TOM WHTE
D
zisiejsze komputery wymagajà wcià˝ cie-
plarnianych warunków. Sà delikatne i dro-
gie, wi´c ka˝dy na ogó∏ ma w∏aÊciciela, któ-
ry si´ o niego troszczy. Je˝eli trzeba po∏àczyç
wiele maszyn w jeden system, anga˝uje si´ ekspertów
i przeznacza na to zadanie sporo czasu i pieni´dzy.
Hermetyczny Êwiat informatyki tylko z rzadka styka
si´ z rzeczywistym Êwiatem, w którym sà ptaki i drzewa,
statki i mosty.
Takie spotkanie jest mo˝liwe tylko tam, gdzie z du˝à
starannoÊcià cz∏owiek zmodyfikowa∏ obiekty i meto-
dy pracy, aby sta∏y si´ przyjazne komputerom. W skle-
pie ka˝dy produkt opatrzony jest kodem paskowym.
W hurtowniach palety otrzymujà znaczniki systemu
identyfikacji radiowej (RFID). Tak ometkowane to-
wary przechodzà nast´pnie przez kilka elektronicz-
nych bramek, aby komputery mog∏y je policzyç i od-
powiednio zmodyfikowaç bazy danych.
Nowa klasa urzàdzeƒ mikroelektronicznych u∏atwi
sprz´ganie komputerów z ró˝nymi obiektami lub
miejscami w naszym otoczeniu. Nasze zespo∏y z Uni-
versity of California w Berkeley i Intela, a tak˝e firm
wdro˝eniowych i innych uczelni, postanowi∏y wypo-
sa˝yç zwyk∏e komputery w radiowe urzàdzenia nadaw-
czo-odbiorcze oraz czujniki, tworzàc w ten sposób
autonomiczne w´z∏y, które nazwaliÊmy „motami” (s∏o-
wo „mote” to po angielsku „py∏ek”, „drobina” i koja-
rzy si´ z w´z∏em – „node”). Ka˝dy mot, pracujàcy pod
kontrolà systemu operacyjnego zwanego TinyOS, na-
tychmiast po uruchomieniu nawiàzuje ∏àcznoÊç ze
swoimi sàsiadami. Chocia˝ sam ma ograniczone mo˝-
liwoÊci i wydajnoÊç, po∏àczony z setkà innych, mo˝e
spontanicznie organizowaç si´ w sieç „percepcyjnà”,
LIPIEC 2004 ÂWIAT NAUKI
65
Zbiorowa
Powstaje nowa klasa
komputerów o rozmiarach
niewielkiego pude∏ka,
które dzi´ki czujnikom
i ∏àczom radiowym
mogà tworzyç sieci
percepcyjne zdolne
do monitorowania fabryki,
domu towarowego,
a nawet ekosystemu.
Urzàdzenia tego
typu ÊciÊlej po∏àczà
Êwiat cybernetyczny
z rzeczywistym
David E. Culler i Hans Mulder
czujników
INTELIGENCJA
która przenikajàc Êwiat rzeczywisty, b´dzie wykonywaç za-
dania niedost´pne dla zwyk∏ego komputera.
Ju˝ teraz te bezprzewodowe urzàdzenia sà wystarczajàco ta-
nie i czu∏e, aby mo˝na je by∏o w liczbie kilkudziesi´ciu przy-
piàç na przyk∏ad do ga∏´zi sekwoi, tworzàc w ten sposób nowy
przyrzàd naukowy – nazwijmy go makroskopem – pozwalajà-
cy badaç mikroklimat otaczajàcy drzewo na ka˝dej z kilku
warstw lasu. Zasilane z baterii moty sà tak ma∏e, ˝e latem ubie-
g∏ego roku biolodzy podrzucili 150 tych urzàdzeƒ do gniazd
ptaków morskich, chcàc zbadaç, dlaczego do z∏o˝enia jaj wy-
bierajà te, a nie inne miejsca. Poszczególne w´z∏y nie tylko zbie-
rajà i przetwarzajà dane, ale tak˝e samodzielnie decydujà, jak
najlepiej przes∏aç je do wspó∏pracujàcej z Internetem stacji ba-
zowej. Ich potencja∏ jest tak du˝y, ˝e Intel powa˝nie zastanawia
si´ nad rozmieszczeniem tysi´cy takich czujników w swoich
fabrykach, aby monitorowaç najwa˝niejsze procesy technolo-
giczne i w ten sposób eliminowaç kosztowne przestoje.
¸atwo sobie wyobraziç, ˝e wraz z post´pem w dziedzinie
pó∏przewodników ceny motów b´dà spadaç, a ich mo˝liwoÊci
rosnàç, dzi´ki czemu ta nowa klasa urzàdzeƒ znajdzie niezli-
czone zastosowania – pozwoli zwi´kszyç wydajnoÊç pracy, two-
rzyç metody badawcze, aktywnie zapobiegaç i elastycznie re-
agowaç na ró˝norodne stany zagro˝enia. Nie lekcewa˝ymy
jednak wagi problemów technicznych, jakie trzeba rozwiàzaç,
aby wykorzystaç ten potencja∏. Mot to wi´cej ni˝ zminiaturyzo-
wany pecet – ka˝dy aspekt dzia∏ania systemu, poczàwszy od
sposobu wykonywania programu, a na metodach komunikacji
skoƒczywszy, trzeba zoptymalizowaç w celu osiàgni´cia jak
najwi´kszej wydajnoÊci i jak najmniejszych rozmiarów oraz
ceny. Podstawowa zasada projektowania motów i ich protoko-
∏ów sieciowych w przypadku aplikacji wymagajàcych d∏ugo-
trwa∏ego dzia∏ania jest taka, ˝e przez 99% czasu urzàdzenie
powinno znajdowaç si´ w stanie uÊpienia, a kosztowne energe-
tycznie zadania wykonywaç w pozosta∏ym czasie.
Komputery pod go∏ym niebem
ÂRODOWISKO NATURALNE
nie jest przyjazne komputerom. Aby da-
∏y rad´ pracowaç na zewnàtrz budynków lub w warunkach
przemys∏owych, trzeba je zamykaç w obudowach chronià-
cych elektronik´ przed czynnikami atmosferycznymi, py∏em,
zwierz´tami i wstrzàsami. Ale przecie˝ czujniki monitorujà-
ce Êrodowisko nie mogà byç od niego odizolowane. Moty
umieszcza si´ wi´c w ma∏ych i tanich obudowach, a nieza-
wodnoÊç uzyskuje przez dublowanie uk∏adów.
Rozwiàzania techniczne majà ograniczyç koszty i w konse-
kwencji zwi´kszyç liczb´ urzàdzeƒ, pozwalajàc zebraç jak
najbardziej szczegó∏owe informacje o Êrodowisku. Sieci po-
winny byç na tyle g´ste, aby nie dyskwalifikowa∏a ich awa-
ria pewnej liczby czujników, i na tyle inteligentne, aby cz´-
Êciowo uszkodzony system móg∏ podjàç normalne dzia∏anie.
Projektowanie ze ÊwiadomoÊcià, ˝e straty sà nieuchronne, a
warunki w Êrodowisku naturalnym nieprzewidywalne, jest
êród∏em nowych wyzwaƒ, ale gwarantuje, ˝e sieci percepcyj-
ne b´dà ekonomiczne, przenoÊne i uniwersalne.
Pracujàc nad kolejnymi generacjami motów oraz ∏àczeniem
ich w sieci, zrealizowaliÊmy projekty pilota˝owe, które mia∏y
pomóc w zrozumieniu, jakie kierunki rozwoju technologii sà
najbardziej u˝yteczne dla ró˝nych aplikacji. Na przyk∏ad przed
paru laty podj´liÊmy wspó∏prac´ z biologami badajàcymi sta-
do 18 tys. nawa∏ników du˝ych – ptaków morskich, które ka˝de-
go lata przenoszà si´ na làd na Great Duck Island, aby na tej nie-
wielkiej, niezamieszkanej wyspie u wybrze˝y Maine wychowaç
piskl´ta. Nawa∏niki budujà gniazda w norach, tworzàc kolonie
tylko na niektórych obszarach wyspy. Zrozumienie, dlaczego
ptaki wybierajà te, a nie inne miejsca, mo˝e pomóc w dosko-
naleniu strategii ochrony Êrodowiska w strefie nadbrze˝nej.
Podobnie jak w przypadku innych zagadnieƒ biologicznych
czy ekologicznych okazuje si´, ˝e rozstrzygajà o tym warunki
lokalne. Nawa∏niki nie decydujà, gdzie wykopaç nor´, kierujàc
si´ Êrednià temperaturà albo pr´dkoÊcià wiatru na wyspie, lecz
tym, jak ciep∏o lub wietrznie jest w konkretnym miejscu. Praw-
dopodobnie uwzgl´dniajà te˝ inne czynniki i dlatego biologów
interesowa∏y pomiary wilgotnoÊci oraz nat´˝enia Êwiat∏a w sa-
mej norze, a tak˝e tu˝ przy jej wejÊciu. Badacze chcieli zgroma-
dziç te dane dla ca∏ego okresu l´gowego, aby nast´pnie skore-
lowaç je z liczbà jaj i zachowaniami rodziców.
Moty do badaƒ nad zwyczajami l´gowymi nawa∏ników sto-
sujemy od roku 2002. Biolodzy zg∏osili nam wiele wymagaƒ
66
ÂWIAT NAUKI LIPIEC 2004
CHARLES O’REAR
n
Komputery o rozmiarach kilku centymetrów zwane
motami („motes”), oprócz procesora i pami´ci zawierajà uk∏ady
komunikacji radiowej, êród∏o zasilania i zestaw czujników.
n
Moty sà na tyle tanie, ˝e mo˝na instalowaç je tysiàcami
w fabrykach, gospodarstwach rolnych lub po prostu w Êrodowisku
naturalnym. Ka˝de urzàdzenie jest zdolne do samodzielnego
gromadzenia i przetwarzania wyników pomiarowych
oraz nawiàzywania ∏àcznoÊci z sàsiadami w celu utworzenia
sieci percepcyjnej.
n
Moty sà ju˝ produkowane m.in. przez firmy Crossbow i Intel.
Pierwsze, prototypowe systemy umo˝liwi∏y biologom obserwacje
kolonii l´gowych ptaków morskich i badania Êrodowiska
w otoczeniu sekwoi. Sieci percepcyjne s∏u˝à te˝ do monitorowania
wibracji maszyn produkcyjnych, napr´˝eƒ w konstrukcjach
mostów i usprawniajà opiek´ nad pensjonariuszami
w domach pomocy dla osób w podesz∏ym wieku.
Przeglàd /
Sieci percepcyjne
MAKROSKOP – sieç kilkudziesi´ciu wyposa˝onych w czujniki w´z∏ów
zwanych motami – s∏u˝àcy do badania grupy sekwoi, uruchomiony zosta∏
w kwietniu br.
technicznych – ka˝dy mot musi byç wyposa˝ony w czujniki
temperatury, ciÊnienia i wilgotnoÊci powietrza s∏u˝àce do re-
jestracji danych mikroÊrodowiskowych oraz pasywne czuj-
niki podczerwieni rejestrujàce obecnoÊç ptaków i jaj. Roz-
miary urzàdzeƒ nie mog∏y przekraczaç kilku centymetrów,
aby nie przeszkadza∏y zwierz´tom. OczywiÊcie musia∏y byç
te˝ bezprzewodowe, poniewa˝ na liczàcym kilka hektarów
terenie gniazdowania ptaków trudno by∏oby poprowadziç
sieç elektrycznà czy komputerowà. Urzàdzenia musia∏y mieç
w∏asne êród∏o energii elektrycznej o pojemnoÊci wystarczajà-
cej do zasilania uk∏adów elektronicznych przez ca∏y sezon l´-
gowy. Musia∏y te˝ dzia∏aç i przesy∏aç dane za poÊrednictwem
innych w´z∏ów sieci bez jakiejkolwiek ingerencji cz∏owieka.
Wiele problemów, które napotykamy, projektujàc systemy,
sprowadza si´ do zasilania. Lampka choinkowa zu˝ywa oko∏o
pó∏ wata. Niezale˝nie, czy b´dziemy korzystaç z bateryjek, ogniw
s∏onecznych czy innych êróde∏ zasilania, na przyk∏ad czerpiàcych
energi´ z drgaƒ, podobnie jak samonakr´cajàce si´ zegarki
– mot musi zadowalaç si´ mocà 10 tys. razy mniejszà.
Ogniwo s∏oneczne o powierzchni 1 cm
2
przy pe∏nym oÊwie-
tleniu daje oko∏o 10 mW. Nie sprawdzi si´ jednak ono w
pomieszczeniach zamkni´tych i zupe∏nie nie nadaje si´ do
zastosowania w norach. Bateryjka wielkoÊci monety mo˝e
dostarczyç oko∏o trzech watogodzin energii. Mikrokontrole-
ry wymagajà zwykle oko∏o 10 mW mocy, a energooszcz´dne
uk∏ady komunikacji radiowej oko∏o 20 mW. Wiele czujników
ma podobny apetyt na energi´. Nawet je˝eli zredukowali-
byÊmy ca∏kowity pobór pràdu do 30 mW, bateryjka wyczerpa-
∏aby si´ po niespe∏na pi´ciu dniach.
W∏aÊnie dlatego moty przez wi´kszà cz´Êç czasu sà w sta-
nie „drzemki”, co ogranicza ich Êrednie zapotrzebowanie na
energi´ do kilku milionowych wata. Kilka razy na sekund´
LIPIEC 2004 ÂWIAT NAUKI
67
GRIFF W
ASON (
ilustracje
); ZA ZGODÑ GA
URA
V
A
S. SUKHA
TME’A
U.S.C. Embedded System Laborator
y
(R
obomote
); ZA ZGODÑ CROSSBOW TECHNOL
OG
Y (
Mica2Dot
); JASON HILL (
Smart Dust
)
ANATOMIA MOTU NOWEJ GENERACJI
URZÑDZENIA TE ¸ÑCZÑ zdolnoÊç do przetwarzania i zapami´tywania danych z zestawem czujników, uk∏adami do komunika-
cji radiowej i w∏asnym êród∏em zasilania. Moty, podobnie jak przedstawiony na rysunku prototypowy iMote Intela, sà zwykle zbudo-
wane z kilku wymiennych kart, co u∏atwia dopasowanie czujników i êróde∏ zasilania do konkretnej aplikacji.
PRZETWARZANIE DANYCH I KOMUNIKACJA
Standardowe z∏àcze pozwala tworzyç
ró˝ne kombinacje kart z procesorami,
czujnikami i zasilaniem
Zintegrowany mikrokontroler zawiera
procesor z zegarem 12 MHz,
64 kB pami´ci RAM i 512 kB pami´ci flash
Antena radiowa wysy∏a i odbiera dane
z szybkoÊcià od 200 do 600 kb/s.
Dla pasma 2.4 GHz i protoko∏u Bluetooth
zasi´g wynosi do 30 m
Ró˝nokolorowe diody LED sygnalizujà
stan urzàdzenia iMote
ZASILANIE
Baterie litowe mogà dostarczyç
2–3 kWh energii elektrycznej
ZBIERANIE DANYCH
Czujniki temperatury i ciÊnienia
sà zintegrowane w jednym
uk∏adzie scalonym. Karty
z czujnikami pozwalajà
na badanie wielu ró˝nych
zjawisk – takich jak wibracje,
przyÊpieszenie, nat´˝enie dêwi´ku
i ciÊnienie atmosferyczne
– a tak˝e interakcji
z innymi uk∏adami
INNE PLATFORMY MOTÓW
Moty wspó∏pracujàce z ró˝nymi sterownika-
mi czy si∏ownikami, na przyk∏ad skonstruowa-
ny w University of Southern California Ro-
bomote, umo˝liwià sieciom percepcyjnym
samodzielne nad-
zorowanie wielu
urzàdzeƒ, regu-
lowanie oÊwietle-
nia i ogrzewa-
nia pomieszczeƒ,
a tak˝e zmian´
orientacji i po∏o-
˝enia czujników
w systemie.
Mot Mica2Dot firmy Crossbow zawiera uk∏ad
nadawczo-odbiorczy pracujàcy na cz´sto-
tliwoÊci 900 MHz, 128 kB
pami´ci na program i
4 kB na dane. Kar-
ty z czujnikami
sà po∏àczone z
kartà procesora
za pomocà roz-
mieszczonych na
obwodzie szpilek.
Urzàdzenia tego typu
pos∏u˝y∏y do obserwacji kolonii l´gowych pta-
ków i badaƒ sekwoi.
W prototypowym urzàdzeniu, Smart Dust,
zaprojektowanym w Berkeley, wiele funkcji
systemu TinyOS jest realizowanych sprz´-
towo, a nie programowo. Dzi´ki niezwykle
oszcz´dnemu uk∏adowi nadawczo-odbior-
czemu i przetworni-
kowi analogowo-cy-
frowemu, urzàdzenie
o rozmiarach pi´ciu
milimetrów kwadra-
towych mo˝e praco-
waç, korzystajàc z
energii s∏onecznej
lub energii wibracji.
3 cm
68
ÂWIAT NAUKI LIPIEC 2004
SAMOORGANIZUJÑCA SI¢ SIEå INTELIGENTNYCH CZUJNIKÓW
SIEå PERCEPCYJNA zbudowana z bezprzewodowych, inteligent-
nych czujników mog∏aby pomóc celnikom w poszukiwaniu prze-
mycanej na statkach broni i innych towarów. Kontener by∏by
wyposa˝ony w wiele motów b´dàcych w istocie miniaturowymi
komputerami z zasilaniem bateryjnym, uk∏adami do komunika-
cji radiowej i ró˝nego typu czujnikami. Moty z czujnikami zain-
stalowane na paletach i kontenerach samorzutnie organizowa∏y-
by si´ w bezprzewodowà sieç. Te na paletach wewnàtrz kontene-
rów ∏àczy∏yby si´ w´z∏em na Êcianie kontenera, który nast´pnie
komunikowa∏by si´ ze wszystkimi kontenerami na statku. Dzi´-
1
Mot na ka˝dej palecie za pomocà
czytnika RFID móg∏by ustalaç pochodzenie
ka˝dej umieszczonej na niej paczki (zielone
strza∏ki). Urzàdzenia przekazywa∏yby
informacje do umieszczonego na Êcianie
kontenera w´z∏a, który z kolei za pomocà
w∏asnych czujników sprawdza∏by,
czy we wn´trzu nie jest za goràco,
za ch∏odno, czy wilgotnoÊç nie
jest za du˝a, czy kontener nie zosta∏
upuszczony, czy nie dozna∏ wstrzàsu
i czy w czasie podró˝y czegoÊ doƒ
nie wk∏adano albo zeƒ nie wyjmowano.
3
Program o nazwie TinyDB („DB” oznacza
w∏aÊnie baz´ danych) stworzony przez
Intela i University of California w Berkeley
dzia∏a na ka˝dym z motów, skutecznie
przeciwdzia∏ajàc problemom
zwiàzanym ze z∏o˝onoÊcià sieci.
Celnik mo˝e na przyk∏ad
za˝àdaç numerów
identyfikacyjnych
kontenerów, informacji
o ich pochodzeniu i przeznaczeniu
oraz dacie za∏adunku i ostatniego otwarcia.
Kontenery otwierane w trakcie transportu
zostanà odpowiednio oznaczone, aby celnicy
mogli je osobiÊcie skontrolowaç. Ten sam
system pozwoli przewoênikowi zidentyfikowaç
∏adunek, który zosta∏ nara˝ony na dzia∏anie
wysokiej temperatury lub du˝ej wilgotnoÊci,
czyli czynników mogàcych przyczyniç si´
do uszkodzenia towaru. Moty b´dzie mo˝na
zainstalowaç równie˝ na ˝urawiach
portowych i innych urzàdzeniach,
aby oceniç ich stan techniczny.
Mot z czytnikiem
RFID zainstalowany
na palecie
Zewn´trzna antena
umo˝liwia motowi
kontakt z innymi
kontenerami
Mot zawierajàcy wiele czujników, w tym
akcelerometr do rejestracji ruchu kontenera
i czujnik ultradêwi´kowy do rejestrowania
zmiany obj´toÊci towaru po otwarciu
kontenera i roz∏adunku lub za∏adunku towaru
Identyfikatory RFID
urzàdzenie uruchamia radio i nas∏uchuje wiadomoÊci, a je˝eli
nie nadchodzà, po paru milisekundach si´ wy∏àcza. Podobnie
i czujniki mierzà temperatur´, nat´˝enie Êwiat∏a i inne parame-
try tylko raz na kilka minut.
Wi´kszoÊç technik s∏u˝àcych oszcz´dzaniu energii wykorzystu-
je do lokalnego przetwarzania danych i wy∏àczania zb´dnych funk-
cji „inteligencj´” urzàdzenia. Cz´sto stosujemy proste, ale energo-
oszcz´dne czujniki, które uruchamiajà inne, kiedy pojawià si´
okreÊlone bodêce. Na przyk∏ad kiedy ptak wchodzi do gniazda,
temperatura szybko wzrasta. Czujnik temperatury mo˝e mierzyç jà
raz na minut´ i uruchamiaç kamer´ albo inne zu˝ywajàce du˝o
energii urzàdzenia po zarejestrowaniu jej skoku.
Procesor urzàdzenia daje inne mo˝liwoÊci oszcz´dzania mocy.
Wys∏anie jednego bitu danych drogà radiowà wymaga z grubsza
tyle energii, ile potrzeba na wykonanie 1000 instrukcji procesora.
Mot mo˝e wi´c zaoszcz´dziç energi´, gromadzàc i scalajàc dane,
zamiast wysy∏aç je natychmiast. Urzàdzenie mo˝e te˝ kompreso-
waç informacje przed ich wys∏aniem, a tak˝e tworzyç raporty za-
wierajàce wartoÊci Êrednie oraz minima i maksima, je˝eli szcze-
gó∏y nie sà istotne. W´z∏y mogà te˝ wymieniaç si´ odczytami z
czujników, poszukujàc kierunków zmian i wysy∏ajàc ich uproszczo-
ny opis do u˝ytkownika. Nie da si´ obejÊç pewnych protoko∏ów
komunikacji mi´dzy w´z∏ami, ale niezb´dne wiadomoÊci sà prze-
chowywane w oczekiwaniu na odczyty z czujników, a nast´pnie
wraz z pakietami danych umieszczane w tej samej „paczce”.
Projekt obserwacji na Great Duck Island pozwoli∏ przetesto-
waç te i jeszcze kilka innych idei le˝àcych u podstaw bezprzewo-
dowych sieci czujników. Tylko podczas sezonu l´gowego w 2002
roku zbudowany przez nas makroskop dokona∏ przesz∏o miliona
pomiarów, które sta∏y si´ dla biologów êród∏em nowych informa-
cji na temat rozrodu nawa∏ników. Ponadto technologia ta pozwo-
li∏a obserwowaç ptaki bez niepokojenia ich obecnoÊcià cz∏owieka.
Sekwoja w sieci
W PORÓWNANIU Z PALMTOPEM
pojedynczy mot jest obliczeniowym
s∏abeuszem [ramka na stronie 67]. Jego mikrokontroler mo˝e
wykonywaç od 4 do 10 mln instrukcji na sekund´, a palmtop
400 mln. Ale moty potrafià na bie˝àco ∏àczyç swoje si∏y, tworzàc
sieç o mocy obliczeniowej wi´kszej ni˝ suma mocy jej sk∏adników.
W kwietniu zbudowaliÊmy sieç sk∏adajàcà si´ ze 120 motów w
plastikowych obudowach przypasanych do pni i ga∏´zi sekwoi
rosnàcych w pobli˝u Sonomy w pó∏nocnej Kalifornii. Naszym
celem by∏o uzyskanie szczegó∏owego obrazu zmian mikroklima-
tu wokó∏ tych drzew oraz oceny wp∏ywu, jaki wywierajà na oto-
czenie, rzucajàc cieƒ, oddychajàc i transpirujàc. W projekcie te-
go typu o liczbie punktów pomiarowych decyduje bud˝et, a czas
pomiarów wyznacza zasilanie. Sieç zasilana litowymi bateria-
mi AA pracuje przez kilka tygodni. Wi´kszym wyzwaniem jest
odbieranie danych z urzàdzeƒ umieszczonych tak wysoko, ˝e
LIPIEC 2004 ÂWIAT NAUKI
69
DAVID E. CULLER I HANS MULDER od wielu lat prowadzà wspólnie
badania nad bezprzewodowymi sieciami czujników. Culler jest profeso-
rem informatyki w University of California w Berkeley. By∏ te˝ za∏o˝ycielem
i pierwszym dyrektorem oÊrodka badawczego Intel Research w Berke-
ley. Przez ostatnie 10 lat zajmowa∏ si´ przede wszystkim metodami ko-
ordynacji pracy du˝ej liczby po∏àczonych komputerów. Mulder jest za-
st´pcà dyrektora i jednoczeÊnie szefem sieci laboratoriów uniwersyteckich
Intel Research. Jego zadaniem jest inicjowanie i kierowanie badaniami
zmierzajàcymi do upowszechnienia technik informatycznych i budowy
systemów rozproszonych.
O
AUTORACH
GRIFF W
ASON
ki temu wystarczy∏oby, aby laptop celnika porozumiewa∏ si´
tylko z jednym z kontenerów – celnik otrzymywa∏by ogólnà
informacj´ o ca∏ym ∏adunku na statku i bardziej szczegó∏o-
we dane o podejrzanych kontenerach, które wymaga∏yby
osobistego sprawdzenia.
2
Mot umieszczony najbli˝ej komputera przejmuje funkcj´
w´z∏a g∏ównego sieci. Przekazuje on zapytanie celnika
motom sàsiednim, które udzielajà odpowiedzi, jednoczeÊnie
wysy∏ajàc pytanie dalej. W´z∏y, przekazujàc sobie
nawzajem komunikaty, obliczajà, o ile w´z∏ów
sà odleg∏e od w´z∏a g∏ównego. Moty z regu∏y
wysy∏ajà dane za poÊrednictwem sàsiadów
znajdujàcych si´ najbli˝ej w´z∏a
g∏ównego, ale je˝eli si´ zdarzy,
˝e sà one uszkodzone lub
zaj´te, mot mo˝e przes∏aç
informacje innà drogà.
znajdujà si´ poza zasi´giem naziemnej stacji, i zapewnienie
mo˝liwoÊci modyfikowania oprogramowania motów, pozwa-
lajàcego na weryfikacj´ ró˝nych hipotez opisujàcych oddzia-
∏ywanie drzew na Êrodowisko.
Zastosowane w urzàdzeniach radiostacje ma∏ej mocy w
postaci pojedynczego uk∏adu scalonego mogà nadawaç i od-
bieraç dane prawie równie szybko jak modem, ale ich zasi´g
nie przekracza 30 m, a czasem jest wyraênie mniejszy. W le-
sie wilgotne drewno i ig∏y silnie t∏umià sygna∏. Mot umiesz-
czony na pniu drzewa cz´sto nie mo˝e nawiàzaç ∏àcznoÊci z
partnerem po przeciwnej stronie pnia, chocia˝ w linii pro-
stej dzielà je najwy˝ej dwa metry. Z tym problemem mo˝na so-
bie poradziç, wysy∏ajàc dane do sàsiada na wy˝szej ga∏´zi,
skàd trafiajà do urzàdzeƒ na wierzcho∏ku drzewa, a nast´p-
nie od w´z∏a do w´z∏a sà przekazywane w dó∏ po drugiej stro-
nie pnia, na inne drzewa na skraju k´py i na koniec dociera-
jà do komputera gromadzàcego i analizujàcego wyniki. Sieç
czujników makroskopu w Sonomie zaprojektowano tak, aby
dane sp∏ywa∏y do naziemnej stacji, b´dàcej po∏àczeniem palm-
topa i telefonu komórkowego, a nast´pnie, za poÊrednictwem
Internetu, do serwera w odleg∏ym o 70 km Berkeley.
Je˝eli rozmieszczamy setki motów, nie op∏aca si´ tworzyç
sieci, konfigurujàc osobno ka˝de urzàdzenie, jak zwykle ro-
bi si´ to w biurach czy sieciach komórkowych. W wielu sie-
ciach percepcyjnych – na przyk∏ad monitorujàcych maszyny
w fabryce – wzajemne powiàzania motów mogà nieustannie
si´ zmieniaç. Dlatego muszà one byç zdolne do samodzielne-
go organizowania si´. Ka˝de urzàdzenie, korzystajàc z wbu-
dowanych algorytmów, potrafi okreÊliç, ile w´z∏ów poÊred-
nich dzieli go od serwera i którzy sàsiedzi zapewnià mu w
danej chwili najlepszà ∏àcznoÊç [ramka na stronach 68–69].
Komunikacj´ mot–mot koordynuje system operacyjny ka˝-
dego z nich, a tak˝e odpowiedni modu∏ programu aplikacji,
który mo˝e ró˝niç si´ od w´z∏a do w´z∏a. Standardowe sys-
temy operacyjne, jak Windows czy Unix, sà zbyt rozbudowa-
ne i przecià˝a∏yby procesory niewielkich urzàdzeƒ. Dlatego
grupa z Berkeley pod kierunkiem Cullera stworzy∏a niezwy-
kle zwarty i zorientowany na obs∏ug´ sieci system operacyj-
ny TinyOS. Jego kod êród∏owy jest ogólnie dost´pny i mo˝e byç
rozwijany przez zainteresowanych programistów.
System TinyOS oszcz´dnie gospodaruje energià – wymu-
sza zamykanie dzia∏ajàcych programów, je˝eli nie zachodzà
zdarzenia wymagajàce obs∏ugi. Jego charakterystycznà ce-
chà jest struktura modu∏owa. Je˝eli sà potrzebne tylko nie-
które funkcje dost´pne w systemie TinyOS, zb´dne fragmen-
ty kodu zostajà automatycznie usuni´te. Dzi´ki temu kod
zajmuje mo˝liwie ma∏y obszar pami´ci, pozostawiajàc wi´k-
szà jej cz´Êç na dane zbierane przez czujniki. Z kolei ograni-
czenie liczby wzajemnie oddzia∏ujàcych elementów przyczy-
nia si´ do zwi´kszenia niezawodnoÊci urzàdzeƒ.
Dowodzenie armià komputerów
NA D
¸U˚SZÑ MET¢
najbardziej interesujàcym problemem zwià-
zanym z sieciami percepcyjnymi jest opracowanie efektyw-
nych i niezawodnych programów sterujàcych tysiàcami inte-
ligentnych w´z∏ów, które wspó∏pracujà w systemie. I nie sà
to plany na wyrost: Intel rozpoczà∏ ju˝ rozmieszczanie urzà-
dzeƒ o nazwie iMote, nadzorujàcych pompy i innà aparatur´
w swojej fabryce Jones Farm w Hillsboro w Oregonie. Trzeba
tam monitorowaç oko∏o 4 tys. punktów linii produkcyjnych, wy-
patrujàc oznak zu˝ycia lub uszkodzeƒ. Liczba ta jest tak du˝a,
˝e dziÊ in˝ynierowie sprawdzajà wy∏àcznie wybrane punkty
czasem tylko raz na trzy miesiàce. To zbyt rzadko, aby zagwa-
rantowaç niezawodnoÊç. Nie tak dawno, mi´dzy dwiema ko-
lejnymi kontrolami technicznymi, w zak∏adach Intela zdarzy-
∏a si´ awaria, która spowodowa∏a spore straty. Ca∏y system
sk∏adajàcy si´ z 4 tys. w´z∏ów iMote mo˝na dziÊ zbudowaç za
kwot´ znacznie mniejszà ni˝ milion dolarów. Sieç pozwoli co
godzin´ sprawdzaç stan infrastruktury fabryki, a in˝yniero-
wie nie b´dà musieli bez przerwy po niej krà˝yç.
Ze wzgl´du na ograniczenia poboru mocy i szybkoÊci pro-
cesora sieci percepcyjne dzia∏ajà inaczej ni˝ Internet i biu-
rowe sieci lokalne, w których komputery majà indywidualne
nazwy i adresy, dzi´ki czemu wi´kszoÊç wiadomoÊci kieruje
si´ do konkretnego odbiorcy. W naszym przypadku ka˝dy w´-
ze∏ wysy∏a komunikaty do wielu odbiorców, którzy sà iden-
tyfikowani za pomocà ró˝nych parametrów, jak po∏o˝enie lub
pewien zakres wartoÊci rejestrowanych przez czujnik.
Niedawno zespó∏ powo∏any przez Intel i University of Cali-
fornia w Berkeley opracowa∏ program o nazwie TinyDB, któ-
ry upodabnia dzia∏anie sieci percepcyjnej do funkcjonowania
bazy danych. U˝ytkownik mo˝e zwracaç si´ jednoczeÊnie do
wszystkich inteligentnych w´z∏ów z zapytaniem dotyczàcym na
przyk∏ad pojawienia si´ drgaƒ o cz´stoÊciach z przedzia∏u od
40 do 120 Hz, których nat´˝enie przekracza pewien Êredni
poziom. ˚àdanie dociera do sieci za poÊrednictwem jej w´z∏a
g∏ównego, który nast´pnie przekazuje je do w´z∏ów sàsied-
nich, a te dalej, a˝ dotrze ono do wszystkich czujników.
Moty, które nie sà wyposa˝one w czujniki drgaƒ, zignorujà
pytanie. Urzàdzenia, których czujniki by∏y w stanie drzemki,
w∏àczà je. Pozosta∏e przystàpià do obliczeƒ, szukajàc w pami´-
ci danych spe∏niajàcych kryteria, i wyÊlà je do w´z∏a g∏ównego.
U˝ytkownik zobaczy wyniki w postaci arkusza zawierajàcego
wartoÊci i wspó∏rz´dne. Oprogramowanie dzia∏ajàce na serwe-
rze dokona bardziej zaawansowanej analizy trendów i pozwo-
li odnaleêç te urzàdzenia, które wymagajà interwencji serwisu.
W przypadku sekwoi biologów najbardziej interesujà fron-
ty temperatury i wilgotnoÊci, które codziennie gwa∏townie
przesuwajà si´ w gór´ i w dó∏ drzew, dajàc silne gradienty wy-
muszajàce przep∏yw substancji pokarmowych. Aby przeÊle-
70
ÂWIAT NAUKI LIPIEC 2004
AK
OS LEDECZI
V
anderbilt University
MIEJSCE WYSTRZA¸U I TRAJEKTORIA POCISKU (czerwone kropki i li-
nie) okreÊlane sà za pomocà triangulacji w ciàgu sekund przez sieç mo-
tów wyposa˝onych w mikrofony (niebieskie kropki). W testach w Forcie
Benning w Georgii system sprawdza∏ si´ nawet wtedy, kiedy niektóre
moty (bia∏e kropki) „nie widzia∏y” wylotu lufy.
dziç ruch frontów, moty muszà analizowaç dane po kàtem ich
uporzàdkowania przestrzennego. Naukowcy i in˝ynierowie,
kierujàc si´ obserwacjami dokonywanymi za pomocà makro-
skopu, okresowo zmieniajà zadania realizowane przez sieç.
W celu aktualizacji oprogramowania motów wykorzystali-
Êmy wiedz´ o wirusach i robakach internetowych. Nowy pro-
gram jest pakowany w odpowiednià „kapsu∏k´” i wysy∏any do
motu g∏ównego. Tam instaluje si´, a nast´pnie „zara˝a” sàsia-
dów. Zaktualizowane oprogramowanie rozprzestrzenia si´ w
sieci niczym epidemia, chocia˝ nast´puje to w sposób bardziej
kontrolowany, pozwalajàcy uniknàç wielokrotnego powtarza-
nia operacji i dostosowany do przestrzennego uk∏adu motów.
Z takiego modelu wymiany oprogramowania od razu wyni-
ka jeden z powa˝niejszych problemów w projektowaniu sieci
czujników – zabezpieczenie jej przed hakerami, wirusami i
pods∏uchem. System TinyOS wyposa˝ono w algorytmy do po-
twierdzania to˝samoÊci motów. Jednak˝e warunkiem sprawne-
go dzia∏ania systemu jest mo˝liwoÊç ∏atwej i niezawodnej dys-
trybucji kluczy do du˝ej liczby w´z∏ów. Sieci percepcyjne mogà
byç atakowane z wykorzystaniem strategii zupe∏nie innych ni˝
te, które znamy z Internetu. Jednà z obiecujàcych metod ich
ochrony jest traktowanie skutków ataku jako formy szumu wy-
st´pujàcego w danych rejestrowanych przez czujniki. Dzi´ki
temu sieç percepcyjna powinna nadal dzia∏aç jako ca∏oÊç, mi-
mo ˝e niewielka cz´Êç czujników przestaje poprawnie praco-
waç. Nale˝y si´ spodziewaç, ˝e tak jak w przypadku wszyst-
kich systemów informatycznych ochrona sieci czujników
przyjmie form´ nieustannych potyczek intelektualnych.
W miar´ gromadzenia do-
Êwiadczeƒ z nowà technologià
stwierdziliÊmy, ˝e objawy psu-
cia si´ systemów mogà byç dla
nas zupe∏nie nowe. Sieç czuj-
ników nie przestaje nagle dzia-
∏aç, ale w miar´ milkni´cia
pojedynczych w´z∏ów i genero-
wania przez inne zaszumionych
lub b∏´dnych danych dzia∏anie
ca∏ego systemu staje si´ niespój-
ne lub tendencyjne. Dlatego
wraz z wieloma informatyka-
mi pracujemy nad technikami
oceny stanu sieci, których isto-
tà jest generowanie w nich kon-
trolowanych zak∏óceƒ i obser-
wowanie reakcji.
Mo˝na si´ spodziewaç, ˝e w
nast´pnym dziesi´cioleciu sieci
percepcyjne zbudowane z po-
∏àczonych bezprzewodowych
w´z∏ów z czujnikami przyjmà
bardziej subtelnà postaç. Po-
szczególne jej elementy nie b´dà
ju˝ osobnymi pude∏kami, lecz
zostanà zintegrowane z ró˝ny-
mi obiektami i materia∏ami.
Wiele z nich b´dzie czerpaç
energi´ wprost z otoczenia, w
którym funkcjonuje. Poniewa˝ ta
klasa komputerów upowszech-
ni si´ w domach, w pracy, w gospodarstwach rolnych, transpor-
cie oraz centrach handlowych i pozwoli rejestrowaç obecnoÊç,
ruch, a nawet dane fizjologiczne poszczególnych osób, poja-
wià si´ powa˝ne problemy zwiàzane z ochronà prywatnoÊci. W
rzeczywistoÊci dyskusja ta rozpocz´∏a si´ ju˝ z wprowadze-
niem pasywnych identyfikatorów RFID [patrz: Roy Want „RFID:
klucz do automatyzacji Êwiata”; Âwiat Nauki, luty 2004]. Ochro-
na prywatnoÊci nie budzi obiekcji w wielu wa˝nych zastoso-
waniach – na przyk∏ad w obserwacji drgaƒ pomp, zm´czenia
konstrukcji czy badaniach mikroklimatu w lesie – ale w innych
przypadkach potrzebna jest rozwaga.
Dyskusja nie powinna jednak prowadziç do zaniecha-
nia rozwoju tej technologii – moty sà zbyt u˝yteczne, aby
z nich zrezygnowaç. Sprz´gajàc nas z otoczeniem w sposób,
który wczeÊniej by∏ nie do pomyÊlenia, niewàtpliwie przyczy-
nià si´ do post´pu w przemyÊle, rolnictwie, budownictwie i
transporcie.
n
LIPIEC 2004 ÂWIAT NAUKI
71
The Emergence of Networking Abstractions and Techniques in TinyOS.
David Culler i in.; Proceedings of the First USENIX/ACM Symposium
on Networked Systems Design and Implementation; USENIX, 2004.
Query Processing in Sensor Networks. Johannes Gehrke i Samuel Mad-
den; Pervasive Computing, tom 3, nr 1, s. 46-55, I/2004.
Mica: A Wireless Platform for Deeply Embedded Networks. Jason Hill i
David Culler; IEEE Micro, tom 22, nr 6, s. 12-24, XI/XII 2002.
Sieç monitorujàca na Great Duck Island: http://greatduckisland.net
TinyOS: www.tinyos.net
Center for Embedded Networked Sensing w University of California w
Los Angeles: http://cens.ucla.edu
JEÂLI CHCESZ WIEDZIEå WI¢CEJ
PROTOTYPOWE SIECI PERCEPCYJNE
PRZEZNACZENIE
CZUJNIKI
LICZBA W¢Z¸ÓW
ORGANIZACJA
Obserwacje meteorologiczne
Temperatura,
150
Berkeley,
i badania zwyczajów l´gowych ptaków
wilgotnoÊç
Intel
na Great Duck Island w Maine
podczerwieƒ
Opieka nad pensjonariuszami domów
Ruch, ciÊnienie,
130
Intel
pomocy dla osób w podesz∏ym wieku
podczerwieƒ
w Portland i Las Vegas
Lokalizacja i przemieszczanie
Po∏o˝enie,
96
DARPA
min w celu uszczelnienia
orientacja,
zapór przeciwczo∏gowych
przyÊpieszenie
Gromadzenie informacji opisujàcych
Temperatura,
80
Berkeley,
mikroklimat w otoczeniu sekwoi
wilgotnoÊç, oÊwietlenie,
Intel
ciÊnienie
atmosferyczne
Monitorowanie pomp i silników
Drgania,
70
Berkeley,
w fabryce pó∏przewodników
i pr´dkoÊç obrotowa
Intel
Badanie warunków wzrostu
Temperatura
65
Intel
i ostrzeganie o zagro˝eniu chorobami
grzybowymi w winnicach
Nas∏uch odg∏osów wystrza∏ów
Dêwi´k, fale
45
DARPA,
i namierzanie pozycji strzelca
uderzeniowe, po∏o˝enie
Vanderbilt
Obserwacje mikroklimatu
Temperatura, wilgotnoÊç,
30
University
w rezerwacie James San Jacinto
wielkoÊç opadów,
of California
Mountains Reserve w Kalifornii
oÊwietlenie, si∏a wiatru
w Los Angeles
Nadzór ruchu na moÊcie
Drgania,
W fazie
Berkeley
Golden Gate
przyÊpieszenie
projektowania