Деньги из облака. "Поумневший" Интернет вещей принесет доход в $3,6 млрд, - ABI Research

Сервисы, использующие технологии искусственного интеллекта и машинного обучения в сфере Интернета вещей, могут принести доходов на сумму $3,6 млрд к 2026 году.

Об этом сообщается в исследовании, опубликованном консалтинговой компанией ABI Research. 

По оценкам исследователей, в Интернете вещей (IoT) аналитика и услуги дополнительного дохода (value added services), становятся более ценными по сравнению с оборудованием и программным обеспечением. В частности, стоимость работы с ИИ будет расти в среднем на 40% в год. В то время, как многие сферы бизнеса пострадали из-за коронавируса, пандемия практически не затронула IoT, а многие аналитики из сферы облачных технологий даже извлекли выгоду. 

"Поскольку отрасли переходят на "удаленку", готовые решения для дистанционного мониторинга, управления активами, наблюдения за активами и профилактического обслуживания пользуются большим спросом и свидетельствуют об увеличении рынка", — заявила Екатерина Дуброва, аналитик из ABI Research. 

По ее словам, поставщики, такие как DataRobot, значительно упрощают доступ к инструментам машинного обучения и искусственного интеллекта при помощи различных технологий, которые позволяют развертывать сервисы как локально, так и в облаке. Все чаще используются "платформы как услуги" и "программное обеспечение как услуги", по такому принципу работает компания DataRobot. Пандемия показала бизнесу важность решений для быстрого развертывания, которые не зависят от оборудования.

Компании вроде AWS, C3 и Google сейчас успешно продвигают свои продукты и аналитические инструменты, создавая централизованные хранилища данных о СOVID-19. Пока они являются открытыми и бесплатными, но исследователи полагают, что в будущем разработчики попытаются продавать их на рынке здравоохранения. Технически хранилища могут стать первым шагом к созданию и тестированию сервисов потоковой аналитики и мониторинга. 

Карантин показал всему миру перспективы общедоступного облака в сфере фармацевтики, биомедицины и телемедицины. Пусть Big data и не способна одолеть коронавирус, но услуги в сфере больших данных оказались полезными для успокоения общественности, удаленного наблюдения за пациентами и подготовки к возможным вспышкам коронавируса. В то же время, развитие искусственного интеллекта сильно замедлилось. 

"ИИ и машинное обучение в IoT находятся на ранней стадии внедрения, отсутствие развития инфраструктуры на основе данных не позволило быстро внедрить машинное обучение на операционном уровне, когда COVID-19 ускорился", — резюмировала Дуброва.

Ранее писали, как ученые заставят искусственный интеллект думать по-человечески. Они уже работают над математическими моделями, которые позволят имитировать деятельность живого мозга.