Большие колеса — Большие данные

30.11.2018

Данные, полученные в реальном времени, во время движения автомобиля, позволяют сократить расход топлива и делают транспортную логистику более эффективной. Так же очевидно, что они необходимы для автоматического управления автомобилем. Но кто управляет этими данными? Как эти данные обрабатываются? Кто использует эти данные?

DEKRA Большие автомобили - большие данные

Датчики и блоки управления в высокоавтоматизированных транспортных средствах уже сейчас генерируют большие объемы данных. CGI: Fabian Teche

Уже сейчас, современный автомобиль среднего класса содержит более 100 датчиков. Для премиальных моделей это значение может достигать нескольких сотен. Электроника автомобиля генерирует более терабайта данных каждый час. Такие объемы информации могут заполнить жесткий диск стандартного компьютера всего лишь за один или два часа. Проблема отрасли заключается в том, что в будущем эти цифры будут только увеличиваться. Компания Intel предполагает, что к 2020 году, сенсоры и датчики высоко автоматизированных автомобилей будут генерировать более четырех терабайт информации каждый час.

По техническим и финансовым соображениям, большинство этих данных сохраняется в транспортном средстве, т.к. мобильные сети передачи данных просто не способны постоянно передавать такой большой объем информации в облачные системы. Тем не менее, современные автомобили постоянно обмениваются данными с серверами. Что бы уменьшить объем передаваемых данных, встроенная в автомобили электроника агрегирует полученную от датчиков и сенсоров информацию и выбирает данные, которые действительно являются важными. Как результат, несколько терабайт сжимаются всего до нескольких мегабайт постоянно необходимой информации, при этом большая часть оставшейся информации просто удаляется.

Так же большое количество данных поступает в автомобиль извне. Эти данные содержат информацию о дорожной обстановке, обновления навигационных карт, информацию об изменении погодных условий и т.д. И, конечно же, имеется всесторонний обмен данными, связанными с логистическими приложениями для индустрии коммерческих автомобилей, таких как: постоянное обновление положения и внутренней температуры контейнеров, боковых и продольных ускорений, которые могут повлиять на груз и др. Все данные, в конечном счете, передаются в центры обработки данных логистического провайдера или клиента.

Экономия топлива и забота об окружающей среде

Одной из важнейших целей применения цифровых технологий в автомобилях является, конечно же, экономия топлива и, как следствие, уменьшение выбросов CO2. В легковых автомобилях подобные системы экономии применяются сравнительно недавно, в отличие от коммерческих автомобилей. Степень интеграции бортовых систем автомобиля и облачных сервисов можно наблюдать на примере системы eHorizon компании Continental. Как рассказывает пресс-секретарь компании Continental Sebastian Fillenberg: «Датчики и сенсоры бортовых систем автомобиля с поддержкой eHorizon передают свои данные непосредственно в облачный сервис, сообщая такую информацию, как наличие на пути следования дорожных работ или сужения полосы, температура, скорость ветра и количество осадков, обнаружение датчиками ABS опасности аквапланирования или образование льда на поверхности дороги”. Эти данные передаются другим грузовикам от того же производителя, при условии, что они тоже оснащены такой системой. Подобный обмен информацией позволяет системам дистанционного управления и собственным системам автомобиля моментально адаптироваться к постоянно изменяющимся условиям движения и окружающей среды и обеспечивать наибольшую эффективность движения.

Предсказание сбоев и поломок автомобиля

Это лишь один из вариантов использования данных об автомобиле. Главной целью является возможность точного прогнозирования сроков технического обслуживания – способность устранения технических проблем до их появления. «Наша цель – предоставить клиентам как можно больше информации, связанной с проведением технического обслуживания и заменой деталей», — объясняет Michael Kimmich, менеджер Mercedes Benz Trucks. Он объясняет концепцию, основанную на подходе Big Data, на примере турбины турбокомпрессора: «Используя входные значения, такие как температура и частота оборотов двигателя, мы можем выполнить точный расчет износа деталей и предупредить клиента прежде, чем турбина выйдет из строя». Kimmich уверен, что интеллектуальные алгоритмы обработки информации и постоянно совершенствующиеся методы Big Data, позволят обеспечить высокую надежность прогнозирования. Для таких систем крайне важна абсолютная точность. Если система «играет в безопасность» и рекомендует заменить узлы или детали, которые еще работоспособны, то такой подход будет неприемлем для клиентов. Так же как и слишком позднее уведомление о необходимости замены.

Производители транспортных средств обеспечивают широкий доступ к данным, накопленным в транспортных средствах. CGI: Fabian Techel

Анализ данных, полученных в полевых условиях, помогает разработчикам

Взаимодействие бортовых компьютеров по сети давно используется для развития транспортных средств. Например, одно из решений в области программного обеспечения для транспортных средств, носящее название Elektrobit, демонстрирует, что бизнес предлагает программное обеспечение, которое разработчики транспортного средства могут использовать при управлении целыми автопарками, непосредственно во время их повседневной работы. Подобная система позволяет разработчику идентифицировать все автомобили, у которых были зафиксированы технические проблемы в течение последних 48 часов. Кроме того, можно поставить системе задачу регистрировать определенные значения датчиков и сенсоров автомобилей, например заряд аккумуляторных батарей. Эти данные, в дальнейшем, могут быть собраны и проанализированы. Полученные результаты могут быть использованы для улучшения, как самих сервисов компании, так и ее внутренних процессов. Дополнительным эффектом является то, что система также может активно информировать водителя о потенциальных технических неисправностях.

Последний пример наглядно демонстрирует, почему производители транспортных средств создают все условия для обеспечения широкого доступа к данным, полученным от транспортного средства. Данные являются важнейшим ресурсом XXI века. Чем больше бизнес моделей основано на использовании данных, тем чаще задается вопрос «Кому принадлежат эти данные?». Различные группы, имеющие, по сути, неограниченный доступ к информации, многочисленны и включают в себя производителей транспортных средств, разработчиков электронных систем, поставщиков мобильных сетей, разработчиков платформ, таких как Google, страховые компании, лизинговые фирмы, государственные структуры и т.д. Экспертным организациям так же требуется доступ к соответствующей информации для проверки транспортных средств.

Конфиденциальность против экономических интересов

Если данные, полученные от автомобиля, могут и не содержать в себе какой-либо информации, нарушающей права и неприкосновенность частной жизни, то этого нельзя сказать о данных о водителе, таких как время движения и отдыха, которые контролируются цифровыми тахографами. «В то время, как последние несколько лет характеризовались некоторой ментальностью “Дикого Запада”, окружавшей данные, и все просто брали то, что хотели, используя для этого любые юридические трюки, то новые подходы и правила, такие как “Генеральный регламент о защите персональных данных” (General Data Protection Regulation, GDPR), могут привести к коренным изменениям в этой области» — заявляет Andrea A. Voßhoff, который в 2014 году был назначен Федеральным комиссаром Германии по защите данных и свободе информации. Все более возрастает спрос на нейтральные органы власти, которые обеспечат сбалансированность интересов при обработке данных. Также крайне важна безопасность путей передачи и систем обработки данных. «Киберпреступниками движет жажда наживы», — объясняет Ruben Lirio, специалист службы оценки кибербезопасности компании DEKRA. «Чем больше можно получить денег за продажу данных, тем выше мотивация, чтобы украсть данные, использовать их для компрометации других и для вымогательства». Безопасность данных с одной стороны и простой доступ к ним с другой стороны, является одной из наиболее важных задач, которые необходимо будет решать в будущем. Lirio убежден, что DEKRA хорошо подготовлена для решения этих проблем.

*Большие данные или Биг Дата (англ. Big Data) — термин появившейся в конце 2000-х обозначающий разнообразные данные огромных объемов. Часто объем таких данных превышает значения в несколько терабайт.