Портрет

Просекин Михаил Юрьевич
кандидат физико-математических наук, генеральный директор компании «ИнСитиЛаб», член рабочей группы по Кружковому движению НТИ, руководитель регионального отделения по Восточной Сибири, соруководитель оргкомитета Олимпиады НТИ, руководитель двух направлений Олимпиады НТИ - «Беспроводные технологии связи» и «Интеллектуальные энергетические системы»

Что такое информация, что такое связь, что такое сигнал? Как соединить логику, мышление в подходах программиста и человека, который занимается системами связи?

#ТехнологииБеспроводнойСвязи #СистемыСвязи #ПередачаДанных #Сигналы


Мы поговорим о том, что такое информация, что такое связь, что такое сигнал

В целом, определений информации достаточно много. Это значит, что хороших особо нет. Но это если мы говорим про информацию вообще, про ее философское значение, физическое значение. В техническом смысле более менее понятно. 

Информация - это то, что мы можем хранить, это набор между альтернативой, то что можно определить как вправо-влево, вверх-вниз, вперед-назад, 0-1. В современных технических системах информация хранится и передается в двоичном виде. С точки зрения смысла, логики мы можем считать, что это цифровой двоичный код. С точки зрения передачи данных, мы понимаем, что мы живем в непрерывном мире, и у нас амплитуда сигнала, фаза сигнала, частота сигнала, они всегда меняются непрерывным образом. Даже если мы попытаемся сделать их такими, то в физическом мире они все-равно идеально 90 градусов в сигнале переключения не бывает у них существуют какие-то переходные характеристики. Всегда есть фронт волны, всегда есть какая-то форма отличная от абсолютной прямоугольной и т.д.

Соответственно, когда мы про это говорим, то узкое место, которое лежит между сигналами и информацией - это как мы переходим из дискретного мира в непрерывный, и как переходим из непрерывного мира в дискретный, как переходим из той информации, с которой работают наши дискретные устройства в те устройства, которые передают аналоговые сигналы, с которыми мы снова извлекаем эту дискретную информацию. И это намного менее тривиальный вопрос, чем кажется. 

Казалось бы, в некотором наивном мире пятилетнего ребенка  - у нас есть что-то, давайте будем передавать единички, нолики, будем их рисовать единички, нолики. В мире реальном техническом, собственно говоря, затраты на передачу единиц информации являются определяющими. Скорость, надежность, затраты являются определяющими параметрами. И поэтому у нас постоянно уменьшается амплитуда сигналов, у нас постоянно растут частоты, поэтому постоянно повышается плотность передачи сигнала, постоянно повышаются способы, которые мы используем для кодирования информации, способы для восстановления информации и т.д. То есть реальным критерием эффективности является плотность информации, скорость информации. Вот весь этот набор. Поэтому конечно же вопрос: как абстрактные данные поместить в реальные физические каналы оптимальным образом с минимальными затратами энергии, с максимальной простотой, с максимально простыми устройствами, с максимально простым соединением устройств, с максимальной помехоустойчивостью? Это является фактически одним из ключевых вопросов развития систем связи. Собственно говоря, большую часть курса мы этим и занимаемся.  

Как данные превращаются в сигналы? Как эти сигналы, распространяясь и изменяясь в физических средах, превращаются в новые данные, из которых надо восстановить те данные, которые нам нужны? В этом смысле есть полезные данные, есть передаваемые данные, есть полученные данные, есть восстановленные данные. Хорошие системы данных, это у которых восстановленные данные тождественны полезным. Соответственно это ключевой вопрос, который исчезает из современных курсов по компьютерной грамотности, современных курсов по вообще по информационным технологиям. Потому что оно же как-то там делается. На самом деле, рост и систем связи, и систем беспроводной связи, и устройств передачи, и всего остального, он конечно же приводит к тому, что этот вопрос намного менее тривиальный, чем кажется. Да, конечно, мы не находимся в той ситуации, когда нам всем нужно выучить, как на кораблях, когда мы с флажками семафорим, сигнальщик, который забирается на мачту, флажками передает морским алфавитом сообщение на другое судно, понятно, что это уже не тот этап. Но это не отменяет того, что без понимания этих базовых принципов, мы вообще не понимаем почему так важны частоты связи, почему развитие связи в  определенных диапазонах частот является важным для развития экономики. В смысле не просто для компаний связи, не просто для нашего с вами комфорта, а для экономики. То есть в тот момент, когда у нас возникает ограничение на какие-то диапазоны частот связи, а это невосполнимый ресурс, вы в одно время можете их использовать только под что-то одно, это конечный ресурс. Диапазон частот - это один из самых ценных ресурсов, когда мы говорим про беспроводную связь. И возможность распоряжаться диапазоном частот - это невосполнимый ценный в данный конкретный момент времени ресурс. То есть если он кому-то отведен, другой пользоваться не может. И поэтому мы постоянно пытаемся использовать тот диапазон частот, который нам отводится как можно более плотно. И тут идет гонка вооружений, непрерывная гонка усовершенствования технических решений. Здесь очень важно выйти в те пространства, очень важно выйти в те решения, которые дают нам возможность это все совершенствовать. 

И тут как раз нужно понять как связаны данные и сигнал. Это узкое место. Потому что вообще-то, когда мы находимся в логике, в мышлении и подходах программиста - у него есть данные и все. Когда мы находимся в логике, в мышлении человека, который занимается системами связи, то чаще всего  - у него есть сигналы, распространение сигналов, шумы и все. Это два разных мира. И наша задача их соединить. Наша задача их соединить в течение курса. Наша задача: понять, почему когда мы не исследуем природу шумов в каналах, то мы должны в 10-20-30-100 раз больше тратить времени и усилий на написание не только программного кода, который будет это кодировать, но и на то, чтобы передавать в 100 раз больше избыточных данных, чтобы хоть что-то вытащить назад. А если мы исследуем сигналы, шумы, но не можем это программно потом это реализовать, то точно также у нас будут свои сложности. В этом смысле работа комплекса и задачи, которые на этом комплексе можно решать, они как раз соединяют эти два мира: мир программирования и работы с данными и мир физических каналов связи, сигналов, шумов, амплитуд, потерь, направленных и ненаправленных каналов связи. Это первая очень важная вещь. 

Вторая очень важная вещь заключается в том, что сама по себе передача сигналов существует по определенным законам. Изучение этих законов, то есть логики их работы, логики того, как эти сигналы могут или не могут меняться, логики того, какие бывают, а какие не бывают шумы, то есть они еще могут быть разные для разных частот. Много для чего все это может меняться. Сама по себе логика, сам по себе способ мышления они являются очень важными. И современное образование во многом перекошено в сторону данных и недостаточно в области сигналов. И поэтому опять-таки аппаратно-программная система, которая позволяет вам, с одной стороны, поработать с данными, а с другой стороны, поработать с сигналами, и увидеть цепочку превращения данных в сигналы по вашему же алгоритму, прохождение сквозь какую-то систему, которую вы не контролируете, то есть все как в жизни, дальше преобразование изменившегося сигнала по вашему же алгоритму назад в данные и сравнение этих данных не вами, а контрольной системой, судейской системой, оно позволяет получить открытую функциональную задачу. В рамках этой открытой функциональной задачи вы можете увидеть эти связи.  

Что дает способность увидеть эти связи? Она дает возможность понять то, на что нужно обратить внимание. Она дает возможность понять, почему важно изучать все эти понятия, которые кажутся абстрактными. И она дает возможность пощупать те понятия, которые пощупать по-другому очень сложно. Как в любых больших инфраструктурах- как в энергетике, как в связи, как в транспорте, цена эксперимента очень высока, цена ошибки очень высока. Новые решения дорогие, они редкие, они обновляются в рамках платформы, работы огромных корпораций или государств. И эта позиция того, что вы видите и понимаете как это устроено, она дает вам, на самом деле, огромное преимущество, когда вы начинаете этим заниматься более плотно. Она дает некоторую основу, которая позволяет воспринимать эти все характеристики как реальные. А второй момент, очень важно, что открытая функциональная задача дает возможность проверять ваши решения, совершенствовать их, усложнять их. И вот эта непрерывная шкала результата, не верно-неверно, а сделано на 78%, на 82%, 84%, 85%, а на 86% не получается. Эта шкала позволяет увидеть намного более детально то, что вы делаете. Она вам позволяет увидеть, как каждый следующий % сохранения данных дается двукратным увеличением усилий. То есть до куда это все легко, а где это сложно. Это тоже еще один невероятно важный навык по жизни, и невероятно важный навык, когда мы говорим про соотношение данных и сигналов. Потому что понятно, что в любой технической системе всегда будут ошибки. Если ошибки в данных для нас достаточно критичны, то ошибки в сигналах для нас достаточно нормально. Мы должны всегда подбирать такое техническое решение, которое позволит нам, точно зная, что в сигналах будут искажения, восстановить ровно те данные со 100% вероятностью или практически со 100% вероятностью, или проверить и перепослать эти данные, как сейчас чаще всего делается. Концепция перепослать данные она же откуда взялась? Оттого, что мы точно знаем, что все сигналы не пройдут, и оттого, что мы знаем, что добиться 100% вероятности передачи или невозможно, или невероятно дорого. Ну не 100%, 99,99%. И чтобы просто сдвинуться в ту сторону, нужно потратить невероятное количество ресурсов. Но если мы скажем: “Хорошо, а вот 98% вероятность передачи с проверкой того, что случилась именно та передача, которая нам нужна, нас устраивает?” Мы скажем: “Подождите, она в 50 раз дешевле по затратам энергии и времени, чем 99%”. 1% стоит в 50 раз дороже. Нет, давайте мы сделаем 98% или еще лучше 97%, если они еще в 10 раз дешевле. А вот 96 и 97 отличаются на пол процента. Лучше поставим 97%. И просто добавим протокол, который позволяет распознать эти три процента, которые передались неправильно, и их перепошлем. Понятно, что если мы перепошлем 3%, то из них еще 3% не передадутся, ну еще допошлем. И все. Это означает, что мы увеличим стоимость не в 50 раз, а на 4%, ну хорошо с учетом времени на 5%, на 10%. И невозможно представить современные протоколы без проверки и повторных посылок, и невозможно представить себе системы связи, которые умеют посылать много раз без того, чтобы не понимать как устроена работа с сигналами. 

Дальше нас ждут отдельные системы, у которых будут свои требования для беспилотного транспорта, свои требования для данной космической связи. И без понимания вот этих, казалось бы простых основ, невозможно будет эти системы спроектировать. Поэтому природа соотношения: данные - сигнал - канал передачи - сигнал - восстановление данных - проверка, это общая цепочка. Её всю нужно пощупать ручками, её недостаточно нарисовать 11 раз на доске. Её нужно пощупать и лучше пощупать десятки и сотни раз. Потому что только тогда сформируется понимание, только тогда сформируется осознание, только тогда сформируются те вещи, которые и позволят решать эти задачи на хорошем уровне и двигаться в такое направление, как современные телекоммуникации, как беспроводные технологии связи, как цифровая безопасность, цифровая автономность, если угодно.

Для размышления

Проследите, где в жизни вы встречаете системы на границе между сигналами и программированием.

Материалы


Last modified: Tuesday, 29 December 2020, 2:58 PM