Проактивные или повсеместные вычисления

Сергей Пахомов

Технология точного определения местоположения (Precision Location)

Place Lab: недорогая технология определения местоположения

Распознавание и предсказание человеческой деятельности (SHARP)

Глядя в будущее

Заключение

 

Не за горами то время, когда вычисления станут повсеместными и превратятся в основу повседневной жизни человека. Специалисты Intel совместно с представителями научных и отраслевых кругов работают над несколькими проектами по исследованию технологий и моделей использования вычислений в жизни людей. Эти исследования охватывают фундаментальные проблемы, которые необходимо разрешить, чтобы сделать вычисления доступными в любое время и в любом месте, например создать экономически эффективную инфраструктуру для приложений, зависящих от местонахождения, или обеспечить необходимый уровень защиты и безопасности при передаче информации между неуклонно возрастающим числом устройств.

Исследования в области повсеместных вычислений помогают сформировать видение Intel в сфере проактивных вычислительных систем. В этой модели компьютеры предугадывают потребности пользователей и по возможности предпринимают проактивные шаги для удовлетворения этих потребностей с минимальным вмешательством со стороны человека.

Технология точного определения местоположения (Precision Location)

Технология систем глобального позиционирования (Global Positioning System, GPS) широко используется для приложений определения местонахождения, таких как навигация на открытом воздухе или работа служб спасения. Однако эта технология имеет ряд ограничений: приемники GPS не работают в помещении или в условиях плотной городской застройки, если высокие здания экранируют сигнал со спутника GPS. Кроме того, существует ряд приложений, для которых необходима большая точность, чем та, что могут обеспечить обычные приемники GPS, но подобная точность нужна только для узких замкнутых областей.

Исследователи Intel работают над созданием технологии точного определения местоположения, которая будет работать как в помещении, так и за его пределами и определять местонахождение с точностью менее одного метра.

Исследователи уже разработали прототип системы, которая состоит из беспроводной локальной сети ноутбуков и фиксированных точек доступа. Ноутбук связывается с каждой точкой доступа и определяет расстояние до нее посредством измерения времени поступления сигнала (Time-Of-Arrival, TOA). Расположение точек доступа введено в ноутбук. Зная расстояние между любыми двумя точками доступа и их местоположение, можно вычислить собственное местоположение. Эта информация может использоваться для собственных нужд или передаваться другим устройствам в сети для приложений, связанных с инфраструктурой.

Технология точного определения местоположения на основе беспроводных локальных сетей, интегрированная в устройства бытовой электроники, может стать идеальным дополнением существующих систем GPS. Ее можно использовать в самых разных моделях, таких как ориентация внутри помещений и отслеживание перемещения оборудования в реальном времени (представьте врача в больнице, которому срочно потребовался дефибриллятор). Эта технология также обеспечивает безопасность: пользователь имеет возможность контролировать, кому известна информация о его местоположении.

В начало В начало

Place Lab: недорогая технология определения местоположения

Для того чтобы повсеместные вычисления получили широкое распространение, системы определения местоположения должны стать доступными по цене и работать в самых разных областях — как внутри помещения, так и за его пределами.

Чтобы разрешить эту проблему, подразделение Research Seattle разработало Place Lab — набор инструментов, который позволяет встраивать в потребительские устройства средства для определения местоположения на базе близкорасположенных точек доступа 802.11 и базовых станций сотовых сетей GSM. Place Lab — система с открытым исходным кодом и может работать на различных типах ноутбуков, карманных ПК и мобильных телефонах. Этот набор инструментов позволяет определять местоположение с помощью ноутбуков, карманных ПК и мобильных телефонов, прослушивая радиосигналы от точек доступа 802.11, базовых станций сотовых сетей GSM и стационарных устройств с поддержкой технологии Bluetooth, которые уже достаточно распространены в нашем мире. Все эти устройства имеют уникальные или практически уникальные идентификационные номера (например, MAC-адреса). Устройства, использующие Place Lab, могут определять свое местоположение локально, без передачи этой информации в центральную службу.

Благодаря использованию потребительских устройств и существующей инфраструктуры технология Place Lab предоставляет простой и недорогой способ определения местонахождения. За счет открытых исходных кодов Place Lab будет способствовать разработке и внедрению широкого диапазона приложений и услуг по определению местонахождения. Технология Place Lab уже внедрена в студенческих городках Калифорнийского университета в Сан-Диего и Технологического института Джорджии. Эти системы, во-первых, помогают определять местонахождение преподавателей и студентов, а во-вторых, служат испытательным полигоном для исследований.

В начало В начало

Распознавание и предсказание человеческой деятельности (SHARP)

Для реализации проактивных вычислений, когда устройства, встроенные в среду нашего обитания, будут предугадывать потребности человека и в некоторых случаях предпринимать проактивные действия, эти устройства должны уметь точно предсказывать действия человека.

С этой целью подразделение Intel Research Seattle разрабатывает систему, которая сможет автоматически распознавать множество видов человеческой деятельности (приготовление пищи, прием лекарств или мытье посуды) и в случае необходимости предпринимать проактивные действия для помощи в этой деятельности. Эта система, получившая название SHARP (System for Human Activity Recognition and Prediction — система для распознавания и предсказания человеческой деятельности), основана на технологии радиочастотной идентификации, а также на новейших технологиях извлечения информации и машинного самообучения.

Когда человек занимается какой-либо деятельностью, происходит сбор информации с датчиков, расположенных на всех объектах вокруг человека. Затем данные передаются в «мыслительный» узел — самообучающийся алгоритм, который анализирует данные, сравнивает их с большим количеством моделей поведения и находит модель с наилучшим соответствием.

Основная цель исследований в области технологии SHARP — создание систем, которые позволят пожилым людям с нарушениями здоровья выполнять повседневные бытовые действия, чтобы как можно дольше продолжать жить дома. Работая в этом направлении, исследователи создали прототип для проверки концепции, названный Caregiver Assistant (ассистент сиделки), который использует технологию SHARP для автоматического распознавания жизнедеятельности пожилого человека без необходимости прямого наблюдения за ним, высвобождая медицинский персонал и позволяя ему сконцентрировать усилия на качестве ухода. Другой прототип приложения — это CareNet Display, интерактивная система, которая позволяет сопоставлять фотографии человека с информацией о его повседневной деятельности. Данная система может использоваться членами семьи и друзьями для координации ухода за больным. Существует множество потенциальных применений технологии SHARP — от обучения студентов-медиков различным процедурам до внедрения передового опыта на предприятиях.

В начало В начало

Глядя в будущее

До сих пор исследования Intel в области повсеместных вычислений были сосредоточены на решении основополагающих проблем, включающих обеспечение повсеместного доступа к информации (персональный сервер), технологии определения местоположения (Precision Location и Place Lab), а также автоматическое распознавание человеческой деятельности (SHARP). Эти исследовательские проекты уже приносят свои результаты. В следующей фазе исследований основное внимание будет уделяться социальным проблемам, а также снижению сложности технологий.

Intel проводит исследования в области повсеместных вычислений, сотрудничая с учеными ведущих университетов. Основное внимание уделяется социальным проблемам, в решении которых могут помочь высокие технологии. Исследователи изучают, как подобные технологии могут помочь пожилым людям как можно дольше обслуживать себя в домашних условиях, как они могут поддерживать здоровье, а также как технологии могут решать проблемы неспособности к обучению, например в случае аутизма.

Вместе с учеными из Калифорнийского университета в Беркли и Вашингтонского университета исследователи Intel будут изучать, как высокие технологии можно применять для развития регионов мира, для повышения доходов неимущих, ускорения экономического развития и улучшения качества жизни. Основные потребности в технологиях в этих регионах — организация связи в сельской местности, создание сетей, недорогих устройств и интерфейсов пользователя. Исследователи и специалисты в области социальных наук корпорации Intel уже работают над развитием регионов Азии. Они изучают образ жизни, работы и отдыха людей, определяют их потребности в вычислениях и испытывают новые технологии.

Исследователи уже продемонстрировали, как использование технологий может повлиять на развитие мира. Например, сегодня в Индии жители сельской местности могут пользоваться информационными киосками с компьютерами, подключенными к Интернету, и получать информацию об условиях работы на рынке или напрямую связываться с оптовым покупателем зерна, вместо того чтобы обращаться к посредникам. Такое простое использование технологий нередко позволяет удвоить доход фермеров, помогая им быстрее продавать зерно и не допуская его порчи.

В начало В начало

Заключение

ССегодня использование компьютерных технологий преимущественно сопряжено с серьезными затратами времени и с определенными неудобствами. Исследователи Intel стремятся решить неизменно появляющиеся и порой трудно преодолимые проблемы, связанные с цифровым стилем жизни, и изучают способы значительного упрощения цифрового мира.

Уже проведена большая работа по определению способов упрощения технологий. Эти проблемы растут по мере расширения возможностей устройств и становятся все более сложными. Сложность во многом обусловлена тем, что люди хотят, чтобы все их цифровые устройства могли взаимодействовать друг с другом. Исследователи Intel совместно со своими коллегами из ведущих университетов разрабатывают системы машинного самообучения, новые сетевые технологии и способы доступа к данным, чтобы сделать цифровую жизнь более удобной и интуитивно понятной.

КомпьютерПресс 8'2005