Jakie technologie pomogły biznesowi w 2018 roku

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2023-12-17 04:07

Zbierał tylko to, co naprawdę działało i było przydatne, a nie tylko pojawiało się w nagłówkach nowinek technologicznych.

Co roku autorytatywny MIT Technology Review publikuje krótką listę 10 PRZEŁOMOWYCH TECHNOLOGII 2018 głównych przełomów technologicznych nadchodzącego roku. Bohaterowie listy śmiało prowadzą w internetowych dyskusjach, felietonach autorów i futurystycznych wiadomościach. Jednak nie każdy jest skazany na szybkie opuszczenie laboratoriów i wejście do odnoszących sukcesy startupów.

Wśród finalistów zeszłego roku znalazły się sztuczne embriony, miasta zmysłów, konwolucyjne, generatywne sieci przeciwników głębokiego uczenia (Uff!), translatory słuchawkowe, bezemisyjny gaz ziemny, genetyka predykcyjna i komputer kwantowy. Wybraliśmy trzy kierunki z listy MIT i dodaliśmy jeszcze jeden od siebie. Rezultatem jest lista technologii, które naprawdę dobrze sprawdziły się w 2018 roku.

Druk 3D z metalu

Czasami wydaje się, że druk 3D jest jak miłość: wszyscy o tym mówią, ale prawie nikt się nie spotkał. Powody są standardowe: drogie, długie, nie do końca jasne. Druk na metalu jest jeszcze bardziej specyficzny: metalurgia jest tradycyjnie kojarzona z przemysłem na dużą skalę.

Prawie rok temu Markforged pobudził rynek, wprowadzając na rynek pierwszą drukarkę 3D o wartości 100 000 dolarów, która pracuje z metalem. Oprogramowanie wykorzystujące sztuczną inteligencję pomogło obniżyć koszty procesu produkcyjnego. Części metalowe drukowane przez drukarkę stały się lżejsze, mocniejsze i mają bardziej złożony kształt.

Inny duży producent takich drukarek 3D, Desktop Metal, pod koniec 2018 roku zapowiedział wypuszczenie dwóch rozwiązań jednocześnie: Studio System+ i Studio Fleet. W rzeczywistości są to „opcje biurowe” drukarki 3D do produkcji na małą skalę.

Tak wygląda „biurowa wersja” metalowej drukarki 3D. Trzy duże szuflady to sama drukarka i dwa eleganckie piece

Sztuczna inteligencja w chmurze i analityka dla biznesu

Do niedawna sztuczna inteligencja wydawała się istnieć wyłącznie wśród gigantycznych konglomeratów, takich jak Amazon, Google, Microsoft. Chodzi o pieniądze i inne zasoby. Wdrożenie rozwiązań AI wymaga znacznych nakładów na infrastrukturę zdolną do gromadzenia i przetwarzania dużych ilości danych. Mówiąc prościej, biznes potrzebuje wydajnego sprzętu i nadal wymaga znacznych nakładów finansowych.

Proces „taniania” sztucznej inteligencji przebiega w kilku kierunkach. Pierwszy dotyczy danych: im bardziej się stają, tym dziwniejsze, tym tańsze są. Wydaje się, że wszyscy pogodzili się z faktem, że dobrowolnie zostawiamy eksabajty (to dużo) danych w Internecie, rejestrując się w sieciach społecznościowych i przesyłając filmy do hostingu. Nie jest to jednak jedyne dostępne źródło.

Na przykład wszechobecne systemy nadzoru wideo generują większy ruch niż YouTube.

Kamery CCTV to „oczy” sztucznej inteligencji. Same (podobnie jak ludzie) nie są w stanie analizować tego, co widzą – do analizy potrzebny jest mózg, w przypadku AI – sieć neuronowa. A dzięki rozwojowi chmury obliczeniowej i usług, stało się możliwe umieszczenie tego „mózgu” w chmurze, czyli w zdalnym centrum danych.

Gdy firma decyduje się na kontakt z dostawcą usług w chmurze, to ten ostatni przejmuje lwią część kosztów pracy ze sprzętem i centrami danych, dostarczając klientowi tzw. rozwiązania pudełkowe (płatne, pobrana aplikacja, podłączona usługa). Liczba i jakość usług w chmurze osiągnęła swój szczyt w 2018 r., więc w przypadku głębokiego uczenia, wizji komputerowej, analizy wideo i innych obszarów związanych ze sztuczną inteligencją stało się to naprawdę przełomowe.

Analityka wideo pomaga w szczególności sieciom handlowym: na przykład rejestrować i zapobiegać kolejkom, określać, kiedy towary kończą się na półkach, rejestrować naruszenia w transakcjach gotówkowych. Niezbędne oprogramowanie jest wgrywane do chmury, kamera łączy się z nią i wydaje sygnał dźwiękowy, jeśli coś jest nie tak. Dostępność usług w chmurze rośnie, więc usługa staje się dostępna dla supermarketu, sieciowej kawiarni i małej apteki.

Rozpoznawanie twarzy

Jedna z najbardziej „hype” technologii ostatniego roku przez inercję nadal kojarzy się z kontrolą rządu, Big Brother i thrillerami szpiegowskimi.

Niemniej jednak pod koniec 2017 r. wprowadzono pilotażowe technologie rozpoznawania twarzy Jak technologia rozpoznawania twarzy pomaga firmom i usługom specjalnym [duzi rosyjscy detaliści X5 Retail Group, Dixy, a nawet Vkusville, która jest samotna. A w 2018 roku dołączyły do nich np. apteki Asna. Sprawy światowe są jeszcze jaśniejsze: Mariott Hotel i Alibaba Group w lipcu 2018 r. uruchomiły usługę rejestracji gości opartą na rozpoznawaniu twarzy.

Firmy wykorzystują rozpoznawanie twarzy nie tylko do śledzenia złodziei, ale także do zwiększania lojalności klientów: możesz witać stałych gości po imieniu i oferować bonusy.

Blockchain i bezpieczeństwo danych osobowych

Blockchain zyskał reputację w mediach jako technologia, którą można wdrożyć niemal wszędzie. Trzeba jednak przyznać, że rozproszona baza danych nie trafi tak szybko do małych i średnich firm. Jednak rozwiązania blockchain nastawione na ochronę własności intelektualnej rozwijają się całkiem pomyślnie, a dla biznesu np. w branży kreatywnej jest to bardzo ważne. Przykładem jest Binded, usługa łańcucha bloków do ochrony praw autorskich do obrazów.

Blockchain jest również obiecujący dla projektów edukacyjnych: studenci MIT (Massachusetts Institute of Technology) odebrali swoje debiuty Digital Diploma na oficjalnych dyplomach MIT bezpośrednio na swoich smartfonach za pośrednictwem aplikacji Blockcerts Wallet w 2017 roku. Cyfrowe dyplomy i certyfikaty zarejestrowane w Blockcerts są chronione przed nieautoryzowanym dostępem i nadal są dostępne do udostępniania.

Powiązana gałąź rozwiązań blockchain dotyczy opracowania sprawdzonego portfolio dla przedstawicieli zawodu kreatywnego. Pierwsze eksperymenty z listami osiągnięć zawodowych i sprawami na blockchainie, na przykład Indorse, są tradycyjnie skierowane do programistów. A Ledger Journal wykorzystuje podpisy cyfrowe i znaczniki czasu w łańcuchu bloków do publikacji naukowych.