Пять прогнозов перемен в технологических трендах 2022 года

Спустя два года после начала глобальной пандемии часто кажется, что утрачена способность понимать, как и куда меняется мир. Большинство реагирует на новые варианты, приспосабливаемтя к новым социальным нормам и беспокоится о том, что ждёт за очередным поворотом. Но технологии тоже меняются, и можно попробовать угадать, какие новые решения лучше всего справятся с уникальными проблемами нашего века.

1. Геопространственные данные: выход за рамки карт

Теперь карты – это гораздо больше, чем просто прокладка маршрута из точки А в точку Б. Геопространственные данные открывают новые отрасли и новые возможности для традиционных предприятий.

«Что действительно интересно в последнее время, так это то, что экономика, производительность и простота использования и разработки, наконец, достигли той точки, когда огромные объемы геопространственной информации могут генерироваться, храниться и анализироваться невероятно быстро, – говорит помощник технического директора компании SADA Брайан Сук. – Эти идеи не новы, но уже довольно давно они относятся к области научной фантастики. Отличие заключается в том, что всё это теперь у нас под рукой. Этот этап в отрасли только начинает набирать обороты, и будет интересно посмотреть, куда он пойдёт».

Данные LiDAR можно использовать для создания 3D-моделей зданий, дорог и других объектов. ГИС предоставляет интерактивные карты на основе информации о местоположении, такой как улицы, школы, больницы и природные ресурсы, что делает её полезной для всего, от гражданского строительства до охраны дикой природы. ГИС даже становится всё более заметной в мире видеоигр. Помните, как Pokemon Go произвела такой фурор несколько лет назад? Это было только начало интеграции ГИС и игр.

IoT – это термин, используемый для описания растущего числа повседневных объектов, подключённых к интернету, что позволяет им отправлять и получать данные с других устройств или приложений. По мере того, как подключается всё больше устройств, для предприятий будет всё более важно разрабатывать способы осмысления всех этих данных, чтобы получить представление о своих операциях.

2. Революция в машинном обучении

Машинное обучение, которое часто объединяется со своим близким родственником, искусственным интеллектом, относится к процессам, посредством которых алгоритмы AI совершенствуются с течением времени, часто имитируя нейронные сети в человеческом мозгу.

«Команды могут непрерывно внедрять услуги машинного обучения в производство с революционной скоростью, принося ощутимую ценность для бизнеса и создавая значительное конкурентное преимущество», – говорит Крис Леман, руководитель отдела разработок компании.

Управление моделями – это процесс создания моделей машинного обучения в производственной среде. Мониторинг собирает показатели того, насколько хорошо модель работает в рабочей среде. Метрики включают в себя точность и частоту ошибок, а также другие бизнес-метрики, такие как доход или количество идей, сгенерированных системой.

В 2022 году предприятия будут всё чаще использовать модели машинного обучения для таких процессов, как анализ настроений клиентов и обнаружение случаев мошенничества. Чтобы достичь своих целей с помощью этих новых систем, им потребуется надёжный набор инструментов для управления их моделями машинного обучения в производственных средах.

3. Вверх и вперед в мультиоблако

«Поставщики медицинских услуг смогут разработать новые способы мониторинга и лечения пациентов. Игровые компании могли бы создавать более реалистичные и захватывающие игровые возможности. А эксперты по устойчивому развитию могут разработать новые способы снижения потребления энергии и выбросов парниковых газов. Существует так много отраслей, которые могут извлечь выгоду из перехода на мультиоблако», – говорит Дженн Виау, помощник технического директора SADA.

4. Машинный маркетинг

Большая часть текста, который вы читали в этом посте, была сгенерирована искусственным интеллектом, во всяком случае, всё, что касается маркетинга.

«Использование искусственного интеллекта для написания маркетинговых текстов может сначала показаться странным и даже немного пугающим, – объясняет редактор контента SADA Райан Будино. – Но мощные новые возможности этой технологии по отслеживанию и прогнозированию информации на самом деле возлагают большую, а не меньшую ответственность на редакторов-людей за подтверждение и формирование языка, создаваемого этими инструментами. Нет такой вещи, как нажатие кнопки и мгновенное создание отличного текста. AI бесполезен без человеческого интеллекта, который бы им руководил».

5. Сочетание технологий

Геопространственные данные, MLOps, мультиоблако и использование AI для создания сообщений в блогах – увлекательные области, в которые можно погрузиться по отдельности, но еще интереснее представить, что возможно, когда мы интегрируем подобные технологии в комплексные решения.

Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный Telegram-канал