​​Перспективы МL-технологий

Машинное обучение уже прямо сейчас оказывает существенное влияние на мир и в прошлой части рассказа вы узнали о наиболее заметных достижениях на данный момент, а также об индексе Стэнфордского университета AI100 для отслеживания динамики в сфере искусственного интеллекта. Согласно отчету за 2021 год существует ряд вопросов, для решения которых применение технологий машинного обучения, является весьма перспективным:

🧪 Химия
синтезирование новых веществ и разработка лекарств;

💊 Медицина
раннее предупреждение заболеваний и рекомендация методов лечения;

⚡️ Энергетика
достижение большей эффективности за счёт выявления закономерностей — изменение угла атаки лопастей ветрогенераторов, в зависимости от предполагаемой силы ветра; снижение/повышение генерации тепла и электричества в разное время суток и разной заполненности помещений людьми;

🏛 Управление компаниями и государством
— оптимизация бизнес-операций, помощь в принятии решений;
— устранение «узких мест» в функционировании систем — даже малочисленный персонал может обрабатывать и сортировать входящую информацию с применением методов ИИ;

На международной конференции по искусственному интеллекту и анализу данных Artificial Intelligence Journey (AI Journey) президент по глобальным продажам, маркетингу и операциям Microsoft Жан-Филипп Куртуа сообщил, что пандемия COVID-19 форсировала интерес к использованию машинного обучения: 80% компаний уже внедряют его в свою деятельность, а 56% планируют увеличить объем инвестиций в эту сферу.

В рамках SmartMarket вы можете также использовать всю мощь нашей платформы ML Space для создания и развёртывания моделей машинного обучения на высокопроизводительной инфраструктуре, на базе суперкомпьютеров Christofari и Christofari Neo.