Можно выделить несколько основных предпосылок, сделавших CPS возможными. Первая – рост числа устройств со встроенными процессорами и средствами хранения данных: сенсорные сети, работающие во всех протяженных технических инфраструктурах; медицинское оборудование; умные дома и т. д. Вторая – интеграция, позволяющая достигнуть наибольшего эффекта путем объединения отдельных компонентов в большие системы, такие как Интернет вещей, и умная среда обитания (Smart Building Environment). Третья – ограничение когнитивных способностей человека, они не позволяют ему справиться с объемом информации, требуемой для принятия решений, поэтому какую-то часть действий нужно передать CFS, частично выведя человека из контура управления (human out of loop) и предать ее AI. В то же время в ряде случаев CPS могут усилить аналитические способности человека, поэтому есть потребность в создании интерактивных систем нового уровня, сохраняющих человека в контуре управления (human in the loop). Появление технологий AI позволяет решить обе эти проблемы.

Область приложения CPS естественным образом разбивается на следующие основные сегменты: умное производство, умные сети и услуги, умные здания и инфраструктуры, умный транспорт.

Главная составляющая умного производства (Smart Manufacturing, SM) – это управляющий им производственный интеллект (Manufacturing Intelligence, MI). Еще совсем недавно под MI понимали только программное обеспечение, превращающее данные в знания, необходимые для менеджмента, а сейчас MI видится шире – как совокупность всех возможных средств автоматизации управления на основе AI в сочетании с робототехникой, аддитивными и другими современными технологиями.

Умное производство состоит из умных машин (Smart Machines), отличающихся от современных мультифункциональностью, малыми габаритами, возможностью адаптации к потребностям пользователей, реализуемой путем сбора нужной функциональности в одной машине. Такие машины самоуправляемы – они могут оценивать состояние окружающей среды, обнаруживать и исправлять ошибки – например, реагировать на износ оборудования. SM позволяет оптимизировать все производство прежде всего за счет создания единой системы, в которой машины могут обмениваться данными между собой в режиме реального времени: обмен между оборудованием, расположенным непосредственно на производственных площадях и в логистической цепочке, включая бизнес-системы, поставщиков и потребителей; передача сведений о своем состоянии обслуживающему персоналу. При этом производственное оборудование, получая сведения об изменившихся требованиях, может само вносить корректировки в технологический процесс.

Системы класса CPS объединяют гетерогенные компоненты в единую систему с применением многочисленных контуров управления, состоящих из датчиков, управляющих компьютеров и исполнительных органов. Такая цельность SM отличает их от современного производства, нацеленного на массовое воспроизведение тех или иных физических объектов без полноценной функциональной интеграции. Нынешние промышленные роботы имеют ограниченное применение – их более широкому распространению мешают высокая собственная стоимость и сложность настройки, оправдываемые при выполнении повторяемых операций. Ручной труд остается, поэтому из-за желания снизить стоимость заводы переводятся в слаборазвитые страны, что приводит к разрыву цикла проектирование-производство с неизбежным снижением качества.

Современная жизнь находится в зависимости от сетей, предназначенных для передачи энергии, данных и т. п., ставших частью цивилизации, поэтому следующая задача CPS заключается в создании более эффективных умных сетей (Smart Grids). Максимально возможное снабжение их датчиками для сбора данных и обработка этих данных позволят предложить оптимальные решения, обеспечивающие экономическую эффективность, непрерывность снабжения, экологическую безопасность и защиту от террористических атак.

Национальная энергосистема – это система систем, состоящая из множества компаний, каждая из которых располагает теми или иными ресурсами от электростанций до счетчиков в домах потребителей. Уникальная особенность электрических сетей заключается в их полной зависимости от потребителей, текущее потребление почти полностью определяет вырабатываемую мощность, попытки сохранять и накапливать выработанную энергию немногочисленны, поскольку пока еще слишком сложны и дороги. Можно представить себе, какой объем информации нужно обработать для получения оптимального решения, учитывающего рыночные факторы, количество и качество производимой энергии (электричество, как любой товар, имеет собственные параметры качества – напряжение, частоту, форму кривой электрического тока), состояние линий передачи и многое другое. Очевидно, что принятие решений без AI невозможно.

Современные технологии строительства позволяют создавать умные сооружения (Smart Buildings), конструкции с минимальным или вообще нулевым потреблением энергии (Net-Zero Energy, NZE). Но они нуждаются в постоянном мониторинге, они должны быть подключены к умным сетям и соответствующим образом управляться средствами CPS с тем, чтобы наиболее целесообразно использовать предоставляемые внешним миром ресурсы и услуги. Объединение данных, полученных из разных источников, позволяет достичь режимов эксплуатации, близких к оптимальным.

Кроме того, основная задача для сооружений состоит в мониторинге их собственной конструкции и факторов внешней среды, которые на них воздействуют. Например, традиционно контроль за мостами сводится к периодической проверке их состояния без учета сейсмических, температурных, ветровых и других воздействий, поэтому их строили с колоссальным запасом, но даже при этом периодически происходят разного рода неприятности. Сегодня появилась возможность снабдить сооружения датчиками и передавать телеметрию в пункты контроля. Включение в контур управления CPS позволит не только безопасно эксплуатировать существующие сооружения и продлевать их жизненный цикл, но и создавать качественно новые конструкции.