Технологии будущего

Категория: Дата публикации: 14 июн 2019

Мы выделили основные стратегические технологические тренды, которые организации должны изучить в 2019 году.

«Интеллектуальная цифровая сетка была постоянной темой в течение последних двух лет и продолжает оставаться основной движущей силой до 2019 года.

«Тенденции в рамках каждой из этих трех тем являются ключевым элементом в процессе непрерывного инновационного процесса в рамках стратегии», - сказал вице-президент https://lb.ua/file/person/4549_polyakov_maks.html .

Например, искусственный интеллект (ИИ) в форме автоматизированных вещей и расширенного интеллекта используется вместе с Интернетом вещей (IoT), современными вычислениями и цифровыми близнецами для создания высокоинтегрированных интеллектуальных пространств.

Топ-10 стратегических технологических тенденций на 2019 год:

Автономные Вещи

Автономные объекты, такие как роботы, дроны и автономные транспортные средства, используют ИИ для автоматизации функций, ранее выполнявшихся людьми. Их автоматизация выходит за рамки автоматизации, обеспечиваемой жесткими моделями программирования, и они используют ИИ для предоставления усовершенствованного поведения, которое более естественно взаимодействует с окружающей средой и людьми.

По мере распространения автономных вещей мы ожидаем перехода от автономных интеллектуальных вещей к целому ряду интеллектуальных вещей для совместной работы, когда множество устройств работают вместе, независимо от людей или с участием людей.

Например, если дрон осмотрел большое поле и обнаружил, что он готов к уборке урожая, он может отправить« автономный комбайн».

Или на рынке доставки наиболее эффективным решением может быть использование автономного транспортного средства для перемещения посылок в целевую область. Роботы и беспилотники на борту транспортного средства могли тогда обеспечить окончательную доставку пакета. ”

Расширенная аналитика

Дополненная аналитика фокусируется на определенной области расширенного интеллекта, используя машинное обучение (ML) для преобразования того, как аналитический контент разрабатывается, потребляется и совместно используется.

Расширенные возможности аналитики быстро перейдут к широкому распространению в качестве ключевой функции подготовки данных, управления данными, современной аналитики, управления бизнес-процессами, анализа процессов и обработки данных.

Автоматизированные данные расширенной аналитики также будут встроены в корпоративные приложения - например, в отделы кадров, финансов, продаж, маркетинга, обслуживания клиентов, закупок и управления активами - для оптимизации решений и действий всех сотрудников в их контексте, а не только те из аналитиков и ученых данных.

Расширенная аналитика автоматизирует процесс подготовки данных, генерации аналитики и визуализации аналитики, устраняя необходимость во многих профессиональных специалистах по обработке данных.

Это приведет к науке о гражданских данных, появившемся наборе возможностей и методов, которые позволяют пользователям, чья основная работа находится вне области статистики и аналитики, извлекать из данных прогнозирующие и предписывающие данные..

К 2020 году число ученых, работающих с гражданскими данными, будет расти в пять раз быстрее, чем число экспертов, занимающихся данными. Организации могут использовать гражданских специалистов по данным, чтобы восполнить пробел в области данных и машинного обучения, вызванный нехваткой и высокой стоимостью специалистов по данным.

AI-Driven Development

Рынок быстро переходит от подхода, при котором профессиональные исследователи данных должны сотрудничать с разработчиками приложений для создания большинства решений с расширенным AI, к модели, в которой профессиональный разработчик может работать в одиночку, используя предопределенные модели, предоставляемые в качестве услуги.

Это предоставляет разработчику экосистему алгоритмов и моделей искусственного интеллекта, а также инструменты разработки, адаптированные для интеграции возможностей и моделей искусственного интеллекта в решение.

Другой уровень возможностей для профессиональной разработки приложений возникает, когда ИИ применяется к самому процессу разработки для автоматизации различных функций обработки данных, разработки приложений и тестирования.

К 2022 году как минимум 40% новых проектов по разработке приложений будут иметь со-разработчиков AI в своей команде.

Цифровые близнецы

Цифровой близнец относится к цифровому представлению реального объекта или системы.

По оценкам Gartner, к 2020 году будет подключено более 20 миллиардов датчиков и конечных точек, а цифровые близнецы будут существовать для миллиардов вещей. Организации будут реализовывать цифровых близнецов просто на первых порах.

Со временем они будут развиваться, улучшая их способность собирать и визуализировать правильные данные, применять правильную аналитику и правила и эффективно реагировать на бизнес-задачи.

 


Техника для дома

Камины, печи, барбекю и аксессуары к ним

Если вы владелец загородного дома или дачи, то знает...

22.12.2017г.

Как найти лучший строительный степлер

Лучший ручной степлер поможет быстро справиться с вашими делами, когда он в ваших...

21.04.2019г.

12 способов обеспечения безопасности на рабочем месте

12 способов обеспечения безопасности на рабочем месте:

1) Доступн...

09.03.2019г.

Pаспространенные проблемы доставки товаров из Китая

Как одна из самых быстрорастущих экономик в мире, все большее число людей отправл...

14.04.2019г.

Как работает лазерная эпиляция ?

Лазерная эпиляция является одним из наиболее эффек...

20.01.2018г.