Mavzu: Zamonaviy raqamli texnologiyalar dizayni

Mavzu: Zamonaviy raqamli texnologiyalar dizayni.
Foydalanuvchi tomonidan aniqlangan natijalarga erishish uchun raqamli ma'lumotlar yoki signallardan foydalanadigan tizimlar, apparat vositalari va jarayonlar tushuniladi. U zamonaviy hayotning ko'p sohalarini qamrab oladi va telekommunikatsiya, kompyuter tizimlari, navigatsiya va fotografiya uchun asos bo'lib xizmat qiladi. Qurilishda raqamli texnologiya madaniy o'zgarishni keltirib chiqardi va u qurilgan muhitni yaxshilash, etkazib berish va ishlatishga yordam beradigan raqamli ma'lumotlarni ishlatadigan va boshqaradigan vositalar majmuasini o'z ichiga oladi. Bu vositalarga quyidagilar kiradi: Uchish joylarini o'rganish uchun dronlardan foydalanish Masofaviy uchrashuvlarni osonlashtirish (masalan, Skype) Sun'iy intellekt (AI) va mashinali o'rganish. 3D bosib chiqarish Elektron pochta kabi aloqalar. Kompyuter yordamida dizayn, kompyuter yordamida ishlab chiqarish va qurilish ma'lumotlarini modellashtirish kabi dasturlar. Buyumlar interneti. Bulutga asoslangan hisoblash Virtual reallik
Texnologiyalarni qo'llab-quvvatlaydigan iste'molchilar bazasi talablarini qondirishga yordam berish uchun, yechim etkazib beruvchilar o'zlarining potentsiallarini to'liq amalga oshirish uchun raqamli transformatsiyani qabul qilishlari kerak. Ammo, qaerdan boshlash kerak? Bular 2021 yilda korxonalar kuzatishi kerak bo'lgan eng yangi 15 texnologiya. Sun'iy intellect Ijtimoiy tarmoqlarda tez-tez ko'rinib turganidek, AI, mashinani o'rganish, chuqur o'rganish va neyron tarmoqlar bilan birgalikda kuchli kombinatsiya bo'lishi mumkin. Korxonalar sun'iy intellektdan tejamkor foyda olish, ish jarayonlarini tartibga solish, mijozlar tajribasini yaxshilash, chatbotlar orqali yanada samarali muloqot qilish, mijozlar ehtiyojini qondirish darajasini oshirish va xaridorlarning xatti-harakatlari to'g'risida tushuncha berish uchun foydalanishlari mumkin.Bundan tashqari, mashinani o'rganish katta ma'lumotlar to'plamini tahlil qilishi va keng ko'lamli tushuncha berishi mumkin. Hozirda biz mashinalarni organish va suniy intellekt biznesni faollashtirish uchun qanday qilib birgalikda ishlashi mumkinligini korib chiqmoqdamiz. Hozirgi ilovalar sun'iy intellektning imkoniyatlari va funksiyalarini biznes talablarini qondirish uchun moslashtirish uchun to'liq tushunadigan echim etkazib beruvchilar uchun katta o'sish salohiyatini beradi.
Birinchi AI prototipi kompyuteri 1946 yilda AQSh armiyasining o'ta maxfiy loyihasi bo'lgan ENIAC doirasida paydo bo'lgan. U elektron hisoblash va boshqa ko'plab vazifalarda ishlatilishi mumkin edi; 1950 yilda Alan Tyuring kompyuterning aql -idrokini baholash testi paydo bo'ldi. Olim uning yordami bilan kompyuterning odam kabi o'ylashga qodirligini aniqlashni taklif qildi; 1958 yilda amerikalik neyrofiziolog Frank Rozenblatt birinchi sun'iy neyron tarmoq Perceptronni, shuningdek birinchi neyrokompyuter Mark 1 ni ixtiro qildi; 1959 yilda amerikalik AI tadqiqotchisi Marvin Minski neyron tarmoqqa asoslangan birinchi kompyuter SNARC ni yaratdi; Xuddi shu yili uning hamkasbi Artur Semyuel mustaqil o'rganish uchun birinchi shashka dasturini ixtiro qildi. U birinchi bo'lib "mashinani o'rganish" atamasini kiritdi va uni mashinaning dastlab dasturlanmagan xatti -harakatlarini ko'rsatadigan jarayon deb ta'rifladi;
197 yilda ma'lumotlarni tasniflash uchun birinchi metrik algoritm yaratildi, bu AIga tanib olish va o'qitish uchun naqshlardan foydalanish imkonini berdi; 1997 yilda Deep Blue birinchi marta shaxmat bo'yicha jahon chempioni Garri Kasparovni mag'lub etdi; 200 yilda neyron tarmoq tadqiqotchisi Jeffri Xinton chuqur o'rganish atamasini kiritdi; 2011 yilda Google Brain tashkil etildi, u Google -ning AI sohasidagi loyihalar bilan shug'ullanadi; 2012-yilda yana bir boʻlinma Google X Lab foto va videolarda mushuklarni tanib olish uchun neyron tarmoq algoritmini ishlab chiqdi. Shu bilan birga, Google mashinasozlik uchun Google Prediction API bulutli xizmatini ishga tushirdi, u tuzilmagan ma'lumotlarni tahlil qiladi; 2014-yilda Facebook foto va videolarda yuzni tanib olish uchun DeepFace neyron tarmogini ishlab chiqdi. Uning algoritmi 97% aniqlikda ishlaydi; 2015 yilda Amazon Amazon Machine Learning mashinani o'rganish platformasini ishga tushirdi va bir necha oy o'tgach, Microsoft shunga o'xshash platformani ishga tushirdi: Distributed Learning Machine Toolkit.
Machine Learning Mashinani o'rganish sun'iy intellekt (AI) sohalaridan biridir. Neyron tarmoqlari - bu mashinani o'rganishning bir turi. Deep Learning-Chuqur o'rganish - bu neyron tarmoq arxitekturasining bir turi.
shuningdek, mashinani o'rganish algoritmlarini tadqiq qilish va ishlab chiqishni o'z ichiga oladi. Xususan - mavhumlikning bir necha darajalarida ma'lumotlarni to'g'ri tasvirlashni o'rgatish. Chuqur o'rganish tizimlari so'nggi o'n yil ichida ob'ektlarni aniqlash va tanib olish, matndan nutqqa o'tish va axborotni qidirish kabi sohalarda alohida yutuqlarga erishdi.
Mashinali organish yordamida AI ma'lumotlarni tahlil qilishi, ma'lumotlarni eslab qolishi, bashorat qilishi, tayyor modellarni takrorlashi va taklif qilinganlardan eng mos variantni tanlashi mumkin. Bunday tizimlar, ayniqsa, katta hajmdagi hisob-kitoblarni amalga oshirish zarur bo'lganda foydalidir: masalan, bank skoringi (kredit reytingini hisoblash), marketing va statistik tadqiqotlar sohasidagi tahlillar, biznes-rejalashtirish, demografik tadqiqotlar, investitsiyalar, soxta yangiliklarni qidirish va soxta saytlar. Leroy Merlin omborlardagi qoldiqlarni topish uchun Big Data va Machine Learning - dan foydalanadi. Marketing va elektron tijoratda mashinani o'rganish sizga moslashtirilgan tavsiyalar berish uchun xizmatlar va ilovalarni sozlashda yordam beradi. Spotify striming xizmati har bir foydalanuvchi uchun tinglayotgan musiqa turiga qarab shaxsiy trek tanlashni yaratish uchun mashinani organishdan foydalanadi.
Bugungi kunda asosiy izlanishlar ma ʼ lumotlardan tejamkor mashina o ʻ rganishni, ya ʼ ni bir xil unumdorlik bilan, kamroq vaqt va kamroq ma ʼ lumotlar bilan samaraliroq o ʻ rganishi mumkin bo ʻ lgan chuqur o ʻ rganish tizimlarini rivojlantirishga qaratilgan. Bunday tizimlar shaxsiylashtirilgan sog'liqni saqlashda, robotlarni mustahkamlashni o'rgatish va his -tuyg'ularni tahlil qilishda talabga ega. Xitoyning aqlli changyutgichlarini ishlab chiqaruvchi Ecovacs Robotics kompaniyasi changyutgichlarini har xil fotosuratlar va mashinani o'rganish yordamida polga paypoq, sim va boshqa begona narsalarni tanib olishni o'rgatdi. Tensor Flow Light tizimidan foydalangan holda Raspberry Pi 3B + mikrokompyuteriga asoslangan "aqlli" kamera tabassumni tan olishni va aynan shu vaqtda suratga olishni, shuningdek ovozli buyruqlarni bajarishni o'rgandi. Investitsiyalar sohasida mashinani o'rganish algoritmlari bozorni tahlil qiladi, yangiliklarni kuzatadi va hozir sotib olish uchun eng foydali bo'lgan aktivlarni tanlaydi. Shu bilan birga, bashoratli tahlil yordamida tizim ma'lum bir davr mobaynida ba'zi aktsiyalarning qiymati qanday o'zgarishini bashorat qilishi va sohadagi har bir muhim hodisadan so'ng o'z ma'lumotlarini to'g'irlashi mumkin. BarclayHedge tomonidan o'tkazilgan tadqiqotga ko'ra, to'siq fondlarining 50% dan ortig'i investitsiya qarorlarini qabul qilish uchun AI va mashinani o'rganishdan foydalanadi, uchdan ikki qismi esa savdo g'oyalarini yaratish va portfellarni optimallashtirish uchun foydalanadi.
masalan, chuqur neyron tarmog'i, muammoli shartni kirish sifatida qabul qiladigan va o'zboshimchalik bilan javob beradigan "qora quti" printsipi asosida ishlaydi. Masalan, ikkinchi tilda matn. Qora qutida kirish signali qanday qayta ishlanishiga ta'sir qiluvchi qo'shimcha parametrlar mavjud. Neyron tarmog'ini o'qitish jarayoni parametr qiymatlarini topishdan iborat bo'lib, u to'g'riga iloji boricha yaqinroq javob beradi. Parametrlarni kerak bo'lganda moslashtirsak, neyron tarmoq bir xil turdagi boshqa muammolarni to'g'ri hal qila oladi (hatto ularga javobni bilmagan bo'lsa ham).
Ma'lumotlar yillar davomida to'plangan va barcha IT -korporatsiyalarda mavjud bo'lgan katta massivlarga birlashtirilgan. To'plamga misol sifatida captcha - mashinalar bilan barcha fotosuratlarni tanlashingizni so'raydi va to'g'ri javoblarni eslab qoladi; Belgilar - bu xususiyatlar yoki xususiyatlar. O'quv jarayonida mashina bunga e'tibor berishi kerak. Masalan, aktsiyaning narxi, hayvonning tasviri, so'zlarning chastotasi yoki insonning jinsi. Belgilar qanchalik kam bo'lsa va ular qanchalik aniq belgilansa va rasmiylashtirilsa, o'rganish shunchalik oson bo'ladi. Biroq, murakkab vazifalar uchun, zamonaviy modellar kirishlarning chiqishga qanday aylanishini aniqlaydigan o'n millionlab parametrlarni hisobga olishi kerak; Algoritm - bu muammoni hal qilish usuli. Bitta vazifa uchun ular ko'p bo'lishi mumkin va eng to'g'ri va samarali birini tanlash muhim.
Klassik organish Bu 1950-yillardagi kompyuterlarning bevosita avlodlari bo'lgan eng oddiy algoritmlar. Ular dastlab hisob-kitoblarda naqshlarni topish va ob'ektlarning traektoriyasini hisoblash kabi rasmiy muammolarni hal qildilar. Bugungi kunda klassik ta'limga asoslangan algoritmlar eng keng tarqalgan. Aynan ular ko'plab platformalarda tavsiyalar blokini tashkil qiladi.
- bu mashinada qaysi javob to'g'ri ekanligini biladigan o'qituvchi bo'lsa. Bu shuni anglatadiki, dastlabki ma'lumotlar allaqachon kerakli tarzda belgilangan (tartiblangan) va mashina faqat kerakli atributga ega ob'ektni aniqlashi yoki natijani hisoblashi kerak. Bunday modellar spam -filtrlarda, til va qo'l yozuvi tanib olishda, operatsiyalarni qalbakilashtirishda, moliyaviy ko'rsatkichlarni hisoblashda, kredit berishda skorlarda qo'llaniladi. Tibbiy diagnostikada tasniflash anormalliklarni aniqlashga yordam beradi - ya'ni bemorlarning tasvirlarida kasallikning mumkin bo'lgan belgilari.
- mashinaning o'zi xaotik ma'lumotlar orasida to'g'ri echimni topishi va ob'ektlarni noma'lum mezonlar bo'yicha saralashi kerak bo'lganda. Masalan, fotosuratda itning qaerdaligini aniqlang. Ushbu model yillarda paydo bo'lgan va amalda kamroq qo'llaniladi. U ulkan hajm tufayli belgilab bo'lmaydigan ma'lumotlar uchun ishlatiladi. Bunday algoritmlar tavakkalchilikni boshqarish, tasvirni siqish, xaritadagi yaqin nuqtalarni birlashtirish, bozor segmentatsiyasi, chakana savdoda zaxiralar va sotishni prognoz qilish, savdo qilish uchun ishlatiladi. IPhoto algoritmi shunday ishlaydi, u fotosuratlarda yuzlarni topadi (kimligini bilmasdan) va ularni albomlarga birlashtiradi.
Bu murakkabroq mashgulot turi bolib, unda suniy intellekt nafaqat malumotlarni tahlil qilishi, balki real muhitda – kocha, uy yoki video oyinda mustaqil harakat qilishi kerak. Robotning vazifasi xatolarni minimal darajaga tushirishdir, buning uchun u to'siqsiz va muvaffaqiyatsiz ishlashni davom ettirish imkoniyatiga ega bo'ladi. mustahkamlovchi o'rganishda muhandislar dronlar, robot changyutgichlar, birja savdosi, kompaniya resurslarini boshqarish uchun foydalanadilar. AlphaGo algoritmi Go o'yinida chempionni shunday mag'lub etishga muvaffaq bo'ldi: shaxmatdagi kabi barcha mumkin bo'lgan kombinatsiyalarni hisoblashning iloji yo'q edi.
Bu bir vaqtning o'zida bir nechta mashinani o'rganish usullaridan foydalanadigan va bir-birining xatolarini tuzatadigan algoritmlar guruhlari. Ular uchta usulda olinadi: Stacking - turli xil algoritmlar alohida o'qitilganda, so'ngra ularning natijalarini kiritishga oxirgisiga o'tkazsa, u qaror qabul qiladi; Tilanchilik - tasodifiy namunalar bo'yicha bir algoritm qayta -qayta o'qitilganda, so'ngra javoblar o'rtacha hisoblanadi; Boosting - bu algoritmlarni ketma -ket o'rgatish, ularning har biri avvalgisining xatolariga alohida e'tibor berish. Ansambllar qidiruv tizimlarida, kompyuterni ko'rishda, yuzni aniqlashda va boshqa ob'ektlarda ishlaydi.
AIni o'rganishning eng qiyin darajasi. Neyron tarmoqlar inson miyasining ishini taqlid qiladi, u doimiy ravishda bir-biri bilan yangi aloqalar hosil qiladigan neyronlardan iborat. Juda shartli ravishda siz ularni bir nechta kirish va bitta chiqishga ega tarmoq sifatida belgilashingiz mumkin. Neyronlar qatlamlarni hosil qiladi, ular orqali signal ketma-ket o'tadi. Bularning barchasi neyron ulanishlar - ma'lumotlar uzatiladigan kanallar bilan bog'langan. Har bir kanalning o'ziga xos "og'irligi" bor - u uzatiladigan ma'lumotlarga ta'sir qiluvchi parametr.
AI barcha kirishlar ma'lumotlarini to'playdi, ularning parametrlarini belgilangan parametrlarga muvofiq baholaydi, so'ngra kerakli harakatni bajaradi va natijani beradi. Avvaliga bu tasodifiy bo'lib chiqadi, lekin keyin ko'p tsikllar orqali u tobora aniqroq bo'ladi. Yaxshi o'rgatilgan neyron tarmoq, aniqrog'i oddiy algoritm kabi ishlaydi.
Bu erda ikkita asosiy arxitektura qo'llaniladi: Konvolyutsion neyron tarmoqlar birinchi bo'lib yorliqsiz tasvirlarni tanib olishni o'rgandi - AI uchun eng qiyin ob'ektlar. Buning uchun ularni bloklarga ajratadilar, har biridagi dominant chiziqlarni aniqlaydilar va kerakli ob'ektning boshqa tasvirlari bilan solishtiradilar; Takroriy neyron tarmoqlar matn va nutqni aniqlash uchun javobgardir. Ular ulardagi ketma-ketlikni aniqlaydi va har bir birlikni - harf yoki tovushni - qolganlari bilan bog'laydi.
Neyron tarmoqlarini chuqur o'rganish katta hajmdagi ma'lumotlar va texnik resurslarni talab qiladi. Aynan ular mashina tarjimasi, chat botlari va ovozli yordamchilar, musiqa va deepfakes yaratish, fotosuratlar va videolarni qayta ishlash asoslari hisoblanadi.
Neyron tarmoqlarni va har qanday murakkab algoritmlarni samarali o'qitish uchun katta hajmdagi ma'lumotlar va texnik resurslar kerak: serverlar, ular uchun maxsus xonalar, uzilishlarsiz yuqori tezlikdagi Internet, juda ko'p elektr energiyasi. Kerakli ma'lumotlarni olish uchun ko'p yillik mehnat va millionlab dollar kerak bo'ladi. Faqatgina yirik IT - korporatsiyasi bunday xarajatlarni qoplay oladi. Ma'lumotlar to'plami ko'p emas, ba'zilarini sotib olish mumkin, lekin ular juda qimmat; Ma'lumotlar to'plamini yig'ish va qayta ishlash salohiyatining oshishi bilan yirik axborot markazlari chiqaradigan zararli chiqindilar ham o'sadi;
Ma'lumotlar nafaqat to'planishi, balki belgilanishi ham kerak - bu mashina qaysi ob'ekt qaerdaligini va qanday xususiyatlarga ega ekanligini aniq aniqlashi uchun. Bu raqamli ma'lumotlar, matnlar, tasvirlar uchun amal qiladi. Shunga qaramay, buni qo'lda qilish uchun millionlab dollar kerak bo'ladi. Misol uchun, Yandex -da Yandex.Toloka xizmati mavjud bo'lib, unda etiketlanmagan ma'lumotlar millionlab freelancerlar tomonidan qo'lda qayta ishlanadi. Har bir ishlab chiquvchi ham bunga qodir emas; Ma'lumotlar juda ko'p bo'lsa va ular muntazam ravishda yangilanib tursa ham, o'quv jarayonida algoritm ishlamayotganligi aniqlanishi mumkin. Muammo ham ma'lumotda, ham yondashuvning o'zida bo'lishi mumkin: agar mashina ba'zi ma'lumotlar bilan muammoni muvaffaqiyatli hal qilsa, lekin uni yangi shartlar bilan hal qila olmasa; Neyron tarmoqlarni chuqur o'rganish bo'yicha barcha yutuqlarga qaramay, AI hali ham butunlay yangi narsalarni yarata olmaydi, taklif qilingan shartlardan tashqariga chiqa olmaydi va o'ziga xos qobiliyatlaridan o'ta olmaydi. Boshqacha aytganda, u hali odamdan oshib keta olmaydi.
Vashington universitetining kompyuter fanlari va muhandisligi boyicha taniqli professori Pedro Domingosning mashina organish haqidagi maqolasi Kanadadagi Makgill universiteti professori tomonidan mashinani o'rganish bo'yicha video ma'ruzalar. AI jurnalining etakchi tadqiqotchilardan mashinalarni o'rganish muammolari va imkoniyatlari haqidagi maqolasi Facebook tadqiqotchilari va ishlab chiquvchilari mashinasozlik haqidagi ommabop savollarga javob berishadi Reprezentativ ta'limning istiqbollari va xususiyatlari haqidagi maqola (ing.) "Inson uchun mashinani o'rganish" loyihasi doirasidagi bir qator maqolalar (ingliz.) Klasterlash bilan eng mos keladigan beshta algoritm (klassik trening doirasida ma'lumotlarni saralash usuli) haqida maqola (ing.) Yandex tavsiya xizmatlari qanday ishlashi haqida ma'ruzalar. Mashinani o'rganishni rivojlantirish xronologiyasi Neyron tarmoqlari qanday ko'rinishga ega va ular qanday farq qiladi
Bu maydon kompyuterlarga vizual ma'lumotlardan ma'no olish va keyin ushbu ma'lumotlar asosida harakat qilish yoki qaror qabul qilish imkonini beradi. Algoritmlarni nozik farqlarni tushunishga va har xil vizual kirishni tan olishga o'rgatish uchun kompyuterni ko'rish katta hajmdagi ma'lumotlarni talab qiladi.Deyarli sezilmaydigan farqlar va kamchiliklarni tahlil qilish uchun sifat nazorati doirasida mahsulot va jarayonlarni tekshirishi mumkin bo'lgan kompyuter ko'rish uchun katta biznes salohiyati mavjud. Ishbilarmonlik ilovalariga Google Translate-dan foydalanib, tablalarni ona tiliga tarjima qilish va o'ziyurar avtomashinalarda yo'l belgilarini tushunish kiradi.
Agar ma'lumotlar yangi oltin bo'lsa, mijozlar ma'lumotlari platformalari yangi banklardir. Korxonalar mijozlar haqida iloji boricha ko'proq ma'lumotga ega bo'lishdan foyda ko'radilar, shunda ular tajribalarni shaxsiylashtirishlari va istiqbollar va mijozlarga qanday qilib eng yaxshi tarzda erishish va ularni jalb qilishni bilishlari mumkin. Ammo ko'pincha bilimlar bir xil emas, ular birlashtiruvchi manbasiz bir nechta tizimlar yoki platformalarda joylashgan.Mijozlarning ma'lumotlar platformalari iste'molchilarning to'liq tasavvurini taqdim etish va nopok ma'lumotlar potentsialini yo'q qilish uchun ushbu ma'lumotni yagona manbaga birlashtiradi.
Kiberxavfsizlik endi axborot texnologiyalari dunyosida qo'shimcha sifatida ishlamaydi. Pandemiya davrida kompaniyalar masofaviy ishlash modellariga o'tishganida, bir nechta dolzarb muammolar paydo bo'ldi. Kiberxavfsizlik nafaqat biznes operatsiyalarining juda muhim elementi, balki an'anaviy yondashuvlar ham keng ko'lamli uzoqdan ishchi kuchiga mos keladigan darajada moslashuvchan emas.Kiberxavfsizlik tarmog'i - raqamli xavfsizlikka mutlaqo boshqacha yondashuv. Kiberxavfsizlik tarmog'i kompaniyalarga xavfsiz ulanishlar yaqinligiga emas, balki qurilmaning identifikatoriga asoslangan xavfsizlik choralarini yaratishga imkon beradi. Bu tarmoqqa kirishga asoslangan perimetrni belgilashdan ko'ra taqsimlangan yondashuv. Bundan tashqari, kiberxavfsizlik to'rlari taqsimlangan ishchi kuchi bo'ylab osonlikcha kengayish imkonini beradi.
Agar COVID-19, bu raqamli sog'liqni saqlashni anglatmoqda. Bemorlar shifoxonalarga va shifoxonalarga bora olmasligi sababli, bo'shliqni to'ldirish uchun raqamli salomatlik mavzusiko'tarildi. Ammo endi jabrlangan yoki kasal bo'lganlar, shaxsan tashrif buyurmasdan, tegishli tibbiy yordam olish imkoniyatlari borligini tushunib, bu imkoniyatdan foydalanmoqdalar.Bu moda, albatta, shu erda qolishi mumkin va, ehtimol, masofali tibbiy ko'riklarni davom ettirishga imkon beradigan, aqlli yoki ulangan tibbiy asbob -uskunalar ishlab chiqarish uchun biometriya kabi yangiliklardan foydalanadigan tegishli texnologiyalarni keltirib chiqaradi.
To'g'ri kodlash bilan deyarli hamma narsa mumkin va endi biz odamni raqamli nusxa ko'chirishimiz mumkin. Insonning virtual ko'rinishi-bu inson tanasida sodir bo'layotgan voqealarning real vaqtdagi tasviri.Raqamli egizaklar natijalarni bashorat qilish va ishlashni o'lchashda yordam berish uchun juda foydali. Ilgari tirik sub'ektlar bilan amalga oshirish qiyin bo'lgan va vaqt talab qiladigan ma'lumotlar tahlilini sinovdan o'tkazish va qo'llash imkonini beruvchi ko'plab biznes va sog'liqni saqlash ilovalari mavjud.Genom xaritalash va gen terapiyasi kabi yutuqlar yaqin kelajakda yanada hayotiy bo'lishi mumkin. Bundan tashqari, raqamli egizaklar, kelajakda tibbiy qiyinchiliklarni engish uchun ishlayotganimizda, odamlarda klinik sinovlarga ehtiyojni yo'q qilishi mumkin.
Edge hisoblash - bu markazlashmagan model, bu hisoblash tugunlarini o'zaro ta'sir manbasiga yaqinroq joylashtiradi. Gartner chekka hisoblashni axborotni qayta ishlash, kontentni yigish va yetkazib berish manbalari, omborlari va istemolchilariga yaqinroq joylashtiriladigan model sifatida belgilaydi.Ushbu model texnologik o'zaro ta'sirlarni optimallashtiradi va ma'lumotlarni yanada samarali va real vaqtda iste'mol qilish uchun kelib chiqish nuqtasida kechikishni kamaytiradi. Edge hisoblash tezda mahalliylashtirilgan o'zaro ta'sirlar uchun eng samarali yo'lga aylanmoqda.
Latest trends in IT Edge Computing Edge computing is a decentralized model which places computing nodes closer to the source of interaction. Gartner defines edge computing as a model where information processing and content collection and delivery are placed closer to the sources, repositories and consumers of this information. This model optimizes technological interactions and reduces latency at the point of origin to enable more effective and real-time data consumption. Edge computing is quickly becoming the most efficient path for localized interactions.
Past kodli texnologiya yuqori darajadagi texnik bilimga ega bo'lmaganlarga dasturiy ta'minotni ishlab chiqishga olib keladi. An'anaviy dasturiy ta'minotni ishlab chiqish uzoq va mashaqqatli jarayon bo'lib, yuqori darajadagi dasturlash bilimlarini va ko'p vaqt sarflashni talab qiladi.Past kodli texnologiya yordamida dasturiy ta'minotni sudrab olib tashlash interfeysi va keng qamrovli kodlashsiz ishlab chiqish mumkin. Bu ishbilarmon foydalanuvchilarga yuqori texnik resurslarni jalb qilmasdan, har xil muammolarni hal qilish imkonini beradi.
Kvant hisoblash - bu kvant nazariyasi tamoyillariga asoslangan kompyuter texnologiyasini ishlab chiqishga qaratilgan hisoblash sohasi (atom va subatomik darajalarda energiya va materialning harakatini tushuntiradi). Hozirgi kunda ishlatiladigan kompyuterlar ma'lumotni faqat bit yoki 1 ga tenglashtirishi mumkin, bu ularning imkoniyatlarini cheklaydi.Boshqa tomondan, kvant hisoblash kvant bitlari yoki kubitlardan foydalanadi. U subatomik zarrachalarning noyob qobiliyatidan foydalanadi, bu ularga bir nechta holatda bo'lish imkonini beradi (ya'ni, bir vaqtning o'zida 1 va 0).Kvant hisoblash korxonalarga bashoratli tahlil va katta ma'lumotlarni tahlil qilish uchun kuchli vositani taklif qiladi. Yangi muammolarga duch kelganimizda, kvant hisoblash hayotiy echimlarni bashorat qilishga yordam beradi.Kvant hisoblash moliya, harbiy ishlar va razvedka, dori vositalari dizayni va kashfiyoti, aerokosmik dizayn, kommunal xizmatlar (yadroviy sintez), polimer dizayni, mashinalarni o ʻ rganish va sun ʼ iy intellekt (AI) va Katta ma ʼ lumotlarni qidirish hamda raqamli ishlab chiqarish sohalarida katta hissa qo ʻ shishi mumkin.
Robotik jarayonlarni avtomatlashtirish (RPA) dasturiy ta'minot texnologiyasi bo'lib, raqamli tizimlar va dasturiy ta'minot bilan o'zaro aloqada bo'lgan odamlarning harakatlarini taqlid qiluvchi dasturiy ta'minot robotlarini yaratish, joylashtirish va boshqarishni osonlashtiradi. Odamlar singari, dasturiy ta'minot robotlari ham ekrandagi narsalarni tushunish, kerakli tugmachalarni bosish, tizimlarda harakat qilish, ma'lumotlarni aniqlash va chiqarib olish va aniqlangan harakatlarning keng doirasini bajarishi mumkin.Ammo dasturiy ta'minot robotlari odamlarga qaraganda tezroq va izchil bajarishi mumkin, o'rnidan turib cho'zish yoki qahva tanaffusiga hojat yo'q.RPA, ilgari inson mehnatini talab qiladigan botlardan foydalangan holda vazifalarni avtomatlashtirishni o'z ichiga oladi va samaradorlikni oshirib, ushbu kompyuter vazifalarini ko'pini bajarish uchun takrorlanuvchi naqshga amal qiladi. Ko'p korxonalar qoidalarga asoslangan vazifalar uchun yanada samarali ish oqimlariga erishishga yordam berish uchun RPA-ni qabul qilmoqdalar.
Fazoviy hisoblash ko'pincha futuristik filmlarni ko'rib turganimizda bo'ladi. Stolingizda o'tirgan statik kompyuter bilan ishlash o'rniga, biz kundalik hayotimiz davomida harakatlanayotganda hisoblash bilan shug'ullanamiz. Kosmik hisoblash virtual haqiqat (VR) va kengaytirilgan haqiqat (AR) ni o'z ichiga oladi, lekin bu toifalardan ancha yuqori.Kosmik hisoblash haqiqiy dunyo bilan raqamli elementlar bilan o'zaro aloqada bo'lishni o'z ichiga oladi. Aqlli uylar haqida o'ylab ko'ring, haqiqiy maqsadlarga erishish uchun buyruqlarni ayting yoki butun dunyo bo'ylab harakatlanayotganda aqlli ko'zoynaklardan foydalaning, haqiqiy dunyo tajribasini xabardor qilish uchun raqamli resurslardan foydalaning.
Hozirgi kunda rivojlanayotgan texnologiya hamma narsani bir -biriga bog'lashdan iborat. To'liq tajriba aynan shuni amalga oshirishga intiladi. Umumiy tajriba xodimdan tortib mijozgacha biznes bilan shug'ullanadigan barcha odamlar uchun yagona tajribani o'z ichiga oladi.Bu bir vaqtning o'zida hamma uchun yuqori sifatli tajriba yaratish uchun kompaniyangiz bilan o'zaro aloqada bo'lgan barcha odamlar uchun ajoyib tajriba yaratish uchun texnologiyadan foydalanishni o'z ichiga oladi.
5G 5-avlod mobil tarmog'idir. Bu 1G, 2G, 3G va 4G tarmoqlaridan keyin yangi global simsiz standartdir. 5G deyarli hamma va hamma narsani, shu jumladan mashinalar, ob'ektlar va qurilmalarni bir - biriga ulash uchun mo'ljallangan yangi turdagi tarmoqni ishga tushiradi.5G simsiz texnologiyasi ko ʻ proq foydalanuvchilarga yuqori ko ʻ p Gbit/s eng yuqori ma ʼ lumotlar tezligi, o ʻ ta past kechikish, ko ʻ proq ishonchlilik, katta tarmoq sig ʻ imi, ko ʻ proq foydalanish imkoniyati va bir xil foydalanuvchi tajribasini taqdim etish uchun mo ʻ ljallangan. Yuqori samaradorlik va samaradorlik yangi foydalanuvchilar tajribasini kuchaytiradi va yangi tarmoqlarni bog'laydi.5G bilan erishilgan tezlik avvalgi tarmoqlarda ko'rilganidan ancha yuqori. 5G tarmoqlari korxonalar ko'plab yaqinlashib kelayotgan buzg'unchi texnologiyalarni qabul qilish uchun qo'llab-quvvatlovchi asosni taklif qiladi.
UX dizayneri. Foydalanuvchi tajribasi (UX) dizaynerlari foydalanish mumkin, yoqimli va qulay mahsulotlar va texnologiyalarni yaratish ustida ishlaydi. Bu dizayn, psixologiya, biznes va texnik bilim elementlarini talab qiladi.QA tahlilchisi. QA tahlilchilari muammoni hal qilishadi. Ular veb-saytlar va dasturiy ta'minotlarni xato va muammolarni tekshirish uchun sinovdan o'tkazadilar, ularning natijalarini hujjatlashtiradilar. Ko'pincha, ular muvaffaqiyatli loyihani amalga oshirish uchun ishlab chiquvchilar bilan yaqindan hamkorlik qilishadi.O'yin ishlab chiqaruvchisi. Bu rol dasturiy ta'minot ishlab chiqaruvchisiga o'xshaydi, chunki ular o'yinlarni loyihalashtiradi, dasturlashadi va sinovdan o'tkazadi. O ʻ yin ishlab chiquvchilari mustaqil yoki katta jamoalarda ishlashlari mumkin, indie o ʻ yinlaridan tortib AAA unvonlarigacha bo ʻ lgan barcha narsalar ustida ishlashlari mumkin.
Raqamli sanoatning biznes tomonida ishlaydiganlar ko'pincha texnologiyaning tijorat jihatlariga e'tibor berishadi. Shunga qaramay, ko'lam turli xil bo'lib, ish joylari, jumladan:Loyihalar bo'yicha menejer. Loyiha menejerlari raqamli loyihalarning uzluksiz ishlashini nazorat qiladi. Ular o'z vaqtida va byudjet bo'yicha narsalarni ishlab chiqish uchun boshqa mutaxassislarni birlashtiradi. Bu ko'pincha raqamli sohada bir qator tajribani talab qiladi.Ma'lumot olimi. Ma'lumot olimlari va tahlilchilar har xil ma'lumotlarni to'plash, qayta ishlash va talqin qilish uchun texnologiyadan foydalanadilar. Ular shaxsiy ma'lumotlar mahsulotlariga e'tibor qaratish va mijozlar va ular ishlayotgan korxonalarni tushunish uchun mashinasozlik kabi sohalarda ishlaydi.
Mahsulot menejeri. Raqamli mahsulot menejerlari onlayn mahsulotlarni ishlab chiqish va etkazib berishni nazorat qiladi. Ular boshlang'ichdan boshlab ishga tushirishgacha bo'lgan hamma narsada ishtirok etadilar va qarorlar qabul qilish uchun tushuncha va tahlillardan foydalanadilar. Raqamli marketing menejeri. Ushbu mutaxassislar biznes uchun raqamli marketing strategiyalariga e'tibor qaratadilar. Ular biznes taklif etayotgan mahsulotlar va xizmatlarni ilgari suradigan raqamli kampaniyalar yaratish uchun javobgardir.
Ijodiy raqamli rollar ko'pincha oxirgi foydalanuvchi uchun kontentni etkazib berishga qaratilgan. Ular odatda boshqa sohalarga qaraganda ifodali va badiiyroq. Bunga misollar kiradi:Veb -dizayner. Veb-dizaynerlar veb-sayt yoki veb- sahifalarning tartibini rejalashtirish, loyihalash va yaratish uchun javobgardir. Ular foydalanuvchi uchun jozibador narsalarni yaratish uchun matn, grafik, video va boshqa kontentni birlashtirish uchun koddan foydalanadilar.Kopirayter. Kopirayterlar sotish, ta'lim berish, ishontirish va boshqa sabablarga ko'ra har qanday yozma tarkibni yaratadilar. Ular maqolalar, reklama mazmuni, elektron pochta marketingi va boshqa ommaviy axborot vositalarini yozadilar.
Ijtimoiy media menejeri. Siz kutganingizdek, bu rol ijtimoiy media kanallarida raqamli marketingga qaratilgan. Bu roldagi professionallar kampaniyalar yaratish, mijozlar bilan munosabatlar ornatish va brend xabardorligini oshirish ustida ishlaydi.UI dizayneri. Bu mutaxassislar UX dizaynerlari bilan yaqindan hamkorlik qilishadi. Biroq, foydalanuvchi interfeysi (UI) dizaynerlari ko'proq mijozlar o'zaro ta'sirining vizual tomoniga e'tibor berishadi. Ular texnologiyadan foydalanganda foydalanuvchilar o'zaro aloqada bo'ladigan turli elementlarni ishlab chiqadilar.
Agar siz raqamli sanoatda ish topmoqchi bo'lsangiz, sizga har xil ko'nikmalar va tushunchalar to'plami kerak bo'ladi. Siz bilishingiz kerak bo'lgan ko'p narsa, asosan, siz maqsad qilgan rolga, shuningdek, buni amalga oshirishni umid qilayotgan tashkilot turiga bog'liq.Aytgancha, ba'zi ko'nikmalar bor, ular nima qilmoqchi bo'lsangiz ham, ayniqsa foydali.Biz tez-tez ta'kidlaganimizdek, ko'plab korxonalar qattiq va yumshoq ko'nikmalarga ega nomzodlarni qidirmoqda.Ishni bajarish uchun zarur bo'lgan texnik bilimlar muhim bo'lsa-da, yaxshi xodimlarni (masalan, muloqot va muammolarni hal qilish) kam seziladigan ko'nikmalar ham muhim ahamiyatga ega.
Raqamli ish topish uchun sizga kerak bo'lgan maxsus bilim haqida gap ketganda, biz tanlashimiz mumkin bo'lgan son - sanoqsiz ko'nikmalar mavjud. Biroq, bu erda foydali bo'lishi mumkin bo'lgan bir nechtasi:Ma'lumotlar tahlili. Biz hammamiz har kuni katta hajmdagi ma'lumotlarni ishlab chiqaramiz va uni tahlil qila oladigan va talab qiladigan odamlar talabga ega. Qo'shimcha ma'lumot olish uchun Google Analytics -ga kirishni ko'rib chiqing.Kodlash/dasturlash. Kompyuterlar qanday dasturlashtirilganligini va kod yozishni tushunish siz doimo raqamli sanoatda ish topishingizni anglatadi. Kodlashni o ʻ rganish bo ʻ yicha qo ʻ llanmamizda batafsil ma ʼ lumot berilgan.
Qattiq mahorat Ijtimoiy tarmoqlar. Ko'pgina ijtimoiy media platformalari mushuklarning rasmlarini almashish uchun joydan tashqariga chiqdi. Ular endi hayotiy savdo va marketing kanali va ijtimoiy salohiyatni maksimal darajada oshira oladiganlar yuqori talabga ega.Blokcheyn. Blockchain - bu Bitcoin kabi kriptovalyutalar ortidagi texnologiya. Rivojlanayotgan tajriba sohasi sifatida ko'plab kompaniyalar ushbu innovatsion texnologiyadan foydalanishga harakat qilmoqdalar.Kontent yaratish. Raqamli sanoatning deyarli har bir sohasi uchun umumiy bo'lgan sohalardan biri bu kontent. Ma'lumot berish, tasvirlash va sotishga yordam beradigan so'zlar, tasvirlar, video va audio yaratish - bu o'z -o'zidan san'at turidir.