Перейти к основному содержанию

Главная      5 отраслей-"первопроходцев" в автономных вычислениях | logistics.ru

5 отраслей-"первопроходцев" в автономных вычислениях

Автоматизация уже трансформировала отрасли, сочетающие требования к сложности и производительности и вызовы растущего дефицита ресурсов, снижения нормы прибыли и задач наращивания объемов выпуска продукции. Теперь и автономные технологии - беспилотные автомобили, самонастраивающиеся базы данных, адаптивные роботы и др. - начинают выходить на требуемый уровень развития.

В чем различие между автоматизацией и автономностью? В то время как автоматизация предполагает программирование систем для конкретных задач, автономные системы, уже запрограммированные для автоматизированного выполнения задач, могут приспосабливаться к изменениям, они самообучаются или сами себя корректируют с минимальным вмешательством человека, либо вовсе без него.

Какие отрасли первыми приступили к использованию автономных систем? Можно выделить пять из них.

1. Информационные технологии

В ИТ-отрасли первым, новаторским продуктом является Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud - облачная база данных, которая сама себя настраивает и оптимизирует, а также сама устанавливает патчи - все это с минимальным вмешательством человека. Председатель совета директоров и CTO Oracle Ларри Эллисон отмечает, что технология машинного обучения, лежащая в основе автономного хранилища данных компании, а также выпускаемые следом автономные сервисы для интеграции, разработки, мобильные и другие платформенные сервисы являются "столь же революционными, как Интернет".

Действительно, количество данных удваивается каждые два года, что предоставляет как возможности, так и вызовы для организаций. Это может стать "золотым дном", источником ценной информации, однако хранить, эффективно анализировать большие объемы и разные типы данных, управлять ими и делать все это своевременно может быть трудно.

Сегодня вместо того, чтобы сосредоточиться на работе более высокого уровня, администраторы баз данных тратят почти 75% времени на поддержание систем. Но по мере того, как данные становятся сложнее и более фрагментированными, автономная база данных Oracle Autonomous Database будет автоматизировать задачи администрирования, поэтому администраторы баз данных (DBA) и ИТ-специалисты смогут сосредоточиться на аналитике, извлечении информации из данных, разработке приложений и лучших методов обеспечения безопасности, более качественной поддержке бизнес-пользователей.

2. Автомобильная промышленность

Самоуправляемые автомобили - самые известные автономные системы. Их уже разработали такие пионеры и лидеры рынка, как General Motors, Waymo, Ford и Volkswagen. Самоуправляемые машины могут перемещаться по дорогам, распознавать сигналы светофора и реагировать на них, а также на пешеходов, препятствия и другие транспортные средства, используя сочетание таких методов, как GPS, лазеры и одометрия.

Согласно отчету McKinsey 2016 года, к 2030 году до 15% продаваемых автомобилей станут полностью автономными, до 50% - электрифицированными и до 10% - совместно используемыми (что приведет к сокращению продаж автомобилей для частного пользования). Эти достижения приведут к новой экономике, ориентированной на мобильность.

Это наглядно демонстрирует Toyota e-Palette - концептуальный автомобиль, взаимозаменяемые интерьеры которого позволяют использовать его в самых разных целях - как такси, фургон для доставки товаров, автолавку, офис на колесах и даже гостиничный номер. Платформа Toyota Mobility Services Platform собирает данные о трафике, предпочитаемом маршруте и безопасности, а также анализирует тенденции использования для определения спроса на конкретные услуги.

"Мы не предлагаем транспорт просто как движущееся средство, а предоставляем удобную в использовании мобильность, которая значительно увеличит свободу передвижения", - говорит Кейджи Ямамото, исполнительный вице-президент и управляющий директор Toyota.

Экономика мобильности предполагает использование электронной коммерции, а также монетизацию и персонализацию, и все это требует хранения огромных объемов данных, говорит Дейв Шуновер, глобальный директор Oracle по решениям для автомобильной промышленности.

"Автономные автомобили в конечном итоге будут генерировать сотни экзабайт данных в год, - поясняет он. - Компании должны подумать о том, куда поместить эти данные и как извлечь из них выгоду".   

3. Промышленное производство

Роботы, которые выполняют повторяющиеся операции, используются на производственных линиях уже не один десяток лет. Современные роботы могут приспосабливаться к изменениям и адаптировать свое поведение на основе заданных алгоритмов.

Между тем, согласно отчету Deloitte за 2017 год, автономные роботы в будущем трансформируют цепочки поставок, в частности "с наименее ценными, потенциально опасными или высокорискованными задачами", поскольку технология становится все более доступной и надежной.

Например, роботы с тактильными датчиками могут захватывать объекты, хрупкие, как яичная скорлупа, и собирать продукцию из сложных, многогранных компонентов. Программное обеспечение для распознавания лиц позволит роботам судить по выражению лица, правильно ли они выполняют работу.

"Но это просто шлифовка их автономных возможностей, внешняя сторона", - говорит Майк Саславский, старший директор Oracle по отрасли высоких технологий.

Согласно отчету Deloitte, ведущие производители стремятся инвестировать в автономных роботов "для достижения комплексной эффективности, производительности и снижения рисков": "Рассматривая уровень автоматизации, который необходим в вашей компании, важно определить оптимальное соотношение ручного труда и автоматизации, чтобы достичь желаемых преимуществ".

4. Ретейл

Хотя в ближайшее время робот не проверит ваше здоровье в аптеке, в розничном бизнесе автономные системы уже закрепились. Например, в некоторых магазинах товаров для дома Lowe’s боты LoweBot помогают клиентам находить интересующие их продукты, а сотрудникам - контролировать уровень запасов на складе. Kroger, крупнейшая сеть супермаркетов в США, тестирует технологию "интеллектуальной полки", которая в цифровом виде отображает информацию о продуктах и ​​ценах, что упрощает эту трудоемкую задачу.

Такие системы являются полуавтономными, требующими определенной степени вмешательства человека, отмечает Майкл Форэз, управляющий директор Oracle, отвечающий за потребительские рынки по всему миру. Людям по-прежнему приходится устанавливать изменения цен и соответственно программировать полки.

Но не исключено, что благодаря алгоритмам машинного обучения, которые разрабатывает Oracle, "эти системы смогут когда-нибудь автономно инициировать изменения цен и устанавливать скидки для продвижения продуктов без какого-либо человеческого участия", - говорит Майкл Форэз.

В ближайшем будущем, говорит он, мы можем увидеть в ретейле инновации, которые "позволят предвидеть наши потребности и предлагать то, что нам нужно, раньше, чем мы сами поймем, что нам это нужно".

5. Здравоохранение

Поставщики медицинских услуг и пациенты также видят преимущества полуавтономных систем. Например, чат-боты с искусственным интеллектом могут записать на прием к врачу и дать понятную информацию об условиях медицинского обслуживания. Датчики удаленно контролируют состояние пациентов и по электронным каналам передают собранную информацию медицинским работникам.

"Последние цифровые инновации открывают возможности для изменения способов оказания медицинских услуг пациентам, улучшения результатов, повышения удовлетворенности специалистов клиник и более эффективного управления затратами", - говорит Майкл Уокер, руководитель глобального подразделения Oracle по здравоохранению и биотехнологиям.

Бизнес прорывных инноваций

Широкое распространение и внедрение автономных систем становится возможным только сейчас благодаря недавним достижениям в области искусственного интеллекта.

"Долгое время искусственный интеллект обещал нам большие возможности, но до самого последнего времени эти обещания не доходили до практики, - говорит Ларри Эллисон. - С появлением новейшего поколения ИИ - нейронных сетей в сочетании с машинным обучением - мы делаем с помощью компьютеров то, что раньше считалось невообразимым".

Что касается компаний в упомянутых выше отраслях, то теперь вопрос не в том, будут ли они применять ИИ и автономные системы, а в том, когда они начнут их использовать.

"Если вы пока в стороне от перспективных технологий, то можно с уверенностью сказать, что найдется тот, кто положит глаз на ваш бизнес, и в конечном счете, не имея инновационной подпитки, дело пострадает, - говорит Майкл Форхез из Oracle. - Поэтому нужно, не откладывая, заострить все внимание на автономных технологиях - широта экспериментов в данной области уже захватывает дух".

 

Олег Жуков, региональный директор Oracle в России и СНГ