29. Мультиагентность Самоорганизующейся системы Smart-MES

Мультиагентные системы и многопроцессорные компьютеры призваны увеличить возможности информационных технологий. Но если компьютеры, включая даже гаджеты, уже все стали многопроцессорными, то мультиагентных систем для промышленных производств практически нет. Почему? Да потому что программные агенты должны быть самоорганизующимися, а этого никто в мире делать не умеет. Но нам случайно удалось решить данную проблему.

Вы только представьте множество «мёртвых» одинаковых программных агентов, которые ещё ничего делать не умеют. И вот они начинают оживать, беря с «полочки» для себя задание, т.е. набор текстовых проектов, и посредством самоорганизации мгновенно обучаются навыкам. Они переговариваются между собой по протоколу: «первый, первый, я второй, взял на себя функции учёта» или «всем, всем, меня подбили, берите на себя мои функции управления». В соответствии с текущим производственным контекстом агенты самостоятельно оперативно могут менять свои навыки. При этом агент сам себя «убивает» и с «полочки» берёт очередное задание для самоорганизации и снова готов к действию.

Такую мультиагентную систему не возможно разрушить, т.к. подобно Змею Горынычу, у которого при отрубании головы вырастает новая, так и у системы в случае гибели одного агента, его место занимает другой. Какую функцию выполняет тот или иной агент никто вне системы не знает. В данном случае происходит двухуровневая самоорганизация: на уровне самого агента и на уровне всей системы.

Агентом (лат. agere) считается всё, что действует. Но предполагается, что компьютерные агенты обладают некоторыми другими атрибутами, которые отличаются от обычных компьютерных программ [8]. Такими как: способность функционировать под автономным управлением, воспринимать свою среду, существовать в течение продолжительного периода времени, адаптироваться к изменениям и обладать способностью взять на себя достижение целей, поставленных другими. Рациональным агентом называется агент, который действует таким образом, чтобы можно было достичь наилучшего результата или, в условиях неопределённости, наилучшего ожидаемого результата.

Мультиагентные технологии позволяют решать проблемы, для которых характерны частые и непредсказуемые изменения и имеют место сложные зависимости между элементами. В отличие от традиционных систем, в которых решение находится с помощью централизованных, последовательных и детерминированных алгоритмов, в мультиагентных системах решение достигается в результате распределенного взаимодействия множества агентов – автономных программных объектов, нацеленных на поиск, возможно, не столько оптимального, сколько наиболее адекватного и актуального решения на каждый момент времени.

Таким образом, одно и тоже ПО Smart-MES используется в качестве агентов для котлов, для турбин, для отпуска тепла и для отпуска электроэнергии, для учёта потерь и для учёта собственных нужд, для химводоподготовки, для станционных фактических ТЭП и для нормативных ТЭП. Здесь данные агенты не подменяют существующие АСУТП, а их дополняют. Эти агенты могут контролировать состояние трубопроводов и износ оборудования, и многое другое. Все агенты между собой связаны протоколами постоянного обмена. Все агенты работают параллельно в реальном времени и все в комплексе нацелены для достижения максимальной прибыли от производства электроэнергии и тепла.

При этом я не буду утверждать, что данная мультиагентная система сразу же решит все проблемы электростанций, но она позволит генерирующим компаниям быть впереди планеты всей.

Вот передо мной монография об интеллектуальных агентах Стюарта Рассела и Питера Норвига [9]. В данной книге представлены все современные достижения и изложены идеи, ставшие стимулом к развитию искусственного интеллекта как науки проектирования рациональных агентов. В данной книге сказано, что искусственный интеллект – это не магия и не научная фантастика, а сплав методов науки, техники и математики.

Таким образом, наука об интеллектуальных агентах есть, современные гигагерцовые и гигабайтные компьютеры есть, самоорганизующаяся система Smart-MES есть. Остаётся совсем немного, а именно, реализовать этот сплав, например, в среде электроэнергетики.

Ведь хотим мы этого или нет, прогресс по мультиагентным технологиям уже не остановить, но можно легко оказаться на его обочине, теряя при этом многомиллиардные прибыли от отсутствия интеллектуального управления электростанциями. Я помню, как 20 лет назад тяжело продвигались идеи ПГУ, а сейчас они стали, чуть ли не панацеей энергоэффективности. Но многие годы для повышения экономики России бездарно упущены.

На портале «SmartGrid энергетика будущего» под руководством «ФСК ЕЭС» полным ходом идёт обсуждение вопросов внедрения мультиагентных систем управления для интеллектуальных сетей.

В статье «Применение мультиагентных систем в электроэнергетике» [10], сказано: «Начало разработок специализированных экспертных систем и искусственных нейронных сетей стало обращением электроэнергетики к области искусственного интеллекта. Следующим шагом в этом направлении могут стать мультиагентные (или многоагентные) системы (МАК). От перехода к интеллектуальным сетям (Smart Grid) ожидают потока информации, следующего за потоком энергии».

Ну, неужели генерирующие компании допустят, чтобы сети были интеллектуальными, а электростанции так и остались бы в «лаптях».

Создание мультиагентных систем для промышленности, к сожалению, до сих пор остаётся прерогативой лишь учёных, т.к. для этого необходимы агенты с самоорганизацией, а их нет. Даже для Запада мультиагентная технология для промышленности является экзотикой.

А между тем, Фирма ИнформСистем разработала и апробировала самоорганизующуюся систему Smart-MES, которая может быть задействована в мультиагентной технологии для реализации когнитивных функций управления любой электростанцией и любым промышленным предприятием.

Правда, в «ФСК ЕЭС» планируется разработка и внедрение мультиагентной системы, у которой продекларированы функции самоорганизации. Но сказать – одно, а реально сделать – это совсем другое. И здесь не помогут ни огромные государственные вложения, ни огромная команда разработчиков. В результате это наверняка будет псевдо мультиагентная система, состоящая из «хромых» агентов.

Нам на реализацию данной самоорганизующейся системы понадобилось 10 лет, в результате которых были разработаны семь поколений ПО, а их мы разрабатывали, не представляя финальной части, и абсолютно в отрыве от изысканий учёных. В результате только последнее поколение стало апофеозом самоорганизации в IT. Создать подобную систему, зная наши принципы самоорганизации, сейчас можно значительно быстрее, но их надо знать. Здесь не играют роли ни платформа, ни язык программирования, ни база данных. Создать без нас нечто подобное или даже лучшее, наверное, можно. Но чудес не бывает.

Например, вспомним Теслу. Он утверждал, что в конденсаторе, состоящем из земли и верхних слоёв атмосферы, сосредоточено энергии в тысячи раз превышающие все потребности электроэнергии в мире, и что каждый может по его технологии её использовать сколько угодно. Не нужны ни электростанции, ни электросети. Но монополисты США все его наработки уничтожили. А сейчас никто повторить их не может. А раз так, то это выдаётся просто за блеф.

И я дерзну заявить, что наша технология самоорганизации ПО сродни технологии получения энергии из воздуха у Теслы. Только у Теслы она знаменовала революцию в энергетике, а у нас в IT. А отношение к ним монополистов и государства точно такое же, т.е. прискорбно недальновидное.

Спрашивается, чем отличаются агенты от сервисов, или другими словами: зачем нужна мультиагентная система?

Вот простой пример. Для выработки важнейшего государственного решения собираются две команды. В первой (сервисы) привлечены эксперты только из одной корпорации, а во второй (агенты) – из разных корпораций. И как вы думаете, у какой команды оказалось наилучшее и более взвешенное решение? Естественно, у второй, т.к. данная команда не ограничивалась устоявшимися принципами только одной корпорации.

Таким образом, во-первых, сервисы используют детерминированные алгоритмы, а агенты работают в условиях неполноты информации и поэтому пользуются интуицией. Во-вторых, над сервисами стоит управляющий арбитр, который координирует их работу, а над агентами арбитра нет, и они функционируют абсолютно самостоятельно. В-третьих, каждый сервис имеет четкое предназначение, а для агента это не принципиально, т.к. он может выполнять любые задания, обладая самоорганизацией и самообучением.

А теперь об управлении электростанцией. Всем абсолютно понятно, что человек управляет электростанцией намного хуже, чем автоматическая система с элементами интеллекта. Хотя человек и пользуется интуицией, но он не в состоянии оперировать тысячами факторов в условиях неопределённости, обеспечивая при этом выполнение ежесуточного графика поставки электроэнергии и тепла при минимуме затрат и при отсутствии при этом аварии. Другими словами, основная цель управления электростанцией это обеспечение максимальной прибыли.

Обычная автоматическая система в условиях постоянно меняющегося рынка электроэнергии это не потянет, т.к. в данном случае следует принимать не оптимальные решения, а наилучшие именно в данный момент с учётом всех факторов риска.

Дело в том, что производство электроэнергии и тепла настолько уникально из-за невозможности их накапливания. Другими словами, если выработано электроэнергии и тепла больше, чем за него оплачено, то это просто выброшенные деньги, потраченные на бесполезно перерасходованное топливо. Но многотонные энергетические котлы имеют большую инерционность, а это означает, что если и прекращена поставка топлива, но острый пар ещё какое-то время будет бесполезно вырабатываться. Поэтому в управлении должен использоваться принцип интуитивного опережающего воздействия, что человек обеспечить не в состоянии.

Здесь следует понимать, что на электростанции есть множество участков, которыми необходимо управлять во взаимосвязи, и для этого должно быть задействовано множество агентов, которые способны взять на себя управление любым участком, при этом количество участков и количество агентов могут не совпадать. В данном случае агенты оперативно используют принципы взаимовыручки.

Выше говорилось об интуиции, которой, как и человек, должны обладать программные агенты. Но разве ж это возможно? Интуиция – непосредственное постижение истины без логического анализа, основанное на предшествующем опыте. Но подсознательно человек в условиях неопределённости оперирует вероятностными методами, которые и выдаются за интуицию.

В агенте для этого может использоваться теорема Байеса [11]:

P(A|B) = P(B|A) • P(A) / P(B), где

P(A|B) – вероятность гипотезы A при наступлении события B;
P(B|A) – вероятность наступления события B при истинности гипотезы A;
P(A) – априорная вероятность гипотезы A;
P(B) – вероятность наступления события B.

Это простое уравнение лежит в основе всех современных систем искусственного интеллекта для вероятностного или интуитивного вывода. Правило Байеса позволяет вычислять неизвестные вероятности из известных условных вероятностей.

Неопределённость возникает на электростанциях и по причине экономии усилий, и из-за отсутствия знаний. Неопределённости нельзя избежать в сложных и динамичных производствах. Наличие неопределённости означает, что многие упрощения, возможные в дедуктивном логическом выводе, становятся больше не допустимыми.

Агент на электростанции может рассчитывать вероятности ненаблюдаемых объектов и использовать их для принятия лучших решений по сравнению с теми, которые принимает простой логический сервис.

Энергопрорыв, объявленный ОАО «ФСК ЕЭС» в электроэнергетике, в части IT предполагает использование нетрадиционных подходов, т.к. если они обычные, то никакого прорыва быть не может, а без инновационных IT энергопрорыв не более чем видимость.

«ФСК ЕЭС» второй год проводит Всероссийский конкурс «Энергопрорыв», с целью привлечения прорывных проектов в области интеллектуальной энергетики, призванный объединить усилия и знания представителей разных областей науки и техники для создания энергетики будущего. Но энергетика будущего предполагает использование IT будущего.

Но что же фактически имеет «ФСК ЕЭС» по результатам конкурса за 2014 год? На конкурс было подано 270 проектов, из них с IT связаны 67, что составляет 25%. Финалистами стали 12 проектов, из них с IT связаны 9, что составляет 75%. Казалось бы, наблюдается хорошая тенденция в сторону IT. Также заметим, что среди всех проектов, вообще не связанных с IT, удостоились внимания всего лишь 1,5%. Это говорит о том, что вектор «Энергопрорыва» действительно направлен в сторону интеллектуальной энергетики, которая естественно возможна только с интеллектуальными IT.

Кстати, среди 9-и финалистов в области IT, оказался и наш проект: Самоорганизующаяся информационная Система Smart-MES «MES-T2 2020». Остальные 8 проектов связаны с мониторингом, с тренажерами и с диагностикой. Здесь замечу, что только наш единственный проект максимально приближен к реализации интеллектуальности в энергетике, но он не занял призового места.

Казалось бы, наблюдается абсолютный нонсенс. «Энергопрорыв» в поисках интеллектуальности и мультиагентности эту самую перспективнейшую интеллектуальность и мультиагентность отвергает, приравняв их к «болтам и гайкам». Почему? И этому есть объяснение.

Всех специалистов в электроэнергетике условно можно разделить на две группы. К первой группе относятся производственники и технологи, которые далеки от IT. Ко второй группе относятся специалисты IT, которые далеки от электроэнергетической технологии. Здесь сразу следует отметить, что все специалисты IT в России выучились по западным идеологиям в IT, т.к. отечественных просто нет.

И вот комиссии на суд преподносится российская инновационная IT-система, реализованная не по западным канонам. Естественно, мнение в данном случае в силу своей компетенции могут иметь только IT-специалисты. Но эта система им чужда, т.к. они не видят в ней привычных западных терминов и брендов. В данном случае, без сомнения вердикт может быть только отрицательным.