Технологии

Кто приручил технику в Воронеже

Кто приручил технику в Воронеже
Распознавание еды на смартфоне, экран виртуальной реальности, кибер-очки и другие проекты воронежских изобретателей.

Интернет-журнал Downtown.ru совместно с компанией DataArt в Воронеже запустил спецпроект «Высокие технологии» — серию исследований, посвящённых IT-технологиям и тому, как они меняют наше будущее прямо сейчас. Цель совместной работы — привлечь внимание местных жителей к индустрии и найти новых специалистов.

В этом материале речь пойдёт о таком направлении в IT, как embedded — встроенные технологии, которые с помощью микрочипов и программ превращают физические объекты в умные гаджеты. Сегодня мы расскажем истории учёных и разработчиков из Воронежа, которые смогли приручить технику и сделать её полезной в быту, на работе и в науке.

DataArt Orange. Приложение для распознавания еды

DataArt Orange — это научно-исследовательская инициатива сотрудников DataArt, которая объединяет людей с общими интересами и глубокими знаниями в разных областях: от математики и физики до технологии современных носимых гаджетов. Они проводят постоянные исследования и ищут способы реализовать свои знания на практике. Cейчас созданы экспертизы по четырём направлениям. Это Knowledgebase Integration — исследования по эффективному использованию баз данных, Data Analytics — посвящена работе с «большими данными», Digital Signal Processing — о механизмах цифровой обработки информации и Human-Computer Interaction — о взаимодействии человека и компьютера. Участники DataArt Orange разбросаны по всему миру: в России, Украине, США, Польше, Великобритании, Аргентине, в разработках заняты и сотрудники воронежского офиса.
 

Максим Иванников

В DataArt работает маркетинговым координатором. Уже более 10 лет в сфере IT и маркетинговой промышленности.

 

Изначально инициатива Orange была узконаправленной — мы занимались тем, что пробовали научить компьютер распознавать фрукты. Потом уже появились другие направления, которые решают намного более широкий круг задач. А первоначальные исследования переросли в проект Eat’n’Click — приложение, которое сканирует фотографии еды и по ним определяет содержание продуктов и их калорийность. Эти параметры оно берёт из базы данных Wolfram Alpha, где есть информация почти обо всём на свете. В разработке технологии участвуют люди в разных офисах нашей компании, в том числе и в Воронеже.

Мы следим за всеми материалами, которые публикуют о подобных проектах. Например, когда мы начинали, наткнулись на публикацию одного японского университета: они писали, что им удалось создать алгоритм, который успешно распознаёт около 61% фруктов — на тот момент это считалось прорывом. Сейчас у нас есть прототип своего приложения в App Store, которое распознаёт блюда и фрукты, и оно выдаёт показатели не хуже японского алгоритма. Правда, пока для этого желательно создать необходимые условия: освещение, разрешение камеры, размер фрукта должен быть максимально большим на снимке, а фон — однородным.

Вообще распознавание еды — это безумно интересная тема с точки зрения применения технологии в будущем. Например, представьте, насколько более эффективным и быстрым будет сбор фруктов, если их смогут собирать машины, и насколько уменьшатся трудозатраты на выращивание урожая. Ещё один вариант — вы приходите в магазин, фотографируете арбуз, а приложение вам выдаёт всю информацию о нём: где и кем он был выращен, когда был собран и доставлен на прилавок. И это только вершина того, как эта технология может быть использована.

Автоматическая система контроля времени для тайм-кафе

Александр Кашеверов

Веб-разработчик в DataArt с 2011 года, а с 2012-го — магистр радиофизики в ВГУ. Интерес к информатике появился со школы, переводил числа из одной системы в другую.

 

Три года назад я помогал друзьям открывать тайм-кафе «Колесо», и чуть позже мы решили автоматизировать способ подсчёта времени, которое гости у нас проводят. Год назад мы с другом написали первую версию на .Net, получилось не очень. Переписывать было некому, с .Net я не дружу, поэтому решил написать сам, как умею и как считаю правильным.

Система работает примерно так же, как и система пропусков и турникетов в том же ВГУ. На входе в кафе каждый гость получает брелок с логотипом «Колеса». Внутри брелка спрятана круглая маленькая таблетка (rfid tag), где записана информация. Как только человек подносит метку к считывающему устройству, считывающее устройство (rfid reader) пищит, принимает сигнал от метки и отправляет его на USB-порт. На компьютере установлена программа (серверная часть), которая ждет сигнала с USB-порта, принимает его и записывает в удаленное хранилище данных номер метки и время. Когда человек уходит, происходит то же самое. Наблюдать за тем, кто сейчас в кафе, во сколько вошёл и сколько времени провел, можно на странице сайта (клиентская часть).

Наблюдать за тем, кто сейчас в кафе, во сколько вошёл и сколько времени провел, можно на странице сайта (клиентская часть).

Сама программа очень простая — код на JavaScript (nodejs для серверной части), я писал её около месяца и сделал всего 12 изменений. А ридер и метки куплены через интернет в Китае — в Китае можно купить вообще всё, что угодно, и дешево.

Это мой первый опыт работы с embedded. Тут нет ничего сложного, по сути нужно было сесть и придумать, как упростить себе жизнь. Я искал готовые простые решения, но ничего не нашёл. В перспективе можно развить проект и добавить программе новые функции: привязать номер метки к фамилии и имени человека, смс, среднее время прибывания в «Колесе» и вообще любую статистику посещений.

Nettle. Экран виртуальной реальности

Nettle — воронежская технологическая компания, которая занимается разработками в области виртуальной реальности. Наиболее известный её продукт — 3D-стол NettleBox, который создаёт голограммы, почти неотличимые от настоящих объектов. Компания была основана в 2010 году — сейчас активно развивается технологически и продвигается на рынке — среди клиентов Nettle Правительство Москвы, корпорация РосАтом, Департамент Образования Воронежской области, крупнейшие российские строительные, производственные и инжиниринговые компании, а также зарубежные заказчики из США, Турции и Австралии.

Технологически компанию отличает комплексный подход к созданию систем виртуальной реальности: от разработки аппаратных и программных решений (включая, электронные компоненты) до развития собственного производства оборудования в Воронеже. Такой подход позволил компании добиться технологического лидерства и успешно конкурировать на российском и зарубежном рынках. В скором времени компания обещает завершение очередного исследовательского цикла и мощный технологический скачок.

Александр Баленко

В Nettle занимает должность директора по развитию. Отвечает за пиар, выставки, взаимодействие с партнерами и тому подобные вещи. 

 

Сейчас мы выводим на рынок новый продукт для нужд системы образования — NettleDesk. Это инструмент для создания виртуальных голограмм в образовательных целях. Дисплей NettleDesk расположен вертикально и внешне похож на обычный монитор, но в отличие от обычных 3D-мониторов создает иллюзию голографического предмета с обзором со всех сторон. Ядром NettleDesk является уникальная система трекинга собственной разработки (она занимается отслеживанием положения пользователя). С NettleDesk обычное рабочее место обучаемого превращается в голографическую лабораторию.

С помощью NettleDesk можно демонстрировать объёмные модели, более наглядные, чем традиционные макеты, проводить лабораторные работы, которые по тем или иным причинам невозможно провести в реальности. Например, получение высокотоксичных газов или физические опыты, в которых необходимо высоковольтное напряжение. Компания Nettle активно сотрудничает с преподавателями и методистами, работающими в сфере общего образования, и разрабатывает специализированный контент, который войдёт в состав поставки для учебных учреждений. NettleDesk будет востребован и в технических вузах, и в центрах прототипирования — с его помощью можно обеспечить прямой экспорт модели из популярных сред проектирования, и студент сразу сможет увидеть её в объёме. Сейчас разработка находится на завершающей стадии: есть работающий прототип, и скоро появится уже готовое устройство, открыт предварительный заказ. Системой NettleDesk уже активно интересуются организации по обучению профильных специалистов, одна из них — учебно-тренировочный центр Нововоронежской АЭС.

Лаборатория медицинской кибернетики ВГУ. Нейро-компьютерные интерфейсы для людей с ограниченными возможностями

Лаборатория медицинской кибернетики ФКН в ВГУ занимается созданием нейро-компьютерных интерфейсов (НКИ) — систем, которые позволяют людям с ограниченными возможностями наладить контакт с внешним миром. В зависимости от того, насколько серьёзная травма и как сильно мозг отрезан от тела, нужны и разные устройства-помощники. Нейро-компьютерные интерфейсы — самые мощные из них. Они анализируют активность человеческого мозга и переводят его команды на язык компьютера.

Алексей Максимов

Ассистент кафедры цифровых технологий факультета компьютерных наук ВГУ. В проектах занимался созданием элементов аппаратной части и написанием программного обеспечения, т.е. созданием алгоритмов на основе медицинских методов, а также тестированием.

 

Источником информации об активности мозга выступает электроэнцефалограмма (ЭЭГ) — запись разности электрических потенциалов с поверхности черепа человека. Основная задача любого создателя НКИ — это однозначное разделение состояний мозга. А основная задача пользователя подобных систем — научиться сознательно создавать в своем мозгу подобные состояния. Если человеку дать визуальный стимул (например, мигать лампочкой в глаз), у него на ЭЭГ в затылочных областях, отвечающих за зрение, появится частота такая же, как у мигающей лампочки. Представим, что у нас есть 2 источника стимулов, на которых человек концентрирует внимание, а значит — есть 2 состояния мозга, которые мы можем отделить друг от друга. Ну а пользователь, концентрируясь на разных стимулах, способен эти 2 состояния сознательно вызывать. На видео девушка смотрит то на один диод, то на другой и так вызывает первое или второе состояние. Машина превращает их в бинарное деление алфавита на экране монитора — можно силой мысли выбирать буквы и печатать.

Чуть проще работают интерфейсы, анализирующие глазно-двигательный аппарат. Как правило, даже при самых серьёзных травмах у человека сохраняется зрение. Глаз также, как и наша планета, имеет 2 электромагнитных полюса, а его ось совпадает с направлением взгляда. Движение глаза приводит к изменениям электромагнитных потенциалов в тканях вокруг глаза. Анализируя их, компьютер может определить, куда человек смотрит, а значит, мы можем преобразовать направления взгляда в команды. На видео — танк — условная модель инвалидной коляски, которая управляется движением глаз. Смотрим налево, коляска едет влево, смотрим направо — едет направо.

Автоматическая поливалка для сада

Илья Кретов

В DataArt является менеджером проектов. В IT-индустрии с 1997 года, в DataArt работает с 2007 года как ведущий .Net-специалист, менеджер проектов Microsoft-технологий. Возглавляет в DataArt направления Embedded-разработок и Windows 8, организует Embedded Club, на котором обсуждаются новинки электроники. 

 

Идея создать автоматическую поливалку пришла мне в голову несколько лет назад во время полива сада. Это очень скучное занятие, хоть и даёт возможность помедитировать. А так можно избавиться от ручного монотонного труда и высвободить много свободного времени. Моя поливалка позволяет управлять одновременно 8 поливающими устройствами. Можно управлять ей при помощи компьютера или смартфона и воспроизводить программы по таймеру: например, задавать время включения и выключения. Для конструкции поливалки мне понадобилось много электроклапанов, основными источниками которых были старые стиральные машинки, часть купил в магазинах запчастей. Ещё параллельные порты, PC и wi-fi. Софт — специально написанное приложение на C#.

Это был мой первый проект в области embedded. Сейчас я бы всё сделал иначе: главное — избавился бы от PC и собрал всё на микроконтроллере. Такую поливалки можно вполне интегрировать в систему умного дома.

Ошейник для кошки с чипом, который автоматически открывает форточку

Устройство состоит из ошейника с чипом, который носит кошка, и устройства, распознающего чип и открывающего форточку, чтобы впустить/выпустить кошку. Владельцы кошек в частных домах встречаются с проблемой — как обеспечить доступ любимца в дом. Совсем простых решений — два, но оба имеют кучу недостатков. Первый состоит в том, чтобы держать форточку открытой всё время, но тогда в неё смогут забираться окрестные кошки, зимой может засыпать снег, а в остальное время мешает дождь.

Второй способ — впускать/выпускать кошку вручную. Но тут тоже есть трудности — ночью никто её не впустит домой, да и если дома никого нет — это тоже проблема. Так что устройство призвано бороться с недостатками обоих методов: впускать и выпускать кошку в любое время суток, не впускать других не авторизованных кошек, сохранять тепло в доме, вовремя закрывая форточку, и не допускать попадания в дом снега и дождя.

История изобретения была такова: в частном доме кошки чаще всего гуляют сами по себе, заходя в дом в произвольное время. Поэтому мы практиковали метод №1 и летом и зимой, изредка переключаясь на метод №2. Основную проблему нам доставляли соседские коты, проникающие в дом, съедающие кошачью еду и оставляющие в доме вонючие метки. Ничего не говоря уже о том, что если застать чужую кошку в доме врасплох, то спасаясь бегством, она может натворить большой беспорядок. Выметать из прихожей снег зимой было тоже неудобно. И чтобы сделать жизнь проще и удобнее, я решил сделать новое устройство.

Устройство состоит из RFDI-чипа в силиконовом наручном браслете (отлично одевается на шею кошке), мощного RFID-ридера (радиус действия обычного не годится для кошки), электромотора от привода дворника автомобиля, кулисы, соединяющей его с форточкой, двух датчиков для определения положения форточки, инфракрасного датчика движения и устройства управления на микроконтроллере PIC, которое контролирует все элементы системы.

Устройство состоит из ошейника с чипом, который носит кошка, и устройства, распознающего чип и открывающего форточку, чтобы впустить/выпустить кошку.

Схема работы — в виде таблицы состояний и занимает лист А4. Устройство открывает форточку при успешном распознании метки и закрывает, как только движение около неё прекращается. Есть возможность открыть/закрыть форточку с помощью кнопки на корпусе контроллера, а также добавить в память новую RFID метку — устройство может запомнить большое их количество.

Я сделал устройство в 2012-м году, с тех пор оно непрерывно работает в доме моих родителей, к радости их и нашей кошки Сильвы. Устройство полностью было разработано и сделано мной, начиная с закупки датчиков на eBay и в радиомагазинах, проектирования платы и механических деталей, написания микропрограммы для контроллера и заканчивая сборкой, установкой и отладкой системы.

Надо сказать, что кошку тоже требуется чуть-чуть приучить к пользованию устройством. Когда она подошла к форточке впервые, то испугалась писка датчика и жужжания мотора. Но потом очень быстро привыкла и стала «продвинутым пользователем». На рынке есть подобные устройства в виде свободно свисающей сверху дверцы с замком внизу, открывающимся при приближении кошки. Но приучить кошку к пользованию ими гораздо сложнее — там для этого используются специальные методики.

Кристаллы как система охлаждения нового типа

 

Дмитрий Шматов

Формально он старший преподаватель кафедры ракетных двигателей ВГТУ, инженер-конструктор 106 отдела Конструкторского бюро химавтоматики, кандидат технических наук. Но интереснее то, что он — автор разработки, которая получила медаль Министерства образования и науки, получила несколько оплачиваемых грантов и три патента.

 

Сегодня мощность процессора ограничена только возможностями охлаждения. Такие гиганты, как Intel, IBM, AMD готовы выпустить супермощный высокопроизводительный процессор, но не знают, как его охлаждать. Сейчас используются радиаторные системы охлаждения — так называемые, кулеры, и реже жидкостные. А наша группа учёных предложила принципиально новую водяную систему охлаждения на основе нано-пористых материалов.

Наш теплообменник по производительности превосходит существующие в полтора раза. Но мы пошли ещё дальше и, объединившись с коллегами-физиками, разработали ещё более интересную вещь, которая снимает у производителей ограничения на мощность процессоров.

Мы придумали систему охлаждения, которая стала частью самого процессора. Наше ноу-хау — это монолитная конструкция, где непосредственно на процессоре, на кремниевой пластинке, выращиваются монокристаллы кремния. Они и служат охлаждающим элементом. Получается, что процессор — сам себе теплообменник.

Кибер-очки

Владимир Бочаров

Учится в ВГТУ по профилю «Промышленная и специальная робототехника». Вместе с одногруппником Сашей Аникиным и своей девушкой, которая учится в ВГУ по специальности «Микроэлектроника и твердотельная электроника», придумали более совершенный и дешёвый аналог очков дополненной реальности Google Glass.

 

Всё началось ещё летом, когда я случайно наткнулся на большой русский обзор Google Glass на Хабре. Я увлёкся и начал искать информацию по носимым компьютерам и технологии дополненной реальности. Я нашёл блог в ЖЖ «(невы)Носимые компьютеры», где описывали подобные проекты. Почти все они крутились вокруг попыток создания устройств, копирующих форм-фактор Google Glass — очки дополненной реальности со встроенным компьютером.

У меня появилась идея разработать свою версию носимого компьютера, лишённого недостатков уже существующих проектов, и по более низкой конечной розничной цене.

Первый прототип мы хотели делать на основе миникомпьютера Rikomagic MK 802, но столкнулись с достаточно серьёзными трудностями: отсутствовал прозрачный дисплей для очков дополненной реальности. Тогда мы не знали, занимается ли этим кто-нибудь в Воронеже. Пробовали найти поставщика в Китае, но потерпели фиаско.

Примерно в октябре мне удалось достать Raspberry Pi. И мы параллельно начали разрабатывать второй прототип по уже полностью сформулированной концепции: носимое устройство, интерфейс которого строится на использовании дополненной реальности, и гибкая открытая платформа, которую пользователь всегда может подогнать под себя. Работать с Raspberry Pi проще: это распространённая и популярная железка. Больше людей работает с ней.

Когда очки будут готовы, их смогут использовать обычные люди. Спасатели применяли бы наш носимый компьютер в своей работе: во время пожара загрузить 3D-чертежи здания и сориентироваться в задымленном помещении не составит труда. Военные улучшат координацию между подразделениями, наблюдая за полем боя. Носимый компьютер поможет врачам при проведении сложных операций, а также людям с ограниченными возможностями. Ещё это отличный помощник для инженеров: можно выводить любую информацию и чертежи на очки, видеть узлы и агрегаты «изнутри». Рынок устройства совпадает с рынком смартфонов и планшетов. Ключевым же преимуществом является использование технологий дополненной реальности, что серьёзно уменьшает рассеивание внимания человека.

Транспорт-аналог Segway

Алексей Манаенков

Работает инженером-проектировщиком и разработал транспорт-аналог Segway, который будет в два раза легче, в пять раз дешевле и займёт на тротуаре не больше места, чем обычный пешеход.


 

Идея пришла после просмотра фильма «Шопо-коп» в 2010 году, где главный герой ездит на сегвее. Я подумал, почему бы не сделать что-то подобное, но лучше, более приспособленное к российской действительности. Наш STARUS, например, гораздо практичнее. Его конструкция весит всего 18-20 килограмм, легко складывается и переносится как сумка, поэтому его без труда можно занести в квартиру или офис, в отличие от того же велосипеда или скутера. Ещё мы выигрываем за счёт большего дорожного просвета — STARUS на тротуаре занимает столько же места, сколько обычный пешеход.

Мы усовершенствовали механизм в пользу безопасности. Для этого сместили в сторону рулевую стойку, и тем самым освободили зону перед водителем. Теперь можно активно контролировать обстановку на дороге, и в экстренный момент спрыгнуть с платформы, защитив себя от травм. Лишившись водителя, STARUS остановится и тоже не повредится.

Сначала я всё делал сам. А недавно с предложением сотрудничества ко мне обратился программист Вячеслав Кулаков из Ростова на Дону, и мы начали делать общий проект — STARUS, усовершенствованную модель моей первоначальной разработки.

Теперь наш опытный образец уже совсем другой. Например, у него полностью интеллектуальное управление благодаря гироскопу — устройству, которое следит за изменением поворотов платформы, поддерживая равновесие, выполняет команды тела и не даёт человеку упасть.

STARUS будет дешевле в 5-6 раз, ведь его конструкция проста, как рама велосипеда — нет ничего лишнего. Более того, душа устройства, — рама и контроллер, — российская разработка.

Платформа DeviceHive

   

Станислав Сидоренко

В DataArt с 2007 года, сейчас его позицию можно назвать Team Leader/Senior JavaDeveloper. Занимается в основном лидированием команд разработчиков и созданием/аудитом архитектур систем. Кроме того, пишет Java. Интересуется Java технологиями, безопасностью и Unix. Учился в ВГУ на факультете ПММ.

 

DeviceHive — это открытая платформа для создания систем обмена информацией между устройствами по принципу Machine-to-Machine/M2M, также называемому Internet of Things (IoT). У неё может быть очень много различных сфер применения: умный дом, телеметрия и так далее

DeviceHive состоит из серверной части, обычно разворачиваемой в облаке, и набора библиотек для клиентских устройств. В настоящий момент существует две функционально идентичные реализации серверной компоненты, одна из них реализована на платформе .NET, другая — на платформе Java Enterprise Edition.

Множество клиентов и устройств подключаются к серверу и посылают друг другу сообщения. Серверная часть предоставляет REST и Websocket интерфейсы для подключения устройств и занимается маршрутизацией сообщений и управлением доступом.

 

С помощью передачи сообщений можно получать текущие состояния устройств, например, температуру с термодатчика, или управлять устройствами — для этого достаточно, чтобы устройство обрабатывало сообщения как команды к исполнению.

С помощью передачи сообщений можно получать текущие состояния устройств, например, температуру с термодатчика, или управлять устройствами — для этого достаточно, чтобы устройство обрабатывало сообщения как команды к исполнению. Библиотеки для клиентских устройств разработаны для многих платформ: Java, C, C++, .NET, iOS, Andriod, Python, Arduino — полный список есть на сайте.

Во многих клиентских библиотеках также реализована поддержка различных популярных «простых» простых устройств, таких, как датчики температуры или влажности. Всё это позволяет разработчику сразу сосредоточиться на своей собственной задаче, а не думать о том, как бы подключить своё устройство к сети — за это возьмётся DeviceHive.

Например, у нас в DataArt в серверной реализована система мониторинга температуры, состоящая из набора термодатчиков и устройства управления системой охлаждения, подключённым к DeviceHive. Управляющее устройство мониторит сообщения, посылаемые термодатчиками, и регулирует интенсивность охлаждения в зависимости от температуры. Кроме того, можно посмотреть историю изменения температуры, построить графики, и т.д.

Платформа DeviceHive появилась в 2012 году. Изначально серверная часть платформы была реализована на .NET, но мы получили много просьб сделать реализацию на Java. Моя роль в проекте как раз и заключалась в создании серверной компоненты на Java.

При поддержке

4996
спонсорский проект
6 апреля, 16:08

Поделиться: