НовостиСобытияКонференцииФорумыIT@Work
Идеи и практики автоматизации:

Блог

Куда программировать: AmI-ниши с миллиардными потенциалами

Сергей Бобровский
24.04.2014 10:35:13

Мощность и дешевизна облачных ресурсов в сочетании с массовостью персональных гаджетов и, главное, их растущей функциональностью, связанной не только непосредственно с вычислениями, но и множеством сенсоров, мониторящих реальный мир, открывают новые перспективы разработчиками умных систем. Не только местонахождение, но и движение человека (софт только с помощью акселерометра уже достоверно распознает стиль поведения, от ходьбы и бега до сна и даже езды на велосипеде), а также его привычки (например, стиль взаимодействия со смартфоном, расписание) -- все это отлично поддается анализу, изучению и выявлению скрытых закономерностей.

Один из инновационных трендов -- создание персонализирующихся, "личных" приложений, которые дают точные и актуальные советы своему владельцу и помогают ему даже там, где он сам не ожидает помощи, хотя нуждается в оной. Кстати, эксперты по технологической сингулярности посчитали, что для создания массовой работающей системы с интеллектом человека требуется удельная вычислительная мощность порядка 200 ГФлопс/доллар, которая ожидается к 2030 г.
Пока же такой софт удобно разрабатывать с помощью готовых сервисов искусственного интеллекта (конечно, в основном облачных), которые представляют собой монетизацию весьма серьезных многолетних научных исследований. Более корректно, кстати, называть эти технологии не AI, а Ambient Intelligence (AmI) -- термин предложен Еврокомиссией.

Рыночных ниш в сфере Ambient Intelligence сотни, и все они имеют огромный потенциал! Так, с нынешних жалких 73 миллионов до миллиарда долларов к 2017-му вырастет ниша мобильного распознавания речи, обещает ABI Research. AT&T, например, инвестировала миллион человеко-часов в соответствующие исследования. А Qualcomm предлагает SDK для платформы Gimbal -- анализ контекста пользователя в реальном времени с поддержкой распознавания изображений окружающей среды.
http://www.qualcomm.com/solutions/gimbal

Лишь спустя 3-5 лет появится доступный всем разработчикам API системы IBM Watson, которая перемалывает терабайты данных в поиске ответа на любой вопрос за пять секунд. К счастью, уже сегодня имеются неплохие альтернативы, и вполне возможно, что за счет рыночных стимулов, когда Ватсон появится, он будет уже заметно проигрывать конкурентам, поддерживающим тысячи проектов.

Одно из направлений -- это софт под уже перонализированные гаджеты для достаточно специфических целей (например, Apple iWatch, Samsung Gear 2 или Google Glass). Несомненный плюс этого подхода в уже готовой целевой аудитории, которые покупают смарт-часы или смарт-очки под известные задачи, и остается только предложить им качественную программу, благо маркеты под эти ниши активно поддерживаются самими производителями. А минус в довольно высоком пороге вхождения -- надо покупать сами гаджеты и изучать подчас весьма кривые и запутанные SDK, да и доход удовлетворит только СМБ.

Вот например интересная идея http://highlig.ht/ -- программа, которая непрерывно отслеживает пользователей, у которых также установлен highlig, и если поблизости находятся таковые, разделяющие общие с вами интересы, предложит познакомиться. Главная проблема -- невысокая массовость, без чего данная идея теряет смысл.

Далее рассмотрим популярные сегодня SDK разработчиков массовых мобильных AI/AmI-приложений.

Комментариев: 0

Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут добавлять комментарии