Внимание! Сайт не гарантирует того, что представленный текст разрешён по возрасту. Не рекомендуется пользоваться сайтом, если вам меньше 18 лет.
" ... В заявке говорится, что так как некоторые онлайн-транзакции теперь осуществляются с использованием виртуальных валют, существует потребность в ускоренной системе обработки такого рода транзакций: «Тем не менее, децентрализованный характер таких виртуальных валют сопровождается необходимостью подтверждения транзакций, и эти процессы подтверждения вносят временную задержку или период ожидания между инициализацией транзакции и точкой, в которой транзакция подтверждена». ... "
" ... Все эти изменения стали возможны благодаря прогрессу в сфере Internet of things и экспоненциальному росту числа подключенных устройств — их число уже превысило население Земли и к 2020-му году составит от почти 21 млрд, по прогнозу Gartner, до 75 млрд, по прогнозу Morgan Stanley. Всеобщая информатизация позволяет получать детальную информацию о состоянии устройств и управлять ими, включая управление их энергопотреблением, реагируя на технические или экономические факторы – пики нагрузки и колебания цены электроэнергии. В результате спрос на электроэнергию впервые становится эластичным, а управление энергопотреблением автоматизируется на основе удобных потребителю сценарных условий с применением технологий обработки больших данных и искусственного интеллекта. Это тоже стало возможным только сейчас в связи с кратным ростом мощности и удешевлением вычислительных возможностей. Гибкое управление спросом (Demand Management) позволяет сбалансировать спрос и предложение в энергосистеме на низовом уровне конечного потребления, без необходимости строить и содержать резервную инфраструктуру и постоянно менять режимы работы крупных электростанций. В конкуренцию на этом рынке наряду с традиционными энергетическими, коммунальными и сбытовыми компаниями уже активно включились IT-компании, банки и телеком-провайдеры. Цифровые платформенные решения для агрегации и управления спросом достаточно быстро окупаются и являются предметом особого интереса инвесторов. ... "
" ... Глядя на такие компании как MindMeld (разработчик преобразования текста в голосовые сообщения — Forbes) или VIV (компания развивает «умных» помощников, в том числе разработала Siri — Forbes) несложно поверить в близость момента, когда мы сможем легко поговорить с нашим искусственным другом. Тем более учитывая, что в острой борьбе за единый диалоговый интерфейс сейчас бьются все крупнейшие компании мира и все больше игроков присоединяется к гонке или пытается занять более удобную для себя нишу. Например, компания Samsung заявила о своей покупке стартапа VIV, а компания Amazon c устройством Echo и голосовым ассистентом Alexa решили поселиться в наших домах. С такой расстановкой сил на сегодняшний день это пожалуй наиболее востребованное и близкое к масштабному применению миром направление применения ИИ. Многие полагают что успех в решении задачи обработки и понимания текста может стать началом века «сверхинтеллекта». ... "
" ... Компьютеры также смогут изменить порядок привлечения пациентов на клинические испытания препаратов. Например, суперкомпьютер IBM Watson сократил время обработки данных 90 пациентов и их отбора для клинических испытаний с 1 часа 50 минут до 24 минут. В настоящее время немного пациентов принимают участие в клинических испытаниях. Например, лишь 4% пациентов с онкологическими заболеваниями участвуют в клинических исследованиях. Возможно, проблема заключается в том, что они должны сами приезжать к докторам, проводящим исследования. Но что если можно было бы провести клинические испытания у пациента дома? ... "
" ... Системы управления протезом также развивается, но компаний, сфокусированных на этой задаче значительно меньше. В основном, разработчики используют уже готовые электромиографические усилители и, получив сигнал, примитивно его обрабатывают. (так или иначе всё сводится к «триггерной» системе, вопрос только в количестве порогов и в количестве каналов записи ЭМГ). В некоторых случаях, прибегают к кластерному анализу, но такое в основном встречается в научных статьях, где также утверждается, что такие методы не приспособлены для использования в реальной жизни за счет изменчивости мышечной активности. В триггерных системах используются смартфоны или иные устройства, переключающих режимы схватов, по аналогии с существующими протезами. Тем не менее, в сочетании с дешевизной 3D печати и схожей системой управления «дорогих» протезов, данные компании займут свою долю на рынке. Существует и другой подход к решению задачи управляемости — более детальная обработка ЭМГ сигнала и выделение паттернов конкретных движений, чтобы впоследствии воспроизводить их на протезе после обучения с помощью machine learning. То есть нужно обучить систему управления каждому индивидуальному движению для конкретного пациента, которое будет воспроизводиться при повторном напряжении мышц, соответствующих конкретному движению. Данное обучение системы управления может происходить в течение 1-2 минут, при этом точность распознавания движений будет зависеть от качества алгоритмов обработки ЭМГ и алгоритмов machine learning и будет составлять не менее 99% в зависимости от многообразия распознаваемых движений. Такая система управления может быть встроена практически в любой бионический протез, что выделит его на рынке среди конкурентов. Компаний, ведущих разработку в этой области, во всем мире не так уж и много. В нашей стране этим тоже занимается ряд компаний (компания «Мионикс», которую представляет автор, — одна из них — Forbes) ... "