CC BY
45
УДК 636.03:512.581
ЦИФРОВИЗАЦИЯ АПК В ПАРАДИГМЕ БИОМАШСИСТЕМ
В.И. Черноиванов, академик РАН
Г.К. Толоконников, кандидат физико-математических наук
ФГБНУ ФНАЦ ВИМ
E-mail: vichernoivanov@mail.ru
В.А. Мельников, доктор технически наук
ОАО «Авангард»
E-mail: avangard@avangard.org
Аннотация. Работа посвящена применениям новых методов современного системного подхода, разрабатываемых в теории биомашсистем в отраслевой реализации в АПК основополагающих документов Стратегии развития информационного общества и Программы "Цифровая экономика Российской Федерации". Помимо разработки общесистемных вопросов приводятся примеры применения биомашсистем в приложениях к системам управления автономного завода по переработке семян амаранта, автономных энергосистем, круглогодичному мобильному фитотехкомплексу, телебиомашсистеме на основе автономной радиосети интеллектуальных агентов. Традиционный аппаратно-программный комплекс автоматизации фитотрона обеспечивает управление параметрами микроклимата в вегетационном и технологическом помещениях, световым режимом растений, режимом полива. В комплексе обеспечивается управление сигнализацией превышения установленных параметров по заданному перечню параметров функционирования, приемом и обработкой сигналов пожарной и охранной сигнализации, защитой электродвигателей. Подобная сетевая система является универсальной, она может применяться для управления стадом крупного рогатого скота, взаимодействием движущихся машин между собой. Ключевые слова: биомашсистемы, цифровизация, системы управления машинами, нейроны, искусственный интеллект, исчисление гиперграфовых математических конструкций, решатель, фитотехкомплекс.
Введение. Работа посвящена применениям новых методов современного системного подхода, разрабатываемых в теории биомашсистем и ее категорном обобщении [1-3], в отраслевой реализации в АПК основополагающих документов Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы, утвержденной Указом Президента Российской Федерации от 9 мая 2017 г. № 203 "О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы" (далее -Стратегия развития информационного общества в РФ) и Программы "Цифровая экономика Российской Федерации", утвержденной распоряжением №1632-р Правительства РФ от 28 июля 2017 года (далее - Программа цифровой экономики РФ). Среди показателей, запланированных программой - успешное функционирование не менее 10 отраслевых (индустриальных) цифровых платформ для основных предметных областей эконо-
мики, успешное функционирование не менее 500 малых и средних предприятий в сфере создания цифровых технологий и платформ и оказания цифровых услуг и др. Безусловно, цифровизация АПК является одним из ключевых направлений программы цифровой экономики.
В последние годы развивается теория биомашсистем [1-4] как прорывное направление в системном движении; новые методы, предлагаемые биомашсистемами, должны при их применении в разработке мероприятий Программы цифровой экономики дать ощутимое продвижение по сравнению с традиционными системными подходами. Именно этому посвящена данная работа. В качестве теоретического вклада в теорию био-машсистем в статье предложено расширение инструментария для систем принятия решений за счет методов искусственных нейронных сетей глубокого обучения, показавших в последние несколько лет свою высокую эф-
фективность в задачах искусственного интеллекта. Разработка подхода к цифровиза-ции АПК РФ в рамках теории биомашсистем проводится головной научной организацией ФНАЦ ВИМ, участие в разработке, а также непосредственная реализация подготавливаемых решений возложена на организованную в конце 2017 года Ассоциацию «ЭлектронАГРО». В состав Ассоциации входят крупнейшие в России предприятия электронной промышленности ОАО «Авангард», АО «НИИМА «Прогресс»», ООО «КБЭА», ООО «Фарватер», ЦНИИ РТК, ФГБНУ АФИ и другие организации. Во многих программных документах и разработках, которых касается Программа цифровой экономики, современный системный подход своего последовательного применения, к сожалению, не находит; тем более, здесь не применялись новые методы биомашсистем.
Ключевым стержнем предлагаемого подхода является системообразующий фактор как один из атрибутов теории биомашси-стем, воспринятый от теории функциональных систем П.К. Анохина.
Системообразующим фактором национальной экономики согласно и Указу Президента, и программе цифровой экономики является повышение качества жизни граждан страны. Аграрный сектор, включая агропромышленный комплекс, является подсистемой национальной экономики со своим, согласованным с повышением качества жизни граждан согласно теории биомашсистем системообразующим фактором, которым является выпуск соответствующего качества и объемов сельскохозяйственной продукции для продовольствия и для сырья, необходимого промышленности в других секторах экономики. Отсылая за деталями к монографиям по биомашсистемам [1,4] укажем, что агропромышленный комплекс является био-маштехнологией, имеющей в составе многочисленные биомашсистемы (рис. 1), а также обеспечивающую осуществление связей
между биомашсистемами биомаштехноло-гии выделенную телекоммуникационную информационную подсистему, называемую те-лебиомашсистемой (рис. 2).
Рис. 1. Структурная схема биомаштехнологии (БМС - биомашсистемы)
Б МПС—биомаитодсистема
Рис. 2. Структурная схема телебиомашсистемы
Как в компьютере ключевую роль играет процессор, так в системе управления - решатель, обеспечивающий выработку принимаемого решения. Современные роботы мало способны к принятию решений, которые бы не были заложены в них разработчиками, и здесь слабым звеном является решатель. В теории биомашсистем используется две новые технологии, одна из них входит в так называемый блок Поста, вторая - в биоблок. Здесь мы коснемся блока Поста. Математик Эмиль Пост в 1943 году напечатал статью, в которой доказал, в частности, теорему об универсальном исчислении. Исчисления включают как частный случай алгоритмы. Теорема утверждает, что существует универсальное исчисление, которое порождает все другие исчисления. Подобные исчисления построены явно самим Постом, а позднее С.Ю. Масловым, академиком Ю.В. Матиясе-вичем и другими математиками.
Таким образом, теоретически для придания автономности возможно включить в решатель системы управления блок — блок По-
ста, который бы при необходимости вырабатывал (на основании теоремы) подходящий новый алгоритм поведения для робота или машины, позволяя выйти из нештатной или затруднительной ситуации. Практическая реализация этой идеи упирается в трудности, связанные с указанной выше проблематикой основной задачи ИИ.
В теории биомашсистем для создания блока Поста применяются новые исчисления ш-гиперграфовых математических конструкций [5]. Здесь одна из идей состоит в расширении известного подхода Дж. Маккарти в теории исчислений, в том числе, ситуационных исчислений, в ИИ, в отказе от ограничения использовать только классическую (или временную и/или некоторые другие из используемого в ИИ ограниченного списка логик) логику, применив аналог теоремы Поста для выбора подходящей для задачи оптимальной логики. Значительные возможности здесь открываются также, если применить общие исчисления гиперграфовых математических конструкций.
Теоремы об универсальных исчислениях не дают практических рекомендаций по поводу того, как ограничить выбор среди бесчисленных исчислений и алгоритмов, ими порождаемых. А гарантированная теоремой возможность «в принципе» получить нужный алгоритм с помощью универсального исчисления, даже если оно задано явно, для практики весьма эфемерна, так что необходима система ограничений для ускорения поиска.
Здесь вступает в игру еще две бионические разработки, связанные с моделированием неокортекса млекопитающих. Во-первых, имеется в виду так называемая технология НТМ-памяти, по Хокинсу, известному американскому компьютерщику, который прославился тем, что изобрел первый наладон-ный компьютер и всю жизнь занимается моделированием неокортекса и переносом исследованного в компьютерную индустрию [6]. НТМ-память представляет собой технологию обучения компьютера или, будем сразу говорить, системы управления (блока Поста) той предметной области, в которой надо
выносить управленческие решения. Удается адаптировать указанную технологию к гиперграфовой модели и исчислениям гиперграфовых конструкций. Подход Хокинса довольно специфичен; так, он категорически отрицает процессорные способности сознания (неокортекса) у человека и млекопитающих, пытается все свести к системе иерархической памяти в HTM-технологии. Тем не менее, его подход оказался успешным, имеются коммерческие продукты, созданные на базе программирования на основе HTM-тех-нологии.
Во-вторых, имеется в виду теория искусственных нейронных сетей глубокого обучения (сверточные нейронные сети). Предлагается использовать возможности этих сетей для разработки систем управления как в виде вариаций блока Поста, дополняющих НТМ-технологию, так и при обычном подходе.
Уже более четырех лет происходит очередная революция в искусственном интеллекте: "За последние 5-10 лет большинство сложных задач ИИ, таких, как распознавание речи, компьютерное зрение, машинный перевод, не поддававшихся решению десятилетиями, оказались практически решены... открывает ... широкие возможности для ... автономных автомобилей, дронов и роботов... бум инвестиций... вместе с тем растут опасения, что начинается надувание очередного "пузыря"... " [7]. Достижения намного превосходят практические результаты, породившие нейросетевой бум 1990-х годов и науку, названную в те годы нейроинформатикой. В особенности сильные практические продвижения произошли на основе использования сверточных сетей глубокого обучения; так, распознавание лиц, других визуальных образов сверточными нейронными сетями происходит уже быстрее и качественнее, чем у человека (https://habrahabr.ru/ post/322392/ компании ШескЬаЪ, в 2016 году выигравшей MegaFa.ce - международное состязание по распознаванию лиц).
Сверточные нейронные сети моделируют неокортекс млекопитающих и человека. Он устроен в виде зон, слоев и колонок нейронов (например, [6]). В сверточных сетях, ко-
торые мы кратко рассмотрим, также используются слои, и при переходе от слоя к слою возрастает уровень абстракции представления объекта, обсчитываемого сетью. Искусственный нейрон является сумматором сигналов У1 = [(Е^оМцХ]), приходящих от других нейронов, синапсы (рис. 3) моделируются весами Wjj. Всякую непрерывную функцию многих переменных можно приблизить подходящей многослойной нейронной сетью, что служит уверенности в универсальности метода нейронных сетей.
Рис. 3. Многослойная нейронная сеть с одним скрытым слоем
В сверточных сетях каждый из слоев является составным (например, [7]). Для нас важно отметить, что, как и в случае НТМ-технологии, обучение нейронной сети для блока Поста является реализацией системы ограничений для исчисления, организуемого в решателе. Показавшие высокую эффективность нейронные сети глубокого обучения оказываются полезным инструментом в решателях биомашсистем.
В приводимых далее проектах Ассоциации «ЭлектронАГРО» используются параллельно следующие три подхода для технологии решателей систем управления: обычный подход, зарекомендовавший себя на прошлых разработках, типовой подход применения нейросетей глубокого обучения и, как нам представляется, наиболее эффективный (но ввиду новизны более трудоемкий для реализации) подход с блоком Поста в решателе
с нейрообучением в НТМ-технологии и с обучением встраиваемой в блок Поста ней-росети (как мы предложили в данной работе).
Как мы указали выше, в рамках Ассоциации «ЭлектронАГРО» проводится разработка на базе системного подхода национальной электронизации АПК РФ. Помимо общих структурных модулей в настоящее время идет работа по применению биомашсистем в ряде конкретных практических приложений.
Коснемся некоторых из них: (1) разработки алгоритма технологического процесса мобильного завода по переработке семян амаранта, (2) разработки интеллектуальной системы управления для распределенных автономных гибридных энергосистем, (3) разработки системы управления мобильного техком-плекса «Фитотрон» по круглогодичному выращиванию овощей и зелени вне зависимости от условий природной среды, (4) разработки и реализации для проектов (1-3) телебиомаш-системы, обеспечивающей интеллектуальную с элементами глубокой автономности систему телекоммуникационного сопровождения и управления распределенными объектами.
В каждом из перечисленных конкретных практических проектов, также, как и для электронизации АПК в целом, применение биомашсистем направлено прежде всего на минимизацию затрат производства, увеличение производительности труда и снижение потерь продукции при транспортировке, производстве и хранении.
Мобильный завод по переработке семян амаранта. В переработке семян амаранта оказалось неэффективным оборудование (пресс, дробилки и др.), используемое для других низкомасличных культур [8]. Распространенное прессование при переработке масличных культур проходит при температурах до 80°С, для амаранта такой режим не годится ввиду начинающегося уже при тем-
пературе 40°С разрушения ценного биоактивного компонента сквалена. При дроблении семян амаранта обычно наблюдается окисление за счет наличия кислорода в воздухе, масло амаранта становится прогорклым. В технологии, реализованной в мобильном заводе, указанные трудности преодолены за счет уникальных решений (рис. 4), в частности, включающих использование бескислородной среды азота при дроблении семян.
Рис. 4. Вид оригинального шнекового пресса,
используемого при отжиме масла амаранта
Мобильный завод по переработке семян амаранта ввиду наличия такого живого объекта, как семена амаранта, представляет собой один из типов биомашси-стем. При разработке системы управления заводом используются закономерности биомашси-стем, такие, как учет состояния живых семян при работе техники и другие особенности биомаш-систем.
Гибридные автономные системы энергоснабжения. Для
аграрного сектора подобные системы энергоснабжения (рис. 5) весьма востребованы, особенно для удаленных населенных пунктов или производственных сельхозкомплексов.
Представленные гибридные автономные системы энергоснабжения отвечают требованиям энергоэффективности, надежности и минимизации финансовых затрат, обеспечивают использование потенциала возобновляемых источников
энергии, местных энергоресурсов, аккумуляционных и регулирующих свойств энергосистемы и потребителей. Однако совершенствование и повышение качества таких систем возможно при активном внедрении современных интеллектуальных систем управления. Подобные системы управления в данном проекте реализуются также на основе биомашсистем. На первую полосу здесь выходят вопросы интеллектуальной телекоммуникационной связи с потребителями, между распределенными автономными энергосистемами. Для решения этих вопросов реализуется указанный выше проект теле-биомашсистемы.
Мобильный техкомплекс «Фитотрон». Мобильный фитотехкомплекс с энергоэкономичным автоматизированным оборудованием и ресурсосберегающими агробиотех-нологиями предназначен для круглогодичного непрерывного ресурсосберегающего получения растительной продукции высокого качества в непосредственной близости от потребителя, вне зависимости от условий природной среды (условиях Арктики, в зонах экологического риска и т.п.) (рис. 6).
Рис. 5. Гибридная автономная система энергоснабжения
Рис. 6. Опытный образец фитотехкомплекса
Традиционный аппаратно-программный комплекс автоматизации фитотрона обеспечивает управление параметрами микроклимата в вегетационном и технологическом помещениях, световым режимом растений, режимом полива. В комплексе обеспечивается также управление сигнализацией превышения установленных параметров по заданному перечню параметров функционирования, приемом и обработкой сигналов пожарной и охранной сигнализации, защитой электродвигателей.
Значительное повышение качества и объемов продукции дает полномасштабное внедрение методов биомашсистем, предполагающих ряд важнейших мероприятий, в первую очередь учета индивидуального состояния отдельных растений в работе фитотрона по многим параметрам (текущей потребности в свете определенных длин волн и во влаге, температуре, составе питательных растворов, возможности возникновения болезней, состава и других параметров воздушной среды и так далее).
Полная автоматизация фитотрона на основе подхода биомашсистем позволит организовать высокоэффективное круглогодичное безлюдное производство зелени и овощей, при этом как сам фитотрон, так и сопровождающая его автономная мобильная система энергоснабжения входят в разрабатываемую телебиомашсистему территориально распределенных производственных объектов, в том числе других фитотронов и автономных энергосистем.
Телебиомашсистема сопровождения и управления распределенными производственными и другими объектами. Автономные заводы по амаранту, фитотроны, автономные энергосистемы, распределенные на больших территориях, требуют для своего бесперебойного функционирования мониторинга их работы и состояния, ремонтных мероприятий и общесистемного управления. Подобная структура опирается на разрабатываемую телебиомашсистему как отдельный проект. Так же, как и в предыдущих проектах, здесь применяются некоторые уникальные технологии.
Отдельные производственные объекты и их узлы здесь моделируются применяемой в современном искусственном интеллекте мультиагентной интеллектуальной средой, система коммуникаций которой опирается, помимо традиционных сетевых решений, на уникальную радиосистему без центрального сетевого узла, получившую название автономной радиосети интеллектуальных агентов (АРИА).
В функционировании этой радиосистемы помимо мультиагентных технологий применяются методы нейронных сетей глубокого обучения и исчисления ш-гиперграфовых конструкций, используемые в теории био-машсистем.
Автономная радиосеть интеллектуальных агентов позволяет:
- обеспечить без серверов и центральных блоков полномасштабный информационный обмер клиентов сети, на каждом из которых крепится миниатюрный интеллектуальный агент-приемо-передатчик радиоволн;
- максимальное расстояние между агентами АРИА от 500 м до 12 км;
- сетевой обмен не нарушается при выходе из строя отдельных агентов, при подходящей топологии сети вплоть до одного-двух агентов, остающихся в штатном режиме работы;
- имеется версия системы для агентов без подзарядки питания (год-два продолжительностью, «вечный» режим при использовании солнечных источников и др. автоматических видов подзарядки).
Подобная сетевая система является универсальной, она может применяться для управления стадом крупного рогатого скота, взаимодействием движущихся машин между собой (автомобилей и светофоров, тракторов, грузовиков и комбайнов на уборке и т.п.). Перечисленные перспективные возможности рассматриваются как дальнейшие применения разрабатываемой технологии телебиомашсистемы.
Литература:
1. Биомашсистемы. Теория и приложения. М., 2016.
2. Черноиванов В.И. Биомашсистемы: возникновение, развитие и перспективы // Биомашсистемы. 2017. №1.
3. Толоконников Г.К. Манифест: нейрографы, нейро-категории, категорные склейки // Биомашсистемы. 2017. №1. С. 59-114.
4. Черноиванов В.И., Судаков С.К., Толоконников Г.К. Биомашсистемы, функциональные системы, ка-тегорная теория систем. М., 2018. 420 с.
5. Толоконников Г.К. Вычислимые и невычислимые физические теории по Р. Пенроузу // Прикл. матем., квант. теория и програм. 2012. Т. 9, №4.
6. Хокинс Дж. Об интеллекте. М., 2007. 240 с.
7. Шумский С.А. Глубокое обучение. 10 лет спустя // Нейроинформатика. 2017. С. 98-131.
8. Комплексная переработка пшеницы с получением биологически активных продуктов / Вишняков А.Б. и др. // Хранение и переработка зерна. 2000. №7. С. 43.
Literatura:
1. Biomashsistemy. Teoriya i prilozheniya. M., 2016.
2. CHernoivanov V.I. Biomashsistemy: vozniknovenie, razvitie i perspektivy // Biomashsistemy. 2017. №1.
3. Tolokonnikov G.K. Manifest: nejrografy, nejrokatego-rii, kategornye sklejki // Biomashsistemy. 2017. №1. S. 59-114.
4. CHernoivanov V.I., Sudakov S.K., Tolokonnikov G.K. Biomashsistemy, funkcional'nye sistemy, kategornaya teoriya sistem. M., 2018. 420 s.
5. Tolokonnikov G.K. Vychislimye i nevychislimye fizi-cheskie teorii po R. Penrouzu // Prikl. matem., kvant. teoriya i program. 2012. T. 9, №4.
6. Hokins Dzh. Ob intellekte. M., 2007. 240 s.
7. SHumskij S.A. Glubokoe obuchenie. 10 let spustya // Nejroinformatika. 2017. S. 98-131.
8. Kompleksnaya pererabotka pshenicy s polucheniem bi-ologicheski aktivnyh produktov / Vishnyakov A.B. i dr. // Hranenie i pererabotka zerna. 2000. №7. S. 43.
THE APK DIGITALIZATION IN BIOMAMSYSTEMS' PARADIGM V.I. Chernoivanov, RAS academician
G.K. Tolokonnikov, candidate of physical-and-mathematical sciences FGBNY FNAC VIM
V.A. Mel'nikov, doctor of technical sciences OAO «Avangard»
Abstract. The work is devoted to the new methods of modern systems approach developed in the biomachsystems theory in the industry implementation of the basic documents of Strategy of the information society and the program "Digital economy of the Russian Federation" development application. In addition to system-wide issues developing the examples of biomachsystems together with amaranth seeds autonomous processing plant as attach, autonomous emergepower systems, year-round mobile phytotechnics complex, telebiomachsystems on the autonomous radio networks of intelligent agents basis are given. The traditional apparatus-and-software program complex of phytotron's automation provides control of microclimate parameters in vegetation and technological premises, light regime of plants, regime of irrigation. The complex provides alarm control at the set parameters for a given list of parameters of operation exceeding, as well as fire's signals and security alarm reception and processing, electric motors protection. Such a network system is universal, and it can be used to cattle herd's control, due to moving machines themselves interaction.
Keywords: biomachsystems, digitalization, machines systems' control, neurons, artificial intelligence, hypergraphic mathematical structures calculation, solver, phytotechnics complex.
