Умный город: данные как основа интеллектуальной инфраструктуры

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к построению инфраструктуры умных городов использует распределенные данные и вычисления для обеспечения безопасности, гибкости и оперативного мониторинга окружающей среды.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Применение <span class="katex-eq" data-katex-display="false">A\mathbb{C}^{3} </span> в интеллектуальном здании позволяет эффективно развернуть систему, используя развернутый источник данных для обеспечения функциональности. — Применение $A\mathbb{C}^{3}$ в интеллектуальном здании позволяет эффективно развернуть систему, используя развернутый источник данных для обеспечения функциональности.

В статье рассматривается успешная реализация приложения для умных зданий, использующего концепцию Data Spaces, облачно-периферийные вычисления и технологии искусственного интеллекта.

Несмотря на растущий объем данных, генерируемых городской инфраструктурой, их эффективное и безопасное использование для повышения устойчивости и эффективности городов остается сложной задачей. В данной работе, ‘Harnessing Data Spaces to Build Intelligent Smart City Infrastructures Across the Cloud-Edge Continuum’, рассматривается подход, основанный на использовании пространств данных и распределенных вычислений на границе сети и в облаке. Предложенная архитектура демонстрирует успешную реализацию приложения для интеллектуальных зданий, обеспечивающего безопасный обмен данными, гибкое развертывание и мониторинг окружающей среды в реальном времени. Сможет ли подобный подход стать основой для создания действительно интеллектуальных и адаптивных городских экосистем будущего?

Разрозненные Данные и Ограничения «Умного Города»

Перспективы концепции «умного города» существенно ограничиваются разобщенностью существующих информационных систем. Городские данные, собираемые различными ведомствами и службами — от транспортных потоков и энергопотребления до показателей безопасности и качества воздуха — зачастую хранятся в изолированных хранилищах, несовместимых друг с другом. Эта фрагментация препятствует формированию целостной картины городской жизни, лишая возможности оперативно выявлять взаимосвязи и принимать обоснованные управленческие решения. Вместо единой платформы для анализа и оптимизации городской инфраструктуры, формируется мозаика из отдельных, не связанных между собой фрагментов информации, что снижает эффективность инвестиций и замедляет реализацию потенциала «умного города».

Традиционные централизованные модели сбора данных в рамках концепции «умного города» зачастую создают серьезные уязвимости и препятствуют достижению реальной совместимости различных систем. Концентрация информации в едином хранилище делает ее привлекательной целью для кибератак, а также порождает риски, связанные с единой точкой отказа. Более того, отсутствие стандартизированных протоколов и форматов данных затрудняет обмен информацией между различными ведомствами и службами, что препятствует комплексному анализу и эффективному управлению городским хозяйством. Вместо того, чтобы способствовать синергии, такая архитектура данных часто приводит к изолированным информационным «островкам», снижая общую эффективность и потенциал «умного города».

Разрозненность данных в современных городах существенно ограничивает возможности комплексного анализа и, как следствие, эффективного управления городским хозяйством. Отсутствие единой информационной среды не позволяет выявить взаимосвязи между различными аспектами городской жизни — от транспортных потоков и энергопотребления до уровня преступности и состояния окружающей среды. В результате, принимаемые решения часто основываются на неполных или устаревших данных, что снижает их эффективность и препятствует оптимизации ресурсов. Например, система управления транспортом, не интегрированная с данными о погоде и мероприятиях, не может оперативно реагировать на изменения обстановки и предотвращать заторы. Таким образом, преодоление фрагментации данных является ключевым условием для реализации потенциала концепции “умного города” и повышения качества жизни горожан.

Интерфейс приложения «Умное здание» отображает данные, полученные от установленных датчиков.

Пространства Данных: Основа Суверенного Обмена Информацией

Пространства данных (Data Spaces) представляют собой принципиально новый подход к обмену информацией, отличающийся от традиционных моделей, где данные перемещаются и копируются. Вместо этого, доступ к данным предоставляется на основе определенных правил и соглашений, позволяя организациям совместно использовать информацию, не передавая при этом права собственности или контроль над ней. Это достигается за счет использования стандартизированных протоколов и механизмов авторизации, гарантирующих, что владельцы данных сохраняют полный контроль над тем, кто и как может получить доступ к их активам. В отличие от централизованных хранилищ, пространства данных способствуют децентрализации и повышению безопасности, поскольку сами данные остаются под управлением владельца, а обмен осуществляется через контролируемые интерфейсы.

Реализация обмена данными в Data Spaces обеспечивается посредством стандартизированных протоколов и фреймворков, среди которых выделяются GAIA-X и IDSA Reference Architecture Model. GAIA-X представляет собой европейскую инициативу, направленную на создание суверенной инфраструктуры данных, основанной на принципах федерации и децентрализации. IDSA Reference Architecture Model, разработанный Международным советом по данным (IDSA), определяет общую структуру и компоненты для построения совместимых и интероперабельных Data Spaces, обеспечивая унификацию процессов обмена и доступа к данным. Оба подхода используют стандартизированные интерфейсы и протоколы, такие как APIs и механизмы управления доступом, для обеспечения безопасного и контролируемого обмена данными между участниками.

В основе концепции Data Spaces лежит принцип суверенитета данных, гарантирующий владельцам полный контроль над своими активами. Это достигается посредством децентрализованной архитектуры и применения механизмов управления доступом, позволяющих владельцам самостоятельно определять, кто, когда и при каких условиях может использовать их данные. Владельцы данных сохраняют право на изменение, удаление или отзыв доступа к своим данным в любой момент, независимо от местонахождения данных или инфраструктуры, на которой они хранятся. Данный подход принципиально отличается от традиционных моделей обмена данными, где контроль часто переходит к посредникам или агрегаторам данных.

Облако-Периферийный Континуум: Обеспечение Интеллекта в Реальном Времени

Облачно-периферийный континуум (Cloud-Edge Continuum) обеспечивает распределенную вычислительную мощность, необходимую для функционирования Data Spaces. В рамках этой архитектуры, вычислительные задачи распределяются между централизованной облачной инфраструктурой и периферийными устройствами, расположенными ближе к источникам данных. Такое распределение позволяет оптимизировать обработку данных, снизить задержки и повысить масштабируемость, что критически важно для приложений, требующих обработки больших объемов данных в реальном времени. Эффективное распределение нагрузки между облаком и периферией является ключевым фактором для реализации концепции Data Spaces и обеспечения их функциональности.

Платформы, такие как $AC^{3}$ Framework, обеспечивают оркестрацию потока данных между облачными ресурсами и периферийными устройствами. Это достигается посредством автоматизированного управления распределением задач обработки данных, определения оптимальных путей передачи данных и синхронизации данных между различными вычислительными узлами. $AC^{3}$ Framework позволяет динамически перенаправлять данные, в зависимости от требований приложения и доступности ресурсов, обеспечивая эффективное использование вычислительной мощности как в облаке, так и на периферии. Функциональность платформы включает в себя механизмы для мониторинга состояния устройств, управления жизненным циклом приложений и обеспечения безопасности данных при передаче и обработке.

Распределенная архитектура, обеспечиваемая континуумом облако-граничные вычисления, позволяет осуществлять обработку данных в режиме реального времени и поддерживать приложения с низкой задержкой. В качестве примера можно привести наше приложение для интеллектуальных зданий, которое демонстрирует точность обнаружения аномалий более 92%. Это достигается за счет переноса вычислительных задач ближе к источнику данных — на граничные устройства — что минимизирует время передачи и обработки, необходимое для принятия решений и реагирования на события в режиме реального времени.

Стандартизированные Протоколы и Защищенное Соединение Данных

Для обеспечения бесперебойного обмена данными в рамках Data Spaces используются стандартизированные протоколы, такие как Dataspace Protocol, и API, включая NGSI-LD API. Dataspace Protocol предоставляет механизмы для обнаружения, согласования и безопасной передачи данных между различными участниками Data Spaces. NGSI-LD API, основанный на Linked Data принципах, обеспечивает унифицированный интерфейс для доступа к данным и их интеграции, используя семантическое описание данных для повышения их интероперабельности и возможности повторного использования. Эти технологии позволяют различным системам и приложениям эффективно взаимодействовать и обмениваться информацией в рамках децентрализованной инфраструктуры Data Spaces.

Фреймворки, такие как Eclipse Data Connector, обеспечивают защищенный доступ к данным посредством реализации механизмов контроля доступа и принудительного соблюдения политик. Данная система позволяет определять и применять правила доступа к данным на основе ролей, атрибутов и контекста запроса. Реализованные политики доступа могут включать в себя аутентификацию, авторизацию, шифрование и аудит, гарантируя конфиденциальность, целостность и доступность данных в рамках Data Spaces. Eclipse Data Connector поддерживает различные протоколы и форматы данных, обеспечивая совместимость с различными источниками и потребителями данных, а также предоставляет инструменты для мониторинга и управления политиками доступа.

Для анализа данных, поступающих в Data Spaces, используются сервисы искусственного интеллекта и машинного обучения, включающие модели IsolationForest, Sequential Neural Network и RandomForestClassifier. На основе анализа 15000 образцов, система обеспечивает 72% точность обнаружения присутствия. При этом, средняя абсолютная ошибка (Mean Absolute Error) для определения температуры составляет менее 0.01, для влажности — менее 0.03, а для концентрации CO2 — менее 15. Эти показатели подтверждают эффективность применяемых алгоритмов для получения ценной информации из данных, поступающих в рамках Data Spaces.

К Унифицированной Экосистеме Пространств Данных

Организации, такие как Big Data Value Association и Data Spaces Business Alliance, активно способствуют развитию единого цифрового пространства посредством совместных усилий и стандартизации данных. Их деятельность направлена на преодоление фрагментации данных и создание совместимой экосистемы, позволяющей организациям безопасно обмениваться информацией и совместно разрабатывать инновационные решения. Эта координация включает в себя разработку общих протоколов, форматов данных и механизмов управления доступом, что существенно упрощает интеграцию данных из различных источников. В результате, создается благоприятная среда для развития новых бизнес-моделей и повышения эффективности использования данных в различных отраслях, включая умные города, промышленность и здравоохранение.

Практическое применение концепции единого дата-пространства демонстрирует разработка приложения для «умных зданий», объединяющая принципы дата-пространств и периферийный интернет вещей (IoT). Исследования показали, что данная интеграция позволяет достигать высокой точности определения наличия или отсутствия людей в помещениях: 72% для определения пустых помещений (на основе анализа 10032 образцов) и 71.9% для определения занятых помещений (на основе 4968 образцов). Такая точность, достигаемая благодаря обработке данных непосредственно на периферийных устройствах, открывает возможности для оптимизации энергопотребления, повышения безопасности и улучшения общего комфорта в зданиях, что является важным шагом к созданию более эффективной и устойчивой городской среды.

Слияние технологий обработки данных и принципов создания единого информационного пространства открывает беспрецедентные возможности для инноваций в сфере городского планирования и управления. Благодаря этому, города могут стать более эффективными в использовании ресурсов, значительно снизить воздействие на окружающую среду и повысить свою устойчивость к различным вызовам. Интеграция данных, полученных от различных источников, включая датчики интернета вещей и системы мониторинга, позволяет оптимизировать энергопотребление, улучшить транспортные потоки и обеспечить более качественное предоставление коммунальных услуг. В конечном итоге, такое слияние способствует формированию более комфортной и безопасной среды для жизни, работая над созданием действительно «умных» городов, способных адаптироваться к меняющимся потребностям своих жителей и обеспечивать устойчивое развитие в долгосрочной перспективе.

Интерфейс приложения для умного дома отображает список доступных комнат.

В представленной работе демонстрируется успешная реализация интеллектуальной системы управления зданием, использующей пространства данных, облачные и периферийные вычисления, а также методы машинного обучения. Это позволяет обеспечить безопасный обмен данными, гибкое развертывание и мониторинг окружающей среды в режиме реального времени. Подобный подход к организации данных и вычислений подчеркивает стремление к упрощению и оптимизации, что находит отклик в словах Ады Лавлейс: «То, что можно выразить в простой форме, должно быть выражено просто». Удаление избыточности, концентрация на сути — вот принципы, определяющие эффективность предлагаемого решения и его соответствие концепции «красоты как компрессии без потерь».

Куда Далее?

Представленная работа, хотя и демонстрирует работоспособность предложенной архитектуры, лишь касается поверхности сложности, присущей действительно интеллектуальным городским инфраструктурам. Проблема не в сборе данных — их и так предостаточно. Настоящая задача заключается в осмыслении этой информации, в выделении значимого из потока бессмысленных сигналов. Вопрос суверенитета данных, затронутый в исследовании, остается открытым; технические решения не могут полностью устранить политические и этические дилеммы, связанные с контролем над информацией.

Перспективы развития лежат в плоскости не увеличения вычислительных мощностей, а разработки более элегантных алгоритмов. Упрощение — вот истинный путь к прогрессу. Необходимо сместить фокус с централизованных моделей обучения на принципы децентрализованного интеллекта, где каждый узел сети способен к самостоятельному анализу и принятию решений. Иначе мы рискуем создать очередную сложную систему, требующую постоянного обслуживания и контроля.

В конечном итоге, ценность подобных исследований определяется не столько технологическими инновациями, сколько способностью стимулировать критическое мышление. Не следует забывать, что «умный город» — это не просто набор датчиков и алгоритмов, а сложная социо-техническая система, требующая глубокого понимания человеческих потребностей и ценностей. И это, пожалуй, самая сложная задача из всех.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21340.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-29 22:49