Автор Андрей Виноградов Демо лаборатория «Инфраструктурной IoT платформы» Росатома: как проектируют управляемую реальность Центральный офис АО «Росатом Инфраструктурные решения» (РИР) встречает не как парадная витрина, а как рабочая сцена — здесь наглядно видно, как идеи становятся инженерными решениями. erid: 2W5zFJ3Fkv4 ООО РУПОСТ Реклама Именно здесь находится демо‑лаборатория на базе «Инфраструктурной IoT‑платформы», на которой моделируют и разбирают сценарии, от которых зависят надежность городской инфраструктуры, энергоэффективность зданий и устойчивость критически важных объектов. Это пространство создано не только ради эффектной презентации, а ради проверки жизнеспособности подходов, алгоритмов и оборудования в условиях, приближенных к реальным. Первое впечатление в лаборатории — «ничего не понятно, но очень интересно». На экранах — телеметрия, состояние систем, предупреждения, 3D‑модели инженерных узлов. Платформа «сшивает» приборный парк с логикой управления и визуализацией: SCADA‑ядро принимает данные, правила реагирования отрабатывают в реальном времени, а интерфейс удерживает внимание оператора там, где это действительно важно. Я наблюдаю, как на демонстрационной панели вспыхивает красный маркер — и тут же включается резерв, система переключает режимы без человеческой паники и суеты. В терминах эксплуатационщиков это называется «управляемая деградация»: отказ не приводит к каскадным последствиям, а локализуется и компенсируется. Но сила лаборатории — не в аккуратном шоу, а в том, что здесь «ломают» решения, чтобы понять пределы и цену устойчивости. Команда моделирует выход из строя агрегатов, деградацию каналов связи, «грязную» телеметрию и даже ситуации с подавлением радиосигнала. В таких условиях «Инфраструктурная IoT‑платформа» должна не просто собрать и сохранить телеметрию, но и принять корректные решения при неполных данных. Именно поэтому в лаборатории активно исследуют роль генеративного ИИ как интерфейса для работы с инженерным оборудованием при ограниченных каналах связи. Задача прагматичная: если оператор получает неполную картину, ИИ помогает восстановить контекст, сопоставить показания, предложить безопасное действие в рамках белого списка допуска. Такой подход не заменяет инженера, но сокращает время до правильного решения и снижает риск операционных ошибок. Валентин Чубаров, руководитель проектного офиса «Инфраструктурной IoT‑платформы», говорит о рынке без лозунгов: к 2030 году сегмент IoT в России может вырасти более чем на 60%, до 276 млрд рублей, из которых около 80 млрд — программное обеспечение. Спрос формируют торговля, безопасность, коммерческая и жилая недвижимость, строительные и инженерные услуги, а также социальные объекты. Демолаборатория в этой картине — механизм быстрого прототипирования под отраслевые задачи: от диспетчеризации зданий до АСУ ТП любой сложности. И важно, что платформа сертифицирована по требованиям ФСТЭК и включена в реестр отечественного ПО — это не только вопрос соответствия, но и предсказуемости жизненного цикла решений. Ключ к доверю — моделирование сценариев, близких к повседневности эксплуатации. На стенде легко «прожить» день диспетчера водоканала: фиксация роста расхода воды на участке, анализ тренда, предложение о снижении нагрузки и переносе потока, предупреждение ремонтной бригаде с привязкой к узлу. То же — для теплосетей: диагностика температурных отклонений, уведомления ресурсоснабжающей организации и корректные начисления. Эта функциональность не теоретическая — в Балаково платформа уже автоматизирует сбор показаний, мониторит качество услуг, помогает снижать потери и быстрее реагировать на инциденты. Для муниципалитетов это означает прозрачность расчетов, для жителей — более стабильное качество ресурсов, для эксплуатационных служб — управляемую нагрузку и сокращение выездов «вслепую». Отдельного внимания заслуживает связка «цифровой двойник — эксплуатация». Здесь цифровая модель — больше, чем 3D‑красота. Это динамическая информационная модель, которая на лету обогащается данными с датчиков, оценивает загрузку оборудования, считает KPI энергоэффективности и, главное, поддерживает операционные решения. При возникновении опасной ситуации система инициирует событие, подсвечивает проблемный узел, подсказывает оператору, какие действия допустимы, и контролирует их выполнение в рамках заданной логики. ИИ не «командует», а держит процесс в рамках допустимых сценариев. На практике это означает, что диспетчер видит не просто красную лампочку, а понимает, как ему действовать: где дефект, какой узел перегружен, что можно переключить без риска и какой эффект это даст. Важно, что платформа открыта к разной глубине настройки. Там, где требуется тонкая логика, доступны макрокоманды и Full Code‑сценарии; там, где нужно быстро развернуть типовой процесс, работает Low Code с визуальными редакторами и цепочками правил. «Красные линии» не всегда означают блокировку — часто это переход в другое состояние, который требует внимания, но не приводит к остановке. Такой гибкий контроль ближе к реальной эксплуатации: не все «вкл/выкл», часто «еще не авария, но уже важно». Для многих организаций этот уровень зрелости — ключ к экономии: не реагировать на шум, реагировать на события. Сетевой слой и сбор данных в лаборатории реализованы «как в жизни»: LoRa для офисных и зданий, промышленные интерфейсы для высокоскоростных линий, накопление в PostgreSQL, нормализованные коннекторы под разные классы датчиков. Это не просто технологический список, а гарантия переносимости решений из лаборатории в цех или на объект ЖКХ. С точки зрения безопасности виден системный подход: сегментация, синхронизация с ИС госкорпорации, управление доступом по ролям, контроль контуров после кадровых изменений — вещи, которые редко попадают в пресс‑релизы, но определяют, доверят ли платформе критические процессы. Source: https://www.it-world.ru/tech/lbrvyv8tmpcoc488c4ow8o8gkwcogsg.html