Глубинные технологии (deep tech), основанные на искусственном интеллекте, в ближайшем будущем произведут фурор. Даан де Клоэ, соучредитель и технический директор компании AutoFill Technologies, приводит на портале Information Age свои прогнозы относительно развития deep tech в 2022-м и в последующие годы.

Можно с уверенностью сказать, что глубинные технологии в настоящее время являются одной из самых горячих областей интереса, и в ближайшие годы они будут только набирать обороты.

От ИИ до робототехники, квантовых вычислений, блокчейна и биотехнологий — список можно продолжать — уникальность глубинных технологий заключается в том, что они, хотя и разрабатываются коммерческими компаниями, не обязательно ориентированы на конечных потребителей. Ученые и технологи объединяются вокруг исследований, посвященных инженерным инновациям с использованием глубинных технологий, для совместной работы над общей целью, будь то новейшие способы лечения хронического заболевания или идеи продуктов, которые окажут положительное влияние на такие общественные проблемы, как изменение климата.

Поскольку глубинные технологии носят научный, теоретический характер, многие склонны пофантазировать о том, как они могут помочь нам ощутимо изменить общество и построить лучшее будущее. Но как выглядит это будущее? Точнее, какие технологии окажут наибольшее влияние на мир? Я делаю ставку на несколько вещей.

Периферия — место, где программное обеспечение встречается с аппаратным

Если глубинные технологии соединяются с материальными компонентами компьютера, а обученные наборы данных проходят через аппаратное обеспечение, возможности становятся безграничными. Расширение комбинации аппаратного и программного обеспечения, обеспечиваемое периферийными вычислениями, выведет возможности и применение ИИ на совершенно новый уровень, что приведет к огромным изменениям существующих операционных процессов.

На периферии процессоры, собирающие данные, встроены в устройства, и данные собираются в своих источниках, а не в облаке или дата-центре. Это значительно ускоряет конвейер ИИ, открывая совершенно новые функциональные возможности, основанные на ИИ.

В 2022 г. это станет основным фокусом для предприятий и отраслей, и неудивительно, что ведущие компании по производству компьютерных систем, такие как Nvidia, инвестируют значительные средства в свои edge-предложения.

Гонка за квантовым превосходством

Хотя трудности в разработке практических версий квантовых компьютеров естественным образом ограничили их существование лабораторными условиями, можно с уверенностью сказать, что в 2022 г. гонка за квантовое превосходство будет только усиливаться — во главе с Google и IBM. Вопрос уже не в том, станут ли квантовые компьютеры новой нормой, а в том, когда это произойдет.

Квантовые компьютеры способны решать сложные задачи невероятно быстро и эффективно. За несколько секунд они могут выполнить вычисления, на которые современным суперкомпьютерам потребовались бы десятилетия или даже тысячелетия. Применение может быть самым разным: от логистической компании, пытающейся в режиме реального времени определить самый экологичный (с минимальными выбросами углекислого газа) маршрут между 50 различными городами и 300 адресами, до фармацевтической организации, экспериментирующей с моделируемыми молекулами, чтобы предсказать взаимодействие лекарств с мутирующим вирусом.

Используя странный мир квантовой механики, квантовые компьютерные системы создают многомерные среды, в которых могут решаться такие большие проблемы. Здесь алгоритмы, применяющие интерференцию квантовых волн, анализируют все различные комбинации и переводят найденные оптимальные возможности в решения, которые мы можем понять и практически использовать.

Это приводит к значительному повышению эффективности обработки и экономии времени. Например, если вы хотите найти один элемент в списке из одного триллиона, и на проверку каждого элемента требуется одна микросекунда, то классическому компьютеру на это потребуется около одной недели, в то время как квантовому компьютеру — около одной секунды.

Уже нет сомнений в том, что квантовые вычисления позволят создать новые, более совершенные способы машинного обучения. Это связано с тем, что способность обрабатывать очень большие объемы данных за микропериоды времени повышает качество и точность прогнозов и решений, принимаемых ИИ. Он становится интуитивно «умным» и способным выявлять закономерности. Лучшее распознавание закономерностей, в свою очередь, позволяет руководителям предприятий внимательно следить за цепочкой событий и действовать проактивно, чтобы избежать потенциальных проблем вместо того, чтобы реагировать на уже возникшую ситуацию.

Обследование объектов с помощью искусственного интеллекта

До сих пор ИИ в основном применялся в таких секторах рынка, как профессиональные и финансовые услуги, а также высокотехнологичные телекоммуникации. Однако в последнее время ИИ стал применяться в секторе транспорта и мобильности, и в 2022 г. использование этой технологии в данной отрасли только возрастет.

Это связано с тем, что по мере роста населения правительства должны развивать инфраструктуру для его поддержки. Это включает в себя улучшение транспортных сетей, а ИИ обладает огромным потенциалом для повышения их безопасности и эффективности.

Возьмем, к примеру, автоматизированные на базе ИИ инспекции. ИИ позволяет осуществлять непрерывный мониторинг даже самых удаленных объектов инфраструктуры, повышает точность и объективность, а также инициирует профилактическое обслуживание. Это обеспечивает экономию средств и повышает безопасность, что может сыграть решающую роль в развертывании жизненно важных транспортных систем.

При оптимизации транспортной логистики количество транспортных средств сокращается, что позволяет оптимизировать транспортные потоки. Не только это, но и безопасная и надежная транспортная сеть стимулирует использование общественного транспорта вместо частных автомобилей, поддерживая глобальные амбиции по сокращению выбросов углекислого газа. Модернизация, оптимизация и усиление контроля качества в масштабе обеспечит устойчивость, инклюзивность и стабильность инфраструктуры.

Если и есть что-то общее между периферийными вычислениями, квантовыми вычислениями и автоматизированными технологиями, так это использование ИИ в качестве ключевого фактора инноваций. Уже произошел значительный скачок в том, как общество использует ИИ в качестве неотъемлемой части нашей жизни. Мне не терпится узнать, что ждет нас в будущем — судя по всему, оно становится все более «искусственно интеллектуальным».