Как интеллектуальные базы данных помогают роботам реагировать в реальном времени

Ключевые моменты

• TimescaleDB — это специализированная база данных для временных рядов, построенная на основе популярного ПО базы данных Postgres. Она расширяет возможности Postgres для работы с быстродвижущимися промышленными данными без необходимости использования отдельной системы.
• Дуг Пагнутти, промышленный адвокат разработчиков компании Tiger Data, провел более 12 лет в нефтегазовой отрасли и автоматизации производства, прежде чем перейти в промышленное ПО.
• Новый выпуск подкаста The Robot Report, эпизод 254, исследует, как базы данных временных рядов улучшают приложения робототехники и промышленного искусственного интеллекта.
• Британская компания Humanoid, разработчик гуманоидных роботов, привлекла $152 млн в раунде финансирования Series A, а Vicarious Surgical официально объявила о своем закрытии.
• Китайская робототехническая компания Unitree заявила, что «GPT-момент» для роботов, означающий внезапный скачок в общих возможностях, подобный тому, что произошел с чат-ботами на основе ИИ, все еще в годах отсюда.

Каждая машина на заводском полу генерирует поток показаний: температуры, давления, скорости моторов, коды ошибок. Каждое показание отмечено точным временем его возникновения. Управление таким наводнением крошечных, помеченных временем точек данных — совсем другая задача, чем хранение записей клиентов или каталогов продуктов, и обычные базы данных никогда не были для этого созданы.

Именно этому разрыву посвящен эпизод 254 подкаста The Robot Report.

Что такое база данных временных рядов и почему она важна для роботов?

База данных временных рядов хранит информацию в строгом хронологическом порядке, что позволяет быстро ответить на вопросы вроде «что произошло за последние 30 секунд» или «покажи мне все скачки давления за прошлую неделю». Обычные базы данных могут ответить на эти вопросы, но работают все медленнее и медленнее по мере роста объема данных.

Гость подкаста Дуг Пагнутти, промышленный адвокат разработчиков компании Tiger Data, знает это замедление не понаслышке. До того как перейти в ПО, он более 12 лет работал с ПЛК (программируемые логические контроллеры — небольшие компьютеры, управляющие заводским оборудованием), промышленными роботами и системами SCADA (системы диспетчеризации и сбора данных, которые мониторят и контролируют крупные промышленные процессы). Позже он работал в Dell EMC и VTScada, прежде чем присоединился к Tiger Data.

Tiger Data разрабатывает TimescaleDB, которая работает поверх Postgres — популярной открытой базы данных, которую используют миллионы разработчиков. Идея заключается в том, чтобы добавить возможности работы с временными рядами, columnar storage (способ организации данных, который резко ускоряет определенные запросы) и автоматическое разделение данных (разбиение больших наборов данных на управляемые части) без необходимости учить команде совершенно новую систему или переносить свои данные в другое место.

Пагнутти обсуждает, как заводы и команды робототехники подключают эти базы данных к физическим датчикам, как они управляют данными в масштабе и как такая же установка может работать в облаке или на локальном edge-оборудовании, расположенном близко к самим машинам.

Что еще было рассмотрено в этом выпуске?

В новостной части подкаста освещены три истории, на которые стоит обратить внимание всем, кто следит за развитием робототехники.

Китайская робототехническая компания Unitree заявила изданию Nikkei, что «GPT-момент» для роботов — внезапный широкий скачок возможностей — еще в годах отсюда. Это примечательно осторожная оценка от компании, которая разрабатывает и продает гуманоидных и четырехногих роботов.

Vicarious Surgical, американский стартап в области хирургической робототехники, официально объявил о своем закрытии. Компания привлекла внимание своим подходом к малоинвазивной хирургии.

На более позитивной ноте британская компания Humanoid закрыла раунд финансирования Series A в размере $152 млн, что является одним из крупнейших ранних инвестиций в гуманоидную робототехнику в последнее время.

Частые вопросы

Влияет ли все это на медицинских роботов и пациентов?

Не напрямую в этом эпизоде, но проблема с данными одинакова для медицинской робототехники: хирургические и реабилитационные роботы также производят плотные потоки временных меток датчиков, которым нужно быстрое и надежное хранилище. Обсуждаемые здесь подходы к базам данных применимы во всей области.

Нужно ли мне разбираться в базах данных, чтобы понять это?

Нет. Беседа ориентирована на инженеров, которые уже работают с промышленными системами, но основная идея проста: по мере того как машины становятся умнее и более связанными, ПО, которое хранит их данные, должно не отставать.