STIRI ECONOMICE, FINANCIARE, DE AFACERI, Telecom & IT-C & Online, Stiinta & Tehnologie

Viitorul ‘inecat’ in senzori si in algoritmi ce sapa dupa date si le prelucreaza; tehnologia ‘Sensor-rich computing’

Sensor-RichingLumea tehnologiei cauta modalitati pentru a face totul cat mai eficient. „Sensor-rich computing” este tehnologia revolutionara care poate conecta orice dispozitiv, prin senzori, la lumea exterioara, obtinand astfel informatii pretioase. Este zona in care investesc foarte multi bani giganti precum General Electric, Google sau Apple.  

La inceputul acesti luni, General Electric a anuntat ca a vandut GE Capital, bratul sau financiar. Cu mai putin fast, gigantul american si-a dezvaluit, totodata, si planurile legate de conectarea la iluminatul stradal cu LED la ceea ce se numeste „sensor-rich computing”, pentru ca orasele sa poata colecta si analiza informatiile, la costuri mai mici si mult mai in siguranta, potrivit unei analize din the New York Times.

Pentru celebra General Electric, GE Capital a reprezentat o sursa uriasa de profit dupa dereglementarile financiare din anii ’80, insa lumea s-a schimbat intre timp. Acum, senzorii ce vor activa iluminatul, din birouri si locuinte, vor reprezenta – pentru o companie care vinde informatii despre obiceiurile oamenilor – la fel de mult ca obiectele fizice de odinioara.

„Generatia urmatoare de becuri are un ciclu de viata de 20 de ani. Nu ne mai putem gandi la asta ca la o afacere tranzactionala”, afirma Bill Ruh, seful centrului de software al GE, pentru NYT. „Putem monta camere si mai multi senzori pe acestea si masura miscarea, caldura sau calitatea aerului”. Retailerii ar putea sa isi doreasca astfel de lumini, care se declanseaza la miscare si care sa ii conduca pe cumparatori, a mai spus Ruh, in timp ce consumatorii ar putea invata mai mult despre consumul de energie.

Aceasta explozie a tehnologiei cu senzori este abia la inceput: Huawei, producatorul chinez de echipamente de calcul si telecomunicatii, cu venituri de 47 miliarde de dolari, estimeaza ca pana in 2025 peste 100 de miliarde de obiecte, inclusiv smartphone-uri, vehicule, aparate si echipamente industriale vor fi conectate la sistemele de cloud computing.

Internetul aproape ca va fi ‘condensat’ in, fuzionat cu lumea fizica. Modul in care priveste Google, in prezent, online-ul, pentru a isi da seama care va fi urmatorul anunt pe care il va pune in fata ta, va deveni si modul in care companiile vor obtine perspective, dintre cele mai ascunse, privind tiparele naturii si societatii.

GE, Google si altii mizeaza pe ideea ca, cunoasterea si manipularea acestor tipare, reprezinta inima noii ere a eficientei globale, centrata pe masinile care invata si prezic ceea ce este probabil sa se intample in continuare.

„Miezul afacerii Google este dezvoltarea masinii capabile sa invete”, spune Eric Schmidt, presedintele executiv al Google. Senzorul care face ca masinile sa mearga singure, termostate conectate sau computere purtabile, sunt parte a planului Google „de a face lucruri care ar putea fi marete in cinci-zece ani”, adauga Schmidt. „Se pare ca automatizarea si inteligenta artificiala ii fac pe oameni mai productivi si mai inteligenti”.

Si nu doar atat, companiile mari de tehnologie au ajuns deja la concluzia ca furnizarea mijloacelor de analiza a datelor diversilor clienti va deveni o mare afacere in viitor.

Amazon, care a uimit recent Wall Street-ul cu anuntul privind cifra anuala a vanzarilor sale de servicii Cloud – care a atins 5 miliarde de dolari, dovedindu-se mult mai profitabila decat restul afacerilor companiei, a inceput sa vanda instrumente ce permit analizarea de date, ca parte a serviciilor sale.

Microsoft, care in ultimii ani a investit miliarde in masini capabile de invatare, vara trecuta a lansat serviciul prin care se pot inchiria servicii direct pe Cloud-ul (“datele aflate in nori”) sau.

IBM, s-a grabit sa prinda din urma Microsoft, astfel ca a instalat in Cloud, pentru a fi utilizat de catre oricine, super-calculatorul Watson – celebru ca primul care a castigat la Sah in fata unui mare campion si apoi pentru ca a batut oamenii in jocul TV “Cine Stie Castiga !” / „Jeopardy!”).

Este posibil sa ne aflam exact in fata unei repetitii a ceea ce s-a intamplat in cazul cautarii online, tiparul original al marelui model de “cautare a tiparelor (pattern) digitale” devenit un adevarat business. Google a reusit in aceasta afacere – in parte prin investitii serioase in aproape toate aspectele stiintei calculatoarelor. Dar asta, desigur, pana cand Microsoft si-a permis financiar sa tina pasul cu competitorul.

Marile companii de analiza datelor din lumea-cea-indesata-cu-senzori vor avea experti in cunoasterea atat de misterioasa a statisticilor, informatica, networking, vizualizare si sisteme de baze de date, precum si alte competente. Deja sunt la mare cautare absolventi din aceste zone.

Intrebarea este, sunt analizele de date doar o problema de abilitati de calcul? Accesul la date este, de asemenea, extrem de important. Ca regula generala, cu cat o companie detine mai multe date, cu atat predictiile sale devin mai bune.

Daca GE obtine o gramada de date privitor la modul cum utilizeaza oamenii iluminatul, va construi sisteme de iluminat mai bune in viitor. Masinile Google ar putea descarca noi softuri a caror performanta va fi actualizata, pe baza a ceea ce acestea invata pe parcurs.  Amazon poate vinde instrumente de statistica si, in acelasi timp, ar putea poseda cunostinte imbatabile despre comportamentul in lumea shopping-ului.

„Multe dintre tehnici au la baza o multitudine de computere si date”, afirma Michael Chui, partener la McKinsey Global Institute. „Daca vei lucra la scara, vei avea nevoie de o gramada de valori”.

Inseamna aceasta oare ca instrumentele de calcul – ce initial aveau ca obiectiv sa ne dea mai multe posibilitati, vor face pur si simplu sa imbogateasca si mai mult cele mai bogate companii?

Michael Chui este de parere ca informatizarea in arii precum industria aerospatiala sau agricultura va necesita, de asemenea, specialisti care sa stabileasca care sunt datele importante, critice, pentru fiecare zona in parte si cum pot fi exploatate noile tipare. „Vom avea instrumente mai bune, care vor ridica stacheta, insa tot va fi nevoie de cunostinte in domeniu”, a precizat Chui.

Jeremy Howard, cercetator de date, care a fondat o companie de date medicale denumita Enlitic, spune ca o zona in curs de analiza computerizata, cunoscuta sub numele de „invatare profunda” va spulbera toate zonele vechi.

In timp ce Facebook si Google au cautat specialisti in „invatare profunda”, Howard spune ca, „acestea au investit prea mult in paradigme de calcul traditionale. „Ele sunt echivalentul Kodak in fotografie”, a mentionat Howard.  Reluand punctul de vedere extrem de sonor al lui Michael Chui privind specializarea, parerea sa este ca noile metode cer intelegere pe arii specifice pentru a functiona bine.

Este, desigur, posibil ca ambele aspecte sa fie adevarate: companii mari, precum Google si Amazon, sa aiba o multime de date de analiza de tip generic – cum sunt azi materiile prime, iar specialistii vor gasi nise. Ceea ce pentru majoritatea dintre noi inseamna ca raspunsul legat de viitor sta in cunoasterea modului cum trebuie sa punem intrebarile corecte.

Leave a Comment

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *

*

Acest sit folosește Akismet pentru a reduce spamul. Află cum sunt procesate datele comentariilor tale.