Россия превратит линии связи в гигантский сенсор
Оптоволоконный кабель – это магистраль для передачи данных, по которой с огромной скоростью бегут терабайты информации. Но что, если эта артерия обретет осязание и начнет чувствовать вибрацию от шагов прохожего, гул проезжающего грузовика или опасную деформацию грунта?
Ученые Новосибирского государственного университета (НГУ) и Института нефтегазовой геологии и геофизики им. А. А. Трофимука СО РАН вместе с компанией «Т8» претворили эту идею в жизнь. Они предложили использовать уже проложенные волоконно-оптические линии в качестве распределенной системы датчиков. В ходе эксперимента 4,3-километровая линия между НГУ и «Академпарком» превратилась в огромную сенсорную сеть, насчитывающую около 400 точек наблюдения.
Использовать то, что уже есть под землей
Разработка строится на принципе распределенного акустического зондирования (DAS). По кабелю идет свет. Когда рядом с ним что-то происходит – например, проехала машина, прошел человек, начали копать землю – кабель слегка вибрирует. От этой вибрации свет внутри кабеля меняется. Все эти мельчайшие изменения обратного рассеяния света внутри волокна фиксирует специальный прибор – интеррогатор. Дальше подключается машинное обучение: алгоритмы анализируют полученные данные и безошибочно определяют тип события. Система заключает, что конкретно это было – проход человека, движение автомобиля или проведение земляных работ.
Главное преимущество – отсутствие необходимости строить отдельную сеть датчиков. Ведь, чтобы следить за мостом, трубопроводом или дорогой, нужно поставить сотни устройств. Это дорого, долго и сложно. Гораздо эффективнее приспособить то, что уже есть под землей. Достаточно подключить к существующей линии дополнительное оборудование, и обычное оптоволокно станет умной системой безопасности.
Опыт мониторинга инфраструктуры
Интеллектуальная система мониторинга инфраструктуры с элементами искусственного интеллекта от «Ростеха» еще в 2021 году прошла тестирование в аэропорту Внуково. Цифровые радиолокаторы обнаруживали подвижные объекты (людей, самолеты, автомобили) и автоматически передавали команды наведения на видеокамеры. Нейросети определяли цели с высокой точностью даже в сложных метеоусловиях и при плохой видимости.
Компания «Т8» – основной российский разработчик и производитель DAS-систем. Ее программно-аппаратные комплексы «Дунай» уже не в пилотном, а постоянном формате работают на многих объектах: в аэропортах, энергетике,на трубопроводах. В аэропорту Домодедово, аэропортах Омска и Тюмени система фиксирует попытки перелаза, пролома или подкопа ограждения, распознает тип нарушителя (человек или транспорт) и выдает точные координаты события. А в Чувашском государственном университете при поддержке «Т8» были испытаны оптические датчики для диагностики работающих силовых трансформаторов. Оптические сенсоры снимали температурные, акустические и вибрационные характеристики с работающего высоковольтного оборудования без искажений от электромагнитных наводок. Таким способом можно выявлять дефекты на ранней стадии и перейти к предиктивной аналитике старения оборудования.
Но, если все существующие методы рассчитаны преимущественно на промышленную эксплуатацию, то новая система «берет» обычную городскую линию (не специально подготовленную, не «идеальную», а реальную – с изгибами, стыками, шумами) и превращает ее в сенсорную сеть. Трубопроводы, железные дороги, линии электропередач – все это требует постоянного контроля. Протяженность магистральных волоконно-оптических линий связи в России превышает 1,4 миллиона километров. В новосибирском эксперименте на 4,3 километра получилось примерно 400 точек. Это очень высокая плотность, примерно одна точка на каждые 10-11 метров – значит, без внимания искусственного интеллекта ничего не останется.
Территория умных разработок
DAS-системы в режиме реального времени отслеживают состояние удаленных объектов, обнаруживают утечки в нефтегазовой отрасли, фиксируют несанкционированный доступ к охраняемым периметрам и даже предотвращают аварии на мостах и дорогах.
Более безопасные дороги, мосты и здания, раннее обнаружение аварийных ситуаций, снижение затрат на обслуживание городских объектов – все это станет возможным благодаря «чувствительной инфраструктуре». Кроме того, распределенный датчик может регистрировать колебания, связанные с прохождением сейсмических волн, дополняя показания традиционных сейсмометров и расширяя зону наблюдения.
Россия продолжает движение к «умным городам» и цифровым двойникам.Теперь и коммуникационная сеть становится не просто передатчиком, а полноценным источником данных о состоянии окружающей среды. Развитие собственных решений в области фотоники и промышленного искусственного интеллекта снижает зависимость от зарубежных аналогов. А в перспективе российские DAS-решения с ИИ могут стать экспортным продуктом для стран с большой территорией и развитой сетью оптоволокна.
