Эти новые технологии будут определять наше будущее
Мы живем в эпоху технологического переворота: всего за несколько лет компьютеры и Интернет полностью изменили наш образ жизни и работы. Узнайте здесь, какие из новых технологий действительно важны и почему они будут определять нашу повседневную жизнь в будущем.
Автономное вождение
Автономное вождение становится все более актуальным. Автомобили уже берут на себя многие задачи водителя: Они могут самостоятельно парковаться, держаться в полосе движения и соответствовать скорости впереди идущего автомобиля. С каждым годом добавляется все больше функций. Это лишь вопрос времени, когда управление будет полностью автоматизировано.
Технология, лежащая в основе автономного вождения
Автономное вождение основано на использовании различных датчиков, данные которых анализируются в режиме реального времени:
Видеокамеры дают изображение окружающей обстановки. Передняя камера фиксирует дорогу и ее разметку, дорожные знаки и участников движения. Другие камеры дают изображение с трех сторон. Дополнительная камера на крыше обеспечивает круговой обзор. Датчики параллельных камер могут записывать даже трехмерное изображение, что позволяет автономной системе лучше оценивать расстояние и скорость.
Радарные датчики измеряют расстояние до других автомобилей и иных объектов. Для этого используется несколько датчиков с разным радиусом действия: Датчики высокого радиуса действия измеряют дальние объекты, а датчики низкого радиуса действия — объекты в непосредственной близости.
Ультразвуковые датчики уже сегодня используются в качестве парковочных устройств. Они способны надежно измерять расстояния в сантиметровом диапазоне.
Датчики LiDAR — это новая технология. LiDAR расшифровывается как «Light Detection And Ranging». Для измерения используются лазерные лучи, в отличие от радиоволн в радарах. Их преимущество заключается в большом радиусе действия: они могут «видеть» на расстоянии до 200 м даже ночью. Это дополняет менее дальнобойные радарные датчики и светозависимые видеокамеры.
Система GPS обеспечивает бортовой компьютер точными данными о местоположении. Для автономного вождения необходимы карты дорог с точностью до сантиметра и быстрая навигационная система, чтобы автомобиль всегда знал, в какой полосе он находится в режиме реального времени.
Полученные данные затем комплексно обрабатываются компьютерами с искусственным интеллектом. Это позволяет принимать решения о направлении и скорости движения в кратчайшие сроки.
Преимущества автономного вождения
В идеальном мире автономный автомобиль — это идеальный водитель: автономные автомобили соблюдают все правила дорожного движения, координируют свои действия друг с другом, быстрее человека реагируют на опасные ситуации и придерживаются оптимального энергосберегающего стиля вождения. Они никогда не проявляют агрессии по отношению к другим участникам дорожного движения и не ведут себя безрассудно.
Помимо повышения безопасности и экологичности, автономное вождение в первую очередь экономит время. Пассажирам больше не нужно обращать внимание на дорожное движение, и они могут посвятить себя другим занятиям во время поездки. Немаловажным фактором является и демографическое развитие нашего общества: все больше становится пожилых людей, которые по состоянию здоровья уже не могут водить машину, но в то же время не хотят обходиться без мобильности. Для них автономное вождение заменит сегодняшнее такси и другие дорогостоящие транспортные услуги.
Блокчейн
Блокчейн стал известен благодаря таким криптовалютам, как биткойн. Однако он приобретает все большее значение и в других секторах экономики, например в логистике или ИТ-аудите.
Технология блокчейна
Блокчейн работает с зашифрованными данными, которые связаны между собой в хронологическом порядке: Сначала к исходной записи данных прикрепляется блок, затем еще один блок и так далее. В результате получается история записей данных, отображающих, например, финансовые операции.
Особенность blockchain заключается в том, что все участники системы имеют копию всей базы данных. Это называется распределенной бухгалтерской книгой. При добавлении нового блока — нового «звена цепи» — блокчейн соответствующим образом обновляется на компьютере каждого участника.
Это обеспечивает высокую степень защиты от манипуляций: если манипулируют одной копией цепочки данных, в системе остается множество корректных копий. В этом случае манипулируемая запись данных просто отсортировывается. Кроме того, последовательность блоков обеспечивается контрольной суммой.
Преимущества блокчейна
Как уже упоминалось, блокчейн лежит в основе таких криптовалют, как Bitcoin или Ethereum. Основное преимущество этих методов оплаты заключается в том, что финансовые транзакции могут осуществляться напрямую и безопасно между двумя сторонами: Новая технология обеспечивает обеим сторонам надежное доказательство того, что, например, платеж был получен. Таким образом, необходимость в посреднике, таком как банк, отпадает.
В последнее время в качестве одного из вариантов стали использоваться НФТ: НФТ — это цифровые «токены», в которых хранится конкретный актив — например, цифровое произведение искусства или защищенный от подделки скан документа о праве собственности. Эти токены зашифрованы с помощью технологии blockchain, поэтому никто не может их незаконно скопировать. В отличие от криптовалют, каждый NFT имеет собственную стоимость и поэтому уникален во всем мире.
В логистике блокчейн дает возможность беспрепятственно документировать весь путь штучного товара от производства до розничной торговли в защищенном от вскрытия виде без участия посредника.
Блокчейн также можно использовать для документирования критически важных для безопасности операций с программным обеспечением. Таким образом, высокочувствительные данные могут быть защищены от манипуляций. Примерами применения могут служить электронные медицинские карты, контракты, военные секреты или цифровое голосование на выборах.
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект (ИИ) появился раньше, чем принято считать. Машина Тьюринга, предшественница компьютера, была разработана еще в 1936 году. Термин «искусственный интеллект» был впервые использован на конференции ученых в 1956 году. А первый чат-бот увидел свет в 1966 году под названием «ELIZA».
Однако в повседневную жизнь искусственный интеллект начал проникать только с 2011 года, например, благодаря системе распознавания речи «Siri» компании Apple. Помимо постоянно совершенствующегося аппаратного обеспечения, это было связано в первую очередь с появлением подхода, основанного на машинном обучении. Вместо того чтобы заранее определять формальные правила для компьютерной системы, она самостоятельно обучается на основе имеющихся данных.
Машинное обучение и его будущее
Важнейшим достижением машинного обучения является распознавание образов: например, тысячи изображений, текстовых элементов или звуковых фрагментов подаются в программное обеспечение вместе с правильной интерпретацией. На основе этого программа «учится» правильному назначению и затем может применять эти шаблоны к будущим наборам данных.
Наиболее продвинутым вариантом машинного обучения является глубокое обучение, в основе которого лежат нейронные сети. На программном уровне они воспроизводят структуру человеческого мозга, точнее, сеть нейронов в нервной системе.
Это должно позволить ИИ анализировать массивы данных, которые ранее было трудно охватить. В частности, это касается сенсорных данных, например, интерпретации мимики или позы человека.
Преимущества искусственного интеллекта
В настоящее время искусственный интеллект используется практически во всех областях техники. Особенно важными являются следующие области
Медицина: ИИ помогает ставить более точные диагнозы, например, интерпретируя рентгеновские снимки более точно, чем это мог бы сделать человек.
Распознавание изображений: ИИ может использоваться для идентификации, классификации и оптимизации объектов на изображениях. Известным примером является Google Lens.
Распознавание речи: разговорная речь преобразуется в текст с помощью ИИ. ИИ также используется в программах перевода, таких как DeepL. Кроме того, с помощью искусственного интеллекта «читается» текст на изображениях, что позволяет, например, осуществлять поиск по PDF-документам.
Видеотехнологии: ИИ может автоматически классифицировать видеозаписи и распознавать на них объекты и даже людей. Например, преступники могут быть быстрее идентифицированы по видеозаписям с камер наблюдения.
Промышленность: ИИ может использоваться для автоматизации многих производственных процессов и внутренней логистики. Алгоритмы тестирования на основе ИИ позволяют снизить количество ошибок на производстве и тем самым увеличить объем выпускаемой продукции.
Финансовые учреждения: ИИ нашел свое применение в инвестиционном секторе, а также в страховой отрасли, где он выполняет многочисленные аналитические функции.
Автомобильные технологии: как уже говорилось выше, ИИ является основой автономного вождения.
Квантовые компьютеры
Обычные компьютеры имеют одно ограничение: они знают только состояния 1 и 0. Если бы можно было различать не только два состояния, то вычислительная мощность значительно возросла бы.
Исследователи пытаются реализовать эту идею с помощью квантовых компьютеров. Они работают с квантовыми битами, также известными как «кубиты». Кубиты способны представлять суперпозиции состояний 0 и 1, а также различные промежуточные стадии.
Теоретически квантовые компьютеры очень мощны благодаря этим свойствам. Однако в настоящее время они все еще сталкиваются с проблемой высокого уровня ошибок. Когда эта проблема будет решена, квантовые компьютеры, возможно, даже смогут взламывать криптографические коды. В 2019 году компания Google сообщила, что ее квантовый компьютер чуть более чем за три минуты решил задачу, на решение которой обычному суперкомпьютеру потребовалось бы 10 000 лет.
Исследованиями квантовых компьютеров сейчас занимаются все ведущие ИТ-компании. Среди них Amazon Braket, Microsoft Azure Quantum, Google Quantum AI и IBM Quantum Computing.
Виртуальная и дополненная реальность
Виртуальная реальность (VR) и дополненная реальность (AR) все больше входят в нашу повседневную жизнь. Исследователи прогнозируют большое будущее для обеих новых технологий, поскольку они делают работу более эффективной, игры — более впечатляющими, а взаимодействие между людьми — более многогранным во многих областях.
Разница между VR и AR
Очки виртуальной реальности, такие как Oculus Quest, HTC VIVE Focus или HP Reverb, погружают пользователя в искусственный мир. На оба глаза воздействует по одному цифровому дисплею, создавая трехмерное изображение. Такой подход известен как виртуальная реальность.
Очки для работы с данными, такие как Google Glass, могут отображать информацию о реальных объектах, на которые смотрит пользователь, в режиме реального времени. Аналогичным образом смартфон может искать информацию об объектах, которые фиксирует камера. Такой подход известен как дополненная реальность.
Области применения виртуальной реальности
Виртуальная реальность имеет дело с симуляцией. Благодаря очкам виртуальной реальности и все более совершенным датчикам, перчаткам для сбора данных и даже полноразмерным костюмам пользователь ощущает искусственную реальность, которая кажется чрезвычайно реальной.
Такое реалистичное моделирование приобретает все большее значение в следующих областях:
Игры: компьютерные игры — самое популярное и, пожалуй, самое распространенное применение. Все чаще производители игр разрабатывают чистые VR-игры, в которые благодаря новой технологии можно играть полностью без устройств управления.
Промышленность и разработка продуктов: VR-приложения уже можно найти в планировании, визуализации рабочих процессов и производстве продуктов. В частности, VR-прототипирование может сэкономить компании много времени и денег.
Медицина: Виртуальная реальность позволяет проводить высокоточные хирургические операции и удаленные операции. VR также часто используется для подготовки и повышения квалификации специалистов и отработки тонких процедур.
Обучение: Приложения виртуальной реальности способствуют пониманию, обучению и тренингу во все большем количестве областей. Спектр охватывает широкий диапазон: от промышленных работ до управления локомотивами и самолетами и космонавтики.
Архитектура и строительные технологии: Модели зданий можно увидеть внутри и снаружи с помощью VR — иногда даже с индивидуально подобранной потенциальным покупателем мебелью, материалами и планировкой помещения. Основой для этого является единый стандарт цифровой регистрации зданий — информационное моделирование зданий (BIM).
Области применения дополненной реальности
Области применения AR также разнообразны. Вот три примера:
Игры: Игровые персонажи накладываются на реальное окружение.
Смартфоны: хорошим примером в этой области являются. Пользователи записывают собственную мимику и голос, которые затем переносятся на анимированный объект, например, на морду медведя панды.
Покупки: с помощью приложений любая мебель из каталога может быть реалистично спроецирована в ваш собственный дом.
Облачные и краевые вычисления
Хотя облачные вычисления широко распространены уже сегодня, они являются основой для многих будущих инноваций:
Бессерверная ИТ-архитектура: в будущем компании больше не будут нуждаться в серверах, а будут использовать облачную инфраструктуру, которую они смогут масштабировать по своему усмотрению.
Искусственный интеллект: ИИ требует огромных объемов данных (big data), которые обычно доступны в неструктурированном виде. В будущем эти данные будут храниться в облаке и извлекаться оттуда, так что на конечные устройства нужно будет передавать только результаты.
Умный город: в городе будущего автомобили, автобусы и поезда будут ездить автономно, здания будут самостоятельно оптимизировать свою инфраструктуру, а цифровизация упростит экономию энергии. Соответствующие данные будут храниться в облаке.
Сельское хозяйство: Автоматизация и точное земледелие обещают более устойчивое и экономичное возделывание почвы. Для этого заинтересованные производители обмениваются информацией с помощью облачных инструментов и делятся данными, например, о скорости прорастания семян.
Пограничные вычисления — это расширение облачных вычислений. Здесь не все данные передаются в облако и обрабатываются там. Вместо этого значительная часть обработки данных уже происходит на самом устройстве, так что в облако необходимо передавать только результаты вычислений. Это снижает задержку интеллектуальных устройств, что приводит к ускорению времени отклика, например, при автономном вождении. Таким образом, пограничные вычисления составляют основу Интернета вещей (IoT).
Мы поддерживаем Вас в использовании новых технологий!
Вы хотите использовать в своей компании новые технологии, такие как облачные вычисления?