Цифровизация: от простого к сложному

Сейчас много говорят о цифровизации, о том, как она может повысить эффективность бизнеса, откроет новые возможности для всех отраслей промышленности, изменит мир и самого человека.

Но как появился этот термин и что он означает? Все, что нужно знать, чтобы не потеряться в цифре и современном мире – простыми словами, от простого к сложному.

На данный момент определений для «Цифровизации» много. Но длинные формулировки и сложные фразы не дают ясности и запутывают еще больше.

Самое простое определение, которое можно дать, это численное описание окружающего мира. Но тогда получается, что цифровизация совсем не новая вещь. Люди с древности занимались созданием астрономических таблиц, морских карт и сложных чертежей. И без описаний окружающего мира с помощью цифр прогресс технологий был бы невозможен.

Однако такое определение «цифровизации» получается слишком общим и неточным.

Более подходящее объяснение «цифровизации» такое: это подход, который направлен на создание цифровой картины окружающего мира, но в формате, подходящем для обработки компьютером. В результате описания свойств объектов с помощью машинного кода возникает его цифровой двойник.

Профессора из США Майкла Гривза принято считать основоположником термина «цифровой двойник».

Полноценный «цифровой двойник» это не просто набор данных, а постоянно обновляемая цифровая модель объекта, которая получает данные со специальных датчиков. Благодаря этому появляется возможность сымитировать его поведение в реальном мире.

Для создания полнофункционального «цифрового двойника» важно не только собирать базовую информацию, но и учитывать изменения, которые происходят в самом объекте. Например, износ в процессе эксплуатации, отказы или возникновение каких-то проблем на производстве. Поэтому модель и данные нужно непрерывно обновлять.

Одно из главных преимуществ использования «цифровых двойников» в промышленности – экономия ресурсов. Одно дело проводить испытания в реальных условиях. Например, в случае с автомобильной шиной, этот процесс не только дорогой, но и очень длительный. И совсем другое – проводить тесты в виртуальной среде. Это помогает повысить качество продукта, снизить себестоимость, временные затраты и оперативно удовлетворять требования заказчика.

Завод будущего основан на «общении» умного оборудования и всех систем предприятия друг с другом: каждый объект получает свою цифровую модель и обеспечивает передачу данных. Это позволяет перейти к совершенно новому состоянию производства – промышленному интернету вещей (IIoT), который активно осваивается во всем мире. Технологии, основанные на киберфизических решениях и полной автоматизации производства, являются основой очередной промышленной революции – Индустрии 4.0.

Мир интернета вещей (IoT) предполагает возможность влиять на физические объекты через изменение их цифровых двойников. Для этого применяются умные контроллеры, используемые как непосредственно в производстве, так и в составе конечной продукции.

Пример такого IoT-объекта – автомобиль Тесла и его автопилот, который собирает информацию о дорожной обстановке и передает на сервер для обучения новых моделей и совершенствования возможностей управления беспилотным транспортом. В этом автомобиле даже аккумулятор поддерживает функции IoT, поскольку его эксплуатационные характеристики являются объектом управления. Например, вы покупаете машину с гарантированным пробегом от одной зарядки, а если понадобится дополнительный пробег, то производитель может удаленно провести апгрейд, ничего не меняя в самом авто.

Итак, IoT объекты начинают общаться между собой не только в реальном мире, но и в цифровом. С помощью облачных технологий и 5G они хранят, анализируют и передают массивы данных. Конечно, здесь встает вопрос о кибербезопасности — ее развитие будет одним из ключевых трендов в ближайшие годы. Что касается нового поколения стандарта сотовой связи 5G, то эта технология не только увеличит пропускную способность и сделает наши гаджеты шустрее, но и обеспечит бесперебойную передачу данных промышленного интернета вещей.

5G впервые фокусируется на двух принципиально важных системах – массовой машинной связи и ультранизких задержках при передаче данных. Это критически важно, например, для беспилотного транспорта и технологий «умного города», где вопросы безопасности, беспрерывного взаимодействия устройств жизненно необходимы.

Что будет происходить дальше? Количество датчиков и информации будет непрерывно расти. Для полезного использования всю эту информацию нужно агрегировать, анализировать и применять для построения различных цифровых моделей. Здесь мы приходим к известному термину Большие данные ( Big data). Основным вызовом становится вопрос эффективного использования собираемой информации — на сегодняшний день речь идет не более чем о процентах от уже доступных людям данных.

Ключевые технологии, которые могут помочь с обработкой стремительно растущих массивов данных – искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. Эти два понятия часто используют как синонимы, но это не совсем так. Попытки ученых описать принципы систем с ИИ были предприняты еще в середине прошлого века, после этого были предложены первые подходы к машинному обучению. Тем не менее, прорыв произошел только на рубеже веков: были разработаны методы глубокого обучения и ИИ стал постепенно проникать во все сферы нашей жизни.

На данный момент технология прошла определенные этапы зрелости. Сегодня активно развивается «воспринимающий ИИ». Это те умные устройства, машины с автопилотом, умные колонки, голосовые помощники, которые окружают нас сегодня, разговаривают с нами и собирают о нас информацию. А на следующем этапе, автономизация ИИ, человек будет исключаться из ряда процессов, машины научатся импровизировать и самостоятельно принимать решения.

Эволюционное развитие технологий приводит к слиянию реального мира и цифровых двойников. Встает вопрос, а может ли произойти цифровизация человека?

Раньше это было предметом научной фантастики до тех пора, пока Илон Маск не запустил проект Neuralink, который занимается прорывными нейротехнологиями. На данный момент компания решает медицинские задачи – разрабатывает нейроимплантанты, которые помогут парализованным людям и больным с нейрозаболеваниями в «общении» с окружающим миром.

Но революция нейроинтефейсов еще впереди, в будущем они сотрут границы между реальным и виртуальным пространством. Тем не менее, технологии сегодняшнего дня находятся на самом раннем этапе – их массовое применение начнется не ранее второй половины нашего века.

Автор статьи - команда Ctrl2GO