Пока правительства стран тратят миллиарды на создание новых умных мегагородов, маленькие города становятся умными без государственной поддержки. Команда из Университета Мессины сделала средневековый сицилийский город умным с минимальными затратами. С помощью краудфандинга SmartMe получил 34 тыс. евро вместо планируемых 15 тыс. После этого проект из лаборатории превратился в независимую компанию, которая хочет дать каждому маленькому городу возможность стать умнее. На форуме IoT World Summit 2018 в Казани «Хайтек» поговорил с профессором Университета Мессины Сальваторе Дистефано о том, как маленький итальянский город становился умным, и может ли эта модель быть перенесена в Россию.
Сальваторе Дистефано — профессор Университета Мессины (Италия), руководитель лаборатории Social and Urban Computing в КФУ. Он участвовал в нескольких национальных и международных проектах, таких как Reservoir, Vision (EU FP7), SMSCOM (EU FP7 ERC Advanced Grant), Beacon, IoT-Open.EU (EU H2020). Является одним из соучредителей стартапа SmartMe.io, отделившегося от Университета Мессины в 2017 году.
Его научные и исследовательские интересы затрагивают концепцию умного города, коллективный интеллект, big data, разработку ПО и сервисную инженерию, облачные и туманные вычисления, интернет вещей, а также качество обслуживания и клиентский опыт. Участвовал в разработке нескольких инструментов, таких как WebSPN, ArgoPerformance, GS3 и Stack4Things.
Даже светофоры можно превратить в сенсоры
— Вы разрабатывали решения для умного города в Мессине — в чем заключалась суть проекта?
— Текущий проект называется SmartMe. Он начался как краудфандинговая кампания, где мы собрали около 30 тыс. евро. Основная цель — создать новую инфраструктуру умного города в Мессине. Но не с чистого листа. Главная идея была в использовании уже существующей инфраструктуры — сенсоров, которые есть в любом городе. В Лондоне находится порядка 500 тыс. камер. В Пекине — тоже. Но можно взять и другие сенсоры, даже светофоры. В Лондоне будет более миллиона сенсоров. Даже в Казани огромное количество камер и систем, контролирующих ситуацию на дорогах. И идея заключается в том, чтобы использовать эти сенсоры, подключая их к интернету вещей и соединяя в инфраструктуру умного города. Это основная задача, которую мы пытаемся решить с помощью нашего софта. Наше поле — это middleware, связующее программное обеспечение, и оно называется Stack4Things.
Можно внедрить связующее ПО в существующие решения и использовать уже работающий софт. Существующее решение для этого — Open Stack, самая используемая платформа, де-факто стандарт облачных сервисов. Эта система позволяет нам подсоединить все сенсоры к облаку. И через облако уже можно заниматься кастомизацией, решать проблемы разнородности устройств. Мы подключали существующие сенсоры к Arduino Board. Но можно использовать любой вариант подключения к IoT. Большинство девайсов и так соединены в сеть, но если нет, их легко можно «иотизировать».
— Вы сотрудничали с местными властями при внедрении проекта?
— Это началось как чистый краудфандинг в нашей лаборатории. Потом проект стал взаимодействовать с муниципалитетом Мессины. Но основные деньги приходили от обычных людей и в некоторых случаях от компаний. Я сам пожертвовал 5 или 10 евро.
Не надо покупать новые сенсоры для каждого нового сервиса
— Что измеряют сенсоры в Мессине?
— Сейчас стандартный подход к умным городам — вертикальный. Вы начинаете с сенсора, покупаете его, устанавливаете, а потом добавляете ПО и создаете приложения. Наш подход горизонтальный. При нем мы можем создать одну операционную систему для городов. Сенсоры могут измерять сразу много параметров, а программы могут работать параллельно, деля между собой девайс. У нас довольно много сервисов для маленького города — это и умная энергия, и умная парковка, и освещение. Пока это небольшой эксперимент — у нас где-то 200 сенсоров и 50 датчиков. И они работают одновременно для разных сервисов. Это одно из главных преимуществ нашего подхода — не надо покупать новые сенсоры для каждого нового сервиса.
Мы создали собственные датчики, измеряющий давление, газ, свет и другое. Они способны на более комплексный анализ. У нас есть открытые базы данных, в которых доступна вся информация с сенсоров. Есть несколько сенсоров — в том числе, контролирующих влажность. Также мы установили один в озере, чтобы контролировать качество воды.
— Можно ли сделать одно программное обеспечение для разных городов?
— Да, наша идея подразумевает репликацию. Сердце системы — наше решение Stack4Things, которое можно вставлять в разные девайсы. И девайсы могут взаимодействовать между собой даже в больших столицах. Это то, чего мы хотим. Но этот подход позволит не только большим городам стать умными, но и маленьким тоже — таким, как Мессина. Большинство людей живут в маленьких городах, а большинство проектов умного города делаются для огромных городов. Миллионы и миллиарды долларов инвестируются в отдельные единичные проекты. Наш подход малобюджетен, так как он использует уже существующую инфраструктуру.
— Насколько это дорого?
— Мы говорим о десятках тысяч евро — если брать кейс Мессины, где было порядка 200 сенсоров. Но стоимость, конечно, зависит от существующих устройств — если они уже подсоединены к интернету, это дешевле. В Татарстане, например, есть Иннополис, обладающий соответствующей инфраструктурой — там устанавливать систему будет значительно проще.
Надо сказать, что наша концепция предполагает не только использование камер, которые принадлежат городу. Можно использовать и частные камеры — например, которые принадлежат магазинам. Так можно совместными усилиями построить умный город. Сейчас если в большом здании работает много людей и компаний, каждый не вешает у входа свою камеру. Для этого просто нет места, это неэффективно. Поэтому устанавливается одна камера — и ею пользуются разные люди. В этом и заключается наше решение. Потому что на самом деле соединить тысячу девайсов не так сложно — и вы уже построите свою инфраструктуру.
— В Казани вы в основном занимаетесь исследованиями или пытаетесь внедрять решения умного города?
— Я руковожу исследовательской группой Social and Urban Computing (социально-ориентированные компьютерные технологии для городской среды — «Хайтек») в Казанском Университете (КФУ). Мы как раз занимаемся изучением разных аспектов умных городов и управления данными. И пробуем применить наши решения в городе, на маленьком уровне, для демонстрации возможностей проекта. Но на данный момент не получили финансирования для этого. Но мы еще пытаемся и продолжим пытаться.