Kādas tehnoloģijas palīdzēja biznesam 2018. gadā

2024 Autors: Malcolm Clapton | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-17 04:04

Savāca tikai to, kas patiešām darbojās un bija noderīgs, nevis tikai izgaismots tehnoloģiju ziņu virsrakstos.

Katru gadu autoritatīvā MIT Technology Review publicē sarakstu ar 10 BRAUŽU TEHNOLOĢIJU 2018. gada galvenajiem nākamā gada tehnoloģiskajiem sasniegumiem. Saraksta varoņi pārliecinoši vada tiešsaistes diskusijās, autoru slejās un futūristiskās ziņās. Tomēr ne visiem ir lemts ātri pamest laboratorijas un iekļūt veiksmīgos jaunuzņēmumos.

Pagājušā gada finālistu vidū bija mākslīgie embriji, sensorās pilsētas, dziļas mācīšanās konvolucionāli ģeneratīvi pretinieku tīkli (phew!), Austiņu tulkotāji, oglekļa nesaturoša dabasgāze, paredzamā ģenētika un kvantu dators. Mēs izvēlējāmies trīs virzienus no MIT saraksta un pievienojām vēl vienu no sevis. Rezultāts ir saraksts ar tehnoloģijām, kuras 2018. gadā darbojās patiešām labi.

Metāla 3D druka

Dažkārt šķiet, ka 3D drukāšana ir kā mīlestība: visi par to runā, bet gandrīz neviens nav ticies. Iemesli ir standarta: dārgi, ilgi, nav pilnīgi skaidri. Metāla apdruka ir vēl specifiskāka: metalurģija tradicionāli tiek saistīta ar liela mēroga nozarēm.

Gandrīz pirms gada Markforged aktivizēja tirgu, izlaižot pirmo 100 000 USD vērtu 3D printeri, kas darbojas ar metālu. Programmatūra ar mākslīgā intelekta izmantošanu palīdzēja samazināt ražošanas procesa izmaksas. Metāla daļas, ko printeris drukā, ir kļuvušas vieglākas, stiprākas un pēc formas sarežģītākas.

Cits liels šādu 3D printeru ražotājs Desktop Metal 2018. gada beigās paziņoja par divu risinājumu izlaišanu uzreiz: Studio System + un Studio Fleet. Faktiski tās ir 3D printera "biroja iespējas" neliela apjoma ražošanai.

Šādi izskatās metāla 3D printera "biroja versija". Trīs lielas atvilktnes ir pats printeris un divas elegantas plītis

Mākslīgais intelekts mākonī un analītika biznesam

Vēl nesen šķita, ka mākslīgais intelekts pastāv tikai starp tādiem milzu konglomerātiem kā Amazon, Google, Microsoft. Runa ir par naudu un citiem resursiem. AI risinājumu ieviešana prasa ievērojamus izdevumus par infrastruktūru, kas spēj savākt un apstrādāt lielu datu apjomu. Vienkārši sakot, biznesam ir nepieciešama jaudīga aparatūra, un tas joprojām prasa ievērojamus finanšu ieguldījumus.

Mākslīgā intelekta "pazemināšanas" process notiek vairākos virzienos. Pirmais ir saistīts ar datiem: jo vairāk tie kļūst, jo dīvaini, jo lētāk tie tiek iegūti. Šķiet, ka visi ir samierinājušies ar to, ka mēs brīvprātīgi atstājam eksabaitus (tas ir daudz) datu internetā, reģistrējoties sociālajos tīklos un augšupielādējot video hostingā. Tomēr tas nebūt nav vienīgais pieejamais avots.

Piemēram, visuresošās videonovērošanas sistēmas rada lielāku trafiku nekā YouTube.

Videonovērošanas kameras ir mākslīgā intelekta “acis”. Viņi paši (tāpat kā cilvēki) nespēj analizēt to, ko redz - analīzei ir vajadzīgas smadzenes, AI gadījumā - neironu tīkls. Un, pateicoties mākoņdatošanas un pakalpojumu attīstībai, kļuva iespējams šīs "smadzenes" ievietot mākonī, tas ir, attālā datu centrā.

Kad uzņēmums nolemj sazināties ar mākoņpakalpojumu sniedzēju, pēdējais uzņemas lauvas tiesu no izmaksām, kas saistītas ar darbu ar aprīkojumu un datu centriem, nodrošinot klientam tā sauktos kastes risinājumus (maksā, lejupielādēja aplikāciju, pievienoja pakalpojumu). Mākoņpakalpojumu skaits un kvalitāte sasniedza savu maksimumu 2018. gadā, tāpēc padziļinātai apmācībai, datorredzei, video analītikai un citām ar AI saistītām jomām tas kļuva patiesi traucējošs.

Video analītika palīdz īpaši veikalu ķēdēm: piemēram, fiksēt un novērst rindas, noteikt, kad preces beidzas plauktos, fiksēt pārkāpumus skaidras naudas darījumos. Nepieciešamā programmatūra tiek augšupielādēta mākonī, kamera pieslēdzas tam un pīkst, ja kaut kas nav kārtībā. Mākoņpakalpojumu pieejamība palielinās, tāpēc pakalpojums kļūst pieejams lielveikalam, tīkla kafejnīcām un nelielai aptiekai.

Sejas atpazīšana

Viena no aizejošā gada "hipe" tehnoloģijām pēc inerces joprojām tiek saistīta ar valdības kontroli, Lielo brāli un spiegu trilleriem.

Neskatoties uz to, 2017. gada beigās tika ieviestas izmēģinājuma sejas atpazīšanas tehnoloģijas How face atpazīšanas tehnoloģija palīdz biznesam un īpašiem pakalpojumiem [lielie Krievijas mazumtirgotāji X5 Retail Group, Dixy un pat Vkusville, kas ir viens pats. Un 2018. gadā tām pievienojās, piemēram, Asnas aptiekas. Pasaules gadījumi ir vēl skaidrāki: Mariott Hotel un Alibaba Group 2018. gada jūlijā atklāja viesu reģistrācijas pakalpojumu, kas balstīts uz sejas atpazīšanu.

Uzņēmumi izmanto sejas atpazīšanu ne tikai zagļu izsekošanai, bet arī klientu lojalitātes palielināšanai: pastāvīgos viesus varat sveikt vārdā un piedāvāt bonusus.

Blockchain un personas datu drošība

Blockchain ir izpelnījies reputāciju plašsaziņas līdzekļos kā tehnoloģija, ko var izmantot gandrīz jebkur. Taču jāatzīst, ka izplatītā datubāze līdz mazajiem un vidējiem uzņēmumiem tik drīz nenonāks. Taču blokķēdes risinājumi, kas vērsti uz intelektuālā īpašuma aizsardzību, attīstās diezgan veiksmīgi, un, piemēram, radošās industrijas biznesam tas ir ļoti svarīgi. Piemērs ir Binded - blokķēdes pakalpojums attēlu autortiesībām.

Blockchain ir daudzsološs arī izglītības projektiem: MIT (Massachusetts Institute of Technology) studenti saņēma digitālā diploma debijas MIT oficiālajos diplomos tieši savos viedtālruņos, izmantojot Blockcerts Wallet blokķēdes lietojumprogrammu jau 2017. gadā. Blockcerts reģistrētie digitālie diplomi un sertifikāti ir aizsargāti pret nesankcionētu piekļuvi un joprojām ir pieejami koplietošanai.

Saistīta blokķēdes risinājumu nozare attiecas uz verificēta portfeļa izstrādi radošās profesijas pārstāvjiem. Pirmie eksperimenti ar karjeras sasniegumu sarakstiem un gadījumiem blokķēdē, piemēram, Indorse, tradicionāli ir paredzēti programmētājiem. Un Ledger Journal izmanto digitālos parakstus un laikspiedolus blokķēdē zinātniskām publikācijām.