Прогнози ONE Tech на 2021 рік щодо науки про дані та штучного інтелекту

ONE Tech – це компанія, що працює в сфері штучного інтелекту, яка розробляє, створює та впроваджує рішення наступного покоління для IoT для виробників обладнання, операторів мереж та підприємств.

Нам пощастило, що генеральний директор ONE Tech Яссер Хан поділився своїми прогнозами на 2021 рік:

Генеральний директор ONE Tech, Яссер Хан

Прогноз #1: Дані (нарешті) стають королем.

Деталі: 2021 рік стане роком, коли галузь зрозуміє, що IoT є лише засобом для даних. Як організації використовують дані для створення нових потоків доходів або підвищення задоволеності клієнтів, є справжньою рушійною силою за підключенням мільярдів активів. Крім того, штучний інтелект більше не буде прив’язаний до центрів даних. Високі витрати, потужні обчислювальні ресурси просто не потрібні для генерації інсайтів, необхідних організаціям для реалізації цінності даних їхніх активів.

Прогноз #2: Автоматизація змінить бізнес-моделі.

Деталі: З можливістю збору та обробки більшої кількості даних штучного інтелекту локально, традиційні компанії, такі як автодилери, стануть ще більш орієнтованими на сервіс, оскільки вони зможуть передбачити ремонт до того, як він стане необхідним. Наприклад, якщо датчики виявляють, що шина автомобіля в флоті має нижчий рівень тиску, ніж допустимий, вони можуть повідомити менеджерів про необхідність відправити сервісний автомобіль з правильними запчастинами до місця розташування автомобіля до того, як виникне більша проблема. І з споживчими товарами, датчик на посудомийній машині може повідомити сервісного майстра про проблему до того, як посудомийна машина вийде з ладу. У цих сценаріях виробники та компанії можуть суттєво збільшити частку сервісної частини свого бізнесу, змінивши свою бізнес-модель на менш залежну від апаратного забезпечення.

Прогноз #3: Пристрої кінцевих точок стануть все більш розумними.

Деталі: За допомогою машинного навчання та штучного інтелекту інтелект мережі переміщується ближче до краю, надаючи пристроям кінцевих точок нові ролі та завдання, які роблять їх розумнішими. З обчислювальною потужністю, забезпеченою низькоціновим апаратним забезпеченням, потужний інтелект тепер може бути досягнутий за допомогою алгоритмів машинного навчання, які можуть живити (навчання та обробка) безпосередньо в джерелі даних. Крім того, апаратні можливості постійно еволюціонують разом з програмним забезпеченням, яке живе на апаратному забезпеченні. Промисловий сектор вже користується вигодами від локальної обробки даних для розуміння того, що відбувається з цими машинами та пристроями. Інші ринки повинні змінитися та адаптуватися до локальної обробки даних або конкретно машинного навчання на кінцевих точках, оскільки це буде важливо для допомоги організаціям у масштабуванні.

Прогноз #4: Витрати на передачу даних у хмарі збільшаться суттєво.

Деталі: Витрати на передачу, зберігання та обробку даних у хмарних середовищах є зростаючою болючою точкою для організацій усіх розмірів. У 2021 році Edge AI дозріє з інноваційних проєктів до галузевого стандарту. Перенесення краю та вбудованого штучного інтелекту на кінцеву точку для обробки даних локально усуває болючу точку витрат. Основне: якщо підприємства не роблять інноваційних речей для отримання більшої цінності, згенерованої з їхніх даних, щоб збігатися з витратами, вони просто рухаються назад.

Прогноз #5: Прогнозована технічна підтримка стане головною проблемою виробництва у 2021 році.

Деталі: Напівпровідники та мікросхеми використовують прості дерева рішень, які можуть рости та ставати складними. Перехід від процесу, заснованого на дереві рішень, до передбачувального алгоритму є наступним кроком для інтелекту на краю. Виробники займаються виробництвом товарів. Вони не займаються технологіями та управлінням даними. По мірі зростання обсягу даних зростає потреба у розумінні даних та дії на основі інсайтів для збереження ефективності та продуктивності. Для цього виробники повинні покладатися на технології, щоб допомогти їм реалізувати цінність даних, які вони генерують. Це буде досягнуто шляхом розгортання локального/Edge AI для обробки даних локально, для отримання інсайтів, багатих на вивід. Вивід з рішень Edge AI в кінцевому підсумку автоматизує реакцію та дію, щоб дозволити менше залежності від взаємодії людини та більше автоматичної корективної дії.

Інтерв’ю: Ви також можете прочитати інтерв’ю з Яссером Ханом.