РАЗВИТИЕ СИСТЕМ «УМНЫЙ ДОМ (ОФИС)» В ИННОВАЦИОННОЙ ИНФРАСТРУКТУРЕ РОССИИ

DEVELOPMENT OF SMART HOUSE (OFFICE) SYSTEMS IN RUSSIA'S INNOVATION INFRASTRUCTURE

Saba Nimiy

master's student, Institute of Engineering and Technology, Kaluga State University,

Russia, Kaluga

Sergei Shishonkov

master's student, Institute of Engineering and Technology, Kaluga State University,

Russia, Kaluga

Elena Kryazheva

scientific supervisor, candidate of Psychological Sciences, associate professor, Kaluga State University,

Russia, Kaluga

АННОТАЦИЯ

Целью работы являлся анализ трендов развития и возможности повышения эффективности разработки, эксплуатации инновационных экосистем на основе системного подхода на примере развития систем «умный дом (офис». Определены основные тренды развития рассматриваемых систем, включающие импортозамещение, стандартизацию, повышение доступности новых технологий и цифровизацию инфраструктуры. В качестве меры повышения эффективности систем «умного дома» оценены возможности использования быстро развивающихся систем искусственного интеллекта и роли гуманитарной составляющей в развивающихся системах «умного дома (офиса)».

ABSTRACT

The analysis of trends development and the possibility of increasing the efficiency of development and operation of innovative ecosystems was the purpose of the work. The identification, including import substitution, standardization, increasing the availability of new technologies and digitalization of infrastructure were the main trends in the development of the systems under consideration. The possibilities of using rapidly developing artificial intelligence systems and the need to increase the role of the humanitarian component in developing smart home (office) systems were assessed.

Ключевые слова: инновационная инфраструктура, умный дом, искусственный интеллект, цифровизация, импортозамещение.

Keywords: innovative infrastructure, smart home, artificial intelligence, digitalization, import substitution

Инновационное направление стало одним из ключевых приоритетов социально-экономического развития современной России. Продвижение в этой сфере осуществляется не только через реформирование системы образования и поддержку перспективных научных и технологических направлений, но и через стремление удовлетворить потребности внутреннего рынка, а также укрепить позиции страны на мировой экономической арене.

За последние годы в России была выстроена разветвлённая сеть инновационных центров. В неё входят технопарки, бизнес-инкубаторы, научно-технологические комплексы. Среди ярких примеров можно выделить федеральную территорию «Сириус» и сеть детских технопарков «Кванториум». Основная цель этих инициатив — формировать у молодёжи инновационное мышление и обучать их современным методам научных исследований и разработок.

Для реализации масштабных задач в области инновационного развития в стране создаётся соответствующая инфраструктура. Помимо локальных технопарков, формируются кластеры и целые инновационные экосистемы. Одним из флагманских проектов является центр «Сколково», где сосредоточены не только исследовательские и производственные ресурсы, но и образовательные учреждения, такие как гимназия и университет «Сколтех». Кроме того, в подобных экосистемах предусмотрены условия для комфортной жизни: от «умных» жилых домов до объектов для досуга и культурного развития.

Аналогичные проекты реализуются и в регионах страны. Примером может служить Иннополис в Татарстане — город, ориентированный на развитие IT и высоких технологий. Также активно развиваются инновационные кластеры в Сибири, на базе научно-промышленных центров. Всё это в совокупности создаёт прочную основу для устойчивого экономического роста и укрепления позиций России в глобальной экономике.

Цель данной работы — проанализировать основные тенденции в развитии инновационных экосистем, а также рассмотреть пути повышения эффективности их функционирования. Особое внимание будет уделено системному подходу на примере создания и использования решений в области «умного дома» и «умного офиса».

Несмотря на то, что инновационные кластеры и экосистемы в России начали активно развиваться сравнительно недавно, уже сегодня можно говорить о первых результатах и сформировавшихся направлениях дальнейшего движения. За короткий срок удалось не только наметить стратегические ориентиры для ускоренного развития экономики, но и обозначить ближайшие цели, требующие особого внимания. Анализируя накопленный опыт, исследователи выделяют несколько ключевых тенденций, определяющих текущее состояние и вектор развития данной сферы [1; 3; 4].

Во-первых, особое значение приобретает курс на импортозамещение. Это в первую очередь касается программных решений, применяемых для управления объектами технопарков и других элементов инновационной инфраструктуры. По мнению экспертов, в настоящее время большинство новых объектов уже проектируются с использованием отечественного программного обеспечения. Уход зарубежных компаний под действием санкций, несмотря на вызванные им сложности, стал толчком к активному развитию российских IT-продуктов в данной области.

Во-вторых, на повестку дня выходит вопрос стандартизации. В последние годы была практически сформирована концепция внедрения «умных сервисов» в инфраструктуру производственных и жилых помещений. Следующим логичным шагом становится создание единой программы по стандартизации, которая станет основой для нормативно-технического регулирования данного сегмента рынка.

Третьей важной тенденцией можно считать рост доступности передовых технологий. За последние пять лет наблюдается активное распространение «умных» систем и решений, как в плане программного обеспечения, так и в аппаратной части. Подобная доступность способствует более широкому внедрению технологий в повседневную жизнь и производственные процессы.

Четвёртым направлением является цифровизация обслуживания инфраструктуры зданий и оборудования. Сегодня уже никого не удивляют автоматические системы мониторинга инженерных сетей, системы безопасности, онлайн-сервисы для управления финансами и другие цифровые решения, ставшие повседневной нормой.

На наш взгляд, большинство задач, связанных с формированием базовой инновационной инфраструктуры на первом этапе, были успешно решены. Сейчас наступает этап, когда важно не просто закрепить достигнутые результаты, но и развивать их, опираясь на растущие потребности общества. Как отмечает Л. М. Гохберг, следующий этап развития будет связан с усилением роли гуманитарных аспектов — от удовлетворения базовых потребностей до создания условий для полноценного личностного роста и самореализации [2].

Речь идёт о необходимости учитывать не только технические параметры создаваемых экосистем, но и комфортность взаимодействия людей внутри них, возможности для развития личности, формирования благоприятной социальной и культурной среды. Один из подходов к решению этой задачи — применение технологий гуманитарного проектирования уже на этапе постановки требований к будущим системам. В этом контексте особо важной становится инженерия требований как часть системной инженерии, позволяющая сбалансировать технические и человеческие компоненты сложных систем.

Реализация таких задач требует подготовки специалистов нового типа — тех, кто способен сопровождать проект на всех этапах его жизненного цикла: от идеи до вывода из эксплуатации. Сегодня подобные компетенции формируются в рамках образовательных программ системной направленности, которые сочетают фундаментальные знания, профессиональную подготовку и широкий гуманитарный кругозор.

Международный стандарт ISO/IEC/IEEE 29148 описывает ключевые требования к подготовке таких специалистов. Согласно этому документу, инженер по требованиям должен уметь выявлять потребности и характеристики будущей системы, понимать её ограничения, определять показатели качества. Кроме того, он обязан формулировать требования, которые будут однозначными, непротиворечивыми, реализуемыми на практике и не выходящими за рамки допустимого уровня риска — с учётом технических, правовых, организационных и человеческих факторов. Требования, включаемые в техническое задание, должны быть обоснованными и достаточными, то есть охватывать только необходимый для пользователя функционал, без избыточности и недоработок.

В современной России системный подход к решению сложных задач, связанных с опережающим развитием, пока не получил должного распространения. Одной из возможных причин этого является исторически сложившаяся практика: в прошлом большая часть проектов реализовывалась вручную, и при этом удавалось охватывать все этапы разработки сложных объектов. Однако по мере роста сложности систем такой подход стал неэффективным — он увеличивает риски, ведёт к превышению сроков и затрат, а иногда и к провалу проекта в целом.

В условиях цифровой экономики становится очевидным, что без современного программно-технического обеспечения, охватывающего все компоненты системного подхода, невозможно говорить о конкурентоспособности продукции и процессов. Сегодня именно программные решения становятся основой эффективного производства и внедрения новых технологий. Однако современное программирование требует не только владения техническими инструментами, но и понимания принципов модельного подхода.

Модель представляет собой абстракцию, в которой отражаются лишь выбранные, значимые свойства системы, тогда как второстепенные характеристики намеренно исключаются. Это позволяет разработчику сфокусироваться на ключевых аспектах и структурировать большие объёмы информации. Моделирование предоставляет возможность «подняться» на более высокий уровень восприятия, чтобы увидеть общую картину и принимать более обоснованные решения.

Для повышения точности и полноты проектирования часто используется сразу несколько различных моделей, которые могут быть взаимосвязаны, особенно в случае, когда система обладает большим числом разнотипных характеристик. В тех случаях, когда отдельные свойства — особенно гуманитарного характера — не поддаются формализации, они могут быть зафиксированы в виде текстовых требований. Таким образом, даже сложно измеримые параметры могут учитываться при разработке комплексных систем.

Моделирование также играет важную роль в формировании требований к будущей системе. На ранних этапах проектирования важно не ограничиваться рамками разрабатываемой системы, а рассматривать её в более широком контексте — в рамках вышестоящей, более общей системы. Такой подход позволяет избежать ошибок выбора и учесть внешние влияния. Особенно важным это становится, когда речь идёт о гуманитарных аспектах, которые часто оказываются определяющими.

Одним из факторов, которые необходимо учитывать при проектировании и моделировании современных систем, является изменение социокультурных установок. Как отмечают специалисты, представители молодого поколения, выросшие в цифровую эпоху, демонстрируют склонность к индивидуализму и дистанцированию в общении. Это, в свою очередь, не способствует развитию так называемых «мягких навыков» — умений, необходимых для эффективного взаимодействия в коллективе. Сегодня многие сосредоточены на личностном росте и самореализации, при этом всё чаще избегая социальных контактов. Однако в последние годы намечается обратная тенденция — интерес к восстановлению баланса между индивидуальными и коллективными формами взаимодействия. Это подтверждает актуальность гуманитарных аспектов в разработке сложных технических решений.

Эти идеи можно наглядно проиллюстрировать на примере систем «умного дома». Развитие технологий дало толчок к созданию решений, направленных на повышение комфорта и безопасности в повседневной жизни. Современные инженерные системы становятся всё более сложными и функциональными [5].

Период активного роста компьютерных технологий совпал с моментом, когда инновационные системы начали стремительно усложняться и требовали новых подходов к управлению и контролю [6]. Уже в конце 1970-х годов учёные в Японии и США начали искать пути автоматизации процессов управления сложными системами. Именно тогда появилось понятие «умный дом» — система, объединяющая в себе все элементы жизнеобеспечения здания и предоставляющая возможность их централизованного управления.

Впервые термин «умный дом» был введён в Вашингтонском институте интеллектуального здания. Под этим понятием подразумевается пространство, в котором все ресурсы используются максимально эффективно и с пользой для человека. Такие системы обеспечивают жильцам комфорт, безопасность, энергоэффективность и удобство, позволяя управлять всеми устройствами через мобильное приложение или иное подключённое устройство [7; 8].

Сегодня к числу ключевых направлений развития технологий «умного дома» можно отнести интеграцию искусственного интеллекта. Быстрый рост ИИ открывает новые возможности, но одновременно ставит перед разработчиками и обществом ряд вопросов, связанных с особенностями взаимодействия человека с интеллектуальными машинами. Эти гуманитарные аспекты пока только начинают активно обсуждаться экспертным сообществом, но их значение в будущем, безусловно, будет возрастать.

Современные системы «умного дома» представляют собой комплекс взаимосвязанных компонентов, объединённых с помощью компьютерных сетей. Это позволяет автоматизировать повседневные процессы и обеспечить стабильную, бесперебойную работу всех элементов системы. Применение искусственного интеллекта (ИИ) в управлении такими домами способно вывести комфорт, безопасность и энергоэффективность на совершенно новый уровень. Однако, несмотря на очевидные преимущества, важно учитывать возможные риски, связанные с использованием ИИ. Перед тем как внедрять такие технологии в свой быт, пользователям стоит тщательно взвесить все «за» и «против», основываясь на собственных целях и потребностях.

В дальнейшем, по мере развития ИИ, «умные» дома могут стать ещё более адаптивными к образу жизни своих владельцев. С увеличением количества интеллектуальных устройств, которые собирают и анализируют данные, становится очевидно, что искусственный интеллект будет играть ключевую роль в обработке этой информации. Благодаря ИИ, такие дома смогут не просто выполнять команды, а предугадывать желания и действия жильцов, самостоятельно решая рутинные задачи.

Основу функционирования «умного дома» составляют его компоненты — устройства и модули, каждый из которых выполняет свою роль, а вместе они формируют единую, скоординированную систему. К основным элементам относятся:

1. Контроллеры — это центральные модули, обеспечивающие согласованную работу всех остальных устройств. Иногда они встроены в другие элементы, такие как «умные» термостаты или датчики движения, либо же существуют как отдельные устройства.

2. Сенсоры — датчики, считывающие данные о состоянии среды: движение, температура, влажность, качество воздуха и др.

3. Системы освещения — устройства, обеспечивающие управление светом как внутри помещений, так и на территории вокруг дома.

4. Климатические устройства — включают в себя управление отоплением, вентиляцией и кондиционированием воздуха.

5. Средства безопасности — камеры, датчики дыма, сигнализации и прочие устройства, отвечающие за охрану и безопасность.

6. Модули автоматизации — управляют различными бытовыми приборами, включая аудиовизуальные системы, автоматические шторы, системы полива и др.

Ключевым фактором успешной работы системы является не только наличие этих компонентов, но и их эффективное взаимодействие. Только в связке они могут обеспечить полноценную интеллектуальную среду внутри жилища.

Для достижения более высокой степени адаптивности и персонализации системы «умного дома» необходимо интегрировать в неё элементы искусственного интеллекта. ИИ способен не только управлять устройствами, но и обучаться на основе поведения жильцов, анализируя их привычки и предпочтения, предугадывая потребности и принимая решения на основе собранных данных [9].

Преимущества внедрения ИИ в систему «умного дома» включают:

1. Автоматизация повседневных задач — ИИ может самостоятельно включать свет, открывать двери, регулировать температуру, освобождая человека от рутины.

2. Энергоэффективность — интеллектуальные алгоритмы контролируют энергопотребляющие приборы, что помогает снизить расходы на электроэнергию.

3. Безопасность — система анализирует нестандартное поведение и сообщает владельцу о возможных угрозах, используя данные от камер и сенсоров.

4. Комфорт — управление освещением, температурой и другими параметрами в зависимости от настроения и предпочтений жильцов.

5. Уход за домом — контроль за состоянием оборудования, водоснабжением, организация уборки и уведомления о неисправностях.

Одним из главных достоинств ИИ является его способность анализировать большие объёмы информации, выявляя скрытые закономерности и тенденции. Это делает его незаменимым инструментом при работе с комплексными системами.

По этой причине всё больше производителей стремятся интегрировать ИИ в свои решения для автоматизации дома. Среди технологий, лежащих в основе ИИ, особенно выделяется машинное обучение, позволяющее системе самостоятельно принимать решения на основе анализа данных, без необходимости строгих алгоритмов.

Для управления устройствами в «умном доме» требуется обрабатывать огромные потоки информации. Одним из эффективных инструментов для решения задач анализа и прогнозирования является многослойный персептрон — разновидность искусственной нейронной сети, способная работать с разнообразными и сложными наборами данных. Перед подачей информации в такую сеть, данные предварительно обрабатываются, в том числе методом «кластеризации».

Кластеризация позволяет группировать схожие данные — например, активности жильцов в определённое время суток или реакции на внешние условия. Среди популярных алгоритмов кластеризации — метод опорных векторов и алгоритм k-средних. После обработки данных они передаются в нейронную сеть, которая может делать выводы и формировать управляющие решения. Такой подход позволяет системе учитывать множество факторов и своевременно реагировать на изменения в поведении и потребностях жильцов.

Помимо искусственного интеллекта, среди ключевых трендов развития «умных домов» в России можно выделить:

1. Импортозамещение — рынок умных решений оказался относительно устойчивым к санкциям. Большинство новых проектов уже реализуется с применением отечественных программных решений. Этому способствовала государственная поддержка и признание ИТ-сферы как стратегически важной отрасли.

2. Развитие стандартов — создано АНО «Умный многоквартирный дом» при участии Минцифры, Минстроя и Минпромторга РФ, что позволяет формировать единые государственные стандарты в этой области.

3. Рост доступности технологий — благодаря развитию отечественных решений и конкуренции на рынке, «умные» системы становятся доступнее для широкого круга потребителей.

4. Ориентация на цифровые сервисы — индекс удовлетворённости пользователей (NPS) всё чаще зависит от уровня цифровизации и автоматизации в доме.

5. Цифровизация ЖКХ — автоматизация и интеллектуализация коммунальной инфраструктуры становится важным направлением развития.

В данной работе были рассмотрены основные направления развития систем «умный дом (офис)», с акцентом на интеграцию технологий искусственного интеллекта. Показано, что ИИ способен не только адаптироваться к привычкам пользователей, но и значительно повысить эффективность и безопасность повседневной жизни. Особое внимание уделено гуманитарным аспектам — экономическим, правовым и психологическим, которые играют всё более важную роль в человеко-машинном взаимодействии. В условиях стремительного технологического прогресса именно гармоничное сочетание технических и гуманитарных подходов станет залогом успешного развития интеллектуальных систем будущего.

Список литературы:

1. Макаров В.В., Блатова Т.А., Поветкин П.В. Современные тенденции развития инновационной среды цифровой экономики // Экономика и качество систем связи. 2022. № 3. С. 3–10.
2. Гохберг Л.М., Грачёва Г.А., Дитковский Г.А. Индикаторы инновационной деятельности: 2021: статистический сборник. М.: Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики», 2021. 28 с.
3. Макаров В.В., Старкова Т.Н., Устриков П.К. Цифровая экономика: эволюция, состояние и резервы развития // Журнал правовых и экономических исследований. 2019. № 4. С. 222–229.
4. Кириенко А.С., Соловьев И.П. Анализ активности человека в задаче автоматизированного управления «Умным домом» // КИО. 2017. № 1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analizaktivnosti-cheloveka-v-zadache-avtomatizirovannogo-upravleniya-umnym-domom (дата обращения: 19.04.2023).
5. Устелемова М.С. Основы построения системы "умный дом": курс: учеб. пособие. М.: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), 2010. 45 с. URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=234827 (дата обращения: 20.03.2023).
6. McKinsey. 10 главных технологических трендов до 2030 года [Электронный ресурс]. URL: https://cdo2day.ru/cifrovoj-analiz/mckinsey-10-glavnyh-tehnologicheskih-trendov-do-2030-goda-dlja-kompanij-i-rynkov/ (дата обращения: 19.04.2023).
7. Hussai Tazar, Moore Adrian. A Risk-Based IoT Decision-Making Framework Based on Literature Review with Human Activity Recognition Case Studies [Электронный ресурс] // ResearchGate. 2021. URL: https://www.researchgate.net/publication/352926027 (дата обращения: 19.04.2023).
8. Харке В. Умный дом: Объединение в сеть бытовой техники и систем коммуникаций в жилищном строительстве / пер. с нем. И.В. Рядченко. М.: Техносфера, 2006. 287 с. ISBN 5-94836-093-8.
9. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход (AIMA-2). 2-е изд. / пер. с англ. М.: И.Д. Вильямс, 2016. 1408 с. ISBN 978-5-8459-1968-7.