Хорошего понедельника желаем все уважаемым разработчикам промышленного ПО и встраиваемых систем 🐧

В выходные делать было особо нечего в такую жару, сидели и размышляли о позиционировании openFB и о том, как вообще внедрять ИИ в АСУ ТП. И тут на тебе — в статье на EDN встречаем концепцию «составной неопределенности» (compound uncertainty). Прямо строка в лыко.

Признаемся честно: с таким термином мы встретились впервые. А суть вот в чем.

Даже если предположить, что ИИ-агент работает с точностью 98% на каждом отдельном шаге, то в многоэтапной задаче (например, из 34 последовательных действий без промежуточных проверок) общая вероятность успеха падает до 50,5%. Просто математика: 0.98 в степени 34 ≈ 0.505. То есть на финише длинной цепочки ты буквально подбрасываешь монетку — правильный результат или ошибочный.

Другое дело, конечно, - это существуют ли в реальной жизни такие цепочки в 34 степени? С ходу так и не пришло в голову. Но дело не в этом.

Дело вот в чем: не стоит ждать появления «идеального» и безошибочного ИИ. Его просто не будет. Нужен комбинированный подход — выстраивать рабочий процесс со строгими контрольными точками (gates). Статический анализ, модульное тестирование, жесткие требования к покрытию. ИИ делает свою работу, но классическая инженерия с проверками на каждом этапе ловит накопленные ошибки до того, как они приведут к проблемам.

В общем, утвердились в своем убеждении, что ключом к конвергенции двух профессиональных областей ИТ/ОТ является не ограничение технологий, а согласованный инжиниринг. Тем не менее, альтернативные и противоположные точки зрения мы так же готовы обсудить с вами в комментариях 🧘

Здравствуйте, уважаемые разработчики промышленных систем.

Если найдете время в разгар насыщенного вторника - полюбопытствуйте, пожалуйста, - собрали статью по мотивам наших предыдущих постов про zero trust в промышленном ИБ.

И желаем вам непременно отличного дня ☕

Здравствуйте, уважаемые разработчики встраиваемого ПО.

Занимательная получилась распаковка бюджетного омериканского роутера в статье на Hackaday . Там рассказывают об увлекательном процессе взлома шифрованного образа, который исследователь безопасности (автор YouTube-канала Low Level) осуществил, скомбинировав несколько известных CVE и методы аппаратного хакинга.

Читается, как захватывающий триллер👍

Собрали базовый чистовик по OTA обновлениям встраиваемых устройств. Все основные положения + чеклист (в комментах).

Пользуйтесь на здоровье, уважаемые разработчики встраиваемого ПО 👍

Отличный материал для тех, кто проектирует инфраструктуру под LLM под промпредприятия.

Если коротко: эпоха, когда инференс был просто одним прогоном нейросети закончилась, наступила эпоха Inference 2.0 (sic!)

В корпоративном секторе сейчас правят бал агентные системы. Один пользовательский запрос дробится на кучу задач: один агент достает данные из базы, второй анализирует, третий проверяет на соответствие политикам безопасности. Плюс поверх всего висит RAG, векторные базы и графы знаний. Инференс превратился в оркестрацию целого рабочего процесса.

Из-за этого архитектура систем сильно меняется:

Во-первых, метрики. Важны уже не голые токены в секунду, а время до полезного ответа. И этот ответ должен быть не только быстрым, но и авторизованным, и задокументированным для аудита. Если платформа А генерирует текст в два раза быстрее, но платформа Б быстрее подтягивает корпоративный контекст и права доступа, то пользователь быстрее получит результат именно от Б. Выбор в пользу Б очевиден.

Во-вторых, бутылочные горлышки. Ускорять только матричные умножения уже бессмысленно. Главная боль — управление памятью. Агенты постоянно дергают одни и те же системные промпты и контекст. Чтобы не гонять одно и то же по кругу, приходится внедрять paged attention (как в vLLM), кэширование префиксов через radix trees и спекулятивное декодирование. Управление KV-кэшем стало важнее, чем пиковые флопсы.

В-третьих, железо и интерконнекты. HBM на ускорителях не резиновая, поэтому в ход идут CXL для шеринга памяти между CPU и ускорителями без лишних копирований. А рутину вроде шифрования, сетевой сериализации и проверок прав доступа скидывают на DPU и SmartNIC, чтобы разгрузить GPU. Сам рантайм теперь работает как диспетчер: векторный поиск едет на CPU, тяжелая математика на GPU, а проверки политик — на хостовые ядра. Сеть из фона переехала прямо в критический путь выполнения запроса.

В общем , будущее наступило. А вы n8n уже активно пользуетесь, или чем-то еще? 🤔

Ничто не заменит уважаемых разработчиков встраиваемого и промышленного ПО. Нескоро, во всяком случае 🤔

Почему? Читайте статью на EE Times на статью "The Human Brain Versus AI: Similar Results, Very Different Machines". Пусть на английском, но стоит прочитать даже с переводчиком - там интересный подход на сравнение человеческого мозга и LLM без обычного хайпа.

Пара тезисов, которые зацепили:

Первое — энергоэффективность. Мозг работает на 20 ваттах постоянно и делает всё сразу: думает, обрабатывает сенсорные потоки, регулирует тело. LLM для генерации простого ответа тратит примерно в 50 раз больше энергии, чем мозг за секунду размышлений. Для сложных цепочек рассуждений разрыв достигает трёх порядков.

Второе — архитектурная причина этой прожорливости. В GPU процессор и память разделены, поэтому модель тратит колоссальную энергию на перекачку данных. Мозг объединяет вычисления и память в синаптических структурах. Плюс биологические нейроны срабатывают разреженно и тратят энергию только в момент импульса, а GPU выполняют плотные матричные умножения по всем параметрам для каждого токена.

Автор проводит аналогию с самолётом и птицей: искусственные нейросети позаимствовали у мозга базовую концепцию, но сконструированы абсолютно по-разному. LLM не догоняют мозг — они берут современный энергозатратный шорткат к древнему биологическому механизму.

Статья заставляет задуматься о том, в какой гонке мы на самом деле участвуем 🤔

Желаем отличного настроения и предлагаем взглянуть на Mecha Comet - устройство, которое позиционируется как гибрид карманного ПК и телефона на базе Linux 🧆

Ключевые технические особенности:
- Модульная архитектура: конструкция предусматривает возможность аппаратной модификации и расширения функционала под специфические задачи.
- Программное обеспечение: устройство поставляется с кастомным дистрибутивом Linux, оптимизированным под конкретное железо. Это обеспечивает нативную работу с терминалом и стандартными системными утилитами, исключая надстройки и ограничения, свойственные Android или iOS.
- Аппаратная безопасность: реализованы физические переключатели (kill switches) для разрыва цепей питания камеры, микрофона и модуля Wi-Fi. Программный обход этой защиты невозможен, что актуально для работы в условиях повышенных требований к информационной безопасности или на промышленных объектах.
- Статус проекта: устройство успешно прошло краудфандинг на Kickstarter, собрав около 1,2 млн долларов, что демонстрирует устойчивый запрос рынка на открытые мобильные платформы.


Внимание вопрос! Представляет ли устройство практический интерес для уважаемых разработчиков встраиваемого ПО?

👋 Всем привет! Собрали для вас тематические вебинары на грядущую неделю (31 августа — 6 сентября).

🔧 Экспертный вебинар: MasterSCADA 4D 1.3.10, 2 сентября, 10:00 МСК, IEK Digital
Новый релиз российской SCADA-системы для построения систем промышленной автоматизации. Спикеры разберут возможности платформы для управления технологическими процессами. Для инженеров АСУТП, работающих с отечественным ПО.

⚡ From Field Data to Action: How IO-Link Enables Smarter Monitoring, 2 сентября, 18:00 МСК, STEGO USA
IO-Link обеспечивает двустороннюю связь между умными полевыми устройствами и системами управления. Практические примеры использования данных для предиктивного обслуживания и оптимизации процессов. Данные становятся доступны для ПЛК, SCADA и аналитических платформ.

📡 Design, Measure, Optimize: Low-Power Bluetooth LE on the nRF54L Series, 2 сентября, 10:00 МСК, Nordic Semiconductor
Проектирование энергоэффективных Bluetooth LE устройств на платформе nRF54L. Участники создадут приложение и оптимизируют потребление энергии, измеряя результаты на реальном железе. Для embedded-разработчиков и специалистов IIoT.

🛡️ Operationalizing Cyber Defense | The Fortinet Security Platform-driven OT SOC, 3 сентября, 19:00 МСК, Fortinet
Создание и эксплуатация центра безопасности операций (OT SOC) на базе платформы Fortinet. Непрерывный мониторинг, обнаружение угроз и реагирование на инциденты в критической инфраструктуре. Автоматизация рабочих процессов и соответствие регуляторным требованиям.

🧘 Кажется, что сезон отпусков подходит к завершению 🧘