Дом Перспективное мышление Iot и Ai приводят к следующим сбоям в techonomynyc

Iot и Ai приводят к следующим сбоям в techonomynyc

Видео: m nm bu.nu u (Октября 2024)

Видео: m nm bu.nu u (Октября 2024)
Anonim

На недавней конференции TechonomyNYC меня интересовали многие дискуссии о влиянии «Интернета вещей», особенно в промышленных приложениях и ИИ, и о том, как они повлияют как на экономику в целом, так и на ряд конкретных областей., в том числе здравоохранения.

Уильям Рух, директор по цифровым технологиям GE и генеральный директор GE Digital, отметил, что промышленная производительность, которая росла на 4 процента ежегодно до 2011 года, упала до 1 процента, и предположил, что это может быть отчасти потому, что в последнее время Технология была нацелена на потребителей, а не на индустриальный мир.

Ру считает, что это может изменить подключение машин, сбор данных и интересную аналитику и результаты. Хотя индустрия называет это Интернетом вещей (или IoT), он говорит, что, когда он общается с клиентами, он не использует этот термин, а скорее говорит о повышении производительности с помощью данных и аналитики. И это, по его словам, будет самой интересной технологической областью в ближайшие годы.

В качестве примера он упомянул, что вместо того, чтобы просто следовать установленному графику обслуживания двигателей реактивных самолетов, датчиков и аналитики, инженеры смогут создавать уникальную программу обслуживания для каждого двигателя в зависимости от потребностей, в результате чего больше времени уходит на крыло. и меньше незапланированных простоев. Рух сказал, что это очень важно, потому что 41 процент всех задержек связан с техническим обслуживанием. Другие примеры, которые он обсуждал, касались Питни-Боуэса, работающего над производительностью почты, и Toshiba, работающего над лифтами.

Рух сказал, что это приводит к концепции «цифрового близнеца», основанной на искусственном интеллекте, статистике и физическом моделировании. По его словам, большинство промышленных компаний очень давно занимаются аналитикой, но не аналитикой в ​​стиле «ИИ». Аналитика в стиле AI в основном использовалась на этапе проектирования; Теперь, по его словам, он используется на этапе эксплуатации в сочетании с машинным обучением и статистикой, чтобы выяснить оптимальный способ настройки каждой машины. Одной из областей, в которых наблюдается значительный прогресс, является управление ветряными турбинами, где настройка каждой турбины может привести к тому, что ветряная электростанция будет производить на 20 процентов больше электроэнергии.

«Компании, которые могут выяснить, как сделать актив более продуктивным, будут большими победителями», - заключил он.

К группе Ruh присоединились представители Bayer, McKinsey и Verizon, модератором которых выступил Киркпатрик, которые сосредоточились на том, как технологии меняют различные отрасли.

Джессика Федерер, руководитель отдела цифровых разработок Bayer, рассказала о том, как производитель фармацевтической продукции больше ориентируется на результаты и обеспечивает «конечную ценность для клиента», поскольку здравоохранение все больше движется к системам, где возмещение основывается на результатах. Она отметила, что электронные медицинские карты существовали 15 лет назад, но системы не были совместимы и, следовательно, имели ограниченное использование. Новый акцент делается на том, чтобы сделать системы взаимодействующими, сломать бункеры и создать лучшие связи между людьми.

«Цифровые технологии - это не технологии, а люди», - сказал Федерер.

Марк Бартоломео, вице-президент Verizon по связным решениям и Интернету вещей, сказал, что сегодня в сетях Verizon насчитывается более 150 миллионов устройств. Он ожидает, что это число значительно возрастет в течение следующих нескольких лет, что должно повысить устойчивость и безопасность, одновременно стимулируя экономический рост. Он рассказал о примерах, включая работу с муниципалитетами для улучшения транспорта и работу с фермерами-устрицами в Кейп-Коде, чтобы использовать IoT для повышения урожайности и производства более безопасного продукта путем мониторинга сбора, транспортировки и доставки.

Руководитель McKinsey & Company Марк Патель согласился с Киркпатриком в том, что концепции IoT существуют уже давно, но сказал, что мы "еще очень много в пути", чтобы извлечь из этого экономическую выгоду. Он сказал, что самая большая проблема заключается в выравнивании всех элементов - вовлеченных людей - и сказал, что хотя это относительно легко сделать для реактивного двигателя, в котором задействовано ограниченное число действующих лиц, сделать это гораздо сложнее в области такого здравоохранения.

Бартоломео сказал, что барьеры для более широкого использования Интернета вещей включают сложность проблемы; фрагментированная экосистема поставщиков и определение правильного бизнес-кейса.

Большая часть разговора касалась стандартов и правил, касающихся данных IoT. Бартоломео обсудил необходимость в стандартах для продвижения вперед и рассказал о том, как различные законодательные акты стимулируют развитие технологий в таких областях, как энергетика, безопасность на железных дорогах и безопасность лекарств. Ру отметил проблемы с суверенитетом данных и необходимость более широких торговых норм, чтобы прояснить правила.

Еще один интересный разговор касался ИИ. Технический директор Accenture Пол Даугерти (Paul Daugherty) сказал, что он считает ИИ реальным и изменит способ работы многих компаний, хотя и предупредил о «стирке ИИ», когда всевозможные вещи смешиваются с категорией как часть обмана. Догерти сказал, что видит ИИ как часть более широкого спектра автоматизации, начиная с ранней автоматизированной работы и автоматизации роботизированных процессов; переход к аналитическим подходам и, наконец, к настоящей технологии искусственного интеллекта, которая позволяет вам чувствовать, понимать, действовать и учиться.

Среди примеров, которые он привел, были страховые компании, использующие ИИ для измерения уровня ущерба от фотографии, и открытия лекарств, которые можно перемещать намного быстрее, используя машины для просмотра данных. По его словам, ИИ нужны хорошие методы и хорошие алгоритмы, но более важно иметь много данных.

Догерти сказал, что первая большая цель - «как сделать людей супер» с помощью образования и использования ИИ для усиления процесса принятия решений. Еще одна большая проблема - это перемещение ИИ в центр бизнеса, а не только на край. В целом, по словам Даугерти, ИИ может стать следующим крупным нарушением, но должно быть частью других вещей. Это средство, а не самоцель, сказал он.

Одним из наиболее интересных сеансов было интервью Дэвида Агуса, директора Центра прикладной молекулярной медицины USC и автора книги «Удачные годы: как процветать в храбром новом мире здоровья» , которую провел Кришна Кумар, генеральный директор подразделения Emerging Business. Филлипс.

«Большие данные преобразят здравоохранение», - сказал Агус, что приведет как к лучшим результатам, так и к снижению затрат. Например, он говорил о том, что одним из больших изменений в медицине стало движение к рассмотрению всей системы, а не только клетки, путем помещения большого количества данных в контекст. Например, он описал, как одно исследование показало, что бета-блокаторы позволяют женщинам с раком яичников жить более четырех лет дольше, но это стало очевидным только из-за просмотра данных. Он также рассказал, как ИИ и машинное обучение помогают демократизировать тесты на чтение для различных патологий.

Но в то время как Агус сказал, что большие данные могут привести к революции, «если мы будем правильно их использовать», он указал на проблемы, связанные с лидерством и проблемами безопасности, которые сдерживают больницы. По его словам, большая часть данных в электронных медицинских картах сегодня "непригодна для использования".

Агус также отметил, что зачастую самым важным является представление информации в контексте и передача ее врачам. Он отметил, что аппендэктомии были относительно распространены в США, но в Европе наиболее распространенным методом лечения являются антибиотики. В среднем, по его словам, требуется 12 лет, чтобы половина врачей освоила новую технологию. И он сказал, что ИИ на самом деле не будет лечить пациентов, а вместо этого сможет информировать только врачей, потому что в медицине всегда найдется искусство.

Было много других сессий, которые я нашел интересными. Технический директор города Нью-Йорка Минерва Тантоко рассказала о внедрении технологий в местах, которые в них больше всего нуждаются, таких как проект LinkNYC по предоставлению бесплатного Wi-Fi во всех пяти районах. Она сказала, что рассматривает бесплатный или доступный интернет-сервис как родственное водоснабжение или электроснабжение 100 лет назад. Большая часть ее разговора касалась использования пилотов и прототипов, а также партнерских отношений между государственным и частным секторами, чтобы донести технологию, наиболее подходящую для каждого района. Кроме того, она обсудила расширение образования в области компьютерных наук, чтобы в штате Нью-Йорк появилось больше технических специалистов.

Выступление, которое я нашел самым удивительным, пришло от Нины Тэндон, генерального директора EpiBone, бруклинской фирмы, которая занимается 3D-печатью живой костной ткани на основе ваших собственных клеток. Она объяснила, что стимул пришел от ее жениха, который сломал лодыжку, падая с дерева, и потребовал девяти операций. Процесс включает в себя отбор образца ткани и извлечение стволовых клеток, а также компьютерную томографию для точного определения идеальной формы кости. Затем техники строят эшафот и внутри «биореактора», чтобы вырастить кость до идеальной формы за три недели. Преимущество, сказала она, заключается в том, что он не только идеально подходит, но поскольку он основан на ваших собственных клетках, ваше тело относится к нему как к своему собственному. Если все пойдет хорошо, планируется начать испытания на людях примерно через 18 месяцев.

Тандон отмечает, что благодаря большой работе в области клеточной и персонализированной медицины «клетки становятся новыми данными». Она соглашается, что это вызывает много провокационных вопросов не только о том, что мы можем сделать, но и о том, что мы должны сделать. Конечно, это поднимает ряд вопросов на долгосрочную перспективу. Что касается конкретного продукта - костной ткани для скелетной реализации у людей - я нахожу это увлекательной концепцией, хотя она все еще кажется довольно экспериментальной.

Iot и Ai приводят к следующим сбоям в techonomynyc