Журнал "Системы Безопасности" № 2‘2021

обеспечивают переход от интеллектуального здания к обучаемому или когнитивному. Упомянутый переход происходит при наличии ряда необходимых условий, к которым относят- ся, по крайней мере, соответствующие строи- тельная инфраструктура, архитектура системы и приложения. Наличие этих условий позволяет обеспечить переход к системному обучению, формирующему технологии ИИ. Строительная инфраструктура Строительная инфраструктура, использующая ИИ, ведет не только сбор данных от большого количества датчиков, но и их хранение для последующей обработки и анализа. При этом чем больше полнота получаемых данных, тем более качественным будет реакция ИИ. Поскольку устанавливаемые для решения этой задачи проводные датчики также требуют обслуживания, представляет большой интерес использование беспроводных датчиков, не тре- бующих обслуживания. Архитектура системы Архитектура системы – это платформа, под- держивающая процессы обучения. Она может быть как облачной, так и серверной. Сервер- ные обладают большей вычислительной мощ- ностью, а облачные – более широким функ- ционалом. Необходимо отметить, что плат- форма ИИ строится на инфраструктуре систе- мы автоматического управления зданием, которая управляет инженерным оборудовани- ем здания и обеспечивает контроль систем автоматизации помещений. В этом смысле интересно отметить, что предлагаемая зару- бежными специалистами 1 структура объедине- ния автоматизации зданий с платформой (облачной) искусственного интеллекта во мно- гом совпадает со структурой системы автома- тизации здания, приведенной в стандарте ISO 16 4842. Обе структуры имеют три уровня – полевой, аппаратного управления и диспетче- ризации (менеджмента), только при объеди- нении с облачной платформой активнее используются облачные технологии, и на уров- не менеджмента появляется облачная плат- форма ИИ, обеспечивающая новый качествен- ный уровень решения, на котором возможна реализация обучаемого здания. Приложения Приложения на основе ИИ можно разделить на условные категории, такие как: l оптимизированное управление оборудовани- ем объекта, инфраструктурой и площадями; l управление нагрузками; l превентивное обслуживание; l повышение эффективности использования персонала; l предоставление платных услуг; l повышение эффективности использования датчиков. В качестве примера платформы интеллектуаль- ных сервисов можно привести платформу Azure компании Microsoft 3 . Как видно из рис. 3, платформа в своем блоке интеллекта содержит модуль машинного обуче- ния и аналитики, обеспечивающий анализ поступающей информации и формирование на основе актуальной и ранее полученной инфор- мации управляющих воздействий. Алгоритм машинного обучения более подробно приводился на онлайн-саммите "Умные дома и здания в России" 4 . Он применяется для предска- зания значения, определения аномалий и клас- сификации наборов данных. цель определяет средства Подводя итог теме использования ИИ в качестве инструмента автоматизации зданий, следует отме- тить, что требования и задачи заказчика опреде- ляют архитектуру IoT интеллектуального здания и соответствующие устройства, а не наоборот. В свою очередь, применение технологий ИИ поз- воляет использовать широкий спектр приложений в области автоматизации зданий. Практические результаты, планируемые как эффект от реализа- ции решений на основе ИИ, необходимо точно обозначить на начальном этапе работы с про- ектом, поскольку "это играет определяющую роль в выборе процесса обучения и его моделирова- ния, а также в выборе платформы ИИ и типа, количества и расположения датчиков сбора энер- гии, необходимых для ввода данных" 1 . n www.secuteck.ru апрель – май 2021 Конвергенция СБ и АСУЗ К О М П Л Е К С Н А Я Б Е З О П А С Н О С Т Ь , П Е Р И М Е Т Р О В Ы Е С И С Т Е М Ы 119 Рис. 4. Машинное обучение Рис. 3. Платформа интеллектуальных сервисов работы с данными Azure (искусственный интеллект и машинное обучение) 1 Artificial Intelligence in The Field of Building Automation. Professor Michael Krödel, CEO, Institute of Building Technology, Otto- brunn, Germany and Professor for Building Automation and Technology, University of Applied Sciences at Rosenheim and Gra- ham Martin Chairman & CEO, EnOcean Alliance. 2 Системы автоматизации и управления зданиями. АВОК СТАНДАРТ-5-2004. Часть 2. Основные положения. Аппаратные средства. 3 Онлайн-саммит "Умные дома и здания в России". "Умные города и умные здания". Данилин А., компания Microsoft. Доклад. 4 Онлайн-саммит "Умные дома и здания в России". Платформа Интернета вещей на Edge. Коржебин А., Tibbo systems. Доклад. Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru