Заказчики: Promare Подрядчики: Red Hat Продукт: Red Hat Enterprise Linux (RHEL)Второй продукт: IBM Power Systems Третий продукт: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) Дата проекта: 2020/03 — 2020/04
|
Технология: Серверные платформы
Технология: Data Mining
Технология: Data Quality - Качество данных
Технология: Робототехника
|
2020: Развитие проекта беспилотных морских исследований MAS
16 апреля 2020 года стало известно, что компания Red Hat примет участие в инновационном проекте беспилотных морских исследований MAS.
В 1620 году из английского порта Плимут вышло судно «Мэйфлауэр», на борту которого находилось более сотни англичан, которые направлялись в Новый Свет в надежде на новую жизнь. 400 лет спустя автономное судно Mayflower (MAS) повторит путь легендарного парусника, только в этот раз без капитана и экипажа. MAS станет одним из первых полноразмерных и полностью автономных беспилотных судов, которым довелось пересечь Атлантику.
Проект MAS является результатом глобального сотрудничества, возглавляемого морской научно-исследовательской организацией Promare. Приуроченный к 400-летию легендарного рейса оригинального «Мэйфлауэра» проект открывает интересные перспективы для отрасли судоходства и будущего океанографических исследований.
Прогнозируется, что рынок автономного судоходства вырастет с текущих 90 млрд долларов до более чем 130 млрд долларов к 2030 году. Однако на апрель 2020 года многие автономные суда представляют собой лишь автоматизированные версии обычных кораблей и не способны оперативно адаптироваться к быстро меняющимся условиям океанского плавания. Promare планирует оборудовать MAS интегрированным комплексом технологий искусственного интеллекта, облачных и edge-технологий IBM, чтобы сделать возможным самостоятельное управление даже в самых тяжелых ситуациях.
За командование судном MAS будет отвечать система искусственного интеллекта AI Captain – комплекс взаимосвязанных когнитивных систем, позволяющих компьютеру правильно воспринимать информацию, принимать решения и действовать оптимально.
Искусственный интеллект AI Captain использует установленные на борту судна камеры для сбора визуальной информации и определения потенциально опасных преград, как например другие суда или мусор. По данным на апрель 2020 года судовая система машинного зрения находится в разработке и оттачивает свое функционирование на суше в рамках программам глубинного обучения, работающих на базе вычислительного комплекса IBM Power под управлением операционной системы Red Hat Enterprise Linux (RHEL), отраслевой Linux-платформы корпоративного класса.Обзор российского рынка банковской цифровизации: импортозамещение, искусственный интеллект и собственные экосистемы
Другие бортовые системы MAS – Autonomy Manager и Safety Manager – также управляются RHEL. Первая, Autonomy Manager, составляет рекомендации и принимает решения исходя из долгосрочных целей. Safety Manager отслеживает принятые решения и подтверждает их безопасность в контексте текущих ситуаций, например учитывая находящиеся в непосредственной близости препятствия, чтобы избежать столкновений. Safety Manager также может принимать необходимые меры для обеспечения безопасности, в том числе брать под контроль рулевое управление и тягу двигателей, активировать аварийное оборудование или выполнять перезапуск систем.
Бортовая вычислительная edge-система на базе Red Hat Enterprise Linux спроектирована с учетом требований эксплуатации критически важных рабочих нагрузок. Во время плаваний MAS не всегда сможет сохранять доступ к высокоскоростной связи, поэтому edge-устройства будут собирать, хранить и анализировать данные в локальном режиме. По восстановлении соединения эти данные будут отправлены на береговые edge-узлы и синхронизируются с дата-центром IBM Cloud. Команда инженеров-исследователей также сможет удаленного обновлять обучающие модели AI Captain.
Платформа RHEL хорошо подготовлена к работе с такой системой, поскольку может осуществлять развитую поддержку гибридных и мультиоблачных сред, и позволяет разработчикам легко перемещать приложения между серверами on-premises, центральным облаком и edge-системами (в данном случае, судном MAS). RHEL обеспечит высокий уровень надежности, что критически важно для проекта, который не может допустить возникновения системных сбоев при нахождении судна посреди океана.
На борту MAS будут доступны три модуля с датчиками и оборудованием, которые позволят проводить исследования и расширять научные знания в таких областях, как морская кибербезопасность, мониторинг морских млекопитающих, картирование уровней океана и пластиковое загрязнение.
Один день плавания научно-исследовательского судна обходится в десятки тысяч долларов, а длительность рейса определяется возможностью экипажа находиться в открытом море, что делает невозможным совершение многих морских экспедиций. Ожидается, что автономное судно Mayflower станет рентабельной и гибкой платформой для сбора научных данных, которые помогут сохранить экологию океана и связанные с ним отрасли человеческой деятельности.