Sadece amatörler ve tasarımcılar arasında talep vardı. Plastikten tek seferlik prototipler yarattılar çünkü metal gibi diğer malzemeler baskıyı pahalı ve inanılmaz derecede uzun bir süreç haline getiriyordu.

Günümüzde 3D baskı, metal dahil her türlü malzemeden kolay ve hızlı bir şekilde nesne üretilmesini mümkün kılmaktadır. Bu, işletmelerin dağlarca parçayı stokta depolamak zorunda olmadığı anlamına gelir. Sipariş alındıktan sonra hemen üretilip müşteriye gönderilebilir. Uzun vadede fabrikalar daha çok yönlü hale gelecek. Üreticiler ek ekipmana ihtiyaç duymadan değişen karmaşıklıkta parçalar üretebilecek.

static1.squarespace.com

Cambridge Üniversitesi'ndeki embriyologlar, kök hücrelerden yapay olarak fare embriyoları oluşturmayı başardılar. Bu başarı, yaşamın nasıl başladığını anlamak için yeni olanaklar sunuyor.

Kök hücrelerin güçlü bir potansiyele sahip olduğunu biliyorduk ancak kendilerini bu tür yapılar halinde organize edebilecekleri hakkında hiçbir fikrimiz yoktu.

Magdalena Zernica-Götz, Kök Hücre Biyolojisi ve Moleküler Biyoloji Profesörü

Magdalena'ya göre bir sonraki adım, insan kök hücrelerinden yapay bir embriyo yaratılması olacak. Michigan Üniversitesi ve Rockefeller Üniversitesi'ndeki bilim insanları bunun üzerinde çalışıyor.

Yapay insan embriyoları yaşam kavramının incelenmesine yardımcı olacak. Ancak bu durum bir takım etik soruları da beraberinde getiriyor. Ya gerçek embriyolardan ayırt edilemez oldukları ortaya çıkarsa? Acıyı hissetmeden önce laboratuarda ne kadar süre yetiştirilebilirler?

businessinantwerp.eu

“Akıllı şehir” kavramı hâlâ bilim kurgu dünyasından. Böyle bir altyapının oluşturulmasına yönelik tüm planlar hâlâ kağıt üzerinde mevcut. Ancak New York şirketi Alphab's Sidewalk Labs, Quayside projesinin bir parçası olarak bu fikri yeniden düşünecek ve en son dijital teknolojileri kullanarak Toronto'da bir çeyrek yaratacak.

Alphab'ın Kaldırım Laboratuvarları, şehir ve sakinleri hakkında bilgi toplayacak çeşitli sensörler kullanmayı planlıyor. Proje planında metroda çalışan otomatik araçlar ve robotlardan bahsediliyor. Ayrıca şirket, geliştiricilerin hizmetlerini oluşturup uygulayabilmeleri için yazılımı kamuya açık hale getirecek.

Alphab'ın Kaldırım Laboratuvarları kamusal yaşamı yakından izlemeyi amaçlıyor. Bu karar kent sakinlerinde endişeye neden oluyor. konusunda endişeleniyorlar. Ancak Sidewalk Labs çalışanları bu sorunu çözebileceklerine inanıyor.

Devlet kurumu Waterfront Toronto'ya göre diğer Kuzey Amerika şehirleri de Quayside projesine katılmaya hazırlanıyor.

Zaten San Francisco, Denver, Los Angeles ve Boston'dan sistemin uygulanmasını isteyen çağrılar aldım.

Will Fleisig, CEO, Waterfront Toronto

Learnfly.com

(AI) Amazon, Baidu, Google ve Microsoft gibi büyük şirketler için pahalı bir oyuncaktı, ancak geri kalanlar için erişilemez ve anlaşılmaz bir araç olduğu ortaya çıktı. Ancak endüstri devleri, başkalarının da kullanabilmesi için geliştirmelerini bulut hizmetlerine yerleştirmeyi planlıyor.

Şimdiye kadar bu alan Amazon'un bir yan kuruluşu olan AWS'nin hakimiyetindeydi. Google kenara çekilmedi ve açık kaynaklı bir yapay zeka kütüphanesi olan TensorFlow'u geliştirdi. Makine öğrenimi ile program geliştirmek için kullanılır. Arama devi yakın zamanda Cloud AutoML'i duyurdu. Bu, yapay zekanın kullanımını kolaylaştıracak bir dizi sistemdir.

Microsoft, açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesi olan Gluon'u oluşturmak için Amazon ile iş birliği yaptı. İnsan öğrenimini kabaca taklit eden önemli bir yapay zeka teknolojisi olan sinir ağlarının yaratılmasına yardımcı olmalı.

Hangi şirketin pazar lideri olacağı henüz bilinmiyor. Her durumda tüketiciler faydalanacaktır.

fraunhofer.de

Yapay zekanın mükemmel bir konu anlayışı var. Ona bir milyon fotoğraf gösterin, o da olağanüstü bir doğrulukla karşıdan karşıya geçen yayanın nerede gösterildiğini belirleyecektir. Ancak yapay zeka uzun süredir kendi başına yaratma yeteneğinden mahrum kaldı. Yapay zekanın hayal gücü olsaydı, bunu öğrenmek için kullanabilirdi. Örneğin sürücüsüz bir arabadaki sinir ağı, dışarı çıkmak zorunda kalmadan yoldaki insanları tanımayı öğrenecek.

Montreal Üniversitesi yüksek lisans öğrencisi Ian Goodfellow bu soruna bir çözüm önerdi. "Üretici rakip ağ" veya GAN adı verilen bir yöntemi anlattı. Algoritma, iki sinir ağının (bir jeneratör ve bir ayırıcı) etkileşimi üzerine inşa edilmiştir. Biri görseller oluşturuyor, diğeri ise bunları bir veri tabanıyla karşılaştırarak orijinalliğini belirliyor.

örneğini ele alalım. Eğitimin başlangıcında yayanın görüntüsü gerçeklikten farklı olacaktır. Jeneratör onu üç kollu, kocaman bir kafalı ya da hiç insana benzemeyen biri olarak çizebilir. Ayrımcı bu görüntüleri reddedecektir. Sonunda, bir sinir ağı o kadar gerçekçi bir yaya çizecek ki, diğeri onu gerçek olandan ayırt edemeyecek.

GAN haklı olarak teknolojik bir atılım olarak kabul ediliyor. Bazı uzmanlar, bu algoritmanın yardımıyla yapay zekanın etrafındaki dünyayı daha iyi anlamayı öğreneceğinden emin.

1843magazine.static-economist.com

Bu, Douglas Adams'ın Otostopçunun Galaksi Rehberi kitap serisindeki kurgusal bir yaratıktır. Kullanıcının her dili anlayabileceği bir tür organik implant. Balık, uzaylıların konuşmalarını gerçek zamanlı olarak tercüme ediyor ve sinyalleri doğrudan beyne iletiyor.

Teknolojilerimiz henüz o kadar gelişmiş değil ama onlar da bir şeyler yapabilir. Google, ana görevlerini yerine getirmenin yanı sıra, bir sesli asistan kullanarak yabancı konuşmaları gerçek zamanlı olarak çevirebilen Pixel Buds kulaklıklarını duyurdu. Kulaklıklar şu anda geliştirilme aşamasındadır. Ancak herkes akıllı telefonlarından temel sesli çeviri teknolojisine erişebilir.

Microsoft'tan da bahsetmeye değer. Şirket, Skype uygulaması aracılığıyla gerçek zamanlı çeviriyi hayata geçirdi. Bu gidişle insanlık kendi Babil balığını icat edecek.

Doğalgaz ucuz ve ulaşılabilir bir enerji kaynağıdır. Amerika Birleşik Devletleri'nde elektriğin yüzde 30'unu, dünya çapında ise yüzde 22'sini üretiyor. Ancak bu çevreyi kirletir.

Amerikalı startup NetPower, Houston'da deneysel bir enerji santrali inşa etti. Gazın yakılmasıyla ortaya çıkan karbondioksit işlenecek veya başka şirketlere satılacak. Yeni teknolojinin yardımıyla sadece çevre sorunlarını çözmek değil, aynı zamanda elektrik üretiminin maliyetini azaltmak da mümkün.

lobnyamedia.ru

Sıfır bilgi kanıtı, internetteki kişisel verileri koruyacak bir protokoldür. 2016 yılında piyasaya sürülen Zcash kripto para birimi sayesinde büyük bir popülerlik kazandı. Geliştiriciler, kullanıcıların anonim işlemler yapmasına olanak sağlamak için zk-SNARK adı verilen bir yöntem kullandı.

Çoğu halka açık blok zincirde işlemler herkes tarafından görülebilir. Teorik olarak anonimdirler ancak diğer kaynaklardan gelen veriler birleştirilerek kullanıcı takip edilebilir. En popüler ikinci blockchain ağı olan Etherium'un yaratıcısı Vitalik Buterin, zk-SNARK'ı "oyunu kesinlikle değiştiren bir teknoloji" olarak nitelendirdi.

Bankalar, müşteri bilgilerini açıklamadan ödemeleri gerçekleştirebilecek. Geçen yıl JPMorgan Chase, özel blockchain tabanlı ödeme sistemine zk-SNARK'ı ekledi. Sıradan kullanıcılar da dışarıda bırakılmayacak. Örneğin banka bilgilerini açıklamadan kartta yeterli para bulunduğunu kanıtlayabilecekler.

Ancak hâlâ yapılması gereken çok iş var. zk-SNARK, ek yapılandırma gerektiren karmaşık ve yavaş bir teknolojidir.

9. Genetik tahminler

ulusmagazine.ru

En yaygın hastalıkların, karakter ve davranış özelliklerinin yanı sıra zekanın bir veya birkaç gene değil, bunların kombinasyonlarına bağlı olduğu ortaya çıktı. Büyük genetik çalışmalardan elde edilen verileri kullanan bilim insanları, poligenik risk skorları olarak adlandırılan skorları geliştirdiler.

Yeni DNA testleri daha etkili ilaçların yaratılmasına yardımcı olacak. İlaç firmaları test sonuçlarını laboratuvar araştırmalarında kullanabilecek. Örneğin, yeni ilaçları test etmek için onu geliştirme riski taşıyan bir grup gönüllüyü işe alın.

DNA testlerinin sorunu hastalıkların yanı sıra karakter özelliklerini ve hatta zeka düzeyini de ortaya çıkarabilmesidir. Bir yandan bu iyi bir yandan da öğretmenlerin ve velilerin bu bilgiyi nasıl ele alacakları bilinmiyor. Ebeveynler bir çocuğun zeka düzeyinin düşük olduğunu keşfederse çocuk yetiştirmek nasıl değişecek?

geekinsight.ru

Kimyacılar uzun zamandır yeni proteinlere, güçlü pillere ve güneş ışığını sıvı yakıta dönüştürebilen bileşiklere dayanan etkili ilaçların hayalini kuruyorlardı. Tüm bunlara sahip değiliz çünkü molekülleri modern bilgisayarlarda modellemek çok zor. Yeterli güç yok.

Basit bir molekülde bile elektronların davranışını taklit etmeye çalışırsanız büyük zorluklarla karşılaşırsınız. Ancak yakında her şey değişecek. IBM araştırmacıları yakın zamanda molekülü 7 kübitlik bir kuantum bilgisayar kullanarak simüle etti. Zamanla araştırmacılar daha karmaşık molekülleri daha fazla kübit içeren makinelerde simüle edebilecekler.

1. Akıllı uygulamalar

“Her birimiz birden fazla sosyal ağda kayıtlı olduğumuz için, 2018'de içeriği belirli bir platforma göre kolayca yeniden düzenlemenize olanak tanıyacak çeşitli uygulamalar oluşturacaklarını düşünüyorum. Örneğin, bir dizi blog gönderisini bir e-kitaba dönüştürün veya bir web seminerinin önemli konularını anlaşılması kolay infografikler biçiminde sunun. Ayrıca akıllı telefonlarda kullanıcı dostu video düzenleme uygulamalarının mevcut olmasını da sabırsızlıkla bekliyorum." Syed Balkhi, OptinMonster.

2. Nesnelerin İnterneti

“Artık hemen hemen her sektörde IoT cihazları var, her şey “akıllı” hale geliyor. Evde, arabada, ofiste, alışveriş merkezlerinde bu teknolojilerle karşılaşıyoruz. Bu trendin 2018'de de yayılmaya devam edeceğini ve değerini kanıtlayacağını düşünüyorum,” dedi Andy Carusa, FenSens.

3. Yapay Zeka

"Yapay zeka, teknoloji tartışmalarında ve konferanslarda önemli bir konu olmaya devam edecek ve geliştirilmesine büyük miktarlarda para yatırılmaya devam edilecek. Belki 2018'de işletmeler ve müşteriler arasındaki ilişkiyi tamamen değiştirecek bir yapay zeka atılımına tanık olacağız." - Daniel Wesley, Quote.com.

“İnançlarımız ve duygularımız beynin bilinçdışı sistemlerinin meyvesidir”

Bitcoin Tarihin Üçüncü Büyük Finansal Balonu Oldu

Teknolojiler

7. “Ağızdan ağza”

“Bence 2018'de kulaktan kulağa iletişim ana itici güç olacak. Dijital bütçeler, tavsiye pazarlaması, bağlı kuruluş programları ve kanaat önderleri aracılığıyla tanıtıma yönelik fonları içerecektir," diye konuştu Büyükelçi Jeff Epstein.

8. Video ve VR/AR/360 derece kulaklıklar

“Video içeriğiyle ne kadar ilgilenirsek, ona o kadar çok para yatırılır. 2018'in ana trendi VR/AR/360 derece kulaklıklar olacak. Ayrıca, işletmenizi müşterilere tanıtmanın veya sağladığınız tüm hizmetleri açıkça göstermenin harika bir yolu olabilirler." - Solomon Timothy, OneIMS.

9. Blockchain

“Günümüzde ödeme sistemlerinden başlayarak emlak piyasasına ve aracılık faaliyetlerine kadar pek çok sektörde blockchain kullanılıyor. Trendin 2018'de daha da artacağını ve çok daha fazla şirketin bunu kendi ihtiyaçları için kullanmaya başlayacağını düşünüyorum." Angela Ruth, Takvim.

Yapay zeka, kansere ve yaşlanmaya karşı ilaçların doğal analoglarının bulunmasına yardımcı oldu

10. Siber Güvenlik

“2017 yılının ana konularından biri siber güvenlik, daha doğrusu bunun eksikliğiydi. En azından hacker'ı hatırla. Müşteriler tehlikenin boyutunu ancak şimdi tam olarak anlamaya başlıyorlar. Facebook ve Google'ın açık kongre oturumlarında ifade vermesinin ardından, sorunun tartışılması kamusal alandan, siber suçlularla mücadeleye ilişkin belirli konuların ele alınacağı özel alana taşınacak" - Ashish Datta, Setfive Consulting.

11. Bulut bilişimin dağıtımı

“2017'de giderek daha fazla şirket üretim iş yüklerini buluta taşımaya başladı. Blockchain sayesinde bu trend 2018'de de gelişmeye devam edecek. Onun yardımıyla tedarik zincirlerini ve IDM'yi kontrol edebilecekler," Mike Schrade, Auptimal.

53 kübit kullanan ilk kuantum bilgisayar yaratıldı

12. Botlar

“Çeşitli botlar son derece yaygınlaştı: sosyal ağlardaki sıradan robotlardan gelişmiş robotlara kadar

Önümüzdeki yıl, yapay zeka iş öldürücü olmaktan çıkıp iş yaratıcıya dönüşecek ve seyahat şirketleri ile perakendeciler tekliflerini her alıcı için daha kişisel hale getirecek. Ancak kullanıcı verilerinin korunmasıyla baş edemeyen büyük ve istikrarlı şirketler bile birbiri ardına ölecek. 2018, ses tanımanın, makine öğreniminin ve kitlelere geçişin yılı olacak. Farklı endüstrilerde teknolojilerin gelişeceği ana yönler şunlardır.

Finansal piyasalar

2018 olacak "yapay zekanın yılı" Yapay zekanın üstel kullanımıyla. Yapay zeka teknolojilerindeki yeterlilik düzeyindeki boşluk, yetenek savaşına yol açacak, daha önce var olmayan birçok uzmanlık ve iş ortaya çıkacak: uyarlanabilir yazılım geliştirme becerilerine sahip uzmanlar, yüz ve konuşma tanıma mekanizmasını anlama, operasyon yapay sinir ağı vb. talep görecektir.

Yeni yapay zeka programlarının karmaşıklığı ve gücü, finansal ve kişisel verilerin siber güvenliğinin geliştirilmesini teşvik edecektir. Bu tür programlara belirli sorunların çözümü için gerekli veriler sağlanırken tüm bilgilerin yetkisiz kullanımdan korunması zordur. Yalnızca finans sektöründe faaliyet gösteren şirketler değil, aynı zamanda kişisel ve hassas verilerle çalışan herkes (rezervasyon hizmetleri, tıbbi kuruluşlar, çevrimiçi mağazalar, mühendislik kuruluşları vb.) çok düzeyli veri koruma sistemlerini uygulamak zorunda kalacak.

Kullanım makine öğrenme Finansal veri analizine yönelik (makine öğrenimi, ML) özellikle şirket ve müşteri haberleri gibi yapılandırılmamış veriler alanında patlama yaşanacak. Şirketler, piyasalar ve finansal kuruluşların iç iletişimleriyle ilgili haberlerin ve analitik metinlerin daha iyi analiz edilmesi, etkili yatırım fikirleri üretmemize ve piyasa katılımcılarının adil olmayan davranışlarıyla mücadele etmemize olanak sağlayacaktır. Ve yeni büyük ölçekli veri işleme teknolojileri, yatırım risklerini yönetmek için daha geniş bir veri yelpazesinin kullanılmasını mümkün kılacaktır.

Yapay zeka teknolojilerinin gelişimi devrim niteliğinde değişikliklere yol açıyor mali piyasaların düzenlenmesi. Yapay zekanın düzenleyici faydalarından biri, bankacılık sistemlerinin çöküşlerden kaçınmasına ve domino etkisinin risklerini değerlendirmesine yardımcı olma yeteneğidir. Buradaki önemli nokta, yapay zekanın verilerdeki insanların tanıyamayacağı kalıpları ve bağlantıları tanımlayabilmesi ve farklı dönemlere ait verileri daha yüksek doğruluk ve hızla karşılaştırabilmesidir. Bu da olası gelişmeleri tahmin etmemizi sağlayacak. Ayrıca yapay zeka, bankalarla ilgili ortaya çıkan sorunları gerçek zamanlı olarak takip etmenize olanak tanır.

Dijitalleşme Kullanıcı deneyimi temel öncelik olmaya devam edecek. İnsanlar kullanışlı çözümlere ve arayüzlere (taksi çağırmaya yönelik uygulamalar gibi) alışkınlar ve bankaların da benzer hizmetlere sahip olmasını istiyorlar. Bir mobil banka hem kişisel bilgisayarda hem de cep telefonunda çalışmalı ve sezgisel olmalıdır; kullanıcılar düşük kaliteli çözümlerle zaman kaybetmeyecektir. Finansal ve kişisel bilgilerin güvenliğini sağlarken konforu da sağlayamayan şirketler, müşterilerini kaybetme tehlikesiyle karşı karşıya kalıyor.

Operasyonel risk yönetiminin önemi ( operasyonel risk yönetimi, ORM) artacak ve pek çok finansal kurumun hâlâ kullanmakta olduğu eski sistemler, az gelişmiş veri yönetimi uygulamalarıyla birleşince iş riskinin ölçülmesini zorlaştırıyor. Yapay zekanın yardımıyla bu sorun büyük ölçekli bir yeniden yapılanmaya gerek kalmadan çözülebilir.

Giderek daha fazla insan diğer dağıtılmış defter teknolojilerinin faydalarını anlayacak ( dağıtılmış defter teknolojileri, DLT), bu da önemli ölçüde yayılmalarına yol açacaktır (kripto para birimlerinin büyümesiyle ilgili değildir). Yeni blockchain türlerinin ortaya çıkması veya IoT gibi diğer teknolojilerle geçişi umut verici görünüyor. 2018'de DLT, uluslararası transferlerde, tedarik zinciri yönetim sistemlerinde ve ayrıca KYC (müşterinizi tanıyın) ve elektronik kimlik belirleme için kişisel verilerin depolanmasında giderek daha fazla kullanılacak.

Seyahat ve sanal gerçeklik

Seyahat şirketleri yatırım yapmaya devam edecek kişiselleştirme yazılımı(kullanıcının kişisel tercihlerini analiz eder) kullanıcı deneyimini geliştirmek için. Makine öğrenimi ve yapay zeka da ivme kazanıyor: Şirketler basit iş süreçlerinin otomatikleştirilmesinde umut görüyor. Yakın zamana kadar siparişler, istekler ve müşteri tercihleri ​​manuel olarak toplanıp bir profil haline getiriliyordu. Zaten çoğu büyük seyahat acentesi ve otel, yeni teklifler oluştururken bu verileri otomatik olarak kaydediyor. Bir sonraki adım müşteri isteklerini tahmin etmektir. Örneğin, daha önce defalarca dağ tatili için otel rezervasyonu yaptıranlara, yeni sezona kısa bir süre kala kayak merkezlerinde konaklama seçenekleri sunulacak.

Konuşma teknolojileri Seyahat endüstrisindeki (sesle etkinleştirilen teknolojiler) yakın zamanda mobil uygulamaların popülaritesini gölgede bırakabilir. Kullanıcıların ev ve ofislerindeki mobil cihazlara yüklenen sesli asistanlar, yakında seyahat acentelerinin rolünü oynamaya başlayabilir. Bilet, otel, transfer rezervasyonu yapmak, hava tahminini görüntülemek, restoran incelemelerini incelemek ve ilgi çekici yerlere rota oluşturmak sesli asistana emanet edilebilir. Yalnızca seyahat için en iyi zamanın ne zaman olduğu, uygun biletlerin seçimi, maksimum puana sahip en uygun oteller ve ilginizi çekebilecek yerlerin yakınındaki konum hakkında tavsiyelerde bulunmakla kalmayacak, aynı zamanda sevdiğiniz bir restoranda masa ayırtmayı da teklif edecektir. arkadaşlar beğenildi. Şirketler şimdiden fütüristik vizyonları gerçeğe dönüştürmeye başladı. Bu nedenle Expedia, sesli komutları kullanarak rezervasyon siparişi vermek için Amazon Alexa ile ortaklık kurmayı düşünüyor.

Bir sanal gerçeklik(sanal gerçeklik, VR) ve arttırılmış gerçeklik(artırılmış gerçeklik, AR) gezginler için çevrimiçi alışverişi değiştirecek. Bu teknolojilerin yardımıyla gidilecek yer veya otel seçimi daha net hale geliyor - gerçek bir resmi görebilir ve plajın temizliğini veya odadaki konfor düzeyini değerlendirebilirsiniz. Marriott, Best Western, Kayak, Carlson Rezidor ve Airbnb zaten oda rezervasyonlarında bu teknolojileri kullanıyor ve önümüzdeki yıl bu tür şirketlerin sayısında gözle görülür bir artış olacak. Sanal gerçeklik teknolojisi daha erişilebilir hale gelecek ve yeni bir pazarlama tanıtım kanalı olarak yetenekleri daha sık kullanılacaktır.

Robotlar otellerde check-in işlemlerini gerçekleştirmek, misafirlere bilgi desteği ve eğlence sağlamak, oda servisi sağlamak için kullanılacak. Robotik Proses Otomasyonu(RPA), işletmelerin tekrarlayan idari görevleri daha iyi ve daha ucuz bir şekilde yerine getirmesine yardımcı olacaktır.

Telekom ve IoT

Teknolojiler 5G yeni tür dijital hizmetlerin geliştirilmesine ve konuşlandırılmasına olanak sağlayacaktır. Düşük sinyal gecikmesi ve geliştirilmiş verim sayesinde teknoloji, çeşitli türdeki IoT cihazlarının entegrasyonuna olanak tanıyacak. Bu, otonom sürüş, artırılmış ve sanal gerçeklik ve dokunsal İnternet (yalnızca bilgiyi değil aynı zamanda dokunsal hisleri de ileten yeni bir iletişim türü) için iletişim hizmetlerinin geliştirileceği anlamına geliyor. Korea Telecom (KT), Kış Olimpiyatları'nda deneme amaçlı 5G mobil platformunu sergileyecek. Ancak teknolojinin tam olarak uygulanması 2020 yılına kadar gerçekleşmeyecek; telekomünikasyon şirketleri yalnızca ağların kurulumu için zaman çerçevesini belirliyor.

2020 yılına kadar 25 milyar uzak cihaz üretilecek. ( nesnelerin interneti, IoT) bunların 4,4 milyarının birbirine bağlanmasına yardımcı olacak. Dijital dönüşüm, ulaşım, tarım, sağlık, sigorta ve ev sektörlerine yönelik platformların ve uygulamaların inşası da dahil olmak üzere telekomünikasyon endüstrisi için yeni fırsatlar sunacak.

Tıpta Blockchain

Hastaneler ve ilaç firmaları duyarlı olacak blok zinciri, araştırma amacıyla hasta verilerini analiz etmek için kullanıyor. Şu anda veriler hastane sunucularında saklanıyor ve hastanın bunları yönetme yeteneği yok. Bunun blockchain'e aktarılması durumunda hasta, erişimi kontrol edebilecek ve isterse verilerini ilaç şirketlerine satabilecek. Buna göre şirketler kendileri için değerli olan bilgilere daha fazla erişebilecek.

Teletıpta yapay zeka (AI) teknolojilerinin gelişimi yayıldıkça hızlanacak makine öğrenme(ML) ve doğal dil işleme yöntemleri(doğal dil işleme). Bu, müşterilere kişiselleştirilmiş bir deneyim sunacak, sağlık sistemindeki verimliliğin artmasına ve maliyetlerin azaltılmasına yardımcı olacak. DataArt, tıpta yapay zeka ve makine öğreniminin yeteneklerini göstermek için bir prototip uygulaması oluşturdu. Sesten metne dönüştürme programı olan IBM Watson'a bağlı bir teletıp platformudur. Watson, hasta ile doktor arasındaki konuşmayı dinleyip bir günlüğe kaydediyor, bu da doktorun dokümantasyon yükünü önemli ölçüde azaltıyor ve hastaya odaklanmasını sağlıyor. Başka bir yapay zeka öğesi, doğal dil işlemeyi kullanarak konuşma günlüğünü okuyor ve ana şikayeti tanımlamak, elektronik sağlık sisteminde kodlamak ve gerekli tıbbi önlemleri seçmede doktora destek olmak için bir dizi tıbbi araçla entegre oluyor. Yapay zekanın doktorların yerini alması pek olası değil ancak kesinlikle onların yeteneklerini genişletecek, bürokratik yükü azaltacak ve hataları en aza indirecek.

Perakende ve dağıtım

Perakendeciler devam edecek dijital dönüşüm, sektörün önde gelen oyuncularının çevrimiçi satışları sayesinde. Ölçeklenebilir Çevik teknolojilerin kullanıma sunulması sayesinde perakendecilerin hem BT ortamlarında hem de bir bütün olarak iş modellerinde değişiklikler meydana gelecektir. Bu değişikliklerin arasında henüz büyük ağlar tarafından bile yeterince kullanılmayan çok kanallı stratejiler yer alıyor. Bir alışveriş noktası olarak mağaza, showroom olarak bir mağazaya dönüşecek: müşteriler, çevrimiçi satın almaya karar vermeden önce ürünleri deneyecek/test edecek/dokunacak.

İş dünyasının dijitalleşmesi, fiziksel ve sanal dünyaları bulanıklaştırıyor, iş projelerini, endüstrileri, pazarları ve organizasyonları dönüştürüyor. İş dünyasının devam eden gelişimi, fiziksel ve sanal dünyaları entegre etmek için yeni teknolojiler kullanıyor ve tamamen yeni iş modelleri yaratıyor. Gelecek, dijital hizmetlerin hayatın her alanına giderek daha fazla nüfuz etmesini sağlayan akıllı cihazlar tarafından tanımlanacak. Gartner'ın insanların, cihazların, içeriklerin ve hizmetlerin etkileşimini “akıllı dijital grup” olarak adlandırır ( akıllı dijital ağ ). Bu, işletmeleri desteklemek için zengin ve akıllı bir dizi hizmet sağlayan iş platformlarının dijitalleştirilmesiyle mümkün olmaktadır.

Gartner'ın Yapay zeka (AI), dijitalleşme, inşaat olmak üzere üç gruba ayrılabilecek 10 ana teknolojik trendi tanımlarörgü -ağlar (bkz. Şekil 1).

Çizim 1. 2018 Yılının En İyi 10 Stratejik Teknoloji Trendi

"Entelektüel eğilim" Yapay zekanın neredeyse mevcut tüm teknolojilere nasıl nüfuz ettiğini ve tamamen yeni yönler yarattığını araştırıyor. Yapay zeka, 2022 yılına kadar teknoloji sağlayıcıların ana odak noktası olacak. Yapay zekanın kullanımı giderek daha esnek otonom sistemlerin ortaya çıkmasına katkıda bulunacaktır.

1. Yapay zekayı kullanma
2. Akıllı Uygulamalar ve Analitik
3. Akıllı şeyler

"Dijital trend"fiziksel ve dijital dünyaları harmanlamaya odaklanıyor. Nesnelerin ürettiği veri akışının katlanarak artması nedeniyle bilgi işlem gücü, bu bilgi akışını işlemek için ağların kenarlarına kayıyor ve merkezi düğümlere yalnızca özet veriler gönderiliyor. Yapay zekanın sağladığı fırsatlarla birlikte dijital trendler, iş dijitalleşmesinde ve dijital iş ekosisteminin yaratılmasında yeni bir aşamanın itici gücüdür.

1. Dijital modeller
2. Uç Bulut Bilişim
3. Diyalog sistemleri
4. Daldırma teknolojileri(Sürükleyici Deneyim)

"Örgü ağlar oluşturma eğilimi" Dijital iş sonuçlarına ulaşmak için giderek artan sayıda kişi ve şirket arasındaki bağlantıların yanı sıra cihazlar, içerik ve hizmetler arasındaki bağlantıların kullanılması anlamına gelir. Mesh topolojisi, derin güvenlik sağlayacak ve bu bağlantılarda ortaya çıkan olaylara yanıt verebilecek yeni yeteneklerin kullanılmasını gerektirir.

1. Blockchain
2. Olay odaklı model
3. Sürekli Uyarlanabilir Risk ve Güven (CARTA)

Bu liste henüz yaygın olmayan ancak endüstride önemli etkiye sahip olan gelişim alanlarını temsil etmektedir. 2022 yılına gelindiğinde bu trendlerle ilgili teknolojiler yeterli olgunluğa ulaşacak.

Trend 1: Yapay Zekayı Kullanmak

Öğrenen, uyum sağlayan ve potansiyel olarak özerk hareket eden sistemler yaratmak, en az 2020 yılına kadar ana odak noktası olacak. Yapay zekayı karar alma sürecini geliştirmek, yeni iş modelleri ve ekosistemler oluşturmak için kullanma yeteneği, 2025 yılına kadar dijital girişimlerde kazanımlara yol açacak. Yapay zekanın gelişimi, yıllar içinde gelişen çok sayıda teknolojiye dayanmaktadır. Bu şunlara yol açar:

• Gittikçe daha gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları kullanılıyor; denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme algoritmaları;
• Makine öğrenimi için çok büyük miktarda veri mevcuttur;
• Büyük miktarda veriyi ve karmaşık algoritmaları işlemek için neredeyse sınırsız bilgi işlem gücü sağlayan donanım kullanılır.

Aynı zamanda günümüzün görevleri “dar yapay zeka”nın kullanımını da içeriyor - bkz. 2.

Çizim 2. Yapay Zekanın Uzun Tarihinde Dar Yapay Zekanın Yeri

“Dar Yapay Zeka”, belirli sorunları çözmeye (örneğin, insan dilini anlamaya veya kontrollü bir ortamda araç kullanmaya) odaklanan üst düzey makine öğrenimi programlarından oluşur. Kullanılan algoritmalar belirli bir görev için optimize edilmiştir. Yapay zekanın gerçek hayattaki uygulamalarına veya geliştirmelerine ilişkin mevcut tüm örnekler “dar yapay zeka” örnekleridir. Öte yandan Genel Yapay Zeka (Genel AI), çok çeşitli sorunları çözmek için makine öğrenimini kullanır. Bu tür yapay zeka sistemleri, eğer var olsaydı, tıpkı insanlar gibi bir insanın gerçekleştirebileceği ve sürekli öğrenebileceği her türlü akıllı görevi başarıyla yerine getirirdi. Bu tür sistemler muhtemelen oluşturulmayacak ancak bunlara ilgi devam ediyor.

Yapay zeka teknolojileri hızla gelişiyor. Bu teknolojilerin başarılı kullanımı önemli yatırımlar gerektirir. Veri bilimindeki gelişme eksikliği muhtemelen yapay zekanın kısa vadede uygulanmasını zorlaştıracaktır. 2020 yılına kadar yeni projelerin %30'unda bilim insanları ve programcılardan oluşan ortak ekiplerle yapay zeka geliştirilecek.

Yapay zeka uygulamaları bir dizi akıllı uygulamaya yol açar. Bunlar hem fiziksel cihazları (robotlar, otonom araçlar ve tüketici elektroniği gibi) hem de uygulamaları ve hizmetleri (sanal kişisel asistanlar ve akıllı danışmanlar) içerir. Bu yapay zeka uygulamaları, açıkça akıllı uygulamalar ve şeylerden oluşan yeni bir sınıf olarak konumlandırılacak. Çok çeşitli birbirine bağlı cihazların yanı sıra mevcut yazılım ve hizmet çözümlerine yerleşik zeka sağlayacaklar. Bu tür sistemleri oluşturmak için karmaşık bir bilimsel temel kullanılır. Bu, birçok kuruluşun yapay zekayı esas olarak hizmet olarak modeller (MaaS) dahil olmak üzere hazır akıllı uygulamalarda ve şeylerde kullanacağı anlamına gelir.

Trend 2. Akıllı uygulamalar ve analizler

Şirketler, sanal müşteri asistanları, VCA gibi yeni sistem kategorileri oluşturmak ve geleneksel uygulamaları (performans analiz sistemleri, satış ve pazarlama analiz sistemleri ve güvenlik sistemleri gibi) geliştirmek için yapay zeka tekniklerini kullanıyor. Akıllı uygulamalar işin doğasını ve işyerinin yapısını dönüştürecek. Yapay zekanın nasıl ve nerede kullanılabileceğini araştırırken üç hedef alana odaklanmak mantıklıdır:

• Analitik: Yapay zeka, daha tahmine dayalı veya kuralcı analitikler oluşturmak için kullanılabilir. Yapay zeka aynı zamanda gelişmiş analizler için de kullanılıyor;
• İşlem: Yapay zeka, daha akıllı uygulama eylemlerini yönlendirebilir. Örneğin, hizmet kalitesini artırmak amacıyla faturaları akıllıca eşleştirmek veya e-posta belgelerini analiz etmek için yapay zekayı kullanabilirsiniz;
• Kullanıcı deneyimi : Kullanıcının duygusunu, bağlamını veya amacını anlamak ve ihtiyaçları tahmin etmek amacıyla VPA, yüz tanıma veya diğer yapay zeka uygulamalarını oluşturmak için kullanılan insan dili etkileşimi.

Önümüzdeki birkaç yıl içinde neredeyse her uygulama ve hizmet, bir ölçüde yapay zekayı bünyesine katacak. Bu uygulamalardan bazıları açıkça akıllı uygulamalara dönüşecek ve yapay zeka ve makine öğrenimi olmadan var olamayacaklar. Diğerleri ise kullanıcının farkına varmadan yapay zekayı kullanacak.

Google Now, Microsoft Cortana, Apple Siri, Yandex'den Alice gibi VPA'lar, sohbet robotları (örneğin Facebook Messenger) hızla gelişiyor ve AI (örneğin Wit.ai) ile çalışabiliyor. Uygulamalar, insanlar ve sistemler arasındaki etkileşimler için yeni bir akıllı orta katman oluşturabilir. Örneğin, sağlık hizmetlerinde yapay zekayla donatılmış çevrimiçi danışmanlar, doktorların sorunu daha iyi anlamalarını sağlayarak daha kişiselleştirilmiş tedaviler sunmalarına olanak tanıyabilir.

Gelişmiş analizler araştırmaya daha fazla zaman ayırmanıza olanak tanıyacak

Artırılmış analitik, yapay zekadan etkilenen yeni nesil bir stratejik veri ve analitik paradigmasıdır - bkz. Şekil. 3. Yapay zeka, veri hazırlama ve bilgilerin ön hazırlık sürecini otomatikleştirmek için makine öğrenimini kullanır. Gelişmiş analitik, uzmanların özel sorunları çözmeye odaklanmasına olanak tanıyacak. Kullanıcılar verileri hazırlamak için daha az, en önemli fikirleri analiz etmek için daha fazla zaman harcayacak.

Çizim 3. Vatandaş ve Profesyonel Veri Bilimcileri için Artırılmış Analitik

Hem küçük girişimler hem de büyük şirketler artık yapay zekayı kullanan gelişmiş analitik yeteneklerine sahip uygulamalar sunuyor. 2020 yılına gelindiğinde gelişmiş analitik, veri analitiği sistemlerinin baskın itici gücü haline gelecek ve bilgisayar bilimi görevlerinin otomasyonu, sıradan bilim adamlarının bugün uzman veri bilimcilerinin yapabileceğinden daha gelişmiş analizler üretmesine olanak tanıyacak.

Trend 3. Akıllı şeyler

Akıllı şeyler, sabit kodlanmış yazılım modellerinin ötesine geçen ve davranışları geliştirmek için yapay zekayı kullanan, böylece çevre ve insanlarla daha doğal etkileşimler sağlayan sistemlerdir. Yapay zeka, sürücüsüz araçlar, robotlar ve drone'lar gibi yeni akıllı çözümlerin geliştirilmesine yön vermenin yanı sıra mevcut çeşitli IoT bağlantılı platformlar, tüketici ve endüstriyel sistemler için gelişmiş yetenekler sağlıyor (bkz. Şekil 4).

Çizim 4. Akıllı Şeyler Birçok Sektöre Yayılıyor

Akıllı şeyler ya yarı ya da tamamen özerktir. Akıllı sistemleri tanımlamak için kullanıldığında "otonom" kelimesi yorumlanmalıdır. Gartner "özerkliği" dış kontrolden veya insan etkisinden bağımsız olmak olarak tanımlıyor. Demek istediğim, bu akıllı şeylerin belirli bir süre boyunca herhangi bir denetime ihtiyaç duymadan, belirli bir görevi tamamlayabilmesi. Aşağıdaki örneklerde gösterildiği gibi, akıllı şeyler farklı düzeyde özerkliğe sahip olabilir:

• Sınırlı özerkliğe ve sınırlı zekaya sahip robot elektrikli süpürgeler;
• Uçuş sırasındaki engellerden otonom olarak kaçınabilen drone’lar;
• Pencere ve kapılar da dahil olmak üzere binaların içinde uçabilen insansız hava araçları.

Otonom dronlar ve robotlar, makine öğrenimi modelleri ve algoritmalarına dayalı olarak önemli bir teknik evrim geçirecek. Bir alandaki ilerlemeler diğer alanlardaki uygulamalara açık olacaktır.

Otonom araçların kontrollü ortamlarda (tarım, madencilik veya depolama gibi) kullanılması akıllı şeylere artan bir ilgi alanıdır. Endüstriyel ortamlarda araçlar tamamen otonom olabilir. Aynı zamanda Gartner'a göre 2022 yılına kadar sürücü katılımını gerektiren yarı otonom senaryolar hakim olacak ve bu tür otonom araçlar sınırlı, açıkça tanımlanmış kontrollü alanlardaki yollarda kullanılacak (örneğin, Skolkovo dahilinde insansız taksilerin kullanılması). teknoloji parkı).

Yapay zeka, akıllı ev aletleri, akıllı hoparlörler, hastane ekipmanları gibi gündelik eşyalarda giderek daha fazla uygulanacak. Bu olgu, konuşma platformlarının ortaya çıkışı, IoT'nin yaygınlaşması ve dijital modellerin geliştirilmesine yönelik eğilim ile yakından ilgilidir.

Diğer pazarlar da gömülü zekayı gerçekleştirme konusunda benzer potansiyele sahip olacak. Örneğin modern bir dijital stetoskop, nabzınızın ve nefesinizin seslerini kaydedebilir ve saklayabilir. Bu tür verilerin toplanması ve saklanması, bu verilerin teşhis ve tedavi bilgileriyle ilişkilendirilmesi ve yapay zeka kullanılarak uygulamalar oluşturulması, doktorların hastalara gerçek zamanlı teşhis koyma konusunda yardım almasına olanak tanıyacak. Ancak daha karmaşık senaryolarda hasta gizliliği ve düzenleyici kısıtlamalar gibi önemli konuların dikkate alınması gerekir. Gartner, teknik olmayan bu zorlukların ve son derece uzmanlaşmış asistanlar yaratmanın zorluğunun, yapay zekanın endüstriyel IoT ve diğer iş senaryolarında benimsenmesini yavaşlatacağına inanıyor. Bu engelleri ortadan kaldırabilen kuruluşlar önemli rekabet avantajlarına sahip olacaktır.

Bir sürü akıllı şey birlikte çalışacak

Akıllı sistemlerin sayısı arttıkça Gartner, otonom akıllı şeylerden çok sayıda akıllı şeye doğru bir geçiş bekliyor. Bu uygulamayla birden fazla cihaz, kişilerden bağımsız olarak veya tek kişinin kontrolünde bir arada çalışabilecek. Örneğin, bir drone tarlaları inceler ve bazılarının hasada hazır olduğunu tespit ederse, doğru yere bir “otonom hasat makinesi” gönderebilir. Lojistik pazarında en etkili çözüm, malların aktarma depolarına taşınması için sürücüsüz araçların kullanılması olabilir. Bu otonom araçlardaki robotlar ve drone'lar daha sonra malların müşteriye son teslimatını gerçekleştirebiliyor. Ordu bu bölgede çalışıyor ve askeri hedeflere saldırmak veya onları korumak için drone sürülerini kullanma olasılığını araştırıyor.

Trend 4. Dijital modeller

Dijital model, gerçek bir varlığın veya sistemin dijital temsilidir - Şekil 1. 5.

CAD = bilgisayar destekli tasarım; FEA = sonlu eleman analizi; ML = makine öğrenimi

Çizim 5. Dijital İkizler Gerçek Dünyadaki Nesnelerin Dijital Temsilleridir

Dijital modelin uygulanması, benzersiz bir fiziksel nesneyi yansıtan bir yazılım modülüdür. Birden fazla dijital modelden gelen veriler, birden fazla gerçek dünya nesnesinin bileşik bir görünümünü oluşturmak için birleştirilebilir. Gerçek nesnelerin veya sistemlerin dijital temsili kavramı yeni değildir. Aynı zamanda son gelişmeler kapsamında:

• modellerin güvenilirliği sağlanır;
• dijital modeller ile gerçek dünya arasındaki iletişim potansiyel olarak gerçek zamanlı olarak sağlanır;
• büyük veri ve yapay zeka kullanılıyor;
• modeller arasında etkileşim kurma ve "ya şöyle olursa" senaryolarını değerlendirme yeteneği sağlar.

IoT projeleri kapsamında dijital modeller oluşturmak günümüzde özellikle ilgi çekicidir. İyi tasarlanmış dijital varlık modelleri, işletmelerde karar almayı büyük ölçüde basitleştirebilir ve hızlandırabilir. Modeller gerçek hayattaki benzerleriyle ilişkilidir ve olayların veya sistemin durumunu anlamak, değişikliklere yanıt vermek ve operasyonları iyileştirmek için kullanılır. Kuruluşlar başlangıçta basit dijital modelleri uygulayacak. Bu modelleri geliştirerek doğru verileri toplama ve görselleştirme, doğru analitiği uygulama ve farklı kural dizilerini uygulama becerilerini geliştirecekler. 2027'den sonra dijital modellerin kullanımı artık süreç mühendisleri ve araştırma bilimcileriyle sınırlı kalmayacak.

Dijital modeller veri anlayışını ve karar almayı geliştirebilir ve sonuçta yeni iş senaryolarının geliştirilmesine yardımcı olabilir. Bunların kullanımı çeşitli zaman dilimlerinde pek çok fayda sağlayacaktır:

• Kısa vadeli: Neredeyse tüm sektörlerde önemli olan kullanıcı deneyiminin izlenmesi, optimize edilmesi ve iyileştirilmesinde dijital modeller kullanılacak. Önleyici bakımdan kestirimci bakıma geçiş, dijital sistem ve mekanizma modellerinin en değerli kullanımıdır. Müşteriye sağladığı faydalar arasında arıza süresinin azalması ve işletme maliyetlerinin azalması yer alır.
• Orta vadeli: kuruluşlar, şirketleri yönetmek ve operasyonel verimliliği artırmak için dijital modelleri kullanacak. Ekipman bakım periyotlarını planlamak ve sistemlerin durumu hakkında elde edilen verilere dayanarak arızaları tahmin etmek için dijital modeller kullanılacak, bu da ekipmanın arızasını önlemek için doğru anlarda (tahminsel olarak) onarılmasına olanak tanıyacak. Kuruluşlar ayrıca dijital modelleri, önceki uygulamaların dijital modelini anlamaya dayalı olarak yeni ürünlerin davranışını simüle etmek için geliştirme sürecini iyileştirmek için kullanacak ve bunların maliyetlerini, çevresel etkilerini ve performanslarını dikkate alacak.
• Uzun vadeli dönem: Dijital modeller, ürün ve hizmetlerin nasıl kullanılacağı ve geliştirileceği hakkında bilgi sağlayarak yeniliği teşvik edecektir. Yeni iş modelleri proaktif tavsiyelere odaklanabilir. Örneğin otomotiv mühendisleri, kazaları azaltacak yeni özellikler önermek amacıyla belirli bir aracın nasıl süreceğini analiz etmek için dijital modelleri bir analiz aracıyla birlikte kullanabilir. Mühendisler ayrıca sürücünün bakış açısından araç bakımına yönelik yeni çözümler önerebilecek.

Dijital modeller diğer dijital nesnelere bağlanacak

Dijital modeller, bireysel varlıklar ve gruplar hakkında büyük miktarda bilgiyi entegre ederek genellikle bunlar üzerinde kontrol sağlar. Modeller geliştikçe, örneğin bireysel atölyelerin, montaj hatlarının vb. birçok bağlantılı dijital modelinden bir "dijital fabrika" modeli oluşturmak için "birbirleriyle konuşacak". Dijital varlık modelleri, insanlar (dijital kişiler), süreçler (kolluk kuvvetleri) ve alanlar (dijital şehirler) için diğer dijital nesnelere bağlanacaktır. Bu bağlantıları anlamak, gerektiğinde bireysel unsurları vurgulamak ve etkileşimleri izlemek, güvenli bir dijital ortamın sürdürülmesi açısından önemli olacaktır.

IoT alanındaki dijital varlık modelleri bugün çok fazla ilgi görürken, daha karmaşık gerçek dünyadaki dijital modeller çok daha büyük bir etkiye sahip. Dijital modeller, sanal varlık modellerinin bir arada var olduğu ve gerçek varlıklarla bağlantılı olduğu, yani ikiz oldukları konsepti üzerine inşa edilmiştir. Ancak bu kavram yalnızca varlıklarla (ya da eşyalarla) sınırlı değildir. Gerçek unsurların dijital analoglarının oluşturulması çeşitli yönlerde gelişiyor. Dijital modeller gibi, nesnelerin bu dijital analogları da genellikle meta veri yapılarından ve gerçek nesnelerle çok az bağlantısı olan veya hiç bağlantısı olmayan şeylerin modellerinden oluşturulur.

Trend 5: Uç bulut bilişim

Uç bilişim, içeriğin toplanması, işlenmesi ve sunulmasının bilgi kaynaklarına ve tüketicilerine daha yakın konumlandırıldığı bir bilgi işlem topolojisini tanımlar. Edge bilişim, örgü ağlar ve dağıtılmış bilgi işlem kavramlarına dayanmaktadır. Bu konseptte ağ trafiğini ve içerik dağıtımındaki gecikmeleri azaltmak için verileri yerel olarak işlemeye çalışırlar. Aslında, uç bilişim kavramı uzun yıllardan beri ortalıkta dolaşıyor. “Verilerin nerede işleneceği” sarkacı, merkezi bir yaklaşım (ana bilgisayar veya merkezi bulut gibi) ile daha merkezi olmayan yaklaşımlar (PC'ler ve mobil cihazlar gibi) arasında gidip geldi. Bağlantı ve gecikme sorunları, standart ağ oluşturma yaklaşımlarının bant genişliği sınırlamaları ve uç bilişim konseptlerinin doğasında bulunan daha fazla işlevsellik, dağıtılmış modellerin konuşlandırılmasını desteklemektedir. Şu ana kadar bu topoloji, uygulamalar ve ağ mimarileri yaygın olarak kullanılmamıştır. Sistemlerin ve ağ yönetimi platformlarının, uç bilişim teknolojilerinin özelliklerini içerecek şekilde genişletilmesi gerekecektir. Bu teknolojiler arasında inceltme, veri sıkıştırma ve koruma ile yerel analizler yer alıyor. Edge bilişim, WAN ağının yüksek maliyeti ve kabul edilemez gecikme süresi gibi birçok acil sorunu çözmektedir. Edge bilişimin topolojisi, yakın gelecekte dijital iş ve BT çözümlerinin özelliklerinin net bir şekilde belirlenmesini mümkün kılacaktır.

Edge Computing, dağıtılmış bilgi işlemi buluta getiriyor

Çoğu uzman, bulut ve uç bilişimi rakip ağ oluşturma yaklaşımları olarak görüyor. Genel bulutların konuşlandırılması, ağ ucunda daha ideal şekilde gerçekleştirilecek hesaplamaların gerçekleştirilmesi de dahil olmak üzere, veri işleme noktalarının merkezileştirilmesiyle önemli bir tasarruf olarak görülüyor. Ancak bu her iki kavramın da yanlış anlaşılmasıdır. Bulut bilişim, yüksek düzeyde ölçeklenebilir teknolojik yeteneklerin İnternet teknolojilerini kullanarak bir hizmet olarak sunulduğu bir bilgi işlem tarzıdır. Bulut bilişim merkezileştirme gerektirmez. Edge bilişim, dağıtılmış bilişimin çeşitli yönlerini bulut modeline taşır. Bulut ve uç bilişimin rakip kavramlar yerine tamamlayıcı kavramlar olarak görülmesi gerekir - Şekil 1. 6.

Çizim 6. Bulut ve Uç Bilgi İşlem Tamamlayıcı Kavramlardır

Bazı bulut uygulamaları halihazırda işlevselliği ağın ucuna dağıtan bir yaklaşım benimsiyor (örneğin, Microsoft Office 365 ve AWS Greengrass). Gartner, bulut satıcıları IoT pazarına doğru ilerledikçe ve IoT sistem satıcıları çözümlerini daha verimli bir şekilde yönetmek için bulut oluşturmayı kullandıkça bu yaklaşımın daha sık kullanılmasını bekliyor. IoT, buluttan uca yaklaşımın güçlü bir itici gücü olsa da, bu trend aynı zamanda mobil cihazlara veya masaüstü bilgisayarlara da fayda sağlayacaktır. Büyük olasılıkla Office 365'e benzer başka çözümler de görünecektir.

Trend 6. Diyalog sistemleri

Konuşma sistemleri, insanların dijital dünyayla nasıl etkileşimde bulundukları konusunda yeni ve büyük bir paradigma değişikliğine yol açacak. Kullanıcının amacını (görev tanımı) tercüme etmenin zorluğu insandan bilgisayara geçecektir. Sistem bir kişiden sıradan dilde bir soru veya komut alacaktır. Sistem kişiye bir işlevi yerine getirerek, içerik sağlayarak veya ek veri isteyerek yanıt verecektir.

Konuşma sistemi, insan-makine etkileşiminin gerçekleştiği üst düzey bir tasarım modeli ve yürütme motoru sağlar. "Konuşma" teriminin de belirttiği gibi, etkileşim arayüzleri öncelikle kullanıcının konuşma veya yazma dilinde uygulanır. Zamanla diğer etkileşim mekanizmaları da eklenecektir: görme, tatma, koku, dokunma. Genişletilmiş duyu kanallarının kullanılması, yüz ifadesi analizi yoluyla duyguların veya koku analizi yoluyla insan sağlığının tespit edilmesi gibi gelişmiş yetenekleri destekleyecektir.

Önümüzdeki birkaç yıl içinde, doğal (sözlü veya yazılı) dile dayalı konuşma sistemleri, kullanıcı etkileşiminin birincil hedefi haline gelecektir. Gartner, 2019 yılına kadar akıllı telefonlarla kullanıcı etkileşimlerinin %20'sinin VPA (sanal kişisel asistan) aracılığıyla gerçekleşeceğini öngörüyor. Bir Gartner araştırması, akıllı telefon kullanıcılarının dörtte birinin halihazırda günlük veya haftalık olarak VPA kullandığını ortaya çıkardı.

Konuşma platformları en çok aşağıdaki formatlarda tanınabilir:

• VPA'lar gibi Amazon Alexa, Apple Siri, Google Asistan ve Microsoft Cortana;
• VCA (sanal bilgi işlem cihazı), örneğin IPsoft'tan Amelia, Watson Sanal Aracısı, Yapay Çözümler, Etkileşimler, Sonraki BT ve Nuance;
• Amazon Lex, API.AI gibi chatbot çerçeveleri Google, IBM Watson Konuşması ve Microsoft Bot Çerçevesi.

Konuşma sistemlerindeki etkileşim genellikle gayri resmi ve iki yönlüdür. Etkileşim, basit bir yanıtla birlikte basit bir istek veya soru ("dışarıda hava nasıl?" veya "saat kaç?" gibi) olabilir. Aksi takdirde, bir restoranda veya otel odasında masa ayırtmak gibi yapılandırılmış bir etkileşim söz konusu olabilir. Teknoloji ilerledikçe son derece karmaşık sorgular uygulamak mümkün olacak ve bu da oldukça karmaşık sonuçlar doğuracaktır. Örneğin bir diyalog sistemi, bir suça ilişkin tanıkların sözlü ifadelerini toplayabilecek ve bunlara dayanarak bir şüpheli imajı oluşturabilecek.

Çizim 7. Konuşma Platformları Yeni Kullanıcı Deneyimi Tasarım Öğelerini İçerir

Trend 7. Sürükleyici Deneyim

Konuşma platformları insanların dijital dünyayla etkileşim kurma biçimini değiştirirken, sanal gerçeklik (VR), artırılmış gerçeklik (AR) ve karma gerçeklik (MR) de insanların dijital dünyayı deneyimleme biçimini değiştiriyor. Algılama ve etkileşim modellerindeki bu birleşik değişim, ilgi çekici kullanıcı deneyimlerinin gerçekleşmesiyle sonuçlanacaktır.

VR ve AR ayrı ancak birbiriyle ilişkili teknolojilerdir. MR, fiziksel dünyayı daha güvenli bir şekilde birbirine bağlamak için her iki yaklaşımı da genişletir. Etkileşimin görsel yönü önemlidir ancak duyusal (dokunsal geri bildirim) ve işitsel (uzaysal ses) gibi başka etkileşim modelleri de vardır. Bu, kullanıcının fiziksel dünyadaki varlığını sürdürürken dijital ve gerçek nesnelerle etkileşime girebileceği MR için daha doğrudur.

VR, kullanıcıyı çevreleyen ve insan eylemlerine doğal olarak yanıt veren, bilgisayar tarafından oluşturulan 3 boyutlu bir ortam sağlar. Bu genellikle kullanıcının tüm görüş alanını kaplayan bir sanal gerçeklik kaskı (başa takılan ekran, HMD) kullanılarak gerçekleşir. Hareket kontrolörleri veya minyatür kontrolörler, el ve vücut pozisyonlarını izleyerek dokunma geri bildirimine olanak tanır. Sabit kontrolörler, birden fazla katılımcı için aynı anda 3 boyutlu bir görüntü düzenleme yeteneğiyle sanal gerçekliğe daha derin bir sürüklenme hissi sağlar.

AR, gerçek zamanlı bilgilerin metin, grafik, video ve diğer sanal eklentiler biçiminde gerçek dünyadaki nesnelerle bütünleştirilmesiyle kullanılmasıdır. Artırılmış gerçeklik, sanal gerçeklik kaskı veya mobil cihaz kullanılarak uygulanır. Sanal dünya öğelerinin gerçek dünya arka planı üzerine yerleştirilmesi, artırılmış gerçekliği (AR) sanal gerçeklikten (VR) ayırır. AR, kullanıcıları gerçek fiziksel ortamdan ayırmak yerine, onlarla etkileşimini geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu tanım aynı zamanda birçok sürükleyici teknoloji türünün unsurlarını daha da birleştiren karma gerçeklik (MR) için de geçerlidir.

VR ve AR pazarı genç ve parçalanmış durumda. Ancak bu alandaki yatırımlar azalmıyor. 2016 yılında 2,09 milyar ABD doları tahsis edilmiş olup, 2017 yılında bu rakamın %3 artırılarak 2,16 milyar dolara çıkarılması planlanmıştır. Yatırımların çoğu, temel teknolojileri veya belirli bir alanda teknolojik sıçramalara olanak tanıyan teknolojileri geliştirmeyi amaçlamaktadır. 2017 yılında Apple ARKit 15'i, Google ise ARCore'u tanıttı. Bu sanal gerçeklik teknolojisi platformları, şirketlerin mobil bilgi işlem cihazları için tasarlanmıştır ve pazar liderlerinin uzun vadeli ilgisinin önemli bir göstergesidir. ARCore ve ARKit, Google Cardboard ve Daydream, Samsung Gear VR, akıllı telefonu VR ve AR için bir bilgi işlem platformu olarak kullanıyor.

VR ve AR üretkenliği artırabilir

Teknolojiye olan ilginin yüksek olması, sanal gerçeklik için çok sayıda yeni uygulamanın ortaya çıkmasına neden oluyor. Birçoğu, video oyunları ve 360 ​​derecelik küresel videolar gibi ek eğlence sağlamanın ötesinde gerçek bir iş değeri sağlamıyor. Şirketler için bu, pazarın kaotik olduğu anlamına geliyor. AR ve VR genellikle müşterilerle etkileşimde bulunmak için bir yenilik olarak kullanılır. Artırılmış gerçeklik genellikle bir akıllı telefon (Pokémon Go gibi) aracılığıyla uygulanır. Bazen bu, bir sanal gerçeklik kulaklığı kullanma seçeneği olabilir (örneğin, HTC Vive'daki Everest VR, izleyicilerin kendilerini pratik olarak Everest Dağı'na tırmanırken izlemenin keyfini çıkarmasına olanak tanır). Ancak AR kullanan veya kullanan kuruluşların %40'ı teknolojinin beklentilerini aştığını düşünüyor.

2021 yılı boyunca tüketici ve iş içeriklerinin yanı sıra sanal gerçeklik uygulamaları da hızla gelişecek. 2018 yılında sanal gerçeklik pazarı 67,2 milyon cihaza ulaşacak. 2021 yılına kadar başa takılan ekran (HMD) teknolojisi önemli ölçüde gelişmeye devam edecek ancak AR teknolojisi en yaygın şekilde mobil cihazlarda benimsenecek.

Bir başka gelişme ise karma gerçekliktir - Şekil 1. 8. Arayüzü, insanların dünyalarıyla etkileşim kurma biçimleriyle daha tutarlı olacak şekilde düzenleyen teknolojiyi uygular. MR, sanal gerçeklik kulaklıkları, akıllı telefonlar ve tabletler, akıllı aynalar, araç ön cam görüntüleme sistemleri ve projektörler kullanır. Karma gerçeklik yalnızca görsel bilgiyi kullanmanın ötesine geçiyor; aynı zamanda ses, dokunsal ve diğer duyusal giriş/çıkış kanallarını da kullanıyor. MR aynı zamanda kullanıcının çevresindeki ortama yerleştirilmiş işaretçileri ve sensörleri de içerir.

Çizim 8. Kullanıcı Deneyiminin Geleceği (UX)

VR ve AR'nin çeşitli sistemlerle (mobil, giyilebilir cihazlar, IoT, çoklu sensörler, konuşma platformları) entegrasyonu, uygulamaların yeteneklerini artıracaktır. Odalar ve çevredeki alan nesnelerle etkileşime girmeye ve sanal dünyalarla birlikte çalışmaya başlayacak. Yalnızca çalışanların varlığını tespit etmekle kalmayıp, aynı zamanda bakım yapılan ekipmanın durumunu anlamalarına ve değiştirilmesi gereken parçaları görsel olarak göstermelerine de yardımcı olan bir depo hayal edin. Bununla birlikte, VR ve AR'nin potansiyeli heyecan verici olsa da, yaygın olarak benimsenmesi ve kullanılması gereken birçok zorluk bulunmaktadır.

Trend 8. Blockchain

Blockchain, dijital para birimi altyapısından dijital dönüşüm platformuna dönüştü. Blockchain ve diğer dağıtılmış veritabanı teknolojileri, güvenilmeyen ortamlarda güven sağlayarak kimlik doğrulama için tek bir otoriteye olan ihtiyacı ortadan kaldırır. Bu Gartner çalışması, "blockchain" terimini tüm dağıtılmış veritabanı teknolojileri için bir şemsiye terim olarak kullanıyor. Blockchain teknolojileri mevcut merkezi işlemlerden ve kayıt tutma mekanizmalarından radikal bir çıkış sunuyor.

Blockchain özünde paylaşılan, dağıtılmış, merkezi olmayan ve tokenleştirilmiş bir veritabanıdır. Blockchain dijital iş için güçlü bir araçtır ve şunları sağlar:

• İş ve teknolojideki etkileşimin karmaşıklığını ortadan kaldırmak;
• Kendi varlığınızı yaratma ve dağıtma yeteneği;
• Yönetilen bir güven modeli oluşturun.

Blockchain, endüstrinin çalışma modelini dönüştürme fırsatları sunması nedeniyle popülerlik kazanıyor. Blockchain projelerine yönelik finansman büyümeye devam ediyor ve ilginç bir gelişme de, finansman kaynağı olarak ilk para arzlarının (ICO'lar) kullanılmasıdır. Blockchain'e artan ilgi başlangıçta finans sektöründe görüldü. Ancak blockchain'in finansal hizmetlerin ötesinde, hükümet uygulamaları, sağlık hizmetleri, üretim, lojistik, içerik dağıtımı, kimlik doğrulama ve patent hukuku dahil olmak üzere birçok potansiyel uygulaması vardır.

Blockchain teknolojisinin kritik bir yönü, Bitcoin'in bir örneği olduğu, fonların düzenlenmemiş şekilde oluşturulması ve aktarılmasıdır. Bu fırsat, blockchain gelişiminin çoğunu finanse ediyor ancak bu, hükümet düzenleyicileri ve hükümetler için bir endişe kaynağı. İzinli, izinsiz, hibrit ve özel ekosistemler ve bu sistemlerin yönetişimine ilişkin tartışmalar, dağıtılmış veritabanlarının daha sağlıklı analiz edilmesine yol açacaktır. Bu analiz tamamlandıktan sonra 2021 yılında işe yarar çözümler ortaya çıkacak.

Blockchain, mevcut zorluklara rağmen potansiyel olarak uzun vadeli önemli faydalar sunuyor

Blockchain'in başlıca potansiyel faydaları şunlardır:

• Geliştirilmiş Nakit Akışı
• Daha düşük işlem maliyetleri
• Azaltılmış tahmini süre
• Varlıkların kökeni
• Kendi varlığınızı yaratmak
• Yeni güven modelleri

Açık bir blockchain kullanmak, işlem kayıtlarında ve tahkim anlaşmazlıklarında güvenilir kimlik doğrulama yetkililerine olan ihtiyacı ortadan kaldırabilir. Bunun nedeni güvenin, dağıtılmış bir veritabanındaki değişmez kayıtlar aracılığıyla modele yerleştirilmesidir. Bu teknolojinin ekonomik etkileşimleri kökten dönüştürme potansiyeli toplum, hükümetler ve şirketler için bir dizi önemli soruyu gündeme getirmelidir. Bu soruların henüz net bir cevabı yok.

Blockchain, güvenilir, ölçeklenebilir çözümlerin 2022'den önce hayata geçirilmesini engelleyecek başka önemli sorunlarla karşı karşıya. Blockchain teknolojileri ve kavramları olgunlaşmamış, yeterince anlaşılmamış ve kritik iş operasyonları için kanıtlanmamıştır.

Trend 9. Olay Odaklı Model

İşletmeler her zaman dijital teknolojinin yeni yönlerinin farkındadır ve bunları benimsemeye hazırdır. Bu, işin dijitalleşmesinin merkezinde yer alıyor. İş olayları belirli durumların başlangıcını veya durumlardaki değişiklikleri yansıtır. Bazı iş etkinlikleri veya olay kombinasyonları iş anlarını, yani belirli iş eylemleri gerektiren tanımlanmış durumları temsil eder. En önemli iş sorunlarının birden fazla taraf için sonuçları vardır (örneğin, bireysel uygulamalar, iş kolları veya ortaklar).

Daha büyük iş etkinlikleri, olay aracıları, Nesnelerin İnterneti, bulut bilişim, blockchain, bellek içi veri yönetimi ve yapay zeka kullanılarak daha hızlı tespit edilebilir ve daha ayrıntılı bir şekilde analiz edilebilir. Ancak teknoloji tek başına olaya dayalı bir modelin tam değerini sağlayamaz. Bu, kültürde ve liderlikte bir değişiklik gerektirir: BT liderleri, planlamacılar ve mimarlar "olay düşüncesini" benimsemelidir. 2020 yılına gelindiğinde dijital iş kararlarının %80'i gerçek zamanlı durumsal farkındalık gerektirecek. Ve yeni iş ekosistemlerinin %80'inin olay işleme için desteğe ihtiyacı olacak.

Olay odaklı mimari; esneklik, hata toleransı, genişletilebilirlik, daha düşük değişim maliyeti ve açık tasarım için optimize edilmiştir. Konuşma platformlarında kullanıcı hedeflerine ulaşmak için dinamik, olaya dayalı bir yaklaşım sağlamak gerekir. Konuşma platformlarına sahip kullanıcı arayüzü, dinamik ve değişen kullanıcı bağlamına yanıt vererek ve çeşitli sistem öğelerini entegre ederek daha akıllı hale geliyor. IoT sistemlerinden gelen veri akışları olay akışlarıdır. Gerçek zamanlı karar verme ve durumsal farkındalık, olayların sürekli izlenmesini ve değerlendirilmesini gerektirir.

Akıllı dijital ağ ağında etkinlikler daha önemli hale gelecek

Sorgu odaklı ve olay odaklı uygulama tasarım modelleri tamamlayıcıdır - Şekil 1. 10. Gerçekleştirilen iş sürecine bağlı olarak her iki model de faydalıdır. Ekip tabanlı ve yapılandırılmış yaklaşımıyla istek odaklı model, hizmetler arasındaki etkileşimler üzerinde daha fazla güven ve kontrol sağlar. Bu model, sınırlı eşzamanlılık ve bağımlılık yaratma özelliğiyle nispeten katıdır. Olaya dayalı yaklaşım daha esnektir; olay akışlarını ve gerçek zamanlı ölçeklendirmeyi destekler. Ancak bu, bir ara katmanın, yani bir olay aracısının devreye sokulmasını gerektirir. Süreç tasarımcıları, mimarlar ve programcılar her iki yaklaşımı da eşit olarak ele almalıdır. Olay odaklı model, esnekliği nedeniyle giderek tercih edilen yaklaşım haline gelecektir.

Çizim 10. Olay Odaklı ve İstek Odaklı Uygulama Tasarım Modelleri Tamamlayıcıdır

Trend 10: Sürekli Uyarlanabilir Risk ve Güven (CARTA)

Akıllı dijital ağ ağı ve bununla ilişkili dijital teknoloji platformları ve uygulama mimarileri, güvenlik sistemleri için giderek daha karmaşık bir dünya yaratıyor. Bilgisayar korsanlığı endüstrisinin devam eden gelişimi ve iyi niyetli şirketlerin kullanımına sunulan en son teknolojiler de dahil olmak üzere giderek daha karmaşık araçların kullanılması, tehdit potansiyelini önemli ölçüde artırıyor. Statik kurallara dayalı çevre korumasına güvenmek artık doğru ve modası geçmiş değil. Kuruluşların müşteriler ve iş ortakları için iş ekosistemleri oluşturmak amacıyla mobil cihazları, bulut hizmetlerini ve açık API'leri giderek daha fazla kullanması nedeniyle bu özellikle önemlidir. BT liderleri, tehditleri tespit etmeye ve bunlara yanıt vermeye odaklanmalı ve saldırıları ve diğer suiistimalleri önlemek için engelleme gibi geleneksel önlemleri kullanmalıdır. Aynı zamanda, dijital işletmeler, sistemler ve bilgiler dijital bir örgü ağında yer aldığında daha fazla erişim güvenliğine ihtiyaç duyacaktır. Güvenlik ve risk liderleri, sürekli uyarlanabilir risk ve güven değerlendirmesine (CARTA) dayalı stratejik bir yaklaşım benimsemelidir. Bu, gelişmiş hedefli saldırıların olduğu bir dünyada dijital iş girişimlerine güvenli erişim için hayati önem taşıyor ve risk değerlendirmesine ve güven modelinin kullanımına dayalı gerçek zamanlı karar almayı mümkün kılacak.

Güvenlik ve uygulama geliştirme ekipleri arasındaki engellerin kaldırılması gerekiyor

CARTA yaklaşımının bir parçası olarak kuruluşlar, geliştirme ve güvenlik ekipleri arasındaki engelleri kaldırmalıdır. Bu duruma bir benzetme, DevOps araçlarının ve süreçlerinin geliştirme ve operasyonlar arasındaki boşluğu nasıl kapattığıdır. Güvenlik ekipleri, ayrıntılı güvenlik açığı taramaları yapmak için bir uygulamanın oluşturulma ve yayınlanma sürecinin sonuna kadar beklemeyi göze alamaz. Güvenlik gereksinimleri açıkça tanımlanmalı ve geliştirme süreçlerine kolayca entegre edilmelidir, tersi değil. Bilgi güvenliği mimarları, DevOps ile birlikte test prosedürünü iş akışlarının gerekli noktalarına entegre etmelidir. İşin organizasyonu geliştiricilere karşı şeffaf olmalı, geliştirme ortamında işbirliğine ve esnekliğe izin vermelidir. Bu, Şekil 2'de gösterilen DevSecOps modeline yol açacaktır. on bir.

Tüm bilgi güvenliği platformları API'ler aracılığıyla tam işlevsellik sağlamalıdır. Bu şekilde süreçler DevOps sürecine entegre edilebilir ve geliştiricinin tercih ettiği araç zincirinde otomatikleştirilebilir.

sonuçlar

Yapay zeka (AI), yeni iş modellerinin oluşturulmasına olanak sağlayarak, müşteri katılımı, dijital üretim, akıllı şehirler, sürücüsüz arabalar, risk yönetimi, bilgisayar görüşü ve konuşma tanıma gibi temel konuları destekleyerek her sektöre değer katıyor.

İnsanlar, yerler, süreçler ve “şeyler” giderek dijitalleştikçe dijital modellerle temsil edilecekler. Bu, yeni olay odaklı iş süreçleri, iş modelleri ve dijital ekosistemler için verimli bir zemin sağlayacaktır.

Dijital teknolojilerle etkileşim şeklimiz önümüzdeki beş ila on yıl içinde radikal bir dönüşüme uğrayacak. Konuşma platformları, artırılmış gerçeklik, sanal gerçeklik ve karma gerçeklik, dijital dünyayla daha doğal ve sürükleyici etkileşimlere olanak sağlayacak.

Dijital işletmeler olay odaklıdır, bu da sürekli olarak yeni zorluklara uyum sağlamaları gerektiği anlamına gelir. Aynı durum güvenlik altyapısı ve onu destekleyen risk değerlendirmeleri için de geçerlidir.

Önümüzdeki 20 yılda üretim ve inşaat nasıl gelişecek? Bu sektörlerde, ister bir bina ister benzersiz bir ürün olsun, hazır bir çözüm alabileceğiniz bir “sihirli düğme” mi ortaya çıkacak? Bu sorular Autodesk'in son Gelecek Forumunun temelini oluşturdu. Etkinlikte önümüzdeki 5-20 yıl boyunca Rusya'da ve dünyada iş dünyasını etkileyecek başlıca teknolojik trendler belirlendi. Onlar hakkında - bu makalede.

Trend No. 1: İnşaatta üretim teknolojileri

İnşaatta, sözde prefabrikasyon aktif olarak gelişiyor. Fabrikanın hem pratik olarak bitmiş binaları (modülleri) hem de bunların elemanlarını ve ayrıca daha sonra montaj için şantiyeye gönderilen standart bina panellerini üretmesine olanak tanır.

Önümüzdeki 5 yıl içinde Rusya'da prefabrikasyonun standart haline gelmesi bekleniyor. Özellikle bugün Krasnogorsk'ta eleman ve modül üretimi için bir tesis kuran KNAUF şirketi tarafından geliştirilmektedir. Lansmanın bu yılın 3. çeyreğinde yapılması bekleniyor. Fabrika modüllerinden bir binanın şantiyeye montajı sadece birkaç saat içinde tamamlandığından, bu prensiple inşa edilen ilk konut binaları bu yıl ortaya çıkacak. Modül projeleri, Rusya'da yaygın uygulaması İnşaat Bakanlığı tarafından desteklenen bilgi modelleme teknolojisi (BIM) kullanılarak geliştirildi. AutodeskRevit yazılımındaki her modül için bir BIM ailesi oluşturulmuştur - projenin BIM modelini oluşturan nesnelerin üç boyutlu modelleri.Modeller, iç mekan için ekipman ve seçeneklerle birlikte gerekli mimari, yapısal ve mühendislik çözümlerini içerir. ve dış kaplama. Toplamda, bireysel projeler oluşturmak için birleştirilebilecek 90'dan fazla modül türü geliştirilmiştir. Şirket, modüler yapının tasarım, malzeme ve lojistik maliyetlerini %30'dan fazla azaltacağından emin. Ek olarak, ön hesaplamalara göre, tüm iletişim ve kaplamalarla birlikte bir metrekare modüler konut, geleneksel yöntemlerle inşaattan çok daha ucuz olan 40 bin rubleye kadar mal olacak.

İnşaatta üretim teknolojilerini kullanmanın bir başka seçeneği de, örneğin benzersiz yapılar olan ve yüksek yükler alan gökdelenlerin taşıyıcı kolonlarının yapımında standart dışı metal yapıların oluşturulmasıdır. Bu tür projeler özellikle Çinli CCEED (Çin İnşaat Sekizinci Mühendislik Bölümü) şirketi tarafından yürütülmektedir. Fabrikada kolonlar CNC makineler kullanılarak 3D model esas alınarak üretilmektedir. Bu devasa metal yapılar ayrı parçalardan oluşuyor. Üretimden sonra, tüm parçalarla ilgili bilgileri bir BIM modelinde toplamak ve bunların fabrikadan kurulum sahasına kadar olan yolunu takip etmek için her parçaya bir QR kodu uygulanır. Tüm yapıların birbirine doğru şekilde uymasını sağlamak için bunlar fabrikada bir lazer tarayıcıyla taranır ve Recap kullanılarak gerçek 3 boyutlu modellere dönüştürülür. Bunlar daha sonra orijinal spesifikasyondan sapmalar açısından analiz edilir ve BIM modeli buna göre güncellenir.

Trend #2: Büyük Veri

İnşaat akıllı hale geliyor. Bu, bir dizi faktörden etkilenir: BIM'in inşaat aşamasında aktif olarak uygulanması (ve daha önce olduğu gibi sadece tasarım değil), nesne hakkında bilgi toplamak için sensörlerin ve insansız hava araçlarının kullanılması, yapay zeka tabanlı yapay zekanın ortaya çıkışı İnşaat projelerinde büyük verileri analiz etmek için araçlar. Örneğin makine öğrenimini kullanan BIM 360 Project IQ bulut hizmeti, daha önce inşaat projelerinde karşılaşılan yaklaşık 20 milyon problemi içeren bir bilgi tabanıdır. Project IQ, bu bilgiyi kullanarak inşaat verilerini analiz etmenize, eğilimleri, kalıpları ve tipik çözümleri belirlemenize olanak tanır. Yeni bir projeye başlarken bir şirket veri tabanına başvurarak benzer durumlarda ne gibi sorunlarla karşılaşıldığını görebilir. Bu sayede çalışmalarını önceden optimize edebilir.

Başka bir örnek ise, bir inşaat sahasındaki fotoğraf ve video bilgilerini analiz etmek için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanan bir girişim olan Smartvid.io'dur. İnşaat için Autodesk BIM 360 bulut hizmetiyle entegre edilen teknoloji, güvenliği artırmak, inşaat kalitesini kontrol etmek ve süreç verimliliğini artırmak için kullanılabilir. Platforma ve verilere herhangi bir cihazdan (dronlar, GoPro kameralar, cep telefonları ve tabletler) erişilebilir.

Endüstride, veri hacmindeki büyüme ve Nesnelerin İnterneti'nin gelişmesi, tasarım ve üretim süreçlerinin maksimum dijitalleşmesini ve insan kaynaklarının en aza indirilmesini ima eden yeni bir işletme türü olan akıllı fabrikaların ortaya çıkmasına yol açtı. Böyle bir fabrikanın işletilmesi, diğer şeylerin yanı sıra, üretim ve lojistik maliyetlerini %10-20 oranında azaltabilir, ekipmanın arıza süresini %30-50 oranında azaltabilir ve üretkenliği %3-5 oranında artırabilir. Akıllı fabrikanın ayrılmaz bir parçası, dijital ikizidir; "gerçek" kuruluşta olup bitenleri tamamen kopyalayan sanal bir kopya. Böyle bir ikiz, tüm verileri ve süreçleri izlemenize, gerekirse kontrol etmenize ve optimize etmenize olanak tanır.

Autodesk yakın zamanda İngiltere'nin Birmingham şehrinde böyle akıllı bir fabrika açtı. Akıllı üretimi organize etmek için yalnızca en yeni ekipmanlarla değil aynı zamanda Autodesk teknolojileriyle de donatılmıştır. Tüm kurumsal veriler, Endüstriyel Nesnelerin İnterneti'ni kullanarak üretimin çeşitli bölümlerinden ve CNC makinelerinden verileri toplamak, birleştirmek ve görüntülemek için tek bir araçla ortak bir bulut ortamı kullanan Autodesk Fusion Production sisteminde toplanır. Bu paylaşılan veri alanı, ekibin etkisiz süreçleri belirlemesine ve performansı artıracak çözümler sunmasına yardımcı olur. Üretim ve Nesnelerin İnterneti verileri üzerine inşa edilen analitikler sayesinde, kurum genelindeki yöneticiler verilerden yararlanabilir ve bunları tedarik zincirinin her bir üyesi için gerçek zamanlı olarak görüntüleyebilir. Tasarımcılar, sonraki süreçleri görebilecek ve tasarımı üretim yeteneklerine uyacak şekilde geliştirebilecek. Gerçek zamanlı verilere bağlanma yeteneği aynı zamanda ekip üyelerinin hataları ortaya çıktıklarında bulmasına ve düzeltmesine olanak tanıyarak, kalite ölçümlerinin iyileştirilmesine ve ekipmanın aksama süresinin azaltılmasına yardımcı olmak için performansa ilişkin daha fazla bilgi elde edilmesini sağlar.

Trend #3: Kişiselleştirme

Bir diğer trend ise ürün kişiselleştirmedir. Kişiye özel tasarımlara sahip ürünler üretmek için 3D baskıdan da yararlanılıyor. Onun yardımıyla geleneksel yöntemlerle üretilemeyen şekiller oluşturabilirsiniz.

Spor ayakkabı üreticileri gibi popüler markalar yavaş yavaş kişiselleştirmeye geliyor. Örneğin Under Armour, sınırlı sayıda üretilen UA Architech spor ayakkabısı için 3D baskı ve ürün kişiselleştirmeyi kullandı. Ana özelliği, kafes yapısı yalnızca katmanlı imalat kullanılarak üretilebilen dış tabandı. Taban ayağın konumunu sabitler ve harekete uyum sağlar, böylece yaralanmaların önüne geçilir. Bunu tasarlamak için Autodesk'in üretken tasarımı kullanıldı ve bu, spor ayakkabı sahibinin maksimum ağırlığı, ayaklarının boyutu, tabanın tercih edilen şekli, ayrıca ayakkabı sayısı ve yoğunluğu gibi temel parametreler kullanılarak mümkün oldu. yüklerin sayısı - en uygun seçeneği oluşturmak için.

Trend #4: Bilgisayar Destekli Tasarım

Üretken tasarım, bir ürünü tasarlamak için yapay zeka algoritmalarını kullanan devrim niteliğinde bir teknolojidir. Rekor bir sürede, mühendis tarafından belirlenen kriterlere ve kısıtlamalara (örneğin ağırlık, üretim yöntemi, malzemeler) dayalı olarak yüz binlerce tasarım ve düzen oluşturabilir ve çoğu zaman insanların hayal bile edemeyeceği seçenekler sunar. İkincisi yalnızca istenen seçeneği seçebilir.

Yakın zamanda General Motors bunu hayata geçirme planlarını duyurdu; araba parçaları oluşturmak için üretken tasarım ve 3D baskının bir kombinasyonunu kullanacak. Bir deney olarak şirketin uzmanları bir koltuk montajı oluşturdu. %40 daha hafif ve %20 daha güçlü olduğu ortaya çıktı.

Trend #5: Robot ortaklar

Autodesk'in tahminlerine göre önümüzdeki 5-15 yıl içinde robotlar ve insanlar arasındaki etkileşim sorunu çözülerek güvenli ve verimli hale getirilecek.

Autodesk'in robotu Ash, San Francisco'da yaşıyor. Kardeşlerinden farkı ise sınırlı bir alana hapsolmaması, insanlarla doğrudan etkileşim halinde olmasıdır. Bu, bir sanal gerçeklik sistemi aracılığıyla gerçekleşir; Autodesk çalışanları bunun için VR gözlükleri kullanır ve bu da onların kendilerini ortama kaptırmalarına olanak tanır. Ayrıca Ash, etrafındakileri görebildiği, çevresinde meydana gelen süreçleri öğrenebildiği ve kendisinden bekleneni yapmayı öğrenebildiği bilgisayar görüşüyle ​​donatılmıştır.

Diğer bir örnek ise bazı parçaları hareket ettirmek için eğitilmesi gereken Bishop robotudur. Belli bir noktada eğitiminin gerçek dünyada değil sanal dünyada yapılabileceği ortaya çıktı - bu çok daha etkili olurdu. Lego tuğlalarının üç boyutlu modelleri sanal alana yerleştirildi. Bu alanda Bishop, kısa bir süre içinde pek çok simüle edilmiş kavrama ve birleştirme hareketini gerçekleştiriyor. Makine öğrenimi sayesinde Bishop sadece birkaç saat içinde her türlü kaotik durumun üstesinden geliyor ve uygun bir tasarım ortaya çıkarabiliyor. Şaşırtıcı olan şey, projede bulut teknolojisi kullanıldığı için diğer birçok robotun hemen bu bilginin sahibi haline gelmesiydi.
__________________________________________________________________________________

Gelecek Forumu Düzenleme Komitesi