Osam najznačajnijih tehnologija u 2018. godini

Tehnološke industrije su proteklih 50 godina ne samo omogućile nego i same koristile prednosti digitalizacije. Iako ideja digitalizacije nije nova, ono što sada vidimo je novi talas transformativnih tehnologija koje imaju potencijal da značajno utječu na svijet oko nas

Izvor: IHS Markit

E-mail: redakcija@www.asadria.com

IHS Markit je identifikovao osam transformativnih tehnologija na koje treba obratiti pažnju u 2018. godini: vještačku inteligenciju, IoT, cloud, povezivost, blockchain, računarsku viziju, sveprisutni video te robote i dronove. Iako AI, IoT, računarski vid, robotika i cloud nisu nove tehnologije, one se sada spajaju na nove načine koji iz korijena mijenjaju poslovanje, pokreću inovacije, mijenjaju industrije te stvaraju i prijetnje i prilike za sve na tržištu. Otvoreni ekosistemski pristup razvoju i implementiranju ovih tehnologija može pomoći u prevazilaženju jazova između različitih vertikala.

VJEŠTAČKA INTELIGENCIJA

Brz razvoj i bolja optimizacija AI-ja doveli su do njegovog povećanog korištenja u nekoliko industrija, uključujući pametne telefone, zdravstvenu zaštitu i automobilsku industriju. Trenutno se vještačka inteligencija razvija na dva načina, od kojih svaki ima svoje prednosti i mane: na nivou uređaja i na nivou clouda. Cloud AI ima na raspolaganju veću računarsku snagu, ali zato postoje potencijalni problemi u vezi s privatnošću, latencijom i stabilnošću. AI na uređajima može donekle riješiti ove probleme. Naprimjer, korisnici vještačke inteligencije ugrađene u pametne telefone mogu svoje podatke lokalno pohraniti i tako zaštititi svoju privatnost.

U septembru prošle godine Huawei je predstavio prvi svjetski sistem na čipu s namjenskim AI hardverom – Kirin 970. Nedugo poslije i Apple je predstavio iPhone X, čiji A11 procesor ima neuralni engine i AI mogućnosti zadužene za novi Face ID. Osim njih, Google također razvija MobileNets, koji pomaže uređajima da bolje detektuju objekte i prepoznaju lica. AI na ovakvim pametnim telefonima može raditi bez potrebe za mrežnom konekcijom, bez obzira na povećanu potrošnju energije, do koje dolazi zbog naprednijih algoritama. S druge strane, kineski IT giganti poput Alibabe, Baidua i Tencenta fokusirani su na cloud AI i rješenja poput računarskog vida, prepoznavanja govora i procesiranja prirodnog govora. Automobilska industrija također planira uvesti AI, s tim da je trenutni fokus djelomično na infotainmentu i naprednoj asistenciji vozačima (ADAS), dok se dugoročno očekuje da će na upotrebu AI-ja najviše utjecati autonomna i poluautonomna vozila. Za sada se AI u vozilima uglavnom odnosi na prepoznavanje govora, ali se predviđa da će se do 2025. godine drastično povećati broj i raznolikost ugrađenih AI sistema u njima.

Hardver potreban za masovno ugrađivanje vještačke inteligencije i dubokog učenja u automobilskoj industriji trenutno nije prihvatljivo rješenje zbog velikih troškova i veličine računara potrebnih za napredno procesiranje. Uprkos tome, pojedini AI elementi već su dostupni u današnjim vozilima. Riječ je o prepoznavanju prirodnog govora (BMW i7) i infotainment sistemima, kao i sistemima za virtuelnu asistenciju zasnovanu na AI algoritmima (Daimler i Audi).

INTERNET STVARI

Prema IHS Markitu, IoT prolazi kroz četiri faze implementacije: povezivanje, prikupljanje i pohranu podataka, njihovo procesiranje i analizu te na kraju monetiziranje kroz jedinstvena rješenja. Put kroz te faze će tokom ove godine biti ubrzan spajanjem povezivosti poboljšane 5G-om i bežičnim pristupom male snage (LPWA) s terenskim računarstvom i cloud analitikom. Štaviše, tehnologije blisko povezane s IoT-om postat će sofisticiranije: roboti i dronovi će omogućiti prikupljanje podataka u novim okruženjima; mašinski i sveprisutni video će pokretati nove vrste videoanalitike; AI, cloud i virtualizacija će pomoći u kreiranju korisnih uvida iz podataka koje prikupljaju terenski uređaji i mreže. Primjena AI-ja na podatke pomoći će u monetizaciji kroz uštede, veću efikasnost i tranziciju poslovnih modela s proizvoda na servis.

Spajanje IoT-a s drugim transformativnim tehnologijama stvorit će nove prilike na tržištu, i to najprije u oblasti energetike, automatizacije objekata te u logistici i transportu. Vrijednost i budućnost IoT platformi leži u analitici velikih podataka i vizualiziranju podataka. Međutim, taj segment tržišta trenutno je prezasićen s više od 200 IoT platformi, tako da će njihovi proizvođači morati uvesti napredne analitičke alate kako bi se razlikovali od ostalih. Također, doći će do povećane upotrebe terenskog računarstva, pri čemu se senzorski podaci procesiraju lokalno, kao i do spajanja i razmjene podataka s različitih izvora (npr., s autoputeva, senzora iz okruženja i kamiona za čišćenje puteva u cilju razumijevanja odnosa kvaliteta puteva, saobraćaja i zagađenja), što će potaknuti rast vertikala.

CLOUD I VIRTUALIZACIJA

Resursi koje pruža cloud mogu biti javni (dijeljeni) ili privatni (nedijeljeni) te se obično naplaćuju nakon upotrebe. Cloud servisi će kompanijama koje su nedovoljno tehnološki opremljene omogućiti korištenje mašinskog učenja i AI-ja, drastično mijenjajući njihovo korištenje i razumijevanje podataka.

Pružaoci cloud usluga stalno su u potrazi za inovacijama u svojim uslugama kroz integrisanje mašinskog učenja i AI-ja, a proizvođači hardvera su to i prepoznali. Tako su tokom 2017. neki proizvođači hardvera predstavili svoje AI proizvode, uključujući procesor za duboko učenje iz Fujitsua i samoučeći neuromorfni procesor iz Intela po imenu Loihi. Kada je u pitanju softver, postala je dostupna Googleova biblioteka otvorenog koda za treniranje modela dubokog učenja Tensor2Tensor. Proizvođači su generalno odlučili da se ne takmiče s pružaocima cloud usluga, već da uđu u partnerstva s njima kako bi se na taj način brze softverske inovacije spojile s velikom bazom korporativnih korisnika. Jedan od primjera ovoga je najavljeni plan IBM-a i VMwarea da prošire svoje partnerstvo tako što će kompanijama omogućiti proširivanje VMware okruženja na javni cloud.

Više o ovoj temi čitajte u printanom izdanju…