ООО «Центр Грузовой Техники»

8(812)244-68-92

Содержание

БАСТИОН, BASTION. ВОЕННО-ТЕХНИЧЕСКИЙ СБОРНИК. ИСТОРИЯ ОРУЖИЯ, ВОЕННАЯ ТЕХНИКА. MILITARY-TECHNICAL COLLECTION. HISTORY OF WEAPONS, MILITARY EQUIPMENT


МАШИНА СВЯЗИ 15В179. COMMUNICATION VEHICLE 15V179


МАШИНА СВЯЗИ 15В179

COMMUNICATION VEHICLE 15V179

Машина связи агрегат 15В179. предназначен для передачи информации от машины боевого управления 15В167 на высшие звенья управления и автономные пусковые установки.
Состав:
1. Унифицированный кузов типа 6703, на шасси МАЗ-543А — 1
2. Аппаратура связи и управления -1
3. Аппаратура коммутации и служебной связи -1
4. Аппаратура электропитания с дизель -генераторами -1
5. Оборудование жизнеобеспечения личного состава (отопительно вентиляционная установка ОВ-65, кондиционер, электровентиляторы) — 1
6. Система температурно-пожарной сигнализации)-1
7. Антенно мачтовые устройства и вспомогательное оборудование -1
На Международном форуме «Армия-2016» в Кубинке предприятиями был представлен ракетный комплекс «Тополь», состоящий на вооружении РВСН.

Впервые публике были продемонстрированы практически все основные машины данного комплекса. В составе представленных образцов были:
• Пусковая установка «Тополь», агрегат 15У168
• Машина обеспечения боевого дежурства «МОБД», агрегат 15В148
• Машина связи, агрегат 15В75
• Машина боевого управления, агрегат 15В167
• Машина связи, агрегат 15В179
• Машина-гостиница, агрегат 15Т118

ХАРАКТЕРИСТИКИ

Тип шасси МАЗ-543А
Масса, кг 40600
Длина, мм. 14030
Ширина, мм. 3200
Высота, мм. 4100
Запас хода, км.650
Мощность двигателя, л.с 525
Мин. радиус поворота по нар. колесу, м. 13,5
Макс угол преодолеваем, подъема, град. 28
Глубина преодолеваемого брода, м. 1,1
Гарантийный пробег, км. 18000

Источники: «БАСТИОН», информация с Форума «Армия-2016»

РАКЕТНЫЙ КОМПЛЕКС «ТОПОЛЬ» НА АРМИЯ-2016. АГРЕГАТ 15В179
РАКЕТНЫЙ КОМПЛЕКС «ТОПОЛЬ»

© А.
В.Карпенко 2009-2021/A.V.Karpenko 2009-2021

БАСТИОН, BASTION. ВОЕННО-ТЕХНИЧЕСКИЙ СБОРНИК. ИСТОРИЯ ОРУЖИЯ, ВОЕННАЯ ТЕХНИКА. MILITARY-TECHNICAL COLLECTION. HISTORY OF WEAPONS, MILITARY EQUIPMENT


МАШИНА СВЯЗИ 15В75. COMMUNICATION VEHICLE 15V75


МАШИНА СВЯЗИ 15В75

COMMUNICATION VEHICLE 15V75

Машина связи агрегат 15В75, предназначен для организации связи с высшими звеньями управления и обмена информацией по каналам тропосферной радиосвязи.

Состав:
1. Унифицированный кузов типа 6701 (на шасси МАЗ-543А) — 1
2. Радиостанция тропосферной связи — 1
3. Радиостанция связи по колонне на марше — 1
4. Аппаратура громкоговорящей и внутренней связи — 1
5. Отопительно-вентиляционная установка — 1
6. Фильтро-вентиляционная установка — 1
7. Комплект оборудования энергоснабжения — 1
8. На шасси сзади кузова с аппаратурой установлена платформа с антенно-мачтовым устройством, представляющая собой металлическую конструкцию, состоящую из антенны И112 и телескопической двухсекционной мачты типа «Сосна-20м» — 1

На Международном форуме «Армия-2016» в Кубинке предприятиями был представлен ракетный комплекс «Тополь», состоящий на вооружении РВСН. Впервые публике были продемонстрированы практически все основные машины данного комплекса. В составе представленных образцов были:
• Пусковая установка «Тополь», агрегат 15У168
• Машина обеспечения боевого дежурства «МОБД», агрегат 15В148
• Машина связи, агрегат 15В75
• Машина боевого управления, агрегат 15В167
• Машина связи, агрегат 15В179
• Машина-гостиница, агрегат 15Т118

ХАРАКТЕРИСТИКИ

Тип шасси МАЗ-543А
Масса, кг. 34750
Длина, мм. 16500
Ширина, мм. 3220
Высота, мм. 4300
Запас хода, км. 500
Мощность двигателя, л.с.525
Глубина преодолеваемого брода, м. 1,1
Гарантийный пробег, км. 18000

Источники: «БАСТИОН», информация с Форума «Армия-2016»

РАКЕТНЫЙ КОМПЛЕКС «ТОПОЛЬ» НА АРМИЯ-2016. АГРЕГАТ 15В75
РАКЕТНЫЙ КОМПЛЕКС «ТОПОЛЬ»

© А. В.Карпенко 2009-2021/A.V.Karpenko 2009-2021

Росгвардия получила машины связи, оснащенные дронами

https://ria.ru/20200118/1563569645.html

Росгвардия получила машины связи, оснащенные дронами

Росгвардия получила машины связи, оснащенные дронами - РИА Новости, 03.03.2020

Росгвардия получила машины связи, оснащенные дронами

Холдинг "Росэлектроника" (входит в "Ростех") поставил Росгвардии первую партию незаметных в городе машин связи, оснащенных квадрокоптерами, сообщили РИА Новости РИА Новости, 03.03.2020

2020-01-18T04:04

2020-01-18T04:04

2020-03-03T19:01

россия

федеральная служба войск национальной гвардии рф (росгвардия)

безопасность

/html/head/meta[@name='og:title']/@content

/html/head/meta[@name='og:description']/@content

https://cdn23.img.ria.ru/images/153342/58/1533425885_0:0:3077:1731_1920x0_80_0_0_e252819cc00cb076bac2b43f8941120e.jpg

МОСКВА, 18 янв - РИА Новости. Холдинг "Росэлектроника" (входит в "Ростех") поставил Росгвардии первую партию незаметных в городе машин связи, оснащенных квадрокоптерами, сообщили РИА Новости в пресс-службе компании.

Аппаратная связи разработана на Рязанском радиозаводе (входит в "Росэлектронику") на транспортной базе Ford Transit. Преимуществами данной базы является грузоподъемность до 3,5 тонн и усиленная мощность электрогенератора, а также большое эргономичное пространство кузова при внешних компактных габаритах. При этом городской автомобиль обладает достаточной проходимостью для работы в полевых условиях и на пересеченной местности. Аппаратная включает в себя широкий спектр устройств, разработчикам впервые удалось перенести на подвижную базу идеи, реализация которых до этого момента была возможна только в стационарных условиях. При этом 90% техники, использованной при оборудовании аппаратной, – российского производства.В кузове аппаратной три рабочих места, которые оснащены ноутбуками, многофункциональным печатающим устройством, абонентскими телефонами и видеотелефоном. Это дает возможность не только обрабатывать информацию, но и организовывать видеоконференцию со скоростью передачи данных до одного гигабита в секунду.
Связь со спецподразделениями обеспечивают цифровые радиостанции. Аппаратная также оснащена шлюзом, который переводит обычные телефоны в IP-сеть с возможностью подключения до 16 абонентов. Передача данных может осуществляться как по проводным каналам, так и по оптоволокну или сотовой связи. А LTE-модем позволяет работать сразу в нескольких сетях. При передаче вся информация проходит через аппаратуру шифрования.Снаружи на машине установлены четыре камеры, угол обзора которых исключает слепые зоны, образуя круговую панораму. При выявлении подозрительного объекта можно использовать еще одну вращающуюся камеру с 30-кратным увеличением для детального просмотра, выдвигающуюся из крыши. Изображения со всех камер выводятся на два монитора и видеорегистратор. Управление видеосистемой осуществляется по сети. Для наблюдения также используется профессиональный квадрокоптер, управляемый оператором.

https://ria.ru/20200104/1563111072.html

https://ria.ru/20191230/1563034607.html

россия

РИА Новости

[email protected]

ru

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2020

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

https://cdn25.img.ria.ru/images/153342/58/1533425885_287:0:3018:2048_1920x0_80_0_0_d624b5b9cad560b979ee007a003bc61b.jpg

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og. xn--p1ai/awards/

россия, федеральная служба войск национальной гвардии рф (росгвардия), безопасность

МОСКВА, 18 янв - РИА Новости. Холдинг "Росэлектроника" (входит в "Ростех") поставил Росгвардии первую партию незаметных в городе машин связи, оснащенных квадрокоптерами, сообщили РИА Новости в пресс-службе компании.

Аппаратная связи разработана на Рязанском радиозаводе (входит в "Росэлектронику") на транспортной базе Ford Transit. Преимуществами данной базы является грузоподъемность до 3,5 тонн и усиленная мощность электрогенератора, а также большое эргономичное пространство кузова при внешних компактных габаритах. При этом городской автомобиль обладает достаточной проходимостью для работы в полевых условиях и на пересеченной местности.

Аппаратная включает в себя широкий спектр устройств, разработчикам впервые удалось перенести на подвижную базу идеи, реализация которых до этого момента была возможна только в стационарных условиях. При этом 90% техники, использованной при оборудовании аппаратной, – российского производства.

4 января 2020, 14:59

Росгвардия опубликовала фотографии военных столетней давности

В кузове аппаратной три рабочих места, которые оснащены ноутбуками, многофункциональным печатающим устройством, абонентскими телефонами и видеотелефоном. Это дает возможность не только обрабатывать информацию, но и организовывать видеоконференцию со скоростью передачи данных до одного гигабита в секунду.

Связь со спецподразделениями обеспечивают цифровые радиостанции. Аппаратная также оснащена шлюзом, который переводит обычные телефоны в IP-сеть с возможностью подключения до 16 абонентов. Передача данных может осуществляться как по проводным каналам, так и по оптоволокну или сотовой связи. А LTE-модем позволяет работать сразу в нескольких сетях. При передаче вся информация проходит через аппаратуру шифрования.

Снаружи на машине установлены четыре камеры, угол обзора которых исключает слепые зоны, образуя круговую панораму. При выявлении подозрительного объекта можно использовать еще одну вращающуюся камеру с 30-кратным увеличением для детального просмотра, выдвигающуюся из крыши. Изображения со всех камер выводятся на два монитора и видеорегистратор. Управление видеосистемой осуществляется по сети. Для наблюдения также используется профессиональный квадрокоптер, управляемый оператором.

30 декабря 2019, 22:37

Способы защиты полиграфической продукции Росгвардии могут засекретить

Полковник Мезин в 96 лет провел сеанс связи из боевой машины — Российская газета

В Новосибирской области военнослужащие ЦВО поздравили с Днем защитника Отечества 97-летнего ветерана Великой Отечественной войны Михаила Мезина, подарив возможность опробовать в деле самые современные образцы аппаратуры связи. Пройдя бои под Сталинградом и в Донбассе, после второго ранения, лейтенанта Мезина направили в училище связистов. В последние месяцы войны он сам обучал будущих спецов, готовившихся к отправке на фронт, а после Великой Отечественной окончил спецакадемию и еще 37 лет служил в войсках связи. Работал и с такой аппаратурой, о которой до сих пор рассказывать нельзя. А вот мудростью с молодым поколением военнослужащих Михаил Алексеевич, ушедший в отставку в звании полковника, поделиться всегда готов.

Главной удачей полковника Мезина во время своеобразного тура по восковой части стал тренировочный сеанс связи из командно-штабной машины на транспортной базе БТР. Первым делом он уточнил, в каких диапазонах, в каких частотах работает аппаратура, а сев на место одного из членов экипажа, быстро освоился, связавшись по КВ-станции с войсковой частью в Кузбассе.

- Прием, - отчеканил он.

- Я 204-й, на приеме, как слышно меня?

- Отлично. Слышимость прекрасная! - подтвердил Михаил Алексеевич.

- Я вас приветствую с полигона Кемеровской области, - доложил собеседник.

- Далековато. Надо же, какая слышимость! - удивляется ветеран, попутно продолжая расспрашивать сидящего рядом прапорщика об особенностях техники.

Компетенция полковника Мезина, окончившего военную академию связи еще в 50-х, удивляет и сегодняшних связистов. А ветеран признается: приходится спорить с некоторыми боевыми товарищами, которые ничего не читают, не знают о развитии современных технологий в собственной же специальности: "Ну и что, что возраст?". У него вот интерес не пропадал никогда. Видно, что и здесь он быстро ориентируется: где какой переключатель, какая кнопка за что отвечает. На глазах заметны слезы: "Я так скучаю по всему этому" - говорит он чуть дрожащим голосом, зажав рукой микрофон. А через секунду, собравшись, по-командирски благодарит ребят из Кузбасса за сеанс связи и дает отбой.

Покинув бронемашину, он продолжает "пытать" молодежь: какая мощность, система защиты, какие частоты она закрывает? "В наше время УКВ не закрывались", - поделился он. Интерес к системам защиты переговорных линий не случаен, когда-то Михаил Мезин служил в должности старшего офицера по ЗАС - засекречивающей аппаратуре связи. А когда в частях начали создавать целые специализированные отделы, возглавил такой.

Он имел высокий доступ к самым секретным образцам аппаратуры своего времени. Говорит, что техника, которую он испытывал еще в конце 60-х, лишь относительно недавно была снята с обеспечения армии - до того была передовая. В качестве примера ветеран упомянул телеграфную аппаратуру Т-206 - все обозначения и индексы устройств он помнит назубок.

Но современная аппаратура удивляет своими возможностями и бывалого связиста. Как, например, одна из самых передовых передвижных радиорелейных станций для передачи цифровых потоков со скоростью свыше 300 мегабит в секунду. Внушительных размеров машина буквально напичкана сложнейшей электроникой и обеспечивает командные пункты не только цифровой аудиосвязью, но и стабильным видеосигналом.

- Сколько времени требуется для развертывания? - интересуется Михаил Мезин. А услышав ответ, качает головой: "Все равно пока многовато".

- Есть станции и более оперативного развертывания, но у этой и возможности соответствующие, - поясняют военнослужащие.

Свои впечатления от армейской техники ветеран "секретной связи" не скрывает: с момента увольнения из вооруженных сил в начале 80-х годов, техника шагнула не на одну, не на две ступени, а преодолела в своем развитии самые смелые ожидания, которые тогда казались фантастикой.

- А значит, люди работают, - уверен Михаил Мезин. - Значит, остались кадры, ими кто-то руководит и, как видно, порядочные люди руководят. Которые знают: если не будет в армии связи, то и государства не будет.

Оценил ветеран и спутниковые системы. Он вспоминает, как в войсках появилась первая станция такой связи "Корунд". Для того чтобы воспользоваться ей, заранее нужно было знать, когда и где на орбите пролетит спутник, которых тогда в космосе было-то: раз-два и обчелся. Аппаратуру надо был ставить под определенным углом, иначе она теряла сигнал. А, например, антенны установок тропосферной связи, нужно было разворачивать так, чтобы перед ними на большом расстоянии не было жилых домов. Тогда это было новое слово техники, основа для сегодняшних образцов, но работать с ней было гораздо сложнее.

Вот и заглянув в салон спецавтомобиля связистов "Тигр", оснащенного аппаратами засекреченной связи, полковник Мезин цокает языком: "Если вспомнить первые системы ЗАС-телефонии, скажем, "Лиану" или "Эльбрус" - это целая стена в комнате". В сравнительно же небольшом "Тигре" сразу несколько засекреченных телефонов - они чуть больше обычных офисных аппаратов, а держать стабильную связь могут и на полном ходу.

- У нас много говорят о новых видах ракет и другого вооружения. А вот про новые системы связи молчат. И правильно делают, - рассуждает Михаил Мезин, разглядывая новейшую аппаратуру на борту бронеавтомобиля. - Пусть потенциальный противник сам, так сказать, поработает, попробует что-нибудь выяснить. А помогать ему не нужно. Эту технику должны знать только те, кто ее эксплуатирует, кто дает строжайшую подписку о неразглашении. Кстати, надбавка-то к окладу за секретность у вас есть? У нас была 30 процентов.

- Так точно! - с улыбкой отвечает офицер, - В зависимости от формы допуска.

В небольшой аудитории послушать воспоминания бывалого полковника собрались молодые солдаты. Вскользь он поругивает районный военкомат: перестали приглашать на призывные пункты. Пообщаться с молодежью для полковника Мезина всегда было чем-то вроде отдушины. Раньше он часто и в школах бывал, и с призывниками беседовал, но в последние годы про него словно стали забывать. Теперь, увидев десятки внимательных ребят, Михаил Алексеевич снова прослезился. И снова по-офицерски быстро взял себя в руки, начав рассказ:

- Я попал на фронт в начале 1942-го года…

Машины связи, обнаружения и управления. Секретные автомобили Советской Армии

Машины связи, обнаружения и управления

Обширнейшая гамма различных автономных радиотехнических и командных машин узкоспециализированного назначения создавалась в СССР с начала 1960-х годов с ориентацией на обеспечение максимально скрытного и эффективного боевого применения перспективных подвижных стратегических ракетных систем. Все эти мобильные средства монтировали на шасси МАЗ-543А и 543М, оборудованные типовыми обитаемыми кузовами со специальным оборудованием, автономными агрегатами питания, антенными устройствами, средствами боевого охранения и системами жизнеобеспечения. При несении дежурства в малонаселенных регионах источниками энергии служили мобильные электростанции или промышленная электросеть, а для отдыха и питания боевого расчета использовались подвижные столовые и общежития.

Машина связи МС-1 (15В82) комплекса «Пионер УТТХ» в кузове 2212 на шасси МАЗ-543А

К средствам универсального назначения можно отнести машины связи различной комплектации Краснодарского приборного завода (КПЗ), носившие обобщенные наименования МС-1 и МС-2 и рассчитанные в первую очередь на применение в составе подвижных командных пунктов различных СРК РВСН. Машина связи № 1 или МС-1 применялась для организации тропосферной радиосвязи с высшими звеньями управления. Первоначально ее коротко– и ультракоротковолновое ламповое оборудование размещалась в аппаратной среднеразмерного остекленного кузова 2212 на шасси 543А, во втором отсеке находилось помещение боевого дежурства со стойками и ящиками для оружия, в третьем – два автономных дизель-генератора АДА-12 мощностью по 12 кВт. Кузов снабжался отопителями, фильтровентиляционной установкой или кондиционером, на крыше устанавливали несколько телескопических и штыревых антенн. Впервые в варианте 15В57 машина МС-1 применялась в командных пунктах СРК «Темп-2С», «Пионер» и «Пионер-К». Затем в исполнении 15В82 входила в СРК «Пионер УТТХ», а в дивизионах комплексов «Тополь» служила в варианте 15В179 с модернизированным оснащением на электронной базе. В составе подвижного запасного командного пункта 15В119 ракетной дивизии «Выбор» она находилась под индексом 15В133.

Машина связи № 2 или МС-2, более известная как тяжелая радиорелейная радиостанция Р-406ВЧ «Торф-2» высшего командного звена, была разработана в 1960 году по заказу РВСН и принята на вооружение в 1963-м. Совместно с другими средствами она входила в состав подвижных командных пунктов системы РВСН и служила для организации радиорелейной связи с Генеральным штабом, штабами армий и фронтов, для организации связи и управления в подразделениях ракетных комплексов на марше, в районах дислокации и контроля за работоспособностью всех элементов комплексов. Первые образцы МС-2 монтировали на шасси 543А, но с середины 1970-х годов ее основой стал автомобиль МАЗ-543М. Их аппаратная с ультракоротковолновым комплексом приемопередающих устройств 15Э1061 «Брелок» и помещение дежурного расчета находились в двух отсеках короткой герметизированной кабины управления, представлявшей собой переднюю часть типового кузова-фургона 6702. На открытой задней секции рамы автомобиля размещалось складное антенно-мачтовое устройство с комплектом из двух тарельчатых антенн тропосферной связи. В составе РВСН впервые под индексом 15В75 машину МС-2 включили в полковой подвижный командный пункт «Барьер» СРК «Темп-2С» и «Пионер», вариант 15В175 входил в комплекс «Тополь». В подвижном запасном командном пункте 15В119 ракетной дивизии «Выбор» она имела обозначение 15В134.

Машина связи МС-2 (Р-406ВЧ «Торф-2») с антенно-мачтовым устройством на базе МАЗ-543М

Вторую еще более многочисленную категорию составляли автономные машины подготовки и пуска (МПП), входившие в подвижные командные пункты дивизионов различных ракетных комплексов и служившие для организации непрерывного контроля параметров всех систем, подготовки пуска ракет и обеспечения боевого дежурства. Вместе с ними в составе ракетных полков и дивизий находились машины боевого управления (МБУ), осуществлявшие контроль всех параметров, оперативное управление и связь в ракетных системах. Такие машины создавали для каждого вида СРК и конкретного применения, друг от друга они отличались лишь внутренней комплектацией. Все они базировались в среднеразмерных кузовах 2210/2212 или 6702 на шасси 543А/543М с двумя-тремя отсеками со световыми люками на обоих покатых скосах крыши, боковыми и задними дверями и блоком жизнеобеспечения на передней внешней стенке. Внутри них находилось от двух до шести рабочих мест, пульты оператора и командира экипажа, аппаратура управления и средства спецсвязи. Источниками питания являлись собственный электрогенератор мощностью 10 кВт, подвижная электростанция или внешняя электросеть. Первые МПП 15В56 и МБУ 15В55 появилась в подвижных командных комплексах «Барьер» СРК «Темп-2С» и «Пионер». За ними последовала машина боевого управления 15В81 ракетного полка СРК «Пионер УТТХ», в дивизионах разных модификаций комплексов «Пионер» состояла МПП 15В116. Варианты МПП 15В132 и МБУ 15В129 входили в состав подвижного запасного командного пункта 15В119 ракетной дивизии «Выбор».

Машина подготовки и пуска 15В116 на шасси МАЗ-543М для комплексов «Пионер»

Комплектные командные пункты (кабины) управления 15В96 «Барьер-М» и 15В131 «Вымпел» комплекса «Пионер УТТХ» были составлены из набора машин связи 15В82, МБУ 15В81 и МПП 15В132. В подвижный командный пункт ракетного полка комплексов «Тополь» входили две МБУ 15В167 и 15В168, размещенные в удлиненных стандартизованных фургонах 7903 на шасси МАЗ-543М. Вместе с ним габаритная длина составляла 15,9 м, высота – 4,4 м. При боевой массе 43,5 т максимальная скорость на грунтовых дорогах не превышала 40 км/ч. В состав гусеничного СРК 15П699 с межконтинентальной ракетой РТ-20П (8К99) входила МБУ 15Н809. Машину боевого управления 15В203 на шасси 543А планировалось использовать в подразделениях командных ракет дивизионов СРК 15П656 «Горн» и в составе подвижного командного пункта 15В236 комплекса «Периметр».

В береговой артиллерийский комплекс «Берег» входил центральный пост управления огнем А222-Ц1 на автомобиле МАЗ-543М с четырьмя домкратами, в типовом кузове которого имелись пять рабочих отсеков. В них располагались места операторов и новая помехозащищенная система управления огнем БР-136 «Подача», обеспечивавшая круговую радиолокационную разведку в любое время суток на дистанции до 35 км, телевизионно-оптическое наблюдение за надводной обстановкой с одновременным сопровождением четырех целей и управление огнем артиллерийской установки. В комплект поста входили лазерный дальномер и двухкоординатный радиолокатор, для подъема которого в крыше кузова имелся проем с крышкой, а также средства связи, места для отдыха боевого расчета и системы жизнеобеспечения с питанием от дизель-генератора переменного тока мощностью 30 кВт, расположенного в изолированном переднем отсеке. Время приведения поста в боевую готовность – 3 минуты. Габаритная длина машины – 15,2 м, боевая масса с экипажем из шести человек – 43,8 т.

Главный пост управления А222-Ц1 берегового артиллерийского комплекса «Берег». 1987 год

Новые радиолокационные станции (РЛС) и командные пункты на шасси МАЗ-543М появились с поступлением в войска ПВО мобильных зенитных систем С-300. Для них была разработана и внедрена достаточно сложная, дорогостоящая и эффективная система обнаружения, идентификации и сопровождения воздушных объектов, передачи информации на командные пункты и наведения ракетного удара по практически любым воздушным целям. В нее входили РЛС обнаружения разного уровня и радиолокаторы подсвета и наведения ракет, которые одновременно осуществляли обзор всего воздушного пространства, полностью исключая пропуск опасных объектов, перемещавшихся на всех высотах, в том числе на предельно малых с огибанием рельефа местности, а также целей, летящих в любых направлениях в условиях отражения от местных предметов и активного противодействия со стороны противника.

В состав средств управления 83М6Е системы С-300ПС (С-300ПМУ) входил командный пункт 5Н63С на шасси Ф20 – доработанном варианте серийного автомобиля МАЗ-543М. Он был оборудован кабиной управления (аппаратный контейнер Ф2К), двумя малогабаритными газотурбинными двигателями для вращения электроагрегатов, генератором с приводом от тягового двигателя шасси и телескопическим антенно-мачтовым устройством, которое обеспечивало связь с вышестоящим командным пунктом и системой автоматического управления. Информация к нему поступала от автоматизированного радиолокатора подсвета целей и наведения ракет 30Н6 (РПН) с аппаратной, поворотным антенным блоком с гидроподъемником и телескопической антенной. В его функции входили прием и отработка информации от средств управления 83М6Е и автономных источников информации, обнаружение целей, определение принадлежности, сопровождение и наведение на них ракет. Радиолокационная подсветка позволяла захватывать и вести практически любые воздушные цели с минимальной площадью рассеивания, а также повышала эффективность попадания самонаводящихся ракетных головных частей. При работе в движении или в стационарном положении на площадке при установке на гидравлические опоры РПН мог одновременно наводить до 12 ракет на шесть различных целей. Дополнительно к ЗРС придавались автономные средства, смонтированные на специальных полуприцепах, – низковысотная РЛС обнаружения и целеуказания 76Н6 и всевысотный трехкоординатный радиолокатор 36Д6 (19Ж6) с собственной дизель-электрической станцией.

С принятием на вооружение модернизированной системы С-300ПМ (С-300ПМУ-1) в составе комплекта средств управления 83М6Е1 появился пункт боевого управления (ПБУ) 54К6Е для обеспечения комплекса всей необходимой радиоэлектронной информацией, аппаратура которого была смонтирована в кузове 6703 на шасси 543М. Усовершенствованный многофункциональный РПН 30Н6Е с доработанными антенным постом и аппаратным контейнером осуществлял прием и отработку полученной информации, обнаружение, опознавание и автоматическое сопровождение целей, наведение ракет и подсвет обстреливаемых целей. В этой ЗРС дополнительно использовалась РЛС обнаружения и целеуказания 76Н6 на полуприцепе, а также впервые появился крупногабаритный радиолокатор обнаружения 64Н6Е, установленный на специальном активном полуприцепе с седельным тягачом МАЗ-74106.

Радиолокатор подсвета целей и наведения ракет 30Н6 зенитной ракетной системы С-300ПС

Пункт боевого управления 54К6Е системой С-300ПМУ-1 в кузове 6703 на шасси МАЗ-543М

В системе С-300ПМУ-2 применятся модернизированный РПН 30Н6Е2 с высокой степенью автоматизации, быстродействующими цифровыми устройствами и антенным постом, который поднимается на передвижную полуприцепную вышку 40В6М. В состав средств управления 83М6Е2 входит ПБУ 54К6Е2 на шасси МАЗ-543М и модернизированный полуприцепной радиолокатор 64Н6Е2. Все эти средства обеспечивают одновременное обнаружение до 300 целей, сопровождение 100 объектов и стрельбу по 36 целям с наведением на них 72 ракет. Для новых ЗРС С-300ПМУ-2 «Фаворит» и С-400 «Триумф» разработаны трехкоординатные радиолокационные всевысотные обнаружители 96Л6Е и 96Л6Е2 на новых грузовиках Минского завода, которые совмещают в себе функции низковысотного обнаружителя, обзорного радиолокатора и командного пункта, а также применяются как РЛС боевого дежурства. Они выпускаются в комплектациях для монтажа на одной машине с антенным постом или на автопоездах с полуприцепами.

Модернизированный радиолокатор подсвета и наведения 30Н6Е2 системы С-300ПМУ-2

Для управления группировками зенитно-ракетных систем войск ПВО всех вариантов дальности поражения («Бук-М1», С-125, С-75М, С-200В и все ЗРС С-300) служит автоматизированная система 73Н6 «Байкал-1». Она производит прием, обработку и отображение радиолокационной информации от нескольких источников, распределение целей по зенитным подразделениям и координацию их взаимных боевых действий. В нее входит самоходный командный пункт 49Л6 и мачтовая антенная установка. Оборудование пункта смонтировано в коротком глухом прямоугольном кузове 6703 на шасси МАЗ-543М с питанием от мобильной электростанции или от внешней сети. Система «Байкал-1» может одновременно следить за 80 воздушными объектами, летящими на дальности до 1200 км, высотах свыше 100 км и на скоростях до 9,2 тыс. км/ч, и управлять 12 ракетными комплексами, имеющими в своем распоряжении 144 СПУ.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Машинка TransRacers Машина связи и скорая помощь (YW463875-15)

В любом детском списке самых желанных игрушек обязательно будут присутствовать трансформеры. Их история началась в далеком 1984 году. Тогда же и появились их первые поклонники. Сегодня подрастает уже следующее поколение, выросшее с этими персонажами. В начале 2000-х мир увидел новую волну популярности трансформеров. Она не утихает и по сей день, вдохновляя сотни брендов производителей на создание новых ярких и стильных изделий машинок, техники и роботов.

Машинка-трансформер Transracers: 2 в 1

Трансформер по своей сути — разновидность конструктора. Это игрушка, которая путем нехитрых действий трансформируется в нечто совершенно иное. К примеру, это может быть транспортное средство, которое превращается в персонажа-робота.

Трансформер-игрушка Трансрейсерс представляет собой машинку-перевертыш. Переставляя элементы местами, можно превращать одну модель в другую.

Как мальчишки, так и девчонки питают любовь к красивым игрушечным транспортным средствам. Именно на это сделал ставку бренд при создании серии. Всего в линейке производителя Transracers представлено 14 моделей:

  • Бетономешалка-траншеекопатель,
  • лесовоз-транспортер,
  • такси-пикап,
  • автобус-микроавтобус,
  • автоцистерна-пикап,
  • экскаватор-пожарная машина,
  • полицейская машина-спорткар,
  • джип-автоцистерна,
  • кран-самосвал,
  • скорая помощь-внедорожник,
  • самосвал-пожарная машина,
  • туристический-школьный автобус,
  • грузовик-погрузчик,
  • пожарная машина-внедорожник.

А приобретя всю коллекцию Transracers, можно создать свой собственный автопарк, придумывая еще больше новых игр.

Все изделия различаются как своим дизайном, так и функциональностью. Однако все они одинаково красочные и имеют яркий привлекательный внешний вид. Красочные оттенки и современный тюнинг машинок Transracers точно придутся по вкусу всем маленьким любителям автотехники.

А благодаря тому, что одно изделие по сути представляет собой сразу две игрушки, такая игра не надоест ребятам и будет долго вызывать живой интерес. Весь каждый раз можно придумывать новые сценки и сюжеты, собирая из одного транспортного средства второе и наоборот. Ведь больше всего в Transracers детям нравится сам процесс трансформации. Когда одна машинка несколькими движениями рук превращается в другую — это выглядит почти как магия.

Производители этих трансформеров Трансрейсерс позаботились не только о безопасности, но и о надежности товаров. Он изготовлены из прочного экологичного пластика. А благодаря компактным размерам Transracers, такая машинка легко поместится в детский рюкзачок. Так малыш сможет брать ее с собой на прогулку или в детский сад.

Такие трансформеры подарят детям не только долгие часы веселья, но и помогут в развитии полезных навыков. Они имеют простой механизм преобразования. Так маленькие почитатели фигурок Transracers смогут потренировать мелкую моторику, фантазию и воображение, координацию движений, а также логическое и пространственное мышление. А кроме того — развить и свои коммуникативные навыки. Ведь играть такими машинками вместе с друзьями вдвойне интереснее — можно не только вместе придумывать новые сценки, но и соревноваться, на скорость трансформируя игрушки Трансрейсерс одну в другую.

Купить машинки-трансформеры Transracers можно на сайте интернет-магазина Будинок Іграшок. Здесь представлена полная линейка. Стоимость одного изделия — 70 грн. Демократичная цена позволит порадовать мальчиков и девочек 3-7 лет и постепенно собрать весь автопарк.

Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации

МИНИСТЕРСТВО ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И СВЯЗИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

18.03.2005

  г. Москва

№ 29


Об организации выдачи разрешений
на применение франкировальных машин


В целях реализации Федерального закона от 17 июля 1999 г. № 176-ФЗ «О почтовой связи» (Собрание законодательства Российской Федерации, 1999, № 29, ст. 3697; 2004, № 35, ст. 3607), постановления Правительства Российской Федерации от 30 июня 2004 г. № 318 «Об утверждении Положения о Федеральной службе по надзору в сфере связи» (Собрание законодательства Российской Федерации, 2004, № 27, ст. 2781)

ПРИКАЗЫВАЮ:

1. Федеральной службе по надзору в сфере связи (Бугаенко):

в срок до 01.05.2005 разработать документы, требуемые для выдачи разрешений на применение франкировальных машин и учета выданных разрешений;

в срок до 01.07.2005 провести необходимые организационно-методические мероприятия по подготовке территориальных органов к выдаче разрешений на применение франкировальных машин, в том числе по их материально-техническому обеспечению, и приступить к выдаче разрешений на применение франкировальных машин.

в срок до 20.10.2005 проинформировать Мининформсвязи России о проведенной работе по организации выдачи разрешений на применение франкировальных машин.

2. Организациям федеральной почтовой связи в срок до 01.05.2005 проинформировать владельцев франкировальных машин о необходимости получения в территориальных органах Федеральной службы по надзору в сфере связи разрешений на применение франкировальных машин для пересылки письменной корреспонденции, отфранкированной на франкировальных машинах, по сети почтовой связи общего пользования.

3. Контроль за исполнением настоящего приказа возложить на заместителя Министра информационных технологий и связи Российской Федерации Б.Д. Антонюка.

4. Направить данный приказ в установленном порядке на государственную регистрацию в Министерство юстиции Российской Федерации.

Министр    

Л.Д. Рейман

 

Министерство Юстиции Российской Федерации
Не нуждается в государственной регистрации
письмо Минюста России № 01/2326-ВЯ
от 31 марта 2005 г.

 

Связь между машинами: обзор возможностей

Олуватосин Ахмед Амоду получил степень бакалавра технологий в области электротехники в Федеральном технологическом университете Акуре, Нигерия, 2012 г. Он получил степень магистра компьютерных наук со степенью бакалавра технологий. специализируется на распределенных вычислениях в Universiti Putra Malaysia 2016. В настоящее время он защищает докторскую диссертацию. программа по беспроводной связи и сетевой инженерии. Его исследовательские интересы лежат в области сенсорных сетей, связи машинного типа, связи между устройствами, сетей с разделением спектра и стохастической геометрии.

Мохамед Осман получил докторскую степень. степень (с отличием) Национального университета Малайзии. В настоящее время он является профессором информатики в Департаменте коммуникационных технологий и сетей Университета Путра Малайзии (UPM). До этого он был заместителем директора Центра информационного развития и связи, где отвечал за сетевой кампус UMPNet, проект беспроводной связи uSport и центр данных UPM. Он также является младшим научным сотрудником и координатором высокоскоростных машин в Лаборатории вычислительных наук и информатики Института математических наук UPM. В 2017 году он получил звание Почетного профессора Южно-Казахстанского педагогического университета, Шымкент, Казахстан, а также был приглашенным профессором Южно-Казахстанского государственного университета, Шымкент, и Евразийского национального университета им. Л. Н. Гумилева, Астана, Казахстан. Он опубликовал более 300 международных журналов и 330 статей. Его основные исследовательские интересы лежат в области компьютерных сетей, параллельных и распределенных вычислений, высокоскоростных сетей межсетевого взаимодействия, проектирования и управления сетями (сетевая безопасность, беспроводная связь и мониторинг трафика), консенсуса в IoT и математической модели в научных вычислениях.Он является старшим членом IEEE и пожизненным членом Малазийской национальной компьютерной конфедерации и Малазийского математического общества. Он был удостоен звания лучшего доктора философии. Диссертация в 2000 году Симе Дарби Малайзия и Малазийское общество математических наук. Он также зарегистрировал шесть малазийских, один японский, один южнокорейский и три патента в США.

© 2018 Elsevier B.V. Все права защищены.

Определение межмашинной связи (M2M)

Название организации Страна UNITED STATESUNITED KINGDOMCANADAAUSTRALIAINDIA ------ AfghanistanÅland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBonaire, Синт-Эстатиус и SabaBosnia и HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Индийский океан TerritoryBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCape VerdeCayman IslandsCentral африканских RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongoCongo, Демократическая Республика theCook IslandsCosta RicaCôte D'IvoireCroatiaCubaCuraçaoCuraçaoCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial ГвинеяЭритреяЭстонияЭфиопияФолклендские острова (Мальвинские острова) Фарерские островаФиджиФинляндияФранцияФранцузская ГвианаФранцузская ПолинезияФранцузские Южные территорииГабонГамбияГрузияГерманияГанаГибралтарствоГрецияГренландияГренадаГваделупа-ГуамГватемалаГерна Бисау, Гайана, Гаити, Херд, острова Макдональд. HondurasHong KongHungaryIcelandIndonesiaIran, Исламская Республика ofIraqIrelandIsle из ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKorea, Корейская Народно-Демократическая Республика ofKorea, Республика ofKuwaitKyrgyzstanLao Народная Демократическая RepublicLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacaoMacedonia, бывшая югославская Республика ofMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesia, Федеративные Штаты ofMoldova, Республика ofMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNetherlands AntillesNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestine, Государственный ofPanamaPapua Новый GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairnPolandPortugalPuerto RicoQatarRéunionRomaniaRussian FederationRwandaSaint BarthélemySaint Елены, Вознесения и Тристан-да-Кунья, Сент-Китс и Невис, Сент-Люсия, Сент-Мартен (Французская часть), Сен-Пьер и MiquelonSaint Винсент и GrenadinesSamoaSan MarinoSao Томе и PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSerbia и MontenegroSeychellesSierra LeoneSingaporeSint Маартен (Голландская часть) SlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Джорджия и Южные Сандвичевы IslandsSouth SudanSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard и Ян MayenSwazilandSwedenSwitzerlandSyrian Arab RepublicTaiwanTajikistanTanzania, Объединенная Республика ofThailandTimor-LesteTogoTokelauTongaTrinidad и TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks и Кайкос IslandsTuvaluUgandaUkraineUnited Арабские EmiratesUnited Штаты Экваторияльная Острова УругвайУзбекистан ВануатуВатикан Венесуэла, Боливарианская Республика Вьетнам Виргинские острова, Британские Виргинские острова, U. С.Уоллис и Футуна, Западная Сахара, Йемен, Замбия, Зимбабве.

Введение в межмашинные коммуникации

Усилия по усовершенствованию машин и устройств меняют весь мир, в котором мы живем. Наряду с Интернетом вещей, Межмашинное взаимодействие имеет большие перспективы, помогая нам соединяться и автоматизировать и улучшить нашу жизнь от бизнеса, правительства до частных лиц.

Установка микрочипов в автомобили для отслеживания и использования стоимости топлива, различные производственные предприятия связаны друг с другом, чтобы упростить удаленный мониторинг и максимизировать производство - это примеры некоторых приложений межмашинной связи.Так что же такое M2M-коммуникации? Каковы различные приложения для связи M2M? Чем он отличается от Интернета вещей? Эта статья ответит на все ваши вопросы.

Подробнее: Проблемы при выборе ERP-решений для производства

Что такое "машина-машина"?

Изначально M2M - это закрытая двухточечная коммуникация физических объектов для ускорения производства и экономии времени для более важных задач. Сегодня Machine-to-Machine или M2M - это широкий термин, который охватывает технологий, которые соединяют «машины», устройства или объекты ; позволяя им обмениваться информацией и выполнять действия без необходимости человеческого взаимодействия или вмешательства.

Другими словами, M2M - это, по сути, связь между машиной или устройством и удаленным компьютером. M2M - это сотовая связь для встроенных устройств. Обладая значительным потенциалом подключения очень большого количества коммуникационных терминалов, M2M может быть разработан для ускорения роста организации, сокращения расходов, повышения эффективности бизнеса, внутренней коммуникации и т. Д.

Подробнее: [Инфографика] 4 признака того, что пришло время обновить вашу ERP-систему

Как работает M2M

Изначально связь M2M была основана на концепции «телеметрии» - удаленные машины и датчики собирают и отправляют данные в центральную точку для анализа. Со временем, вместо использования радиосигнала, сегодня M2M-связь использует общедоступные сети для передачи данных и сокращения общих затрат.

Применение беспроводных датчиков - один из ключевых аспектов связи M2M при доставке данных телеметрии. Установка датчиков, беспроводная сеть и подключенный компьютер являются основными инструментами M2M, которые помогают сделать централизацией и анализом данных возможными. Затем система преобразует данные, которые запускают заранее запрограммированные автоматические действия для разрешения ситуации.

Подробнее: Свежий взгляд на стратегии бережливого производства

Связь

M2M помогает предприятиям сократить время простоя оборудования, тем самым минимизируя затраты на обслуживание. Более того, продолжительность производства может быть сокращена с помощью развертывания M2M, поскольку автоматизирует операционные изменения и максимизирует эффективность .

Применение M2M-коммуникаций

Связь

M2M может применяться в нескольких различных секторах - от нашей повседневной жизни до повседневных деловых операций. Функции отслеживания и мониторинга активов сделали его жизненно важным инструментом в управлении складом и цепочкой поставок. Например, отслеживание M2M упростило пополнение запасов торговых автоматов, хотя их количество, за которым нужно следить, огромно.

Кроме того, связь M2M может быть развернута в коммунальных предприятиях, поскольку она может быть установлена ​​в нескольких местах, а также поддерживает функции отслеживания и мониторинга состояния. Например, поставщики нефти и газа могут использовать M2M для обнаружения факторов рабочего места, таких как давление, температура, состояние оборудования... В общем, приложений M2M безлимитно . M2M - это гибкая технология, которая помогает превратить «глупые» машины в «умные», то есть сделать следующий шаг M2M: Интернет вещей.

Подробнее: Как Интернет вещей (IoT) повлияет на производство?

M2M и IoT: одинаковые, но разные

M2M создает систему, в которой машины подключены, что позволяет пользователям легко контролировать производительность. Тем не менее, M2M открывает новые возможности, когда взаимосвязь между устройствами становится системой интеллектуальных устройств и собирает операционных идей для дальнейшего улучшения производства.

Это объясняет основу Интернета вещей - соединения физического мира с цифровым. Фактически, IoT шире по сравнению с коммуникациями M2M, хотя он разработан на основе идеи коммуникации M2M.

Подробнее: Что такое профилактическое обслуживание (PdM)? Его плюсы и минусы

Хотя эти два термина имеют общую характеристику поддержки обмена и передачи информации в сети, это не одно и то же.

Как упоминалось ранее, связь M2M обычно представляет собой изолированную связь между устройствами, которая создается на основе двухточечной связи. С другой стороны, IoT может быть интегрирован в более крупный масштаб для повышения гибкости ответных действий, а многоуровневая связь IoT может улучшить работу и собрать ценную информацию.

Подробнее: Что такое коллаборативные роботы (коботы) и почему за ними будущее?

Кроме того, хотя M2M в основном используется предприятиями для обновления устройств и управления ими внутри, приложения IoT обычно применяются для как организаций, так и клиентов , помогая клиентам легко связываться с поставщиком услуг.M2M - это бизнес-технология, которая помогает в улучшении операционной деятельности, в то время как Интернет вещей позволяет предприятиям персонализировать взаимодействие с клиентами, облегчая отслеживание активов и глубокий анализ.

Для получения более подробных отчетов и анализа обрабатывающей промышленности, пожалуйста, подпишитесь на наши ежемесячные информационные бюллетени.

Что нужно знать о межмашинной связи

Мы все, наверное, слышали или видели аббревиатуру «M2M».Мы инстинктивно понимаем, что это связано с машинами и ИТ. Но что это на самом деле означает и для чего?

Ниже приводится подробное руководство по миру связи M2M и тому, как технология M2M используется сегодня.

Что такое M2M-связь

M2M, что означает межмашинное взаимодействие, относится к технологии, которая соединяет удаленные машины с помощью Интернета. Он широко используется для описания технологии, которая позволяет сетевым устройствам автономно обмениваться информацией.

Машины взаимодействуют с машинами? Страшно звучит? Не волнуйтесь, Скайнет не захватит мир.

Как работает M2M

Машины в сети составляют сеть M2M, которая похожа на сеть LAN или WAN. Вот почему они часто попадают под общий термин «Интернет вещей» или IoT, несмотря на то, что они используются исключительно для того, чтобы позволить машинам, датчикам и контроллерам обмениваться данными.

Эти устройства отправляют собранную ими информацию другим устройствам в сети.Пользователи или любой другой интеллектуальный блок управления могут оценивать сеть и выдавать соответствующие инструкции устройствам, подключенным к сети.

Технология

M2M основана на программном обеспечении связи между машинами и устройствами. Специальные приложения преобразуют информацию в данные, актуальные для конечного пользователя.

Эти данные анализируются и отслеживаются в соответствии с техническими характеристиками устройства. Определенные данные могут запускать автоматические действия, в то время как ручные действия могут запускаться машинами и пользователями из любого места из-за удаленного характера их связи.

Компоненты системы M2M

Основные компоненты системы M2M включают:

  • Датчики (например, датчик RFID)
  • Беспроводная сеть или линия сотовой связи
  • Компьютер, подключенный к Интернету
  • Системное программное обеспечение для обработки данных

Инженеры размещают датчики в стратегически важных местах, где они могут записывать и отправлять данные в режиме реального времени в беспроводную сеть, подключенную к Интернету. Они могут использовать специализированное программное обеспечение для мониторинга всего процесса, анализируя поступающие данные.

Типы соединений M2M

Связь между машинами включает:

  • Последовательное соединение,
  • Подключение линии питания (ПЛК)
  • Беспроводные соединения в промышленном Интернете вещей (IIoT)

Компании полагаются на M2M-коммуникацию для улучшения бизнес-процессов, эффективного мониторинга активов компании и получения новых преимуществ.

Зачем нужен M2M и где его можно использовать

Вот пример: представьте, что вы ведете бизнес по приготовлению замороженных продуктов и их доставке в продуктовые магазины.Традиционно вы отслеживали, как быстро грузовики добираются до каждого магазина по телефону или, что еще хуже, следя за распиской водителя.

Что, если вместо этого вы могли бы достичь всего этого и даже большего, просто полагаясь на связь M2M? Простой набор датчиков может отправлять оповещения о местонахождении вашего автопарка, когда в грузовике заканчивается топливо или даже когда ему требуется ремонт. Кроме того, он может автоматически запрашивать встречу с вашим механиком. Датчики могут контролировать температуру в грузовиках-рефрижераторах, и если температура станет слишком высокой, запрограммированные устройства M2M могут понизить ее, чтобы продукты оставались замороженными.

Вышеупомянутое не относится к гипотетическому будущему. Это происходит здесь и сейчас. Вы должны задать вопрос: где еще мы можем использовать коммуникационную технологию M2M? Помимо своевременной доставки замороженных продуктов. Ну, оказывается, почти везде.

Телеметрия

Самый популярный из известных нам типов M2M-коммуникаций - это телеметрия. Эта практика используется с начала нового века для передачи рабочих данных с подключенных устройств. Сначала телефонные линии, а затем радиоволны использовались для передачи результатов измерений, собранных с приборов мониторинга в удаленных местах.

Телеметрия нашла широкое применение в страховой отрасли. Носимые устройства с датчиками и интеллектуальные устройства используются для передачи данных страховым компаниям, которые применяют гибкие тарифы на основе использования. Smart IT посчастливилось внести свой вклад в развитие практики, внедрив автомобильную телеметрию для страховой компании Zaman Broker.

Интернет и улучшенные стандарты беспроводной технологии расширили роль телеметрии с чистой науки, техники и производства до повседневного использования в таких продуктах, как домашние обогреватели, электрические счетчики и устройства, подключенные к Интернету.Продукты, созданные с использованием коммуникационных возможностей M2M, часто называют «умными».

Умный дом

Интернет вещей и технология M2M тесно связаны с концепцией «умного дома». Этот термин относится к управлению и автоматизации освещения, отопления (интеллектуальные термостаты), вентиляции и кондиционирования воздуха, безопасности, а также бытовой техники (стиральные машины, сушилки, духовки, холодильники и морозильники), где удаленный мониторинг и управление осуществляется с помощью помощь технологии M2M.

Такие производители, как LG и Samsung, уже разрабатывают умную бытовую технику, чтобы помочь потребителям улучшить качество жизни. Например, стиральные машины со встроенной функцией M2M уведомляют о завершении цикла стирки. Умные холодильники заказывают в магазинах истощенные продукты.

Технология

M2M особенно полезна для людей с маленькими детьми или пожилыми родственниками, поскольку система умного дома уведомляет пользователей в случае возникновения чрезвычайной ситуации.

Интернет вещей в здравоохранении

Здравоохранение - еще одна известная область применения технологии M2M.Интернет вещей в здравоохранении имеет множество форм, включая электронное здравоохранение, мобильное здравоохранение, телемедицину и уход за престарелыми. Пациенты с не опасными для жизни состояниями могут быть оснащены датчиками, контролирующими артериальное давление или уровень сахара в крови. Дополнительные подключенные устройства могут отслеживать передвижения человека, определять, когда он нездоров, и предупреждать медицинского работника о его состоянии.

Их можно отправить домой и дистанционно наблюдать медицинский персонал, который может интерпретировать данные. Таким образом, в больницах освобождаются больничные койки, а врачи могут уделять время более неотложным случаям.

Розничная торговля M2M

Retail - отличное поле для развития технологии M2M, где она используется для размещения и замены продуктов в магазинах, киосков и цифровых вывесок, управления торговыми автоматами, счетчиков парковки и беспроводных платежных систем.

Производство

Есть много причин, по которым умное производство - это хорошая идея. Цифровые системы управления, управления активами и интеллектуальные датчики могут максимизировать операционную эффективность, безопасность и надежность, а интеграция с системами интеллектуальных зданий и интеллектуальными сетями может оптимизировать потребление энергии и снизить выбросы углекислого газа.

Инструменты

M2M позволяют владельцам бизнеса получать уведомления на своих смартфонах, когда важная часть оборудования нуждается в обслуживании, поэтому они могут решать проблемы в кратчайшие сроки. Сложные сети датчиков, подключенных к Интернету, даже автоматически заказывают запасные части.

Таким образом, обрабатывающая промышленность полагается на технологии, чтобы гарантировать правильное управление затратами и эффективное выполнение процессов. И, конечно же, чем умнее производственный процесс, тем быстрее он может реагировать на меняющийся спрос клиентов.

Автоматизация с поддержкой M2M

В новую эпоху энергоэффективности автоматизация также быстро станет нормой. Поскольку энергетические компании ищут новые способы автоматизации процессов измерения, M2M пригодится. Это поможет автоматически собирать данные о потреблении энергии для точного выставления счетов клиентам. Умные счетчики будут отслеживать, сколько энергии использует бизнес, и автоматически уведомлять энергетическую компанию.

M2M против IoT

Итак, теперь, когда мы знаем, что технологии IoT и M2M используются для обмена данными между объектами и системами, давайте попробуем определить различия между IoT и M2M.

Если вы изобразите две технологии в виде диаграммы Эйлера, вы увидите, что подмножество IoT будет шире, чем M2M.

Оказывается, Интернет вещей - это более крупная концепция, тесно связанная с программными приложениями. Тогда как M2M относится к реальной экосистеме подключенных устройств.

M2M - это подключение устройства к облаку, управление им и использование данных.

Для связи

M2M обычно используются две конечные точки (устройства), использующие оборудование для обеспечения доступа к разным типам сетей.Они используют те же сетевые протоколы IP, которые обычно используются для обмена трафиком данных в Интернете.

Межмашинное взаимодействие относится к датчикам и устройствам, которые могут собирать информацию и обмениваться ею.

Когда дело доходит до Интернета вещей, IoT означает сеть подключений, которая распространяется не только на устройства, но и на другие приложения и людей. Он также включает в себя системы, которые дополнительно добывают и обрабатывают данные, собранные в процессе обмена данными M2M.

Вкратце, M2M - это термин, который отражает обмен информацией между устройствами, а IoT - это сеть таких соединений, компонентов решения и других систем.

Различия в характеристиках

В мире потребительских товаров услуги Интернета вещей предлагаются как с централизованной, так и с распределенной архитектурой. С технической точки зрения M2M ограничивается только централизованной структурой. Таким образом, сетевой уровень Интернета вещей является иерархическим, а уровень M2M - плоским.

Когда дело доходит до сбора и обмена данными, при межмашинном обмене данные поступают в центр обработки данных. Напротив, с IoT мы наблюдаем распределение трафика, при котором часть данных поступает в центр обработки данных, а остальная часть хранится на границе сети.

Терминология

И последнее, но не менее важное: когда дело доходит до M2M, вы можете услышать слова - машины, обслуживание, точка-точка, аппаратные соединения M2M. Это должно дать вам представление о том, что вы говорите об экосистеме интеллектуальных устройств, узкой части Интернета вещей.

В то время как для обозначения Интернета вещей в мире будут использоваться такие слова, как датчики, интегрированные системы, интернет-протоколы, облачные сети, а также большие данные и программное обеспечение Интернета вещей.

Последнее слово

Как видите, межмашинная технология имеет множество вариантов использования: от помощи в доставке замороженного горошка до ужина в День Благодарения вовремя, до контроля нашего здоровья.Технология межмашинной связи медленно, но верно проникает в повседневную жизнь.

Правильно используемая межмашинная связь может помочь нам переосмыслить большие части мира с целью повышения безопасности и даже защиты окружающей среды. Вывод заключается в том, что он открывает множество новых возможностей для предприятий и частных лиц, которые хотят изучить его многочисленные приложения и преимущества.

НАПИСАНО

Александр Кулицкий, Генеральный директор Smart IT

Алекс - основатель и генеральный директор Smart IT, соучредитель и исполнительный технический директор MEDvidi.Как серийный предприниматель, он активно инвестирует в технологические стартапы и руководит несколькими успешными побочными проектами помимо Smart IT и MEDvidi. [адрес электронной почты защищен]

Как работает межмашинная связь

При межмашинной связи удаленный датчик собирает данные и отправляет их по беспроводной сети в сеть, откуда они затем направляются, часто через Интернет, на сервер, например, персональный компьютер. На этом этапе данные анализируются и принимаются соответствующие меры в соответствии с установленным программным обеспечением.

Старые системы работали аналогично, используя «телеметрию». Технология телеметрии во многих отношениях была предшественницей более совершенных систем связи M2M. И телеметрическая связь, и связь M2M передают данные через датчик. Основное различие между ними заключается в том, что вместо случайного радиосигнала, для передачи данных M2M используются существующие сети, такие как беспроводные сети, используемые населением.

Телеметрические системы когда-то были прерогативой ученых, государственных учреждений и других организаций.Тем не менее, технология телеметрии нашла множество применений, в том числе в аэрокосмической отрасли, сельском хозяйстве, мониторинге очистки воды и науке о дикой природе. Радиошейник, который ученые надевают на пойманное животное, отправляет телеметрию о его передвижениях и привычках.

Однако датчики в старых системах телеметрии были узкоспециализированными и часто нуждались в мощных источниках питания для передачи данных. Кроме того, сбор данных может быть неоднородным, если удаленный датчик находится в «мертвой зоне». Конечно, любой анализ данных проводился с помощью того, что мы сейчас считаем устаревшими компьютерами.

Современные средства связи M2M представляют собой значительные улучшения по сравнению с этими системами. Достижения в технологии удаленных датчиков обеспечивают повышенную чувствительность и точность. Компьютеры и программное обеспечение также работают быстрее. Стремительный рост публичных беспроводных сетей, вероятно, является самым большим изменением, открывшим M2M-коммуникации для многих других секторов.

Использование беспроводных сетей упрощает передачу телеметрии по нескольким причинам. Во-первых, радиосигналы не должны быть такими мощными, как раньше, поскольку вышки сотовой связи разбросаны по большим территориям для обеспечения покрытия.Старые системы телеметрии не всегда полагались на радиосигналы - например, некоторые использовали выделенные телефонные линии, - но беспроводной аспект позволяет упростить удаленное размещение датчиков.

Узнайте, как работает M2M, на следующей странице.

Модель взаимодействия человека с машиной | Дженнифер Ауэ | IBM Design

Получайте более точные аналитические данные с большей уверенностью быстрее, чем это возможно для человека.

Это ключ к тому, чтобы сделать первый шаг в правильном направлении когнитивного приложения: спрашивать не о том, что он может делать, а о том, что он должен делать.С искусственным интеллектом (ИИ) у нас есть десятилетия данных и исследований человеческих мыслительных процессов и коммуникации, чтобы использовать план. Чтобы моделировать человеческие отношения, мы начинаем с наблюдения и лучшего понимания самих себя.

Опубликовано IBM Developer Works в январе 2018 г.
Написано Дженнифер Сукис и Лией Лоуренс.

Обновление за август 2020 года:
Мы с гордостью сообщаем, что модель взаимодействия между человеком и машиной была удостоена награды IBM за выдающиеся патенты от группы корпоративной интеллектуальной собственности IBM - зарезервировано для тех патентов, которые считаются наиболее важными для ИС. приносящие доход операции для получения значительного дохода от интеллектуальной собственности (ИС).

Итак, вы хотите создать когнитивное приложение, но хотите, чтобы оно было отличным. Вы хотите, чтобы это было полезным, захватывающим и вдохновляющим - по сути, для создания действительно познавательного опыта. Вам может быть интересно, что такое когнитивный опыт? Должно ли приложение, которое я разрабатываю, быть когнитивным? Если да, могу ли я измерить, насколько это когнитивно?

Познание - это умственное действие или процесс приобретения знания и понимания посредством мысли, опыта и чувств.Познание описывает, как люди обрабатывают мысли, чтобы общаться друг с другом. Для компьютеров познание описывает систему, которая имитирует этот человеческий мыслительный процесс с помощью алгоритмических моделей, предназначенных для увеличения когнитивных способностей человека. Задача когнитивного компьютера - взаимодействовать с людьми естественным для нас образом - расширять наши собственные когнитивные способности.

Это, в свою очередь, поднимает фундаментальный вопрос: как когнитивная система имитирует когнитивные процессы человека? Ответ заключается в том, что он должен активировать наши человеческие чувства (зрение, звук, осязание и т. Д.), Он должен создавать мотивирующий опыт и должен вдохновлять наши мыслительные процессы - все с целью позволить нам приобретать знания и формировать наше понимание. .Мы называем это присутствием . Наиболее убедительные когнитивные решения - это те, которые создают присутствие в нашей жизни и через это присутствие расширяют наши собственные когнитивные способности.

По сравнению с некогнитивными системами, когнитивные приложения выходят за рамки того, что мы видим сегодня в транзакционных приложениях (например, нажатие кнопки приводит к определенному отклику). IBM выделяет их как системы, способные понимать, рассуждать, учиться и взаимодействовать естественным образом. Для этого когнитивные системы анализируют огромные объемы данных, чтобы составлять проницательные, контекстно-зависимые и постоянно улучшающие отношения с пользователями.Их растущее знание потребностей, целей и ценностей пользователя позволяет им давать индивидуальные ответы, предлагать актуальные идеи и раскрывать контекстуально важные открытия.

Чтобы понимать, рассуждать, учиться и естественным образом взаимодействовать, существует пять элементов человеческого мышления и общения, которые когнитивные системы должны уметь распознавать, понимать, анализировать и моделировать:

  • Восприятие
  • Мотивация
  • Рассуждение
  • Обучение
  • Знание
Модель коммуникации для когнитивных систем.Патентная заявка IBM 15843302.

Существуют разные уровни когнитивных функций в зависимости от автономности приложения. Низкоуровневое когнитивное приложение требует большой помощи со стороны пользователя или программиста, в то время как приложение более высокого уровня ведет себя больше само по себе. Совершенно новое приложение может начинаться с низкой когнитивной функции, потому что программист должен тренировать знания и поведение, пока приложение не отреагирует надежно. Со временем у него будут более развитые когнитивные функции.Для ускорения доступа к более сложным функциям IBM Watson ™ предоставляет базовую структуру, на которую можно опираться. Каждая когнитивная способность также может иметь разные уровни функций в зависимости от объема вмешательства программиста или пользователя.

Одно взаимодействие между пользователем и когнитивным приложением может не нуждаться во всех этих возможностях, но самому приложению потребуются все возможности для завершения полностью когнитивного взаимодействия - чего-то, что присутствует с пользователем.

Модель коммуникации между человеком и машиной связывает компоненты, необходимые для когнитивных систем, вместе в методологию создания когнитивного опыта.Его цель - направлять и вдохновлять на намеренные инновации, а также обеспечивать структуру для принятия ответственных дизайнерских решений, основанных на потребностях, ценностях и ожиданиях человечества.

Стремление человечества взаимодействовать с технологиями - молотком, микроволновой печью или квантовым компьютером - напрямую согласуется со способностью технологии улучшать жизнь людей, увеличивать нашу силу и досягаемость. Что касается когнитивных вычислений, улучшение, которое побуждает нас взаимодействовать с ним, - это его способность обрабатывать и синтезировать огромные объемы данных, которые расширяют наше мышление, позволяя нам принимать более обоснованные решения и делать новые открытия быстрее, чем это возможно для человека.Это совершенно уникальная возможность, которая помогает врачам тратить меньше времени на исследования и больше на уход за пациентами, составляя целевые планы уроков с учетом уникальных потребностей каждого учащегося, помогая компаниям обслуживать миллионы клиентов одновременно, лично и проактивно.

Знание - это совокупность всего, что знает когнитивная система - от достоверных данных, с помощью которых она изначально обучалась, до изучения каждого взаимодействия, которое она испытывает. Когнитивные системы можно обучить по любой теме, если у них есть модель для этой области.Они особенно хороши в чтении, распознавании и запоминании огромных объемов неструктурированной информации таким образом, чтобы человеческий разум не мог их обработать. Они могут анализировать тысячи страниц контента и резюмировать основные моменты, или часами слушать музыку, а затем сочинять свои собственные песни, или просматривать терабайты изображений, чтобы выявить взаимосвязи и закономерности в ранее не связанных исследованиях. Они улучшают свою способность предоставлять нам персонализированные ответы, актуальные идеи и новые открытия с каждым новым фрагментом данных, который они добавляют в свою базу знаний.

Знания - это основная истина приложения и постоянно растущий опыт и набор навыков:

  • Хорошо - приложение обладает экспертными знаниями в предметной области, которые делают приложение умелым инструментом для решения проблем.
  • Лучше - приложение позволяет пользователю или программисту обновлять базу знаний обученными или оперативными данными.
  • Лучшее - приложение обновляет свою базу знаний самостоятельно с использованием живых источников.

Чтобы реагировать на ввод из внешнего мира, когнитивные приложения должны понимать контекст - обстоятельства, окружающие событие, утверждение или идею, - чтобы система могла полностью понять значение намерения пользователя в момент взаимодействия и давать информативные, своевременные и естественные ответы.

Например, распознавание даты, автора, качества информации и достоверности источников в отношении поступающей статьи позволяет когнитивной системе определять, какой приоритет отдавать новой информации. Точно так же состояние мира в момент взаимодействия также обеспечивает важный контекст для понимания потребностей пользователя. Если в прессе появятся негативные отзывы о продукте компании, финансовый директор может захотеть немедленно начать анализ возможных последствий для цен на акции. Когнитивная система может сочетать новостное оповещение с важной информацией и анализом акций, зная, что это приоритет для финансового директора.

Контекст исходит из любого источника, который влияет на способность системы предоставлять разумные ответы пользователю, и его следует рассматривать с двух точек зрения, которые соответствуют процессам мышления человека.

«Эй, компьютер, где Джонс?»

Если когнитивная система знает, что пользователь находится дома, а не в машине, это может означать, что он, скорее всего, спрашивает о своей собаке Джонсе, а не о Джонс-стрит. Кроме того, если система знает, что ветеринар рекомендовал Джонсу выходить на улицу каждые 2 часа, потому что Том получил инструкции в своем электронном письме, и что следование инструкциям ветеринара было важно для Тома в прошлом, потому что он устанавливал напоминания о лекарствах, используя последнее электронное письмо ветеринару, то он может сделать вывод, что было бы полезно предупредить Тома, когда Джонсу нужно выйти на улицу и где он находится в доме, вместо того, чтобы ждать, пока он спросит.

Восприятие - это способность приложения потреблять, систематизировать и классифицировать информацию о физическом и цифровом, а также текущем и историческом контексте пользователя. Перцепционные данные включают в себя такие вещи, как местоположение, дата, время, настроение, выражение лица, окружающая среда, физиологические реакции, подключенные приложения, сети и близлежащие устройства. Он использует API-интерфейсы для потоковой передачи информации о мире, включая погоду, пробки, задержки, события и социальные сети. Чем больше данных когнитивная система может собрать, как исторически, так и в настоящий момент, тем более информативной и естественной может быть ее реакция.

Восприятие - это способность приложения потреблять, систематизировать и классифицировать информацию о физическом и цифровом контексте пользователя:

  • Хорошо - приложение классифицирует и упорядочивает информацию в соответствии с предварительным обучением.
  • Лучше - приложение способно классифицировать и систематизировать новую информацию из живых источников и из того, что оно узнало.
  • Best - приложение выводит информацию на основе другой информации. Например, если Мэри находится в больнице и врачи посоветовали ей пить жидкости, когнитивная система может увидеть, что у нее есть стакан, из которого она пьет, и может сообщить врачам, что она не обезвожена.

Понимание мотивации дает когнитивным приложениям знания о приоритетах, целях и ценностях пользователя, чтобы можно было настроить проницательный ответ, который соответствует ожиданиям пользователя от взаимодействия с системой. Данные, которые определяют мотивацию пользователя, можно найти по его опыту настройки, предпочтениям, ответам, выражениям лиц и взаимодействиям с течением времени. По мере роста истории взаимодействия пользователя растет и понимание системой потребностей и поведения пользователя, улучшая эти знания при каждом взаимодействии.

Мотивация позволяет системе понимать и расставлять приоритеты в поведенческой и личной информации о пользователе, которую затем можно использовать для создания ценной реакции. Он делает это, оценивая успех прошлых ответов, когда пользователь находился в аналогичных обстоятельствах, которые определяли его потребности и ценности в тот момент. Например, когнитивная система может решить не прерывать звонок рабочим уведомлением, потому что в прошлом пользователь отклонял аналогичные уведомления, когда разговаривал по телефону со своей мамой.Он может выбрать оповещение пользователя о новостной ленте, на которую он не подписан, потому что пользователь недавно сосредоточился на этой новой теме на работе. Или он мог бы прослушать встречу и решить отправить команде обратную связь для улучшения того, как они проводят стендапы, вместе с протоколом встречи, зная, что цель их менеджера - улучшить гибкие методы.

Когнитивные системы также должны учитывать, почему пользователь задает вопрос именно этой системе. Каковы будут ожидания от взаимодействия с системой, созданной брендом спортивной одежды, по сравнению с системой, созданной брендом музыкальных обзоров? Если пользователь спрашивал каждую систему, что делать в субботу вечером, он с полным правом ожидал ряда ответов, основанных на ценностях, которые представляет бренд этой системы.У когнитивных систем есть цели и ценности, которые определены их создателями, которые необходимо учитывать и выражать в их ответах, чтобы оправдать ожидания пользователей.

Думайте о восприятии и мотивации как о ключевых компонентах, позволяющих пользователю почувствовать себя понятым. Система должна отражать способы, которыми она знает пользователя, помнит прошлые взаимодействия и предвосхищает потребности без указания направления. Это должно уменьшить трение и сократить количество шагов, необходимых для выполнения задачи. Когда все сделано правильно, когнитивная система должна чувствовать, что действительно знает вас и понимает ваши потребности.

Мотивация - это способность приложения понимать намерения, приоритеты, цели и ценности пользователя:

  • Хорошо - приложение знает демографические факторы и бизнес-приоритеты своих пользователей и соответственно отображает информацию.
  • Лучше - приложение определяет людей и их поведение. Он распознает эмоции пользователя и отвечает наиболее подходящей эмоцией.
  • Лучшее - приложение проактивно взаимодействует с пользователем в зависимости от того, как он, вероятно, отреагирует.Например, помощник знает, кому он помогает, и заранее планирует, как удовлетворить их потребности.

Приложение может интеллектуально взаимодействовать с пользователем, просто предоставляя достоверную информацию, которая хранится в его базе знаний. Однако, используя то, что оно узнало о контексте пользователя, когнитивное приложение может выйти за рамки буквального перевода и дать более ценный и всеобъемлющий ответ.

Рассуждение - это способность приложения к когнитивному взаимодействию путем рассмотрения всей информации, доступной через восприятие, мотивацию и знания.Даже если надежная база знаний сама по себе дает разумные ответы, она не будет ощущаться когнитивной, если приложение также не обслуживает человека и не учитывает его контекст каким-либо образом.

Применяя оценки достоверности к потенциальным ответам на основе контекстных выводов и предыдущих взаимодействий, система может рассуждать о том, как составить персонализированный и прогнозирующий ответ. Одно взаимодействие может не всегда иметь все возможности, используемые одновременно, но когнитивное приложение может составить свой ответ на основе того, что оно узнало на сегодняшний день, а затем стремиться улучшить этот ответ в будущем на основе реакции пользователя на это. отклик.

При первом использовании когнитивное приложение не будет иметь достаточно информации о пользователе или контексте, чтобы сформировать ответ, относящийся к ним. Здесь приложение должно будет предоставить набор информации по умолчанию, основанный на предположениях о пользователе. Например, если Джон - новый менеджер по продажам в IBM, который ищет потенциальных клиентов, все, что знает приложение, - это то, что Джон - это обычно мужское имя, его ролевые цели и ценности IBM как компании. Приложение предложит контент, который статистически предпочитают менеджеры по продажам, и предоставит направление тоном голоса, который соответствует ценностям IBM.Когда Джон нажимает на опции, приложение начинает понимать его поведение и предпочтения. Возможности восприятия и мотивации собирают контекстную информацию о Джоне, чтобы приложение могло использовать рассуждения для обеспечения персонализированного и интеллектуального взаимодействия.

Цель рассуждений - разумно приспособить большие объемы информации к индивидуальным потребностям и ситуации. Интеллектуальный ответ может исходить только от базы знаний приложения, но чтобы почувствовать, что оно действительно понимает пользователя, оно должно учитывать и применять то, что оно узнало об их контексте и историческом взаимодействии.

Рассуждение - это способность приложения к интеллектуальному взаимодействию на основе контекстных и исторических знаний пользователя:

  • Хорошо - приложение будет генерировать заранее определенные ответы, которые относятся к предметной области или целевому пространству проблем. Он не обязательно использует способности восприятия или мотивации при формировании ответов, но в значительной степени полагается на предварительно обученные знания.
  • Лучше - приложение генерирует творческие ответы и полагается на восприятие, мотивацию и знания при формировании ответов.
  • Лучшее - приложение предугадывает потребности пользователя, реагирует на него напрямую и дает рекомендации, которые выгодны его конкретным потребностям и контексту, помимо того, что они явно заявили.

При каждом взаимодействии когнитивные приложения обновляют свои знания о пользователе, новых данных и мире на основе ответа пользователя. Возможно, пользователь сразу же щелкнул ссылку, предложенную системой, или, возможно, он отклонил ее, не прочитав содержание. Обучение, способность приложения со временем улучшать взаимодействие, обновляет матрицу информации о пользователе, контексте, а также об опыте и наборе навыков приложения.Когнитивные системы постоянно обновляют способ взаимодействия с людьми, основываясь на выводах, сделанных на основе индивидуального и коллективного исторического опыта. Они запоминают прошлые взаимодействия и корректируют ответы на основе этих знаний, внося коррективы в оценку достоверности контента в матрице.

Рассмотрим когнитивную систему, которая предназначена для использования в качестве образовательного компаньона с ребенком, когда он переходит из начальной в среднюю школу. Система распознает, когда возможности взаимодействия ребенка улучшатся, когда он начнет быстрее принимать решения или усваивать более сложный контент. Система может адаптироваться к изменяющимся потребностям ребенка, изменяя его тон, задавая более сложные вопросы и опираясь на свою базу знаний о потребностях развития ребенка, чтобы предлагать индивидуальные упражнения, которые поддерживают цели обучения ребенка.

Благодаря постоянному взаимодействию и обратной связи с пользователем когнитивное приложение учится обучаться работе с конкретным пользователем, повышая точность и ценность системы.

Улучшение когнитивных систем путем обучения с течением времени аналогично развитию человека.При первом запуске система изучает и поглощает большие объемы новой информации, но она недостаточно осведомлена, чтобы быть персонализированной, проницательной или предсказательной. Со временем, благодаря большему количеству взаимодействий и обратной связи, система улучшается и становится все более интеллектуальной и способной воспринимать и предсказывать, что нужно пользователям и что они ценят. С возрастом он продолжает становиться все более изощренным и осведомленным.

Обучение - это способность приложения интерпретировать ответы пользователя и применять эти знания для улучшения взаимодействия с течением времени:

  • Хорошо - приложение позволяет пользователю обучать предварительно упакованную информацию в интерфейсе или коде.Он не обязательно тренирует восприятие или мотивационные способности, и его цель - создать более тренированные знания.
  • Лучше - приложение учится через взаимодействие с пользователем, поведение и явную обратную связь. Тренирует восприятие и мотивационные способности.
  • Best - Приложение обновляет или обучает собственную информацию без вмешательства пользователя.

Для тех из нас, кто разрабатывает когнитивные взаимодействия человека с машиной, легко быть ошеломленным скоростью и объемом поступающих разработок - квантовых вычислений, алгоритмов невербальной коммуникации, антропоморфных воплощений; не говоря уже о лавине спекуляций о возможностях и последствиях, как хороших, так и плохих.

Технологические революции, подобные той, которую мы переживаем сегодня, могут ослепить и ослепить нас, когда мы начнем искать возможности для их применения. Чем больше шума и шумихи, тем сильнее давление, заставляющее спешить создавать что-то с использованием любых новых функций, которые захватили наше воображение. Преимущества таких моментов заключаются в быстрой неудаче, открытии понимания того, чего мы не знаем, и повторном открытии того, что будет оставаться верным на долгие годы.

С появлением искусственного интеллекта нам необходимо руководство по передовым методам того, что когнитивные отношения с машинами - те, которые могут поддерживать беседу, интерпретировать наши эмоции, предсказывать наши потребности и извлекать из всей совокупности человеческих знаний - могут и должны выглядит как.Когда мы оказываемся на такой незнакомой территории, лучший способ начать - это напомнить себе о цели любых технологических инноваций: улучшить качество жизни человека.

Это ключ к тому, чтобы сделать первый шаг в правильном направлении - спрашивать не о том, что может сделать, а о том, что должен делать . Благодаря ИИ у нас есть десятилетия данных и исследований человеческих мыслительных процессов и коммуникации, которые можно использовать в качестве образца. Чтобы моделировать человеческие отношения, мы начинаем с наблюдения и лучшего понимания самих себя.

Мы начали наше исследование, заглядывая вперед - представляя, как мы хотели бы, чтобы отношения между человеком и машиной выглядели. Мы проводили время с роботами, наблюдая за мыслями, чувствами и ожиданиями, которые они вызывали. Мы поняли, что чем более человечным является воплощение компьютера, тем больше от него ожидают реакции, как от настоящего человека. Меньшее - разочарование.

Одновременно мы начали эту работу, оглядываясь назад, извлекая исследовательские публикации за прошлые десятилетия, чтобы заново открыть то, что наука может с уверенностью сказать о природе человеческого познания.Мы обнаружили основные элементы мыслительных процессов и коммуникации, которые компьютеры должны были бы смоделировать для развития когнитивных отношений с людьми. Мы развили элементы в компоненты модели взаимодействия человека с машиной с целью определения процесса, который можно использовать для стратегического проектирования и измерения когнитивных взаимодействий, основанных на известных истинах о человеческих потребностях и ценностях, чтобы внести свой вклад в глобальные усилия по улучшению качество человеческой жизни по мере того, как мы вступаем в новую эру технологий, отношений и возможностей.

Будущее и аспекты межмашинной связи и подключенной реальности

Термин «подключенная реальность» используется в популярной культуре, чтобы говорить о будущем, в котором машины и люди будут тесно интегрированы. Фактически, степень и глубина сосуществования человека и машины с каждым днем ​​становится все больше. Машины дополняют, упрощают и улучшают нашу повседневную жизнь, и делают это разными способами. Мы не собираемся освещать все эти области в этом блоге; вместо этого мы собираемся сосредоточиться на одной очень конкретной области, которая на самом деле является движущей силой инноваций в области подключенной реальности.Прежде чем мы раскроем эту конкретную область, давайте разберемся в роли коммуникации.


Коммуникация: ключ к инновациям

Если бы мы идентифицировали одну область, в которой машины больше всего изменили нашу жизнь, то этой областью было бы общение. У этого общения есть три аспекта. Давайте посмотрим на них ниже:

1) Как мы общаемся друг с другом

Наше рабочее место, личная и общественная продуктивность во многом зависят от нашего общения i.е. насколько эффективно мы можем общаться друг с другом. В старые времена, когда средства коммуникации были примитивными и немногочисленными, требовалось много времени, чтобы выполнить даже самые простые вещи. Войны были проиграны, потому что посыльный не мог вовремя доставить приказ командира, и даже простые повседневные действия, которые мы теперь считаем само собой разумеющимися, были невозможны в те дни. Со временем машины, движимые технологиями, дали нам такие инструменты, как компьютеры и телефоны, а быстрое развитие этих инструментов упростило нашу повседневную жизнь.Они сделали это, позволив нам лучше общаться друг с другом, независимо от того, где мы находимся в мире.

2) Как мы общаемся с машинами

Мы общаемся с машинами разными способами. Фактически, мы работаем с машинами, чтобы выполнять нашу повседневную работу. Возьмем, к примеру, компьютеры; почти каждый бизнес в мире управляется компьютерными приложениями, и их эффективность зависит от того, насколько эффективно мы взаимодействуем с этими компьютерными приложениями.Другой пример - Uber, который позволяет нам вызывать такси к себе домой, общаясь с нашими мобильными телефонами.

3) Как машины общаются друг с другом.

Связь между машинами (M2M) - очень интересная область исследования. В технологии M2M задействованы три ключевых компонента: беспроводные датчики, Интернет и персональные компьютеры. Все эти три компонента должны легко интегрироваться и работать вместе, чтобы создать эффективную функцию M2M. Основная идея M2M - создать функцию с минимальным или нулевым вмешательством человека.Одним из примеров является автомобиль, в котором микрочип автомобиля взаимодействует с двигателем автомобиля и устанавливает порядок работы в условиях оптимальной экономии топлива. Другой пример - Формула 1, где гоночные инженеры используют M2M-связь для измерения и контроля характеристик автомобиля во время гонки.

Третий аспект коммуникации, M2M, является областью нашего обсуждения в этом блоге.

В этом веке технологии M2M достигли больших успехов, и это медленно меняет наш образ жизни и способ работы.Эта взаимозависимость стимулирует инновации, и эти инновации охватывают различные технологические области. Давайте рассмотрим их по порядку:

1) Датчики: Самая большая область инноваций в датчиках - это их миниатюризация. Современные датчики используются во все большем количестве приложений и отраслей, и они моделируются таким образом, чтобы потреблять все меньше и меньше энергии. Это увеличивает сложность датчика и в то же время снижает требования к питанию. Вторая область - это оцифровка i.е. Функциональность датчиков расширяется от простого сбора данных до их интерпретации. Это достигается за счет интеграции расширенной аналитики в сенсорные технологии. Третья область - это объединение датчиков, которое предполагает необходимость сбора нескольких типов измерений в небольших упаковках. Это движет развитием мультичувствительных элементов.

2) Мобильные граничные вычисления. Мобильные граничные вычисления развиваются как альтернатива облачным вычислениям. Это децентрализованная форма вычислительной инфраструктуры, в которой приложения для вычислений, хранения, управления и сети более эффективно распределяются между облаком и источником данных.Мобильные пограничные вычисления сокращают сквозную задержку. Juniper Research в своем отчете за 2019 год подсчитала, что к 2024 году общие инвестиции в вычисления Mobile Edge достигнут 11,2 миллиарда долларов по сравнению с 1,3 миллиарда долларов в настоящее время. Рост будет обусловлен спросом на анализ критически важных данных для периферийных вычислений в реальном времени, особенно для таких отраслей, как производство, отслеживание активов и транспортировка. В исследовании также указывается, что развитие технологии 5G будет играть ключевую роль в развитии вычислений Mobile Edge.Это будет достигнуто за счет улучшения связи с технологией 5G. Инновации в периферийных вычислениях также будут обусловлены достижениями в области машинного обучения и технологий на основе ИИ.

3) Подключение 5G: подключение 5G значительно сократит мобильную задержку, обеспечивая сверхбыстрое беспроводное подключение между устройствами, и парадигма устройств будет активно расширяться по мере того, как умные города станут реальностью.

4) Искусственный интеллект: искусственный интеллект, наконец, быстро набирает обороты благодаря значительным достижениям в области машинного обучения (ветвь ИИ, которая используется для разработки прогнозных математических моделей).Теперь ИИ используется во всем, от чат-ботов до беспилотных автомобилей, и ИИ проникает в каждое разрабатываемое нами программное обеспечение и каждое устройство, которое мы используем. Следующее десятилетие наверняка станет эпохой искусственного интеллекта.

5) Расширенная реальность: В последнее время в расширенной реальности тоже появились новые инновации. Расширенная реальность сочетает в себе технологии отображения и носимых устройств для создания захватывающих впечатлений от мультимедиа. Технология не ограничивается только видеоиграми, она быстро внедряется в таких секторах, как здравоохранение, туризм и недвижимость, где технологии позволяют людям принимать более обоснованные решения.Фактически, только в сфере здравоохранения доход от расширенной реальности к 2025 году достигнет 5 миллиардов долларов.

Применение технологии M2M

Связь между машинами (M2M) - это основная технология, обеспечивающая автоматизацию и эффективность обработки. Некоторые из областей, в которых мы уже видим приложения, - это фабрики, индустрия идентификации и доступа, транспортные платежные системы и т. Д. Давайте посмотрим на ключевые отрасли и приложения технологий M2M в них:

а.Коммунальные предприятия: технология M2M помогает коммунальным предприятиям извлекать больше энергоресурсов, таких как нефть, газ и т. Д., Например, для удаленные датчики, подключенные к установкам для бурения нефтяных скважин, могут в реальном времени собирать данные об объеме нефти на конкретном месторождении и передавать эти данные обратно на рабочий компьютер.

г. Управление трафиком. Современное управление движением - еще одна область, в которой в значительной степени используется технология M2M. Он собирает данные с датчиков, которые определяют скорость и объем трафика, и передает данные на сайты сигналов трафика, что помогает лучше управлять трафиком.

г. Телемедицина: носимые устройства становятся неотъемлемой частью медицинских технологий, и M2M позволяет лучше диагностировать и лечить на основе данных, которые отправляются с этих носимых устройств медицинским работникам.

г. Управление запасами: технология M2M может размещать активные теги на продуктах, а в случае кражи данные в реальном времени могут предупреждать власти.

e. Банковское дело. Мобильные платежи - одно из определенных применений технологии M2M. M2M соединяет мобильную систему с банковской системой и обеспечивает безопасную и быструю оплату.Кроме того, с помощью M2M банки могут лучше контролировать наличные деньги в банкоматах и ​​пополнять их при необходимости.

Преимущества технологии M2M

Чтобы понять изменения, которые M2M уже вносит в нашу повседневную жизнь, давайте взглянем на торговые автоматы по продаже напитков. Раньше поставщикам приходилось вручную проверять складские запасы, а затем соответственно заполнять их. С M2M автомат по производству напитков передает информацию о своем состоянии непосредственно в систему управления запасами. Это является новаторским для сектора логистики, поскольку достигается большая эффективность и сокращается ручное вмешательство.

Движущей силой технологии M2M являются недорогие компактные датчики, которые делают M2M более гибким. Кроме того, эти датчики потребляют значительно меньше энергии по сравнению с их предшественниками.

Ниже приведены основные преимущества технологии M2M:

1) Лучшее управление машинами

M2M облегчает выполнение сложных рабочих нагрузок без использования человеческих рук. Это не только повышает эффективность работы, но и снижает вероятность несчастных случаев, вызванных человеческой ошибкой.

2) Предотвращает отказы машины

Усовершенствованные датчики, установленные на промышленных предприятиях, могут помочь обнаружить сбои любого устройства или обслуживания. Они могут легко определить состояние машины и отправить соответствующие отчеты о необходимости технического обслуживания. Это предотвратит отказы машины. Кроме того, эти датчики могут выполнять прогнозный анализ и давать более четкое представление о состоянии машин.

3) Непрерывный мониторинг

M2M отображает данные в реальном времени, что повышает производительность как устройства, так и процесса, выполняющего операцию.Данные в реальном времени сокращают вмешательство человека и производственные затраты.

Будущее с межмашинной связью

Технология M2M развивалась стремительно. По мнению аналитиков, к 2022 году ожидается, что количество подключений к глобальной сети с низким энергопотреблением достигнет 5 миллиардов. 5G станет самым большим фактором, способствующим этой трансформации, поскольку он значительно улучшит возможности подключения устройств к устройствам. Такие компании, как Verizon и AT&T, уже работают над своими платформами M2M, а такие компании, как Intel, Wipro и PCT, лидируют в области инноваций в продуктах.

Со временем стоимость M2M-связи значительно снизится, и это создаст новые возможности как для бизнеса, так и для клиентов. Интеллектуальные приложения, управляемые M2M и использующие IoT для усвоения больших данных, будут определять наше будущее.

Список литературы
https://www.juniperresearch.com/press/press-releases/mobile-edge-computing-spend-reach-11bn-2024
https://www.posttelecom.com/the-future-of-m2m-5g- подключение /
https: //www.qualcomm.com / news / onq / 2019/10/01 / whats-future-5g
https://www.delltechnologies.com/en-in/perspectives/future-of-living.htm#tab0=4&overlay=//www.dellemc.com/en-in/collaterals/unauth/industry-reports/solutions /realizing_2030_future_of_connected_living_full_report.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *