Wyniki wyszukiwania: big data

Zespół polskich naukowców w ramach eksperymentu ALICE w Wielkim Zderzaczu Hadronów w CERN bada algorytmy sztucznej inteligencji wyspecjalizowane w analizie nieuporządkowanych zbiorów Big Data. W ten sposób badacze chcą nie tylko poznać zasady funkcjonowania Wszechświata w skali kwantowej, lecz także usprawnić procesy analizy informacji giełdowych oraz przetwarzanie szerokiego zasobu danych na potrzeby sektora medycznego.

Digital marketing rośnie w siłę, a w branży widać w tej chwili kilka mocnych trendów, które mają potencjał do rewolucjonizowania sposobu działania agencji i ich klientów. Najważniejszym z nich jest coraz szersze wykorzystanie technologii – przede wszystkim sztucznej inteligencji, która wprowadza duże zmiany w komunikacji marek z konsumentami i wpływa na strategie reklamowe, a wiele agencji już korzysta z niej w codziennej pracy. – Pełne wykorzystanie potencjału AI wymaga jednak połączenia tej technologii z ekspercką wiedzą. To pozwala nam tworzyć coraz bardziej efektywne rozwiązania – wskazuje Adam Oskaldowicz, partner i prezes Performance Group.

Narzędzia bazujące na big data, sztucznej inteligencji czy uczeniu maszynowym są coraz chętniej wykorzystywane przez polskie firmy. Pozwalają na uzyskanie przewagi konkurencyjnej na rynku, ponieważ pomagają przewidywać zachowania rynkowe. Najnowsze technologie można wdrożyć w firmie m.in. za pomocą systemów ERP. To cyfrowa baza agregująca dane z różnych obszarów działalności firmy, takich jak finanse, księgowość czy obsługa klienta, która pozwala na szybką i sprawną digitalizację przedsiębiorstwa. W połączeniu z elastycznością chmury obliczeniowej ułatwia zarządzanie i podejmowanie strategicznych decyzji zwłaszcza w przemyśle i firmach produkcyjnych.

Analiza dużych zbiorów danych usprawni badania z zakresu genomiki. Mogą być one kluczowe chociażby w kontekście walki z rozprzestrzeniającą się na całym świecie epidemią koronawirusa. Polska firma rozwija platformę genomową opartą na sztucznej inteligencji. Rozwiązanie proponowane przez Polaków pozwala opracowywać duże zbiory danych w krótkim czasie i sporządzać na ich podstawie wąsko sprofilowane analizy.

Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w biznesie. Firmy wykorzystują technologię uczenia maszynowego, aby przyspieszyć wykonywanie rutynowych i powtarzalnych czynności, a co za tym idzie – ograniczyć koszty prowadzenia biznesu. Sztuczna inteligencja sprawdza się także w roli narzędzia do analizy dużych zbiorów danych w ramach big data.

Sztuczna inteligencja (AI) coraz bardziej jest obecna w medycynie. Cyfrowe algorytmy mogą wspierać leczenie poprzez m.in. analizę wyników radiologicznych czy diagnostyki obrazowej. Do tego jednak potrzebne są duże bazy danych. W wykorzystywaniu w pełni tego potencjału pomoże sieć centrów medycyny cyfrowej.

Blisko 70 proc. światowych firm zaczęło eksperymentować ze sztuczną inteligencją lub ma to w planach. W Polsce decyduje się na to 20–25 proc., przede wszystkim firmy działające w e-commerce, finansach czy ubezpieczeniach. Jeszcze w tym roku nawet 40 proc. firm na świecie połączy siły sztucznej inteligencji i zrobotyzowaną automatyzację procesów, aby stworzyć pracowników cyfrowych. Polska wprowadza nowe rozwiązania z opóźnieniem, ale dostrzega potencjał SI, zwłaszcza automatyce procesów.

Przymusowe wstrzymywanie pracy fabryk oraz widmo nadchodzącego kryzysu postpandemicznego oddaliły wizję powszechnego wdrożenia rozwiązań z zakresu Przemysłu 4.0. Najbardziej innowacyjne firmy, które dostrzegły potencjał pracy zdalnej w dobie pandemii, inwestują obecnie w sprawdzone rozwiązania związane z automatyzacją produkcji oraz wykorzystaniem systemów analizy Big Data, które pozwolą usprawnić procesy przemysłowe.

Według Gartnera jednym z najważniejszych trendów w biznesie w 2020 roku będzie migracja do chmury. Za kilka lat firmy, które nie będą przetwarzać w niej swoich danych, będą tak rzadko spotykane jak dziś przedsiębiorstwa niekorzystające z internetu. Kluczowymi przewagami chmury są bezpieczeństwo i szybki dostęp do danych. To z kolei umożliwia inwestycje w zaawansowane technologie, jak sztuczna inteligencja czy uczenie maszynowe, oparte głównie na wykorzystaniu danych. W zarządzaniu całym tym procesem pomagają najnowsze systemy ERP. Tymczasem wciąż tylko niespełna 30 proc. firm w Polsce korzysta z takich rozwiązań.

Robotyzacja i sztuczna inteligencja wyprą z rynku pracy wiele istniejących obecnie zawodów. – To może powodować niestabilności społeczne, dlatego potrzebne są rozwiązania dla milionów pracowników, którzy zostaną bez zajęcia – uważa Stephen D. Mull, były ambasador USA w Polsce, który przyjechał do Warszawy na zaproszenie NASK. Jak podkreśla, AI ma potencjał, żeby zmienić także całe gospodarki i stosunki międzynarodowe, dzięki niej np. agencje wywiadowcze mogą przewidywać problemy, takie jak zamieszki czy epidemie, i reagować na nie z wyprzedzeniem. Z drugiej strony niesie ze sobą szereg zagrożeń, jeżeli dane będą trafiać do nieuprawnionych podmiotów.

Analiza reakcji mózgu klienta na bodziec wizualny jest coraz częściej wykorzystywana w procesie projektowania produktów i opakowań. Znajduje również zastosowanie przy budowaniu stron internetowych, etykiet cenowych czy ekspozycji w sklepach. W przyszłości neuromarketing będzie się prawdopodobnie posiłkował innymi technologiami, jak wirtualna rzeczywistość czy analiza Big Data. – Neuromarketing zbiera całą wiedzę o mózgu i próbuje te procesy wytłumaczyć i przełożyć na skuteczniejsze mechanizmy rynkowe – tłumaczy Wojciech Broniatowski, dyrektor operacyjny CortiVision.

Pandemia koronawirusa przyczyniła się do rozwoju technologii z zakresu robotyki zautomatyzowanej oraz uczenia maszynowego. Inteligentne technologie wspomagają medyków i naukowców w walce z COVID-19 na każdym polu, począwszy od procesów matematycznego modelowania rozprzestrzeniania się choroby, poprzez analizę pacjentów, na dezynfekcji przestrzeni publicznych i opracowywaniu leków skończywszy. – Duża część algorytmów, które dzisiaj są stosowane wyłącznie w celach naukowych, przejdzie do urządzeń, z których korzystamy na co dzień, takich jak smartfony – przewiduje dr hab. inż. Tomasz Trzciński z Politechniki Warszawskiej.

Wraz z rozwojem sektora sztucznej inteligencji oraz Big Data rośnie zapotrzebowanie na komputery o wysokiej mocy obliczeniowej. Urządzenia oparte na architekturze krzemowej stanowią przeszkodę na drodze do skalowania rozwiązań tego typu. Branża technologiczna poszukuje rozwiązań, które pozwolą szybciej i sprawniej przetwarzać duże zasoby informacji. Z pomocą mogą przyjść nie tylko komputery kwantowe, lecz także układy fotoniczne wykorzystujące do przesyłania informacji wiązkę światła, a nie sygnał elektryczny.

Decyzje związane z rozwojem sieci, marketingiem i nowymi inwestycjami jeszcze nigdy nie były tak proste. Dzięki big data i uczeniu maszynowemu można przewidzieć przychód z potencjalnej inwestycji oraz znaleźć szczegółowe informacje o wybranej lokalizacji. Polski start-up opracował narzędzie, dzięki któremu można szybko poznać specyfikę wybranego miejsca oraz charakterystykę potencjalnych kontrahentów, którzy często pojawiają się w okolicy. Zamiast pomocy analityków przy opracowywaniu biznes planu wystarczy skorzystać z aplikacji, a wyniki pojawią się w ciągu kilku sekund.

Rozwój nowoczesnych technologii, w tym zwłaszcza uczenia maszynowego czy generatywnej sztucznej inteligencji, zwiększa możliwości statystyków. Mogą oni korzystać z nowych źródeł danych i poddawać szybkiej analizie duże zasoby informacji. Wraz z rozwojem narzędzi informatycznych zmienia się też sposób, w jaki odbiorcy poszukują danych statystycznych. Opracowania przygotowywane przez jednostki takie jak Główny Urząd Statystyczny czy Eurostat będą musiały konkurować z tymi, które przygotowują podmioty niewyspecjalizowane lub nawet modele językowe, bazujące często na niepewnych źródłach.