно иной. Он отличается и от попыток построения вычислительных моделей нейронных сетей, и от решения задачи с помощью чистой вычислительной математики «в лоб». Во-первых, речь идет о переложении львиной доли ресурсоемких алгоритмов на аналоговый вычислитель, интегрированный с оптическими сенсорами. Оценить степень «разгрузки» этим решением цифровой части устройства можно просто по указанию типа цифрового вычислителя – это... далеко не самый-самый из своего семейства восьмибитовый микроконтроллер PIC компании Microchip с тактовой частотой всего 10 МГц. При этом аналоговая часть выдает информацию об оптическом потоке с частотой почти полтора килогерца (что обеспечивает, по сути, время реакции менее миллисекунды), а все устройство сохраняет работоспособность почти независимо от контраста текстур объектов реального мира, находящихся в его поле зрения. Во-вторых, конструкторы Centeye часть аналогового вычислителя реализовали фактически на функциональном уровне, используя непосредственно свойства электронных компонентов, а не их соединений (такой прием с давних времен распространен даже в бытовой технике, например фильтры на поверхностно-активных волнах, но о нем почти не вспоминают в computer science). В-третьих, стоит процитировать самого основателя Centeye Джеффри Бэрроуса – решение задач построения интеллектуальных систем останется нетривиальным даже тогда, когда будут все нужные математические модели, потому что реальность требует полной их переработки и адаптации к имеющимся технологическим средствам.

Крохотная фирма Centeye www.centeye.com сделала не один образец своих действующих вычислителей весом в пару десятков граммов. Заинтересованные могут ознакомиться и с диссертацией Бэрроуса, и со статьями, в которых описана и богатая история попыток решения задачи, и подход Centeye, и технические детали созданных компанией машин. После этого можно и посмотреть предлагаемые компанией видеоролики. Они, на первый взгляд, невзрачны, но если понимаешь, как непросто научить крохотный комнатный робот-вертолет уклоняться от надвигающейся на него коробки, впечатляют.

На самом же деле, конечно, речь вовсе и не об этих гибридных машинах (хотя это очень хорошо, что аналоговые и функциональные вычислители не забыты и используются), и даже не о Centeye. Дело в том, что процесс поиска нового не останавливается, и Centeye – всего лишь один из шагов эволюции технической мысли. Поиск новых жизнеспособных технологий – процесс эволюционный, но принципиально отличающийся от эксплуатационных улучшений сверхсистем. И пример Centeye показывает, как изменились условия работы тех, кто действительно что-то ищет. Во-первых, стало несоизмеримо доступнее производство малосерийных заказных микросхем – в противном случае Centeye, даже поддержанная финансированием DARPA, просто не смогла бы изготовить реальные изделия. Во-вторых, уровни подготовки специалистов, средств разработки и их доступности позволили в обозримое время крохотной компании спроектировать эти микросхемы. О чем совсем недавно можно было говорить почти как о фантастике. В-третьих, доступность, понятность и пригодность к использованию в разработках экспериментального характера современных компонентов (таких как микроконтроллеры) достигли самого высокого уровня. С подобными условиями создания сложных систем человечество фактически сталкивается впервые. И это не красивые слова, а реальность. Пусть на пути эволюции созданные устройства будут сначала неуклюжими, и пусть аналоговым вычислителям свойственно ошибаться (и экспериментаторы с интеллектуальными гибридными сенсорами оптических потоков этого не скрывают). Новые задачи все равно потребуют новых машин. И условия позволяют их уже создавать не выходя за рамки традиционных кремниевых технологий.

+44
голоса

Напечатать Отправить другу

Читайте также

Как-то на полуслове…

И пару слов в защиту "машинок":
Использование "сверхсистем" требуется для решения задач видимо не стоящих перед мушками - перемещения на большие (относительно собственных размеров) расстояния.
Для "оперативной" ориентации технология лазерного сканирования по-моему, более предпочтительна, поскольку более информативна, и в частности, не зависит (почти) от условий освещенности. Да и само лазерное сканирование тянет больше чем на «инновацию».

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT