Dự đoán sự phát triển Big Data, IoT, và AI trong năm 2017

2917

Nửa năm 2017 đã trôi qua, không còn nghi ngờ gì về việc hiện tại có ba xu hướng chủ đạo trong việc phát triển mô hình kinh doanh: Internet of Things (IoT), Big Data trí tuệ nhân tạo (AI). Từ IoT phân mảnh đến sự chuyển dịch nhanh chóng trong mô hình hóa điện toán, cho tới cách AI đang định hình lại cách chúng ta sống, mọi người đều nói về những xu hướng này nhưng điều gì đang thực sự xảy ra?

Dưới đây là thông tin chi tiết về những gì bạn cần hiểu về những xu hướng này, và tương lai trong năm 2017 từ quan điểm của người sử dụng.

  1. Big Data

Big data được định nghĩa trong Wikipedia là một thuật ngữ cho các bộ dữ liệu quá lớn hoặc phức tạp mà phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không đủ khả năng để giải quyết chúng. Do bộ dữ liệu quá lớn nên những thách thức được đặt ra bao gồm thu thập, lưu trữ, phân tích, kiểm soát dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, truyền tải, hình dung, truy vấn, cập nhật và bảo mật thông tin. Tuy nhiên, tên gọi Big Data thường có liên quan đến việc nó được sử dụng để tham khảo phân tích mang tính dự báo, phân tích hành vi người dùng, phương pháp dữ liệu tiên tiến (bao gồm cả trí thông minh nhân tạo) chứ không chỉ đơn giản là dựa trên kích thước của bộ dữ liệu.

Năm 2017 trở nên đáng mong đợi với sự xuất hiện của các ứng dụng công nghệ blockchain, đặc biệt là hợp đồng thông minh, là các hợp đồng được viết bằng mã trong một hệ thống file lưu trữ. Nó không chỉ an toàn hơn và chính xác hơn so với các hợp đồng truyền thống, mà còn tạo ra hiệu quả trong việc tham khảo và thực hiện các hợp đồng này.

Một cách riêng biệt, sự gia tăng các giải pháp dữ liệu cá nhân cũng sẽ giúp các tổ chức có khả năng tự phân tích dữ liệu của họ mà không cần xây dựng một trung tâm khoa học dữ liệu. Điều này rất có giá trị đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ không có ngân sách để thuê chuyên gia khoa học dữ liệu, một nghề có nhu cầu cao vào năm 2016.

Ngoài ra, có một sự sụt giảm nhanh chóng trong việc sử dụng Hadoop, một nền tảng cho phép phân phối các tập dữ liệu lớn cũng như cho phép tìm kiếm và thuê các chuyên gia cần thiết để hỗ trợ nền tảng này, đó là một thách thức lớn. Cũng có một ưu tiên cho việc sử dụng các ứng dụng trên đám mây để giảm chi tiêu cho các trung tâm dữ liệu, giúp cho mô hình dữ liệu cá nhân trở nên phổ biến.

Theo nghiên cứu “Magic Quadrant for Data Management Solutions for Analytics” của công ty Gartner, “Sự kỳ vọng đang được chuyển sang đám mây, một giải pháp triển khai thay thế vì tính linh hoạt, nhanh nhạy và các mô hình định giá hoạt động của nó.”

Do đó, mong muốn cái nhìn sâu sắc hơn sẽ trở nên dễ tiếp cận hơn với những người dưới cấp C vì các công ty nhiều hơn cho phép nhân viên có kiến ​​thức đúng được từ dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.

Đây là một thanh gươm đôi khi khi sự phát triển của công nghệ dữ liệu lớn tạo ra sự kỳ vọng từ giám đốc điều hành để có dữ liệu của họ ngay lập tức thay vì chờ đợi các báo cáo phân tích hàng loạt. Vì vậy, có áp lực để phân tích hành động nhanh hơn trên dữ liệu gần thời gian thực.

  1. Internet of Things

Forbes mô tả Internet of Things là khái niệm về kết nối bất kỳ thiết bị nào với chức năng on và off để kết nối internet (và /hoặc với nhau). Nếu thiết bị có một công tắc bật tắt, nó có thể được cấu hình để trở thành một phần của IoT, ví dụ các thiết bị “thông minh” ở nhà như khóa mở ra khi phát hiện điện thoại gần đó hoặc có thể là đèn chỉ bật khi phát hiện chuyển động.

Năm 2016 là một năm sôi động từ rất nhiều nhà cung cấp với các giải pháp tương tự. Năm 2017, chúng ta có thể mong đợi một số trong những nhà cung cấp này sẽ thành công và chiếm lĩnh thị trường, điều này sẽ dẫn đến việc giảm thiểu số nhà cung cấp trên thị trường. Cũng giống như việc giảm các nhà cung cấp, chúng ta cũng có thể mong đợi các quy định và tiêu chuẩn hoá để giúp cho các giải pháp đơn giản và chặt chẽ hơn. Đi kèm với nó cũng là sự quan tâm về an ninh vì một cuộc tấn công trên mạng IoT đã phá vỡ mạng lưới điện ở miền tây Ukraine vào năm ngoái. Chắc chắn, những nghiên cứu liên quan đến việc hack những chiếc xe hơi tự lái cũng khiến các mối lo ngại trở nên đáng chú ý hơn, do đó 2017 có thể sẽ mang lại các giải pháp an ninh cho IoT.

Hiện tại, chúng ta đang trải qua rất nhiều sự phân rẽ trong thị trường IoT, nhưng hy vọng rằng bức tranh toàn cảnh về thị trường IoT sẽ trở nên rõ ràng hơn vào năm 2017 , khi mà các giải pháp IoT sẽ trở nên tích hợp hơn, trở thành một phần của các hệ sinh thái mở và các nền tảng thúc đẩy khả năng tương tác và cung cấp các dịch vụ dựa trên dữ liệu kết hợp đến từ nhiều thiết bị và nguồn khác nhau.

Hai lĩnh vực chính có lẽ sẽ là trọng tâm của IoT trong năm nay, đó là các thành phố thông minh và nhà thông minh. Tuy nhiên, trong lĩnh vực nhà thông minh, băng thông sẽ trở thành điều kiện tiên quyết cho bất kỳ công nghệ IoT nào để làm việc, mong đợi sự gia tăng về các sản phẩm lưới hoặc lưới tương tự với quản lý mạng đơn giản trong năm nay.

Đó là chính xác những gì Errett Kroeter, phó giám đốc thương hiệu và tiếp thị phát triển của Tập đoàn Bluetooth Special Interest dành cho các tổ chức phi lợi nhuận, hy vọng. “Một số tiêu chuẩn khác để chia sẻ mạng lưới ngay bây giờ là điều rất khó để thiết lập. Mục tiêu của chúng tôi là giữ mạng lưới theo cách đơn giản để mọi người thực sự muốn sử dụng chúng. “

Cuối cùng, tăng trưởng trong IoT – sự kết hợp với các thiết bị và hệ thống khác nhau tạo ra lượng lớn dữ liệu – đang đẩy nhanh nhu cầu về trí thông minh nhân tạo để tạo ra ý nghĩa của thông tin này.

  1. Artificial Intelligence.

Định nghĩa trong từ điển của trí thông minh nhân tạo là khả năng tạo ra một cái máy để bắt chước trí tuệ của con người. Trong năm 2016, chúng ta đã chứng kiến ​​sự tăng trưởng của ngành công nghiệp điện tử, và chúng ta sẽ còn thấy sự tăng trưởng mạnh mẽ hơn vào năm 2017. Vào năm 2016, chúng ta biết rằng Alexa của Amazon, thể hiện trí thông minh nhân tạo dưới hình thức sử dụng ngôn ngữ của con người, đã hiện diện tại hơn năm triệu ngôi nhà. Bạn có thể hỏi Alexa về thời tiết hoặc yêu cầu cô ấy đặt hàng cho bạn một chiếc taxi, và cô ấy sẽ đáp ứng lại mong muốn của bạn. Điều này có nghĩa là năm ngoái, AI đã chính thức trở thành mối quan tâm chủ đạo.

Ngoài ra, còn có rất nhiều sự phát triển của trí thông minh nhân tạo trong lĩnh vực chăm sóc sức khoẻ. Các công ty mới thành lập trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đã gia tăng từ 20 công ty năm 2012 lên gần 70 trong năm 2016. Sẩn phẩm đáng chú ý nhất là iCarbonX, nhằm mục tiêu xây dựng một hệ sinh thái của cuộc sống số để mang lại một hệ thống quản lý sức khoẻ cá nhân, và Flatiron Health, với mục đích chống lại ung thư dựa trên cơ sở dữ liệu có tổ chức và giúp các nhà ung thư học cao cải thiện sự quan tâm tới nó.

Tại công ty công nghệ y tế Philips, khoảng 60% các nhà nghiên cứu, các nhà phát triển và các kỹ sư phần mềm ngày nay đang nghiên cứu các sáng kiến ​​về thông tin y tế và một phần lớn trong số họ đang tìm kiếm ứng dụng trí thông minh nhân tạo trong việc đổi mới phương thức chăm sóc sức khoẻ hiện tại và trong tương lai.

Xu hướng chung cho các ứng dụng chăm sóc sức khoẻ sử dụng trí thông minh nhân tạo là tập trung vào hình ảnh và chẩn đoán, nơi AI có thể giúp phát hiện các sự thay đổi và chi tiết trong hình ảnh mà mọi người không thể nhìn thấy. Điều này khiến cho nó trở thành lĩnh vực có mật độ phát triển cao, đồng thời cũng giúp ngăn ngừa tình trạng suy thoái về sức khoẻ với những người khỏe mạnh và những người có nguy cơ hoặc đang sống với tình trạng suy giảm kinh niên bằng cách sử dụng Big Data.

Jeroen Tas, Trưởng bộ phận chiến lược và đổi mới của Philips “nhận thấy vai trò quan trọng của AI để hỗ trợ các nhà X quang học trong việc chuẩn bị thông tin liên quan cho các trường hợp và xác định những thay đổi tinh vi trong tình trạng của bệnh nhân. Một lĩnh vực khác có liên quan là các đơn vị chăm sóc chuyên sâu, nơi AI có thể giúp xác định dấu hiệu suy giảm sớm hoặc sự khởi phát của các sự kiện cấp tính, như ngừng tim hoặc scepsis. “

Tas cũng tuyên bố rằng “hình ảnh đầy đủ của bệnh nhân có thể được tạo ra bằng cách kết hợp thông tin di truyền với bệnh lý, hình ảnh y tế, kết quả phòng thí nghiệm từ dữ liệu di truyền của gia đình, các điều kiện khác và các phương pháp điều trị trước đó. Dữ liệu này có thể được sắp xếp với sự trợ giúp của AI để tạo ra thêm một sự bổ sung quan trọng giúp các bác sĩ lâm sàng thực hiện chẩn đoán chính xác hơn và hỗ trợ đưa ra các lựa chọn điều trị cá nhân “.

Một đội ngũ kỹ sư phần mềm, nhà thiết kế và các chuyên gia khác dường như đã tạo ra và giới thiệu ứng dụng đầu tiên được chứng thực cho các nhà nghiên cứu X quang. Trong việc giám sát bệnh nhân từ xa, AI có thể hỗ trợ việc chăm sóc ảo và bao gồm các trợ lý điều dưỡng ảo.

Techtalk Via Tech.Fpt

CHIA SẺ