Кого возьмут в будущее |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-03-04 07:27 Семь технологий, без которых ваш бизнес вымрет, как мамонты Последние разработки в робототехнике и IT не только меняют наши жизненные привычки, но и перекраивают сложившиеся годами бизнес-процессы. Ниже приведем список из некоторых уже существующих решений и технологий, на которые стоит обратить внимание сегодня, чтобы завтра ваш бизнес не оказался безнадежно отставшим. Беспилотные роботы Начнем с того, что, кажется, уже прочно вошло в нашу жизнь, но что многие пока считают лишь новым развлечением — дроны и другие беспилотные роботы. Промышленные роботы используются на производстве десятки лет, но только в последние годы они стали доступны для действительно массового внедрения. В основном это связано с тем, что появились недорогие микропроцессоры, которым по силам выполнять алгоритмы «машинного зрения» — ведь роботу, следующему по маршруту, необходимо «видеть» окружающий мир. Основные надежды с беспилотными летающими роботами связаны со службами доставки — так, Amazon не первый год ведет проект разработки дронов, которые будут доставлять товары покупателям, и уже запустил эту услугу в тестовом режиме. Беспилотник Drone America поставил рекорд дальности доставки — 63 километра. Наконец, Mercedes представил концепт целой системы автоматической доставки, объединяющей склады и электрокары, где курьер нужен только для того, чтобы отдать посылку клиенту в руки и улыбнуться. Но и небольшие компании не отстают — 3D Robotics со своей моделью Solo понемногу захватывают рынок промышленной аэрофотосъемки, а дроны DJI открывают новые возможности фото- и видеостудиям. Осталось дождаться, пока на рынок выйдет новое поколение аккумуляторов: малый срок автономной службы — это основная проблема дронов, — и они будут повсюду. Беспилотные автомобили Если робот может сам доставить посылку или переместить груз на складе, то почему бы ему перед этим не привезти сотрудника на работу? Следующий шаг — за полной автоматизацией перевозок, которая станет возможна благодаря компаниям, внедряющим беспилотное вождение. На западном рынке лидеров внедрения автопилота на своих машинах стала Tesla — правда, сейчас такой «автопилот» нужно страховать, сидя за рулем и внимательно контролируя дорогу. Вслед за ней и другие автопроизводители обещают в ближайшее время выпустить модели с функцией автопилота. Цели у производителей, разрабатывающих автомобильный автопилот, понятные: полная автоматизация вождения. Те, кто первым внедрит автопилот в свои процессы и услуги, «снимут сливки» с рынка перевозок и доставки, ведь поездка, совершенная без участия человека, обойдется значительно дешевле. «Большие данные» и нейросети В ближайшие годы нас ждет социальная революция: низкоквалифицированный труд во всем мире будет сменяться роботами и нейросетями, которые самообучаются на основе заложенных в них моделей и непрерывного анализа огромных массивов накапливаемых данных. Оптимизация маршрутов и логистических цепочек, настройка систем продаж, перевод с одного языка на другой, распознавание изображений и лиц — вот только некоторые области применения нейросетей. Нейросети обучаются при помощи больших данных (big data) — так называется процесс сбора и анализа сверхбольшого количества разносторонних данных. Еще недавно технологии big data были доступны только крупным компаниям, которые владеют своими дата-центрами. С приходом облачной инфраструктуры и mesh-сетей (cложноорганизованные, но при этом чрезвычайно отказоустойчивые сети, например torrent), работу с большими данными может быстро настроить практически любой бизнес. Например, компания «АвтоГРАФ», вместе с которой мы подготовили эту статью, собирает данные о передвижении транспорта, на котором установлены различные датчики. Анализ этих данных позволит оценить работу водителей, найти оптимальные маршруты, снизить расходы на логистику и повысить качество услуг. Системы быстрого прототипирования В крупных компаниях цикл создания новых продуктов все еще подчиняется законам прошлых десятилетий: сначала осторожные маркетинговые исследования, затем длинная фаза разработки — и, наконец, долгий путь продукта на рынок. Тем временем стартапы все чаще пользуются быстрым прототипированием продуктов и проектов, чтобы быстрее выйти на рынок и занять свою нишу. Например, целый ряд проектов, запускавшихся на Kickstarter — скажем, карманный «молекулярный сенсор» SCiO компании Consumer Physics, — доходит до пользователя с бета-версией своей прошивки: устройство готово, а программное обеспечение для него — не совсем. Иногда бывает и наоборот: корпус первой версии устройства может быть сделан на 3D-принтере, предназначенном для быстрого прототипирования, а в дальнейшем компания предлагает более изящный корпус за небольшую дополнительную плату. Так поступили сразу несколько проектов, делающих мини-компьютеры по аналогии с системой Raspberry Pi — пока крупные компании работали над упаковкой, стартапы уже вышли на рынок и начали продажи. Интернет вещей и «цифровые близнецы» Сегодня только ленивый не слышал о том, что теперь к интернету подключается любой бытовой прибор и, скажем, холодильник может заказать пакет молока, когда оно кончилось. В основном об этом говорят как о новом развлечении или новой киберугрозе. Между тем эта технология активно применяется не только в бытовых приборах, но и в промышленности или секторе услуг. В этом случае ее зачастую называют «цифровыми близнецами». «Цифровые близнецы» — это цифровые модели реальных предметов или объектов, которые строятся на основании данных с установленных на них сенсоров. Теперь не обязательно своими глазами видеть, например, турбину на гидроэлектростанции — можно в реальном времени наблюдать за ее компьютерной визуализацией, созданной на основании данных с сенсоров. Одно из самых авторитетных консалтинговых агентств в области высоких технологий Gartner считает, что в ближайшие несколько лет сотни миллионов «близнецов» будут использоваться для мониторинга оборудования, логистики и производства и в итоге «близнецы» частично заменят квалифицированный труд. Где-то это происходит уже сейчас. Например, датчики «АвтоГРАФ» могут в режиме реального времени собирать данные о работе различных агрегаторов в автомобиле. Если оснастить ими целый автопарк, то можно будет видеть, у какой машины спускает колесо, у кого загорелась лампочка «check engine» и что именно сломалось, а кому пора менять колодки. В итоге, пока машина в рейсе, можно заказать необходимые запчасти и запланировать работы в автомастерской. Голографические интерфейсы и дополненная реальность Сразу несколько компаний занимаются разработкой систем дополненной реальности и голографического проецирования — в обоих случаях реальный мир дополняется реалистичными цифровыми изображениями, которые пользователь воспринимает через специальные очки или шлем, — это следующий шаг после виртуальной реальности. Проектов много, но по большому счету попробовать прямо сейчас можно только Microsoft Hololens — шлем дополненной реальности, который со временем призван облегчить работу людям творческих профессий: дизайнерам, архитекторам, специалистам по трехмерной графике, поскольку работа с трехмерным изображением в системах дополненной реальности упрощается на порядок — кажется, что можно буквально потрогать объект, который на самом деле не существует. Цепочки блоков транзакций, или blockchain Последнее по порядку, но не по значению. Эта технология лежит в основе многих криптовалют и различных систем, устойчивых к внешним атакам. Основная идея blockchain состоит в том, что, пока хотя бы половина пользователей cистемы ведет себя добросовестно, внутри системы можно точно отследить любую транзакцию или изменение и подделать эти данные невозможно. Приложения на основе blockchain вызывают понятную тревогу у крупных банков и традиционных компаний, ведь «банк» на базе Bitcoin или другой криптовалюты сейчас можно открыть практически на голом энтузиазме. Передовые компании относятся к Bitcoin куда благосклоннее и в ближайшем будущем собираются использовать технологии blockchain не только для финансовых транзакций, но и для проверки личности, контроля цепочки поставок, распространения программного обеспечения, цифрового контента и многого другого. Комментарии: |
|