В официальных документах термин «сквозные цифровые технологии» впервые был использован в программе «Цифровая экономика РФ», утвержденной распоряжением правительства №1632-р от 28 июля 2017 года. В перечень вошли большие данные, нейротехнологии и искусственный интеллект, системы распределенного реестра, квантовые технологии, новые производственные технологии, промышленный интернет, компоненты робототехники и сенсорика, технологии беспроводной связи, технологии виртуальной и дополненной реальностей. В документе отмечалось, что список может меняться по мере появления и развития новых технологий.
В июле 2019 года Дмитрий Медведев, занимавший в то время пост премьер-министра, утвердил распоряжение правительства №1484-р от 8 июля 2019 года о подписании соглашений о намерениях между правительством и компаниями в целях развития отдельных высокотехнологичных направлений (с «Росатомом» — о развитии технологий новых материалов и веществ, квантовых вычислений, с РЖД — по квантовым коммуникациям, с «Ростехом» — по интернету вещей, технологиям распределенных реестров, квантовым сенсорам, мобильным сетям 5G (совместно с «Ростелекомом»), со Сбербанком — по ИИ). Таким образом, «сквозные цифровые технологии» были приравнены к высокотехнологичным областям.
Позднее в том же 2019 году президиум правкомиссии по цифровому развитию одобрил семь «дорожных карт»: «Технологии виртуальной и дополненной реальности», «Квантовые технологии», «Новые производственные технологии», «Технологии беспроводной связи», «Системы распределенного реестра», «Компоненты робототехники и сенсорика», «Нейротехнологии и искусственный интеллект», от разработки планов по развитию больших данных и промышленного интернета отказались.
В декабре 2020 года, выступая на совещании с президентом Владимиром Путиным, первый вице-премьер Андрей Белоусов, говоря о «сквозных технологиях», назвал также микроэлектронику, создание новых и портативных источников энергии, передачу электроэнергии распределенных интеллектуальных систем, перспективные космические системы и генетические технологии.
В июле 2022 года на заседании совета по стратегическому развитию и нацпроектам Владимир Путин поручил правительству перезапустить работу по развитию «сквозных» технологий, признав, что пока ее нельзя назвать особенно успешной. Например, проект по развитию микроэлектроники пришлось полностью перезагружать в 2021 году. Соответствующую работу Белый дом завершил к концу 2022 года. Если ранее развитие «сквозных» технологий в большей степени было сосредоточено на исследовательском аспекте, то теперь главное для государства — получение конкретного продукта и вывод его на рынок, в том числе с помощью негосударственных компаний.
Нацпрограмма «Цифровая экономика» предусматривает масштабную поддержку 11 «сквозных» технологий, внедрение которых затрагивает различные отрасли. При этом для развития нескольких ключевых направлений, включая 5G и квантовые технологии, были заключены соглашения с госкорпорациями, предусматривающие разработку детальных «дорожных карт». В отдельный проект была вынесена поддержка решений на базе искусственного интеллекта — его внедрение потребует кооперации сразу нескольких ведомств.
«Сквозным» цифровым технологиям посвящен отдельный проект в рамках нацпрограммы «Цифровая экономика», однако их список является и общим ориентиром для всей программы. Всего было выделено 11 технологий, которые считаются наиболее перспективными и ведущими к радикальным изменениям существующих рынков и к появлению новых,— это технологии виртуальной и дополненной реальности (VR/AR), системы распределенного реестра (блокчейн), новые производственные технологии, искусственный интеллект, робототехника и сенсорика, интернет вещей, мобильные сети связи пятого поколения, новые коммуникационные интернет-технологии, квантовые коммуникации, квантовые сенсоры, квантовые вычисления.
Как следует из материалов к проекту бюджета, всего на реализацию «дорожных карт» по «сквозным» технологиям в 2021–2023 годах предусмотрено 80,6 млрд руб., а на федеральный проект «Искусственный интеллект» — 16,6 млрд руб. Однако в «дорожных картах» запланировано привлечение средств и из других источников — как бюджетных, так и внебюджетных.
В Минцифры разделяют «сквозные» технологии на две группы. Первая — это наукоемкие направления, требующие централизованных прикладных исследований, разработок и создания отечественного оборудования. К таким направлениям относятся квантовые вычисления, квантовые коммуникации и технологии связи 5G. Развитие данной группы технологий предполагает лидирующую роль госкорпораций. Здесь уже утверждены две «дорожные карты» — «Квантовые вычисления» и «Квантовые коммуникации», на стадии согласования — карта по 5G.
Вторая группа — это технологии высокого уровня зрелости, востребованные на рынке. Роль государства здесь, по мнению ведомства, заключается в создании благоприятных условий для развития ИТ-стартапов, поддержки отечественных разработчиков программного обеспечения и цифровых решений, а также стимулирования внутреннего спроса на цифровые технологии.
Напомним, в июле прошлого года с ними были заключены соглашения о развитии отдельных технологий: со Сбербанком — по направлению «Искусственный интеллект», с РЖД — по направлению «Квантовые коммуникации», с «Росатомом» — по направлениям «Квантовые вычисления» и «Технологии создания новых материалов и веществ», с «Ростехом» — по направлениям «Квантовые сенсоры», «Технологии распределенного реестра», «Новые поколения узкополосной беспроводной связи для интернета вещей и связи ближнего и среднего радиуса действия», с «Ростехом» и «Ростелекомом» — по направлению «Беспроводная связь нового поколения». Помимо этого до 30 ноября текущего года должна быть утверждена карта по новым производственным технологиям — за нее будут отвечать «Росатом» и «Ростех».
Интеллект в экосистеме
Поддержка развития искусственного интеллекта в текущем году была выделена в отдельный федпроект в составе нацпрограммы «Цифровая экономика». Документ был утвержден президиумом правительственной комиссии по цифровому развитию на заседании 27 августа. Всего бюджет федпроекта — 31,4 млрд руб., из которых 24,5 млрд руб.— федеральный бюджет, 6,9 млрд руб.— внебюджетные источники.
Проект включает поддержку научных исследований, создание комплексной системы правового регулирования, разработку и развитие программного обеспечения, повышение доступности и качества данных, увеличение доступности аппаратного обеспечения, рост обеспеченности квалифицированными кадрами, а также повышение уровня информированности населения. «Разработчики проекта сосредоточились на тех нишах, куда труднее всего идут рыночные игроки,— это кадры и образование, исследования и разработки, поддержка стартапов на ранних стадиях. Значительную долю проекта составляют мероприятия по поддержке компаний—разработчиков программного обеспечения и развитию экосистемы разработчиков. В частности, предусмотрены грантовая поддержка малых предприятий, создание открытых библиотек и проведение серии хакатонов при участии ведущих игроков рынка»,— поясняла тогда замминистра экономического развития Оксана Тарасенко.
Проект разделен на несколько блоков. Так, Минэкономики отвечает за координацию мероприятий по развитию экосистемы ИИ, Минцифры координирует мероприятия по внедрению ИИ, формированию наборов данных, а Минпромторг отвечает за блок по разработке отечественных аппаратных комплексов и чипов. Свои планы по использованию искусственного интеллекта в рамках цифровой трансформации ведомств подготовили и восемь федеральных органов власти: Минцифры, МВД, МЧС, Росмолодежи, Минздрава, ФОМС, Минтранса и Минсельхоза.
При этом федеральным центром компетенций по искусственному интеллекту в рамках национальной программы «Цифровая экономика» выступает Сбербанк, заключивший с правительством соглашение о развитии этого направления. «Мы выделили четыре направления меры поддержки для сферы искусственного интеллекта: стимулирование спроса на ИИ-решения, создание благоприятных условий для компаний-разработчиков, доступ к большим данным, развитие и удержание талантов»,— рассказал руководитель центра исследования данных для государственных органов ПАО «Сбербанк» Владимир Авербах.
Эти направления тесно связаны. «По ряду отраслей невозможно сформировать качественные наборы данных — дата-сеты, если государство не поставило четких задач перед профильными ведомствами и организациями по внедрению ИИ. Так, здравоохранение было выбрано в качестве флагманской отрасли для предоставления локальным компаниям-разработчикам доступа к обезличенным медицинским дата-сетам. В результате, используя большое количество рентгенограмм или снимков КТ, можно создавать ИИ-решения, помогающие врачу ставить диагноз, тем самым обеспечивая высокий уровень точности диагностики»,— отметил глава центра.
В области развития и удержания талантов одной из ключевых мер стало предложение государственного субсидирования процентной ставки по ипотеке для специалистов по анализу данных — дата-сайентистов. «Помогая ценным кадрам в покупке квартиры, государство создает долгосрочную мотивацию для работы в домашнем регионе. Сейчас основная конкуренция за кадры для ИИ идет не с соседней областью и не с другими игроками российского рынка, а с ведущими мировыми технологическими центрами»,— говорит Владимир Авербах. Помимо этого в списке ключевых мер поддержки — повышающий коэффициент для вычета расходов на внедрение заказчиком ИИ-решений (это дает стимулирование спроса), активная поддержка мероприятий по продвижению экспорта ИИ-решений (помощь разработчикам), субсидирование участия отечественных специалистов в ведущих международных конференциях (развитие кадров). Многие предложения могут применяться ко всей индустрии ИТ, а не только для сферы ИИ, замечают в Сбербанке.
Всем по 5G
Еще одним приоритетным направлением является развитие сетей связи нового поколения. Предполагается, что в 2024 году сети 5G должны появиться в первых российских городах-миллионниках. Всего в рамках проекта «дорожной карты» по 5G предeсмотрено выделение из федерального бюджета 21,5 млрд руб. и привлечение 20 млрд руб. из внебюджетных источников.
Какие еще меры необходимы для развития цифровых технологий в России
Предполагается, что сети 5G будут строиться преимущественно на отечественном оборудовании — в частности, для этого заключалось соглашение между правительством, «Ростехом» и «Ростелекомом». В «Ростехе» ранее поясняли, что финансирование должно пойти на разработку, массовое производство и внедрение в телеком-инфраструктуру отечественных базовых станций сетей 5G, продвижение на российском и зарубежном рынках отечественного оборудования и утверждение в 3GPP (консорциум, разрабатывающий спецификации для мобильной телефонии) отечественных алгоритмов криптографического шифрования информации.
При этом наиболее проблемным вопросом для внедрения технологии остается распределение частот. По словам заместителя главы Минцифры Олега Иванова, план конверсии радиочастотного спектра для его использования в целях развития сетей связи 5G будет представлен президенту в декабре. До этого глава ведомства Максут Шадаев говорил, что диапазон частот 4,8–4,9 ГГц планируется полностью высвободить от использования силовыми ведомствами и передать для развития сетей 5G в России. В проекте бюджета предусмотрено финансирование на проведение мероприятий по конверсии радиочастот в размере 7,3 млрд руб. Ранее рассматривался вариант передачи «золотого диапазона» 3,4–3,8 ГГц, однако спецслужбы не согласовали его передачу под 5G.
Крупнейшие игроки отрасли «Вымпелком», МТС, «Ростелеком» и «МегаФон» заявили о намерении создать совместное предприятие с равными акционерными долями для расчистки спектра. Однако телеком-отрасль предупреждает, что инвестиции на работу с этими диапазонами будут значительно выше из-за отсутствия большого выбора оборудования. Первым оператором с лицензией на 5G в диапазоне 24,25–24,65 ГГц стала МТС.
Заметим, пока скоростной интернет даже в более привычных форматах доступен не везде: в целях нацпрограммы «Цифровая экономика» значится проведение интернета в учебные заведения, фельдшерско-акушерские пункты, объекты МЧС, Росгвардии и другие социально значимые объекты, проведение подводной волоконно-оптической линии передачи связи для устойчивого интернета на территории Чукотского автономного округа.
Квантовая гонка
Наиболее наукоемким направлением в рамках федпроекта является развитие квантовых технологий. Здесь предусмотрено появление двух «дорожных карт», но пока утверждены две: по квантовым вычислениям и квантовым коммуникациям (третья «карта» должна быть посвящена развитию квантовых сенсоров).
Первой была утверждена «карта» по квантовым вычислениям. Объем ее финансирования до 2024 года должен составить 23,7 млрд руб. (для развития направления «Росатом» и правительство летом 2019 года подписали соглашение о намерениях). Основным проектом в рамках «карты» является создание до 2024 года100-кубитного отечественного квантового компьютера. Его разработкой при поддержке Газпромбанка и «Росатома» занимается Российский квантовый центр (РКЦ), который в 2018 году первым в мире запустил квантовый блокчейн. По словам главы проектного офиса по квантовым технологиям «Росатома» Руслана Юнусова, РКЦ планирует открыть в рамках своего офиса в инновационном центре «Сколково» более десяти новых лабораторий в течение 2020–2021 годов.
Вторая «дорожная карта» посвящена квантовым коммуникациям — за развитие этого направления отвечает РЖД. Карта была утверждена в начале сентября. Одним из первых пилотных проектов станет строительство магистральной квантовой сети Москва—Санкт-Петербург протяженностью порядка 800 км. По словам заместителя главы РЖД Сергея Кобзева, интерес корпорации объясняется тем, что технологии передачи информации, основанные на законах квантовой физики, дают принципиально новый уровень защищенности информационной инфраструктуры.
Пока оба проекта являются экспериментальными, однако квантовые компьютеры, исходя из данных «дорожной карты», могут быть использованы в промышленности с 2030 года. «Их производительность будет в тысячи и десятки тысяч раз выше обычных компьютеров»,— считает генеральный директор компании «Цифрум» Борис Макевнин. «Гипотеза применения квантовых компьютеров заключается в том, что у них гораздо выше производительность, причем в тысячи и десятки тысяч раз. Не все задачи из области машинного обучения в принципе требуют такой высокой производительности — это в основном оптимизационные, расчетные задачи. Тем не менее такие задачи у нас в отрасли тоже есть»,— пояснил он. По его словам, по текущей «дорожной карте» первые результаты по созданию квантовых компьютеров должны появиться в 2021–2022 годах.
Но квантовые технологии все активнее развиваются и за рубежом. В начале октября американский стартап IonQ заявил о создании пока самого мощного ионного квантового компьютера, содержащего в себе сразу 32 кубита. Данный квантовый компьютер и сама компания IonQ были созданы группой американских ученых под руководством профессора Кристофера Монро из Университета штата Мэриленд. Господин Монро наряду со специалистами корпорации Google и научной группой Михаила Лукина, профессора Гарвардского университета, считается одним из лидеров «квантовой гонки».
«Такие новости положительно сказываются на всем направлении квантовых вычислений, так как они увеличивают интерес и со стороны бизнеса, и со стороны различных государств. Фактически это дополнительное подтверждение того, что в отрасли нет стагнации, а уровень конкуренции очень высок. Для нас это тоже хорошо: мы смотрим на результаты коллег и понимаем, какие решения работают лучше, а какие — хуже»,— полагает Руслан Юнусов. По его словам, появление острой конкуренции между ионными и сверхпроводниковыми квантовыми компьютерами не изменит характер развития российского квантового проекта, так как он изначально включает четыре самых перспективных направления развития квантовых вычислений, в том числе обе эти технологии, а также вычисления на базе холодных атомов и фотонных чипов.
Впрочем, квантовые технологии могут применяться отнюдь не только для создания сверхмощных компьютеров: инженеры Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого разработали наноспутники (кубики-юниты размером 10×10 см), из которых, как из конструктора, можно собирать платформы различных конфигураций для вывода на орбиту материалов или оборудования для проведения фундаментальных исследований. При этом стоимость доставки в космос аппаратов с помощью юнитов значительно ниже, чем с помощью обычных спутников.
Мнение
— По квантовым технологиям сейчас главная тенденция — это переход от исследований и прототипов к продуктам и рынкам. Квантовые технологии объединяют три основные сферы: квантовые вычисления, квантовые коммуникации и квантовые сенсоры. Квантовые вычисления используют свойства квантовых объектов для построения новых типов устройств для решения вычислительных задач. Квантовые коммуникации используют квантовые объекты для передачи информации, что позволяет добиться конфиденциальной передачи данных. Квантовые сенсоры и метрологические устройства используют квантовые явления для высокоточных измерений.
Квантовые коммуникации уже сегодня в России и в мире вышли на рынок, поэтому основная задача состоит в усовершенствовании и масштабировании данной технологии. В случае квантовых сенсоров сказать сложнее — это область достаточно обширная, часть из технологий уже достигли зрелости, а часть находятся на стадии исследований или прототипов. Поэтому очень актуальны взаимодействие с потребителями и работа с рынком.
Квантовые вычисления из всех этих трех сфер находятся в самом интересном положении. С одной стороны, они могут оказать наиболее мощное влияние на развитие индустрий, обеспечив их новым инструментом для решения сложных задач в области моделирования, оптимизации, обработки данных и др. С другой стороны, они только-только начинают достигать масштабов, на которых их мощности достаточно, чтобы обгонять современные классические суперкомпьютеры в узкоспециализированных задачах. Поэтому рынок разогрет — очень большие ожидания, однако до демонстрации полезного квантового превосходства еще многое нужно сделать в плане технологических задач.
При этом уже сейчас очень важно начинать работать с индустрией над квантовыми алгоритмами и программным обеспечением, чтобы к моменту появления квантового компьютера уже можно было его использовать в практических целях. Суммируя, работа ведется по всем фронтам: исследования, разработки для создания прототипов, работа с рынком и в каком-то смысле работа по созданию новых рынков.
Правительственная комиссия по цифровому развитию одобрила направления развития «сквозных технологий», на которые до 2024 года распределят 46,3 млрд руб. господдержки. Среди них — создание еще одной отечественной операционной системы (ОС), а также аналогов популярных решений для видеосвязи Zoom и Microsoft Teams. Технологии, вошедшие в список «сквозных», не всегда нужны в подобных проектах и слишком рискованны для инвестиций коммерческих компаний, полагают эксперты.
Президиум правительственной комиссии по цифровому развитию, возглавляемый вице-премьером Дмитрием Чернышенко, 27 августа одобрил список решений на основе «сквозных технологий» (искусственный интеллект, большие данные, интернет вещей, кванты и др.), на которые будет выделена господдержка в размере 46,3 млрд руб., рассказал источник “Ъ”, знакомый с материалами заседания. Среди них — создание мультиплатформенной ОС с поддержкой различных процессоров, системы распознавания на основе искусственного интеллекта, платформ для онлайн-образования и здравоохранения, а также отечественных аналогов сервисов видеосвязи Zoom и Microsoft Teams, уточнил источник.
Гранты для структур, внедряющих отечественное программное обеспечение (ПО) на основе «сквозных технологий» с 2020-го по 2024 год, предусмотрены федеральным проектом «Цифровые технологии». Конкурсы на получение грантов будут объявлены в начале сентября, сообщили “Ъ” в АНО «Цифровая экономика», уточнив, что операторами поддержки будут фонд «Сколково» и Российский фонд развития информационных технологий (РФРИТ).
Объем грантов от РФРИТ на внедрение отечественных решений в 2020 году составит около 2 млрд руб., рассказал директор департамента грантового финансирования фонда Алексей Бойко, поддержка осуществляется по принципу софинансирования: получатель должен внести не менее 20% из собственных средств.
При этом общая сумма 46,3 млрд руб. включает в себя не только гранты, но и, например, прямое финансирование проектов (аналог госзаказа), финансирование венчурных фондов и фондов прямых инвестиций, госкорпораций и компаний с госучастием, уточнил он.
Почему бизнес не поддержал объединение проекта «Искусственный интеллект» с «Цифровыми технологиями»
Диалог о выделении грантов шел давно, три предыдущих состава руководителей Минкомсвязи предлагали такую меру поддержки, однако почти никто из разработчиков ПО их так и не получил, отмечает гендиректор «Новых облачных технологий» (разработчик пакета «МойОфис») Дмитрий Комиссаров. Наиболее доступными были как раз гранты РФРИТ, но их общая сумма в 2019–2020 годах была не слишком большой для системной поддержки, уточняет исполнительный директор компании «Акронис Инфозащита» Елена Бочерова. Директор по взаимодействию с госорганами «ABBYY Россия» Ольга Минаева рада, что будут выделены новые гранты, полагая, что от этого выиграет вся экономика.
Практика реализации грантовых программ показывает, что отечественных аналогов Microsoft Teams или, например, Microsoft Office в результате все равно, скорее всего, не получится, скептичен заместитель гендиректора Softline по работе с национальными проектами Андрей Шолохов.
«В большинстве случаев победители получали гранты на разработку систем, в описании которых были волшебные фразы «искусственный интеллект» или «интернет вещей», даже если в самих системах они были не особо нужны»,— поясняет он.
По его мнению, в итоге все риски ложатся на коммерческие компании, которые будут владельцами технологий. Такая логика, считает господин Шолохов, может быть оправдана, например, для облачных технологий, но они не вошли в список «сквозных», тогда как вошедшие в список, напротив, слишком рискованны для коммерческих инвестиций.
Цифровая экономика — это система экономических, социальных и культурных отношений, основанных на использовании цифровых технологий. Иногда её называют интернет-экономикой, новой экономикой или веб-экономикой.
Развитие цифровой экономики началось с цифровой революции. Цифровая революция — это переход от механической и аналоговой электронной технологии к цифровой электронике, которая появилась в конце 1950-х годов.
Термин также относится к радикальным изменениям, вызванным цифровыми вычислительными и коммуникационными технологиями во второй половине XX века. Аналогично сельскохозяйственной и промышленной революциям, цифровая ознаменовала начало новой, но уже цифровой, эры.
Сквозными технологиями цифровой экономики являются большие данные, нейротехнологии, искусственный интеллект, системы распределённого реестра (блокчейн), квантовые технологии, новые производственные технологии, промышленный интернет, робототехника, сенсорика, беспроводная связь, виртуальная и дополненная реальности.
Большие данные
Большие данные (англ. big data) — обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия, эффективно обрабатываемых горизонтально масштабируемыми (scale-out) программными инструментами, появившимися в конце 2000-х годов и альтернативных традиционным системам управления базами данных и решениям класса Business Intelligence.
В широком смысле о «больших данных» говорят как о социально-экономическом феномене, связанном с появлением технологических возможностей анализировать огромные массивы данных, в некоторых проблемных областях — весь мировой объём данных, и вытекающих из этого трансформационных последствий.
Большие данные предполагают нечто большее, чем просто анализ огромных объемов информации. Проблема не в том, что организации создают огромные объемы данных, а в том, что бóльшая их часть представлена в формате, плохо соответствующем традиционному структурированному формату БД, — это веб-журналы, видеозаписи, текстовые документы, машинный код или, например, геопространственные данные. Всё это хранится во множестве разнообразных хранилищ, иногда даже за пределами организации. В результате корпорации могут иметь доступ к огромному объему своих данных и не иметь необходимых инструментов, чтобы установить взаимосвязи между этими данными и сделать на их основе значимые выводы. Добавьте сюда то обстоятельство, что данные сейчас обновляются все чаще и чаще, и вы получите ситуацию, в которой традиционные методы анализа информации не могут угнаться за огромными объемами постоянно обновляемых данных, что в итоге и открывает дорогу технологиям больших данных.
В сущности понятие больших данных подразумевает работу с информацией огромного объема и разнообразного состава, весьма часто обновляемой и находящейся в разных источниках в целях увеличения эффективности работы, создания новых продуктов и повышения конкурентоспособности. Консалтинговая компания Forrester дает краткую формулировку: Большие данные объединяют техники и технологии, которые извлекают смысл из данных на экстремальном пределе практичности.
Нейротехнологии
1. совокупность технологий, созданных на основе принципов функционирования нервной системы;
2. основа для создания нового класса глобально конкурентноспособных технологий, необходимых для развития новых рынков, продуктов, услуг, в числе – направленных на увеличение продолжительности и качества жизни.
Нейротехнологии рассматривают мозг как нейросеть, то есть совокупность соединенных между собой нейронов. Нейронные сети можно разделить на два типа: «мокрые» и «сухие». «Мокрые» — биологические нейронные сети, которые находятся у нас в голове, а «сухие» — искусственные; математические модели, построенные по принципу биологических нейронных сетей, способные решать весьма сложные задачи и самообучаться.
Наиболее перспективные отрасли нейротехнологий
Нейрофармакология. Развитие генной и клеточной терапии, ранняя персонализированная диагностика, лечение и предотвращение нейродегенеративных заболеваний (старческое слабоумие, болезнь Альцгеймера и т. д.), а также улучшение умственных способностей у здоровых людей.
Нейромедтехника. Развитие нейропротезирования органов, включая искусственные органы чувств, разработка средств для реабилитации с применением нейротехнологий, которые помогают разрабатывать утратившую подвижность конечность.
Нейрообразование. Развитие нейроинтерфейсов и технологий виртуальной и дополненной реальности в обучении, разработка образовательных программ и устройств, создание устройств для усиления памяти и анализа использования ресурсов мозга.
Нейроразвлечения и спорт. Развитие брейн-фитнеса — упражнений для мозга, создание игр с использованием нейрогаджетов, в том числе нейроразвивающих игр.
Нейрокоммуникации и маркетинг. Развитие технологий нейромаркетинга (комплекса методов изучения поведения покупателей, возможностей воздействия на него, а также реакций на подобное воздействие с использованием нейротехнологий), прогнозирование поведения на основе нейро- и биометрических данных.
Нейроассистенты. Развитие технологии понимания естественного языка, разработка глубокого машинного обучения (машинного обучения, основанного на нейросетях, которые помогают усовершенствовать такие алгоритмы, как распознавание речи, компьютерное зрение и обработка естественного языка), создание персональных электронных ассистентов (веб-сервисов или приложений, исполняющих роль виртуального секретаря) и гибридного человеко-машинного интеллекта.
Искусственный интеллект (ИИ; англ. Artificial intelligence, AI) — (1) наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ; (2) свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.
Сейчас к ИИ относят ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.
Основные свойства ИИ — это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.
AI – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:
- обработка текста на естественном языке
- машинное обучение
- экспертные системы
- виртуальные агенты
- системы рекомендаций
Это помогает выстроить качественно новый клиентский опыт и процесс взаимодействия.
Можно выделить два направления развития ИИ:
- решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека;
- создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества.
Экосистема искусственного интеллекта
—Cферы применения технологий искусственного интеллекта
Технологические направления ИИ
Блокчейн
Технология блокчейна — это прорыв с очень серьезными последствиями, которые затронут не только сферу финансов, но и многие другие отрасли.
Блокчейн (цепочка блоков) — это распределенная база данных, у которой устройства хранения данных не подключены к общему серверу. Эта база данных хранит постоянно растущий список упорядоченных записей, называемых блоками. Каждый блок содержит метку времени и ссылку на предыдущий блок.
Применение шифрования гарантирует, что пользователи могут изменять только те части цепочки блоков, которыми они «владеют» в том смысле, что у них есть закрытые ключи, без которых запись в файл невозможна. Кроме того, шифрование гарантирует синхронизацию копий распределенной цепочки блоков у всех пользователей.
В технологию блокчейн изначально заложена безопасность на уровне базы данных. Концепцию цепочек блоков предложил в 2008 г. Сатоши Накамото (Satoshi Nakamoto). Впервые реализована она была в 2009 г. как компонент цифровой валюты — биткоина, где блокчейн играет роль главного общего реестра для всех операций с биткоинами. Благодаря технологии блокчейна биткоин стал первой цифровой валютой, которая решает проблему двойных расходов (в отличие от физических монет или жетонов, электронные файлы могут дублироваться и тратиться дважды) без использования какого-либо авторитетного органа или центрального сервера.
Безопасность в технологии блокчейн обеспечивается через децентрализованный сервер, проставляющий метки времени, и одноранговые сетевые соединения. В результате формируется база данных, которая управляется автономно, без единого центра. Это делает цепочки блоков очень удобными для регистрации событий (например, внесения медицинских записей) и операций с данными, управления идентификацией и подтверждения подлинности источника.
Каждый человек может разместить в Интернете информацию, а затем другие люди могут получить к ней доступ из любой точки мира. Цепочки блоков позволяют отправлять в любую точку мира, где будет доступен файл блокчейна, какие-либо ценности. Но у вас должен быть закрытый ключ, созданный по криптографическому алгоритму, чтобы разрешить вам доступ только к тем блокам, которыми вы «владеете».
Предоставляя кому-либо ваш закрытый ключ, вы по сути передаете этому лицу денежную сумму, которая хранится в соответствующем разделе цепочки блоков.
В случае биткоинов такие ключи используются для доступа к адресам, по которым хранятся некоторые суммы в валюте, представляющие прямую финансовую ценность. Этим реализуется функция регистрации перевода средств, обычно такую роль выполняют банки.
Кроме того, реализуется еще одна важная функция: установка отношений доверия и подтверждение подлинности личности, потому что никто не может изменять цепочку блоков без соответствующих ключей. Изменения, не подтвержденные этими ключами, отклоняются. Конечно, ключи (как и физическая валюта) теоретически могут быть украдены, но защита нескольких строк компьютерного кода обычно не требует больших затрат.
Это означает, что основные функции, выполняемые банками: проверка подлинности личности (для предотвращения мошенничества) и последующая регистрация сделок (после чего они становятся законными) — могут выполняться цепочкой блоков быстрее и точнее.
Технология блокчейн предлагает заманчивую возможность избавиться от посредников. Она может взять на себя все три важные роли, которые традиционно играет сектор финансовых услуг: регистрация сделок, подтверждение подлинности личности и заключение контрактов.
Квантовые технологии
Квантовая технология — область физики, в которой используются специфические особенности квантовой механики, прежде всего квантовая запутанность. Цель квантовой технологии состоит в том, чтобы создать системы и устройства, основанные на квантовых принципах, к которым обычно относят следующие:
- Дискретность (квантованность) уровней энергии (квантово-размерный эффект, квантовый эффект Холла)
- Принцип неопределённости Гейзенберга
- Квантовая суперпозиция чистых состояний систем
- Квантовое туннелирование через потенциальные барьеры
- Квантовую сцепленность состояний
К возможным практическим реализациям относят квантовые вычисления и квантовый компьютер, квантовую криптографию, квантовую телепортацию, квантовую метрологию, квантовые сенсоры, и квантовые изображения.
Новые производственные технологии
Новые производственные технологии – это комплекс процессов проектирования и изготовления на современном технологическом уровне кастомизированных (индивидуализированных) материальных объектов (товаров) различной сложности, стоимость которых сопоставима со стоимостью товаров массового производства.
Включают в себя:
- новые материалы
- цифровое проектирование и моделирование, включая бионический дизайн
- суперкомпьютерный инжиниринг
- аддитивные и гибридные технологии
Еще примеры можно найти здесь.
Промышленный интернет
Промышленный интернет (индустриальный интернет вещей, индустриальный интернет, Industrial Internet of Things, IIoT) – концепция построения инфокоммуникационных инфраструктур, подразумевающая подключение к сети Интернет любых небытовых устройств, оборудования, датчиков, сенсоров, автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУ ТП), а также интеграцию данных элементов между собой, что приводит к формированию новых бизнес-моделей при создании товаров и услуг, а также их доставке потребителям.
Ключевым драйвером реализации концепции «Промышленного интернета» является повышение эффективности существующих производственных и технологических процессов, снижение потребности в капитальных затратах. Высвобождающиеся таким образом ресурсы компаний формируют спрос на решения в сфере Промышленного интернета.
В систему интернета вещей сегодня вовлекаются все необходимые для его функционирования звенья: производители датчиков и других устройств, программного обеспечения, системные интеграторы и организации-заказчики (причем как B2B, так и B2G), операторы связи.
Внедрение промышленного интернета оказывает значительное влияние на экономику отдельных компаний и страны в целом, способствует повышению производительности труда и росту валового национального продукта, положительным образом сказывается на условиях труда и профессиональном росте сотрудников. Сервисная модель экономики, которая создается в процессе этого перехода, основывается на цифровизации производства и иных традиционных отраслей, обмене данными между различными субъектами производственного процесса и аналитике больших объемов данных.
Робототехника
Робототехника — прикладная наука, занимающаяся разработкой автоматизированных технических систем и являющаяся важнейшей технической основой интенсификации производства. Робот — это программируемое механической устройство, способное выполнять задачи и взаимодействовать с внешней средой без помощи со стороны человека.
Робототехника опирается на такие дисциплины, как электроника, механика, телемеханика, механотроника, информатика, а также радиотехника и электротехника. Выделяют строительную, промышленную, бытовую, медицинскую, авиационную и экстремальную (военную, космическую, подводную) робототехнику.
Сенсорика
Сенсорика роботов (система чувствительных датчиков) обычно копирует функции органов чувств человека: зрение, слух, обоняние, осязание и вкус. Чувство равновесия и положения тела в пространстве, как функция внутреннего уха, иногда считаются шестым чувством. Функционирование биологических органов чувств базируется на принципе нейронной активности, в то время как чувствительные органы роботов имеют электрическую природу.
Мы можем характеризовать искусственные сенсоры по их отношению к природным органам чувств, но обычно классы сенсорных устройств выделяются по типу воздействия, на которое данный сенсор реагирует: свет, звук, тепло и т. д. Типы сенсоров, встроенных в робота, определяются целями и местом его применения.
Чувствительный элемент датчика сам по себе может называться сенсором. Датчики используются во многих отраслях экономики — добыче и переработке полезных ископаемых, промышленном производстве, транспорте, коммуникациях, логистике, строительстве, сельском хозяйстве, здравоохранении, науке и других отраслях — являясь в настоящее время неотъемлемой частью технических устройств.
В последнее время в связи с удешевлением электронных систем всё чаще применяются датчики со сложной обработкой сигналов, возможностями настройки и регулирования параметров и стандартным интерфейсом системы управления. Имеется определённая тенденция расширительной трактовки и перенесения этого термина на измерительные приборы, появившиеся значительно ранее массового использования датчиков, а также по аналогии — на объекты иной природы, например, биологические.
В автоматизированных системах управления датчики могут выступать в роли инициирующих устройств, приводя в действие оборудование, арматуру и программное обеспечение. Показания датчиков в таких системах, как правило, записываются на запоминающее устройство для контроля, обработки, анализа и вывода на дисплей или печатающее устройство. Огромное значение датчики имеют в робототехнике, где они выступают в роли рецепторов, посредством которых роботы и другие автоматические устройства получают информацию из окружающего мира и своих внутренних органов.
Беспроводная связь
Беспроводная связь (беспроводная передача данных) — связь, которая осуществляется в обход проводов или других физических сред передачи. К примеру, беспроводной протокол передачи данных Bluetooth работает «по воздуху» на небольшом расстоянии. Wi-Fi — еще один способ передачи данных (интернет) по воздуху. Сотовая связь также относится к беспроводной. Хотя протоколы беспроводной связи улучшаются год от года, по своим основным показателям и скорости передачи они пока не обходят проводную связь. Хотя большие надежды на этом поле показывает сеть LTE и её новейшие итерации.
Виртуальная реальность
Виртуальная реальность (ВР, англ. virtual reality, VR, искусственная реальность) — созданный техническими средствами мир (объекты и субъекты), передаваемый человеку через его ощущения: зрение, слух, обоняние, осязание и другие. Виртуальная реальность имитирует как воздействие, так и реакции на воздействие. Для создания убедительного комплекса ощущений реальности компьютерный синтез свойств и реакций виртуальной реальности производится в реальном времени.
Объекты виртуальной реальности обычно ведут себя близко к поведению аналогичных объектов материальной реальности. Пользователь может воздействовать на эти объекты в согласии с реальными законами физики (гравитация, свойства воды, столкновение с предметами, отражение и т. п.). Однако часто в развлекательных целях пользователям виртуальных миров позволяется больше, чем возможно в реальной жизни (например: летать, создавать любые предметы и т. п.).
Системами «виртуальной реальности» называются устройства, которые более полно по сравнению с обычными компьютерными системами имитируют взаимодействие с виртуальной средой, путём воздействия на все пять имеющихся у человека органов чувств.
Применение: компьютерные игры, обучение, видео.
Дополненная реальность
Дополненная реальность (англ. augmented reality, AR — «дополненная реальность») — результат введения в поле восприятия любых сенсорных данных с целью дополнения сведений об окружении и улучшения восприятия информации.
Дополненная реальность — воспринимаемая смешанная реальность (англ. mixed reality), создаваемая с использованием «дополненных» с помощью компьютера элементов воспринимаемой реальности (когда реальные объекты монтируются в поле восприятия).
Среди наиболее распространенных примеров дополнения воспринимаемой реальности — параллельная лицевой цветная линия, показывающая нахождение ближайшего полевого игрока к воротам при телевизионном показе футбольных матчей, стрелки с указанием расстояния от места штрафного удара до ворот, «нарисованная» траектория полета шайбы во время хоккейного матча, смешение реальных и вымышленных объектов в кинофильмах и компьютерных или гаджетных играх и т. п.
Существует несколько определений дополненной реальности: исследователь Рональд Азума (англ. Ronald Azuma) в 1997 году определил её как систему, которая:
- совмещает виртуальное и реальное;
- взаимодействует в реальном времени;
- работает в 3D.
Применение: кинематография, телевидение, мобильные технологии, медицина, военная техника, компьютерные игры, полиграфия.
Материал из CDTOwiki
Развитие цифровых сквозных технологий
Сквозные цифровые технологии – передовые научно-технические отрасли, обеспечивающие создание высокотехнологичных продуктов и сервисов и наиболее сильно влияющие на развитие экономики, радикально меняя ситуацию на существующих рынках и(или) способствуя формированию новых рынков.
Понятие сквозные применено в связи с тем, что эти технологии не связаны с каким-то отдельным продуктом или сферой деятельности, а могут применяться во многих индустриях, отраслях и секторах экономики, например, в образовании, медицине, энергетике, строительстве, сельском хозяйстве, машиностроении и т.д.
Государство в отношении сквозных цифровых технологий выступает в двух ролях:
- Регулятор, призванный способствовать развитию новых технологий
- Потребитель новых технологий, изменяющих функционирование государственного сектора и органов власти.
Сквозные технологии универсальны, используются не только в частном (коммерческом), но и в государственном секторе экономики. Поэтому применение сквозных технологий является одной из профессиональных компетенций участника команды цифровой трансформации в государственном управлении. Государственная поддержка по стимулированию развития сквозных технологий осуществляется в рамках федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика РФ».
Цель проекта «Цифровые технологии» – обеспечение технологической независимости России, возможности коммерциализации отечественных разработок, ускорение технологического развития российских компаний, обеспечение конкурентоспособности разрабатываемых ими продуктов и решений на глобальном рынке.
В программе «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденной премьер-министром России Дмитрием Медведевым в 2017 году и ныне уже не действующей, был приведен перечень основных сквозных цифровых технологий: большие данные, нейротехнологии и искусственный интеллект, системы распределенного реестра, квантовые технологии, новые производственные технологии, промышленный интернет, компоненты робототехники и сенсорика, технологии беспроводной связи, технологии виртуальной и дополненной реальностей.
В новой национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденной в конце 2018 года, перечень сквозных технологий не приводится, но в рамках федерального проекта «Цифровые технологии» были разработаны дорожные карты по развитию сквозных цифровых технологий. Правительственная комиссия по цифровому развитию под председательством вице-премьера Максима Акимова одобрила семь дорожных карт по развитию сквозных технологий цифровой экономики. Ниже представлены семь технологий и входящие в них субтехнологии, описанные в дорожных картах.
Перечень технологий и субтехнологий
Дата последней редакции 27 мая 2020