Лабораторный практикум № 4 На тему: «Драйверы развития цифровой экономики».. ЛП 4. Драйверы развития цифровой экономики
 Скачать 0.93 Mb.
|
|
НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ ЧАСТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ФИНАНСОВО-ПРОМЫШЛЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ «СИНЕРГИЯ» Лабораторный практикум № 4 На тему: «Драйверы развития цифровой экономики». Обучающийся Маликов Максим (ЛБДо-202гд) Руководитель Шибанова Анна Анатольевна МОСКВА 2023 Задание 1. большие данные; квантовые технологии; компоненты робототехники и сенсорика; нейротехнологии и искусственный интеллект; Задание 2. Большие данные (big data) – совокупность методов, инструментов и подходов к обработке как структурированных, так и неструктурированных данных, объемы которых превосходят возможности типичных баз данных по занесению, хранению, управлению и анализу информации. Кроме того, бóльшая часть таких данных представлена в формате, который не соответствует структурированному формату баз данных, что делает невозможным их обработку традиционными способами. К большим данным относятся веб-журналы, видеозаписи, текстовые документы, машинный код, геопространственные данные и т.д. Основными характеристиками больших данных являются внушительный объем, разнообразие форматов и высокая скорость генерации. Для хранения и анализа больших данных и принятия решений используются облачные вычисления – технологии, работающие на основе интернет-сервисов (центральных узлов сети). Загруженная и хранимая в облачном сервисе информация доступна пользователям повсеместно, однако способа обеспечить полную защиту этой информации пока нет. Анализ больших данных позволяет выявить шаблоны поведения потребителей и взаимосвязи между ними, а также информацию, способствующую повышению качества принимаемых решений, оздоровлению клиентского опыта, снижению издержек и стимулированию разработки новых продуктов и услуг. В последнее время значительно повысилась скорость и эффективность аналитических инструментов в данной области по сравнению с традиционными решениями в сфере бизнес-аналитики, благодаря чему организации становятся более гибкими и могут оперативно реагировать на изменения во внешней среде. Преимущества облачных вычислений, кроме того, заключаются в возможности сократить издержки на приобретение собственных вычислительных мощностей и обеспечить доступность хранимой в облаке информации, что повышает гибкость рабочего процесса. Облачные вычисления применяются для хранения и управления массивами данных, а также для взаимодействия с другими центрами сбора данных [Elsevier, 2014].   Квантовые технологии основаны на управлении сложными квантовыми системами на уровне их отдельных компонентов. Их основная задача заключается в эффективном решении задач, которые являются сложными для традиционных компьютеров. Квантовые технологии включают в себя в числе прочего разработку квантового компьютера и создание алгоритмов квантовой криптографии. Квантовый компьютер – высокопроизводительное вычислительное устройство, разработанное с учетом явлений квантовой механики (квантовой суперпозиции и запутанности). Квантовый компьютер позволяет работать с большими объемами информации и выполнять сложные вычислительные операции в режиме реального времени. Отличительной особенностью квантового компьютера является способность быстро подобрать код или шифр. Квантовая криптография – метод защиты коммуникаций, базирующийся на явлениях квантовой физики и обеспечивающий постоянную и автоматическую смену криптографических ключей (числовая последовательность определенной длины, использующаяся для шифрования данных) при передаче каждого сообщения. При этом отправка и получение информации выполняется физическими средствами (например, электронами или фотонами). Высокий потенциал квантовых технологий обусловлен возможностью достижения экспоненциального увеличения вычислительной скорости наряду с новым уровнем обеспечения безопасности. Однако с развитием данной технологии появляется серьезная угроза безопасности данных, зашифрованных традиционными способами, распространенными в настоящее время.  Робототехника — направление науки и техники, ориентированное на проектирование, производство и применение роботов и робототехнических систем. Выделяют промышленную и сервисную робототехнику. Промышленная робототехника – разработка и внедрение стационарных или передвижных роботов для выполнения технологических работ, например, сварки, работы с лазером, напыления и т.д. Промышленный робот состоит из манипулятора и устройства управления, задающего движения составных частей манипулятора. Сервисная робототехника имеет дело с автоматическими устройствами, способными независимо функционировать в сложной и динамической среде. Сервисные роботы могут использоваться в любой области, кроме промышленной автоматизации, и выполнять такие работы, как наблюдение, уборка, перевозка и др. Сенсорика – одно из направлений робототехники, которое предполагает разработку механизмов, имитирующих зрение, слух, осязание, и алгоритмов для взаимодействия с людьми, объектами и другими приборами [Washington University in St. Louis, 2010]. В социальной сфере роботизация сильнее всего влияет на количество рабочих мест как в профессиях, связанных с ручным трудом, так и в сферах услуг и частично в научных разработках [PwC, 2018]. Такое положение дел выгодно с экономической точки зрения – для минимизации издержек и рисков, связанных с человеческим фактором, но в то же время несет серьезные вызовы для рынка труда и социальной политики. Несколько успокаивает факт того, что чем выше уровень образования в стране, тем меньшее количество рабочих мест будет сокращено в ходе автоматизации и роботизации [PwC, 2018]. Все большее распространение получает роботизированная автоматизация процессов (Robotic Process Automation, RPA), в ходе которой рутинную деятельность человека выполняет программа. Она достаточно проста в использовании, а одним из главных ее преимуществ является 30–200% окупаемость вложений [McKinsey & Company, 2016]. Внедрение сенсорных технологий позволяет отслеживать состояние рабочей среды, в том числе уровень влажности и давления, и передавать информацию через сенсоры в рамках систем Интернета вещей, а также наблюдать за пациентами [Sensor Tips, 2018], присутствовать на площадке для коммуникации с гостями при организации мероприятий и др.   Искусственный интеллект (ИИ) можно определить как совокупность технологий создания интеллектуальных машин, в том числе интеллектуальных компьютерных программ: обработки текста на естественном языке, машинного обучения, экспертных систем, чат-ботов, систем рекомендаций и т.д. Основными задачами ИИ являются формализация знаний, опыта, деятельности, а затем использование полученных результатов в работе и для разработки систем, основанных на знаниях. Существует два типа ИИ: слабый (для целей узконаправленных проектов) и сильный (имитация и усиление интеллектуальной деятельности человека при помощи компьютерных систем, которые могут решить любую человеческую проблему). Искусственный интеллект радикально меняет систему сбора и анализа информации о клиентах, продуктах, объектах инвестиций, источниках денежных ресурсов и пр., что не может не сказываться на качестве услуг, клиентском опыте, разнообразии новых сервисов и эффективности ведения бизнеса. В настоящее время крупнейшие игроки рынка облачных вычислений, такие как Amazon, Microsoft, Google, IBM, Alibaba и др., внедряют многочисленные разработки с использованием ИИ в системы взаимодействия с клиентами и управления процессами. Нейротехнологии представляют собой набор технологий, базирующихся на принципах функционирования нервной системы. Они оказывают существенное влияние на различные сферы деятельности: понимание и моделирование экономических процессов, медицинскую диагностику и терапию нервной системы, когнитивные самообучающиеся системы и человекомашинные интерфейсы и т.д. [Нейротехнологии.рф, 2015]. В целом понимание принципов работы мозга позволяет как создавать и находить практическое применение технологиям, расширяющим его возможности (например, воспринимать инвертированные изображения), так и контролировать определенные процессы (приближение эпилептического припадка) [Постнаука, 2016].   Задание 3. Прогнозы: Почти 20% всех данных в глобальной инфосфере станут играть критически важную роль в повседневной жизни, а около 10% — будут «сверхкритичными» К 2025 году общемировой объем данных вырастет в 10 раз и достигнет 163 зеттабайт (Збайт, в одном зеттабайте содержится 10 в 21-ой степени байтов), причем большую часть этих данных будут генерировать предприятия, а не потребители. Об этом говорится в докладе «Эпоха данных — 2025» (The Data Age 2025), подготовленном аналитиками компании IDC при поддержке производителя жестких дисков Seagate. Полная версия доклада есть в распоряжении Forbes. Представьте, что вас разбудил виртуальный личный помощник, который советует, какая одежда из вашего гардероба лучше всего подходит под погоду за окном, а также согласовывает ваше расписание на день и маршрут, предлагают авторы исследования. Хотя возможно вам и не придется добираться до офиса, так как извлекать рабочие файлы можно из облака, а общаться с коллегами — при помощи голографических телеконференций. В выходные можно подыскать новую мебель через приложение с технологией дополненной реальности, которое позволит «встроить диван» в вашу гостиную перед тем, как заказать его. Пока вы будете отдыхать на новом диване, «умный» помощник закажет вам пиццу, которую доставит дрон. Такое будущее рисуют авторы доклада, отмечая, что данные за последние 30 лет стали критически важными для всех аспектов нашей жизни. В сфере создания квантовых компьютеров в 2023 году может произойти сразу несколько значимых событий. Ожидается, что именно в этом году появится первая коммерческая модель квантового компьютера, а также будет практически завершена работа над первым российским квантовым компьютером на ионах. Будет ли это означать уверенное достижение квантового превосходства, о котором уже заявили в Google, – большой вопрос. В гонке за кубитами участвуют сразу несколько стран, но победителя в этом научном и техническом соревновании может не оказаться. Несмотря на все успехи, наука очень далека от создания по-настоящему массовых квантовых вычислительных технологий Прогноз экономического эффекта от внедрения промышленных роботов представлен на форуме «Цифровая индустрия промышленной России» Руководитель центра технологий компонентов робототехники и мехатроники университета Иннополис Александр Климчик на презентации проекта дорожной карты по компонентам робототехники и сенсорики заявил, что технологии робототехники и сенсорики к 2024 году смогут вносить до 20% вклада в прирост ВВП России, сообщает агентство ТАСС. Мировой рынок решений в сфере искусственного интеллекта (ИИ) в 2018 г. составил $21,5 млрд, в 2024 г. он достигнет $137,5 млрд. Мировой рынок решений в сфере нейротехнологий в 2018 г. составил $1,3 млрд, в 2024 г. он увеличится до $7 млрд. Если учитывать мировой рынок искусственного интеллекта и нейротехнологий в целом – с учетом внутренних разработок компаний, – то в 2018 г. составил $396 млрд, а к 2024 г. он увеличится до $890 млрд. Аналогичным образом, размер мирового рынка нейротехнологий в целом в 2018 г. составил $7 млрд, к 2024 г. увеличится до $35 млрд. Cегодня искусственный интеллект и машинное обучение стало применяться практически во всех сферах деятельности людей. От банальной технологии размытия заднего фона на фотографиях до анализа суперкомпьютерами генетической предрасположенности к серьезным медицинским заболеваниям. |