Многофункциональные дистанционные лаборатории для проведения реальных лабораторных работ и экспериментов
С.М. Крылов
В статье рассматриваются вопросы организации и программирования систем, способных в дистанционном режиме выполнять различные реальные процессы и эксперименты. Оцениваются условия, обеспечивающие максимальную гибкость, многофункциональность и программируемость таких систем.
Ключевые слова: дистанционное обучение, реальные дистанционные эксперименты, многофункциональность дистанционных лабораторий, структура реальных дистанционных лабораторий.
многофункциональный дистанционный лаборатория
В последнее время интерес к реальным дистанционным лабораториям (РДЛ) значительно возрос. Это связано, прежде всего, с рядом факторов, выгодно отличающих такого рода лаборатории как от классических недистанционных, так и от дистанционных, но работающих с разного рода программными моделями и эмуляторами. К этим факторам можно отнести: а) доступность РДЛ для пользователей Интернета независимо от их возрастного, социального, имущественного, образовательного и территориального ценза или статуса; б) возможность круглосуточного режима работы, повышающего отдачу имеющегося оборудования и его экономическую эффективность; в) высокую потенциальную информационную интегративность РДЛ вследствие возможности эффективного подключения как существующих, так и перспективных дистанционных компьютерных сервисов и ресурсов типа поисковых систем, электронных библиотек, баз данных и т.д.; г) формирование у пользователей навыков дистанционного решения практических задач, включая использование реального оборудования и других реальных материальных ресурсов; д) достоверность получаемых результатов, исключающая инсценированные и инспирированные ошибки и несуществующие эффекты вследствие неадекватности и некорректности моделирующих и симулирующих программ.
Достижение перечисленных целей и положительных эффектов существенно зависит от правильного выбора архитектуры РДЛ и параметров тех локальных и (или) глобальных сетей, через которые осуществляется доступ к ним.
Большинство существующих РДЛ имеют достаточно жесткую архитектуру, позволяющую выполнять только ограниченный набор лабораторных работ и экспериментов. К таким системам можно отнести ряд достаточно известных РДЛ, в том числе iLAB Массачусетского технологического института (MIT) для работ по микроэлектронике, химическому машиностроению, кристаллизации полимеров, проектированию зданий и сооружений, обработке сигналов [1]; дистанционную лабораторию по газовой хроматографии Института прикладных исследований во Фрайбурге, Швейцария [2]; лабораторию для экспериментов по дифракции, фотоэлектрическим эффектам, радиоактивности, кристаллическим структурам, оптическому рассеиванию, магнитным полям проводников и др. [3]; отечественный аппаратно-программный комплекс для измерения магнитных величин (феррометр) [4]: систему для теплофизических измерений на основе среды LABVIEW [5]; LAB-on-WEB для исследования электронных компонентов - МОП-транзисторов, инверторов, емкостей, диодов и генераторов [6]; лабораторию для изучения фильтров второго порядка, разработанную в рамках европейской программы в области дистанционного обучения Marvell [7]. Основным отличием последней от iLab и LAB-on-WEB является использование генераторов и измерителей, выполненных в виде компьютерных плат. Система снабжена также вэб-видеокамерой. Программа работы с лабораторией встроена в популярную обучающую среду Moodle.
В [8] приводится информация о дистанционных лабораториях для исследований солнечной энергетики, управления роботами, а также о роботизированной лаборатории в области химии растворов.
Все эти лаборатории имеют архитектуру, не предусматривающую ее реорганизации при проведении экспериментов. В частности, лаборатории по микроэлектронике типа iLab, LAB-on-WEB состоят из фиксированного набора измерительных дистанционно-управляемых (через интерфейс GPIB) специализированных приборов и коммутаторов фирм Agilent, NI, HP и др., автоматических измерительных головок и конкретных физических устройств, параметры которых измеряются или тестируются. При этом разработчики [1] и [6] отмечают высокую стоимость своих систем (дорогостоящие приборы и программное обеспечение).
Анализируя особенности РДЛ, авторы работы [8] отмечают, что, во-первых, основными областями применения таких лабораторий являются технологии машиностроения, электроника, химия, фундаментальные науки; во-вторых, большое значение для их реализации имеет длительность проводимых экспериментов - от секунд до одного часа; в-третьих, некоторые эксперименты могут повторяться многократно с использованием одних и тех же ресурсов (например, в электронике), тогда как другие требуют их периодического возобновления (к примеру, в химии) или даже могут быть уникальными (когда в ходе эксперимента разрушается вся установка или ее части).
Многие дистанционные лаборатории - особенно для проведения дистанционных экспериментов в физике, химии и робототехнике - имеют в своем составе вэб-камеры, предназначенные для визуального контроля экспериментов [2, 7, 8].
Обобщая структурные решения для перечисленных РДЛ, можно выделить два их базовых варианта: 1) на основе фиксированного набора приборов с фиксированным же объектом (или набором объектов) исследований; 2) роботизированные лаборатории с фиксированным набором дополнительного оборудования и достаточно свободным выбором процесса реализации эксперимента и используемых объектов (обычно расходуемых в ходе таких экспериментов).
Существенным недостатком обоих вариантов представляется их высокая стоимость вследствие как наличия большого числа дорогостоящих измерительных, генерирующих и коммутирующих приборов - для случая 1, так и необходимости в дорогостоящих роботах - для случая 2, а также вследствие высокой стоимости программного обеспечения, необходимого для дистанционного управления и согласования работы приборов и роботов. Кроме того, к негативным факторам для случая 2 следует отнести сложность управления роботом в дистанционном режиме и высокую загрузку канала связи из-за использования видеокамер, а для случая 1 - низкую гибкость системы. Единственный положительный момент, который можно отметить для варианта 2, - это гибкость роботизированных лабораторных систем.
Эффект повышения гибкости РДЛ в сравнении с вариантами [1, 6, 7] для сугубо цифровых систем можно получить за счет использования FPGA [9-12], представляющих собой массив электрически перепрограммируемых логических вентилей, которые можно программно сконфигурировать в изучаемую цифровую схему. Примером такой гибкой дистанционной лаборатории для экспериментов с реальными объектами может служить лаборатория, разработанная в рамках проекта PEARL [10]. Ее основой являются два компьютера - собственно сервер, выполняющий функции связи с локальной и глобальной сетями, и так называемый лаб-сервер (lab-server), выполняющий функции приборного интерфейса.
Лаборатория позволяет проводить эксперименты по программированию микроконтроллера 80C51, по изучению логических схем, использующих FPGA фирмы Xilinx, и эксперименты по изучению и применению интерфейсов для тестирования цифровых и аналого-цифровых схем по стандартам IEEE.
Использование в РДЛ подобных программно-конфигурируемых и программно-управляемых многофункциональных систем является весьма перспективным с точки зрения повышения их гибкости, многофункциональности и программируемости, что подчеркивается во многих публикациях [10-13]. Поэтому данные задачи можно рассматривать как одни из важнейших на пути развития современных технологий дистанционного образования и обучения. Кроме того, как уже отмечалось, важным вопросом является и стоимость таких многоцелевых РДЛ.
Сформулируем соответствующие требования к перспективным РДЛ более конкретно и перечислим их в порядке важности.
I. Максимальная многофункциональность РДЛ, а в идеале - их универсальность, то есть возможность перенастройки на проведение любых экспериментов, необходимых для освоения курса.
II. Функциональная полнота операций, используемых в РДЛ для построения различных экспериментов (которые обычно реализуются соответствующим набором функциональных блоков). С точки зрения математики функциональная полнота некоторой функциональной системы гарантирует реализацию в ней всего потенциала теоретически (и практически) возможных для этой системы процедур и процессов. То есть выполнение данного пункта в значительной степени гарантирует и выполнение п. I. Именно по этим причинам системы для дистанционного изучения логических элементов и простейших устройств из них проектируются на базе FPGA, представляющих собой наборы программируемых логических элементов из подходящего функционально-полного базиса.
III. Полная программируемость РДЛ для обеспечения полноценного дистанционного доступа к планированию, организации, выполнению и анализу итогов экспериментов и лабораторных работ в дистанционном режиме.
IV. Низкая стоимость оборудования и программного обеспечения (ПО) РДЛ.
Если в теоретическом аспекте пункты III и IV не вызывают особых проблем, то выполнение требований пунктов I и II для РДЛ нецифровой ориентации (т. е. предназначенных для практического освоения предметов, не связанных с изучением логических схем на базе FPGA) вызывает ряд сложных вопросов, и в первую очередь теоретического характера.
Например, при разработке программируемой «лаборатории на кристалле» Aqua-Core [14], которая потенциально вполне пригодна для реализации многофункциональной программируемой РДЛ по химии и связанным с ней дисциплинам, авторы не смогли решить вопрос о функциональной полноте выбранного ими набора микротехнологических операций. Оставаясь в рамках традиционного рассмотрения функциональной полноты исключительно для технологии вычислений, т. е. базируясь на классическом подходе, связанном с моделью машины Тьюринга (м.Т.), они не справились с этой задачей, о чем честно признались в своей работе [14].
Между тем подход к аналогичным вопросам на основе нового научного направления, получившего рабочее название «Общая формальная технология» - ОФТ [15, 16, 17], позволяет подойти к их решению с более близких и более обоснованных позиций, включая технологии, не связанные с вычислительной математикой, но имеющие прямые аналоги в реальных технологиях, включая химию.
Согласно [15-17] подобные технологии можно задать парой множеств
T = <B, F>, (1)
где B - множество объектов, над которыми выполняются операции из конечного множества операций F, включающих как чисто технологические операции типа синтеза (соединения, склеивания, смешивания объектов) и декомпозиции (разъединения, разборки, разделения объектов), так и операции анализа (определения цвета, формы объекта - в том числе равенства форм двух объектов, его электропроводности и т.д.), а также их возможные комбинации. В общем случае любая операция Fi, Pj ?F может быть записана в форме
Zi(x1, x2,..., xk; ??, ??,..., ?n) ? < y1, y2,..., yr; ??, ??,..., ?m>, (2)
где Z?F - символ операции (анализа или технологической); x1, ..., xk, y1, ..., yr?????исходные объекты операции и объекты-результаты; ??? ??????n - числовые или нечисловые параметры операций; ??, ..., ?m - числовые или нечисловые параметры результатов операции (обычно операций анализа). Некоторые из перечисленных в (2) символов объектов и параметров могут отсутствовать.
Для достижения функциональной полноты технологий типа (1) существуют различные пути. Однако проведенный нами анализ показал, что все они сводятся, как правило, к наличию в них операций следующих типов:
1) достаточно разнообразный набор операций типа синтеза;
2) достаточно разнообразный набор операций типа декомпозиции (в принципе это условие не является критическим, но для многих технологий доказано, что наличие такого рода операций облегчает достижение их полноты);
3) в обязательном порядке - наличие операций анализа, причем желательно, чтобы такие операции отвечали сформулированным в [17] критериям «случайного стационарного отображения», т. е. на новых типах объектов давали различные непредсказуемые результаты даже в тех случаях, когда результаты таких операций (анализа) отображаются на двоичное множество {0, 1}.
Следует подчеркнуть, что первоначально условие полноты для технологий типа (1) сформулировано существенно отличным от условия функциональной полноты для систем математических функций, а именно как «возможность восстановления в заданной технологии любых допустимых для нее конструкций, даже если процесс синтеза (получения) таких конструкций на текущий момент неизвестен» [17]. В переводе на «технологии» вычислительной математики (например, на «технологию» частично-рекурсивных функций) это требование фактически означает возможность вычисления любого числа (любого математического объекта) с использованием операций соответствующей технологии (в нашем примере - с помощью базового набора частично-рекурсивных функций) и по смыслу вполне соответствует исходной трактовке понятия математической функциональной полноты, поскольку все вычислимые объекты в математике иным образом, кроме как с использованием разнообразных композиций соответствующего базового набора функций (отвечающих условиям функциональной полноты), получены быть не могут. Именно по этим причинам условия «полноты технологий» для нематематических технологий и «функциональной полноты систем функций» для «технологий» вычислительной математики можно считать если и не полностью эквивалентными, то достаточно близкими по смыслу.
Архитектура, отвечающая основным требованиям к перспективным РДЛ:
СА - схема адресации ячеек хранения расходуемых материалов и объектов
Анализ возможных архитектур РДЛ с позиций ОФТ позволяет предложить следующее решение для перспективных РДЛ (см. рисунок). Архитектура отвечает требованиям пп. I-IV, выражениям (1), (2) а также подпунктам 1) - 3).