Прогнозы ONE Tech на 2021 год в области науки о данных и ИИ

ONE Tech – это технологическая компания, основанная на ИИ, которая проектирует, разрабатывает и развертывает решения следующего поколения IoT для OEM, операторов сетей и предприятий.

Нам повезло, что Йассер Хан, генеральный директор ONE Tech, поделился с нами своими прогнозами на 2021 год:

Генеральный директор ONE Tech, Йассер Хан

Прогноз #1: Данные (наконец) становятся королем.

Детали: 2021 год станет годом, когда отрасль осознает, что IoT – это всего лишь средство для сбора данных. То, как организации используют эти данные для создания новых потоков доходов или повышения удовлетворенности клиентов, является真正ющим движущей силой за подключением миллиардов активов. Кроме того, ИИ больше не будет привязан к центрам обработки данных. Дорогие и мощные вычислительные ресурсы просто не нужны для генерации необходимых прозрений, чтобы организации могли оценить ценность своих данных.

Прогноз #2: Автоматизация изменит бизнес-модели.

Детали: Благодаря возможности собирать и обрабатывать больше данных ИИ на местах, традиционные компании, такие как автодилеры, станут еще более ориентированными на услуги, поскольку они смогут предсказать ремонт до его возникновения. Например, если датчики обнаруживают, что давление в шине снижается ниже допустимого уровня в фургонах, они могут оповестить менеджеров отправить ремонтную бригаду – с необходимыми запчастями – к месту нахождения фургона до того, как возникнет более серьезная проблема. И в случае с потребительскими товарами датчик на посудомоечной машине может предупредить ремонтника, что есть проблема, прежде чем посудомоечная машина выйдет из строя. В этих сценариях производители и компании смогут значительно расширить услуги в своих бизнесах, изменив свою бизнес-модель на менее зависимую от оборудования.

Прогноз #3: Устройства конечных точек станут все умнее.

Детали: Благодаря машинному обучению и искусственному интеллекту (#AI) сетевая интеллект движется ближе к краю, давая устройствам конечных точек новые роли и задачи, которые делают их умнее. С помощью вычислительной мощности, обеспечиваемой недорогим оборудованием, мощная интеллект может быть достигнута с помощью алгоритмов машинного обучения, которые могут жить (обучаться и обрабатывать)直接 в источнике данных. Кроме того, возможности оборудования不断 эволюционируют вместе с программным обеспечением, работающим на оборудовании. Промышленный сектор уже пользуется выгодами от локальной обработки данных для понимания того, что происходит с этими машинами и устройствами. Другие рынки должны сдвинуться и адаптироваться к локальной обработке данных или, в частности, машинному обучению на конечных точках, поскольку это будет важно для помощи организациям в масштабировании.

Прогноз #4: Стоимость передачи данных в облаке увеличится значительно.

Детали: Стоимость передачи, хранения и обработки данных в облачных средах является все более растущей проблемой для организаций всех размеров. В 2021 году ИИ на краю сети созреет от проектов инноваций до отраслевого стандарта. Приведение ИИ на краю и встроенного ИИ на конечную точку для обработки данных локально устраняет проблему стоимости. Основная мысль: если компании не делают инновационные вещи, чтобы получить больше ценности, генерируемой из их данных, чтобы идти в ногу с расходами, они просто отстают.

Прогноз #5: Предсказуемый ремонт возглавит болевые точки производства в 2021 году.

Детали: Полупроводники и микросхемы используют простые деревья решений, которые могут вырасти в сложные. Переход от процесса, основанного на деревьях решений, к прогностическому алгоритму является следующим шагом для интеллекта на краю. Производители занимаются производством изделий. Они не занимаются технологиями и управлением данными. По мере роста объема данных все больше растет необходимость понимания данных и действий на основе полученных прозрений, чтобы оставаться эффективными и продуктивными. Для этого производителям необходимо полагаться на технологии, чтобы помочь им оценить ценность генерируемых ими данных. Это будет достигнуто за счет развертывания локального/ИИ на краю для обработки данных локально, для производства богатых прозрений. Выходные данные из решения ИИ на краю в конечном итоге автоматизируют реакцию и действие, чтобы позволить меньше полагаться на человеческое взаимодействие и больше на автоматические корректирующие действия.

Интервью: Вы также можете прочитать интервью с Йассером Ханом.