امیرحسین انصاری

کارشناسی ارشد ۱۴۰۱

سیستم‌های رایا‌فیزیکی: معماری، چالش‌ها و مسیر تحول در صنایع هوشمند

مقدمه

سیستم‌های رایافیزیکی (CPS)Cyber-Physical Systems به‌عنوان یکی از پیشرفته‌ترین و تأثیرگذارترین فناوری‌های نوظهور در مهندسی دیجیتال شناخته می‌شوند که نقش کلیدی در ادغام دنیای فیزیکی و سایبری ایفا می‌کنند.

این سیستم‌ها ترکیبی از حسگرها، پردازنده‌ها، عملگرها، شبکه‌های ارتباطی و الگوریتم‌های هوشمند هستند که با استفاده از تحلیل داده‌های بی‌درنگ، کنترل دقیق و تصمیم‌گیری خودکار را در محیط‌های پیچیده و پویا امکان‌پذیر می‌سازند. تعامل هم‌زمان بین اجزای فیزیکی و محاسباتی در این سیستم‌ها، باعث شده‌است که  CPS از مدل‌های سنتی کنترل و نظارت فراتر برود و بستری را برای بهینه‌سازی هوشمند فرآیندها در مقیاس گسترده فراهم کند. ظهور CPS نتیجۀ پیشرفت‌های موازی در علوم محاسباتی، سیستم‌های توزیع‌شده، ارتباطات بی‌سیم، هوش مصنوعی و حسگرهای پیشرفته است.

این سیستم‌ها قادرند مجموعۀ وسیعی از داده‌های محیطی را جمع‌آوری و تحلیل کنند، فرآیندهای پیچیده را مدل‌سازی کنند و واکنش‌های بی‌درنگ و هوشمندانه ارائه دهند. چنین قابلیتی،  CPS را به یک پارادایم نوین در مهندسی سامانه‌های هوشمند و دیجیتال‌سازی صنایع تبدیل کرده‌است.

از این رو، سیستم‌های رایا‌فیزیکی در صنایعی مانند حمل‌ونقل هوشمند، پزشکی دیجیتال، اتوماسیون صنعتی، کشاورزی هوشمند و مدیریت انرژی جایگاه ویژه‌ای پیدا کرده‌اند و موجب افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها و ارتقاء کیفیت خدمات در این حوزه‌ها شده‌اند. یکی از ویژگی‌های برجستۀ CPS، توانایی تعامل پویا و تطبیق‌پذیر با محیط‌های متغیر و غیر‌قابل‌پیش‌بینی است. برخلاف سیستم‌های سنتی که بر پایۀ الگوریتم‌های ایستا و از‌پیش‌تعریف‌شده کار می‌کنند، سیستم‌های رایا‌فیزیکی قادرند به‌صورت خودمختار، بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده از محیط، تغییرات لازم را در تصمیمات کنترلی اعمال کنند.

این قابلیت نه‌تنها باعث کاهش خطاها و افزایش دقت عملکرد سیستم‌ها می‌شود، بلکه زمینه را برای خودکارسازی پیشرفته و توسعۀ فناوری‌های نوین در حوزه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فراهم می‌کند.

با توجه به افزایش پیچیدگی و مقیاس سیستم‌های مدرن، توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های رایا‌فیزیکی با چالش‌های متعددی همراه است. مسائلی مانند امنیت سایبری، انرژی مصرفی، قابلیت اطمینان، یکپارچه‌سازی با سیستم‌های قدیمی و کاهش تأخیر در پردازش داده‌ها از جملۀ چالش‌های اصلی این حوزه محسوب می‌شوند. به همین دلیل، پژوهش‌های گسترده‌ای در زمینۀ بهبود الگوریتم‌های پردازشی، توسعۀ معماری‌های امن، بهینه‌سازی مصرف منابع و طراحی پروتکل‌های ارتباطی پیشرفته در حال انجام است تا سیستم‌های رایا‌فیزیکی را بیش از پیش کارآمد، هوشمند و ایمن سازند.

ساختار و معماری سیستم‌های رایا‌فیزیکی

سیستم‌های رایا‌فیزیکی دارای معماری چندلایه‌ و توزیع‌شده هستند که هدف اصلی آن ایجاد تعامل یکپارچه بین دنیای فیزیکی و سایبری است. این سیستم‌ها از اجزای مختلفی همچون حسگرها، پردازنده‌های توزیع‌شده، شبکه‌های ارتباطی پیشرفته و عملگرهای هوشمند تشکیل شده‌اند که به صورت هماهنگ کار می‌کنند تا داده‌های محیطی را جمع‌آوری، پردازش و تحلیل کنند و در‌نهایت، تصمیمات هوشمند را به اقدامات فیزیکی تبدیل کنند. طراحی این معماری باید به‌گونه‌ای باشد که ویژگی‌هایی مانند تأخیر کم، مصرف بهینۀ انرژی، امنیت سایبری و قابلیت اطمینان بالا را تضمین کند. در ادامه، لایه‌های اصلی معماری CPS مورد بررسی دقیق قرار می‌گیرند.

لایۀ حسگریPerception Layer

این لایه نقطۀ ورود اطلاعات به سیستم رایا‌فیزیکی است و وظیفۀ جمع‌آوری داده‌های بی‌درنگ از محیط فیزیکی را بر عهده دارد. داده‌های دریافتی از طریق انواع حسگرها، دوربین‌های هوشمند، سیستم‌های GPS و  RFID و… به دست آمده و سپس به لایۀ پردازشی برای تحلیل و تصمیم‌گیری ارسال می‌شوند.

اجزای کلیدی این لایه:

• حسگرهای محیطی: حسگرهایی نظیر حسگر دما، رطوبت، فشار، لرزش، نور و گاز که برای پایش وضعیت محیط‌های صنعتی، شهری و پزشکی استفاده می‌شوند.

• سیستم‌های بینایی کامپیوتری: دوربین‌های نظارتی، حسگرهای LiDAR و رادار؛ که در سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند، خودران‌ها و نظارت تصویری پیشرفته کاربرد دارند.

• GPS و سیستم‌های موقعیت‌یابی: برای مسیریابی در خودروهای خودران، رهگیری اشیاء و مدیریت ناوگان استفاده می‌شود.

• فناوری RFID و NFC: در لجستیک، زنجیرۀ تأمین و کنترل دسترسی هوشمند برای شناسایی خودکار و ردیابی اشیاء به کار می‌روند.

چالش‌های این لایه:

• انرژی مصرفی بالا در حسگرهای توزیع‌شده که نیازمند طراحی حسگرهای کم‌مصرف و فناوری‌های برداشت انرژی۳ است.

• دقت و صحت داده‌های جمع‌آوری‌شده، که با توسعۀ حسگرهای پیشرفته و استفاده از روش‌های کالیبراسیون بهبود می‌یابد.

• هماهنگ‌سازی حسگرهای ناهمگون، که نیازمند استانداردهای یکپارچه‌سازی داده‌ها و پروتکل‌های ارتباطی کارآمد است.

لایۀ پردازشیProcessing Layer

این لایه نقش حیاتی در تبدیل داده‌های خام به اطلاعات معنادار دارد و بر تحلیل، مدل‌سازی و پیش‌بینی‌های هوشمندانه تمرکز دارد. سرعت و دقت پردازش در این بخش، تأثیر مستقیم بر عملکرد کل سیستم دارد.

اجزای کلیدی این لایه:

• پردازنده‌های نهفتهEmbedded Processors: پردازنده‌هایی مانند ARM Cortex-M، FPGA  و DSP که به‌عنوان واحدهای محاسباتی کم‌مصرف در سیستم‌های بی‌درنگ برای تحلیل داده‌های محلی به کار می‌روند.

• سرورها و محاسبات ابریCloud Computing: پردازش داده‌های حجیم و اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و مدل‌سازی پیچیده در محیط‌های ابری یا توزیع‌شده انجام می‌شود.

• محاسبات لبه‌ایEdge Computing: پردازش داده‌ها در نزدیک‌ترین نقطه به حسگرها، که باعث کاهش تأخیر در تصمیم‌گیری و افزایش بهره‌وری سیستم می‌شود.

• الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: برای تشخیص الگوها، پیش‌بینی خرابی‌ها، کنترل تطبیقی و تصمیم‌گیری خودمختار در CPS به کار می‌روند.

چالش‌های این لایه:

• بهینه‌سازی انرژی مصرفی در پردازنده‌های توزیع‌شده، به دلیل محدودیت منابع در سیستم‌های تعبیه‌شده.

• مدیریت داده‌های حجیم که نیازمند روش‌های فشرده‌سازی و فیلترگذاری کارآمد است.

• یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با سیستم‌های بی‌درنگ، که نیاز به طراحی الگوریتم‌های سبک و بهینه دارد.

لایۀ ارتباطیCommunication Layer

این لایه نقش پل ارتباطی بین تمامی بخش‌های سیستم رایا‌فیزیکی را ایفا کرده و انتقال داده‌ها بین حسگرها، پردازنده‌ها و عملگرها را تسهیل می‌کند.

فناوری‌های ارتباطی کلیدی در این لایه:

شبکه‌های بی‌سیم: Wi-Fi، Zigbee، LoRa، بلوتوث، 5G  و 6G برای اتصال دستگاه‌های اینترنت اشیاء و ارتباطات بی‌درنگ. شبکه‌های سیمی: Ethernet، CAN Bus، Modbus و پروتکل‌های صنعتی برای ارتباطات پایدار و سریع در محیط‌های صنعتی. پروتکل‌های امنیتی و رمزنگاری داده‌ها: مانند TLS،  AES و پروتکل‌های مبتنی بر بلاکچین برای تضمین امنیت اطلاعات.

چالش‌های این لایه:

• کاهش تأخیر ارتباطی در سیستم‌های بی‌درنگ و صنعتی.

• افزایش ظرفیت و پهنای باند شبکه‌ها برای مدیریت حجم بالای داده‌های CPS.

• افزایش امنیت ارتباطات در برابر حملات سایبری و تهدیدات هکری.

لایۀ کنترلی و عملیاتیControl and Actuation Layer

لایه نهایی‌ترین بخش سیستم رایا‌فیزیکی است که پس از پردازش داده‌ها و تصمیم‌گیری، خروجی‌ها را به صورت دستورات کنترلی به عملگرها و دستگاه‌های فیزیکی ارسال می‌کند.

اجزای کلیدی این لایه:

• موتورها و عملگرهای هوشمند، همچون سروو موتورها، پیزوالکتریک‌ها و درایورهای صنعتی که وظیفۀ اجرای دستورات کنترلی را دارند.

• سیستم‌های کنترلی بی‌درنگ مانند کنترل‌کننده‌های PID، شبکه‌های عصبی تطبیقی و کنترل پیش‌بین مدل (MPC) برای اجرای دستورات با دقت بالا.

• رابط‌های انسان-ماشینHuman-Machine Interface (HMI) شامل نمایشگرهای لمسی، داشبوردهای صنعتی و سیستم‌های واقعیت افزوده (AR)، که امکان نظارت و کنترل فرآیندها را برای کاربران فراهم می‌کند.

چالش‌های این لایه:

• دقت و سرعت اجرای دستورات کنترلی در محیط‌های حساس به زمان.

• هماهنگی بین سیستم‌های کنترلی و پردازشی برای جلوگیری از تأخیر و ناپایداری در عملکرد.

• مدیریت خطاها و تشخیص ناهنجاری‌ها برای جلوگیری از خرابی‌های ناگهانی و افزایش ایمنی سیستم.

چالش‌های سیستم‌های رایافیزیکی (CPS)

این سیستم‌ها به دلیل ترکیب پیچیدۀ زیرساخت‌های فیزیکی و سایبری با چالش‌های متعددی مواجه‌اند. این چالش‌ها می‌توانند عملکرد، امنیت، کارایی و قابلیت اطمینان این سیستم‌ها را تحت تأثیر قرار دهند.

از آن‌جا که CPS در حوزه‌های حیاتی مانند حمل‌ونقل هوشمند، سلامت دیجیتال، شهرهای هوشمند و زیرساخت‌های صنعتی استفاده می‌شود، مدیریت این چالش‌ها برای اطمینان از عملکرد ایمن و پایدار این سیستم‌ها ضروری است. در ادامه، مهم‌ترین چالش‌های CPS و راهکارهای پیشنهادی برای مقابله با آن‌ها مورد بررسی قرار می‌گیرند.

امنیت و حریم خصوصی در CPS

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های CPS، امنیت و حریم خصوصی داده‌هاست. سیستم‌های رایا‌فیزیکی به‌دلیل ارتباط مستقیم با زیرساخت‌های فیزیکی و استفاده از شبکه‌های بی‌سیم و اینترنت اشیاء (IoT) ، به شدت در معرض حملات سایبری قرار دارند. حملات سایبری به CPS می‌توانند منجر به اختلال در عملکرد سیستم، سرقت داده‌های حساس و حتی تهدیدهای جانی و مالی شوند. برخی از تهدیدهای امنیتی رایج در CPS عبارت‌اند از:

• حملات تزریق دادهData Injection Attacks: در این نوع حملات، مهاجم داده‌های نادرست را به حسگرها تزریق می‌کند و باعث می‌شود که سیستم تصمیمات اشتباهی بگیرد. به‌عنوان مثال، در یک سیستم حمل‌ونقل هوشمند، تزریق دادۀ نادرست می‌تواند باعث تغییر مسیر وسایل نقلیۀ خودران و ایجاد تصادف شود.

• حملات کنترل از راه دورRemote Hijacking: مهاجم می‌تواند با نفوذ به دستگاه‌های متصل به شبکه، کنترل اجزای سیستم را به دست بگیرد. این نوع حملات در سیستم‌های صنعتی و بیمارستانی می‌تواند خطرات جدی ایجاد کند.

• حملات اختلال سرویسDenial of Service: با ارسال حجم زیادی از درخواست‌های غیرضروری، مهاجمان می‌توانند عملکرد سیستم را مختل کرده و باعث از کار افتادن اجزای حیاتی آن شوند.

راهکارهای امنیتی پیشنهادی

برای مقابله با تهدیدهای امنیتی، استفاده از مکانیزم‌های امنیتی پیشرفته ضروری است:

• رمزنگاری داده‌ها: استفاده از روش‌های رمزنگاری قوی مانند AES و RSA برای جلوگیری از دستکاری و سرقت اطلاعات.

• احراز هویت چندمرحله‌ای: افزایش امنیت دسترسی به سیستم‌ها با تأیید هویت چندلایه‌ای.

• بلاکچین:  استفاده از بلاکچین برای ایجاد سیستم‌های غیرمتمرکز و مقاوم در برابر نفوذ.

• هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: به‌کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری‌ها و حملات سایبری به‌صورت بی‌درنگ.

انرژی مصرفی و بهینه‌سازی منابع در CPS

سیستم‌های رایا‌فیزیکی معمولاً در محیط‌هایی با منابع محدود، مانند حسگرهای بی‌سیم، دستگاه‌های نهفته و شبکه‌های توزیع‌شده اجرا می‌شوند. یکی از چالش‌های مهم در این سیستم‌ها بهینه‌سازی انرژی مصرفی و منابع محاسباتی است. محدودیت منابع می‌تواند تأثیر مستقیمی بر طول عمر باتری، تأخیر در پردازش و کیفیت سرویس (QoS) داشته باشد.

روش‌های بهینه‌سازی انرژی مصرفی در CPS

• بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف: استفاده از الگوریتم‌های زمان‌بندی وظایف کم‌مصرف برای کاهش انرژی مصرفی پردازنده و حافظه.

• استفاده از سخت‌افزارهای کم‌توان: به‌کارگیری پردازنده‌های کم‌مصرف مانند ARM Cortex-M، FPGA  و ASIC برای کاهش توان مصرفی.

• بهینه‌سازی پروتکل‌های ارتباطی: طراحی پروتکل‌های ارتباطی کارآمد، که تبادل داده‌های غیرضروری را کاهش داده و انرژی را حفظ کنند.

• محاسبات لبه‌ای: انتقال بخشی از پردازش‌ها به لبۀ شبکهEdge Devices برای کاهش وابستگی به مراکز دادۀ ابری و کاهش انرژی مصرفی.

هماهنگی میان سیستم‌های پیچیده و مدیریت بی‌درنگ

این سیستم‌ها شامل اجزای مختلفی مانند حسگرها، عملگرها، شبکه‌های ارتباطی و الگوریتم‌های کنترلی هستند. هماهنگ‌سازی این اجزا یک چالش اساسی محسوب می‌شود، زیرا ناهمگونی سخت‌افزاری، تفاوت در استانداردهای ارتباطی و نیاز به پردازش‌های بی‌درنگ مشکلاتی را ایجاد می‌کنند.

چالش‌های هماهنگ‌سازی در CPS

• استانداردسازی پروتکل‌های ارتباطی: عدم وجود استانداردهای واحد برای ارتباطات بین اجزای CPS باعث ناسازگاری بین سیستم‌ها و افزایش پیچیدگی در یکپارچه‌سازی آن‌ها می‌شود.

• مدیریت داده‌های حجیم و پردازش بی‌درنگ: سیستم‌های CPS حجم عظیمی از داده‌ها را از حسگرهای مختلف جمع‌آوری می‌کنند که نیاز به تحلیل و پردازش بی‌درنگ برای تصمیم‌گیری‌های دقیق و سریع دارند.

• افزایش تحمل‌پذیری در برابر اشکال: خرابی در یکی از اجزای سیستم نباید باعث از کار افتادن کل سیستم شود. برای این منظور، استفاده از الگوریتم‌های مقاوم در برابر اشکال و بازیابی خودکارSelf-Healing Mechanisms ضروری است.

مزایا و کاربردهای سیستم‌های رایا‌فیزیکی

سیستم‌های CPS به دلیل یکپارچه‌سازی هوشمندانۀ زیرساخت‌های فیزیکی و محاسباتی، تأثیرات گسترده‌ای بر بهبود کارایی، کاهش هزینه‌ها، افزایش ایمنی و توسعۀ فناوری‌های پیشرفته در صنایع مختلف دارند. این سیستم‌ها با ترکیب حسگرها، پردازش بی‌درنگ داده‌ها، ارتباطات بی‌سیم و الگوریتم‌های پیشرفتۀ کنترل، امکان خودکارسازی، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری هوشمندانه را فراهم می‌کنند. در این بخش، ابتدا به مهم‌ترین مزایای CPS پرداخته و سپس کاربردهای آن در صنایع مختلف بررسی خواهند شد.

افزایش دقت و کارایی عملیاتی

یکی از مهم‌ترین مزایای سیستم‌های رایا‌فیزیکی تحلیل بی‌درنگ داده‌ها و بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی و شهری است. CPS با جمع‌آوری داده‌های دقیق از حسگرها و پردازش آن‌ها به‌وسیلۀ الگوریتم‌های پیشرفتۀ یادگیری ماشین و کنترل تطبیقی، امکان اجرای فرآیندها را با دقت بسیار بالا و خطای کم فراهم می‌کند. این مزیت در صنایعی مانند تولید صنعتی، پزشکی و حمل‌ونقل بسیار حائز اهمیت است.

کاهش هزینه‌های عملیاتی و بهینه‌سازی انرژی مصرفی

سیستم‌های رایا‌فیزیکی با استفاده از بهینه‌سازی مصرف منابع، کاهش هدررفت انرژی و افزایش بهره‌وری در تولید و مدیریت خدمات، هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهند. مدیریت هوشمند انرژی، استفاده از روش‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی و اجرای فرآیندهای نگهداری پیش‌گیرانه باعث کاهش هزینه‌های تعمیر و نگهداری در صنعت، حمل‌ونقل و ساختمان‌های هوشمند می‌شود.

افزایش ایمنی و امنیت سیستم‌ها

CPS  با به‌کارگیری حسگرهای پیشرفته، ارتباطات امن و الگوریتم‌های شناسایی تهدیدها، امنیت و ایمنی سیستم‌های فیزیکی را افزایش می‌دهد. این سیستم‌ها با تحلیل بی‌درنگ وضعیت محیط و پیش‌بینی خرابی‌ها می‌توانند از بروز حوادث و آسیب‌های جدی جلوگیری کنند. در حوزه‌هایی مانند خودروهای خودران، شبکه‌های انرژی هوشمند و زیرساخت‌های صنعتی حساس، این مزیت تأثیر قابل‌توجهی در جلوگیری از تهدیدهای سایبری و فیزیکی دارد.

کاربردهای CPS در صنایع مختلف

حمل‌ونقل هوشمند و وسایل نقلیۀ خودران

سیستم‌های رایا‌فیزیکی در حوزۀ حمل‌ونقل هوشمند و خودروهای خودران کاربردهای گسترده‌ای دارند. یکپارچه‌سازی داده‌های حسگرهای خودرو، ارتباطات V2XVehicle-to-Everything و الگوریتم‌های کنترل پیشرفته باعث افزایش ایمنی و کاهش تصادفات جاده‌ای می‌شوند. برخی از کاربردهای CPS در حمل‌ونقل در ادامه آمده‌اند:

• مدیریت هوشمند ترافیک از طریق تجزیه‌وتحلیل داده‌های حسگرهای شهری.

• وسایل نقلیۀ خودران که با استفاده از بینایی کامپیوتری و شبکه‌های عصبی عمیق، مسیرهای بهینه را انتخاب می‌کنند.

• سیستم‌های هشدار تصادف و کنترل تطبیقی سرعت در خودروهای مدرن.

پزشکی و سلامت دیجیتال

در حوزۀ پزشکی، سیستم‌های رایا‌فیزیکی به تحول در جراحی از راه دور، نظارت مستمر بر وضعیت بیماران و پزشکی مبتنی بر داده کمک کرده‌اند. در ادامه به برخی از کاربردهای مهم در این حوزه اشاره شده‌است:

• پایش سلامت بیماران در زمان واقعی با استفاده از دستگاه‌های پوشیدنی و اینترنت اشیاء پزشکی (IoMT).

• جراحی از راه دور با کمک ربات‌های جراح مانند داوینچی که دقت جراحی را بهبود می‌بخشند.

• سیستم‌های مدیریت دارو و نسخه‌های هوشمند برای بهینه‌سازی درمان بیماران.

شهرهای هوشمند و مدیریت زیرساخت‌ها

در شهرهای هوشمند، سیستم‌های رایا‌فیزیکی نقش مهمی در مدیریت انرژی مصرفی، کنترل آلودگی هوا و بهینه‌سازی حمل‌ونقل عمومی دارند. برخی از کاربردهای کلیدی در این زمینه عبارت‌اند از:

• سیستم‌های مدیریت هوشمند انرژی مصرفی که برق و آب را بر اساس الگوی مصرف کاربران تنظیم می‌کنند.

• نظارت بر کیفیت هوا و مدیریت آلاینده‌ها از طریق شبکه‌های حسگری گسترده.

• سیستم‌های کنترل ترافیک تطبیقی برای بهبود حمل‌ونقل عمومی و کاهش ازدحام در کلان‌شهرها.

Industry 4.0 و تولید هوشمند

سیستم‌های رایا‌فیزیکی در Industry ۴.0  باعث تحول در تولید و زنجیرۀ تأمین شده‌اند. این سیستم‌ها امکان اتصال ماشین‌آلات صنعتی، بهینه‌سازی تولید و اجرای نگهداری پیش‌گیرانه را فراهم می‌کنند. موارد زیر برخی از کاربردهای مهم CPS در Industry 4.0 را بیان می‌کنند:

• خودکارسازی فرآیندهای تولید با استفاده از ربات‌های صنعتی پیشرفته.

• بهینه‌سازی زنجیرۀ تأمین با تحلیل داده‌های بی‌درنگ و کاهش زمان تأخیر در توزیع.

• نگهداری پیش بینی شدهPredictive Maintenance که با استفاده از یادگیری ماشین و پردازش داده‌های حسگرها، خرابی تجهیزات را قبل از وقوع پیش‌بینی می‌کند.

روندهای آینده در سیستم‌های رایا‌فیزیکی

با پیشرفت فناوری‌های دیجیتال و توسعۀ روزافزون حسگرها، محاسبات ابری، ارتباطات پرسرعت و هوش مصنوعی، سیستم‌های رایا‌فیزیکی نیز در مسیر تکامل و بهبود عملکرد قرار دارند. این سیستم‌ها در آینده نه‌تنها کارایی و امنیت بالاتری خواهند داشت، بلکه با استفاده از فناوری‌های نوظهور، تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر، پردازش سریع‌تر و هماهنگی بهینه‌ میان اجزای فیزیکی و دیجیتال خواهند داشت. در این بخش، سه روند کلیدی که نقش مهمی در آیندۀ سیستم‌های CPS ایفا می‌کنند، بررسی خواهند شد.

یکپارچه‌سازی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

یکی از مهم‌ترین مسیرهای آیندۀ CPS، ادغام هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در فرآیندهای تصمیم‌گیری و کنترل است. این فناوری‌ها باعث می‌شوند که سیستم‌های رایا‌فیزیکی رفتار خود را با محیط تطبیق داده و به‌صورت خودکار الگوهای بهینه‌تری را برای عملکرد خود انتخاب کنند. برخی از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در CPS در ادامه آمده‌اند:

۱. پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها با مدل‌های LSTM و CNN: شـــبــــکـــه‌هــــای عـــصــبی بــــازگـــشــــتی طولانی‌مدت(LSTM) و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) به‌طور گسترده برای تحلیل و پیش‌بینی داده‌های زمانی در CPS به کار می‌روند. این مدل‌ها می‌توانند الگوهای رفتاری پیچیده را در سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند، مدیریت انرژی و نظارت صنعتی شناسایی کرده و تصمیم‌گیری‌های خودکار را بهبود بخشند.

۲. بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف با الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی(RL): الگوریتم‌های RL می‌توانند نحوۀ تخصیص منابع و زمان‌بندی فرآیندها را بهینه کنند. به‌عنوان مثال، در سیستم‌های تولید هوشمند، این فناوری می‌تواند مسیر حرکت ربات‌های صنعتی، زمان‌بندی فعالیت‌های ماشین‌آلات و مدیریت ترافیک اطلاعاتی را بر اساس داده‌های بی‌درنگ بهینه‌سازی کند.

۳. افزایش قابلیت‌های خودمختاری در سیستم‌های رایا‌فیزیکی: سیستم‌هایی مانند خودروهای خودران، ربات‌های صنعتی و شبکه‌های هوشمند توزیع انرژی با استفاده از یادگیری تقویتی عمیق (DRL) می‌توانند تصمیمات خود را بر اساس بازخوردهای محیطی بهبود بخشند و عملکردی تطبیقی ارائه دهند.

محاسبات لبه‌ای و مه آلودFog Computing برای پردازش بی‌درنگ

یکی از چالش‌های اصلی سیستم‌های رایا‌فیزیکی، حجم عظیم داده‌هایی است که حسگرها تولید می‌کنند و نیاز به پردازش سریع دارند. با ظهور محاسبات لبه‌ای  و محاسبات مه‌‌آلود، این سیستم‌ها قادر خواهند بود بخش زیادی از پردازش‌ها را به‌جای ارسال به مراکز دادۀ ابری، در نزدیکی منبع داده انجام دهند. این فناوری‌ها چندین مزیت کلیدی دارند:

۱. کاهش تأخیر و افزایش سرعت پردازش داده‌ها: در سیستم‌های کنترل بی‌درنگ، مانند خودروهای خودران یا ربات‌های جراحی از راه دور، تأخیر در ارسال داده‌ها به سرورهای ابری می‌تواند منجر به حوادث ناگوار شود. محاسبات لبه‌ای با پردازش اطلاعات در نزدیکی حسگرها، امکان واکنش‌های سریع‌تر را فراهم می‌کند.

۲. بهینه‌سازی مصرف پهنای باند و کاهش هزینه‌های ارتباطی: به‌جای ارسال حجم زیادی از داده‌ها به مراکز دادۀ ابری، فقط اطلاعات حیاتی و پردازش‌شده به سرورهای اصلی منتقل می‌شوند. این روش، به‌ویژه در شبکه‌های حسگر گسترده در شهرهای هوشمند و زیرساخت‌های صنعتی، باعث کاهش مصرف پهنای باند می‌شود.

۳. ترکیب پردازش‌های توزیع‌شده و متمرکز: معماری محاسبات مه‌آلود امکان توزیع وظایف پردازشی را بین دستگاه‌های لبه، گره‌های مه‌آلود و مراکز دادۀ ابری فراهم می‌کند. این ترکیب باعث بهبود کارایی و افزایش تحمل‌پذیری سیستم‌ها در برابر خطاهای احتمالی خواهد شد.

توسعۀ ارتباطات 6G  و فناوری‌های بی‌سیم پیشرفته

نسل ششم شبکه‌های ارتباطی (6G) یکی از کلیدی‌ترین فناوری‌هایی است که آیندۀ CPS را تحت تأثیر قرار خواهد داد. ارتباطات 6G با افزایش پهنای باند، کاهش تأخیر و بهبود امنیت امکان ایجاد سیستم‌های توزیع‌شدۀ پیشرفته‌تر را فراهم می‌کنند. برخی از ویژگی‌های کلیدی 6G در سیستم‌های رایا‌فیزیکی عبارت‌اند از:

۱. کاهش تأخیر ارتباطات به کمتر از یک میلی‌ثانیه برای کنترل بی‌درنگ: در سیستم‌های حساس به زمان مانند کنترل تجهیزات صنعتی، خودروهای خودران و زیرساخت‌های بهداشتی هوشمند تأخیر ارتباطات یک چالش اساسی است. شبکه‌های 6G با کاهش چشمگیر تأخیر، امکان پردازش بی‌درنگ و ارتباط سریع‌تر میان اجزای CPS را فراهم می‌کنند.

۲. افزایش امنیت با استفاده از بلاکچین و رمزنگاری کوانتومی: حملات سایبری به سیستم‌های رایا‌فیزیکی یکی از تهدیدهای جدی است. فناوری‌های جدید در شبکه‌های 6G، از جمله رمزنگاری کوانتومی و استفاده از بلاکچین برای احراز هویت و حفاظت از داده‌ها، باعث افزایش سطح امنیت در CPS خواهند شد.

۳. افزایش چگالی اتصال برای پشتیبانی از میلیاردها دستگاه متصل: اینترنت اشیاء صنعتی (IIoT) و حسگرهای توزیع‌شده در شهرهای هوشمند نیاز به ارتباطات بی‌سیم با ظرفیت بالا و تأخیر کم دارند. شبکه‌های 6G قادر خواهند بود تعداد بیشتری از دستگاه‌ها را بدون کاهش کیفیت ارتباطی مدیریت کنند.