Gartner определила технологические инновации следующей пятилетки
11.12.2015 06:18
—
Разное
|
Gartner определила пиковые технологии 2015 года, назвала десятку важнейших технологий следующего года и сделала прогноз до 2020 года включительно. Исследователи и аналитики компании Gartner оценили современные технологические инновации, взглянув на них под новым углом зрения, и уточнили, какие именно высокие технологии среди анализируемых ими двух тысяч находятся сейчас на своем пике развития, какие будут востребованы в самом ближайшем будущем, а какие постепенное сходят на «нет». Свое видение этих тенденций они отразили графически с помощью своеобразного «цикла зрелости» (Hype Cycle for Emerging Technologies, 2015), который представлен ниже на рисунке, а оригинал этого графика и одну из статей экспертов компании Gartner можно посмотреть при помощи следующей ссылки - Цикл зрелости технологий 2015 года Источник: Gartner, 2015 Как видно из данного рисунка на пике своего развития сейчас находятся такие технологические направления как Интернет Вещей (Internet of Things, IoT) и Автономно управляемый Автомобиль (Autonomous Vehicles). А вот Большие Данные (Big Data), как ведущий тренд прошлого года, потеряли свое приоритетное значение из-за определенной «размытости» самого термина и из-за того, что многие сегодняшние технологии, «соприкасающиеся» с большими данными, становятся уже повседневностью. Что же касается интернета вещей, то, например, по оценкам Gartner к 2018 году по всему миру будет насчитывать около 6 млрд подключенных к глобальной сети устройств. Кроме того, заметим, что сегодня на своем пике в рамках проводимых в мире научных исследований и по объемам инвестиций находятся также решения для визуализации и самостоятельного анализа (Advanced Analytics with Self-Service Delivery), быстрый перевод в режиме он-лайн с одного языка на другой (Speech-to-Speech Translation), а также машинное обучение (Machine Learning). Дополнительно эксперты Gartner ожидают также, что в недалеком будущем будут востребованы решения по хранению данных и параллельному доступу к ним (NoSQL Database), системы по предварительной обработке потоков информации (Marshalling) и средства интеллектуального анализа данных (Business Intelligence и Data Mining), которые сегодня выходят на новый технологический уровень своего развития. Что же из инноваций будет востребовано человечеством в перспективе еще? Это: 3D- печать для жизнеобеспечния и трансплантации органов человека (3D Bioprinting for Life Science R&D, 3D Bioprinting Systems for Organ Transplant), эффективные вычисления (Affective Computing), дополненная и виртуальная реальность (Augmented Reality, Virtual Reality), биоакустическое зондирование (Bioacoustics Sensing), био-чипы (Biochips), создание интерфейса мозг человека-компьютер (Brain-Computer Interface), «умный дом» (Connected Home), криптовалюты и их обмен (Cryptocurrencies, Cryptocurrency Exchange), цифровая ловкость и манипулирование (Digital Dexterity), цифровая безопасность и безопасность с использованием персонального программного обеспечения (Digital Security, Software-Defined Security), умные роботы (Smart Robots), умные советчики (Smart Advisors), системы управление жестами (Gesture Control), микро ЦОДы (Micro Data Centers), системы «вопрос-ответ» на естественном языке (Natural-Language Question Answering), исследования для предсказания делового поведения человека на основе использования достижений нейрофизиологии и когнитивной психологии (Neurobusiness), технология способствующая повышению грамотности людей (People-Literate Technology), квантовый компьютер (Quantum Computing), объемные и голографические дисплеи (Volumetric and Holographic Displays), и носимые гаджеты (Wearables). Относительно перспектив следующего года аналитики Gartner определили с их точки зрения десятку важнейших технологических трендов и инноваций с прицелом вплоть до 2020 года ( Далее кратко опишем суть и тенденции развития десяти перспективных технологий.
Сетевые устройства-терминалы относятся к расширяющемуся множеству конечных пользовательских точек сопряжения через единую информационную сеть, посредством которой конечные пользователи получают оперативный доступ к различным приложениям и любой полезной информации, распространяемых в кооперативно используемой сети, чтобы взаимодействовать через сеть с другими людьми, социальными сообществами и группами, правительственными учреждениями, а также бизнесом. Такая сеть объединяет современные мобильные устройства, смартфоны, носимые гаджеты, планшеты, потребительские и домашние электронные устройства, мобильные персональные компьютеры, встроенные автомобильные устройства, транспортную инфраструктуру и экологические датчики, подключенные, например, через GPS или GLONASS в сеть так называемого Интернета вещей (IOT).
Поскольку с каждым днем в мире растет число мобильным устройств, подключенных к единой сети, но как их пользователям, так и производителям уже сейчас необходимо учитывать предыдущий опыт пользовательского взаимодействия, и как можно четче соблюдать его преемственность. Так, к 2018 году прогнозируется работа через сеть уже не только отдельных мобильных устройств, но и целых заводов и производств, то способность создавать общие правила и поддерживать единый интерфейс взаимодействия будет важнейшим фактором дифференциации независимых поставщиков программного обеспечения и предприятий.
Развитие технологий 3D-печати привело сначала к росту количества, а затем к повышению качества и к снижению стоимости применяемых материалов, которые используются для этой цели, включая сплавы никеля, углеродное волокно, стекло, электропроводящие чернила, фармацевтические и биологические материалы. Поэтомк дальнейший растущий пользовательский спрос будет способствовать появлению все новых и новых материалов. Так скоро 3D-принтеры найдут свое практическое применение в новых областях, таких как аэрокосмическая промышленность, медицина, автомобилестроение, энергетика и военно-промышленный комплекс. Прогнозируется, что в период вплоть до 2019 года среднегодовой темп роста поставок 3D-принтеров для предприятий будет составлять порядка 64%.
В настоящее время существующие вычислительные системы могут обрабатывать информационные данные в виде цифр, текста, аудио- или видео. Появление новых типов передаваемых и принимаемых данных, например, сенсорной и контекстной информации, приведет к появлению новых методов обработки данных и к объединению новых источников, поскольку сегодня довольно часто такие источники информации изолированы друг от друга, не отличаются полнотой представления данных, иногда вовсе недоступны для общего взаимодействия или же такая неструктурированная информация пока не может быть обработана существующими цифровыми методами. Новые технологические достижения, основанные на методах семантического анализа и построении графовых баз данных, наряду с другими новыми методами анализа и классификации данных, помогут упорядочить хаотичность «информации обо всем», или так называемой информационной вселенной.
Расширенное машинное обучение и глубокие нейронные сети (deep neural nets - DNS) станут следующим шагом классических вычислений и управления информацией, а, следовательно, затем основой для создания систем, которые смогут автономно научиться воспринимать мир, т.е. работать самостоятельно, без непосредственного участия человека. Бурный рост источников данных и сложность обрабатываемой информации сделает производимые «по старинке» классификацию и анализ невозможными и экономически невыгодными. Поэтому DNS позволят автоматизировать такие задачи и решить ключевые проблемы, связанные с все возрастающим объемом сложной для обработки информацией.
Машинное обучение приведет к появлению целого спектра умных машин и связанных с ними вещей, в том числе роботов, автономных транспортных средств, виртуальных личных помощников (ассистентов) и умных (смарт) консультантов-советников, которые будут действовать в автономном (или, по крайней мере, полуавтономное) режиме. В ближайшее время будет наблюдаться прогресс в разработке программного обеспечения для таких смарт-машин, как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе. И не последнюю роль при этом будет играть удобный, простой и понятный пользовательский интерфейс. Предшественниками автономных агентов сегодня можно считать Google Now, Microsoft Cortana и Apple Siri. Так, по оценкам Gartner уже к 2020 году автономные программные агенты, которыми человек не будет управлять лично, будут участвовать в 5% всех экономических транзакций, а 40% взаимодействий с мобильными устройствами будут осуществляться через «умных» помощников.
Сложность ведения цифрового бизнеса и алгоритмическая модель экономики в сочетании с формирующейся и постоянно набирающей обороты «хакерской индустрии» значительно повышает возможность различных угроз извне для любой современной организации. Опора на круговую оборону по периметру и использование политик безопасности уже не является достаточным и необходимым условием защиты, особенно для тех организаций, которые используют все больше и шире облачные услуги или сервисы, а также открытые интерфейсы для своих клиентов и партнеров, чтобы совместно интегрировать в одно целое и их корпоративные системы. Безусловно, ИТ-руководители должны будут по-прежнему сосредоточивать свое внимание на выявление внешних угроз и атак, а также своевременно реагировать на них. Однако кроме перечисленных выше текущих мер по безопасности, для предотвращения внешнего нападения им необходимо обратиться к более сложным адаптивным методам, включая анализ поведения пользователей и различных сетевых сообществ, и использовать их на практике для построения новой адаптивной архитектуры безопасности. По оценкам Gartner к 2020 году 95% проблем с безопасностью будут вызваны действиями клиентов, а не поставщиков сервисов и услуг. Кроме того, многие утечки корпоративной информации происходят за счет инсайда.
Цифровые сети различных устройств и умные машины постоянно выдвигают требования по интенсификации создаваемых вычислительных архитектур для того, чтобы сделать их взаимодействие жизнеспособным и выгодными для организаций. Как результат подобных исследований и разработок, появятся мощные и ультра-эффективные нейроморфные архитектуры. Они будут базироваться на программируемых вентильных матрицах (field-programmable gate arrays - FPGA) и графических ускорителях (graphics processing unit - GPU), которые позволят работать на скоростях больших, чем терафлоп, причем с высокой энергетической эффективностью.
Монолитные линейные разработки приложений (например, трехуровневая архитектура) будут уступать место более гибкой архитектуре приложений, основанной на программно-конфигурируемых сервисах. Такой новый подход приведет к росту производительности веб-масштаба, гибкости и будет способствовать быстроте функционирования. Например, микро-сервисная архитектура явится новым образцом для построения распределенных приложений, поддерживая гибкую доставку данных и предоставляя масштабируемость развертывания, как на локальных корпоративных компьютерах, так и в облаке.
Платформы для интернета вещей уже сегодня дополняют сетевые приложения и сервисную архитектуру. Поэтому управление, безопасность, интеграция с другими технологиями и стандартами для интернета вещей формируют базовый набор возможностей для построения и управления таких платформ. Тем не менее, ожидается, что первый стандарт для платформы IoT может появиться не ранее 2018 года. Вот почему на 2016 год исследователи Gartner определяют интернет вещей, включая разработку соответствующих платформ, как один из важнейших технологических трендов. Далее совсем в сжатом виде дополним прогноз аналитиков Gartner по передовым технологиям и тенденциям с перспективой на 2018-2020 годы, который был сделан в ноябре этого года на Gartner Symposium ITxpo, часть которых уже упоминалась, а некоторые появились впервые ( Информация по делу Gartner, Inc (NYSE: IT - Чтобы разместить новость на сайте или в блоге скопируйте код:
На вашем ресурсе это будет выглядеть так
Gartner определила пиковые технологии 2015 года, назвала десятку важнейших технологий следующего года и сделала прогноз до 2020 года включительно.
|
|