Всё об iot-технологиях и не только: что ждёт гостей форума «интернет вещей» в москве? » искусственный интеллект, искусственный разум, системы искусственного интеллекта

Смарт-города, умный транспорт и инновации для ЖКХ: что обсуждали на конференции «Интернет вещей»

Самыми оживленными событиями конференции стали панельные дискуссии, где эксперты обсудили применения Интернета вещей на практике. Темы: «Эффективные городские технологии будущего» и «Промышленный Интернет вещей: Индустрия 4.0».

В первой дискуссии участвовали шесть экспертов из разных компаний, включая Александра Исавнина («РосКомСвобода»), Юрия Шемчука («СТРИЖ») и Наталью Борщук — заместителя руководителя Представительства Калининградской области.

В фокусе внимания оказались умный транспорт, IoT для городской инфраструктуры и внедрение смарт-технологий в ЖКХ и рынок жилья.

Обратите внимание

Модератором панели выступил Сергей Волков, руководитель направления информационного моделирования «ОДАС «Сколково».

Интеграцию Интернета вещей в промышленность обсудили Максим Рябчицкий, представитель Ассоциации Интернета вещей, и Василий Чуранов, директор компании «Твинс Технологии».

Возглавил дискуссию Глеб Пыжов, заместитель директора Ассоциации Интернета вещей.

Участники высказали мнения о том, какая промышленность будет необходима городам в следующие 10-20 лет и какие отрасли сегодня становятся примером интеллектуального производства.

Большой интерес участников вызвал доклад Лионеля Ансье, основателя компании IoT Factory (Бельгия). Как эксперт с двадцатилетним опытом работы в сферах M2M и IoT спикер рассказал об использовании Интернета вещей для решения реальных задач бизнеса; в том числе он представил способы для измерения рентабельности IoT-проекта и практические кейсы по использованию IoT-сетей.

На конференции выступил Максим Сонных — топ-менеджер компании Bosch Rexroth, которая занимается автоматизацией производства на предприятиях по всему миру. В докладе спикер привел примеры цифровой трансформации из опыта Bosch Rexroth, рассказал об использовании IoT-шлюзов и подготовки кадров для новой индустрии.

Ассем Абдель Хамид Мусса, старший инженер авиакомпании Egyptair, посвятил свой доклад тому, как облачные сервисы преобразуют авиацию и аэропорты. И описал преимущества современных клауд-решений для авиакомпаний.

Также на конференции выступили Иван Запольский, сооснователь Rightech («Конвейер или мануфактура в IoT.

Актуальность использования платформы IoT»); Александр Сербул, руководитель отдела в «1С-Битрикс» («Прикладное машинное обучение в электронной коммерции — сценарии и архитектуры пилотов и боевых проектов»); Олег Лисютенко, генеральный директор ООО «АйСиБиКом» («Трансформация систем учета энергоресурсов. Возможности IoT-технологии в ЖКХ») и другие эксперты. Модератором конференции стал Георгий Прокопчук, научно-технический директор центра «Интернет вещей Россия».

Важно

Часть площадки мероприятия заняла выставка, где компании демонстрировали оборудование и программное обеспечение для IoT-индустрии.

Там можно было увидеть умные контроллеры Belka (проект был победителем Битвы стартапов на конференции «Интернет вещей 2017»); платформу «СТРИЖ» для сбора данных на базе LPWAN; разработки компании Wasteout — умные системы для оптимизации вывоза мусора; инновационные коммунальные счетчики и другие смарт-устройства от компании ICBcom. Также на конференции присутствовали представители «Аврора Мобайл», поставщика решений в области беспроводной передачи данных: компания выступила спонсором бейджей.

На конференции «Интернет вещей» прошла Битва стартапов — мероприятие для молодых компаний. Участие было бесплатным, стартапам требовалось лишь зарегистрироваться и подготовить краткую презентацию. Проекты рассматривало жюри: самые перспективные получили призы от организаторов и спонсоров. 

За победу боролись 20 стартапов. Жюри выбрало трех победителей:

  • E-Ink, ценники для магазинов на электронной бумаге с централизованным управлением (первое место);
  • SwarmAI, ПО для синхронизации и репликации данных в автомобильных сетях (второе место);
  • A-Platform, система удаленного доступа для устройств и датчиков IoT (третье место).

Стартап-финалист представил автономные ценники по технологии «электронных чернил», которые работают от батареи, но могут интегрироваться с любой системой заказчика.

Каждый ценник содержит микроконтроллер с радиомодулем и принимает данные через Wi-Fi или по другим каналам связи. В качестве приза компания E-Ink получила возможность бесплатного участия в выставке на следующей конференции «Интернет вещей».

Модератором Битвы стал Юрий Ярцев — основатель школы стартапов RUSSOL.

Организатор пятой международной конференции «Интернет вещей», компания Smile-Expo, уже 12 лет проводит мероприятия для бизнеса и разработчиков высокотехнологичных решений. Первая конференция от Smile-Expo, посвященная IoT, состоялась в марте 2015 года, а в этом году она подтвердила статус одного из самых ожидаемых в России ивентов по индустрии Интернета вещей. 

Подписывайтесь на новости конференции, чтобы не пропустить следующее событие: https://iotconf.ru. 

Источник: https://neuronus.com/press-relizy/1537-smart-goroda-umnyj-transport-i-innovacii-dlja-zhkh-chto-obsuzhdali-na-konferencii-internet-veschej.html

Искусственный интеллект, интернет вещей, машинное обучение — вместе эффективнее

ПодробностиКатегория: Новости

Перспективы и тенденции развития искусственного интеллекта

Цифровые технологии преобразуют все сферы жизни человек, в том числе, структуру рынка труда. Уже сейчас ИТ-сектор испытывает кадровый дефицит ряда специалистов, в частности, аналитиков-математиков (data scientists).

Кроме того, большие данные эволюционируют в сторону все более сложных моделей и аналитических возможностей человека становится недостаточно. Некоторые функции будут переданы искусственному интеллекту, который с определенными вида работ стравится намного лучше.

Совет

Например, Forrester прогнозирует, что в ближайшее десятилетие искусственный интеллект займет 16% рабочих мест в США. Ожидается, что искусственный интеллект станет основой четвертой технической революции.

Обсуждается возможность реализации программируемых организаций, в которых преобладающая часть процессов будет автоматизирована  и управлять ими будут самообучаемые алгоритмы.   

Аналитические компании сформулировали 10 тенденций, стимулирующих развитие глобального рынка искусственного интеллекта. Среди них:

— базовой технологией искусственного интеллекта станет всесторонне обучение;

— искусственный интеллект завершит эпоху доминирования графических процессоров;

— искусственный интеллект окажет влияние на все отрасли. К 2020 году он будет также использоваться в государственном управлении;

— человеческое восприятие станет более важным драйвером для искусственного интеллекта, чем Big Data.

Инвестиции в искусственный интеллект

В настоящее время инвестиции в искусственный интеллект достигли 500 млн. долл. По данным исследовательских компаний, через 4 года показатель увеличится в 10 раз. Технология машинного обучения (Machine Learning) и распознавания естественного языка должна найти отклик в рекламе, розничной торговле, финансах и здравоохранении.

Развитие Интернета вещей (IoT)

На пороге бурного развития находится и интернет вещей, который также требует обработки потоковой информации в режиме реального времени. Миллионы подключенных к сети устройств будут генерировать гигантские массивы данных, которые необходимо обрабатывать, анализировать и хранить.

Спектр применения объектов IoT безграничен.

Специалисты предсказывают появление зубных щеток с функцией Bluetooth, которые будут отправлять информацию стоматологу, и электронных сигарет с Bluetooth, отслеживающих объем полученного человеком никотина и подающие сигнал о необходимости его сокращения. Уже многочисленные и доступные смарт-часы и смарт-трекеры также относятся к интернету вещей, а все данные поступают в облачные хранилища.     

Интернет вещей для бизнеса

Для бизнеса IoT обещает повышение производительности при одновременном снижении издержек.

Перспективны возможности IoТ в части мониторинга систем на исправность работы, что позволит предотвращать выход из строя оборудования и оперативно реагировать на мелкие сбои, способствуя их бесперебойному функционированию.

Дроны могут стать незаменимым помощником для сельхоз-производителей, собирая информацию о зрелости урожая и состоянии почвы, уничтожая вредителей и обрабатывая посевы.

Рост рынка интернета вещей до 2020 года оценивают в среднем на 21% в год. Но максимальную отдачу он покажет там, где будет сочетаться с аналитическими сервисами на основе Big Data и сервисами машинного обучения (Machine Learning). 

Более подробную информацию о технологических решениях Интернета вещей в сетях мобильной связи (в частности, NB-IoT), эволюции сетей M2M к IoT в спецификациях 3GPP, а также о других технических особенностях работы сетей мобильной связи читайте в книге «Мобильная связь на пути к 6G».

Источник: http://1234G.ru/novosti/ai-iot-ml

Интернет вещей важнее искусственного интеллекта и робототехники | Технологии

«Топ-менеджеры называют Интернет вещей приоритетной задачей в сфере технологий, — заявил Брюс Роджерс, директор по исследованиям Forbes Media. — Он становится фактором конкурентоспособности, который окажет воздействие почти на все отрасли».

Вот основные выводы исследования. IoT влияет на бизнес: почти две трети компаний уверены, что IoT важен для их текущей деятельности, и более 90% верят, что IoT будет важен для их бизнеса в будущем. IoT — важнейшая из новых технологий: топ-менеджеры считают, что из всех новых технологий IoT станет важнейшей, и ставят ее выше искусственного интеллекта и робототехники.

Компании принимают IoT: более половины респондентов (51%) говорят, что в их компаниях действуют масштабные программы, связанные с IoT, или что такие программы вносят существенный вклад в развитие их бизнеса. Остальные 49% находятся на ранних стадиях внедрения IoT или осуществляют пилотные программы.

Внедрение IoT-инструментов может быть затруднительным: компании сообщают, что при наращивании потенциала в сфере Интернета вещей они сталкиваются с такими трудностями, как получение привлекательной доходности от инвестиций (32%), поддержание безопасности Интернета вещей (32%), кросс-функциональное взаимодействие (31%), интеграция разрозненных данных (30%) и нехватка квалифицированных сотрудников (29%).

Обратите внимание

Существуют лучшие практики по внедрению IoT-инструментов: изучив компании, чьи IoT-проекты соответствуют ожиданиям или превосходят их, мы выделили несколько стратегий, которые позволяют им добиваться успеха: как правило, инициативы в области IoT продвигает директор по информационным технологиям (53%), 66% включают внешних поставщиков в группы планирования, 81% задействуют внешние платформы как основу для своей деятельности в области Интернета вещей.

«Выводы исследования, проведенного Forbes среди топ-менеджеров, соответствуют отзывам, которые мы в Hitachi слышим от клиентов: IoT стремительно становится стратегической задачей, решение которой необходимо, чтобы оставаться конкурентоспособным в цифровой экономике — и это сложный процесс, — говорит Азим Захир, директор по маркетингу Hitachi Vantara. — Вы непременно должны с самого начала четко сформулировать цели и планируемые результаты, понять, кто будет воплощать вашу инициативу в жизнь, а также найти надежного партнера, который поможет вам добиться желаемых результатов».

Об исследовании

Данные для этого отчета были получены из опроса, проведенного Forbes Insights среди 502 топ-менеджеров, которые сообщили, что несут ответственность за деятельность их компаний в области Интернета вещей или знакомы с ней.

Респонденты находились в Европе, Северной и Южной Америке и Азиатско-Тихоокеанском регионе и представляли ряд отраслей, причем представители одной отрасли не могли составлять более 25% от числа опрошенных. Все респонденты занимали позицию директора или выше и работали в компаниях со штатом не менее 500 сотрудников.

Кроме того, Forbes Insights побеседовал с несколькими руководителями, чтобы получить более широкий контекст для результатов исследования.

Перевод Анастасии Балабанцевой

Источник: https://www.forbes.ru/tehnologii/356213-internet-veshchey-vazhnee-iskusstvennogo-intellekta-i-robototehniki

Выставка-конференция «Интернет вещей» в Москве

Ведущие эксперты IoT-индустрии со всего мира соберутся 29 сентября в Москве на масштабной ежегодной выставке-конференции «Интернет вещей».

Это уже третье событие для всех лидеров IoT-индустрии: разработчиков, предпринимателей, инвесторов и экспертов рынка.

В рамках конференции будут затронуты самые разные темы — от консьюмерских товаров для умного дома до глобальных промышленных проектов.

Программа мероприятия будет насыщенной и разбита на несколько зон. Каждая из них ориентирована на свою целевую аудиторию и даст возможность полностью окунуться в мир IoT-решений.

Конференция «Интернет вещей» в два потока — Industrial IoT и LifeStyle IoT

В ходе первого блока наиболее перспективные тенденции промышленного направления рассмотрят такие эксперты, как Алексей Лукацкий из Cisco, Орельен Согне из Kerlink, Дмитрий Моисеев из Tibbo Systems, Эд Кей из MediaTek, а также представители Komponenta, Huawei, «Сколково», Microsoft, Intel, Siemens, «Стриж» и других компаний, которые активно занимаются разработками в области M2M-решений.

Поток LifeStyle посвящен более бытовым проектам, стартапам и одному из трендовых направлений — wearable-технологиям. В этом блоке доклады сделают: основатель европейского акселератора Startupbootcamp Анхель Гарсия Ривас, Игорь Дуплицкий из телеком-компании Orange, представитель ФРИИ Никита Юрьев, Николай Русанов из iRidium Mobile и многие другие эксперты рынка.

Выставка «Интернет вещей»

На демонстрационной площадке более 20 компаний презентуют свои уникальные IoT-разработки. Причем протестировать работу прототипов и уже готовых решений можно будет прямо на стендах.

Важно

Компании, в частности, представят программно-аппаратные комплексы по системе мониторинга и управления (Tibbo Systems, Huawei), решения для «умного» дома (iRidium Mobile, «Трон Проект», «СТРИЖ Телематика»), смарт-решения для облачных технологий (Rigtech), а также носимые гаджеты и электронные компоненты, которые являются неотъемлемой частью любого IoT-проекта.

Воркшопы конференции «Интернет вещей»

В данном блоке ведущие эксперты проведут практические занятия по разработке различных устройств, поделятся полезными лайфхаками и навыками. Соорганизаторами воркшопов выступают такие компании, как Intel, Amperka и«Фаблаб».

Все воркшопы будут открытыми, их сможет посетить каждый участник, купивший билет на конференцию.

Стартапы конференции «Интернет вещей»

В первой половине дня на мероприятии состоится встреча Speed dealing, в ходе которой разработчики стартап-проектов смогут поделиться своими идеями с крупными инвесторами и получить от них эффективный фидбек. Лучшие проекты имеют все шансы выйти на российский и международный рынки.

Официальным партнером Speed dealing выступит один из ведущих европейских акселераторов — Startupbootcamp (Барселона). Также среди инвесторов будут представлены такие компании, как GS Ventures, ФРИИ, Launch Gurus, HaxVentures, VentureClub.ru, Leta Capital, the Untitled, Orange, и другие.

Читайте также:  Изучение человеческого мозга при помощи искусственных нейронных сетей

Доступ в зону Speed dealing будет возможен только по предварительной регистрации. Всего будет презентовано только 20 перспективных стартап-проектов.

А во второй половине дня начнется «Битва стартапов», в ней примут участие команды из Беларуси, России, Украины и Казахстана. Данное событие состоится при поддержке партнеров — Startupweekend и iVenturer Bazaar.

Посетителей мероприятия ждет очень насыщенный день, много интересных зон и еще больше качественного и полезного контента. Официальными спонсорами мероприятия выступают компании Huawei, Tibbo Systems, iRidium Mobile, Rigtech и Komponenta.

Источник: https://controlengrussia.com/rynok/vy-stavka-konferentsiya-internet-veshhej-v-moskve/

Философские и социо-антропологические проблемы конвергентного развития киберфизических систем (блокчейн, Интернет вещей, искусственный интеллект)

Киберантропология

УДК 001.18+004.5+008

DOI: 10.17726/philIT.2016.11.1.001.18

Философские и социо-антропологические проблемы конвергентного развития киберфизических систем (блокчейн, Интернет вещей, искусственный интеллект)*

Чеклецов Вадим Викторович,

кандидат философских наук, старший научный сотрудник НИЯУ МИФИ, Москва, Россия chekletsov@gmail. com

Аннотация. Публикация основана на отчете о «круглом столе» (9 апреля 2016 г., Москва, Digital October), посвященном социо-антропо-логическим измерениям конвергентных технологий киберфизических систем.

Совет

В частности, обсуждались философские вопросы взрывообразного международного распространения сервисов, основанных на технологии блокчейн, и общей популярности блокчейна в финансовой и нефинансовых сферах, конвергенции технологий блокчейн с развитием Интернета вещей и искусственного интеллекта.

Эмерджентные технологии Индустрии 4.

0, Интернета вещей, Блокчейна, ИИ рассматриваются не просто как инструмент создания умных вещей, умных домов, городов и фабрик, но также и как претенденты на процессинг новых форм социоматери-альных телесностей — продолжение в техномире истории становления в биологической эволюции механизмов кодирования, воспроизводства, регуляции и трансляции генетических кодов, становления знаковых коммуникаций на основании нейроактивности, и далее — продолжением культурной эволюции экзокортексных форм бытия информации, алгоритмов, ценностей и смыслов, организующих наш социум и преобразующих лик нашей Планеты. Вводится понятие киберумвельта — жизненного мира человека в гибридных мирах не физической, не цифровой, но смешанной — физически-цифровой, или киберфизической, действительности.

Ключевые слова: конвергентные технологии, NBICS, блокчейн, искусственный интеллект, нейронные сети, квантовое спутывание, кибе-румвельт, человеко-машинное взаимодействие, Интернет вещей, инженерная этика, философия техники.

* Публикация подготовлена при финансовой поддержке гранта РНФ, проект № 15-18-10013 «Социо-антропологические измерения конвергентных технологий».

Философские проблемы информационных технологий и киберпространства

66 —

Киберантропология

Philosophical and socio-anthropological issues of cyberphysical systems convergent development (blockchain, Internet of things, ai)

Chekletsov Vadim,

Ph.D. Assistant professor, National Research Nuclear University «MEPHI», Moscow, Russia

chekletsov@gmail. com

Источник: https://cyberleninka.ru/article/n/filosofskie-i-sotsio-antropologicheskie-problemy-konvergentnogo-razvitiya-kiberfizicheskih-sistem-blokcheyn-internet-veschey

«Интернет вещей» не будет работать без искусственного интеллекта

По мере того как «Интернет вещей» набирает популярность в мире технологий и самых громких технологических словечек года, разгорается дискуссия о том, как заставить его работать.

Интернет вещей будет производить большой объем данных — данных, которые помогут городам прогнозировать аварийные ситуации и преступления; будут давать врачам информацию в режиме реального времени, полученную от кардиостимуляторов или биочипов; оптимизировать производительность в различных отраслях; обеспечивать важную связь между самоуправляемыми автомобилями; обеспечивать работу умных домов с подключенной бытовой техникой.

Возможности, которые открывает Интернет вещей, воистину безграничны. Но есть вопросы.

Обратите внимание

По мере того как продолжается расширение числа устройств и датчиков, подключенных к Интернету вещей, объем данных растет до умопомрачительных уровней. Эти данные содержат ценную информацию — что работает хорошо, а что нет — указывают на конфликты и открывают глаза на новые возможности и связи в разных сегментах.

Звучит здорово. Но большой проблемой остается поиск путей анализа этого потопа данных. Если вы когда-нибудь пытались найти связь в терабайтах машинных данных, вы знаете, как это сложно. Люди просто не в состоянии изучать и понять все эти данные — и с традиционными методами, если даже вы сокращаете размер выборки, на это уходит слишком много времени.

Чтобы Интернет вещей сложился, как и обещал, нужно увеличить скорость и точность анализа крупных объемов данных. Если этого сделать не удастся, последствия могут быть катастрофическими, от раздражения — когда бытовая техника не работает вместе, как планировалось — до угрозы жизни — когда сотни автомобилей ведут себя не по плану.

Единственный способ идти в ногу с объемами генерируемых Интернетом вещей данных — это включить в них скрытое понимание с помощью машинного обучения.

Машинное обучение уже используется

Машинное обучение — это «субполе компьютерной науки и искусственного интеллекта, которое занимается строительством и изучением систем, которые могут анализировать данные не только по заранее запрограммированным инструкциям».

Хотя звучит такое определение как научная фантастика, в повседневной жизни оно уже присутствует. Pandora использует машинное обучение, чтобы определить, какие еще песни вам могут понравиться; Amazon.com делает то же самое с книгами и фильмами. Обе системы построены на том, что узнают о пользователе и уточняют со временем, узнавая все больше и больше об их поведении.

В случае с Интернетом вещей, машинное обучение поможет компаниям взять миллиарды точек данных и сварить из них что-то осмысленное. Общий принцип довольно простой: нужно просматривать и анализировать собранные данные в поиске шаблонов или сходств, из которых можно что-то извлечь с последующим принятием лучших решений.

К примеру, носимые устройства, которые отслеживают ваше здоровье, пока являются частью развивающейся индустрии — но вскоре они станут устройствами, которые связаны между собой и с Интернетом, будут обеспечивать наблюдение за вашим здоровьем в режиме реального времени.

Цель состоит в том, что ваш врач будет получать уведомления при соблюдении определенных условий — ваш пульс увеличивается до небезопасного уровня или даже останавливается, к примеру.

Чтобы уметь выявлять потенциальные проблемы, данные нужно анализировать с точки зрения того, что нормально, а что нет. Сходства, корреляции и отклонения должны быстро выявляться на основе потоков данных в реальном времени.

Может ли это делать физически человек? Просматривать данные тысяч пациентов в режиме реального времени и точно определять, когда нужно высылать неотложку? Вряд ли.

Важно

Чтобы анализировать данные сразу после сбора, точно определяя новые и уже известные паттерны поведения, машины также должны знать нормальное поведение каждого пациента, а также — критический уровень поведения здоровья.

Реализация Интернета вещей зависит от того, получится ли проникнуть в суть, скрытую в увеличивающемся море имеющихся данных.

Поскольку в настоящее время подходы не масштабируются до объемов Интернета вещей, его будущее зависит исключительно от машинного обучения, которое сможет находить паттерны, корреляции и аномалии в данных.

Если удастся, это улучшит практически все аспекты нашей повседневной жизни.

Источник: https://Hi-News.ru/internet/internet-veshhej-ne-budet-rabotat-bez-iskusstvennogo-intellekta.html

Виртуальная реальность, IoT и машинное обучение. Какие технологии переоценили в 2016 году?

Какие технологии переоценили эксперты и инвесторы? Может ли быть так, что сегодня виртуальная реальность находится на пике популярности, а завтра будет никому не нужна? Или же IoT «умрет» также быстро, как и «взлетал». Эту тему обсудили пользователи сайта Quora. Самые интересные ответы — в материале KV.by.

Эрик Су, более 10 лет работы в технологических компаниях

  1. Виртуальная реальность. Я считаю, что через 4-5 лет дополненная реальность сменит виртуальную, так как дополненная реальность является намного более продуманной технологией, обладающей нетривиальными требованиями. Наиболее наглядные примеры: Pokemon Go, очки дополненной реальности Hololens и Magic Leap. Сейчас растет спрос на виртуальную реальность, но это продлится ровно до того момента, пока дополненная реальность не вернется на рынок, улучшив свое восприятие поведенческих особенностей пользователя и свою реакцию на них.
  2. Беспилотные автомобили. Эта эпопея длится последние 5-7 лет и включает в себя, к сожалению, гибель людей и огромное количество государственных постановлений.   
  3. Стартапы, связанные с созданием аппаратных средств для гаджетов. Происходит обыкновенное перенасыщение гаджетов огромным количеством ненужных функций, а также переход от сложных вещей к более простым.

Майкл Крынски, ученая степень по информатике

Я полагаю, что переоцененной является сфера «Интернета вещей». Каждый год я посещаю конференцию CES, а также многие другие важные технические конференции. И я закатываю глаза каждый раз, когда слышу об «Интернете вещей».

На подобных конференциях постоянно расхваливают перспективу того, как все в наших домах будет связано между собой, а также призывают разработчиков приступить к созданию все большего количества новых устройств, способных существовать в данной системе и облегчать нам жизнь.

Прошлогодняя конференция CES была под завязку забита подобными приспособлениями. Тостеры, стиральные машины, умные телевизоры, лампочки и даже резиновые уточки…

Я отказываюсь восхищаться перспективой управлять своей зубной щеткой при помощи своего телефона. Я не собираюсь заниматься разработкой очередного холодильника со встроенными динамиками и поддержкой Wi-Fi.

Существует огромное количество других, более интересных для меня секторов, и, если честно, мне кажется, что многие люди все же предпочитают, чтобы некоторые из их вещей продолжали существовать в автономном режиме.

Стели Эфти , работает в Close.io

Реклама и надувательство повсюду. Но вот наиболее переоцененные IT-секторы в сфере продаж:

  • Искусственный интеллект/чат-боты. Продавцы будут необходимы ровно до того момента, пока чат-боты не научатся понимать потребности потенциального клиента, преодолевать возможные возражения и по итогу заключать сделку.
  • Машинное обучение. На данный момент компьютеры способны создавать идеальные клиентские профили и даже вести счет. Однако все равно необходимы отделы по продажам, которые смогут квалифицированно оценить временные рамки для сделки, предусмотреть неприятные и проблемные ситуации, возникающие в ходе работы, а также оценить возможные действия других людей, вовлеченных в процесс покупки.
  • Предсказательная аналитика. Вряд ли вы нуждаетесь в причудливом алгоритме, который бы сказал вам, почему кто-то что-то у вас не покупает. Если человеку не нужен ваш продукт, то какая разница, почему он его не покупает?

Рамандип Сингх

Каждый день можно увидеть завораживающие отчеты об автономных машинах, не требующих водителя. Все больше и больше людей задаются вопросом, сменят ли подобные транспортные средства Uber.

Мне кажется, пока точно не о чем волноваться. Пройдут годы, прежде чем эта технология станет надежной, и, вполне возможно, только через несколько десятилетий люди смогут начать ей доверять и охотно использовать.

Вспомните тот факт, что гибридные машины составляют только лишь 3% от общего числа транспортных средств, и это спустя 15 лет после выхода на рынок.

Как вы думаете, сколько времени займет переход на самоуправляемые машины?  

Совет

Учитывая количество несчастных случаев, имеющих место на этапе тестирования, самоуправляемым машинам еще предстоит пройти огромный путь от существующего концепта до продукта потребления.

Джош Панкив, эксперт по обработке платежей

Я лучше остановлюсь на тех, которые мне кажутся перспективными. Одной из таких сфер является дополненная реальность, в частности, после выходы игры Pokemon Go. Вне сомнений, лето 2016 года мы запомним как лето Pokémon Go.

Эта игра, созданная на основе технологий дополненной реальности с учетом текущего местоположения, была скачана 100 млн раз меньше чем за 2 месяца после ее выпуска, и, судя по всему, она не собирается останавливаться на достигнутом. Фанаты этого приложения быстро воспользовались так называемой Pokémon Go-манией.

Некоторым торговым точкам повезло быть представленными в игре в качестве PokeStop или Gym, что без всякой рекламы привлекло огромное количество покупателей на данную территорию. Тем же магазинам и торговым центрам, кому повезло меньше, пришлось приложить некоторые усилия, чтобы воспользоваться сумасшествием фанатов.

Так, например, некоторые магазины предлагают скидки игрокам, состоящим в определенных командах, или же открывают бесплатную раздачу интернета для игроков, собирающих покемонов в их заведениях. 

Мэтт Вассерман

Я считаю, что это интернет. Это один из величайших из когда-либо изобретенных инструментов, контролирующий распространение информации. Результатом работы этого инструмента стало население, думающее, что оно знает все или может знать все, когда на самом деле люди знают только то, что им позволено.

Майк Маплс, один из партнеров-основателей Floodgate

Начать, пожалуй, стоит с того, что моя работа заключается в выделении 10 успешных проектов из 10.000. Это может показаться диким на первый взгляд, но именно этот 0,1 %, эта горстка компаний будет выпускать 97% всего релевантного контента.

Поэтому, когда речь заходит о стартапах, мне кажется, будет не совсем верно оценивать технологии по тому, переоценены они или нет. Будучи инвестором, я очень тщательно подхожу к поиску и сортировке компаний-новичков.

Обратите внимание

Это похоже на поиск редкого вида птиц, которые живут особняком: если ты нашел одну такую птицу, это совсем не значит, что где-то рядом будет еще одна. С компаниями схожая ситуация: вы находите или основываете компанию, которую вы считаете самой лучшей, исключительной в своем роде! Вы настолько воодушевлены этой идеей, что даже теряете сон.

Читайте также:  Американские учёные боятся, что развитие искусственного интеллекта приведёт к повышению уровня безработицы

Вы настолько отдаетесь процессу, что фактически заставляете мир принять ее. Кого в этом случае волнует, переоценен ли тот сектор, где вы работаете?

Источник: https://www.kv.by/post/1051134-virtualnaya-realnost-iot-i-mashinnoe-obuchenie-kakie-tehnologii-pereocenili-v-2016-godu

Искусственный интеллект пришел в бизнес

Доклады, посвященные практическому применению новых технологий всегда вызывают повышенный интерес

На конференции «Технологии машинного обучения 2018» было представлено около двух десятков отечественных проектов с применением искусственного интеллекта в самых разных областях.

Технологии искусственного интеллекта довольно быстро преодолели дистанцию от «про них говорят» до «их используют». На конференции «Технологии машинного обучения», организованной издательством «Открытые системы», было представлено около дюжины работающих проектов в самых разных областях.

«Райффайзенбанк» использует машинное обучение для оптимизации процесса обслуживания сети банкоматов — предсказания спроса на выдачу наличных в банкомате (на основании как исторических даннх за три года, так и текущих), оптимизации процесса инкассации («лишние» деньги будут лежать в банкомате мертвым грузом, а их отсутствие приведет к простою устройства и недовольству клиентов банка). Горизонт ежедневно обновляемого прогноза — 14 дней.

Компания Rubbles представила Customer Insight — инструмент создания персональных предложений для клиентов розничных банков, которые основаны на анализе их трат, как текущих («Вы часто ходите в кино — сэкономьте, купите абонемент»), так и будущих («Вы собираетесь в отпуск в Европу? В прошлый раз расплачиваясь с рублевой карты вы потратили лишних 12 тысяч»). Для этого необходимо правильно определять события в жизни клиента и оптимальную частоту обращения к нему. Но зато правильно обученная система, подсказывающая клиенту, где и на чем он сможет сэкономить, надежно привяжет последнего к банку. Если не напугает излишней осведомленностью о его личной жизни.

Бизнес CarPrice состоит в продаже автомобилей клиентов дилерам на онлайн-аукционах. Дилеров у сервиса около 40 тыс.

; для того, чтобы не рассылать всем им предложения обо всех имеющихся автомобилях (в день осматривается около 500 машин, по каждой собирается 500 параметров и делается 150 фотографий повреждений), компания при помощи средств машинного обучения выбирает из общего списка тех дилеров, которые должны заинтересоваться машиной. Критериев много — интересуется ли дилер данной маркой, данной ценовой категорией, комплектацией и т. д. А 15 самым перспективным дилерам рассылается персональное оповещение — push-уведомление или, если оно не прошло, через SMS. Как результат — на аукционах, использующих механизм приглашения, удается продать машины дороже; лишь каждый десятый победитель интернет-аукциона был оповещен о нем в офлайне.

«Яндекс.Такси» использует средства машинного обучения для выдачи прогнозов по многим производственных вопросах.

Например, предсказывает вероятность того, что конкретный водитель уйдет из сервиса (среди примет этого — маленький средний чек и большое количество жалоб). И дает рекомендации, кому из постоянных клиентов предложить перейти на машины бизнес-класса.

Затраты компании — «один аналитик на полставки и 10% рабочего времени одного менеджера». Прототип был создан за неделю и две недели дорабатывался.

Важно

Компания Worki спенциализируется на поиске линейного персонала для различных сфер бизнеса. Первоначально информационная лента с перечислением вакансий была «просто лентой» с простым механизмом рекомендаций, однако в Worki решили, что использование данных о соискателях и работодателях сможет повысить ее эффективность.

Сейчас алгоритм построения ленты на базе средств машинного обучения использует около 140 переменных — данных и о соискателе и работодателе. Количество откликов увеличилось на 17%, появилась возможность выдавать обеим сторона процесса более релевантные рекомендации, и даже предлагать рекрутерам конкретных кандидатов.

Рост количества откликов от кандидатов, помимо прочего, уменьшает отток компаний, размещающих вакансии, а, стало быть, и траты на привлечение новых клиентов из числа работодателей.

Глубинная аналитика может применяться и там, где целевая аудитория для продукта составляет 200-500 человек, такую задачу приходится решать в «индустрии красоты».

Покупки в этой сфере часто делаются под насроение, поэтому кроме решения обычной задачи — выбора оптимальных каналов коммуницирования и частоты коммуникаций, необходимо подбирать еще и наилучшее время для отправки сообщений.

Как утверждают в CleverData, это возможно, при грамотном подходе к рассылкам количество открывших письмо растет на 70%, конверсия (доля купивших) — на 83%, повторные продажи в целом — в 3,5 раза.

В целом складывается впечатление, что технологии искусственного интеллекта из стадии повышенных ожиданий на кривой Gartner почти сразу перешли на стадию «совершенствования и адаптации» и даже плато продуктивности, быстро миновав впадину разочарования (возможно, зато, крайне глубокую у тех, кто ждал немедленного пришествия «Скайнета»). И дальнейшему продвижению «вглубь и вширь» мешает лишь отсутствие необходимого количества релевантных размеченных данных, пригодных для организации машинного обучения. Ну и, конечно, неизбежный кадровый вопрос.

Источник: https://www.computerworld.ru/articles/106799

6 цифровых технологий, которые изменят мир

Словосочетание «цифровая трансформация», стало упоминаться все чаще и чаще. Похоже новые технологии, которые активно развиваются в мировом масштабе скоро перевернут наше представление о возможностях IT.

Интернет вещей (Internet of Things, IoT)

Одна из ключевых технологий, на которой основывается цифровая информация – это интернет вещей.То, что многие бытовые приборы подключены к электросети – это привычно, но постепенно, все больше объектов физического мира подключают к интернету, что позволяет обеспечить сбор информации и даже удаленное управление этими объектами.

Фактически в интернете появляется виртуальная копия физического объекта, содержащая различные параметры объекта и внешнего мира, и позволяющая управлять объектом через интернет.

Совет

Примером интернета вещей может служить прибор, например, проектор в кинотеатре, который посылает в службу технической поддержки сигнал об обнаруженной неисправности, и перечне запасных частей, которые нужно заменить в рамках внепланового ремонта.

Следующим этапом развития интернет вещей является взаимодействие вещей не только с человеком, но и между собой, что позволитдобиться автоматизированного взаимодействия на конвейерных линиях, в системах технического ремонта и обслуживания оборудования, в логистике и многих других областях бизнеса. Существуют и вопросы, которые еще предстоит решить: это создание электроники с минимальным потреблением электроэнергии, а также создание новых стандартов связи для взаимодействия вещей между собой.

Дополненная реальность (Augmented Reality, AR)

Наиболее многообещающей является технология дополненной реальности, позволяющая добавить в реальный мир – объекты из мира виртуального. Представьте, что, идя по улице вы будете видеть дополнительную информацию об объектах и людях, находящихся рядом с вами.

Примеры дополненной реальности уже существуют и активно применяются, в некоторых московских парках уже можно увидеть метки, показывающие привязки объекта мира физического к миру виртуальному.

Активно распространяется игры с элементами дополненной реальности, есть виртуальные зеркала и примерочные в магазинах, продающих одежду, дополненная реальность уже тестируется в автомобилях.

В то же время на пути активного применения технологий дополненной реальности есть еще вопросы, которые нужно решить.

Например, пока еще недостаточна точность инструментария геопозиционирования или несовершенны технологии компьютерного зрения для привязки объектов физического мира к их виртуальным копиям.

Однако, можно с уверенностью сказать, что в ближайшее время эту технологию явно можно отнести к прорывной.

Виртуальная реальность (Virtual Reality, VR)

Появление технических устройств, которые позволяют человеку находиться в виртуальной реальности сделало данную технологию востребованной в индустрии развлечений.

Шлемы и костюмы виртуальной реальности, специализированные комнаты, позволяют попасть в неведомый мир, который запрограммирован так, что все ваши действия вызывают ответную реакцию виртуального мира, что позволяет погрузиться в него на все 100%.

В бизнесе технологии виртуальной реальности не столь активно применяются, скорее там сейчас востребованы технологии 3D-моделирования. Примерами построения цифровых 3D-моделей объектов реального мира являются строительные компании, производители сложных технологических изделий, нефтедобыча, а также другие отрасли.

Обратите внимание

В рамках 3D-моделирования можно говорить не только о построении моделей объектов, но и наполнения их данными, которые в свою очередь позволяют оптимизировать процессы принятия управленческих решений и впоследствии связать между собой средства проектирования изделий со средствами их производства.

В то же время на пути массового внедрения технологий виртуальной реальности еще нужно будет повысить реалистичность отображения виртуального мира в новых версиях приборов, которые обеспечат еще более реалистичное присутствие человека в виртуальной реальности.

Машинное обучение (Machine Learning, ML) и искусственный интеллект (Artificial intelligence, AI)

Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта, также переживают взлет. Можно увидеть, что большинство крупнейших IT-компаний, активно скупают молодые технологические abhvs, которые занимаются данными технологии. Фактически сейчас формируется несколько экосистем, вокруг которых будут создаваться сервисы на основе искусственного интеллекта.

Перевод с языка на язык, распознавание речи, алгоритмы поиска правильных решений, – все это позволило добиться появления компьютеров, обладающих элементами искусственного интеллекта, который в некоторых областях уже сильнее человека.

Одним из примеров распространения технологий искусственного интеллекта является активное продвижение компанией IBM сервиса Watson, который показывает чудеса не только в игре в шахматы и Го, но и в постановке врачебных диагнозов, а также в других областях человеческой деятельности, где применение компьютеров раньше было немыслимо. Водитель, журналист, юрист, врач – все эти специальности уже могут быть заменены искусственным интеллектом. И хотя на пути развития технологий искусственного интеллекта еще находится множество нерешенных вопросов, в ближайшие пять-семь лет мы увидим взрывной рост достижений в данной области.

Робототехника

Присутствие роботов в жизни человека не раз обсуждалось фантастами, однако сейчас, роботы уже приходят в нашу реальность.

Замещение простых функций, выполняемых людьми на производстве, позволяет уменьшить количество ошибок, а также ускорить их исполнение.

Не секрет, что многие промышленные компании активно применяют робототехнику в сборочных линиях и в логистике, что позволяет снизить человеческий фактор и обойтись минимальным привлечением людей.

Снижение стоимости промышленных роботов позволяет добиться экономической эффективности от их применения, и фактически людям только остается следить, как механизмы в автоматическом режиме производят продукцию без участия человека.

В Германии даже появился термин Industry 4.

0, который подразумевает построение полностью автоматизированных производственных и логистических сетей, где автоматы взаимодействуют между собой в рамках производственного процесса.

Сочетание робототехники, Интернета вещей, искусственного интеллекта и 3D-печати уже сейчас позволяют строить полностью механизированные фабрики по производству продукции, начиная от кроссовок и заканчивая автомобилями.

3D-печать

Еще одной технология, которая может изменить строительные отрасли и машиностроение. Создание огромного количества 3D-принтеров, которые могут печатать изделия из полимеров, бетона, металлов и даже золота, меняет само понимание производственного цикла, ведь многие из изделий можно получить у себя дома, обладая лишь трехмерной моделью и 3D-принтером.

Уже есть примеры печати целых домов с помощью специализированных 3D-принтеров, на подходе печать мостов. Есть даже пример полностью напечатанного на 3D-принтере автобуса.

В освоение 3D-печати уже активно включилось машиностроение, где некоторые детали дешевле печатать, чем получать «классическими» способами. Дизайнеры одежды и обуви уже печатают свои новые изделия. Строители, ювелиры, медики все они уже активно применяют 3D-печать в своих бизнес-процессах.

Важно

Уже создан принтер, который может напечатать сам себя, а китайские компании начали выпускать конструкторы, из которых каждый желающий может собрать 3D-принтер в домашних условиях.

И хотя на пути технологии пока стоят вопросы, связанные с печатью сложно составных изделий, вполне вероятно, что скоро станет возможным напечатать себе новые кроссовки, максимально учитывающие особенности вашей стопы. И сделать это не выходя из дома.

Синергия технологий

Совместное применение инновационных цифровых технологий позволяет не только изменить тот или иной бизнес-процесс, а полностью реструктурировать отрасль, выведя на нее продукт, которого не было до этого. Самое завораживающее в цифровой трансформации, это возможность применения всех этих технологий в совокупности.

Интернет вещей позволяет совместить виртуальный мир с реальным, искусственный интеллект на базе огромных массивов данных, полученных от Интернета вещей сможет формировать выводы и решения. Дополненная и виртуальная реальность сделает новый мир видным для человека. А робототехника и 3D-печать позволят автоматизировать большинство рутинных операций.

Можно сказать, что появление множества прорывных технологий изменит жизнь людей, уничтожит несколько старых и создаст множество новых профессий и безусловно сделает мир цифровым.

Такая цифровизация мира приведет к изменениям во всех отраслях, и главное, появятся множество новых компаний, при этом лидерами станут те, которые смогут не только удержаться на волне цифровой трансформации, но и возглавить ее.

Читайте также:  В сочи пройдет олимпиада роботов

Источник: https://www.e-xecutive.ru/finance/investment/1985732-6-tsifrovyh-tehnologii-kotorye-izmenyat-mir

Как искусственный интеллект меняет работу ИТ-службы

В ИТ-отделах внедряют инструменты на основе искусственного интеллекта для улучшения процессов поддержки, оптимизации инфраструктуры и прогнозирования сбоев оборудования, освобождая тем самым персонал для решения более сложных задач.

Искусственный интеллект шаг за шагом завоевывает мир, и службы ИТ не стали исключением.

Внедрений пока немного, но уже сейчас в компаниях пользуются средствами искусственного интеллекта для улучшения технической поддержки и управления инфраструктурой.

В частности, ощутимую пользу приносят системы обработки естественного языка.

Совет

Будучи основой чат-ботов, применяемых в службах поддержки клиентов, они также внедряются в отделах ИТ, в том числе в качестве более удобного пользовательского интерфейса.

Например, в Credit Suisse Group начали использовать чат-боты для типовых задач, таких как сброс паролей и перезагрузка компьютеров. Прежде в банке техническая поддержка осуществлялась только людьми по телефону, и эффективность обработки обращений оставляла желать лучшего.

Сотрудники, которые звонили в центр поддержки, вынуждены были какое-то время ждать, пока освободится специалист. Чтобы покончить с потерей времени на ожидание, решено было создать еще один канал связи в форме чат-системы, способной быстро отвечать на вопросы пользователей.

Над планом перемен в Credit Suisse начали работать в конце 2016 года. В начале 2017-го решили остановить выбор на чат-боте Amelia компании IPSoft.

Как признаются в компании, сперва интеллект чат-бота был на уровне новорожденного, а сейчас – как у годовалого ребенка, и процесс обучения продолжается. Если чат-бот не способен обработать запрос, то он переадресуется человеку. Чат-бот обучается в процессе разговора, а затем специалисты проверяют его на системные ошибки перед вводом в рабочий режим.

Новая система обслуживает 76 тыс. пользователей в 40 странах. Благодаря ей в Credit Suisse около 80 сотрудников телефонного центра переведены на поддержку, требующую более высокой квалификации. В компании надеются к концу нынешнего года автоматизировать обработку 25% обращений, поступающих в службу, а в конечном счете – освободить для другой работы около трети всех специалистов центра.

Пример Credit Suisse показывает, что именно побуждает внедрять искусственный интеллект в ИТ-службах – это стремление дать возможность сотрудникам приносить больше пользы бизнесу за счет поручения низкоквалифицированной работы машинам.

Безопасность и мотивация

В сети техасских университетов A&M внедряют Artemis – интеллектуального ассистента, разработанного компанией Endgame, который будет помогать недавно нанятым сотрудникам защищать учебные заведения от кибератак.

Отдел информационной безопасности осуществляет мониторинг сетей 11 университетов и 7 ведомств штата.

В службе трудятся 9 штатных сотрудников, а еще подрабатывают 8 студентов, пока еще не обладающих достаточным опытом разрешения инцидентов безопасности.

Обратите внимание

Системе искусственного интеллекта можно задавать вопросы в произвольной форме на английском языке. Как отмечают в отделе безопасности, она помогает не только в поиске ответов, но и в обучении новичков. В январе были наняты новые сотрудники, и благодаря Artemis они освоили свои обязанности буквально за пару часов.

Кроме того, новшество позволило быстрее находить новых специалистов. Еще два года тому назад, когда понадобилось заполнить три вакансии аналитиков по безопасности, претендентов нашлось очень мало.

В январе же на семь ваканский поступило 88 заявок – благодаря молве о том, что в отделе интересно работать: вы не просто сидите целый день перед экраном, а проводите реальные расследования и набираетесь практического опыта.

Сегодня больше студентов выбирают специальности, связанные с информационной безопасностью.

Управление инфраструктурой

Murphy Oil – нефтяная компания со штатом 1200 сотрудников, работающая в США, Канаде и Малайзии.

Последний год в ней идут преобразования по модели SaaS: ИТ-инфраструктура, развернутая локально и у поставщиков услуг центров обработки данных, переносится в облако.

Причем наибольшую экономию принесло освоение интеллектуальных средств управления облачной инфраструктурой. Как уточняют в компании, если просто перенести рабочие нагрузки в облако без изменений, экономии не будет, напротив, возможны убытки.

Несмотря на всю ту гибкость, которую обеспечивают облака, для адаптации рабочих нагрузок может понадобиться труд многих людей и соответствующие затраты.

В Murphy Oil решили воспользоваться системой с искусственным интеллектом компании Turbonomic, способной давать советы по оптимизации инфраструктуры.

Но по-настоящему она окупилась, когда к системе привыкли и доверили ей задачи выбора размещения и масштаба систем.

Выяснилось, что система способна принимать более удачные решения, чем люди, поскольку руководствуется накопленными данными, а люди – интуицией и эмоциями.

Важно

Раньше в компании четыре сотрудника, работающих на полную ставку, и один с частичной занятостью занимались исключительно обработкой заявок в службу поддержки. Сейчас, как сообщают в Murphy Oil, на это требуется одна десятая часть полной штатной единицы.

В итоге персонал, занимавшийся простейшими задачами эксплуатации и сопровождения, был переведен на должности, связанные с поддержкой бизнеса. Например, сотрудники осваивают автоматизацию процессов, готовя новые преобразования в компании. Как подчеркивают в Murphy Oil, поскольку у отдела ИТ всегда есть запланированные проекты, увольнять никого не приходится.

Обеспечение связи

В школах округа Норт-Кантон, штат Огайо, имели место трудности обслуживания беспроводной сети – например, не всегда удавалось добиться надежного соединения с ней ноутбуков и мобильных устройств всех пользователей.

Всего в округе семь школ, в которых учатся 4,4 тыс. учеников и работают 650 сотрудников. К сети подключаются 6-8 тыс. устройств, а администрируют ее всего три человека. С лета прошлого года округ начал пользоваться для управления сетью решением Mist Systems, основанным на средствах искусственного интеллекта.

Как признаются сисадмины, процедуры управления сетью ощутимо ускорились, поскольку теперь причины неполадок выясняются быстрее. Так, системе можно просто задать вопрос «Что происходит с точкой доступа 1?», и она отобразит все сведения о ней с возможностью дальнейшей детализации.

Помимо интерфейса на основе естественного языка, система снабжена внутренними механизмами искусственного интеллекта, которые анализируют сетевую активность. По словам админов, решение помогло обнаружить ряд особенностей сети, о которых сотрудники даже не имели представления.

В прошлом году целых девять месяцев было потрачено на то, чтобы с помощью анализа пакетов доказать, что в ноутбуках сотрудников были неисправны адаптеры Wi-Fi. А после внедрения Mist аналогичную работу удалось проделать буквально за час, поскольку система отображает всю необходимую информацию в режиме реального времени.

Mist обнаруживает неполадки в сети, анализируя данные организации и анонимизированные справочные данные от других клиентов.

Обучение происходит как в непрерывном режиме (прогноз обновляется с учетом вновь поступающих данных), так и в пакетном (для обучения используется весь объем накопленной информации).

Совет

Применяются также модели обучения с учителем, уточняемые, по словам специалистов Mist, буквально каждые несколько часов.

В компании подчеркивают: чтобы использовать средства искусственного интеллекта, специальные знания в соответствующей области от клиентов не требуются.

Прогнозное обслуживание

В Konica Minolta внедрили систему управления ИТ-инфраструктурой на основе искусственного интеллекта компании ScienceLogic в начале 2017 года. Некогда известная как производитель камер, сейчас Konica Minolta является поставщиком офисной техники и ИТ-услуг. Решение ScienceLogic помогает предсказывать сбои оборудования.

Поначалу, как сообщают в компании, точность прогнозов составляла примерно 56%, но со временем система обучилась, и теперь двухнедельные прогнозы поломки техники сбываются на 95%.

В Konica Minolta планируют снабдить средствами прогнозирования ScienceLogic свою платформу управления ИТ-средами Workplace Hub.

Инструментарий прогнозного обслуживания также готовятся предложить в компании Nlyte Software. В ее решении используются технологии IBM Watson. Система Nlyte собирает сведения об оборудовании, используемом одновременно многими клиентами компании и, комбинируя их с данными по конкретным средам, расширяет свою компетенцию.

Как объясняют в Nlyte, система уже выявила немало закономерностей, и соответствующая информация по мере необходимости предоставляется клиентам. Кроме того, каждый клиент получает инструментарий машинного обучения, позволяющий обнаруживать закономерности, характерные для его конкретной среды.

Одно из популярных применений системы – оптимизация потребления энергии: она помогает выбирать место размещения новых серверов так, чтобы обеспечить лучшие температурные условия. Еще один распространенный сценарий – оптимизация размещения рабочих нагрузок.

Обычно подобные средства разрабатываются в компаниях собственными силами. Но теперь, с появлением готового программного обеспечения и уже построенных моделей, внедрять такие инструменты можно гораздо быстрее и без глубоких знаний в области искусственного интеллекта.

Обратите внимание

Добиться экономии благодаря применению машинного обучения удалось в компании Interxion, которая владеет 50 центрами обработки данных в 13 городах мира и предоставляет услуги колокации. Пару лет назад в компании начали внедрять систему управления инфраструктурой ЦОД (data center infrastructure management, DCIM) EcoStruxure компании Schneider Electric.

Обычно Interxion строит ежегодно четыре новых дата-центра, и в компании имеют возможность сравнивать показатели по ранее сооруженным ЦОДам, в которых EcoStruxure отсутствует, с показателями тех, где используется система старых версий, и самых новых, где развернута последняя версия.

В Interxion признают, что первые версии EcoStruxure были трудны в использовании. Они выдавали много информации, но, чтобы разбираться в ней и принимать решения, требовалось много работы. Последующие версии улучшились, но выдавали слишком много рекомендаций.

Самая новая версия обладает более развитыми интеллектуальными возможностями, и уже приносит экономию оператору дата-центров. В частности, бюджет, выделяемый на замену оборудования, уменьшился на 1-2%.

Что касается затрат на ремонт, в компании рассчитывают на то, что благодаря механизмам аналитики они в конечном счете уменьшатся на 10%.

Экономия достигается за счет ремонта оборудования еще до поломки, а также благодаря рекомендациям по оптимизации энергоэффективности.

Тем не менее даже самые новые версии системы нуждаются в доработке.

Например, типична такая ситуация: система рекомендует установить сегодня определенную температуру, на следующий день – другую, а на третий – снова первый вариант, поскольку считает его наилучшим на конкретный момент.

В Interxion полагают, что система должна выдавать рекомендации на основе долгосрочных прогнозов, отсортированных по приоритетности. Оператор ЦОДа помогает Schneider вносить улучшения в систему.

Важно

Возможности машинного обучения систем управления инфраструктурой ЦОДа, доступные Interxion, пока еще ограниченны, признают в компании.

Аналитики 452 Research уверены, что технические возможности средств искусственного интеллекта систем DCIM будут расширяться.

По их мнению, сегодня только начался процесс, который со временем приведет к интеграции управления физической инфраструктурой центров обработки данных и многих других сервисов, в том числе управления рабочими нагрузками, потреблением энергии, безопасностью, сетями и персоналом.

Чем больше данных будут собирать поставщики систем, тем умнее и полезнее будут становиться платформы DCIM, а клиенты смогут приобретать такие инструменты по достаточно низкой цене.

Пока что – только точечные решения

Возможность появления основанной на искусственном интеллекте универсальной платформы управления эксплуатацией ИТ остается призрачной, полагают в Forrester Research: на сегодня еще нет систем искусственного интеллекта, способных заменить администратора баз данных или сисадмина. Пройдет несколько лет, прежде чем решения достигнут зрелости, а в организациях станут более четко понимать, каким образом проводить внедрения искусственного интеллекта в конкретных ИТ-средах.

Дело осложняется еще и тем, что системам нужны огромные объемы учебных данных, а на сегодня они доступны только для определенных видов задач. Кроме того, необходимы более оптимальные механизмы обмена данными между различными системами, полагают в IDC.

Например, идею интеграции управления ИТ-услугами и управления эксплуатацией ИТ-среды в теории можно реализовать за два-три года – технические возможности есть. Однако соответствующее направление развивается недостаточно, отмечают аналитики. Понадобится не только автоматизация процессов – нужен опыт и знания специалистов по поддержке и эксплуатации.

Ряд поставщиков делают определенные шаги, но до воплощения идеи в жизнь еще далеко. В IDC считают, что нужны комплексные интеллектуальные системы, формирующие уровень абстракции процессов.

Из 750 менеджеров по эксплуатации ИТ-сред, принявших участие в опросе, проведенном компаниями Turbonomics, Red Hat и AppDynamics, 68% сообщили, что пока вообще не пользуются средствами искусственного интеллекта для управления ИТ-системами, а 24% указали, что экспериментируют с такими технологиями.

Однако 84% выразили уверенность в том, что искусственный интеллект позволит упростить работу благодаря созданию самоорганизующихся систем. Таким образом, резюмируют в IDC, речь идет об области, которой интересуются многие профессионалы, однако занимаются ею всерьез лишь единицы.

– Maria Korolov. How AI is reshaping IT operations. CIO. June 13, 2018

Источник: https://www.cio.ru/articles/2371

Ссылка на основную публикацию