В АНО «Цифровая экономика» представили аналитические отчеты, в которых отражены мировые и локальные тенденции в сфере цифровизации. Эксперты рассказали о методике исследований, демонстрирующих результаты мониторинга глобальных технологических трендов. В лидерах интегрального рейтинга – искусственный интеллект. Устремился к вершинам Blockchain, хотя исследователи продолжают анализировать его возможности. Из топ-30 выбыла технология виртуальной реальности, на что были веские причины, утверждают аналитики.
Приветствуя участников встречи, генеральный директор АНО «Цифровая экономика» Сергей Плуготаренко отметил желание экспертов заглянуть в будущее, понять, насколько развитие технологий в нашей стране совпадает с мировыми трендами. «Цифровая экономика» продолжает развиваться как платформа взаимодействия бизнеса и государства по семи утвержденным направлениям (по сравнению с прошлом годом список расширился). В рамках каждого свои векторы и задачи. Среди больших аналитических продуктов – Белая книга цифровой экономики, которую организация планирует скоро презентовать.
Большим хабом генеральный директор организации назвал аналитику и исследования, которые проводятся в том числе с привлечением партнеров. «Цифровая экономика» примеряет роль агрегатора, который на постоянной основе планирует проводить аналитические встречи, обсуждения. Если представить платформу как материнскую плату с чипами в виде компетенций, направлений деятельности, проектов, то здесь рады всем (вузам, представителям международного сообщества, ассоциациям, альянсам и т. д.), кому есть чем дополнить эту плату.
Рейтинговые перемещения
Первым в текущем году на площадке АНО «Цифровая экономика» было представлено исследование «Мониторинг глобальных трендов цифровизации, 2022», подготовленное Центром стратегических инноваций компании «Ростелеком». Этот проект получил развитие, когда перед группой компаний встала задача актуализации стратегии, и важно было понять, куда движется научно-технологический мир.
Как рассказал вице-президент по стратегическим инициативам ПАО «Ростелеком» Борис Глазков, в компании решили «заставить искусственный интеллект прочитать все имеющиеся научные статьи, патентные заявки, информацию о сделках по цифровым технологиям». И вот уже в пятый раз компания демонстрирует объективную картину динамики научно-технического развития.
База, представляющая интерес для аналитиков и ИИ-инструментария, сегодня насчитывает более 100 млн источников (научных публикаций, патентных заявок, данных о сделках IPO, венчурных инвестициях и т. д.), а начинали с 5 млн. Результаты исследования оформляются на карте с нанесенными на нее группами (кластерами) технологий (в виде разноцветных облаков). Все они коррелируют между собой в той или иной степени. Например, технологии цифровой экономики рядом с инструментами цифрового госуправления, цифровое сельское хозяйство отстоит от цифрового образования и т. д. При этом форма каждого облака на карте отражает внутреннюю связанность технологий.
В рейтинг, насчитывающий сотни позиций, включены технологии, в которые за последнее время человечество вложило больше всего (в виде научных статей, патентов, инвестиций и т. п.). Пять лет назад наиболее быстро развивались мобильные сети, что привело к созданию технологий 5G.
Четыре года назад «ношу» лидера взял на себя искусственный интеллект и с тех пор не сдает позиции. Больше всего средств и сил сообщество ученых, изобретателей, бизнесменов, занятых в сфере технологий, продолжает инвестировать и вкладывать в развитие ИИ-технологий. Мобильные сети входят в топ-5, но уже на других позициях.
Любопытно, что технологии виртуальной реальности выбыли из топ-30. По словам Бориса Глазкова, ожидания от этой технологии были чересчур разогреты. При этом на рынке не появилось качественного дешевого оборудования для массового потребителя, нет и контента достойного качества. Все это охладило ожидания сообщества, и технологии виртуальной реальности поползли в рейтинге вниз. В схожей ситуации находился блокчейн, который пережил два кризиса волатильности, один – перегретых ожиданий (несколько лет назад). Тем не менее сейчас технология тянется вверх.
В столбцах рейтинга нашел цветовое отражение также «профильный» вклад в развитие технологий: объем сделанного учеными промаркирован зеленым, изобретателями, изготовившими полезные модели, – желтым, инвесторов, которые проголосовали деньгами за проекты, – розовым. По мнению аналитиков, ведущую роль в развитии цифрового здравоохранения сыграли, в частности, инвестиции. В сфере мобильных сетей и робототехники таким драйвером послужило внедрение изобретений.
Потенциал ИИ
В 2021 г. был зафиксирован всплеск инвестиционной активности в сегменте ИИ. Объем сделок (свыше 1 млрд долл.) увеличился в два раза по сравнению с предыдущим годом. Среди наиболее заметных сделок эксперты отметили приобретение Microsoft компании Nuance Communications, поставщика ИИ-решений для здравоохранения (за 19,7 млрд долл.), а также покупку производителем электронных датчиков Teledyne Technologies поставщика тепловизионных изображений FLIR Systems (за 8 млрд долл.).
В последние годы активно развивается законодательство в сфере ИИ. Наша страна на втором месте по количеству принятых правовых актов в этой области (шесть за пятилетний период), на первом месте США (13).
Множится количество научных публикаций и патентов, правда, темпы их роста несколько замедлились в 2021 г. По традиции лидируют в этой сфере Китай и США, значительная доля приходится на Индию.
Аналитики не исключают, что в четырех направлениях развития ИИ возможны прорывы, о чем можно судить по стабильно растущему количеству научных статей (в разы). Прежде всего речь идет о гибридном глубоком обучении (Hybrid Deep Learning (рост в 7,2 раза), Метод предусматривает объединение двух или более архитектур Deep Learning (DL), получение гибридной глубокой модели обучения (HDL). Подход, обеспечивающий точность результатов, востребован в сфере здравоохранения.
Большой интерес научное сообщество проявляет к направлению Contrastive Learning (рост в 5,4 раза) – методу машинного обучения для анализа общих характеристик набора данных без меток путем обучения модели (схожесть и различия точек данных). Преимущество метода в том, что он требует меньше данных и может применяться при наличии проблем с разметкой. Примером модели обучения на контрастных данных может служить выявление новообразований на рентгеновском снимке.
Рост научных публикаций в пять раз зафиксирован по направлениям Training Data (данные, в том числе синтетические, для обучения ИИ, оптимизация выборок), а также Deepfake Detection (инструменты обнаружения сгенерированных и измененных изображений, фейков). Наибольшее число исследований в сфере искусственного интеллекта проводится на стыке направлений Data Mining и Computational Biology.
По словам аналитиков, повышается степень доверия к инструментам ИИ, используемым для принятия решений, например, в медицине и юриспруденции. В частности, судьям в Китае предписано консультироваться с ИИ по каждому делу, а при несогласии с предложенной рекомендацией следует давать письменное объяснение.
Статьи, патенты, инвестиции
Статус «чемпиона» в рейтинге искусственный интеллект занял по интегральному показателю, учитывающему количество научных публикаций, патентов и объем инвестиций в технологию.
По объему инвестиций лидирует направление цифровой медицины (e-Health), чему в немалой степени способствовала пандемия. В топ-10 вошли также цифровые технологии диагностики и изучения рака. Инвестиционная активность в e-Health почти вдвое превзошла направление вычислительной биологии (722 млрд долл. против 352 млрд долл.).
ИТ-компании стремятся наращивать свое присутствие на рынке цифрового здравоохранения. Активно развивается приборостроение – устройства для мониторинга здоровья и домашнего ухода за людьми с ограниченными возможностями. Набирает популярность удаленный мониторинг здоровья, основные параметры наблюдения – уровень глюкозы и кислорода в крови, артериальное давление.
С учетом патентной динамики, характеризующей перспективы коммерциализации научных открытий, в лидерах значатся мобильные сети (142,2 тыс. патентов) и искусственный интеллект (140,6 тыс.).
Похоже, ИИ не собирается сдавать своих позиций, поскольку оказывает влияние, если не сказать участвует в формировании смежных тенденций, охватывая большое количество направлений. При осуществлении мониторинга на основе миллионов источников данных уже не обойтись без искусственного интеллекта.
Любопытно наблюдать за конкуренцией стран. В интегральном рейтинге Китай опередил США по количеству научных статей и патентов в области цифровых технологий. США превосходит другие государства по объему инвестиций. Россия в области цифровизации топливно-энергетического комплекса входит в тройку стран-лидеров по зарегистрированным патентам и в топ-5 по научным публикациям.
В первой двадцатке
В топ-20 трендов цифровизации вошли следующие направления.
- Искусственный интеллект (Artificial Intelligence).
- Альтернативная энергетика (Alternative energy).
- Мобильные сети (Mobile networks).
- Цифровое здравоохранение (e-Health).
- Изучение рака (Cancer research).
- Вычислительная биология (Computational biology).
- Интеллектуальный анализ данных (Data mining).
- Социальные сети (Social Media).
- Информационная безопасность (Information security).
- Робототехника (Robotics).
- Мобильные сети пятого поколения (5G).
- Электронная коммерция (e-Commerce).
- Мобильные платформы (Mobile platforms).
- Компьютерные игры (Computer games).
- Приложения на операционной системе Android.
- Блокчейн (Blockchain).
- Беспилотные автомобили (Autonomous vehicles).
- Облачные технологии (Cloud).
- Спутниковая связь (Satellite).
- Приложения на операционной системе iOS.
Мониторинг глобальных трендов цифровизации можно рассматривать как инструмент объективного принятия решений, дополняющий традиционные методы качественной и количественной оценки экономических перспектив технологических инноваций.
Основу исследования составляет анализ первичных источников, преимущественно текстовых англоязычных документов. Текстовые поля и метаданные источников были собраны с использованием API и выкачивающих роботов. Для систематизации данных из полученных массивов применялись машинный лингвистический анализ, а также анализ частоты упоминаний направления технологического развития и сфера его востребованности.
Результаты мониторинга в сочетании с методиками оценки прикладных разработок можно использовать и для принятия стратегических решений в области развития технологических направлений, и в операционной деятельности компаний на этапе цифровой трансформации.
