Z logiko do cilja

Z logiko do cilja

Posebna raziskovalna skupina pri Siemens Avstrija se ukvarja z iskanjem rešitev za načrtovanje velikih in zapletenih naprav in sistemov. Vabljeni v zanimivi svet matematično logične umetne inteligence.

Iz revije Hi!tech 1/19, avgust 2019

Ste že kdaj imeli priložnost izdelati konfiguracijo nekega izdelka? Sliši se zapleteno, vendar je v resnici zelo preprosto, če imate na voljo konfigurator: izberete barvo, konjsko moč motorja, dodatno opremo in že gre želeni avto v proizvodnjo. Enako lahko danes naredimo pri številnih potrošnih izdelkih, kot so na primer kolesa ali športna obutev, in iz številnih komponent sestavimo izdelek, ki ustreza našim željam.

Zadeva pa je veliko bolj zapletena pri konfiguratorjih na področju industrije, na primer pri elektronskih postavljalnicah, ki krmilijo kretnice in signale za vodenje vlakov. Že pri konfiguraciji ustrezne strojne opreme za postavljalnico manjše železniške postaje na dvotirni progi imamo na voljo 1090 kombinacij, kar je število z 90 ničlami oziroma večkratnik števila atomov v celotnem vesolju. Pri večjih železniških postajah pa je to število še višje. 

100.000 in več odločitev

Konfiguratorje za take in druge primerljivo zapletene primere razvija raziskovalna skupina Configuration Technologies pri Siemens Corporate Technology v Avstriji, ki jo vodi Herwig Schreiner. Konfiguratorji so na znanju temelječi sistemi, oziroma eno od področij umetne intelligence (UI), ki omogočajo avtomatsko reševanje težav in iskanje najbolj optimalnih rešitev za velike in zapletene konfiguracije z do 100.000 in več odločitvami. Princip delovanja konfiguratorjev je povsod približno enak, ne glede na to, ali ga uporabimo pri kompleksnih nalogah, kot je inženiring večjih postrojev, ali pa pri sorazmerno enostavnih, kot je področje maloprodaje – ko smo v enem koraku sprejeli določene odločitve, potem v naslednjem koraku določenih komponent ne moremo več spremeniti, saj bi to vodilo v protislovja.

Orodja, ki jih je razvila Schreinerjeva raziskovalna skupina, pomagajo pri načrtovanju in konfiguraciji sistemov in naprav, tako da so ti nato pravilno proizvedeni in omogočajo nemoteno obratovanje. Osnova takih konfiguracij so baze znanja, ki vsebujejo vse parametre in komponente, njihove specifikacije, želena stanja in pravila načrtovanja, kot tudi vse s tem povezane dodatne pogoje in omejitve. Nato v igro vstopi UI v obliki tako imenovanih reševalnikov (ang. Solver), ki jih je razvila raziskovalna skupina sama, ali pa so na voljo kot zunanja komercialna orodja, ki jih je potrebno prilagoditi za zahteve posameznega projekta. Reševalniki so programi, ki izvajajo različne algoritme in na podlagi informacij v bazah znanja preračunavajo pravilne in v idealnem primeru celo optimalne rešitve za oblikovanje konfiguracije, ki bo zagotavljala varno in učinkovito obratovanje naprave ali sistema. Ker so ti reševalniki zasnovani kot splošni stroji za iskanje rešitev, lahko konfigurator opravlja svoje delo, ne da bi ga bilo potrebno sprogramirati za določeno rešitev. 

"V tem je bistvena razlika v primerjavi z običajnim proceduralnim programiranjem ter drugimi oblikami UI,” ugotavlja Schreiner. Strokovnjaki v njegovi raziskovalni skupini namreč ne programirajo, ampak modelirajo in specificirajo komponente in njihove pogoje ter tako znanje o določeni napravi ali sistemu, skupaj s pripadajočimi zahtevami, pripravijo za bazo znanja. "To se mogoče sliši nezanimivo, toda to pripravljanje je eden od najpomembnejših vidikov pri razvoju konfiguratorja in je možno samo s podrobnim poznavanjem ustrezne panoge ali domene,” razlaga Schreiner. Reševalniki svoje iskanje optimalnih rešitev zaključijo takrat, ko so izpolnjene vse omejitve oziroma logični pogoji, ki opisujejo medsebojne povezave v kompleksnih sistemih. "Za razliko od sistemov, ki temeljijo na pravilih oziroma so sprogramirani in pri katerih mora biti izpolnjen določen pogoj, da lahko sledi naslednja odločitev, se na omejitvah temelječi sistemi ne osredotočajo na posamezne korake reševanja problema, ampak na sam cilj,” pojasnuje Schreiner. 

»Za razvoj zmogljivega konfiguratorja je potrebno podrobno poznavanje panoge.«

Herwig Schreiner, vodja raziskovalne skupine Configuration Technologies pri Siemens Avstrija

Raziskovanje UI pri Siemens Avstrija

Raziskovalna skupina Configuration Technologies je ena od skupno sedmih raziskovalnih skupin, dejavnih v okviru Siemens Avstrija. In ni edina skupina, v kateri UI igra pomembno vlogo. Pomembne raziskave na področju UI izvajajo še naslednje raziskovalne skupine: Active Vision Technologies (senzorika iz zraka z avtomatizirano analizo podatkov; primer sistem za pregledovanje daljnovodov SIEARO), Process Analytics and Sensing (digitalizacija bioprocesov) ter Scalable and Resilient Architectures (kiber-fizikalni proizvodni sistemi, Siemensova tovarna za proizvodnjo elektronskih komponent).

Razložljiva UI

Ta na logiki temelječa UI daje dokazljivo natančne rezultate, ker operira z matematično-logičnimi instrumenti. To je pomemben vidik "razložljive UI". "Pri nekaterih načinih uporabe UI, na primer v medicini, je pomembno in bo v prihodnosti verjetno še pomembneje, da se odločitve, ki so sprejete s pomočjo UI, lahko utemeljijo in obrazložijo. Pri strojnem učenju, ki za osnovo jemlje verjetnosti, take 100-odstotno utemeljene izjave niso možne,” pravi Schreiner. Njegova raziskovalna skupina na področju razložljive UI tesno sodeluje s Tehnično univerzo Dunaj. Na splošno je za raziskovalno skupino značilno sodelovanje z univerzami in raziskovalnimi institucijami oziroma institucijami, ki podpirajo raziskave, med njimi so Ekonomska univerza z Dunaja, Tehniška univerza Graz, Tehniška univerza Dunaj in Univerza v Oxfordu. Na zadnjih je dejaven tudi mednarodno znani dunajski informatik Georg Gottlob, s katerim skupina tesno sodeluje.

Dodatna prednost na omejitvah temelječih sistemov je, da jih lahko uporabimo v dinamičnem okolju. "Tu govorimo o zadoščanju generativnih omejitev (ang. Generative Constraint Satisfaction). Na primer, pri konfiguriranju postavljalnice konfigurator ne sme že vnaprej operirati z določenim maksimalnim številom možnih elementov, ampak se mora fleksibilno prilagoditi konkretnim zahtevam in znati obravnavati kasnejše spremembe na železniški postaji, kot so nove ali spreminjajoče se pozicije signalov ali tirnic. Naš sistem popolnoma obvladuje take dinamične sisteme, in tudi če se stalno dodajajo novi sestavni deli ali pa odvzemajo, lahko vedno preračuna najboljšo možno rešitev in ugotovi, ali je ta pravilna in dosledna,” pojasnuje Schreiner. Sposobnost tega v Avstriji razvitega konfiguratorja na splošno odpira številne nove možnosti uporabe na področju modernizacije obstoječih industrijskih sistemov in naprav.

Začetek raziskav na področju konfiguracij zapletenih sistemov pri Siemens Avstrija so zaznamovali železniški signalno-varnostni sistemi in elektronske postavljalnice. Vodja raziskovalne skupine Herwig Schreiner se že več kot 25 let ukvarja s kompleksnimi konfiguracijskimi rešitvami in je aktiven tudi v delovnih skupinah za razvoj avstrijske nacionalne strategije za umetno inteligenco. Sčasoma je skupina razvila tudi številne rešitve za druga Siemensova poslovna področja, na primer za področje prodaje. Tudi z drugo, mlajšo vejo raziskovalne skupine, ki se ukvarja s podatkovno analizo, so raziskovalci pomembno prispevali k uspehu projektov Siemensovih poslovnih področij (glej okvir desno). Eno novejših področij dela skupine je načrtovanje simbioze med konfiguracijskimi tehnologijami in tehnikami podatkovne analize, imenovane tudi pametna konfiguracija (ang. Smart Configuration). Gre za analizo podatkov iz tekočega obratovanja že konfigurirane naprave, pri čemer se pridobljeno znanje shrani v konfiguratorju, s čimer se tako rekoč v realnem času in s pomočjo realnih obratovalnih podatkov izboljšujejo njegove zmogljivosti in natančnost odločanja. Prvi prototip pametne konfiguracije za elektronske postavljalnice, izdelan za Siemens Mobility Avstrija, je že na voljo.

Pester nabor dejavnosti

Primeri trenutnih konfiguratorjev

  • Evropski sistem vodenja vlakov ETCS
    Evropski sistem vodenja vlakov (European Train Control System oz.  ETCS), ki skrbi za varen železniški promet v Evropi, med drugim z balizami oziroma elektronskimi oddajniki, ki so nameščeni na tirih in skrbijo za komunikacijo tirnih vozil z železniško infrastrukturo kot tudi med samimi vozili. ETCS konfigurator EPOS med drugim zagotavlja, da so vsi podatki v vsaki posamezni balizi, na primer najmanjši razmik med signali, pravilni.
  • "Sistem priporočil" za inteligentno stavbno tehniko
    Konfigurator upošteva zahteve in želje kupca ter ga skozi obsežen Siemensov portfelj vodi do ustreznega končnega izdelka. Po preverjanju koncepta v Siemens ZDA sledi prilagoditev za globalni Siemensov portfelj na področju stavbne tehnike ter uporaba v Nemčiji in Švici.
  • Konfigurator ponudbe za plinsko-parne elektrarne (konfiguracija ponudbene cene, CPQ)
    Kupec svoje zahteve za elektrarno vnese v konfigurator. Ta ugotovi potrebne tehnične komponente in nastavitve, preračuna ceno in pripravi vse informacije za izdelavo ponudbe.
  • Kiber-fizikalni proizvodni sistem
    Siemensova tovarna za proizvodnjo elektronskih komponent SIMEA na Dunaju: stroji se naučijo, kako komunicirati med sabo in z izdelki. Tako lahko izdelek sam krmili korake svoje proizvodnje, saj sam ve, katera je najbolj učinkovita pot skozi procese. UI algoritem preverja, ali je željeni izdelek možno izdelati v dotični tovarni (preverjanje proizvodljivosti  oz. Producibility Check).

Primeri trenutnih projektov na področju analize podatkov

  • Projekt energetske učinkovitosti Aspern Smart City Research (ASCR)
    Raziskovalno področje pametna IKT: na osnovi podatkov, pridobljenih iz stavb in iz omrežja kot tudi zunanjih podatkov, na primer vremenske napovedi, se analizira in optimira vzajemno delovanje oziroma medsebojno vplivanje med omrežjem, stavbo in porabo energije.
  • Vizualna analitika za elektrarne  
    Razvoj enostavno prilagodljivega grafičnega vmesnika (Dashboard), ki shranjuje, analizira in vizualizira podatke o obratovanju elektrarn (delovanje turbin pri zagonu, analiza delovnih ur itd.), predvsem na področju manjših in srednje velikih elektrarn.
  • Analize osipa strank
    Analiza podatkov o strankah, z namenom pravočasnega ugotavljanja morebitnega prehoda stranke h konkurenci ter preprečevanja le-tega.