Рубрикатор | ![]() |
![]() |
Все новости | ![]() |
Новости отрасли | ![]() |
![]() |
Названы главные ИТ-тренды 2018 года
24 ноября 2017 |
Визионерский HOT-LIST 2018 определил главные цифровые тренды 2018 года и представил список трендсеттеров по 10 технологическим, инновационным и бизнес-направлениям.
23 ноября 2017 года в рамках церемонии награждения Премии Рунета 2017 был презентовал визионерский HOT-LIST 2018.
Всего в HOT LIST 2018 вошли 10 компаний-лидеров по 10 направлениям:
- Искусственный интеллект и Машинное обучение (AI and Machine Learning): Deep Mind (USA)
- Блокчейн и криптовалюты (Blockchain and Cryptocurrencies): Waves (RUS)
- Большие данные (Big Data): Mail.ru Group (RUS)
- Телемедицина (Telemedicine): Яндекс.Здоровье (RUS)
- Дополненная и виртуальная реальность (AR/VR): Oculus – Facebook/Samsung (USA / KOR)
- Чат-Боты и Виртуальные помощники (Bots and Virtual Assistants): Яндекс (RUS)
- Кибербезопасность (Cybersecurity): Group IB (RUS)
- Интернет вещей (IoT– Internet of Things): Samsung – Smart Things (KOR)
- Компьютерное зрение (Computer Vision): Cognitive Technologies (RUS)
- Нейросети (Artificial Neural Networks): Google (USA)
1. Искусственный интеллект и Машинное обучение // AI and Machine Learning
Машинное обучение - это набор методов, благодаря которым компьютер может находить в массивах изначально неизвестные взаимосвязи и закономерности. Обучение происходит процессе решения множества сходных задач.
Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации. Машинное обучение считается самым перспективным подходом к анализу больших данных.
Deep Mind (USA)
Компания Deep Mind получила известность благодаря разработке компьютерной системы AlphaGo, победившей профессионального игрока в го. Это стало возможным благодаря созданию нейронной сети, способной научиться играть в видеоигры на уровне человека. В настоящий момент компания занимается исследованиями в области компьютерных систем, которые умеют играть в различные игры — от стратегических игр до компьютерных аркад. Платформа DeepMind Lab - это сервис машинного обучения на базе Quake III, который предназначен для обучения искусственного интеллекта. А именно — научиться решать задачи в трехмерном пространстве без вмешательства человека. Основой платформы является движок игры Quake III Arena. В 2017 году DeepMind совместно с Open AI, основанной Илоном Маском — создателем SpaceX и Tesla Motors, провели исследование нового метода машинного обучения, суть которого заключается в получении сигналов от людей для изучения новых задач. Специалисты считают, что это должно быть безопаснее, чем позволять искусственному интеллекту самостоятельно решать ту или иную задачу, что может привести к неожиданным последствиям. Работа в этом направлении только начата, но компании считают, что контроль со стороны человека поможет предотвратить нежелательные последствия решений, принятых машинами.
2. Блокчейн и криптовалюты // Blockchain and Cryptocurrencies
Идея технологии блокчейн максимально проста — это огромная база данных общего пользования, которая функционирует без централизованного руководства. Несмотря на то, что блокчейн лежит в основе криптовалют, эта технология выходит далеко за рамки выпуска “виртуальных денег”. Технология находит применение в банковском секторе, рынке недвижимости, системах корпоративного управления.
Waves (RUS)
Платформа Waves создана в 2016 году, ориентиром при создании послужила блокчейн-платформа NXT — децентрализованная инфраструктура с возможностью выпуска криптографических токенов. К 1 июня 2016 года в ходе краудфандинговой кампании Waves удалось собрать около 30 тысяч биткойнов, в первый день платформе удалось привлечь 2 миллиона долларов США. 29 марта 2017 года платформа объявила о запуске децентрализованной биржи DEX, на следующий день платформа для биржевой торговли Liquid.pro начала фиксировать в блокчейне Waves заявки на опционы, поступающие на Московскую биржу. В мае 2017 года платформа Waves начала функционировать в облаке Microsoft Azure. Подобный шаг был предпринят для организации возможности использования Waves для реализации различных блокчейн-решений по всему миру. В июне токен платформы Waves, по данным Coinmarketcap, вошел в топ 10 цифровых активов по рыночной капитализации с показателем в $552,547 млн. В августе был подписан меморандум о стратегическом партнерстве с ГПБ Digital, цифровым подразделением Газпромбанка. Цель партнерства — продвигать преимущества комплексных услуг по проведению ICO и индивидуальных блокчейн-решений среди предприятий реального сектора экономики, в первую очередь, в металлургическом и горнодобывающем секторе. ГПБ Digital будет продвигать среди компаний реального сектора российской экономики преимущества инновационного механизма финансирования ICO, а платформа Waves предоставит технологические решения для внедрения инновационных механизмов крипто-финансирования.
3. Большие данные // Big Data
Большие данные предполагают нечто большее, чем просто анализ огромных объемов информации. Понятие больших данных подразумевает работу с информацией огромного объема и разнообразного состава, весьма часто обновляемой и находящейся в разных источниках в целях увеличения эффективности работы, создания новых продуктов и повышения конкурентоспособности.
Mail.Ru Group (RUS)
В 2016 году Mail.Ru Group выделила работу с big data своих клиентов в отдельное направление. В рамках направления предоставляются услуги по созданию предиктивных математических моделей, проведению маркетинговых исследований, консалтингу в области развития инфраструктуры и методологии работы с большими данными. Для осуществления проекта Mail.Ru Group используют как собственные технологии, например, NoSQL базы данных Tarantool, так и другие open source-решения (Apache Hadoop, Apache Spark).
В 2017 году был запущен проект Research.mail.ru — совместный проект корпорации Mail.ru Group и коммуникационной группы EmCo. Это маркетинговый инструмент нового поколения, в основе которого лежит синтез классических исследований потребителей и анализ их on line поведения. Одна из крупнейших баз пользователей, дополненная методами анализа Big Data, дает возможности для моделирования и прогнозирования поведения потребителей. Mail.Ru Group и EmCo ожидают, что смогут занять 10–15% рынка онлайн-исследований в России в течение ближайших трех лет.
4. Телемедицина // Telemedicine
Телемедицина – одно из направлений медицины, основанное на использовании современных коммуникационных технологий для дистанционного оказания медицинской помощи и своевременных консультаций.
Яндекс.Здоровье (RUS)
Проект Яндекс.Здоровье был запущен в 2016 году. Сервис дает возможность получения консультации квалифицированного врача вне зависимости от месторасположения, а также возможность записаться на прием к врачам в частные клиники Москвы и Московской области. Сегодня в Яндекс.Здоровье доступны консультации терапевта, гинеколога, педиатра, дерматолога, невролога, предоставляется услуга расшифровки анализов. Технология сервиса позволяет передать заявку на консультацию первому освободившемся специалисту, что минимизирует время ожидания ответа. В проектах Яндекс.Здоровье - расширение географии услуги записи к врачу, подключение к сервису диагностических центров, а сотрудничество с учреждениями, которые ведут приём по полису ОМС.
5. Дополненная и виртуальная реальность // AR/VR
Дополненная и виртуальная реальность стали глобальными трендами, которые имеют влияние, сравнимое с влиянием интернета и смартфонов. Компании и целые отрасли начинают использовать эти технологии для ускорения рабочих процессов и улучшения качества жизни. Технология дополненной реальности обогащает естественное окружение человека, а Виртуальная реальность полностью погружает человека в любое искусственное окружение. Вместе они способны глубоко интегрировать человека в данные, позволяя ему буквально ощущать их вокруг себя.
Oculus – Facebook & Samsung (USA - Republic of Korea)
Выпуск первого VR-устройства Oculus Rif был анонсирован компанией Oculus VR еще в 2012 году. Средства на его выпуск собирались с помощью краудфандинговой платформы Kickstarter. Компании удалось собрать $2,4 млрд., в десять раз больше, чем планировавшиеся $250 тыс. Первым продуктом компании стал шлем виртуальной реальности Oculus Rif CV1. В 2014 году компания вошла в структуру Facebook. Oculus VR также сотрудничала с Samsung для разработки Samsung Gear VR для смартфонов Samsung Galaxy. В 2014 году была основана Oculus VR Studio - первая студия по производству VR-контента. В марте 2017 года Facebook объявил о запуске первого приложения для просмотра 360-градусных видео и фото для Samsung Gear VR, а в октябре 2017 года был анонсирован выход Oculus Go - самого доступного на сегодняшний день устройства для знакомства с виртуальной реальностью. Oculus Go – это совершенно автономное устройство, которому не требуется подключение к компьютеру, игровой консоли или мощному смартфону с большим экраном. Оно способно работать само по себе, без лишних проводов и внешних датчиков отслеживания движений. Продажи Oculus Go должны стартовать в начале 2018 года. Oculus Go представляет собой впечатляющий скачок вперед как для технологии виртуальной реальности, так и для общей доступности. Генеральный директор Facebook, Марк Цукерберг, заявил на мероприятии Connect 4, что он хотел быть отправить миллиард людей в виртуальную реальность, а подобные устройства делают эту цель возможной.
6. Чат-Боты и Виртуальные помощники // Bots and Virtual Assistants
Интеллектуальные виртуальные помощники и чат-боты постепенно становятся частью повседневной жизни. Большинство ведущих IT-компаний уже давно включилось в гонку чат-ботов: строят платформы, скупают AI-стартапы, делают своих голосовых помощников. Инновации и гибкость этих технологий означают, что они будут продолжать развиваться и в будущем.
Яндекс (RUS)
Об испытаниях «Яндексом» собственного голосового помощника стало известно весной 2017 года. А 10 октября состоялся официальный запуск “Алисы”. По словам создателей, «Алиса» — первый в мире голосовой ассистент, не использующий для построения диалогов набор заданных фраз и выражений, формируя ответы в индивидуальном порядке. Благодаря данной особенности с “Алисой” можно разговаривать так же, как с человеком. Эта возможность реализована с помощью технологий машинного обучения, в том числе нейронных сетей. Разработчики планируют сделать Алису самым человекоподобным помощником в мире. Привить ей эмпатию и любознательность. Сделать её проактивной – научить ставить цели в диалоге, проявлять инициативу и вовлекать собеседника в разговор.
7. Кибербезопасность // Cybersecurity
Сегодня цифровые технологии проникли во все сферы жизни человека, общества и государства. В условиях развития Интернета Вещей, Больших данных и других технологий, предполагающих всеобщую связность и хранение больших массивов информации, на первый план выходят вопросы кибербезопасности.
Group-IB (RUS)
Group-IB — одна из ведущих международных компаний по предотвращению и расследованию киберпреступлений и мошенничеств с использованием высоких технологий; первый российский поставщик threat intelligence решений, вошедший в отчеты IDC и Forrester.
Одна из 7 самых влиятельных компаний в области кибербезопасности по версии Business Insider. Официальный партнер INTERPOL и Еuropol. Компания, рекомендованная Организацией по безопасности и сотрудничеству в Европе (ОБСЕ).
8. Интернет вещей // IoT– Internet of Things
Термин «интернет вещей» предполагает объединение обычных с виду приборов в сеть, которая становится чем-то большим, чем просто сумма составляющих элементов. Воплощение идеи становится ближе с появлением всё новых и новых устройств, но для их совместной работы нужен особый инструмент.
Samsung Smart Things (KOR)
Именно для этого и создан Samsung SmartThings. Samsung SmartThings Hub - это “мозг” умного дома, который подключается к различным устройствам по беспроводной сети и делает возможным их совместную работу. На данный момент платформа SmartThings поддерживает около 200 устройств. Решение Smart Home Monitor создано для унифицированного доступа и контроля за несанкционированными проникновениями, дымом, пожаром, утечками газа, прорывами систем водоснабжения и отопления и другими распространенными бытовыми проблемами путем получения мгновенных уведомлений и видеозаписей посредством приложения SmartThings. Среди проектов на 2018 год – интеграция с NVIDIA SHIELD TV, внедрение возможности видеонаблюдения в систему безопасности Samsung SmartThings ADT.
9. Компьютерное зрение // Computer Vision
Машины создавались для того, чтобы работать с числами. Необходимость наделить их зрением возникла относительно недавно. Распознавание номерных знаков автомобилей, чтение штрихкодов на товарах в супермаркете, анализ записей с камер наблюдения, поиск лиц на фото, создание роботов, умеющих находить (и обходить) препятствия, — всё это задачи, которые требуют от компьютера способности «видеть» и интерпретировать увиденное. Набор методов, позволяющих обучить машину извлекать информацию из изображения называется компьютерным зрением.
Cognitive Technologies (RUS)
В 2013 году Cognitive Technologies создала прототип системы компьютерного зрения в задаче распознавания дорожной сцены. В конце августа 2016 года компания объявила о создании собственной интеллектуальной платформы для автономного управления автомобилями – C-Pilot, которая может устанавливаться на легковых и других типах автомобилей. В 2017 году вышла последняя версия системы, которая способна распознавать дорожные знаки. В ближайшие несколько лет компания планирует выпустить на российский рынок первую интеллектуальную систему, позволяющую автомобилю передвигаться полностью автономно.
10. Нейросети // Artificial Neural Networks
Работу компьютерных нейронных сетей можно сравнить с работой человеческого мозга. Человек воспринимает информацию благодаря взаимодействию гигантского количества нейронов — индивидуальных клеток, из которых состоит мозг. Каждая из них сама по себе не разумна. Но она взаимодействует с другими нейронами поблизости, основываясь на том, как они преобразуют входящий сигнал в исходящий. В компьютерной нейронной сети вместо отдельных клеток-нейронов крошечные математические функции. Каждая из них ориентируется на множество вокруг. Миллионы и миллиарды математических функций работают вместе, и чем лучше они натренированы на это, тем сильнее система. Эта технология позволяет подписывать фотографии, синтезировать искусство и даже выигрывать в го. Она также используется в распознавании речи и текста.
Google (USA)
В июне 2012 года группа исследователей из Google запустила нейросеть на кластере 1000 компьютеров. Эксперимент стал одним из самых масштабных в области искусственного интеллекта, причём систему изначально создавали для решения практических задач. Первое применение нейросеть нашла в улучшении точности распознавания речи, впоследствии ее также стали использовать в таких проектах, как Google Street View, Google Glass, Google Translate, поиск изображений, автомобили Google с беспилотным управлением, программа для обработки изображений Deep Dream, программная библиотека для машинного обучения TensorFlow.
В 2016 году был запущен проект AI Experiments, который позволяет провести интересные эксперименты с нейросетями и узнать о работе нейросетей на простых примерах. Среди проектов будущего – создание системы автоматических ответов на электронные письма (smart reply), использование нейросетей для медицинского диагностирования.
Скачать презентацию можно по ссылке https://cloud.mail.ru/public/HJPE/vujMWpVht
Оставить свой комментарий:
Комментарии по материалу
Данный материал еще не комментировался.