8 (495) 987 43 74 доб. 3304
Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

Купить статью

Авторы: Кычкин А. В., Горшков О. В., Кукаркин М. А.     Опубликовано в № 4(100) 31 августа 2022 года
Рубрика: Управление эффективностью

Интеграция предиктивно-аналитических моделей с IoT-платформой цифрового экомониторинга

Исследование направлено на развитие прикладных программных систем для автоматизированного мониторинга окружающей среды. Рассматривается задача по разработке и интеграции прикладного программного обеспечения, в частности расчетно-аналитических моделей на основе методов машинного обучения (ML), с IoT-платформой цифрового экомониторинга для промышленных предприятий. Такая платформа используется для создания программно-аппаратных систем класса CEMS – Continuous Emissions Monitoring System, предназначенных для непрерывного контроля выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух на производствах. Использование ML-инструментов, интегрированных с платформой, позволяет значительно расширить функциональность существующих CEMS, в частности оперативно конструировать новые SaaS-сервисы для прогнозирования динамики распространения загрязнений. С учетом высоких требований к промышленным системам возникает необходимость создания специализированного программного продукта – аналитического сервера, реализующего управление подключаемыми предиктивно- аналитическими ML-моделями с требуемым уровнем качества обслуживания, в том числе автоматической инициализацией новых аналитических скриптов в виде классов, изолированностью отдельных компонентов, автоматическим восстановлением после возникновения сбоев, защищенностью и безопасностью данных. В статье предложена схема функционально-алгоритмического взаимодействия IoT-платформы цифрового экомониторинга и аналитического сервера. Представленный вариант реализации аналитического сервера имеет иерархическую структуру, в вершине которой стоит приложение, способное принимать высокоуровневые REST-запросы на инициализацию расчетов в реальном времени. Данный подход позволяет минимизировать влияние одного аналитического скрипта (класса) на другой, а также расширять функциональность платформы в «горячем» режиме, то есть без остановки или перезагрузки. Приведены результаты, демонстрирующие автоматическую инициализацию и подключение базовых ML-моделей для прогнозирования концентраций вредных веществ.

Ключевые слова

CEMS, системная архитектура, платформа Интернета вещей, аналитический сервер, машинное обучение

Автор статьи:

Кычкин А. В.

Ученая степень:

канд. техн. наук, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», филиал в г. Перми

Местоположение:

г. Пермь

Автор статьи:

Горшков О. В.

Ученая степень:

магистрант, кафедра Информационных технологий в бизнесе, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Местоположение:

г. Пермь, Россия

Автор статьи:

Кукаркин М. А.

Ученая степень:

магистрант, факультет социально-экономических и компьютерных наук, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Местоположение:

Пермь, Россия