ТОП-10 мировых публикаций по машинному обучению за апрель 2020


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Страница поста от канала Библиотека программиста

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме

Пожаловаться

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме

Технологии | Топ-10 технологий 2020 года: искусственный интеллект, «умные» вещи и машинное обучение

Ната­лья Бара­но­ва

Всего материалов: 584

Топ-10 технологий 2020 года: искусственный интеллект, «умные» вещи и машинное обучение

Буду­щее IT-отрас­ли в 2020 году опре­де­лит искус­ствен­ный интел­лект, «умные» вещи, вир­ту­аль­ная и допол­нен­ная реаль­ность и блок­чейн, раз­ви­тые тех­но­ло­ги­че­ские плат­фор­мы для биз­не­са. Такие выво­ды сде­ла­ли экс­пер­ты иссле­до­ва­тель­ской ком­па­нии Gartner на сим­по­зи­у­ме ITxpo-2020, кото­рый про­шел в Орлан­до. Кор­ре­спон­дент Теп­ли­цы пере­вел ста­тью о 10 глав­ных тех­но­ло­ги­ях буду­ще­го.

По мне­нию вице-пре­зи­ден­та Gartner Дэви­да Кир­ли (David Cearley), 10 назван­ных стра­те­ги­че­ских трен­дов под­го­то­вят осно­ву для интел­лек­ту­аль­ной циф­ро­вой сети. Все тех­но­ло­гии охва­ты­ва­ют пере­до­вые мето­ды машин­но­го обу­че­ния и раз­ви­тие искус­ствен­но­го интел­лек­та, вза­и­мо­про­ник­но­ве­ние физи­че­ско­го и циф­ро­во­го миров.

1. Искусственный интеллект и машинное обучение

В 2020 году иссле­до­ва­те­ли обра­тят вни­ма­ние на обра­бот­ку есте­ствен­но­го язы­ка и ней­рон­ных сетей. Глу­бо­кие ней­рон­ные сети (ГНС) вый­дут за рам­ки клас­си­че­ских вычис­ле­ний и нач­нут слу­жить для созда­ния систем, кото­рые могут само­сто­я­тель­но изу­чать окру­жа­ю­щий мир. То есть ГНС помо­гут авто­ма­ти­зи­ро­вать зада­чи и решить про­бле­мы, свя­зан­ные с трен­дом «инфор­ма­ция обо всем».

Про­дви­ну­тые алго­рит­мы поз­во­лят сде­лать интел­лек­ту­аль­ны­ми про­сто «умные» маши­ны – от бес­пи­лот­ных авто­мо­би­лей до вир­ту­аль­ных помощ­ни­ков.

Экс­пер­ты Gartner сове­ту­ет орга­ни­за­ци­ям поду­мать о том, как они смо­гут исполь­зо­вать эти тех­но­ло­гии, что­бы быть кон­ку­рент­ны­ми.

2. Интеллектуальные приложения

Это могут быть про­грам­мы, помо­га­ю­щие чело­ве­ку в повсе­днев­ных делах, напо­до­бие «умно­го» сор­ти­ров­щи­ка элек­трон­ных писем. Дру­гой вари­ант – более слож­ные вир­ту­аль­ные помощ­ни­ки, ори­ен­ти­ро­ван­ные в том чис­ле на биз­нес. Экс­пер­ты Gartner утвер­жда­ют, что к 2020 году боль­шин­ство из круп­ней­ших в мире ком­па­ний нач­нут исполь­зо­вать интел­лек­ту­аль­ные при­ло­же­ния, что­бы улуч­шить каче­ство обслу­жи­ва­ния кли­ен­тов.

3. «Умные» вещи

В этот спи­сок вхо­дят уже извест­ные девай­сы, такие как дро­ны, бес­пи­лот­ные авто­мо­би­ли или 3D-прин­те­ры. Так­же речь идет и о гад­же­тах буду­ще­го, интел­лек­ту­аль­но вза­и­мо­дей­ству­ю­щих с чело­ве­ком. Будет создан так назы­ва­е­мый «интер­нет вещей» (IoT: Internet of Things). Это могут быть дат­чи­ки на про­из­вод­стве, «умные» про­те­зы и чипы в меди­цине, устрой­ства, обес­пе­чи­ва­ю­щие без­опас­ность детей, и мно­гое дру­гое.

4. Виртуальная (VR) и дополненная (AR) реальность

Тех­но­ло­гии вир­ту­аль­ной и допол­нен­ной реаль­но­сти уже широ­ко при­ме­ня­ют­ся. VR отлич­но рабо­та­ет в пере­да­че уни­каль­но­го опы­та дру­гих людей и исполь­зу­ет­ся в дистан­ци­он­ном обу­че­нии. AR поз­во­лит раз­лич­ным пред­при­я­ти­ям накла­ды­вать гра­фи­ку на объ­ек­ты в реаль­ном вре­ме­ни, конеч­но, это улуч­шит про­из­вод­ствен­ный про­цесс.

Такие тех­но­ло­гии ста­но­вят­ся все более доступ­ны­ми. Вам не нуж­но поку­пать шлем вир­ту­аль­ной реаль­но­сти за $1000, а доста­точ­но про­стых кар­тон­ных очков для смарт­фо­на за $15. С их помо­щью вы смо­же­те лег­ко посмот­реть 3D-видео и «похо­дить» по раз­но­об­раз­ным местам нашей пла­не­ты.

5. Цифровые «двойники»

Так назы­ва­ют дина­ми­че­скую модель физи­че­ской вещи или сре­ды, осно­ван­ную на сен­сор­ных дат­чи­ках. Эта тех­но­ло­гия будет исполь­зо­вать­ся в раз­ных сфе­рах для моде­ли­ро­ва­ния, ана­ли­за и кон­тро­ля. Циф­ро­вой «двой­ник», напри­мер, в про­мыш­лен­но­сти, поз­во­лит выявить сла­бые места реаль­ной систе­мы для про­ве­де­ния ремон­та. По оцен­ке экс­пер­тов, в тече­ние бли­жай­ших 3–5 лет циф­ро­вых близ­не­цов обре­тут «сот­ни мил­ли­о­нов вещей».

6. Блокчейн

По-дру­го­му тех­но­ло­гию блок­чейн назы­ва­ют «цепоч­кой рас­пре­де­лен­ных дан­ных». Она суще­ству­ет в виде базы и содер­жит инфор­ма­цию обо всех тран­зак­ци­ях, про­ве­ден­ных участ­ни­ка­ми систе­мы. Инфор­ма­ция хра­нит­ся в виде «цепоч­ки бло­ков», в каж­дом из кото­рых запи­са­но опре­де­лен­ное чис­ло тран­зак­ций.

Но воз­мож­но­сти блок­чей­на не огра­ни­чи­ва­ют­ся крип­то­ва­лю­той. Тех­но­ло­гия может опти­ми­зи­ро­вать круп­ные реест­ры пра­ви­тельств и кор­по­ра­ций, струк­ту­ри­ро­вать боль­шой объ­ем дан­ных, обес­пе­чить про­зрач­ность любых дей­ствий.

Еще тех­но­ло­гия может помочь мало­му и круп­но­му биз­не­су: повы­сить эффек­тив­ность, сокра­тить штат и све­сти бумаж­ный доку­мен­то­обо­рот к мини­му­му.

7. Диалоговые системы

Экс­пер­ты Gartner счи­та­ют, что будет созда­на дина­ми­че­ская сеть меж­ду людь­ми, про­цес­са­ми, услу­га­ми и веща­ми. И она смо­жет под­дер­жи­вать интел­лек­ту­аль­ные циф­ро­вые эко­си­сте­мы. По сути, это новый циф­ро­вой опыт вза­и­мо­дей­ствия людей друг с дру­гом и устрой­ства­ми. Ско­ро поис­ко­вые систе­мы, онлайн-сер­ви­сы и раз­лич­ные про­грам­мы смо­гут при­ни­мать и кор­рект­но обра­ба­ты­вать любые голо­со­вые коман­ды.

8. Цифровые технологические платформы

В буду­щем каж­дая ком­па­ния будет рабо­тать с соче­та­ни­ем пяти циф­ро­вых тех­но­ло­ги­че­ских плат­форм: инфор­ма­ци­он­ные систе­мы, опыт рабо­ты с кли­ен­та­ми, ана­ли­ти­ка и про­гно­зи­ро­ва­ние, IoT и биз­нес-эко­си­сте­мы. В част­но­сти, созда­ние новых плат­форм, услуг для IoT и диа­ло­го­вых систем ста­нет одним из клю­че­вых направ­ле­ний до 2020 года. Так что ком­па­нии долж­ны решить, каким обра­зом они будут раз­ви­вать плат­фор­мы для реше­ния задач циф­ро­во­го биз­не­са

9. Механика приложений и сервисов

Тех­но­ло­гии про­ни­ка­ют повсю­ду, вза­и­мо­дей­ствие чело­ве­ка с циф­ро­вым миром уже ста­но­вит­ся непре­рыв­ным про­цес­сом. Это про­ис­хо­дит за счет гло­баль­но­го рас­про­стра­не­ния Интер­не­та, под­клю­че­ния к нему всех основ­ных устройств и их син­хро­ни­за­ции. Наи­бо­лее про­стой при­мер – «умный» дом.
Такое вза­и­мо­про­ник­но­ве­ние тех­но­ло­гий поз­во­лит нам опти­маль­но исполь­зо­вать все ком­по­нен­ты гло­баль­ной IT-сети (смарт­фон, ноут­бук, авто­мо­биль, теле­ви­зор).

10. Адаптивная архитектура безопасности

С уве­ли­че­ни­ем чис­ла хакер­ских атак ком­па­нии долж­ны будут заду­мать­ся о циф­ро­вой без­опас­но­сти. Вско­ре обес­пе­че­ние мно­го­уров­не­вой без­опас­но­сти ста­нет важ­ным тре­бо­ва­ни­ем для любо­го пред­при­я­тия. По мне­нию экс­пер­тов, лиде­ры в обла­сти IT долж­ны скон­цен­три­ро­вать­ся на выяв­ле­нии и лик­ви­да­ции угроз.

И в этой ситу­а­ции может при­го­дить­ся блок­чейн-тех­но­ло­гия. Дело в том, что при ее исполь­зо­ва­нии иден­ти­фи­ка­ция чело­ве­ка, кон­троль и про­вер­ка досто­вер­но­сти зани­ма­ют мини­маль­ное вре­мя. К тому же блок­чейн гаран­ти­ру­ет абсо­лют­ную точ­ность.

Рынку прогнозируют резкий рост

Российский рынок искусственного интеллекта и машинного обучения ждет взрывной рост, рассчитывают эксперты. По итогам 2020 года он достигнет 700 млн руб., а уже к 2020 году вырастет до 28 млрд руб. Такой рост вполне реален даже с учетом того, что российские компании в этой отрасли пока инвестируют только в самые очевидные решения, считают участники рынка.

Объем рынка искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в России по итогам 2020 года составит 700 млн руб., говорится в отчете TAdviser и «Инфосистемы Джет». К 2020 году рынок вырастет в 40 раз — до 28 млрд руб., прогнозируют компании. Драйверами рынка станут финансовый сектор, ритейл и промышленность, считают авторы исследования. По данным опроса 100 компаний из крупного и среднего бизнеса, около четверти респондентов уже используют технологии МО. 57% опрошенных уверены, что их затраты на ИИ и МО в ближайшие три-пять лет будут расти, причем, по предположению, около трети из них — на 15–20% в год. Для сравнения: по оценке IDC, общемировые расходы на системы ИИ (включая аппаратное и программное обеспечение и соответствующие услуги) увеличатся с $8 млрд в 2020 году до $46 млрд в 2020 году.

В 2007–2020 годах на исследования и разработки в области ИИ в России государство выделило около 23 млрд руб., оценивается в исследовании. Лидеры по объему госфинансирования — проекты для госсектора, транспортной отрасли, обороны и безопасности. Наиболее активно госсектор внедряет системы поддержки принятия решений, распознавание изображений и видео. Среди уже имеющихся примеров применения ИИ и МО в бизнесе в отчете отмечается опыт сервиса HeadHunter, который повысил производительность за счет автомодерации резюме: если в 2020 году усилиями 20 сотрудников обрабатывалось в среднем 20 тыс. новых резюме в день, то в 2020 году на обработку 30 тыс. резюме требуется только 12 сотрудников. Кроме того, «М.Видео» использует машинное обучение для формирования товарных рекомендаций и повышения конверсии покупок на сайте, а «Яндекс» применяет эти технологии в голосовом помощнике «Алиса».

Прогнозируемый рост вполне реален, поскольку ИИ и МО будут проникать практически во все области IT, считает руководитель направления «Инновационные решения» группы «БДО Юникон» Дмитрий Буслов. «Оценка 2020 года мне кажется даже несколько заниженной»,— добавляет он. Оценка текущего объема рынка пессимистична, согласен директор по развитию продуктов «Рамакс интернейшнл» Николай Ситников. Он полагает, что объемы должны быть в несколько раз больше, а темпы роста — ниже. «Просто в России бизнес быстрее выучил урок: не так важна технология, как важно ее практическое применение»,— поясняет господин Ситников. В ближайшие три года стоит ожидать роста прежде всего на рынке МО, где появляется все больше успешных примеров внедрения прикладных решений, а рынок ИИ начнет существенно расти в районе 2020 года, считает эксперт.

Объемы российского рынка оценивать сложно, констатирует гендиректор «ABBYY Россия» Дмитрий Шушкин. Многие компании уже реализуют пилотные проекты в сфере ИИ, но пока не раскрывают данные об инвестициях; кроме того, размер рынка сильно зависит от того, что относить к ИИ, поясняет он. Согласно проведенному Accenture в 2020 году опросу российских компаний, в ближайшие три года они планируют инвестировать во встроенный ИИ (31,1%), машинное обучение (30,2%) и обработку данных на естественном языке (27,4%), приводит данные господин Шушкин. «Наши компании прагматичны в выборе решений: их интересует высокий возврат инвестиций в перспективе двух-трех лет. В приоритете не технологии, которые со временем изменят рынок, а решения, без которых уже просто невозможно идти вперед»,— считает он.

Развитие искусственного интеллекта в мире: Россия и мировая статистика

Продолжая серию публикаций об актуальных подходах ведущих технологических государств к развитию и использованию технологий искусственного интеллекта (ИИ), предлагаем вашему вниманию обзор стратегии Российской Федерации в отношении развития ИИ, а также общие сведения о развитии технологий ИИ в передовых странах. Предыдущие обзоры, посвящённые стратегиям развития ИИ в США, Китае, Великобритании, ЕС, Франции, Германии, Израиле см. здесь и здесь.

Российская Федерация

Создание экосистемы цифровой экономики России, устранение существующих препятствий развития, повышение конкурентоспособности.

«Кто бы ни стал лидером в этой области – он будет править миром» (президент России).

  • нормативное регулирование;
  • кадры и образование;
  • формирование исследовательских компетенций и технических заделов;
  • информационная инфраструктура;
  • информационная безопасность;
  • цифровое здравоохранение;
  • цифровое строительство, цифровизация сельского хозяйства, цифровой транспорт и логистика, цифровой город.
  1. Удаётся собирать большую часть данных граждан своей страны, что во многом объясняется активной политикой правительства, нацеленной на собственных цифровых лидеров.
  2. Сильная научная школа и множество «цифровых талантов».
  1. Возможности ИИ у российского бизнеса и общества не востребованы.
  2. В рейтингах стран по уровню развития ИИ Россия отсутствует.
  3. Не удаётся остановить «утечку мозгов».
  4. Недостаточно амбициозные цели реализации ИИ (нет цели стать лидером, создать значимых игроков на мировом рынке и доминировать на национальном рынке).
  1. Российская стратегия развития ИИ не описана, сильные и слабые стороны России на глобальном цифровом рынке в программе «Цифровая экономика» отражены поверхностно.
  2. Российская программа фактически не увязана с другими документами стратегического планирования, такими как Стратегия развития информационного общества и Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации.

Утверждены Стратегия развития информационного общества, программа «Цифровая экономика» и направления развития цифровой экономики, реализуются программы по сокращению цифрового неравенства и государственная программа Российской Федерации «Информационное общество (2011 – 2020 годы)».

Статистическая информация о развитии технологий ИИ

Венчурные инвестиции в ИИ (2020)

Другие страны — 14%

Объявленные инвестиции (2020)

Китай — 1 триллион долларов США до 2030 года.

ЕС — 20 миллиардов долларов США до 2020 года.

Франция- 1,8 млрд долларов США до 2022 года.

Top 10 Digital Transformation Trends For 2020

Predicting 2020 Digital and Tech Trends

Over the last few years, most discussions about the next year’s Digital Transformation trends had begun to feel a bit repetitive: Cloud, Edge Compute, the IoT, AR… It always seemed like the same chairs being rearranged around the same old room. 2020 will be a departure from that. While the same core technologies that dominated these discussions will continue to be foundational to our collective digital transformation journey, 2020 will be defined by a fresh new class of technologies ready to graduate to the sidelines to center stage. Among them: 5G, AI, advanced data analytics, but also some that may surprise you. Without further ado, here are the 10 among them that I believe will be the most significant in 2020.

      5G for You and Me: 2020 will be the year of 5G. With some of the biggest names in telecommunications, like Qualcomm, AT&T, Verizon, Nokia, Ericsson and Huawei making sure that global 5G deployments stay on pace, and the world’s best Android handset makers already releasing 5G phones, 5G will hit the ground running in 2020. In addition to bringing us all faster broadband speeds and more reliable mobile networks, the proliferation of 5G will also accelerate advancements in smart city, smart vehicle, smart manufacturing, and scores of IoT-intensive technologies hungry for 5G. In other words, the true value of 5G won’t be limited to phones. Just about every industry that touches our daily lives will be transformed – for the better – by the technology evolution that will define 2020.

  1. A faster WiFi for a faster world: Although WiFi 6 and 5G are completely different technologies, both will be bringing us much faster processing and wireless connection speeds in 2020. 5G and WiFi 6 working in concert will create the perfect end-to-end combination of ultra-fast connectivity for home and office. Expect download speeds up to 3x faster than were achievable with WiFi 5, but that isn’t the best measure of the new standard’s value. The real value of WiFi 6 will be its ability to extend faster data speeds to far more devices than WiFi 5 was able to manage. This is important for two main reasons: the first is that the number of connected devices on the average WiFi network is expected to grow from roughly 10 now to 50 over the next few years, and that increase will require a faster, more efficient, and smarter WiFi capabilities. The second reason is that the quality and volume of data consumed through WiFi networks are both increasing as well, and WiFi 5 can’t handle the load all that well. WiFi 6 will eliminate these pain points beginning in 2020.
  2. Analytics are the Competitive Advantage: Companies that still aren’t investing heavily in analytics by 2020 probably won’t be in business in 2021. There is simply far too much valuable customer data to be collected, processed and turned into insights for any company to remain competitive without making full use of modern analytics tools. Flying blind and following your gut are no longer viable options when every other business is leveraging sophisticated analytics tools to identify problems, opportunities, and solutions. That’s why we are seeing a consolidation of analytics capabilities across the tech world, from Salesforce acquiring Tableau, to Microsoft creating its own Power Platform. Every major tech company has already figured out that the future is in data—most specifically, the real-time processing of it – and so, regardless of what industry you’re in, analytics will again be one of the most dominant focal points of digital transformation in 2020.

    Bonus Insight: I see a continuation of acquisition, investment and growth for companies like Alteryx, Splunk, SAS and Qlik and Tibco, as the bigger platform players, just like Salesforce did with Tableau, are going to seek acquisitions, joint ventures and/or strategic partnerships.

  3. AI and Machine Learning become force multipliers for data analytics: If you are going to invest in analytics, you also need to invest in AI and machine learning to be able to navigate the vast, churning seas of information and data you aim to put to good use. The value of AI and machine learning to data analytics can be distilled into three separate value propositions: speed, scale, and convenience. Speed and scale speak to the advantage of automating the analysis of massive data sets as opposed to assigning human data analysts to the task. Thanks to AI and machine learning, complex data sets can now be analyzed in a fraction of the time it used to take just two years ago. This is not because computers have become faster or better, but rather because AI and machine learning algorithms have gotten extremely good at data analysis, and because that analysis can easily be scaled in the cloud. On the convenience side, unlike data analysis tools of yore, the addition of AI and machine learning to analytics tools has made them intuitive, easy to use, and much more reliable. As good as they are already getting in 2020, their speed and accuracy is expected to improve considerably in 2020.
  4. Blockchain moves beyond Crypto: I called it last year: Blockchain was overhyped and thus always going to be a bust in 2020. But coming into 2020, I believe that we will finally start to see scale for some meaningful use cases for blockchain beyond cryptocurrency. We know that Amazon Web Services democratizing blockchain technology with their subscription based blockchain-as-a-service platform. And they are not alone on this effort. Many other global leaders are also playing in this space, including Samsung, Microsoft, IBM and China’s Alibaba. What’s more, we are beginning to see real use cases for the technology beyond payments and cryptocurrencies. Look to how blockchain will be used in food safety, intellectual property and royalties, and real estate/asset management for instance. 2020 could be the start of the true rise of Blockchain.
  5. RPA catches a second wind: Robotic Process Automation isn’t new, and is widely considered to be the lowest hanging fruit on the AI tree, but it is nevertheless a very hot topic at every tech and manufacturing conference I have attended in the last eight months. Attended RPA leads the way but as interest and investments continue to grow, and RPA proves itself trustworthy, I believe that 2020 will be a very big year for RPA investments, just as 2020 was with money being poured into companies like Automation Anywhere, UiPath and Blue Prism. Also, enterprise companies like Cisco are already using RPA to help create wiggle room to upskill and augment the value of their existing workforce, and that model is certain to quickly grow into a winning formula. (Smart companies: take note.)
  6. Conversational AI becomes a legitimate interface: I know, Siri still sucks (mostly), and it’s still near-impossible to use voice-to-text to craft a decent chat message. However, I do believe we’ll see at least some form of conversational AI become useful in 2020. On the software side, projects like Microsoft Conversational AI are working incredibly hard to build platforms that cannot just hear correctly, but follow complex conversations and understand the nuances of emotion, all while continuing to improve over time. On the silicon side, chipsets and SOCs developed specifically for smart devices are becoming exceptionally good at isolating human voices from noisy backgrounds, and accurately processing natural language in real time. Will we see radical improvements in everyday consumer tech in 2020? Likely no—but I think that the foundations for the next generation of reliable conversational AI will be solidified in the coming year.
  7. ACPCs transform the laptop market forever: We’re always connected, so we need PCs that are always connected as well. We’ll see an expansion of ACPCs this year with embedded 5G and LTE connectivity, and of course we’ll see some smart business partnerships follow suit (Lenovo and Qualcomm comes to mind, but I anticipate more will come out of the woodwork as ARM based technology makes it possible.)

    Bonus Insight: ACPCs tend to enjoy near-full-day battery life, and may even bring multi-day battery life to laptops next year, making computers truly portable at long last.

  8. Connected vehicles, autonomous drones and Smart Cities become our new reality: Hear me out. I know we’ve been talking about them for years, and we are still not quite there yet, but I think that the combination of edge compute and 5G will bring us significantly closer to truly autonomous cars, drones, and smart(-ish/-er) cities in 2020. Tesla, clearly is the first name on the board in terms of bringing this to market, but this isn’t something only Elon Musk is trying to tackle. This is happening through close strategic alignment between automotive manufacturers and technology makers. Companies like Intel/Nvidia/Qualcomm and BMW/Volvo/Ford are partnering up while Uber is building their autonomous fleet and Amazon is looking to ship your every need to your door via an autonomous drone. to finally bring these long-promised technologies to the market.
  9. XaaS, UX/CX, and privacy: How technology-adjacent Digital Transformation trends will take to center stage in 2020: I have focused a lot on technologies, but let’s face it: Digital Transformation is about more than just the sum of its technological parts. Change itself is a core driver of Digital Transformation, and change almost always transcends the tools that enable it. Because of this, I need to highlight the technology-adjacent trends that I believe will dominate Digital Transformation discussions in 2020: Top of my list are XaaS (everything as a service), UX/CX (User/Customer Experience), and digital privacy.

    XaaS:Everything-as-a-Service will gain even more momentum in 2020 than it did in 2020, in even the most hardware-driven industries/sectors of technology. Hewlett Packard Enterprise announced they would offer everything in their portfolio as a service by 2022. This is just one big example, but all of the on-prem providers are moving in this direction. As we continue to see the evolution of onsite, off-side, cloud, hybrid, etc., “big IT” will move on-premises as-a-Service, right alongside big data, analytics, blockchain and more. Everything as a Service has been building up to this for a few years now, but 2020 will be the year it goes completely mainstream.

    User and Customer Experience: As digital transformation success is intimately tied to user and customer experience(UX/CX), that emphasis will continue to drive business investments in digital transformation. On the one hand, this is especially true as organizations increasingly transition from building internal competencies and improving efficiency to executing on their vision. On the other, improvements in connectivity (5G, WiFi 6), compute capabilities (cloud, edge, machine learning), smart automation (RPA, AI), and intuitive user interfaces (conversational AI, gesture analysis, AR) will combine to make 2020 an inflection point for UX and CX across a breadth of industries ranging from retail and hospitality to transportation and healthcare.

    Digital Privacy: Thanks in part to scores of privacy failures from technology companies in recent years, the establishment of the EU’s General Data Protection Regulation, and growing calls in the U.S. to impose controls on technology companies, we will be seeing more companies finally get serious about privacy and data security issues in 2020. I expect that many will adopt privacy and transparency as a brand differentiator, allowing users to opt in or out of data collection schemes with greater ease and awareness than in the past. The real question will be whether companies like Amazon (via Alexa) and Facebook will join in or continue to quietly gather all the data they can from users. Beyond that, the opportunity for legacy high-tech companies like including but not limited to Dell, Cisco, IBM and HPE to create some real and meaningful structure around data security and privacy could lead the way to a digital privacy renaissance starting in 2020. It will be interesting to see what companies step up to drive privacy, which companies stay status quo, and what companies continue to raid data like it’s the “Lost Ark.”

    In closing

    While older, more mature foundational technologies will continue to find themselves at the center of most digital transformation initiatives, especially in the enterprise, I believe that these ten specific trends will both dominate digital transformation discussions and inform the trajectory of successful digital transformation programs in 2020. If you were looking for a cheat-sheet of the ten most critical business trends to prepare for (or invest in) in 2020, this is it.

    Visualizing The Trends: (An Infographic)

    2020 DX Trends Infographic

    Predicting 2020 Digital and Tech Trends

    Over the last few years, most discussions about the next year’s Digital Transformation trends had begun to feel a bit repetitive: Cloud, Edge Compute, the IoT, AR… It always seemed like the same chairs being rearranged around the same old room. 2020 will be a departure from that. While the same core technologies that dominated these discussions will continue to be foundational to our collective digital transformation journey, 2020 will be defined by a fresh new class of technologies ready to graduate to the sidelines to center stage. Among them: 5G, AI, advanced data analytics, but also some that may surprise you. Without further ado, here are the 10 among them that I believe will be the most significant in 2020.

        5G for You and Me: 2020 will be the year of 5G. With some of the biggest names in telecommunications, like Qualcomm, AT&T, Verizon, Nokia, Ericsson and Huawei making sure that global 5G deployments stay on pace, and the world’s best Android handset makers already releasing 5G phones, 5G will hit the ground running in 2020. In addition to bringing us all faster broadband speeds and more reliable mobile networks, the proliferation of 5G will also accelerate advancements in smart city, smart vehicle, smart manufacturing, and scores of IoT-intensive technologies hungry for 5G. In other words, the true value of 5G won’t be limited to phones. Just about every industry that touches our daily lives will be transformed – for the better – by the technology evolution that will define 2020.

    1. A faster WiFi for a faster world: Although WiFi 6 and 5G are completely different technologies, both will be bringing us much faster processing and wireless connection speeds in 2020. 5G and WiFi 6 working in concert will create the perfect end-to-end combination of ultra-fast connectivity for home and office. Expect download speeds up to 3x faster than were achievable with WiFi 5, but that isn’t the best measure of the new standard’s value. The real value of WiFi 6 will be its ability to extend faster data speeds to far more devices than WiFi 5 was able to manage. This is important for two main reasons: the first is that the number of connected devices on the average WiFi network is expected to grow from roughly 10 now to 50 over the next few years, and that increase will require a faster, more efficient, and smarter WiFi capabilities. The second reason is that the quality and volume of data consumed through WiFi networks are both increasing as well, and WiFi 5 can’t handle the load all that well. WiFi 6 will eliminate these pain points beginning in 2020.
    2. Analytics are the Competitive Advantage: Companies that still aren’t investing heavily in analytics by 2020 probably won’t be in business in 2021. There is simply far too much valuable customer data to be collected, processed and turned into insights for any company to remain competitive without making full use of modern analytics tools. Flying blind and following your gut are no longer viable options when every other business is leveraging sophisticated analytics tools to identify problems, opportunities, and solutions. That’s why we are seeing a consolidation of analytics capabilities across the tech world, from Salesforce acquiring Tableau, to Microsoft creating its own Power Platform. Every major tech company has already figured out that the future is in data—most specifically, the real-time processing of it – and so, regardless of what industry you’re in, analytics will again be one of the most dominant focal points of digital transformation in 2020.

      Bonus Insight: I see a continuation of acquisition, investment and growth for companies like Alteryx, Splunk, SAS and Qlik and Tibco, as the bigger platform players, just like Salesforce did with Tableau, are going to seek acquisitions, joint ventures and/or strategic partnerships.

    3. AI and Machine Learning become force multipliers for data analytics: If you are going to invest in analytics, you also need to invest in AI and machine learning to be able to navigate the vast, churning seas of information and data you aim to put to good use. The value of AI and machine learning to data analytics can be distilled into three separate value propositions: speed, scale, and convenience. Speed and scale speak to the advantage of automating the analysis of massive data sets as opposed to assigning human data analysts to the task. Thanks to AI and machine learning, complex data sets can now be analyzed in a fraction of the time it used to take just two years ago. This is not because computers have become faster or better, but rather because AI and machine learning algorithms have gotten extremely good at data analysis, and because that analysis can easily be scaled in the cloud. On the convenience side, unlike data analysis tools of yore, the addition of AI and machine learning to analytics tools has made them intuitive, easy to use, and much more reliable. As good as they are already getting in 2020, their speed and accuracy is expected to improve considerably in 2020.
    4. Blockchain moves beyond Crypto: I called it last year: Blockchain was overhyped and thus always going to be a bust in 2020. But coming into 2020, I believe that we will finally start to see scale for some meaningful use cases for blockchain beyond cryptocurrency. We know that Amazon Web Services democratizing blockchain technology with their subscription based blockchain-as-a-service platform. And they are not alone on this effort. Many other global leaders are also playing in this space, including Samsung, Microsoft, IBM and China’s Alibaba. What’s more, we are beginning to see real use cases for the technology beyond payments and cryptocurrencies. Look to how blockchain will be used in food safety, intellectual property and royalties, and real estate/asset management for instance. 2020 could be the start of the true rise of Blockchain.
    5. RPA catches a second wind: Robotic Process Automation isn’t new, and is widely considered to be the lowest hanging fruit on the AI tree, but it is nevertheless a very hot topic at every tech and manufacturing conference I have attended in the last eight months. Attended RPA leads the way but as interest and investments continue to grow, and RPA proves itself trustworthy, I believe that 2020 will be a very big year for RPA investments, just as 2020 was with money being poured into companies like Automation Anywhere, UiPath and Blue Prism. Also, enterprise companies like Cisco are already using RPA to help create wiggle room to upskill and augment the value of their existing workforce, and that model is certain to quickly grow into a winning formula. (Smart companies: take note.)
    6. Conversational AI becomes a legitimate interface: I know, Siri still sucks (mostly), and it’s still near-impossible to use voice-to-text to craft a decent chat message. However, I do believe we’ll see at least some form of conversational AI become useful in 2020. On the software side, projects like Microsoft Conversational AI are working incredibly hard to build platforms that cannot just hear correctly, but follow complex conversations and understand the nuances of emotion, all while continuing to improve over time. On the silicon side, chipsets and SOCs developed specifically for smart devices are becoming exceptionally good at isolating human voices from noisy backgrounds, and accurately processing natural language in real time. Will we see radical improvements in everyday consumer tech in 2020? Likely no—but I think that the foundations for the next generation of reliable conversational AI will be solidified in the coming year.
    7. ACPCs transform the laptop market forever: We’re always connected, so we need PCs that are always connected as well. We’ll see an expansion of ACPCs this year with embedded 5G and LTE connectivity, and of course we’ll see some smart business partnerships follow suit (Lenovo and Qualcomm comes to mind, but I anticipate more will come out of the woodwork as ARM based technology makes it possible.)

      Bonus Insight: ACPCs tend to enjoy near-full-day battery life, and may even bring multi-day battery life to laptops next year, making computers truly portable at long last.

    8. Connected vehicles, autonomous drones and Smart Cities become our new reality: Hear me out. I know we’ve been talking about them for years, and we are still not quite there yet, but I think that the combination of edge compute and 5G will bring us significantly closer to truly autonomous cars, drones, and smart(-ish/-er) cities in 2020. Tesla, clearly is the first name on the board in terms of bringing this to market, but this isn’t something only Elon Musk is trying to tackle. This is happening through close strategic alignment between automotive manufacturers and technology makers. Companies like Intel/Nvidia/Qualcomm and BMW/Volvo/Ford are partnering up while Uber is building their autonomous fleet and Amazon is looking to ship your every need to your door via an autonomous drone. to finally bring these long-promised technologies to the market.
    9. XaaS, UX/CX, and privacy: How technology-adjacent Digital Transformation trends will take to center stage in 2020: I have focused a lot on technologies, but let’s face it: Digital Transformation is about more than just the sum of its technological parts. Change itself is a core driver of Digital Transformation, and change almost always transcends the tools that enable it. Because of this, I need to highlight the technology-adjacent trends that I believe will dominate Digital Transformation discussions in 2020: Top of my list are XaaS (everything as a service), UX/CX (User/Customer Experience), and digital privacy.

      XaaS:Everything-as-a-Service will gain even more momentum in 2020 than it did in 2020, in even the most hardware-driven industries/sectors of technology. Hewlett Packard Enterprise announced they would offer everything in their portfolio as a service by 2022. This is just one big example, but all of the on-prem providers are moving in this direction. As we continue to see the evolution of onsite, off-side, cloud, hybrid, etc., “big IT” will move on-premises as-a-Service, right alongside big data, analytics, blockchain and more. Everything as a Service has been building up to this for a few years now, but 2020 will be the year it goes completely mainstream.

      User and Customer Experience: As digital transformation success is intimately tied to user and customer experience(UX/CX), that emphasis will continue to drive business investments in digital transformation. On the one hand, this is especially true as organizations increasingly transition from building internal competencies and improving efficiency to executing on their vision. On the other, improvements in connectivity (5G, WiFi 6), compute capabilities (cloud, edge, machine learning), smart automation (RPA, AI), and intuitive user interfaces (conversational AI, gesture analysis, AR) will combine to make 2020 an inflection point for UX and CX across a breadth of industries ranging from retail and hospitality to transportation and healthcare.

      Digital Privacy: Thanks in part to scores of privacy failures from technology companies in recent years, the establishment of the EU’s General Data Protection Regulation, and growing calls in the U.S. to impose controls on technology companies, we will be seeing more companies finally get serious about privacy and data security issues in 2020. I expect that many will adopt privacy and transparency as a brand differentiator, allowing users to opt in or out of data collection schemes with greater ease and awareness than in the past. The real question will be whether companies like Amazon (via Alexa) and Facebook will join in or continue to quietly gather all the data they can from users. Beyond that, the opportunity for legacy high-tech companies like including but not limited to Dell, Cisco, IBM and HPE to create some real and meaningful structure around data security and privacy could lead the way to a digital privacy renaissance starting in 2020. It will be interesting to see what companies step up to drive privacy, which companies stay status quo, and what companies continue to raid data like it’s the “Lost Ark.”

      In closing

      While older, more mature foundational technologies will continue to find themselves at the center of most digital transformation initiatives, especially in the enterprise, I believe that these ten specific trends will both dominate digital transformation discussions and inform the trajectory of successful digital transformation programs in 2020. If you were looking for a cheat-sheet of the ten most critical business trends to prepare for (or invest in) in 2020, this is it.

      Visualizing The Trends: (An Infographic)

      ТЕХНОЛОГИИ, ИНЖИНИРИНГ, ИННОВАЦИИ

      Измеритель диаметра, измеритель эксцентриситета, автоматизация, ГИС, моделирование, разработка программного обеспечения и электроники, БИМ

      Тенденции мирового рынка информационных технологий: настоящее и ближайшее будущее

      Компаниям придется привыкнуть к эпохе «цифрового беспорядка», для которой характерно все более сложное сочетание правил управления цифровой экономикой в условиях растущей геополитической конкуренции. Об этом говорится в исследовании, обнародованном аналитиками A.T. Kearney в конце июня. По прогнозам экспертов, к 2030 году наступит новая цифровая эра, содержание которой будет определяться траекторией развития глобальной нормативно-правовой среды для технологий, а также степенью открытости интернета. Чтобы помочь фирмам подготовиться к будущей эре, A.T. Kearney представила схему стратегической цифровой трансформации и предупредила, что компании не могут позволить себе пассивно наблюдать за цифровой революцией. Они должны активно приспосабливаться к нынешнему беспорядку, а также готовиться к будущему цифровому «порядку» с помощью цифровых преобразований.

      Большое внимание уделяется «технологическому удару», связанный с такими ключевыми вопросами, как конфиденциальность потребителей, защита данных и антиконкурентная практика. По словам экспертов, Ммогие правительства стремятся подобрать такую политику, чтобы минимизировать недостатки системы, и эти действия напрямую повлияют на способность компаний эффективно использовать цифровые технологии в ближайшие годы.

      Этот цикл инноваций, принятия и регулирования согласуется с предыдущими волнами технологических изменений. В исследовании A.T. Kearney предлагаются четыре сценария появления цифрового порядка, основанные на двух основных переменных – регуляторной деятельности и развитии цифровой среды. Среди представленных вариантов имеется и «холодная цифровая война», и «расщепленный интернет. Специалисты считают, что возможны все варианты развития будущих технологий, а на отдельных рынках они уже реализуются к концу июня 2020 года. [1]

      10 технологических трендов от Gartner на 2020 год

      В апреле года аналитическая компания Gartner назвала 10 технологических трендов на 2020 год.

      1. Автономные устройства

      Автономные устройства используют искусственный интеллект для решения задач, традиционно выполняемых людьми. Выделяют пять направлений развития автономных устройств: робототехника, транспортные средства, дроны, бытовая техника и приложения. По прогнозам экспертов, развитие систем ИИ все больше будет определяться взаимодействием автономных устройств.

      По мнению Gartner, в число главных технологических трендов в 2020 году войдут блокчейн и виртуальная реальность

      2. Дополненная аналитика

      Дополненная аналитика позволяет проверить больше гипотез и тем самым открывает больше возможностей для обработки и анализа данных. Автоматизированные сводки дополненной аналитики будут встраиваться в корпоративные приложения, чтобы оптимизировать принимаемые решения и действия всех сотрудников.

      3. Разработка приложений на основе ИИ

      Благодаря новым платформам профессиональные разработчики приложений получат возможность встраивать модели и функции на основе ИИ в свои работы, не обращаясь за помощью к специалисту по анализу данных. При этом часть задач разработчика решается автоматически, а сами средства разработки эволюционируют от решения простых задач к автоматизации более сложной деятельности за счет встроенных знаний в конкретной предметной области.

      4. Цифровые двойники


      Цифровой двойник — это цифровое отражение реального объекта, процесса или системы. Отдельные цифровые двойники могут взаимодействовать друг с другом, образуя более сложные и крупные системы. В основном они применяются в интернете вещей: обеспечивают мониторинг технического состояния, указывают на возможные пути повышения эффективности и используются для разработки новых технологий и услуг. Предполагается, что следующим шагом станут цифровые двойники целых компаний.

      5. Усиление периферийных вычислений

      При периферийных вычислениях обработка информации осуществляется на устройствах, непосредственно использующих эти данные, с целью локализации трафика и уменьшения задержек. Аналитики считают, что периферия будет становиться все более интеллектуальной благодаря встроенным сенсорам, запоминающим и вычислительным компонентам на основе ИИ.

      6. Технологии с эффектом погружения

      Дополненная, смешанная и виртуальная реальность изменяют способ восприятия мира пользователем и формируют новый опыт погружения. В Gartner уверены, что мультимодальный интерфейс будет связывать людей с цифровым миром через сотни периферических устройств, воздействуя на все органы чувств и усовершенствованные машинные «органы восприятия».

      В апреле 2020 года аналитическая компания Gartner назвала 10 технологических трендов на 2020 год

      Блокчейн потенциально способен снизить издержки, сократить сроки расчетов по сделкам и улучшить движение денежных средств. Блокчейн также открыл дорогу множеству решений, которые используют отдельные его элементы и преимущества, хотя они пока не реализуют модель децентрализованной сети.

      8. «Умные» пространства

      «Умное» пространство — это физическая или цифровая среда, в рамках которой взаимодействуют люди и информационные системы. «Умные» пространства развиваются по пяти ключевым направлениям: открытость, связность, координация, интеллект и масштаб. Самым развитым примером являются «умные» города.

      9. Цифровая этика и конфиденциальность

      Правительства ужесточают законы, касающиеся цифровой этики и приватности, а потребители тщательно следят за использованием личной информации. Предприятия, не уделяющие внимания этому аспекту, рискуют потерять клиентов.

      10. Квантовые вычисления

      Квантовые компьютеры способны полностью изменить персонализированную медицину, оптимизацию машинного обучения и ИИ, исследования материалов и другие области. Однако к апрелю 2020 года технология находится в зачаточном состоянии.

      Топ-10 трендов в сфере управления и анализа данных

      19 февраля 2020 года компания Gartner представила 10 трендов в сфере управления и анализа данных на 2020-й и последующие годы.

      IDC составила ключевые прогнозы для ИТ-директоров на 2020 и последующие годы

      31 октября 2020 года аналитическая компания IDC обнародовала список тенденций, с которыми, по мнению экспертов, ИТ-директорам предстоит столкнуться в 2020 и последующие годы. Такие руководители должны быть гибкими, способными к взаимодействию и ориентированными на результаты.

      В IDC ожидают большие изменения в роли директоров по информационным технологиям по мере развития собственных потребностей и стратегии их компаний. Они стремятся перестроить себя в связи с экспоненциальными темпами цифровой трансформации, отмечается в докладе. Основные прогнозы для ИТ-директоров следующие:

      По словам аналитиков IDC, ИТ-директора должны быть гибкими, способными к взаимодействию и ориентированными на результаты

      1. К 2021 году 70% ИТ-директоров в силу своего рода деятельности будут использовать Agile-взаимодействие посредством API и архитектур, которые связывают цифровые решения от облачных вендоров, системных разработчиков, стартапов и др.

      2. По прогнозам исследователей, к 2021 году 70% ИТ-директоров будут активно использовать данные и искусственный интеллект в ИТ-операциях, инструментах и процессах. К этому их будет подталкивать необходимость снижения расходов, улучшения корпоративной ИТ-гибкости и ускорения развития инноваций.

      3. К 2022 году 65% компаний будет поручать своим ИТ-директорам трансформацию и модернизацию политик управления предприятиями, чтобы воспользоваться новыми возможностями и противостоять новым рискам, созданным искусственным интеллектом, машинным обучением, конфиденциальностью и этикой в области данных.

      4. 75% успешных цифровых стратегий к 2022 году будут построены преобразованными ИТ-организациями, имеющими модернизированную и рационализированную инфраструктуру, приложения и архитектуры данных.

      5. К 2020 году привлечение 80% ИТ-директоров в состав исполнительного руководства будет окупаться достижением ключевых показателей, которые определяют эффективность использования информационных технологий для повышения производительности бизнеса и роста.

      6. К 2020 году около 60% ИТ-директоров начнут создавать системы доверия к цифровым технологиям, которые выходят за пределы предотвращения кибератак и позволяют компаниям устойчиво восстанавливаться после неблагоприятных ситуаций, событий и эффектов.

      7. К 2022 году 75% ИТ-директоров, которые не перекладывают свои организационные обязанности на уполномоченные группы разработки ИТ-продуктов, чтобы способствовать цифровым инновациям, развитию новых технологий и масштабированию бизнеса, не справятся со своими задачами.

      8. В IDC предсказывают, что к 2022 году круг специалистов по развивающимся технологиям будет не менее чем на 30% ниже мирового спроса, а эффективное развитие навыков и удержание профессионалов на работе станут дифференцирующими стратегиями для компаний.

      9. К 2021 году примерно 65% ИТ-директоров распространят Agile- и DevOps-практики на более широкий бизнес, чтобы достичь скорости, необходимой для развития инноваций, выполнения задач и осуществления перемен.

      10. Еще один аналитический прогноз предполагает, что к 2023 году порядка 70% руководителей в области информационных технологий, которые не смогут управлять организацией ИТ-структуры компании, стратегией и операциями, разделенными между периферийными вычислениями, операционными и информационными технологиями, не выдержат профессиональную гонку.

      В исследовании также отмечается, что в 2014 году ИТ-директора были «простыми ребятами из ИТ», которые работали далеко на заднем плане. Теперь таких руководителей ценят за их способность привносить в компанию дальновидный стратегический взгляд и навыки, которые будут востребованы в будущем. [2]

      Топ-10 ИТ-прогнозов от IDC

      В конце октября 2020 года аналитическая компания IDC представила исследование, в котором отразило 10 ведущих мировых тенденций развития ИТ-индустрии на последующие годы.

      1. К 2022 году более 60% глобального ВВП будет поступать от цифровых технологий и решений

      Те производители, которые не смогут оцифровать свои операции и предложения, проиграют конкурентам, поскольку традиционный рынок вскоре отойдет в прошлое.

      Аналитическая компания IDC представила исследование, в котором отразило 10 ведущих мировых тенденций развития ИТ-индустрии на последующие годы

      2. К 2023 году 75% всех расходов на ИТ будут связаны с разработкой платформ для продвижения продукции

      Более 90% всех предприятий создадут собственные цифровые ИТ-среды для дальнейшего развития в условиях цифровой экономики. По данным исследования IDC, почти половина компаний заявили о своей «устремленности в цифровые технологии». Это означает, что они приготовились к разработке цифровых стратегий и архитектуры, которые имитируют работу компаний, которые изначально построили бизнес вокруг цифровых технологий. Такие предприятия и организации используют облачные, Agile и DevOps-практики, цифровые инновационные платформы и сообщества, а также интегрированное управление данные и монетизацию.

      3. К 2022 году более 40% облачных организаций будут использовать периферийные вычисления (edge computing), а 25% конечных устройств и систем будут выполнять их с помощью алгоритмов искусственного интеллекта

      Периферийные вычисления — это метод оптимизации облачных вычислительных систем путем выполнения обработки данных на периферии сети, недалеко от источника. Он не только повышает эффективность использования приложений для вычислений и работы с данными, но и способствует более активному внедрению новейших технологий, таких как искусственный интеллект и 5G-коммуникации, отмечают аналитики.

      4. К 2022 году 90% всех приложений будут основаны на архитектуре микросервисов, которые улучшат возможность разработки, отладки, обновления и использования стороннего кода

      К 2022 году 35% всех прикладных приложений будут облачными. По словам аналитиков, в цифровой экономике компании должны предлагать высококачественные приложения для удовлетворения потребностей бизнеса. Такие условия приводят к переходу на так называемые «супергибкие приложения» — контейнерые, бессерверные вычисления и другие технологияи, которые обладают такие параметрами, как модульность, распределенность, постоянная обновляемость и отношение к облачным вычислениям. Объединяя такие приложения с подходами, вроде Agile и DevOps, компании могут быстрее развивать инновации, чем прежде.

      5. К 2024 году новый тип профессиональных разработчиков, создающих код без использования собственных скриптов, увеличит сообщество программистов в целом на 30%. Это станет дополнительным катализатором цифровой трансформации.

      Новый подход к разработке приложений на основе максимального использования готовых модулей ускорит цифровое преобразование благодаря привлечению новых работников, считают исследователи. Растущая популярность платформ, требующих минимальной или совсем нулевой доработки кода, а также основанных на моделях инструментов разработки откроют компаниям доступ к новому классу разработчиков, способных создавать цифровые решения чаще.

      6. С 2020 по 2023 годы будет создано больше приложений, чем за последние 40 лет

      Благодаря новым инструментам/платформам, большому количеству разработчиков, гибким методам и возможности повторного использования кода за 2020-2023 годы будет создано 500 млн новых приложений, что превосходит количество программ, созданных за предыдущие 40 лет.

      7. К 2022 году 25% общедоступных облачных вычислений будут проводиться на процессорах с архитектурой, отличной от x86 (в том числе квантовых)

      По прогнозам аналитиков, количество сценариев использования ИТ будет существенно увеличиваться с годами, тем самым создавая широкий спектр специализированных ИТ-требований. Например, требования к обработке ИИ-алгоритмов приводят к необходимости создания еще более мощных процессоров, а компании выбирают вертикально-ориентированные SaaS-решения вдвое чаще по сравнению с горизонтальными приложениями.

      8. К 2024 году пользовательские интерфейсы с поддержкой ИИ и автоматизацией процессов заменят треть сегодняшних экранных приложений

      К 2022 году 30% предприятий будут использовать технологии распознавания речи для взаимодействия с клиентами, а ИИ будет все чаще применяться в качестве основного пользовательского интерфейса для ряда приложений и сервисов. Наряду с автоматизацией это позволит максимизировать производительность труда сотрудников.

      9. К 2022 году 50% серверов станут шифровать все данные

      Более 50% предупреждений о безопасности будут обрабатываться автоматическими механизмами на базе ИИ, и 150 млн человек получат цифровые идентификаторы на основе блокчейна. Новые технологии, такие как шифрование, блокчейн, машинное обучение и аналитика, будут использоваться для улучшения мер безопасности.

      10. К 2022 году на четырех крупнейших облачных «мегаплатформах» будет размещено 80% приложений

      В ближайшие годы предприятия начнут активно использовать интегрированные гибридные и многоузловые инструменты и стратегии. Отсутствие интегрированной стратегии приведет к субоптимальному распределению ресурсов, ограниченному доступу к технологическим новинкам, более длительному выявлению и решению проблем, что современные компании себе позволить не могут. К 2024 году 90% организаций будут использовать гибридные облачные технологии и инструменты. [3]

      Топ 10 прогнозов по ИТ от Gartner

      В октябре 2020 года на конференции Gartner/ITxpo 2020 в Орландо, штат Флорида (США) аналитики Gartnerпредставили 10 предсказаний в области информационных технологий на 2020 и последующие годы. В исследовательском докладе нашли отражение новые технологии, которые способны изменить существующие бизнес-модели и привести к созданию новых. Задача руководителей ИТ-компаний состоит в том, чтобы определить необходимость преобразований с точки зрения своих клиентов и поддержать новые цифровые бизнес-модели.

      Аналитики Gartner сделали прогнозы по развитию ИТ в различных областях

      1. К 2020 году 80% проектов, предполагающих внедрение технологий искусственного интеллекта, будут разрабатываться несколькими талантливыми сотрудниками и не будут активно использоваться внутри компании.

      Хотя ИИ может в любой момент предоставить информацию в реальном времени на любом этапе проекта и тем самым улучшить производительность компании, большинство организаций предпочитают оставаться на стартовых позициях. Чтобы обеспечить прорыв ИИ-проектов, руководителям придется взять на себя ответственность и поддержать их, обозначив, насколько они необходимы для развития бизнеса, говорится в отчете Gartner.

      2. К 2023 году количество пропавших людей сократится на 80% по сравнению с 2020 годом благодаря технологии распознавания лиц.

      Уже в 2020 году технологии распознавания лиц стали активно использоваться в различных областях – к примеру, на международных рейсах в аэропортах США. Всего несколько секунд проверки, и личность человека подтверждена. Gartner считает, что эта технология вскоре найдет себе применение и в сфере борьбы с браконьерством, позволяя отыскивать пропавших животных, виды которых находятся под угрозой вымирания, например, незаконно вывезенных слонов, носорогов и львов. Кроме того, подобная технология может использоваться для анализа транспортных контейнеров и упаковок, которые могут быть повреждены во время доставки.

      3. К 2023 году частота обращений в отделения неотложной помощи США уменьшится на 20 млн благодаря виртуальному уходу за пациентами с хроническими заболеваниями.

      Хроническим считается заболевание, которое длится более 3 месяцев. Хроническими заболеваниями страдает более 40% населения развитых стран, а в целом на них приходится 75% расходов на здравоохранение. Появление виртуальных помощников на основе искусственного интеллекта поможет изменить эту ситуацию.

      4. К 2023 году 25% организаций потребуют от сотрудников подписать отказ от киберзапугивания, но 70% этих инициатив потерпят неудачу.

      В Gartner считают, что к 2020 году доля судебных процессов, связанных с притеснениями на рабочем месте, увеличится на 44% по сравнению с 2020 годом. Больше внимания станет уделяться тому, как сотрудники используют социальные сети в рабочем контексте, а также использованию ИИ и машинного обучения для мониторинга киберзапугивания на внутренних форумах сотрудников. Руководители должны быть готовы прекратить такие киберзапугивания, чтобы обеспечить безопасную и комфортную рабочую среду.

      5. В течение 2022 года 75% организаций, которые ведут политику обеспечения социокультурного многообразия и учёта индивидуальных особенностей персонала, обеспечат себе финансовое преимущество.

      Gartner прогнозирует, что в 2020 году более 75% крупных предприятий поставят себе цель обеспечить социокультурное многообразие сотрудников за 2020-2022 годы. К 2020 году 10% крупных предприятий уже будут иметь стратегии для привнесения неочевидных аспектов разнообразия (например, стилей и видов мышления).

      6. К 2021 году 75% публичных компаний, использующих блокчейн-технологии, пострадают из-за закона о защите конфиденциальных данных, поскольку почти во всех блокчейн-системах так или иначе используются персональные данные.

      Gartner отмечает, что к концу 2021 года будет предъявлено более миллиарда жалоб на несоблюдение закона о конфиденциальности данных, а к 2022 году более 75% компаний, связанных с коммерцией или технологиями, начнут менять внутренние правила конфиденциальности, чтобы они соответствовали общему регламенту по защите персональных данных.

      7. К 2023 году регламент о защите персональных данных значимо сократит доход от онлайн-бизнеса.

      Новые положения о защите конфиденциальных данных значимо снизят применение «cookies», что скажется на доходах от персонализированной рекламы. Gartner предсказывает, что к концу 2020 года доход от рекламы пяти крупнейших компаний по маркетингу в сфере коммерции упадет на 10%.

      8. К 2022 году быстрое развитие цифровых технологий поможет преобразовать информационные возможности в материальную продукцию благодаря облачной экономике.

      «Умные» машины – будущее любого производства, а «умные» и взаимосвязанные продукты и платформы, способные преобразовать информационные возможности в новые сервисы и соответствующий доход – будущее сферы услуг. Если производители собираются сохранить валовую прибыль, необходимую для дальнейшего развития бизнеса, им придется отказаться от транзакционных доходов и создать новую бизнес-модель.

      9. В 2022 году компании, которые выполняют функцию консультантов и помощников цифровых гигантов, захватят 40% мирового рынка в каждой отрасли.

      Gartner предсказывает, что к 2022 году на рынке информационных технологий останется еще меньше фирм, чем в 2020 году, а уже существующая тенденция к объединению компаний и сотрудничеству указывает, в каком направлении развивается рынок. Среднее число партнеров любого предприятия растет и будет продолжать расти – в среднем от 78 компаний-партнеров до 143 к 2020 году. Эта тенденция обусловлена тем, что лидеры цифровых технологий стремятся сохранить преимущество и расширить рынок. Gartner также полагает, что немалую роль с таком развитии сыграют Интернет вещей и аналитика, и прогнозирует высокие темпы роста рынка в 2020 году.

      10. Через 2021 год скандалы в социальных сетях и кибератаки отрицательно повлияют на доверие потребителей.

      Как и многие другие аналитические фирмы, в том числе Forrester, создавшая систему Zero Trust Security, Gartner прогнозирует массовые кибератаки и утечку конфиденциальных данных, что приведет к скандалам в соцсетях. Устаревшие подходы к безопасности не могут защитить компании, а многочисленные бреши в защите, которая не способна прикрыть все возможные уязвимые точки, позволяют хакерам значимо влиять на события рынка. [4]

      10 технологий, которые обогатят инвесторов

      23 августа 2020 года финансовый конгломерат Citigroup опубликовал исследование, авторы которого перечислили десять основных технологий, способных обогатить инвесторов и изменить мир.

      Рост числа электромобилей породил спрос на соответствующие по эффективности аккумуляторы, и множество компаний занялись разработками технологии, способной конкурировать с двигателем внутреннего сгорания. По мнению аналитиков, именно твердотельные батареи соответствуют необходимым критериям и имеют достаточный потенциал для развития: уже понятно, что они превосходят обычные двигатели с точки зрения безопасности, устойчивости к утечке и воспламенению, относительной продолжительности жизни и отсутствия деградации. Появление полностью твердотельных батарей позволит быстрее заряжать батареи и дольше удерживать заряд, а это в свою очередь ускорит распространение электромобилей.

      Citigroup опубликовал исследование, авторы которого перечислили десять основных технологий, способных обогатить инвесторов и изменить мир

      Терапия против старения Научные достижения позволили ученым изучить процесс старения, а это, в свою очередь, должно стать отправной площадкой для антивозрастной терапии. Многие биотехнологические компании, в том числе Unity Biotechnology и Calico (дочерняя компания Google), уже занимаются подобными разработками.

      Автономные транспортные сети

      По мнению аналитиков Citigroup, автомобили до сих пор не полностью используют имеющийся потенциал. Благодаря развитию искусственного интеллекта, интернета вещей и общедоступности высокоскоростного подключения стало возможно развитие автономной транспортной сети, объединяющей беспилотные средства передвижения. Такая сеть позволит не только создать специальные беспилотные такси, но и предоставит возможность «подписки» на использование автомобиля.

      «Большие данные» и здравоохранение

      С развитием ИИ и машинного обучения появилась возможность анализа огромных массивов данных. Полученные выводы могут использоваться в различных областях: интерпретации результатов визуализационных методов исследования, дифференциальная диагностика, системы поддержки принятия врачебных решений и многое другое.

      Динамический доступ к спектру

      Из-за постоянного роста числа беспроводных устройств и развития технологий беспроводной связи требуется выделение дополнительных диапазонов частот, но ограниченность частотного ресурса существенно снижает эффективность такой тактики. Однако эта проблема может быть решена за счет использования новой технологии динамического доступа к спектру лицензированных частот, в которых работают существующие пользователи – она дает возможность нелицензированным пользователям получить доступ к частотному ресурсу наравне с лицензированными пользователями.

      Организация профессиональных соревнований привлекла миллионы поклонников со всего мира, которые приехали на турниры по видеоиграм, таким как Halo, League of Legends и Fortnite. По мере развития индустрии киберспорта аналитики ожидают серьезного развития базовой инфраструктуры (рост зарплаты игроков, подписание контрактов, спонсорство колледжей, медийные сделки), которая в свою очередь будет способствовать росту экономики в целом.

      Новые технологии связи, особенно 5G, способны изменить способ взаимодействия людей на работе и дома. Благодаря интернету вещей (IoT) и межмашинной коммуникации (M2M) беспроводные операторы смогут существенно расширить свой рынок услуг, и считается, что глобальный рынок IoT будет стоить уже $4-11 трлн к 2025 году.

      Плавучие ветряные электростанции

      По мнению аналитиков, на ранних стадиях внедрения плавучим ветряных электростанциям понадобится внешняя поддержка от правительства, но затем они оправдают себя. Развитие этой отрасли также позволит продвинуть вперед разработку твердотельных акккумуляторов и производство турбин.

      «Разрушители рынка недвижимости»

      Прозрачность и огромная скорость различного рода финансовых операций сведут на нет потребность в посредниках. Появление специализированных электронных систем для подбор и продажи домов вскоре оставит без работы агентов по недвижимости.

      Умные голосовые помощники

      Ожидается, что уже в 2020 году 20% операций со смартфоном будут проводиться с помощью «умных» помощников, а к 2020 году 50% поисковых запросов будут проводиться по голосовой команде. [5]

      Пять ИТ-тенденций, размывающих границу между человеком и машиной

      В августе 2020 года аналитическая компания Gartner представила пять новых тенденций в сфере информационных технологий, которые размывают границу между людьми и машинами.

      Вице-президент по исследованиям Gartner Майк Дж. Уокер (Mike J. Walker) отмечает, что руководителям компаний в любой отрасли придется столкнуться со стремительно развивающимися технологиями, которые серьезно повлияют на взаимодействие с сотрудниками, партнерами и клиентами. ИТ-руководители должны постоянно изучать рынок, оценивать инновации для выявления новых бизнес-возможностей с высоким потенциалом и стратегической значимостью для своего бизнеса, считает эксперт.

      Цикл зрелости технологий в 2020 году, данные Gartner

      С этой целью исследователи ежегодно оценивают цикл зрелости технологий, в рамках которого выделяют ряд инноваций, способных достичь высокого конкурентного преимущества в течение следующих пяти-десяти лет. На основе цикла были выделены пять новых тенденций в ИТ, которые размывают границу между человеком и машиной.

      Во-первых, это «демократизированный искусственный интеллект» — движение за общедоступность технологий ИИ. Gartner считает, что основой для него станут такие технологии, как предоставление платформы ИИ как услуги (PaaS), общий искусственный интеллект (Artificial General Intelligence), автономное вождение (4 и 5 уровня), автономные мобильные роботы, платформы виртуальных собеседников, глубокие нейронные сети, летающие автономные транспортные средства, интеллектуальные роботы и виртуальные помощники. Уокер отмечает, что окончательное внедрение некоторых демократизированных ИИ-технологий, таких как глубокие нейросети и виртуальные помощники, произойдет к 2020-2021 годам. Другие технологии, например, интеллектуальные роботы и PaaS достигнут зрелости в течение пять-десять лет, говорится в исследовании, опубликованном в августе 2020-го.

      Во-вторых, исследователи полагают, что переход от технической инфраструктуры к цифровым экосистемам заложит основу для новых бизнес-моделей, которые сгладят разрыв между людьми и технологиями. Эта тенденция зависит от следующих технологий: блокчейн, цифровые двойники (Digital Twin), платформы для Интернета вещей и графы знаний. Блокчейн и IoT активно используются во всех сферах, а большинство из остальных технологий достигнут зрелости за пять-десять лет, считают исследователи.

      В-третьих, исследователи прогнозируют наступление «трансчеловеческой» эпохи благодаря биохакингу. Биохакинг подразделяется на несколько категорий, в число которых входят технологии повышения возможностей, нутригеномика и экспериментальная биология. Однако до сих пор нет ответа на вопрос, готово ли общество принять такие методики и как решать сопутствующие этические проблемы. В основе биохакинга будут лежать следующие технологии: биочипы, биотехнологии, нейро-компьютерный интерфейс, технологии дополненной реальности и интеллектуальная ткань. Согласно циклу зрелости технологий, дополненная реальность уже вышла на плато повсеместного использования, а биочипы и биотехнологии последуют за ней в течение ближайших пяти-десяти лет.

      В-четвертых, исследователи отмечают прозрачность новых технологий. Они будут все более ориентированы на человека и в конце концов смогут обеспечить прозрачные отношения между людьми и компаниями. Эту тенденцию поддерживают следующие технологии: 4D-печать, среда обитания с мультимедийными и сетевыми возможностями, технологии самовосстановления, интеллектуальная пыль, интеллектуальное рабочее пространство и 3D-дисплеи.

      В-пятых, исследователи обращают внимание на повсеместное распространение инфраструктуры. Эта тенденция связана со следующими технологиями: 5G, углеродные нанотрубки, глубокие нейросети, микросхемы ASIC, нейроморфное оборудование и квантовые вычисления. Ожидается, что эти технологии, в частности 5G и глубокие нейросети, достигнут пика в ближайшие пять лет. [6]

      Цикл зрелости технологий в 2020 году, данные Gartner

      Цикл развития технологий, который Gartner описывает в виде кривой, несколько изменился в 2020 году по сравнению с 2020-м. Так, пропали программно-определяемая кибербезопасность, когнитивные вычисления, машинное обучениеи коммерческие дроны.

      Технологический тренды, влияющие на ИТ-стратегии компаний: видение Сбербанка

      Михаил Хасин, старший управляющий директор Сбербанка, выступая на конференции TAdviser SummIT 30 мая 2020 года, поделился видением технологических трендов, влияющих на ИТ-стратегии компаний.

      Михаил Хасин рассказал на TAdviser SummIT о влиянии технологических трендов на ИТ-стратегии компаний

      В первую очередь, он указал на тектонические изменения во взаимодействии человека с миром: телефон теперь стал единым каналом взаимодействия, которое осуществляется в рамках крупных экосистем.

      Любая крупная экосистема не имеет географических границ, отметил Хасин, в ней взаимодействуют миллионы клиентов, находящихся в любых часовых областях. Эти экосистемы оперируют петабайтами данных, сотнями и тысячами транзакций в секунду. В основе систем – технологические платформы, к которым предъявляются схожие требования, а именно: клиентоцентричность, открытый механизм API, машинное обучение и автоматизированное обслуживания клиентов, обработка данных в оперативной памяти и ряд других.

      Слайд из презентации Михаила Хасина на TAdviser SummIT

      Характеризуя экосистемы нового поколения, представитель Сбербанка выделил в них четыре слоя. Первый слой – универсальный единый фронт-офис, одинаковый для всех цифровых каналов с точки зрения клиентского опыта, то есть позволяющий клиенту начать осуществление покупки в одном канале, продолжить в другом и закончить в третьем. Второй слой – уровень бизнес-логики, где клиенту предлагается сервис. Третий – тот, где находятся продукты и сервисы игроков, участвующих в данной экосистеме. И четвертый слой – уровень больших данных, где находится хранилище и вся аналитика, на основании которой работают механизмы машинного обучения.

      Слайд из презентации Михаила Хасина на TAdviser SummIT

      Для построения такой экосистемы нового поколения необходимы новые процессы разработки и внедрения, и в этом контексте актуален переход на среду разработки DevOps и гибкие методы Agile, что позволяет осуществлять тестирование и установку новых релизов в автоматическом режиме, отметил Михаил Хасин.

      Что касается технологии искусственного интеллекта, то последние годы осуществляются большие объемы инвестиций в машинное обучение, автоматическое принятие решений. Для решений в этой сфере, отметил Михаил Хасин, широко используются технологии с открытым кодом, и этот путь, по его оценке, – максимально быстрый способ развития новых технологий.

      Слайд из презентации Михаила Хасина на TAdviser SummIT

      Другие общие тренды развития информационных технологий, выделенные представителем Сбербанка, – повышение эффективности, снижение TCO, динамическая инфраструктура, роботизация, появление инженеров, знающих и аналитику, и тестирование, и бизнес-процессы. Что касается ключевой цели финансовой составляющей любой ИТ-стратегии, то это снижение стоимости операций при росте транзакционной нагрузки, подчеркнул Михаил Хасин.

      В заключение Хасин спрогнозировал дальнейшую автоматизацию, последовательное удаление человека из бизнес-процессов, что, в частности, подтверждает прогноз Gartner: в США порядка 80% профессий, оплачиваемых меньше 20 долларов в час, будут заняты роботами в течение ближайших 7 лет.

      Топ-тенденции от IBM

      19 марта 2020 года IBM перечислила пять технологий, которые в корне меняют общество и компании. Речь идет о квантовых вычислениях, микроскопических роботах, объективном искусственном интеллекте (ИИ), криптографиии блокчейне.

      Именно в этих направлениях, как полагают в IBM, будет сделан мощный технологический рывок, и они проникнут во все области жизни людей. Такие технологии способны произвести революцию в компьютерной отрасли и вывести вычислительную технику на уровень, которого никто никогда не видел, говорится в исследовании.

      Аналитики IBM считают, что к 2023 году квантовые вычисления станут мейнстримом в технологической отрасли. Они будут широко использоваться новыми категориями специалистов и разработчиков для устранения проблем, которые прежде считались неразрешимыми. Квантовые технологии будут активно изучаться в университетах и даже в средних школах.

      IBM перечислила пять технологий, которые в корне меняют общество и компании

      К 2020 году искусственный интеллект стал популярной темой на ИТ-рынке, однако взрывной спрос на него еще впереди. В течение пяти лет появятся новые «непредвзятые» решения, которым можно доверять. В этом направлении работает IBM: специалисты занимаются тем, чтобы исключить из алгоритмов обучения ИИ данные, которые не свободны от расовых, гендерных и идеологических предубеждений. В компании хотят создать «объективный» искусственный интеллект, который не будет способствовать распространению неравенства и позволит сделать качественный рывок области обучения ИИ-систем. Кроме того, IBM разработала способ тестирования ИИ-решений, когда данные для обучения недоступны.


      Корпорация видит важность в миниатюрных роботах, которые можно объединить в одну облачную сеть и развернуть по всему миру, чтобы, например, следить за качеством воды. В IBM придумали крошечные электронные ИИ-системы, способные собирать информацию о передвижении планктона, что поможет делать прогнозы на основе его поведения и справляться с загрязнением океана (например, от разливов нефти и береговых источников), а также предсказывать такое опасное явление, как красный прилив (вредоносное цветение водорослей).

      Еще две технологии, которые, по мнению экспертов IBM, в корне меняют общество и компании, связаны с криптографией и блокчейном. В первом случае компания имеет в виду крошечные криптографические «якоря» — своего рода метки, которыми будут снабжаться различные продукты. С их помощью потребители смогут проследить весь путь товара — от его производства до момента продажи — используя блокчейн. Предполагается, что такая технология изменит области бизнеса, которые тесно связаны с безопасностью пищевых продуктов, идентификацией подделок и рынком предметов роскоши.

      Вторая технология в данной области — криптография на решетках, являющаяся новым подходом к построению алгоритмов шифрования. Такая технология имеет высокую степень защиты, поэтому она обладает большим потенциалом использования в системах, хранящих ценные данные. Сама IBM разработала метод постквантовой криптографии, который обеспечивает защиту от атак, в которых хакеры используют квантовые компьютеры. Благодаря криптографии на решетках можно можно работать с файлами или шифровать их, не боясь, что важные данные попадут в руки злоумышленников, утверждают в компании.

      30 самых удивительных проектов по машинному обучению

      Платформа Mybridge проанализировала около 8800 прошлогодних проектов по машинному обучению с открытым исходным кодом и выбрала топ-30. В этом списке перечислены лучшие библиотеки для машинного обучения, датасеты и приложения, опубликованные в период с января по декабрь 2020 года. При оценке учитывались популярность, новизна и активность.

      1. FastText

      Библиотека для изучения вложений слов и текстовой классификации. [11786 звезд на Github] Создатель – Facebook Research.

      2. Deep Photo Style Transfer

      Программа для рендеринга фотографий с перенесением стилей с помощью нейросетей. [9747 звезд на Github] Создатель – Фудзюн Луань, профессор Корнеллского университета.

      3. Face Recognition

      Самый простой API для распознавания лиц для Python. [8672 звезды на Github] Создатель –Адам Гейтгей.

      4. Magneta

      Генерация музыки и живописи при помощи машинного интеллекта. [8113 звезд на Github].

      5. Sonnet

      Библиотека для работы с нейронными сетями, основанная на TensorFlow. [5731 звезда на Github] Создатель – Малкольм Рейнолдс из Deepmind.

      6. deeplearn.js

      Библиотека для машинного обучения, которая работает в браузере. [5462 звезды на Github] Создатель – Нихил Торат из Google Brain.

      7. Fast Style Transfer in TensorFlow

      Быстрая передача стиля с помощью TensorFlow. [4843 звезды на Github] Создатель – Логан Энгсторм из Массачусетского технологического института.

      8. Pysc2

      Среда обучения для StarCraft II. [3683 звезды на Github] Создатель – Тимо Эвальдс из DeepMind.

      9. AirSim

      Проект с открытым исходным кодом, созданный на Unreal Engine, который моделирует физику полета мультикоптера. [3861 звезда на Github] Создатель – Шитал Шах из Microsoft.

      10. Facets

      Визуализации для датасетов машинного обучения. [3371 звезда на Github] Создатель – Google Brain.

      11. Style2Paints

      ИИ-раскраска изображений. [3310 звезд на Github].

      12. Tensor2Tensor

      Унифицированная модель глубинного обучения, которая способна решать задачи из разных областей – Google Research. [3087 звезд на Github] Создатель – Райан Сепасси из Google Brain.

      13. Image-to-image translation in PyTorch

      Image-to-image трансформация рисунков. Например, трансформация лошадей в зебр, картины Моне — в фотографию, летнего пейзажа — в зимний и т.д. [2847 звезд на Github] Создатель – Дзюн-Ян Зу, профессор Калифорнийского университета в Беркли.

      14. Faiss

      Библиотека для эффективного поиска подобия и кластеризации векторов. [2629 звезд на Github] Создатель – Facebook Research.

      15. Fashion-mnist

      База данных продуктов моды для машинного обучения. [2780 звезд на Github] Создатель – Хань Сяо, исследователь Zalando Tech.

      16. ParlAI

      Основа для обучения и оценки моделей ИИ на наборе данных из множества диалогов. [2578 звезд на Github] Создатель – Александр Миллер из Facebook Research.

      17. Fairseq

      Сверточная нейронная сеть для машинного перевода. [2571 звезда на Github] Создатель – Facebook AI.

      18. Pyro

      Глубокое универсальное вероятностное программирование с Python и PyTorch. [2387 звезд на Github] Создатель – Uber AI Labs.

      19. iGAN

      Интерактивная генерация изображений. [2369 звезд на Github].

      20. Deep-image-prior

      Восстановление изображений с помощью нейронных сетей, но без обучения. [2188 звезд на Github] Создатель – Дмитрий Ульянов из Сколковского института науки и технологий.

      21. Face_ >Обнаружение лиц в реальном времени и эмоциональная/гендерная классификация с использованием наборов данных fer2013/IMDB. [1967 звезд на Github].

      22. Speech-to-Text-WaveNet

      End-to-end распознавание речи на английском языке с использованием WaveNet и tensorflow. [1961 звезда на Github] Создатель – Намджу Ким из Kakao Brain.

      23. StarGAN

      Объединенные генеративно-состязательные сети для многопрофильной трансформации изображений. [1954 звезды на Github] .Создатель – Юньдзей Чхве из Университета Корё.

      24. ML-agents

      Плагин с открытым кодом, который является средой для обучения агентов в Unity. [1658 звезд на Github] Создатель – Артур Юлиани.

      25. DeepV >Платформа для поиска и аналитики визуальных данных. [1494 звезды на Github] Создатель – Акшай Бхат, профессор Корнеллского университета.

      26. OpenNMT

      Открытая система машинного перевода, использующая методы машинного обучения. Для построения нейронной сети проект использует возможности библиотеки глубинного машинного обучения Torch. [1490 звезд на Github].

      27. Pix2pixHD

      Фотореалистичный синтез и преобразование изображений с высоким разрешением (2048×1024). [1283 звезды на Github] Создатель – Мин-Ю Лиу из Nvidia.

      28. Horovod

      Фреймворк распределенного обучения для TensorFlow. [1188 звезд на Github] Создатель – Uber Engineering.

      29. AI-Blocks

      Мощный и интуитивно понятный WYSIWYG-интерфейс, который позволяет любому человеку создавать модели для машинного обучения. [899 звезд на Github].

      30. Deep neural networks for voice conversion in Tensorflow

      Глубокие нейронные сети для передачи стиля голоса. [845 звезд на Github]. Создатель – Даби Ань из Kakao Brain.

      Материалы по теме:

      Почему проваливаются проекты по машинному обучению

      Бенедикт Эванс: «Мы не до конца понимаем возможности машинного обучения»

      Как мы научили нейронку распознавать пол и возраст

      Кто извлечет максимальную пользу из искусственного интеллекта: корпорации, стартапы, страны?

      Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

      ТОП-10 мировых публикаций по машинному обучению за апрель 2020

      Рассмотрено содержание 10 лучших публикаций по машинному обучению — верхушки ранжированного списка англоязычных работ, вышедших за предыдущий месяц.

      ТОП-10 мировых публикаций по машинному обучению за апрель 2020

      Рассмотрено содержание 10 лучших публикаций по машинному обучению – верхушки ранжированного списка англоязычных работ, вышедших за предыдущий месяц.

      Комментарии

      О проекте

      Данный сайт является агрегатором контента из популярных социальных сетей. Добавление новых материалов производится в автоматическом режиме. Администрация проекта не несет ответственности за их содержание.

      Развитие искусственного интеллекта в мире: Россия и мировая статистика

      Продолжая серию публикаций об актуальных подходах ведущих технологических государств к развитию и использованию технологий искусственного интеллекта (ИИ), предлагаем вашему вниманию обзор стратегии Российской Федерации в отношении развития ИИ, а также общие сведенияо развитии технологий ИИ в передовых странах. Предыдущие обзоры, посвящённые стратегиям развития ИИ в США, Китае, Великобритании, ЕС, Франции, Германии, Израиле см. здесь и здесь.

      Российская Федерация

      Создание экосистемы цифровой экономики России, устранение существующих препятствий развития, повышение конкурентоспособности.

      «Кто бы ни стал лидером в этой области – он будет править миром» (президент России).

      • нормативное регулирование;
      • кадры и образование;
      • формирование исследовательских компетенций и технических заделов;
      • информационная инфраструктура;
      • информационная безопасность;
      • цифровое здравоохранение;
      • цифровое строительство, цифровизация сельского хозяйства, цифровой транспорт и логистика, цифровой город.
      1. Удаётся собирать большую часть данных граждан своей страны, что во многом объясняется активной политикой правительства, нацеленной на собственных цифровых лидеров.
      2. Сильная научная школа и множество «цифровых талантов».
      1. Возможности ИИ у российского бизнеса и общества не востребованы.
      2. В рейтингах стран по уровню развития ИИ Россия отсутствует.
      3. Не удаётся остановить «утечку мозгов».
      4. Недостаточно амбициозные цели реализации ИИ (нет цели стать лидером, создать значимых игроков на мировом рынке и доминировать на национальном рынке).
      1. Российская стратегия развития ИИ не описана, сильные и слабые стороны России на глобальном цифровом рынке в программе «Цифровая экономика» отражены поверхностно.
      2. Российская программа фактически не увязана с другими документами стратегического планирования, такими как Стратегия развития информационного общества и Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации.

      Утверждены Стратегия развития информационного общества, программа «Цифровая экономика» и направления развития цифровой экономики, реализуются программы по сокращению цифрового неравенства и государственная программа Российской Федерации «Информационное общество (2011 – 2020 годы)».

      Статистическая информация о развитии технологий ИИ

      Венчурные инвестиции в ИИ (2020)

      Другие страны – 14%

      Объявленные инвестиции (2020)

      Китай – 1 триллион долларов США до 2030 года.

      ЕС – 20 миллиардов долларов США до 2020 года.

      Франция- 1,8 млрд долларов США до 2022 года.

      Топ-10 мировых трендов в HR

      Сфера управления персоналом, как и остальные аспекты бизнеса, проходит цифровую трансформацию. Функции HR сегодня больше направлены на предоставление опыта с использованием новейших технологий для повышения персонализации, привлекательности и запоминаемости

      Ориентация на потребителя и цифру — это нечто большее, чем просто внедрение новых решений в HR. Речь идет о новом мышлении, а также наборе ориентированных на потребителя технологических навыков для создания новых HR-решений, пишет Джин Мейстер, колумнист Forbes.

      Этот год — это год подготовки к трансформации HR. Джин Мейстер выделила 10 основных трендов этого года.

      1. Сосредоточиться на создании впечатляющего опыта сотрудников.

      Руководители HR-отделов должны выходить за рамки своих направлений и сотрудничать с руководителями отдела ИТ, маркетинга, внутренних коммуникаций и т. д., чтобы создать один глобальный опыт для всех сотрудников компании. Исследование Future Workplace и Beyond.com, озаглавленное «Дилемма активного искателя работы», показало, что 83% HR-руководителей считают, что «опыт сотрудников» является либо важным, либо очень важным для успеха их организации. Они много инвестируют в обучение (56%), улучшение рабочего пространства (51%) и повышение вознаграждений (47%). Компании также стремятся сосредоточиться на создании впечатляющего опыта сотрудников, поскольку война за таланты усиливается.

      2. Использовать гибкий подход при найме и развитии сотрудников

      Гибкий подход обычно используется в разработке программного обеспечения для быстрого принятия решений. Сегодня этот подход используется также для найма и развития сотрудников. Выигрывают те HR-руководители, которые рассматривают себя не как специалисты по обучению и развитию, а как внутренние предприниматели в этой области. Такой гибкий подход позволяет сотрудникам выбирать, оценивать, градировать и проходить обучение. Такие HR-руководители видят себя не создателями контента, а кураторами обучения.

      3. Продуманно подходить к рабочему пространству

      Open space офисы предназначены в основном для работы экстравертов. Интроверты — очень талантливые люди, но с совершенно другим набором характеристик и потребностями. Поэтому компании должны продумать возможности размещения сотрудников разных типов.
      Решение заключается не в том, как предоставить сотруднику выбор рабочего места с учетом специфики его работы и типа.
      Вызов для HR состоит в том, чтобы перестать воспринимать рабочее пространство, просто как здание, и начать рассматривать его как один из инструментов развития культуры компании и привлечения сотрудников.

      4. Применять принципы потребительского маркетинга к HR

      И кандидаты на работу, и сотрудники должны получать быструю обратную связь от работодателя. Хорошим инструментом также становится возможность оценивания культуры и управления компании по такому же принципу: как клиенты оценивают отели или рестораны. HR-отделы могут применять целый ряд инструментов потребительского маркетинга, таких как дизайнерское мышление, хакатоны и анализ настроений, что создает впечатляющий опыт для сотрудников.

      5. Внедрять чатботы в HR

      Искусственный интеллект (AI) — огромный рынок, который согласно прогнозам увеличится с $8 млрд в этом году до $47 млрд к 2020 году.

      Прогноз Гидеона Манна, руководителя отдела исследований данных в Bloomberg LP, заключается в том, что «в течение следующих пяти лет автоматизация будет проникать во все больше и больше аспектов нашей работы и личной жизни. Все чаще будет трудно отличить то, что делается человеком, от того, что делается машиной. В результате основной принцип работы человека будет трансформирован, и нам придется научиться работать умнее». Мы уже видим предсказания о том, что боты готовы принять участие в приложениях на рабочем месте.

      В этом кроется возможность для перспективной HR-команды — понять контекст того, как автоматизация повлияет на будущие рабочие места.

      Начните с того, что внедрите один из чат-ботов в HR, чтобы узнать, как такие «цифровые сотрудники» будут справляться с консультированием персонала и совершенствованием HR.

      6. Планировать работу со смешанным составом сотрудников и партнеров

      В будущем, скорее всего, не все сотрудники компании будут заняты полный рабочий день. «Коллектив» будет состоять из штатных сотрудников, консультантов, подрядчиков, внештатников, фрилансеров и т. д., так называемых работников гигантской экономики (Gig Economy Workers). По некоторым прогнозам, доля таких работников уже составляет 15,8% до 34%.

      Состав рабочей силы будет и дальше изменяться. Перспективные HR-руководители должны уже сейчас принимать меры для планирования смешанной рабочей силы и решения таких вопросов, как интегрирование «внештатников» в компанию, виды обучения для них и т. п.

      7. Разрабатывать платформы мобильности карьеры

      Поколение Х, которое сегодня занимает большинство рабочих мест, стремится обладать цифровым опытом как в личной, так и в профессиональной жизни. Цифровое развитие карьеры включает в себя мобильные платформы, позволяющие сотрудникам тестировать новые роли и расширять свои навыки, сохраняя при этом свои текущие рабочие места в компании. Возможность попробовать себя в новой роли, по мнению HR-руководителей, может привести к увеличению взаимодействия с работниками (49%), повышению производительности труда сотрудников (39%) и улучшению совместной работы сотрудников (39%). Война за таланты вынуждает компании внедрять различные инструменты удержания работников, а платформы мобильности — это один из способов потенциально увеличить вовлеченность сотрудников, а также повысить эффективность работы.

      8. Инвестировать в благополучие

      Компании все больше внимания уделяют благополучию сотрудников. Недавнее исследование, проведенное SunTrust Bank, показало, что 70% работающих взрослых чувствуют умеренный или высокий уровень финансового стресса в своей жизни. Банк внедрил бесплатную программу онлайн-обучения, которая помогает сотрудникам сэкономить $2 тыс. на случай чрезвычайной ситуации, получить один оплачиваемый дополнительный выходной день, правильно составить завещание, сформировать семейный бюджет и т. д.

      Компании также интегрируют новейшие технологии в оздоровительные программы. Крис Бойс, исполнительный директор Virgin Pulse, говорит, что программы оздоровления используют Internet of Things (IoT) и внедряют искусственный интеллект в решения для благополучия. Инструменты AI позволяют пользователям узнать состояние их здоровья и соответствие фитнес-программы их возможностям.

      9. Фокусироваться на развитии команды, а не только индивидуальном развитии

      До недавнего времени отделы по работе с персоналом ориентировались на отдельных сотрудников — набирали их, обучали и оценивали их эффективность. Сегодня мы видим появление новых возможностей для развития команды и понимания того, что отличные команды дают исключительные результаты. Цель состоит в том, чтобы сфокусировать процесс управления персоналом на командной динамике. Уже сейчас мы видим инновации в этой области, как отметил генеральный директор компании Globoforce Эрик Мосли. Он прогнозирует, что большинство компаний перейдет на систему, при которой от индивидуальных усилий работника будет зависеть 98% его общей оплаты труда. Остальные 2% будут формироваться в виде микро-бонусов в зависимости от результатов команды.

      10. Подготовиться к новым ролям в HR

      Как будут выглядеть «новые нормальные» функции HR? Фразу «новый нормальный» придумал Маккинзи, ссылаясь на фундаментальные изменения в бизнес-ландшафте после рецессии 2008 года. Для HR это означает, что все большее число HR-ролей станет более специализированными и техническими с использованием инструментов потребительского маркетинга, направленным на развитие опыта сотрудников.

      Можно бояться или восторгаться этими изменениями, но в них точно есть новые возможности для повышения ценности и значимости HR.

      Мастер Йода рекомендует:  Обучение языку Python. Язык программирования питон курсы и уроки
Добавить комментарий