Артем Теплов
Четвертая промышленная революция и ее влияние на общество

Людвику Коморовскому посвящается.

Введение

«Промышленная революция имеет две фазы: одну материальную, другую социальную; одна касается создания вещей, другая касается создания людей».

Джон Стюарт Милль

«Промышленная революция стала одним из экстраординарных скачков вперёд в истории цивилизации».

Стивен Гардинер

«Промышленная революция была самым значительным событием в истории человечества со времён одомашнивания животных и растений».

Карл Саган

Под промышленной революцией в широком смысле понимается резкое прорывное изменение технологического и промышленного уклада цивилизации, открывающее новые перспективы в эволюционном развитии человечества. Новая промышленная революция знаменует собой поворотный момент в нашей истории, означающий глубокий технологический сдвиг в инфраструктуре и промышленности, который навсегда изменит то, как мы живём, трудимся и взаимодействуем с окружающим миром.

Эта эпохальная трансформация является свидетельством безграничного потенциала человеческой изобретательности, творчества и сотрудничества, она открывает новые горизонты возможностей, положив начало эре безудержного роста, прогресса и процветания. Промышленная революция – время огромных возможностей, замечательных преобразований и непреходящее наследие человеческого духа, которое продолжает формировать наш мир сегодня.

Книга «Четвёртая промышленная революция и её влияние на общество» является логическим продолжением первой книги автора «Подрывные инновации: будущее технологий и общества» в которой получили дальнейшее развитие основные мысли автора о проблемах и возможностях, связанных с четвёртой промышленной революцией (Индустрией 4.0). Стремительный прогресс в области технологий и автоматизации трансформирует экономику и целые отрасли промышленности, изменяет образ жизни людей, предлагая беспрецедентные возможности для инноваций, роста эффективности производства и всестороннего развития общества.

Индустрия 4.0 предполагает более широкое использование аналитики данных, облачных вычислений и Интернета вещей (IoT), что поможет многим компаниям оптимизировать свои операции, повысить качество продукции и создать новые бизнес-модели. Новые технологии, такие как блокчейн и виртуальная реальность, смогут обеспечить большую прозрачность, безопасность и консолидацию в таких областях, как финансы и здравоохранение. А достижения в области возобновляемых источников энергии, разумного транспорта и устойчивого сельского хозяйства помогут в решении насущных экологических проблем человечества.

Четвёртая промышленная революция характеризуется конвергенцией различных технологий, таких как искусственный интеллект, Интернет вещей и автономные системы, которые коренным образом изменят привычный образ жизни людей. В книге рассматривается, как эти технологии повлияют на общество и какие возможности будут открываться перед человечеством в будущем.

Одной из самых актуальных проблем, связанных с Индустрия 4.0, является ускоренная массовая смена занятости населения и вытекающие из этого экономические и социальные последствия. По мере того, как автоматизация и искусственный интеллект становятся всё более совершенными, многие традиционные рабочие места исчезнут, оставляя миллионы людей перед необходимостью адаптироваться к новым вызовам и возможностям. Это может усугубить существующее неравенство и создать предпосылки к социальным волнениям и политической нестабильности. Вместе с тем, промышленная революция приведёт к появлению новых областей занятости и возможностей трудоустройства, а также к повышению общего качества жизни.

Широкое использование данных и подключений уже вызывает серьезные проблемы конфиденциальности и безопасности, а также актуализирует вопрос о том, кто владеет получаемой информацией и контролирует её использование. Необходимо тщательно рассмотреть этические последствия автономных машин и алгоритмов, поскольку они потенциально могут увековечивать предубеждения и дискриминацию, а также принимать решения, касающиеся судеб людей.

Четвёртая промышленная революция представляет собой сложный и взаимосвязанный набор проблем и возможностей, которые требуют тщательного рассмотрения и управления. Поскольку мы вступаем в новую эру технологического прогресса, крайне важно, чтобы обеспечивалось справедливое распределение получаемой выгоды, сводились к минимуму риски и негативные последствия, реализовывался большой потенциал для прогресса и формирования процветающего будущего человечества.

В этой книге мы углубимся в исследования обширного и сложного ландшафта четвёртой промышленной революции и её глубоких последствий для будущего нашего общества и России, рассмотрим основные концепции и технологии, лежащие в основе этой революции, от искусственного интеллекта и Интернета вещей до блокчейна и 3D-печати. Мы изучим потенциал этих технологий для преобразования целых отраслей промышленности и создания новых экономических возможностей, а также дадим оценку потенциальным рискам и вызовам, которые могут представлять проблемы, как для существующих предприятий, так и для занятого в них персонала.

Прежде всего, эта книга – призыв к действию, для объединения творческих людей, которые готовы участвовать в развитии и обустройстве России. Читателю представляется видение более процветающего и справедливого мира, где технологии используются для улучшения условий жизни людей и содействия социальной и экологической устойчивости общества. Каждый читатель может присоединиться к сообществу людей самых различных сфер деятельности, которые будут реализовывать четвёртую промышленную революцию в России с ясным пониманием и чистым сердцем, чтобы сформировать благополучное и справедливое будущее для будущих поколений россиян.

Книга представляет собой краткий экскурс по четвёртой промышленной революции и её влиянию на общество, от производства и цепочек поставок до образования и здравоохранения. Каждая из глав книги посвящена определённой теме, в которой исследуются обозримые достижения и будущие возможности предстоящей промышленной революции. В каждой главе представлен уникальный взгляд на самые значимые аспекты Индустрии 4.0.

Конечная цель книги – сформировать дорожную карту для того, чтобы Россия не осталась на задворках Индустрии 4.0, а стала мировым лидером, используя сильный инженерный потенциал и свои технические возможности, реализуя стратегию устойчивого экономического роста. Россия может и должна добиться конкурентного преимущества, разрабатывая новые технологические решения, инвестируя в образование и профессиональную подготовку, поощряя предпринимательство и инновационные проекты, извлекая выгоду из преобразующего потенциала грядущей мощной технологической волны, а также укрепляя культуру сотрудничества между правительством, бизнесом и обществом.

Только революционный прорыв в Индустрию 4.0 даст гарантию безопасности, суверенитета и процветания России, создаст задел для благополучия будущих поколений. Рассмотрение и развитие самых разных тем и аспектов прорывных технологий и футуризма предполагается продолжить в серии последующих книг, над которыми работает автор:

«Влияние блокчейн-технологии на интеллектуальную собственность». Технология блокчейн может изменить наши представления об управлении интеллектуальной собственностью. Автор планирует рассмотреть, как технология Blockchain может использоваться для защиты прав интеллектуальной собственности и управления ими, а также какие последствия блокчейн может иметь для всего, что связано с авторским правом и товарными знаками;

«Влияние идей Жака Фреско на футуристические проекты». Жак Фреско – всемирно известный футурист и сторонник проекта «Венера», целью которого является создание устойчивой экономики, основанной на ресурсах. Автор попытается спрогнозировать, как идеи Жака Фреско и проект «Венера» можно использовать для разработки футуристических проектов и как их можно применить в различных секторах экономики;

«Развитие инноваций в России». В книге автор планирует дать свою оценку того, как Россия приближается и адаптируется к прорывным технологиям, в чём отличие развития экономики России от других стран, какие культурные, экономические и политические факторы влияют на технологические инновации в России;

«Культурные и социальные последствия киберпанка». Киберпанк – это поджанр научной фантастики, исследующий антиутопическое будущее, в котором технологии вышли из-под контроля людей. Автор планирует рассмотреть культурные и социальные последствия жанра киберпанк применительно к текущей реальности;

«Стратегии обучения инновационного поколения будущего». Поскольку технологии продолжают развиваться с беспрецедентной скоростью, становится все более важным готовить подрастающее поколение к будущему. В книге планируется дать обзор стратегий и планов обучения, которые можно использовать для подготовки детей и юношества к восприятию прорывных технологий и их ответственному использованию во взрослой жизни;

«Размышления о будущем. Состояние технологий через 50 лет». Книга может быть интересна всем, кто интересуется ближайшим будущим человечества. На основании работ ведущих учёных и мыслителей современности автор попытается сформировать своё представление о том, каким может быть состояние общества и передовых технологий через 50 лет.

Книга «Четвёртая промышленная революция и её влияние на общество» задумана как всеобъемлющее и проницательное пособие для разнообразной аудитории, включая правительственных чиновников, лидеров бизнеса, учёных, преподавателей, студентов и всех, кто заинтересован в понимании происходящей технологической и промышленной революции. Кроме того, книга может послужить ценным ресурсом для всех, кто хочет быть хорошо информированным о последних тенденциях и разработках в Индустрии 4.0.

Книга будет интересна предпринимателям и стартапам, стремящимся разрабатывать новые бизнес-модели, преподавателям и студентам, стремящимся быть в курсе последних технологических достижений, а также политикам и руководителям регулирующих органов, стремящимся создать благоприятную среду для инноваций и роста экономики. В целом, книга является хорошим подспорьем для всех, кто хочет понять потенциал Индустрии 4.0 и ее влияние на Россию и мир.

Глава 1.Четвёртая промышленная революция

«Четвёртая промышленная революция – не просто технологический сдвиг, но фундаментальная трансформация того, как мы живем, трудимся и взаимодействуем друг с другом».

Автор

Что такое Индустрия 4.0

Индустрия 4.0, также известная как четвёртая промышленная революция – это термин, используемый для описания современной тенденции автоматизации и обмена данными в производственных технологиях. Он включает в себя интеграцию широкого спектра технологий, включая Интернет вещей (IoT), искусственный интеллект (AI), большие данные и аналитику, а также блокчейн, которые выводят производство и другие области человеческой деятельности на новый уровень эффективности и производительности.

Термин «Индустрия 4.0» был придуман в Германии в 2011 году и с тех пор получил широкое распространение во всем мире. Он базируется на результатах трёх предыдущих промышленных революций, которые коренным образом изменили способ производства товаров и определили развитие цивилизации. Первая промышленная революция, начавшаяся в середине XVIII века, характеризовалась использованием при производстве товаров силы пара и механизации. Вторая промышленная революция, которая произошла на стыке XIX-XX веков, была отмечена использованием электричества и массовым производством. Третья промышленная революция, также известная как цифровая революция, началась в конце XX века и выразилась в бурном развитии компьютеров, Интернета и цифровых технологий.

Индустрия 4.0 представляет собой следующий важный шаг в развитии производства и промышленности и, несомненно, окажет значительное влияние на будущее человечества. Четвёртая промышленная революция подразумевает переход к более подключённому, автоматизированному, управляемому данными и алгоритмами способу ведения бизнеса, который может революционизировать методы проектирования, разработки и производства продуктов. Индустрия 4.0 создаёт новые возможности для инноваций и роста, при этом трансформируя традиционные бизнес-модели и отрасли производства.

Существует множество различных технологий и тенденций, которые являются движущей силой Индустрии 4.0, и они будут более подробно рассмотрены в следующих главах. Следует отметить, что революционные преобразования выражаются не только во внедрении новых технологий, но и в том, как эти технологии будут использоваться и интегрироваться в бизнес-процессы и экономические системы. Всё это потребует целостного подхода к управлению производством и использованию прорывных технологий, а также готовности бизнеса адаптироваться и принимать грядущие изменения.

Концепция Индустрии 4.0 подразумевает интеграцию в производство различных технологий и процессов, таких как Интернет вещей (IoT), искусственный интеллект (AI), блокчейн, предполагающих обработку большого количества данных и их аналитику. В целом, четвёртая промышленная революция повлечёт за собой серьёзные изменения в производстве и промышленности, организации и ведении бизнеса, структуре экономики, а также окажет значительное влияние на нашу повседневную жизнь.

В следующих главах книги мы углубимся в различные аспекты Индустрии 4.0 и рассмотрим, как она меняет будущее производства и рынка труда. Мы также рассмотрим потенциальные риски и проблемы, связанные с передовыми технологическими достижениями, а также возможные последствия новой промышленной революции для бизнеса, правительства и общества в целом. Индустрия 4.0 представляет собой серьёзный сдвиг не только в том, как работают производство и промышленность, но и в сознании людей.

Эволюция производства и бизнеса

Индустрия 4.0 представляет собой последний этап эволюции производства и промышленности, переход к которому был подготовлен тотальной цифровизацией, происходящей с начала XXI века. Рассмотрим ключевые события последних трёх столетий, которые повлияли на то, как мы производим и потребляем товары.

Первая промышленная революция, происходившая в Англии в 1740–1780 гг., была обусловлена началом применения на заводах и фабриках механизмов, приводившихся в действие силой пара, что привело к значительному росту выпуска продукции и эффективности производства. Применение механизмов с паровым приводом ознаменовало собой стремительный переход от традиционной модели надомного изготовления продукции, когда товары производились вручную в небольших мастерских, к более централизованной и механизированной системе производства. Этому способствовало появление новых технологических решений, таких как паровой двигатель и механический ткацкий станок, а также развитие транспорта, такого как железные дороги и пароходы.

Первый паровой двигатель был изобретён в Англии Томасом Ньюкоменом в 1712 году, хотя пальму первенства часто приписывают Джеймсу Уатту, создавшему улучшенную версию парового двигателя в 1770-х годах. Первый автоматизированный ткацкий станок был создан английским изобретателем Эдмундом Картрайтом в 1784 году. Британский инженер-механик Джордж Стивенсон приобрёл всемирную известность благодаря изобретённому им паровозу и считается одним из «отцов» железных дорог. Первая железная дорога была построена в Англии в 1825 году между Стоктоном и Дарлингтоном.

Со временем промышленная революция начала распространяться на другие страны Европы и США. Так в Соединённых Штатах в 1807 году был построен первый пароход американским инженером и изобретателем Робертом Фултоном.

Вторая промышленная революция, которая началась в конце XIX века, была связана с началом использования на производстве электричества и привела к массовому производству товаров и появлению первых конвейеров. Эта революция охарактеризовалась развитием новых технологий, таких как двигатели внутреннего сгорания, телеграф и телефон, а также появлением крупных заводов и сборочных линий.

Электродвигатели стали важнейшим изобретением второй промышленной революции. Первый практический электродвигатель был разработан британским учёным Майклом Фарадеем в 1821 году, хотя коммерческое производство электродвигателей началось только в 1870-х годах. В начале XX века разработанный Николой Тесла двигатель переменного тока сделал электродвигатели ещё более эффективными и широко используемыми в промышленности.

Изобретателем первого двигателя внутреннего сгорания стал бельгийский изобретатель Жан Этьен Ленуар, который запатентовал первый промышленный образец одноцилиндрового двухтактного газового двигателя в 1860 году. А первая сборочная линия автомобилей была построена в США предпринимателем и изобретателем Рэнсомом Олдсом в 1901 году.

В 1840 году американец Сэмюэл Морзе запатентовал своё самое знаменитое изобретение – электромагнитный пишущий телеграф. Стоит отметить, что первый образец электромагнитного телеграфа создал российский учёный Павел Львович Шиллинг в 1832 году. Первый телефон был запатентован американским изобретателем Александром Грэмом Беллом в 1876 году.

Следствием второй промышленной революции явился подъём капиталистической экономики, который привёл к созданию и росту крупных корпораций, развитию банковского капитала и концентрации богатства и власти.

Третья промышленная революция, также известная как цифровая революция, началась в конце XX века и продолжается до сих пор. Она была отмечена изобретением и развитием компьютеров, Интернета и цифровых технологий, которые оказали огромное влияние на то, как мы общаемся, трудимся и потребляем товары и услуги.

Изобретение первого компьютера приписывают английскому математику Чарльзу Бэббиджу, который в середине XIX века создал аналитическую машину для решения сложных математических задач, которую считают первым прообразом современного компьютера. Дальнейшее развитие этой машины позволило сделать её программируемой и предусматривало наличие условной передачи управления, подпрограмм и циклов. Для ввода программ использовались перфокарты. При прямом участии Чарльза Бэббиджа созданы поперечно-строгальный, токарно-револьверный станки, разработана технология изготовления зубчатых колёс литьём под давлением.

Первая вычислительная машина без движущихся частей, задуманная в 1939 году американцами Джоном Атанасовым и Клиффордом Берри в целях решения систем линейных уравнений была успешно собрана и протестирована в 1942 году. Одним из первых электронных компьютеров стал компьютер Elliott/NRDC 401 MkI, разработанный британской электротехнической компанией «Elliott Brothers» в 1952 году, эта вычислительная машина достигала 4 метров в длину и весила более 1 тонны.

В 1965 году американский инженер и учёный в области информационных технологий и компьютерных сетей Лоуренс Робертс впервые заставил два отдельных компьютера в разных местах «разговаривать» друг с другом. В дальнейшем Лоуренс Робертс стал одним из основателей сети ARPANET – предшественника современного Интернета.

Создание Интернета приписывается команде американских учёных во главе с компьютерщиками Винтом Серфом и Бобом Каном, которые в 1974 году изобрели новый метод, называемый протоколом управления передачей, широко известный сейчас как TCP/IP, который позволял компьютерам «говорить» на одном языке и объединить между собой самые разные компьютеры и локальные сети. Это помогло сети ARPANET превратиться в Интернет, который мы используем сегодня. Интернет изначально разрабатывался как способ обмена информацией между учёными и исследователями, но в 1980-х годах он быстро разросся и превратился в глобальную сеть, соединяющую миллиарды людей и устройств. Винту Серфу приписывают первое письменное использование слова «интернет».

Одним из самых значимых достижений, которые дали нам цифровые технологии, является возможность подключаться и общаться с людьми по всему миру в режиме реального времени. Интернет изменил нашу повседневную жизнь, позволил получить доступ к информации, сделал этот мир более взаимосвязанным и доступным. Кроме того, цифровые технологии произвели революцию в сфере услуг, включая здравоохранение, развлечения, транспорт, туризм и т.д., создавая при этом более комфортные условия для жизни людей во всем мире.

Цифровая революция привела к невиданному росту и глобализации мировой экономики, развитию кооперации и формированию финансовых рынков. Третья промышленная революция помимо подъёма экономики позволила развивать новые бизнес-модели, такие как электронная коммерция и экономика совместного потребления.

Существует множество статистических данных, демонстрирующих огромный масштаб и потенциал роста цифровых технологий в мировой экономике:

в 2021 году в мире насчитывалось более 4,8 миллиарда активных пользователей Интернета, что уже составляло более 60% населения Земли (источник – «Datareportal»);

число подключённых устройств в мире вырастет с 13,8 миллиарда в 2021 году до 38,6 миллиарда в 2025 году (источник – «Statista»);

мировой рынок электронной коммерции вырастет с 4,2 триллиона долларов в 2020 году до 6,3 триллиона долларов в 2024 году (источник – «eMarketer»);

мировой рынок цифровой рекламы вырастет с 269 миллиардов долларов в 2018 году до 526 миллиардов долларов в 2024 году (источник – «Statista»);

к 2024 году мировой рынок услуг облачных вычислений достигнет 1 триллиона долларов (источник – «Canalys»);

к 2027 году стоимость мирового рынка искусственного интеллекта (AI) достигнет 733 миллиарда долларов (источник – «Fortune Business Insights»).

Цифровая революция привела к появлению нового сектора экономики – технологического, который позволяет создавать невиданные ранее продукты и услуги. Технологический сектор, также известный как индустрия высоких технологий, представляет собой категорию предприятий и отраслей промышленности, которые разрабатывают и производят передовые технологические продукты и услуги.

Индустрия высоких технологий охватывает самые разные направления деятельности, включая электронику, программное обеспечение, телекоммуникации, биотехнологии, искусственный интеллект и т.д. В последние десятилетия технологический сектор переживает стремительный рост и инновации, обусловленные цифровой революцией и достижениями в области вычислительной мощности, подключения и обработки данных.

Всё это привело к разработке новых продуктов и услуг, таких как смартфоны, социальные сети, облачные вычисления и платформы электронной коммерции. Технологический сектор оказал значительное влияние на такие отрасли экономики, как здравоохранение, транспорт и финансы, благодаря появлению новых форм автоматизации, анализа данных и коммуникации.

Бурное развитие индустрии высоких технологий создало много новых рабочих мест и стало основной движущей силой экономического роста во многих странах по всему миру. В целом, технологический сектор является важнейшей частью современной экономики, стимулирующей инновации и формирующей сегодня вектор развития человеческой цивилизации.

Четвёртая промышленная революция – это, очередной важный шаг в развитии производства и бизнеса, он представляет собой переход к более подключённому, автоматизированному и управляемому данными способу ведения бизнеса. Индустрия 4.0 революционизирует способы проектирования, разработки и производства продуктов, сможет создать новые возможности для инноваций и роста, разрушит традиционные бизнес-модели и сформирует новые, соответствующие происходящим на наших глазах в мире стремительным изменениям.

Технологии и тенденции, лежащие в основе Индустрии 4.0

Чтобы бизнес успешно развивался в условиях четвёртой промышленной революции, его владельцам неизбежно придётся использовать инновации, такие как искусственный интеллект (AI), Интернет вещей (IoT), робототехника, 3D-печать, продвинутая аналитика и т.д. Для получения конкурентных преимуществ в бизнесе необходимо будет уметь собирать и анализировать большие объёмы данных в режиме реального времени и использовать эти данные для оптимизации своих операций и создания новых продуктов и услуг.

Предприниматели в новых условиях должны быть гибкими и адаптируемыми, способными быстро реагировать на меняющиеся рыночные условия и потребности клиентов. Сотрудничество с другими предприятиями и заинтересованными сторонами будет иметь ключевое значение для устойчивого развития и ответственного использования ресурсов. В конечном счёте, именно те предприятия, которые смогут успешно встроиться в четвёртую промышленную революцию, будут процветать в XXI веке.

Индустрия 4.0 обусловлена рядом технологий и тенденций, которые обеспечивают новый уровень эффективности и производительности во многих областях деятельности человека: сфере материального производства (промышленность, добыча полезных ископаемых, сельское хозяйство и т.д.), интеллектуальной сфере (наука, искусство, программирование и т.д.), сфере услуг (образование, здравоохранение, транспорт, торговля, предпринимательство, туризм и т.д.).

Одними из ключевых технологий и тенденций, определяющих Индустрию 4.0, являются:

1. Интернет вещей (IoT).

Использование датчиков, считывающих и принимающих устройств и другой аппаратуры для подключения оборудования к Интернету, что позволяет отправлять и получать необходимые данные. IoT является ключевым компонентом Индустрии 4.0, поскольку он позволяет автоматизировать и оптимизировать производственные процессы, а также отслеживать и контролировать производство и цепочки поставок.

2. Искусственный интеллект (AI).

Использование машинного обучения и других передовых алгоритмов, позволяющих компьютерам выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как принятие решений, устранение проблем и обучение. AI является важной частью Индустрии 4.0, поскольку он позволяет повысить эффективность и производительность за счёт автоматизации выполнения многих сложных задач и технологических процессов.

3. Большие данные (Big Data) и аналитика.

Использование передовых аналитических инструментов и методов для извлечения необходимой информации из больших и сложных наборов данных. Большие данные и аналитика имеют решающее значение для Индустрии 4.0, поскольку они позволяют анализировать и интерпретировать огромные объёмы данных, генерируемых устройствами IoT и другими источниками, что даёт предприятиям возможность принимать более обоснованные решения и оптимизировать свою деятельность.

4. Блокчейн.

Применение децентрализованной и распределённой цифровой книги, которая обеспечивает безопасное и прозрачное отслеживание транзакций и данных. Блокчейн является важной частью Индустрии 4.0, поскольку он позволяет создавать безопасные и прозрачные цепочки поставок и другие бизнес-процессы.

5. Кибербезопасность.

Использование специальных программ для защиты от киберугроз и атак, обеспечивающих безопасность данных и сетей, также является важным аспектом управления и использования передовых технологий. С ростом использования подключённых устройств и систем кибербезопасность становится первостепенной компонентой в Индустрии 4.0.

Следует отметить, что четвёртая промышленная революция заключается не только во внедрении конкретных технологий, но и в том, как эти технологии используются и интегрируются в бизнес-процессы и экономические системы. Индустрия 4.0 потребует целостного подхода к управлению и использованию этих технологий, а также готовности адаптироваться и принимать изменения. Это означает, что компании и организации должны не только инвестировать в правильные технологии, но и иметь правильные процессы, системы и возможности для их эффективного использования и извлечения выгоды.

Технологии и тенденции, лежащие в основе Индустрии 4.0, открывают новые уровни эффективности и производительности в различных отраслях промышленности и особенно на предприятиях с высокой добавленной стоимостью продукта, изменяют способы проектирования, разработки и производства товаров и услуг. При этом, важно осознавать потенциальные риски и проблемы, связанные с новыми технологическими достижениями, своевременно разрабатывать стратегии управления для эффективного использования прорывных технологий. В следующих главах книги по мере углубления в различные аспекты Индустрии 4.0 мы рассмотрим, как она меняет будущее производства и связанных с ним отношений.

Глава 2. Интернет вещей (IoT)

«Интернет вещей – это преобразующая технология, которая подключает устройства и машины к Интернету, позволяя им общаться и обмениваться данными в режиме реального времени».

Автор

Что такое Интернет вещей

Интернет вещей (IoT) – это термин, используемый для описания растущей сети подключённых устройств и систем, которые могут общаться и обмениваться данными через Интернет. Интернет вещей включает в себя широкий спектр устройств, от интеллектуальных термостатов и бытовых приборов до промышленных машин и оборудования, транспортных систем и инфраструктуры. Эти устройства оснащены датчиками, процессорами и другими приборами, которые позволяют им собирать и передавать данные, а также управлять ими удалённо.

Интернет вещей является ключевым компонентом Индустрии 4.0, поскольку он позволяет автоматизировать и оптимизировать производственные процессы, а также отслеживать и контролировать производство и цепочки поставок. У него также есть потенциал для включения новых бизнес-моделей и приложений, таких как удалённый мониторинг и дистанционное обслуживание, прогнозная аналитика и персонализированные услуги.

Интернет вещей поддерживается рядом технологических решений, таких как датчики, беспроводная связь и облачные вычисления, которые позволяют собирать, передавать и анализировать данные. Он также опирается на разработку стандартов и протоколов для функциональной совместимости устройств, а также на формирование инфраструктуры и сетей, которые могут поддерживать масштаб и сложность IoT.

Рост Интернета вещей обусловлен рядом факторов, в том числе беспрецедентным ростом количества и повышением доступности подключённых устройств, разработкой новых приложений и услуг, а также большим спросом на более эффективные и персонализированные возможности.

IoT позволяет предпринимателям использовать ряд новых приложений и услуг, таких как удалённый мониторинг и обслуживание, прогнозная аналитика и персонализированный опыт. Он также позволяет создавать новые бизнес-модели, такие как экономика совместного потребления, и стимулирует разработку новых продуктов и услуг, которые ранее были не реализуемы.

Существует немало примеров того, как IoT уже используется в промышленности и бизнесе:

«умные» дома и здания. Устройствами Интернета вещей, такими как интеллектуальные термостаты, системы освещения и безопасности, можно управлять и автоматизировать их работу с помощью центрального узла или мобильного приложения. Это обеспечивает более эффективное использование энергии, экономию средств и повышенную безопасность;

прогнозируемое техническое обслуживание. Датчики IoT могут использоваться для мониторинга машин и оборудования в режиме реального времени, что позволяет проводить своевременное техническое обслуживание и сокращать время простоя и затраты на ремонт;

управление логистикой и цепочками поставок. Устройства Интернета вещей можно использовать для отслеживания поставок, контроля уровня запасов и оптимизации логистики и операций цепочки поставок;

сельское хозяйство. Датчики IoT могут использоваться для мониторинга состояния посевов, уровня влажности почвы и погодных условий, позволяя фермерам принимать основанные на данных решения для повышения урожайности сельскохозяйственных культур и сокращения отходов;

носимые устройства и мониторинг здоровья. Устройства Интернета вещей, такие как умные часы и фитнес-трекеры, можно использовать для мониторинга здоровья и хорошего самочувствия, отслеживания физических нагрузок и предоставления персонализированной обратной связи пользователям.

С точки зрения развития технологий, одной из наиболее интересных областей Интернета вещей является его интеграция с искусственным интеллектом и машинным обучением. Собирая и анализируя огромные объёмы данных с устройств IoT, заинтересованные компании могут на основании получаемой информации делать прогнозы на ближайшую и долгосрочную перспективу. Это потенциально способно произвести революцию в таких сферах деятельности, как здравоохранение, финансы и транспорт.

Далее мы углубимся в различные аспекты Интернета вещей, рассмотрим его влияние на Индустрию 4.0 и будущее производства и рынка труда, ознакомимся с потенциальными рисками и проблемами, связанными с IoT, а также возможными последствиями для бизнеса, управленческих структур и общества в целом.

Как IoT используется в производстве и бизнесе

Интернет вещей может революционизировать способы функционирования производства, в настоящее время он уже используется в ряде приложений в различных секторах экономики, от сельского хозяйства и строительства до здравоохранения и транспорта, что приводит к повышению эффективности производства, сокращению отходов и улучшению результатов ведения бизнеса.

В сельском хозяйстве датчики Интернета вещей и интеллектуальные устройства используются для мониторинга состояния почвы и посевов в режиме реального времени, что позволяет фермерам принимать основанные на данных решения об орошении, удобрении и борьбе с вредителями, позволяет рационально использовать ресурсы и повышать урожайность.

В строительстве устройства с поддержкой Интернета вещей используются для мониторинга оборудования и материалов, оптимизации процессов и обеспечения безопасности на рабочих местах. Датчики IoT способны оперативно обнаруживать потенциальные опасности и своевременно предупреждать о возможности несчастных случаев, а беспилотные летательные аппараты и специальные автономные устройства могут проводить проверки и опросы быстрее и точнее, чем люди.

В здравоохранении устройства Интернета вещей используются для наблюдения за пациентами в режиме реального времени и предоставления им персонализированного ухода. Носимые устройства могут контролировать жизненно важные показатели пациента и отправлять оповещения поставщикам медицинских услуг при обнаружении аномалий, что обеспечивает более быстрое реагирование и лучшие результаты лечения. Датчики IoT применяются в больницах для отслеживания медицинского оборудования и расходных материалов, что уменьшает количество отходов и повышает эффективность использования.

На транспорте устройства Интернета вещей используются для оптимизации транспортных услуг и повышения безопасности. Датчики IoT могут отслеживать местоположение и состояние грузов в пути, что позволяет улучшать логистику и снижать затраты. Разрабатываются автономные транспортные средства и беспилотные летательные аппараты, которые могут осуществлять транспортные услуги более безопасно и эффективно, чем транспорт, управляемый непосредственно человеком.

В целом, Интернет вещей обладает большим потенциалом для прогрессивных преобразований в производстве и бизнесе, и мы вправе ожидать от внедрения IoT ещё больших инноваций и достижений в ближайшие годы поскольку технологии продолжают развиваться и становятся всё более совершенными.

Рассмотрим самые распространённые способы использования Интернета вещей в производстве и бизнесе:

автоматизация и оптимизация производственных процессов. IoT позволяет автоматизировать и оптимизировать производственные процессы, обеспечивая мониторинг и управление оборудованием и различными системами в режиме реального времени. Это приводит к повышению эффективности и производительности, а также к снижению затрат и отходов производства;

отслеживание и мониторинг технологических цепочек производства и графиков поставок. Интернет вещей позволяет отслеживать и контролировать цепочки производства и поставок, обеспечивая сбор и анализ данных в режиме реального времени из нескольких источников. Это даёт улучшение видимости и контроля операций, а также позволяет выявлять новые возможности для оптимизации и улучшения;

профилактическое обслуживание. IoT позволяет осуществлять контроль состояния оборудования и функционирования систем в режиме реального времени, что позволяет на раннем этапе обнаруживать потенциальные проблемы и планировать техническое обслуживание и ремонт. Это помогает сократить время простоя и увеличить срок службы оборудования, а также повысить безопасность и уменьшить затраты;

контроль качества и отслеживание продукции. IoT даёт возможность в режиме реального времени отслеживать результаты деятельности производства и соответствие продукции требованиям заказчика, позволяя своевременно выявлять проблемы с качеством и отслеживать состояние продукции по всей цепочке поставок. Это даёт улучшение качества выпускаемой продукции, снижает риски дефектов и отзывов, повышает спрос и реализацию;

управление энергопотреблением и устойчивость. Интернет вещей в режиме реального времени обеспечивает контроль использования энергии в производстве и других сферах деятельности, позволяя выявлять возможности для экономии энергии и внедрять более устойчивые методы энергопотребления;

безопасность и обучение работников. IoT следует использовать для мониторинга состояния охраны труда и безопасности производства, а также профессионального обучения работников в производственной и других сферах деятельности, позволяя собирать и анализировать данные с датчиков, регистраторов, камер видеонаблюдения и других источников в режиме реального времени с целью повышения безопасности и снижения риска несчастных случаев и травм работников при выполнении своих профессиональных обязанностей;

индивидуализированные и персонализированные продукты. Интернет вещей позволяет производить продукты с учётом индивидуальных запросов и персональных предпочтений потребителей, обеспечивая сбор и анализ данных из доступных источников в режиме реального времени. Это даёт возможность разрабатывать новые продукты, адаптированные к конкретным потребностям и предпочтениям людей;

вовлечение и лояльность клиентов. IoT можно использовать для привлечения и удержания клиентов, предоставляя каждому из них персонализированный опыт и настраиваемые индивидуальные услуги, такие как персональные рекомендации и поддержка в режиме реального времени.

В целом, Интернет вещей обеспечивает новый уровень эффективности и производительности во всех сферах деятельности человека и может революционизировать способы проектирования, разработки и производства продуктов. Он позволяет создавать новые бизнес-модели и приложения, а также стимулирует разработку новых, ранее не существовавших, продуктов и услуг. При всей значимости Интернета вещей в Индустрии 4.0 следует учитывать, связанные с ним, потенциальные риски и проблемы, своевременно разрабатывать стратегии для эффективного управления и использования IoT.

Преимущества и проблематика Интернета вещей в Индустрии 4.0

Интернет вещей предоставляет производителям очевидные преимущества, давая возможность оптимизировать свои операции, обеспечить новый уровень эффективности, производительности и индивидуальной настройки за счёт анализа данных в режиме реального времени и автоматизации.

Интегрируя устройства IoT в производственные процессы, предприятия получат достоверную информацию о производительности машин, логистике цепочки поставок и контроле качества продукции. Такой уровень подключения обеспечит более эффективное принятие решений и упреждающее техническое обслуживание, сокращая время простоя и непроизводительные затраты.

Устройства Интернета вещей могут отслеживать и собирать данные о различных аспектах производственного процесса, включая потребление энергии, производительность машин и качество продукции. Анализ этих данных в режиме реального времени позволит производителям выявлять и устранять недостатки, оптимизировать производственные графики и сокращать отходы. Такой уровень понимания операционной деятельности поможет компаниям сэкономить деньги, повысить рентабельность производства и улучшить результаты своей деятельности.

Ещё одним преимуществом Интернета вещей в промышленности является повышенная безопасность. Устройства IoT могут отслеживать условия окружающей среды, такие как температура, давление, влажность или наличие в воздухе вредных веществ, обеспечивать охрану труда работников, своевременно обнаруживая потенциальные опасности на рабочем месте. IoT позволяет осуществлять мониторинг и оповещение в режиме реального времени, снижая риск несчастных случаев и травм. Кроме того, устройства Интернета вещей могут контролировать деятельность сотрудников, гарантируя соблюдение ими протоколов безопасности.

Чрезмерно раздутый бюрократический аппарат является бременем для всех россиян, замедляя процесс принятия решений и препятствуя прогрессу. Интернет вещей приведёт к сокращению административного и надзорного персонала, как в промышленности, так и в государственном управлении. Внедряя устройства и решения IoT, предприятия и правительственные учреждения могут автоматизировать и оптимизировать многие процессы, повысить эффективность выполнения задач, которые сегодня осуществляются административными и надзорными работниками, таких как сбор и анализ данных, управление материальными ресурсами, контроль качества и т.д.

IoT не только уменьшает нагрузку на работников, но и сводит к минимуму риск ошибок, повышает производительность труда, позволяет осуществлять мониторинг операций в режиме реального времени и предоставляет ценную информацию о потенциальных проблемах, позволяя принимать своевременные и адекватные управленческие решения.

Чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами Интернета вещей в промышленности, предприятия должны инвестировать в необходимую инфраструктуру и технологии. Это включает в себя модернизацию устаревших систем и оборудования, инвестиции в новые устройства IoT, а также наём или подготовку персонала, обученного управлению и анализу больших объёмов данных.

Для успешного внедрения Интернета вещей требуется соответствующая политика компании, подразумевающая приверженность внедрению этой технологии и её использованию для стимулирования инноваций и повышения эффективности производства. В процессе своего развития IoT может создавать ряд проблем и рисков, в частности проблемы обеспечения безопасности и конфиденциальности, а также риски сбоев и непредвиденных последствий.

Пожалуй, самым важным аспектом управления и использования Интернета вещей является защита от киберугроз или хакерских атак, а также обеспечение безопасности и конфиденциальности данных и систем. Крайне важно, чтобы компании внедряли надёжные меры кибербезопасности для защиты от вредоносного внешнего воздействия.

По мере того, как всё больше устройств подключается к Интернету, возрастает риск кибератак. Промышленные системы особенно уязвимы для этих атак, поскольку они часто имеют устаревшее программное обеспечение и не имеют надлежащих протоколов безопасности. Киберугрозы и хакерские атаки становятся всё более распространёнными в современном цифровом мире, причём, с серьёзными рисками и последствиями таких атак сталкиваются как компании, так и частные лица. Наиболее распространённые виды киберугроз включают: вредоносное программное обеспечение (ПО), программы-вымогатели, фишинговые мошенничества и атаки типа «отказ в обслуживании».

Одним из недавних примеров хакерской атаки является взлом в 2020 году американской компании «SolarWinds», работающей в области информационных технологий, который затронул многочисленные организации, включая правительственные учреждения и компании США из списка «Fortune 500». Взлом был связан с вредоносным ПО, которое было внедрено в обновления программного обеспечения для платформы «Orion» компании «SolarWinds», что позволило хакерам получить доступ к конфиденциальной информации и системам.

Другим примером является атака в 2017 году программы-вымогателя «WannaCry», которая затронула сотни тысяч компьютеров в более чем 150 странах. Атака зашифровала файлы пользователей и потребовала оплаты в обмен на ключ дешифрования, что привело к значительным сбоям в работе и финансовым потерям для компаний и частных лиц.

Распространение устройств Интернета вещей привело к появлению новых угроз безопасности, поскольку многие из этих устройств имеют слабые функции безопасности или пароли по умолчанию, которые можно легко взломать. В 2016 году атака ботнета «Mirai» использовала устройства IoT для запуска масштабной распределённой атаки типа «отказ в обслуживании» на провайдера интернет-инфраструктуры «Dyn», что привело к массовым сбоям в работе популярных веб-сайтов и сервисов.

Ещё одной проблемой является конфиденциальность данных Интернета вещей, таких как персональные данные клиентов или сведения, представляющие собой интеллектуальную собственность. Использование IoT, управление огромным объёмом данных, требуют обеспечения конфиденциальности и безопасности. Компании должны уметь интерпретировать и анализировать данные для привлечения клиентов и повышения их лояльности, предоставления своим клиентам ценной информации и персонализированного опыта. Для решения проблемы конфиденциальности, потребуется внедрять передовые методы анализа данных и машинного обучения, чтобы лучше понимать, использовать и защищать данные, генерируемые устройствами Интернета вещей.

Безопасность данных и прозрачность того, как компанией используются персональные данные клиентов, обеспечивается применением технологии блокчейн. Блокчейн может обеспечить безопасный и децентрализованный способ хранения данных Интернета вещей и управления ими, гарантируя, что они не будут подделаны или к ним не будут иметь доступа неавторизованные стороны. Это поможет компании укрепить доверие клиентов и обеспечить конкурентное преимущество на рынке.

В целом, Интернет вещей открывает огромный потенциал для промышленности, позволяя предприятиям оптимизировать свои операции, уменьшить затраты, повысить эффективность и безопасность. Внедряя IoT и инвестируя в необходимую инфраструктуру и технологии, предприятия могут оставаться конкурентоспособными во всё более взаимосвязанном и управляемом данными мире Индустрии 4.0.

Глава 3. Искусственный интеллект (AI)

«Искусственный интеллект способен произвести революцию во всех аспектах нашей жизни, от того, как мы трудимся и общаемся, до того, как мы потребляем и взаимодействуем с окружающим миром, и будет движущей силой инноваций и прогресса в ближайшие десятилетия».

Автор

Что такое AI

Искусственный интеллект (AI) относится к использованию передовых алгоритмов, позволяющих компьютерам выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как принятие решений, устранение проблем и обучение. Искусственный интеллект – это, быстро развивающаяся область знания, которая предполагает создание интеллектуальных машин, способных учиться на опыте и адаптироваться к новым ситуациям, что со временем делает их всё более эффективными и универсальными.

В настоящее время наука различает три основных типа искусственного интеллекта:

Artificial Narrow Intelligence (ANI) – ограниченный искусственный интеллект, который полностью подчинён человеку, может решать задачи только в рамках заданной области и не способен на самостоятельные действия и развитие. Это полностью доступный сейчас тип искусственного интеллекта, применяемый в голосовых помощниках, системах виртуальной реальности, рекомендательных механизмах, компьютерных играх, аналитике и других решениях;

Artificial General Intelligence (AGI) – общий или «сильный» искусственный интеллект, который способен превосходить людей при выполнении любой интеллектуальной задачи и может воспроизвести когнитивные способности человеческого мозга. При решении незнакомой задачи AGI может использовать нечёткую логику для применения знаний из одной области к другой и автономного поиска решения задачи. Эти машины способны учиться через вводимые данные и опыт, постоянно развивать свои способности с течением времени и планировать будущее. Хотя исследователи искусственного интеллекта как в академических кругах, так и в частном секторе инвестируют в создание общего искусственного интеллекта, сегодня он существует только как теоретическая концепция, а не материальная реальность;

Artificial Super Intelligence (ASI) – суперинтеллект, который превосходит человеческий разум во всех областях и вероятно станет незаменимым помощником человечества в отдалённом будущем, способным решать самые сложные проблемы, стимулировать научные открытия и создавать новые возможности для улучшения качества жизни. Различные сценарии развития человечества зависят от того, сможем ли мы создать суперинтеллект, который будет служить нашим интересам и целям, и сможем ли мы его полностью контролировать.

Примерами ограниченного AI сегодня являются самоуправляемые автомобили, которые предназначены для выполнения конкретной задачи управления транспортным средством, и голосовые помощники, которые предназначены для понимания и реагирования на голосовые команды человека. ANI также используется в производстве (автоматизация сборочных линий), в банковской сфере (чат-боты, распознавание клиентов, оценка рисков), логистике, торговле и других сферах деятельности.

Разработка общего искусственного интеллекта (AGI) идёт с применением различных способов, в том числе с помощью алгоритмов машинного обучения (ML), которые позволяют компьютерным системам учиться и адаптироваться к изменяющимся данным с течением времени, а также алгоритмов обработки естественного языка (NLP), которые позволяют компьютерам понимать и интерпретировать человеческий язык. AGI ещё в значительной степени теоретичен и не имеет широкого применения, поскольку требует разработки алгоритмов машинного обучения, позволяющих компьютерным системам учиться и адаптироваться более общим и гибким образом.

Машинное обучение (ML) позволяет искусственному интеллекту обучаться без непосредственных инструкций за счёт автономного использования математических моделей данных. При помощи алгоритмов машинного обучения выявляются закономерности в данных, на основе которых создаётся модель данных для прогнозирования. Чем больше данных обрабатывает такая модель и чем дольше она используется, тем точнее становятся результаты.

Это очень похоже на то, как человек оттачивает навыки на практике с течением времени. Благодаря адаптивному характеру ML оно отлично подходит для сценариев, в которых данные постоянно изменяются или написать код для решения задачи фактически невозможно. Глубокое обучение – это, более продвинутая форма машинного обучения, которая включает в себя использование нейронных сетей, которые моделируются по образцу структуры человеческого мозга.

С помощью алгоритмов обработки естественного языка NLP программисты пытаются научить компьютеры читать, интерпретировать, понимать и использовать человеческий язык так же, как это делают люди. Сегодня NLP применяется во многих сферах, в том числе в голосовых помощниках, автоматических переводах и фильтрации текста.

Развитие искусственного интеллекта обусловлено рядом факторов, в том числе растущей доступностью данных и вычислительной мощности, разработкой новых алгоритмов и методов, а также спросом на более эффективные и персонализированные возможности компьютерных систем. AI можно использовать для анализа больших объёмов данных и создания прогнозов или решений на основе этих данных, а также интегрировать в широкий спектр систем и приложений, таких как производственные процессы, транспортные системы и здравоохранение.

Искусственный интеллект – это кульминация человеческой изобретательности и технического прогресса, новаторская парадигма, выходящая за рамки традиционных вычислений. По своей сути AI представляет собой стремление наполнить машины интеллектом, подобным человеческому, что позволит им воспринимать, рассуждать, учиться и адаптироваться. Он включает в себя широкий спектр передовых технологий, включая машинное обучение, глубокое обучение, обработку естественного языка и компьютерное зрение, которые взаимодействуют и объединяются для имитации когнитивных способностей машин. AI – не просто инструмент, это катализатор, толкающий нас в эпоху беспрецедентных возможностей.

Бен Гертцель – американский учёный, футуролог, специалист по финансовому прогнозированию и ведущий специалист в области искусственного интеллекта, считает, что человечество уже в ближайшие годы может создать AI, который будет таким же умным, как люди. Б. Гертцеля называют «отцом AGI», так как с его подачи в начале 2000-х годов термин «искусственный общий интеллект» (AGI) начал популяризироваться.

В своем выступлении на «AI SUMMIT 2024» (конференции о перспективах применения AI в бизнесе и управлении) учёный отметил, что исследования в области искусственного интеллекта вступают в период экспоненциального роста, и приближаются к точке «сингулярности AI» – моменту в истории человечества, когда искусственный общий интеллект (AGI) превзойдет человеческий интеллект и вне зависимости от исходных обучающих данных станет неконтролируемым и непредсказуемым.

Б. Гертцель предположил, что человечество уже к 2030 году создаст первый AGI, который при получении доступа к собственному коду сможет его переписывать и очень быстро эволюционирует в искусственный сверхразум (ASI), обладающий когнитивными и вычислительными мощностями всей человеческой цивилизации.

Искусственный интеллект может до неузнаваемости изменить наш мир, охватывая все сферы деятельности человека, он является движущей силой и ключевым компонентом Индустрии 4.0. Далее мы рассмотрим различные аспекты искусственного интеллекта и его влияние на будущее производства и бизнеса, а также потенциальные риски и проблемы, связанные с развитием AI.

Применение AI в производстве и бизнесе

Обладая способностью анализировать огромные объёмы данных, извлекать из них уроки и делать достоверные прогнозы, искусственный интеллект может произвести революцию в широком спектре секторов экономики – от здравоохранения и транспорта до финансов и производства. Автоматизируя рутинные задачи и предоставляя аналитическую информацию в режиме реального времени, AI поможет бизнесу стать более эффективным, продуктивным и прибыльным.

Существуют различные направления развития искусственного интеллекта, которые можно классифицировать исходя из его возможностей и заданных характеристик. Одними из ключевых форм AI и способов его применения в производстве и бизнесе являются:

AI на основе правил – эти системы AI предназначены для выполнения определённых задач или принятия решений на основе набора предопределённых правил или условий. Обычно они используются в простых или чётко определенных средах, например, в производственных процессах или при автоматизации выполнения простых задач. Примерами систем AI на основе правил в производстве являются роботы, запрограммированные на выполнение конкретных технологических операций, таких как перемещение грузов, сварка или сборка, а также системы контроля качества, предназначенные для выявления дефектов или отклонений от заранее определённых стандартов;

AI с машинным обучением – эти системы AI созданы для автономного обучения и адаптации с течением времени путём анализа данных и корректировки своего поведения на основе этих данных. Их можно обучить выполнению широкого круга задач и использовать в производстве и других сферах деятельности для анализа данных, выявления закономерностей, а также для прогнозирования или принятия решений. Примерами машинного обучения AI в производстве являются системы, которые используются для оптимизации производственных процессов, прогнозирования отказов оборудования или выявления тенденций и закономерностей в данных;

AI обработки естественного языка (NLP) – системы AI NLP предназначены для понимания и интерпретации человеческого языка и могут использоваться для облегчения общения между людьми и машинами или для анализа и обработки больших объёмов текстовых данных. Их можно использовать в производстве и бизнесе для улучшения обслуживания клиентов, поддержки и взаимодействия, а также для анализа отзывов и настроений клиентов. Примерами систем AI NLP являются чат-боты, которые используются для поддержки клиентов или ответов на часто задаваемые вопросы, а также системы, которые используются для анализа отзывов клиентов или выявления тенденций и возможностей улучшения;

AI для робототехники – эти системы AI используются для управления роботами и могут применяться в производстве и бизнесе для автоматизации операций и технологических процессов. Их можно использовать для выполнения повторяющихся, опасных или требующих высокой точности задач и интегрировать в широкий спектр систем и приложений. Примерами таких систем AI в производстве являются роботы, которые используются для сборки, сварки или упаковки, а также системы, которые используются для транспортировки материалов или готовой продукции на предприятии.

Область применения искусственного интеллекта обширна: финансы, медицина, промышленность, сельское хозяйство, транспорт, коммерция, образование, энергетика и т.д., при этом каждый из способов применения AI имеет свои отличительные особенности. Сегодня искусственный интеллект используется везде, где требуется обрабатывать и систематизировать большие объёмы данных, а также давать обоснованные прогнозы.

В финансовой сфере искусственный интеллект применяется в технологиях биометрической идентификации, fraud-мониторинга, распознавания документов, выявления нетипичной финансовой активности и т.д. Искусственный интеллект помогает выявлять мошенничества, оценивать риски и управлять инвестиционными портфелями. Владельцы бизнеса и инвесторы используют AI с машинным обучением и нейросети для анализа финансовых отчётов компаний, изучения конъюнктуры и прогнозирования рыночных трендов, управления рисками и принятия финансовых решений.

Искусственный интеллект может изменить методы работы финансовых учреждений. Обладая способностью обрабатывать огромные объёмы данных и выполнять сложный анализ, AI имеет большой потенциал для улучшения различных аспектов финансовой индустрии.

Одной из областей, на которую AI уже оказывает глубокое влияние, является оценка рисков и управление ими. Используя передовые алгоритмы машинного обучения, финансовые учреждения могут эффективно оценивать платёжеспособность заёмщика, выявлять потенциальные риски и принимать достоверные кредитные решения. Системы на основе AI анализируют рыночные тенденции, финансовые истории и модели поведения клиентов для создания комплексных профилей рисков, что позволяет банкам предлагать индивидуальные финансовые продукты и услуги, сводя к минимуму вероятность убытков.

Искусственный интеллект может революционизировать инновационные стратегии и управление инвестиционным портфелем. Благодаря сложному анализу данных и прогнозному моделированию AI может анализировать огромные объёмы финансовых данных в режиме реального времени, выявляя закономерности и тенденции, которые могут остаться незамеченными аналитиками. Это даст инвесторам возможность принимать более обоснованные решения, оптимизировать распределение портфеля и использовать выгодные инвестиционные возможности.

AI играет решающую роль в обнаружении и предотвращении мошенничества в финансовом секторе. Постоянно отслеживая транзакции, поведение клиентов и действия в сети, системы на основе AI быстро выявляют аномалии и закономерности, свидетельствующие о мошеннических действиях. Этот упреждающий подход помогает финансовым учреждениям более эффективно бороться с мошенничеством, защищая интересы клиентов и обеспечивая устойчивость финансовой системы.

Кроме того, искусственный интеллект позволяет улучшить качество обслуживания клиентов, предлагая персонализированные финансовые услуги. Благодаря анализу данных о клиентах алгоритмы AI могут генерировать персональные рекомендации, финансовые консультации и индивидуальные предложения продуктов. Этот уровень персонализации может привести к более высокой удовлетворённости, увеличению вовлечённости и большей лояльности клиентов.

В здравоохранении используется способность AI обрабатывать и сопоставлять огромные базы данных. Внедрение искусственного интеллекта в медицине происходит во всё больших масштабах, использование AI и машинного обучения оказывает существенную помощь в диагностике, лечении и управлении различными заболеваниями, позволяет автоматизировать рутинные задачи, такие как ведение медицинской документации.

Искусственный интеллект используется для создания персонализированных планов лечения и мониторинга результатов лечения пациентов в режиме реального времени, он также помогает в медицинских исследованиях, анализируя большие объёмы данных для определения потенциальных мишеней для лекарств и создания более эффективных методов лечения. Использование информации о ДНК и семейной истории болезней позволяет выявлять генетическую предрасположенность к патологиям и осуществлять индивидуальное медицинское обслуживание пациентов. Сегодня искусственный интеллект, разработанный компанией «Toshiba», выдаёт медицинские прогнозы с точностью 96%.

Одной из областей здравоохранения, в которой искусственный интеллект бурно развивается, является медицинская визуализация и диагностика. Алгоритмы на основе AI позволяют анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, компьютерная и магнитно-резонансная томография, способствуя точному обнаружению аномалий и помогая радиологам ставить правильные диагнозы. Например, алгоритмы искусственного интеллекта помогают в раннем диагностировании рака, выявляя тонкие закономерности или отклонения от нормы, которые человеческому глазу бывает трудно различить. Это не только повышает точность диагнозов, но и ускоряет проведение критических медицинских вмешательств.

Не вызывает сомнений, что искусственный интеллект внесёт свой вклад в персонализированную медицину, используя данные о пациентах и генетическую информацию. Анализируя генетический профиль человека, историю болезней и факторы образа жизни, алгоритмы AI помогут определить генетическую предрасположенность к определённым заболеваниям и разработать индивидуальные планы лечения. Это позволит медицинским работникам оказывать персонализированную помощь, оптимизировать стратегии лечения и улучшать показатели исцеления пациентов.

AI также незаменим при оптимизации административных задач и повышении эффективности здравоохранения. Благодаря автоматизации рутинных административных процессов, таких как управление медицинскими записями и планирование встреч, системы искусственного интеллекта высвобождают драгоценное время медицинских работников, чтобы они могли сосредоточиться на непосредственном уходе за пациентами. Кроме того, чат-боты и виртуальные помощники на основе AI могут предоставлять пациентам точную информацию, отвечать на их вопросы и предлагать базовые медицинские рекомендации, улучшая доступ к медицинским услугам и снижая нагрузку на поставщиков этих услуг.

Искусственный интеллект произведёт революцию в медицинских исследованиях и разработке лекарств. Анализируя огромное количество медицинской литературы, данных пациентов и результатов клинических испытаний, алгоритмы AI могут определять потенциальные мишени для лекарств, предсказывать их эффективность и способствовать разработке инновационных методов лечения. Этот ускоренный исследовательский процесс позволит открывать прорывные методы лечения и повышать общую эффективность новых лекарств.

В промышленности искусственный интеллект необходим для оптимизации производства, улучшения управления цепочками поставок, выстраивания более эффективных и гибких производственных связей и снижения затрат. Системы искусственного интеллекта используются для автоматизации технологических процессов, бесперебойного обеспечения расходными материалами, наблюдения за работой оборудования, контроля качества продукции и т.д.

Чаще всего автоматизируются операции, выполняемые на конвейере при массовом производстве. В настоящее время ведутся работы по проектированию и строительству полностью автоматизированных заводов, где вся организация будет доверена искусственному интеллекту. «Умные» заводы, используя системы на базе AI, смогут осуществлять мониторинг и управление производственными линиями, своевременно выявлять и устранять неполадки оборудования в режиме реального времени, прогнозировать потребности в материалах и техническом обслуживании для исключения простоев.

Строительство полностью автоматизированных заводов, где искусственный интеллект берёт на себя сквозное управление и принятие решений, является свидетельством преобразующего потенциала AI в промышленности. Эти заводы используют технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, компьютерное зрение и робототехника, для обеспечения автономных производственных процессов, адаптивного производства в реальном времени и профилактического обслуживания. В результате производство становится более динамичным, гибким и способным реагировать на требования рынка, что приводит к повышению производительности и конкурентным преимуществам.

Согласно недавнему исследованию компании «Forrester Research», внедрение AI в производство поможет уменьшить простои на 39% и сократить брак продукции на 50%. Кроме того, профилактическое обслуживание на основе AI может привести к снижению затрат на техническое обслуживание оборудования на 25% и повышению общей эффективности оборудования на 30%. По экспертным оценкам консалтинговой компании «Garthner», к 2035 году интеграция искусственного интеллекта в производственный сектор может внести дополнительные 3,5 триллиона долларов в глобальную экономику. Эти цифры демонстрируют огромный потенциал искусственного интеллекта в оптимизации промышленных операций и значительном снижении затрат.

Конкретные примеры внедрения искусственного интеллекта в промышленности включают использование алгоритмов AI для оптимизации планирования и составления графиков производства, что позволяет динамически корректировать уровни производства на основе анализа спроса и предложения в реальном времени. Роботизированные системы с искусственным интеллектом используются на сборочных линиях для повышения точности, скорости и эффективности технологических операций, сокращения времени производственного цикла и сведения к минимуму ошибок. Например, автомобилестроительные компании используют робототехнику, управляемую AI, для таких задач, как сварка, покраска и контроль качества, что приводит к повышению производительности и минимизации брака.

Искусственный интеллект в промышленности помогает улучшить управление запасами, логистику и прогнозирование спроса. Алгоритмы на основе AI могут повысить общую эффективность цепочки поставок за счёт оптимизации маршрутов транспортировки и сокращения времени доставки грузов. Анализируя исторические данные о продажах, рыночные тенденции и внешние факторы, алгоритмы AI могут точно прогнозировать модели спроса, позволяя компаниям оптимизировать уровни запасов и исключать дефицит сырья, материалов и оборудования.

Следует отметить широкое использование искусственного интеллекта в высокотехнологичной продукции оборонного назначения, так как всё большую роль в военном деле приобретают системы и вооружения на основе AI. Вот далеко не полный перечень того, что уже сегодня производит оборонно-промышленный комплекс: технологии Stealth, боеприпасы с высокоточным наведением, системы наблюдения и разведки, боевые и разведывательные дроны и т.д.

Чтобы полностью реализовать большой потенциал AI в промышленном производстве, компаниям необходимо инвестировать в соответствующую инфраструктуру и технологии, такие как высокопроизводительные вычисления, хранение данных и облачные вычисления.

В сельском хозяйстве искусственный интеллект позволяет обеспечивать высокую урожайность сельскохозяйственных культур, сокращать количество отходов, улучшать логистику и повышать операционную эффективность выполняемых работ. Методы точного земледелия, широкое использование беспилотных летательных аппаратов и датчиков для мониторинга посевов, помогают фермерам оптимизировать методы орошения и внесения удобрений, сократить использование пестицидов, повысить урожайность и получить максимальную прибыль.

В растениеводстве алгоритмы AI помогают анализировать погодные условия, состояние почвы, исторические данные об урожайности и рыночные тенденции, чтобы предоставлять точные прогнозы и рекомендации по графикам посевов, севооборотам и стратегиям борьбы с вредителями. Этот подход, основанный на данных, позволяет фермерам принимать обоснованные решения, снижать риски и оптимизировать производственные планы для эффективного удовлетворения потребностей рынка.

Искусственный интеллект оказывает значительное влияние на развитие животноводства. В интеллектуальных животноводческих системах используются датчики и устройства мониторинга на базе AI для отслеживания здоровья и поведения животных, эффективности кормления и условий окружающей среды. Это позволяет на раннем этапе выявлять болезни, оптимизировать режимы кормления и улучшать условия содержания животных, что приводит к повышению производительности и прибыльности животноводства.

Технологии на основе AI также повышают эффективность цепочки поставок в сельскохозяйственном секторе. Интегрируя логистические системы AI, фермеры могут оптимизировать маршруты транспортировки грузов, улучшить управление запасами и упростить процессы распределения. Мониторинг в режиме реального времени температурно-влажностного режима при хранении и транспортировке сельскохозяйственной продукции обеспечивает сохранение качества и снижение потерь.

По мнению экспертов, методы точного земледелия, основанные на алгоритмах искусственного интеллекта и анализе данных, могут привести к увеличению урожайности на 25% и снижению потребления воды на 30%. Более того, внедрение сельскохозяйственных технологий на основе AI потенциально может обеспечить к 2030 году дополнительный прирост мирового производства продуктов питания на 100 миллиардов долларов.

Искусственный интеллект в ближайшей перспективе произведёт революцию в транспорте, сделав его более безопасным и эффективным. Логистические системы на базе AI помогают сократить сроки доставки грузов и пассажиров, регулировать транспортные потоки и уменьшать количество дорожно-транспортных происшествий на дорогах путём оптимизации маршрутов и прогнозирования потенциальных опасностей. Самоуправляемые автомобили позволят снизить количество заторов на дорогах, одновременно улучшая мобильность людей с ограниченными возможностями. Сегодня повсеместно используются навигаторы, онлайн карты, службы перевозок с поддержкой AI для перемещения грузов и пассажиров из одного места в другое.

Согласно последним исследованиям, логистические системы с поддержкой AI могут уменьшить время доставки грузов на 40%, что приведёт к повышению эффективности цепочки поставок и удовлетворённости клиентов. Кроме того, развёртывание алгоритмов искусственного интеллекта для оптимизации транспортных потоков поможет на 25% уменьшить количество заторов на дорогах, что позволит сократить время нахождения грузов в пути, снизить расход топлива и уменьшить выбросы парниковых газов.

Системы на базе AI сформируют новую концепцию безопасности дорожного движения. Усовершенствованные системы помощи водителю (ADAS), оснащённые алгоритмами искусственного интеллекта, могут анализировать данные бортовых датчиков, камер и радаров в режиме реального времени для обнаружения потенциальных препятствий, таких как пешеходы, велосипедисты или другие транспортные средства. По экспертным оценкам, эта технология поможет уменьшить количество дорожно-транспортных происшествий на 90%, что сделает транспортировку значительно более безопасной для всех участников дорожного движения.

Системы наблюдения на основе AI позволяют следить за обстановкой на дорогах, выявлять нарушения правил дорожного движения и способствовать автоматизированным процессам правоприменения. Это позволяет правоохранительным органам сосредоточить свои усилия на решении важнейших задач, таких как устранение сложных дорожных происшествий и обеспечение общественной безопасности.

Инклюзивная мобильность – это та область, в которой AI может сказать своё веское слово. Самоуправляемые транспортные средства, оснащённые технологией искусственного интеллекта, помогут повысить мобильность людей с ограниченными возможностями, предоставив им возможность вновь обрести независимость и свободу. Кроме того, системы общественного транспорта с поддержкой AI могут оптимизировать планирование маршрутов, корректировать расписания в зависимости от спроса и улучшать функции доступности для удовлетворения различных потребностей пользователей.

Интеграция искусственного интеллекта в транспорте приведёт к смене парадигмы, революционизируя привычные нам способы передвижения и трансформируя всю транспортную экосистему. Благодаря решениям на основе AI транспортные системы станут более эффективными, безопасными и доступными для всех людей.

В торговле интеграция искусственного интеллекта вызывает волну преобразований, которая повышает эффективность и результативность различных процессов. Используя возможности нейронных сетей, технологии на основе AI автоматизируют системы оплаты, улучшают логистику и управление запасами, тем самым оптимизируя торговую экосистему и обеспечивая оперативную доставку товаров потребителям.

Использование искусственного интеллекта в торговле значительно улучшило управление запасами. Системы на базе AI помогают отслеживать спрос на продукцию, анализировать историю продаж и прогнозировать будущие тенденции для оптимизации уровня запасов и предотвращения образования дефицита или излишков. Сводя к минимуму затраты на хранение запасов и обеспечивая доступность товаров, когда это необходимо, коммерческие предприятия могут упростить цепочки поставок и повысить удовлетворённость клиентов.

AI играет решающую роль в улучшении логистики торговых операций. Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют огромные объёмы данных, включая маршруты доставки товаров, погодные условия и транспортные возможности, для создания эффективных и экономичных графиков доставки. Активно корректируя маршруты и используя данные в режиме реального времени, логистические системы с поддержкой AI помогут снизить транспортные расходы на 20% и обеспечить своевременность доставки, предоставляя конкурентное преимущество предприятиям торговли.

Внедрение искусственного интеллекта в торговлю даёт множество преимуществ. Например, рекомендательные системы на основе AI могут персонализировать процесс совершения покупок, анализируя историю просмотров и покупок клиентов, чтобы делать индивидуальные предложения товаров. Это не только повышает удовлетворённость клиентов, но также стимулирует продажи и расширяет возможности перекрёстных и дополнительных продаж.

В настоящее время для обслуживания клиентов в торговле используются чат-боты и виртуальные помощники на основе AI, которые обеспечивают мгновенную поддержку и решают запросы клиентов в режиме реального времени. Эти интеллектуальные системы используют алгоритмы обработки естественного языка и машинного обучения, чтобы понимать запросы потребителей товаров и предоставлять им точные и своевременные ответы, тем самым повышая вовлечённость и лояльность клиентов.

Кроме того, инструменты аналитики на основе AI позволяют торговым компаниям извлекать ценную информацию из больших объёмов данных, помогая выявлять новые тенденции, понимать предпочтения потребителей и принимать решения на основе данных. Используя технологии искусственного интеллекта, предприятия торговли могут адаптировать свои стратегии, оптимизировать маркетинговые кампании и повышать свою конкурентоспособность.

В сфере образования интеграция искусственного интеллекта открывает беспрецедентные возможности для переустройства учебного процесса, разработки эффективных методологий и улучшения результатов обучения. Используя возможности AI, образование может открыть новую эру персонализированного и адаптивного обучения, вооружая обучаемых навыками и знаниями, необходимыми для успешной работы в эпоху цифровых технологий.

Наглядным примером использования AI в образовании является применение интеллектуальных систем обучения. Эти системы используют алгоритмы обработки естественного языка и машинного обучения для взаимодействия со студентами, обеспечивая персонализированное руководство, обратную связь и поддержку. Благодаря адаптивным механизмам обратной связи AI-преподаватели могут выявлять области, в которых обучаемые испытывают затруднения, предлагать дополнительные объяснения или примеры и адаптировать темп обучения, чтобы обеспечить наилучшее понимание и усвоение материала.

AI также может поддерживать преподавателей в их учебной практике, предлагая помощь в разработке учебных программ, планировании учебных занятий и оценке обучаемости. Например, инструменты на основе AI могут анализировать образовательный контент и давать рекомендации по созданию всесторонних и увлекательных планов учебных занятий. Алгоритмы искусственного интеллекта могут оценивать индивидуальные работы, эссе или экзамены обучаемых, предлагая объективные доводы AI и экономя время преподавателей на выставление оценок, позволяя им сосредоточиться на предоставлении обучаемым персонализированных отзывов и рекомендаций.

Искусственный интеллект способствует интеграции в процесс обучения иммерсивных технологий, таких как виртуальная реальность (VR) и дополненная реальность (AR). В иммерсивной и интерактивной учебной среде, студенты могут участвовать в реалистичных симуляциях, виртуальных экскурсиях и интерактивных экспериментах, улучшая понимание и запоминание сложных концепций.

Более того, платформы адаптивного обучения на основе AI могут преодолеть неравенство в образовании, предоставляя студентам персонализированный опыт обучения независимо от их местонахождения или социально-экономического положения. Предлагая индивидуальный контент и поддержку, технологии искусственного интеллекта помогут преодолеть барьеры на пути к качественным знаниям и способствовать инклюзивности в системе образования.

Искусственный интеллект способствует специализированному обучению и профессиональному развитию людей на протяжении всей жизни. Платформы на основе AI могут рекомендовать персонализированные пути профессионального обучения, предлагать соответствующие курсы и ресурсы, отслеживать индивидуальный прогресс, позволяя специалистам повышать квалификацию и адаптироваться к требованиям меняющегося рынка труда.

В энергетике искусственный интеллект используется для оптимизации энергопотребления, повышения стабильности сети и уменьшения выбросов в атмосферу парниковых газов. Интеграция искусственного интеллекта обладает огромным потенциалом для управления энергопотреблением, повышения устойчивости и перехода к более чистой и эффективной энергетике.

Одним из примеров использования искусственного интеллекта в энергетическом секторе экономики является внедрение интеллектуальных сетей на базе AI. Интеллектуальные сети используют алгоритмы AI для анализа потребления энергии, оптимизации распределения энергии и повышения стабильности сети, они позволяют прогнозировать спрос на энергию, минимизировать потери энергии и более эффективно управлять системами хранения энергии. Интеграция искусственного интеллекта в энергетическую инфраструктуру создаёт более надёжные и отказоустойчивые энергетические системы, сокращает перебои в подаче электроэнергии и минимизирует потери в линиях электропередачи.

Искусственный интеллект играет решающую роль в управлении возобновляемыми источниками энергии, а также в интеграции распределённых энергетических ресурсов, таких как солнечные панели или ветряные турбины в единую энергетическую систему. Алгоритмы AI помогают анализировать данные из распределённых ресурсов в реальном времени (погодные условия, солнечная радиация, скорость ветра и т.д.), чтобы прогнозировать и оптимизировать производство возобновляемой энергии и снижать зависимость от централизованных электростанций. Это позволяет более эффективно использовать возобновляемые источники энергии, повышает стабильность сети и снижает удельное количество электроэнергии, вырабатываемой на основе ископаемого топлива.

AI может поддерживать работу систем накопления энергии, таких как аккумуляторные батареи или гидроаккумуляторы, оптимизируя их работу и уменьшая потери энергии. Алгоритмы AI анализируют модели спроса на энергию, состояние сети и рыночные цены, чтобы определить наиболее эффективное использование систем хранения энергии, тем самым повышая общую стабильность сети и обеспечивая более широкое распространение возобновляемых источников энергии.

Внедрение искусственного интеллекта в энергетическом секторе экономики предлагает возможности для лучшего управления энергопотреблением на уровне потребителей. Системы на основе AI могут анализировать отдельные модели энергообеспечения, давать персонализированные рекомендации по повышению энергоэффективности и позволяют потребителям принимать обоснованные решения в отношении своего энергопотребления.

Трудно переоценить те возможности, которые сегодня предоставляют предпринимателям персональные гаджеты, буквально нашпигованные опциями и приложениями, работающими на искусственном интеллекте. Например, в смартфонах активно используются нейросети: чат-боты, камера, голосовой помощник, перевод текста, распознавание речи или рукописного ввода. AI в смартфоне распознаёт лица и отпечатки пальцев, анализирует различные сценарии поведения (запуск приложений в определённое время, бездействие во время сна, удаление ненужных приложений, контроль расходования заряда батареи, оптимизация изображения, получаемого с камеры и т.д.). В настоящее время разработчики создают новые умные процессоры с AI для гаджетов, делая их всё более универсальными средствами коммуникации и получения информации, незаменимыми помощниками в повседневной жизни и бизнесе.

В целом, искусственный интеллект позволит произвести революцию в производстве и других секторах экономики, обеспечивая новый уровень эффективности, производительности и индивидуальной настройки. AI используется в широком спектре приложений, включая автоматизацию и оптимизацию производственных процессов, отслеживание и мониторинг цепочек поставок, а также разработку персонализированных и индивидуальных продуктов и услуг. Вместе с тем, учитывая потенциальные риски и проблемы, связанные с развитием искусственного интеллекта, сегодня на первый план выходит необходимость разработки общепринятой стратегии для эффективного управления и безопасного использования AI.

Преимущества и проблематика AI в Индустрии 4.0

Поскольку искусственный интеллект продолжает совершенствоваться и становится всё более распространённым, он будет оказывать определяющее влияние на общество в целом, от преобразования повседневной жизни людей и трудовых отношений, до выстраивания новых политических и социальных систем. AI обладает потенциалом революционизировать многие отрасли экономики и формировать будущее так, как нам ещё только предстоит полностью представить.

Вполне вероятно, что искусственный интеллект во многих сферах деятельности минимально повлияет на ручной труд людей, а весь умственный труд заберёт себе. Согласно исследованиям международной консалтинговой компании «McKinsey», в целые сферы деловой активности, от продаж и маркетинга до работы с клиентами, будет в большей степени внедряться программное обеспечение с AI. Потенциальная экономическая выгода составит до 4,4 триллиона долларов или 4,4% от объёма производства в мировой экономике. Трансформация в Индустрию 4.0 усилит давление на рынок труда, особенно на работников умственного труда с более высокой заработной платой, чья деятельность ранее считалась относительно защищённой от автоматизации.

Ключевыми преимуществами внедрения искусственного интеллекта применительно к Индустрии 4.0 являются:

повышение эффективности и производительности. AI позволяет автоматизировать и оптимизировать производственные процессы и цепочки поставок, что приводит к повышению эффективности и производительности. Он самостоятельно может выявлять возможности для улучшения логистики и оптимизации производства;

уменьшение затрат и отходов. Искусственный интеллект даёт возможность отслеживать и корректировать операции в режиме реального времени, сводить до минимума непроизводительное время, получать существенную экономию средств и сокращать отходы. AI также позволяет оптимизировать энергопотребление, что приводит к снижению затрат на электроэнергию;

повышение качества выпускаемого продукта. AI позволяет в режиме реального времени отслеживать производственные процессы и контролировать качество продукции, своевременно выявляя отклонения в технологических операциях и принимая меры по их устранению;

обеспечение безопасности людей, занятых в производства и бизнесе. AI предоставляет возможность в режиме реального времени отслеживать самочувствие работников, оценивать уровень профессиональной компетенции персонала, контролировать выполнение требований безопасности, препятствовать возникновению рисков несчастных случаев и травм;

персонализация продуктов и услуг. Искусственный интеллект способен создавать индивидуальные и персонализированные продукты и услуги за счёт обработки и анализа данных, поступающих от клиентов и других источников в режиме реального времени. AI позволяет разрабатывать новые продукты и услуги, адаптированные к конкретным потребностям и предпочтениям пользователей.

Вместе с тем, использование искусственного интеллекта в производстве и бизнесе влечёт за собой ряд проблем и рисков, которые разработчикам AI необходимо учитывать. Рассмотрим некоторые из ключевых проблем, связанных с развитием AI в контексте Индустрии 4.0:

социальная напряжённость. Внедрение искусственного интеллекта в производстве и бизнесе может нарушить традиционные бизнес-модели и привести к серьёзным изменениям рынка труда, сокращениям рабочих мест и социальным потрясениям. Для эффективного управления искусственным интеллектом важно обеспечить ответственный и этичный подход к разработке и внедрению AI с учётом представлений и потребностей всех социальных групп общества. Потребуются инвестиции в социальные программы, образование и профессиональное обучение, чтобы обеспечить смягчение воздействия Индустрии 4.0 на трудящихся и постепенную адаптацию общества к меняющемуся характеру труда;

общественный консенсус. Широкое использование AI и машинного обучения может вызвать недоверие людей к новым технологиям. Очень важно обеспечить популяризацию Индустрии 4.0 и постоянное участие широкой общественности в обсуждении прорывных инноваций, построенных на искусственном интеллекте, чтобы помочь укрепить в людях доверие и понимание. Этические проблемы, связанные с AI, сложны и многогранны, для их решения потребуется сбалансированный и продуманный подход, учитывающий мнение всех слоёв общества;

регулирование. По мере того, как искусственный интеллект охватывает самые разные стороны человеческой жизни, необходимы соответствующие общепринятые и эффективные правила регулирования. На государственном и международном уровнях обязаны принять меры, гарантирующие, что технологии с использованием AI разрабатываются и применяются социально ответственным и этичным образом. Эти меры могут включать разработку новых законов и правил, а также установление отраслевых стандартов и протоколов;

безопасность. Системы AI уязвимы для внешнего воздействия, что может привести к нарушению безопасности, включая взлом, утечку данных и неправомерное использование данных. Обеспечение защищённости данных и систем имеет важное значение для снижения этих рисков и подразумевает разработку действенных мер защиты. Изощрённые кибератаки могут использовать уязвимости в алгоритмах искусственного интеллекта, конвейерах данных или облачной инфраструктуре, что может привести к несанкционированному доступу и взлому данных, манипулированию данными или краже. Для защиты систем AI от таких угроз требуются надёжные меры кибербезопасности, включая шифрование, безопасную сетевую архитектуру и непрерывный мониторинг потенциальных нарушений;

конфиденциальность. Алгоритмы AI в значительной степени полагаются на огромные объёмы данных для обучения и создания точных прогнозов. Однако, такое «доверие» искусственного интеллекта вызывает опасения по поводу неприкосновенности частной жизни людей и конфиденциальности личной информации. Разработчики AI должны внедрять меры по анонимизации и защите персональных данных пользователей, обеспечивая соблюдение соответствующих правил конфиденциальности. Такие методы, как дифференциальная конфиденциальность, федеративное обучение и анонимизация данных помогут найти баланс между полезностью данных и защитой конфиденциальности;

потенциальная предвзятость. Предвзятость в алгоритмах и системах AI может проявляться в различных формах, включая расовую, гендерную или социально-экономическую предвзятость, что может привести к несправедливым или дискриминационным результатам. Крайне важно разработать и использовать методы устранения предвзятости на протяжении всего операционного цикла AI, включая сбор данных, обучение моделей и алгоритмическое принятие решений. Принятие разнообразных и репрезентативных наборов данных, внедрение алгоритмов, учитывающих предвзятость, а также проведение регулярных аудитов и оценок помогут устранить и смягчить предвзятость в системах искусственного интеллекта.

Для обеспечения безопасности и конфиденциальности систем AI требуется многомерный подход. Он предполагает включение надёжных мер безопасности, внедрение методов повышения конфиденциальности, продвижение прозрачности и подотчётности, а также конструктивное взаимодействие между разработчиками AI, политиками и юристами.

Текущие исследования и разработки должны быть сосредоточены на продвижении безопасных и сохраняющих конфиденциальность технологий искусственного интеллекта, таких как гомоморфное шифрование, безопасные многосторонние вычисления и объяснимый искусственный интеллект, с помощью которого люди могут понимать причины, лежащие в основе решений или прогнозов, сделанных AI. Обеспечение надёжной конфиденциальности данных и мер безопасности имеет первостепенное значение для укрепления доверия к системам искусственного интеллекта и содействия их широкому распространению.

Искусственный интеллект тесно сопряжён с таким явлением как разработка автономного оружия под управлением AI, что потребует создания надёжных инструментов для исключения неэтичного и противоправного использования AI. Разработка и развёртывание такого оружия вызывают обеспокоенность широкой общественности по поводу возможности его неправомерного использования, нарушения международного права и ослабления человеческого контроля над системами и боевыми комплексами на основе AI.

Эту проблему необходимо решать уже сегодня посредством глобального сотрудничества, создания механизмов управления рисками для обеспечения разумных гарантий безопасной и этичной интеграции AI в технологии оборонного назначения. Установление строгих протоколов и правил, требующих участия человека в процессах принятия ключевых решений, должно обеспечить прозрачность и объяснимость алгоритмов AI и исключить бесконтрольное применение военных технологий, основанных на искусственном интеллекте.

Сосредотачивая внимание на этических соображениях, связанных с автономным оружием, управляемым AI, международное сообщество сможет способствовать будущему, в котором военные технологи на основе AI используется ответственно, выступая в качестве инструмента для повышения обороноспособности при безусловном соблюдении человеческих ценностей и международного права.

Искусственный интеллект в контексте Индустрии 4.0 даёт значительные преимущества производству и бизнесу, обеспечивая новые уровни эффективности, производительности и настройки. При этом, очень важно учитывать потенциальные риски и проблемы, связанные с AI, разрабатывать стратегии для его эффективного и безопасного использования, предвидеть и исключать возможности сбоев и негативных последствий.

Интеграция AI в российское общество

Чтобы в полной мере использовать потенциал искусственного интеллекта в России понадобится глубокая интеграция AI в экономическую, социальную и политическую сферы общественной жизни. Для этого государство и бизнес должны создать необходимые условия для инвестирования в инфраструктуру и прорывные технологии.

В процессе перехода к Индустрии 4.0, искусственный интеллект окажет существенное влияние на различные отрасли промышленности в России, повысит эффективность и кооперацию производства, позволит вывести экономику страны на лидирующие позиции в мире. Широкое использование AI открывает перед российским государством и бизнес-сообществом небывалые возможности для прогресса и улучшения качества жизни россиян.

Используя мощь искусственного интеллекта в сфере финансов, Россия может открыть новые возможности для инноваций, улучшить управление рисками, стимулировать экономический рост и, в конечном итоге, создать более устойчивую и процветающую финансовую систему. Интеграция технологий AI проложит путь к динамичной и технологически продвинутой финансовой индустрии, отвечающей растущим потребностям и ожиданиям клиентов в эпоху цифровых технологий.

Правительству и органам финансового регулирования крайне важно создать поддерживающую нормативно-правовую базу в финансовом секторе экономики. Эта структура должна решать проблемы, связанные с конфиденциальностью данных, безопасностью и этическим использованием технологий AI. Кроме того, важно инвестировать в исследования и разработки, развивать сотрудничество между финансовыми учреждениями и технологическими компаниями, способствовать внедрению в образование и обучение инициатив в области искусственного интеллекта.

В здравоохранении России интеграция искусственного интеллекта имеет огромные перспективы для революционного изменения медицинской практики, улучшения результатов диагностики и лечения пациентов, ускорения медицинских открытий и создания более эффективной и ориентированной на пациента системы здравоохранения. Примеры внедрения искусственного интеллекта в здравоохранение включают разработку алгоритмов на основе AI для ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, использование обработки естественного языка для анализа электронных медицинских карт и извлечения ценной информации, а также применение AI в телемедицине для обеспечения дистанционного наблюдения и консультации пациентов. Эти достижения помогут значительно улучшить доступность здравоохранения, уменьшить количество диагностических ошибок и повысить качество обслуживания пациентов по всей стране.

Для эффективного применения AI в российской системе здравоохранения необходимо инвестировать в инфраструктуру, системы управления данными и развитие кадров. Сотрудничество между медицинскими учреждениями, технологическими компаниями и исследовательскими организациями имеет решающее значение для стимулирования инноваций и успешного внедрения технологий искусственного интеллекта. Для ответственного и безопасного использования AI в здравоохранении также необходимо тщательно учитывать этические соображения, конфиденциальность данных и нормативно-правовую базу.

В российской промышленности системы на основе AI всё чаще используются для автоматизации технологических процессов, обеспечения бесперебойных поставок сырья и расходных материалов, контроля работы оборудования и жёсткого контроля качества продукции. Нельзя недооценивать важность искусственного интеллекта для промышленной трансформации России, интеграция технологий AI не только оптимизирует производственные процессы и управление цепочками поставок, но и откроет новые уровни инноваций и экономического роста, продвигая Россию в будущее промышленного совершенства. С целью стимулирования инноваций и обмена знаниями в стране необходимо создать инновационные кластеры и исследовательские центры, специализирующиеся на внедрении AI в производство, а также активизировать сотрудничество между академическими кругами, промышленностью и Правительством Российской Федерации.

Для реализации возможностей искусственного интеллекта в российской промышленности потребуются серьёзные инвестиции в исследования и разработки в области AI, развитие партнерских отношений между технологическими компаниями и промышленными предприятиями, программы обучения и повышения квалификации для подготовки персонала предприятий к работе с AI. Развивая искусственный интеллект, Россия может произвести революцию в своем промышленном ландшафте, достичь беспрецедентного уровня производительности и эффективности и позиционировать себя как мирового лидера в Индустрии 4.0.

Внедряя технологии искусственного интеллекта в сельском хозяйстве, Россия сможет гарантировать продовольственную безопасность государства, укрепить свои позиции в качестве глобального поставщика продуктов питания, повысить производительность и прибыльность, обеспечить устойчивое управление ресурсами, экологическую безопасность и общее благосостояние нации.

К примеру, в земледелии дроны с искусственным интеллектом, оснащённые технологиями дистанционного зондирования и системами визуализации, позволяют фермерам следить за здоровьем урожая, выявлять области стресса или болезни растений и оценивать потребность в питательных веществах. Внедряя методы точного земледелия с использованием AI, базирующиеся на передовых методах орошения и удобрения на основе данных в режиме реального времени, фермеры могут оптимизировать использование ресурсов, свести к минимуму воздействие на окружающую среду и добиться более высоких урожаев.

Платформы для совместной работы и инициативы по обмену данными, основанные на технологиях AI, способствуют обмену знаниями, облегчают доступ к рынкам для мелких производителей и позволяют лучше распределять ресурсы. Используя искусственный интеллект и аналитику данных, заинтересованные стороны могут получить представление о рыночных тенденциях в сельском хозяйстве, потребительских предпочтениях и динамике спроса и предложения, что позволит им принимать обоснованные решения и стимулировать рост в масштабах всей отрасли.

Чтобы в полной мере использовать потенциал AI в сельском хозяйстве, правительству необходимо инвестировать в исследования и разработки, наладить партнёрские отношения между поставщиками технологий и предпринимателями, а также повысить цифровую грамотность и техническую оснащённость фермеров. Государственная поддержка в виде программ финансирования, основ политики и развития инфраструктуры имеет решающее значение для ускорения внедрения AI в сельскохозяйственном секторе экономики.

Внедрение AI в транспорт России приносит множество преимуществ широким слоям российского общества. Навигационные системы с поддержкой искусственного интеллекта предоставляют обновления трафика в режиме реального времени, предлагают оптимальные маршруты и предлагают альтернативные виды транспортных средств, чтобы помочь людям и грузам эффективно добраться до места назначения.

Услуги по поиску клиентов на основе AI повышают удобство и доступность пассажирских перевозок, позволяя россиянам беспрепятственно и эффективно планировать и бронировать поездки, а алгоритмы AI ускоряют процессы согласования, экономя наше время. Интеграция AI в транспортный сектор экономики России повысит безопасность дорожного движения, поездки станут более упорядоченными и экономичными, время в пути пассажиров и грузов сократится, что определённо скажется на улучшении качества жизни россиян.

Преобразующая сила искусственного интеллекта не только оптимизирует транспортные системы в России, но и заложит основу для более устойчивого, доступного и инклюзивного транспорта будущего. Например, прогнозная аналитика на основе AI может оптимизировать управление дорожным движением, анализируя данные в режиме реального времени из различных источников, включая датчики, камеры наблюдения и подключённые автомобили.

Точно прогнозируя маршруты движения, заблаговременно корректируя время сигнала устройств для регулирования движения транспорта и пешеходов, перенаправляя транспортные средства и динамически управляя транспортными потоками, искусственный интеллект позволяет свести к минимуму заторы на дорогах и повысить общую мобильность.

Чтобы в полной мере использовать преимущества AI, Правительству Российской Федерации необходимо инвестировать в транспортную инфраструктуру, включая развитие интеллектуальных транспортных систем и создание надёжной экосистемы данных. Сотрудничество между государственными органами, научно-исследовательскими институтами и частными компаниями имеет решающее значение для стимулирования инноваций и разработки решений на основе AI, адаптированных к уникальным требованиям российского транспортного ландшафта.

Интеграция искусственного интеллекта в российскую торговлю призвана стимулировать экономический рост, повысить качество обслуживания клиентов и вывести страну на лидирующие позиции в мировой коммерции. Используя возможности AI, торговые предприятия смогут оптимизировать платёжные системы, улучшить логистические операции, упростить управление запасами и предоставить потенциальным покупателям персонализированный опыт, что в конечном итоге сформирует в России процветающую и динамичную торговую среду.

Согласно исследованиям рынка, автоматизация платёжных систем на основе AI поможет сократить время обработки транзакций на 50%, повышая скорость и удобство финансовых транзакций, как для бизнеса, так и для потребителей. Это не только ускоряет процесс оплаты, но и помогает свести к минимуму ошибки и мошенничество, способствуя доверию и надёжности коммерческих транзакций.

Стоит отметить, что преимущества внедрения AI в торговлю выходят за рамки отдельных предприятий, общая торговая экосистема в России выиграет от повышения эффективности, снижения затрат и улучшения качества обслуживания клиентов. Благодаря торговым системам с поддержкой AI российские предприниматели могут более эффективно сотрудничать, оптимизировать операции и цепочки поставок, а также улучшать отношения как с отечественными, так и с международными торговыми партнёрами.

Для преуспевания коммерции в России необходимо создать среду, которая поддерживает инновации, поощряет сотрудничество между академическими кругами и промышленностью, а также инвестирует в исследования и разработки. Кроме того, продвижение цифровой грамотности и предоставление возможностей обучения для предприятий и специалистов в сфере торговли обеспечит успешное внедрение и использование технологий AI.

Широкое использование искусственного интеллекта в образовании может революционизировать учебные процессы в России, расширить возможности преподавателей и подготовить обучаемых к вызовам и возможностям обозримого будущего. Применяя технологии на основе AI, российская система образования способна стать лучшей в мире за счёт ориентированности на качество обучения, развития креативности и навыков критического мышления у обучаемых, а также обладания цифровыми компетенциями, необходимыми трудящимся в контексте Индустрии 4.0.

Инструменты аналитики на основе AI могут обрабатывать крупномасштабные образовательные данные для выявления закономерностей и тенденций, предоставляя ценную информацию для выстраивания политики в области образования и учебных заведений. Такой подход, основанный на данных, поможет усовершенствовать процессы принятия решений, определять области знания для улучшения, разрабатывать целевые программы обучения и формировать образовательную политику, отвечающую потребностям российского государства.

Использование в образовательном процессе платформ адаптивного обучения на основе AI показало, что у обучаемых на 30% улучшаются результаты тестов по сравнению с традиционными учебными программами. Эти платформы используют алгоритмы машинного обучения для анализа успеваемости учащихся или студентов и предоставления персонализированных рекомендаций и учебных материалов, адаптированных к потребностям и стилю обучения каждого обучаемого.

С целью скорейшей интеграции искусственного интеллекта в российское образование необходимо инвестировать в инфраструктуру, цифровую связь и разработку образовательных инструментов и платформ на основе AI. Крайне важно предоставить преподавателям возможности для дополнительного обучения и профессионального развития, чтобы они могли эффективно интегрировать технологии AI в свою педагогическую практику. Сотрудничество между образовательными учреждениями, технологическими компаниями и государственным управлением имеет решающее значение для продвижения инноваций, обмена передовым опытом и создания экосистемы, которая способствует ответственному и этичному использованию AI в образовании России.

Применение искусственного интеллекта в энергетическом секторе экономики России поможет получить существенные экономические, экологические и социальные выгоды. Оптимизация энергопотребления с помощью AI способствует сокращению выбросов парниковых газов, повышению энергетической безопасности государства и стимулировать переход страны к устойчивому энергетическому будущему.

Системы оптимизации энергопотребления на основе AI продемонстрировали значительное повышение энергоэффективности с потенциальной экономией до 30% энергопотребления. В этих системах используются передовые алгоритмы машинного обучения для анализа огромных объёмов данных с датчиков, интеллектуальных счётчиков и прогнозов погоды, что позволяет осуществлять мониторинг, прогнозирование и оптимизацию моделей энергопотребления в режиме реального времени.

В контексте Индустрии 4.0 внедрение AI в энергетическом секторе экономики России даёт множество преимуществ. Например, AI может обеспечить оптимизацию производства и потребления энергии в крупных промышленных агломерациях, производственных комплексах или центрах обработки данных, что приводит к значительной экономии затрат на энергию и уменьшению воздействия на окружающую среду.

Чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами AI в энергетике России необходимо инвестировать в разработку и внедрение технологий на основе AI, создать надежную инфраструктуру данных и наладить сотрудничество между поставщиками энергии, технологическими компаниями и государством. Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных имеет первостепенное значение для укрепления доверия к энергетическим системам с поддержкой искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект может оказать значительное влияние на социальную политику и управление в России. AI можно использовать для улучшения государственных услуг, таких как здравоохранение и образование, путём прогнозирования спроса и более эффективного распределения ресурсов. Искусственный интеллект поможет в обеспечении общественной и национальной безопасности, анализируя данные и обнаруживая потенциальные угрозы в режиме реального времени.

Системы, основанные на AI, могут проводить анализ общественных настроений и участвовать в процессе принятия управленческих решений, они помогут автоматизировать рутинные управленческие задачи, сократить бюрократию и обеспечить прозрачность власти.

Широкое внедрение искусственного интеллекта в России также будет сопряжено с некоторыми проблемами, в частности: проблемой занятости, поскольку системы AI автоматизируют задачи, выполняемые людьми; необходимостью значительных инвестиций в инфраструктуру, науку и творчество; этическими и юридическими последствиями управленческих решений, принимаемых с использованием искусственного интеллекта.

Первоочередные шаги по внедрению AI в России

Для реализации преимуществ AI в России, важно разработать комплексную стратегию развития искусственного интеллекта, которая за счёт использования сильного научного и творческого потенциала страны, созидательного сотрудничества между правительством, предпринимателями и учёными откроет возможности для стремительного развития технологий, основанных на AI.

Движение России к Индустрии 4.0, должно сопровождаться необходимыми шагами по внедрению и интеграции искусственного интеллекта в различные сектора экономики государства. Рассмотрим первоочередные шаги, которые уже сегодня можно предпринять на государственном уровне:

1. Разработка национальной стратегии в области искусственного интеллекта.

Правительству необходимо сформировать рабочую группу с привлечением ведущих учёных, технократов, представителей бизнеса и передовой общественности для выработки национальной программы по разработке и внедрению AI. Эта программа должна очертить ключевые области, в которых искусственный интеллект должен быть использован для преобразования инфраструктуры, промышленности и экономики России в рамках четвёртой промышленной революции.

2. Инвестиции в исследования и научные разработки в области искусственного интеллекта.

Правительству следует вкладывать значительные бюджетные средства в исследования и разработку технологий AI. Это потребует координации и сотрудничества между университетами, исследовательскими центрами и независимыми организациями, а также привлечения крупных частных инвестиций.

3. Стимулирование образования в области искусственного интеллекта.

Чтобы производство и бизнес были обеспечены квалифицированной рабочей силой, обладающей необходимыми навыками для работы с AI, правительству следует поощрять образовательные программы, ориентированные на искусственный интеллект. Этого можно добиться предоставлением субсидий на курсы и семинары по искусственному интеллекту, а также путём мотивации руководителей предприятий к обучению своих сотрудников технологиям на основе AI.

4. Создание бизнес-среды, благоприятной для развития искусственного интеллекта.

Правительству необходимо проводить политику, направленную на скорейший переход страны к новому экономическому укладу Индустрии 4.0, и принимать нормативные акты, способствующие созданию среды, благоприятствующей разработке и использованию технологий искусственного интеллекта. Этого можно добиться, предлагая налоговые льготы предприятиям, внедряющим технологии на основе AI, а также убирая бюрократические барьеры, которые могут препятствовать внедрению искусственного интеллекта в производстве и бизнесе.

5. Решение проблем этики и конфиденциальности.

Правительству следует обратить пристальное внимание на проблемы этики и конфиденциальности, связанные с использованием AI. Это может быть сделано посредством создания регулирующих органов для надзора за применением AI, формирования этических принципов и нормативной базы для разработки и использования технологий искусственного интеллекта.

В связи с огромными возможностями искусственного интеллекта многие сектора экономики России будут претерпевать глубокие преобразования. AI сможет изменить все аспекты жизни общества, от производства и энергетики до здравоохранения и сельского хозяйства. В производстве интеллектуальная автоматизация и предиктивная аналитика на основе алгоритмов AI помогут оптимизировать технологические цепочки, максимально повысить эффективность производства и минимизировать отходы, что обеспечит повышение производительности и конкурентоспособности.

Медицинская диагностика с использованием AI и персонализированные рекомендации по лечению могут спасать жизни, улучшать результаты лечения пациентов и снижать нагрузку на систему здравоохранения. Сельское хозяйство может извлечь выгоду из точного и вертикального земледелия на основе AI, что позволит оптимизировать использование ресурсов и применять устойчивые методы обеспечения продовольственной безопасности.

Интеграция AI в государственное управление России может проложить путь к более прозрачным, эффективным и инклюзивным процессам принятия решений. Аналитика и прогностическое моделирование на основе AI помогут формировать внутреннюю политику государства, основанную на фактических данных, выявлять возникающие потребности общества и прогнозировать потенциальные риски. Более того, AI может повысить вовлеченность и участие общества в управлении государством с помощью интеллектуальных виртуальных помощников, чат-ботов и анализа настроений различных социальных групп, способствуя более связанной и гибкой демократии.

Для эффективного использования преобразующего потенциала искусственного интеллекта в условиях четвёртой промышленной революции, критически важно создание надёжной экосистемы исследований и разработок, поощрение сотрудничества между академическими кругами, промышленностью и стартапами.

Инвестиции в образовательные программы на основе искусственного интеллекта для подготовки квалифицированной рабочей силы, владеющей технологиями AI, имеют решающее значение. Создание нормативно-правовой базы и формирование этических принципов для обеспечения ответственного использования AI, решения проблем, связанных с конфиденциальностью, предвзятостью и занятостью, укрепит общественное доверие и облегчит интеграцию России в Индустрии 4.0.

Искусственный интеллект – это ворота в эпоху беспрецедентного прогресса и инноваций. Использование своего интеллектуального потенциала позволит России возглавить четвёртую промышленную революцию, стимулируя экономический рост, повышая качество жизни и закладывая основы благополучия будущих поколений. Предпринимая шаги, описанные выше, и поступательно двигаясь к Индустрии 4.0, можно с уверенностью утверждать, что Россия останется конкурентоспособной на мировом рынке и будет процветать в цифровую эпоху.

Глава 4. Большие данные и аналитика (BDA)

«В океане информации большие данные и аналитика служат нашим компасом, освещая скрытые закономерности, преодолевая границы и прокладывая путь в будущее».

Автор

Что такое BDA

Большие данные и аналитика являются ключевыми компонентами Индустрии 4.0 и играют центральную роль в обеспечении отслеживания и мониторинга операций в режиме реального времени, а также анализа и интерпретации данных.

Большие данные (Big Data) – это структурированные или неструктурированные массивы данных большого объёма. Большие данные относятся к чрезвычайно сложным наборам данных, которые трудно обрабатывать с использованием традиционных инструментов и методов обработки данных. Они могут представлять собой структурированные данные, например те, что находятся в базах данных, а также неструктурированные данные, такие как текст, изображения или видео. Большие данные могут быть получены из самых разных источников, включая датчики, устройства или системы, а также через социальные сети, коммуникацию с клиентами и другие источники.

Аналитика (Analytics) – это системный численный анализ данных для выявления и интерпретации значимых закономерностей. Аналитика относится к процессу сбора, организации и анализа данных для получения информации и принятия обоснованных решений. Она включает использование передовых статистических и вычислительных методов, а также разработку алгоритмов и моделей для извлечения смысла и ценности из данных. Аналитика применяется для выявления тенденций, закономерностей и взаимосвязей в данных, а также для составления предсказаний или прогнозов.

Большие данные и аналитика (BDA) всё чаще используются в производстве и других секторах экономики для улучшения процессов принятия решений, оптимизации операций и внедрения инноваций. Они позволяют отслеживать и контролировать операции в режиме реального времени, позволяя выявлять тенденции, закономерности и возможности для улучшения, а также развивать творческие идеи и продвигать инновации на основе анализа и интерпретации данных. BDA стали катализатором трансформации производства и бизнеса на пути к Индустрии 4.0, используя возможности данных для получения ценной информации, принятия обоснованных решений и раскрытия неиспользованного потенциала.

В производстве BDA изменили правила игры, коренным образом преобразуя операционные процессы и прокладывая путь к интеллектуальным производственным системам. Исследование, проведённое международной консалтинговой компанией «McKinsey & Company», показывает, что производство, работающее на основе данных, может сократить время разработки нового продукта на 50% и снизить затраты на обслуживание на 20%.

Например, ведущие производители автомобилей используют BDA для оптимизации своих производственных линий и цепочек поставок. Анализируя данные в режиме реального времени с датчиков, встроенных в оборудование, они получают детальное представление о производительности оборудования, что позволяет осуществлять профилактическое обслуживание и минимизировать время простоя. Концерн «BMW», первопроходец в этой области, использовал BDA для улучшения контроля качества продукции и повышения эффективности производства, что привело к значительной экономии средств и удовлетворённости клиентов.

В секторе розничной торговли BDA позволяют компаниям понимать поведение и предпочтения потребителей с беспрецедентной точностью. Такие компании, как «Amazon» и «Walmart», применяют сложную аналитику для персонализации рекомендаций, оптимизации управления запасами и обеспечения безупречного обслуживания клиентов. Согласно исследованию «Forbes», организации, использующие стратегии, основанные на данных, демонстрируют увеличение прибыли в среднем на 6%.

В связи с экспоненциальным ростом медицинских данных поставщики медицинских услуг широко используют BDA для улучшения результатов лечения и ухода за пациентами. Один из крупнейших частных медицинских и исследовательских центров мира «Mayo Clinic», известный своим инновационным подходом к здравоохранению, использует расширенную аналитику для прогнозирования развития заболевания и определения индивидуальных вариантов лечения пациентов. Благодаря аналитике, основанной на данных, в «Mayo Clinic» добились высочайшей точности диагностики и удовлетворённости клиентов.

В финансовой сфере BDA революционизируют управление рисками, обнаружение мошенничества и инвестиционные стратегии. Банковские учреждения используют прогнозную аналитику для выявления потенциальных мошеннических действий, минимизации убытков и защиты активов клиентов. Кроме того, инвестиционные компании используют BDA для анализа рыночных трендов, оптимизации показателей портфеля и принятия обоснованных инвестиционных решений. Исследование, проведённое группой компаний «PwC», показывает, что использование BDA в финансовой сфере позволяет увеличить рентабельность инвестиций на 60%.

В целом, большие данные и аналитика являются основой Индустрии 4.0 и обеспечивают новый уровень эффективности, производительности и индивидуализации в промышленности и других секторах экономики. Те, кто сумеют использовать всю мощь данных, откроют для себя целый мир возможностей, внедряя инновации и формируя будущее своих предприятий и организаций. В следующих разделах главы мы углубимся в различные аспекты больших данных и аналитики, а также рассмотрим то, как они формируют Индустрию 4.0 и будущее производственно-экономических отношений.

Как BDA используются в производстве и бизнесе

Большие данные и аналитика (BDA) в контексте Индустрии 4.0 играют центральную роль в обеспечении отслеживания и мониторинга технологических операций в режиме реального времени, а также обработки и интерпретации данных.

Рассмотрим некоторые примеры того, как большие данные и аналитика используются сегодня в производстве и бизнесе:

оптимизация производственных процессов. BDA используются для оптимизации производственных процессов путём обработки данных, поступающих с датчиков, считывающих устройств и контролирующих систем для выявления тенденций, закономерностей и возможностей улучшения технологических процессов. BDA позволяют сократить количество отходов, повысить экономическую эффективность и производительность предприятия;

улучшение управления цепочками поставок. BDA позволяют лучше управлять цепочками поставок посредством анализа данных от поставщиков, контрагентов и клиентов для улучшения логистики, снижения затрат и поиска бизнес-партнёров. Это помогает существенно снизить затраты, сократить время доставки и повысить удовлетворённость клиентов;

повышение вовлечённости клиентов. BDA применяются с целью повышения вовлечённости клиентов за счёт анализа клиентской базы данных, социальных сетей и сведений электронной коммерции, для выявления основных трендов, закономерностей и предпочтений. BDA помогают предпринимателям персонализировать продукты и услуги, а также разрабатывать целевые маркетинговые кампании;

обеспечение безопасности. BDA способствуют обеспечению безопасности производства, своевременному выявлению отклонений в технологических процессах и операциях с помощью обработки и интерпретации данных с датчиков, устройств и систем, поступающих в режиме реального времени, а также позволяют предотвращать угрозы жизни и здоровью работников в процессе трудовой деятельности;

разработка новых продуктов и услуг. BDA используются для разработки новых продуктов и услуг посредством обработки данных от клиентов, поставщиков или партнёров для выявления предпочтений, трендов и возможностей для инноваций. Это даёт конкурентные преимущества в виде дифференцированных от других производителей продуктов и услуг;

прогностическое обслуживание. BDA используются для прогнозирования необходимости технического обслуживания техники и оборудования на основе данных, поступающих от датчиков или устройств в режиме реального времени. BDA может уменьшить непроизводительное время, повысить эффективность использования и продлить срок службы машин и механизмов;

контроль качества. BDA применяются для мониторинга производственных процессов и продуктов в режиме реального времени, выявления проблем с качеством и улучшения контроллинга продуктов. Это позволяет сократить количество дефектов, повысить удовлетворённость клиентов и обеспечить конкурентоспособность;

управление энергопотреблением. BDA играют большую роль в оптимизации энергопотребления в производстве и других секторах экономики путём применения анализа данных, поступающих из систем управления энергопотреблением и других источников. Это приводит к энергосбережению, снижению затрат на энергию, сокращению выбросов парниковых газов и повышает устойчивость энергосистем;

оптимизация цепочек поставок. BDA используются для оптимизации операций цепочек поставок через анализ данных от поставщиков, партнёров и клиентов для определения перспективных направлений, выявления закономерностей и путей совершенствования. BDA помогает снизить затраты, сократить время доставки и повысить удовлетворённость клиентов;

персонализация продуктов и услуг. BDA позволяют осуществлять персонализацию продуктов и услуг за счёт обработки и интерпретации данных от клиентов и других источников для выявления тенденций, закономерностей и предпочтений. Это повышает удовлетворённость и лояльность клиентов, расширяет клиентуру и формирует новые источники доходов.

В настоящее время большие данные и аналитика используются в самых разных секторах экономики для оптимизации операций, улучшения процессов принятия решений и стимулирования инноваций. Они обеспечивают новый уровень эффективности, производительности и индивидуальной настройки, а также помогают формировать будущее производства и бизнеса.

Преимущества и проблематика BDA в Индустрии 4.0

Большие данные и аналитика являются ключевыми компонентами Индустрии 4.0 и играют центральную роль в обеспечении отслеживания и мониторинга операций в режиме реального времени, а также анализа и интерпретации, поступающих данных. Каковы же преимущества и проблемы BDA в Индустрии 4.0 и как они формируют будущее производства и бизнеса?

Использование больших данных и аналитики предоставляет производству и бизнесу целый ряд преимуществ:

улучшение процесса принятия решений. BDA на основе системного анализа и интерпретации данных позволяют получать информацию необходимую для выявления возможностей улучшения производственных процессов или бизнес-операций. BDA помогают принимать верные управленческие решения, оптимизировать операции и стимулировать инновации;

повышение эффективности и производительности. BDA, благодаря контроллингу и отслеживанию операций в режиме реального времени, стимулируют исследование динамики рынка, изучение закономерностей, поиск путей совершенствования и получение дополнительной прибыли. В результате предприниматели получают улучшение логистики, сокращение количества отходов, повышение эффективности производства и бизнеса;

привлечение и персональная поддержка клиентов. BDA вследствие анализа взаимодействий и предпочтений клиентов предоставляют возможность персонализировать продукты и услуги, разрабатывать целевые маркетинговые кампании, повышать удовлетворённость и лояльность клиентов, расширять клиентуру и увеличивать объёмы продаж;

обеспечение качества и безопасности. BDA даёт возможность отслеживать и контролировать операции в режиме реального времени, что позволяет своевременно выявлять сбои и отклонения, устранять недостатки, избегать выпуска некачественной продукции и повышать безопасность работников;

получение конкурентного превосходства. BDA в целом направлены на разработку новых продуктов и услуг, дифференцирование продуктов и услуг от конкурентов, создание новых потоков доходов. BDA помогают предпринимателям получать конкурентные преимуществ на основе данных, поступающих от клиентов, поставщиков и партнёров в режиме реального времени.

Несмотря на очевидные преимущества больших данных и аналитики существуют проблемы, которые необходимо учитывать при построении Индустрии 4.0, в частности:

качество данных. Обеспечение качества и точности данных имеет решающее значение для надёжной интерпретации и получения значимого анализа или прогнозных данных. Недостоверные данные могут сформировать неправильные выводы, ввести в заблуждение, привести к ошибочным управленческим решениям и негативным последствиям;

безопасность и конфиденциальность данных. Защита данных имеет решающее значение в эпоху больших данных и аналитики. Неправильное использование или несанкционированный доступ к данным могут иметь серьёзные последствия, включая финансовые потери, ущерб репутации и юридические риски. Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных требует принятия соответствующих протоколов и реализации надёжных мер предосторожности;

управление данными и инфраструктура. Управление большими объёмами данных и их хранение требуют значительных ресурсов, включая оборудование, программное обеспечение и квалифицированный персонал. Это может стать проблемой для предприятий и организаций, особенно небольших, которым может не хватать необходимой инфраструктуры, опыта и компетенций;

квалификация и навыки. Для анализа и интерпретации данных требуются специальные навыки и опыт, включая квалифицированных специалистов по статистическому анализу, машинному обучению и визуализации данных. Поиск, стимулирование и удержание персонала с необходимыми навыками могут быть проблемой, особенно на конкурентном рынке труда;

культурные и организационные изменения. Внедрение больших данных и аналитики могут потребовать значительных организационных и культурных изменений, внедрения новых технологий и процессов, интеграции в бизнес-операции алгоритмов принятия решений на основе данных. Это может стать препятствием для развития предприятий и организаций, а также вступить в противоречие с культурными и поведенческими особенностями персонала. Сопротивление изменениям, боязнь увольнения или незнание подходов, основанных на данных, могут помешать продвижению культуры принятия решений на основе данных и успешному внедрению BDA.

Обеспечение качества и точности данных, защита безопасности и конфиденциальности данных, управление данными и их хранение, а также поиск и удержание сотрудников со специальными навыками, являются критически важными факторами успешного применения BDA в Индустрии 4.0.

Глава 5. Блокчейн

«Блокчейн стоит на страже свободы, прокладывая путь к децентрализованному будущему, в котором информация неизменна, транзакции безопасны, доверие больше не роскошь, а неотъемлемая часть нового цифрового общества».

Автор

Что такое блокчейн

Блокчейн (Blockchain) – это децентрализованная технология распределённой базы данных, которая предполагает безопасное и открытое ведение записей о транзакциях, обеспечивая новый уровень эффективности, прозрачности и доверия в производстве и бизнесе. Он основан на сети компьютеров или «узлов», которые работают вместе для проверки и записи транзакций, а также для поддержания постоянно растущих списков записей, называемых «блоками». Каждый блок содержит уникальный код или «хеш», который связывает его с предыдущим блоком и обеспечивает возможность отслеживания и неизменности содержащихся в нём данных.

Одной из ключевых особенностей блокчейна является его распределённый характер. В отличие от традиционных баз данных, которыми обычно управляет центральный орган, блокчейн децентрализован, это означает, что он не контролируется какой-либо обособленной организацией или группой людей. Вместо этого он поддерживается сетью электронно-вычислительных устройств или «узлов», которые работают вместе для проверки и записи транзакций, а также для поддержания целостности содержащихся в нём данных. Децентрализованная структура делает блокчейн устойчивым к взлому и мошенничеству, поскольку для внесения изменений в содержащиеся в нём данные требуется консенсус сети «узлов», а также более открытым, позволяя отслеживать и проверять неизменность транзакций и данных.

Блокчейн часто называют технологией «распределённой бухгалтерской книги», поскольку она позволяет децентрализованно и распределённо вести учёт транзакций. Технология Blockchain считается безопасной и прозрачной, поскольку использует криптографические алгоритмы для защиты содержащихся в ней данных, а также обеспечивает прослеживание и неизменность транзакций.

Технология Blockchain используется в широком спектре приложений, включая финансовую сферу, управление цепочками поставок, идентификацию личности и многое другое. Это основополагающий компонент Индустрии 4.0, который используется для обеспечения новых уровней эффективности, прозрачности и доверия в производстве и бизнесе. Разработчикам ещё предстоит решить множество проблем, связанных с масштабируемостью, регулированием и функциональной совместимостью, но уже сегодня блокчейн используется в самом широком спектре приложений.

В мире финансов блокчейн произвёл революцию в способах проведения транзакций. Например, криптовалютная платформа для платёжных систем Ripple на основе блокчейна, позволяет осуществлять мгновенные трансграничные платежи в режиме реального времени, устраняя необходимость в посредниках и снижая издержки. Ripple был разработан для замены международной сети денежных переводов SWIFT и упрощения процесса расчётов между финансовыми институтами, в настоящее время Ripple стабильно входит в десятку самых популярных и значимых по рыночной капитализации цифровых валют в мире. Блокчейн XRP Ledger, на котором работает Ripple, позволяет подтверждать транзакции за 3-5 секунд при значительно меньшей стоимости, чем при использовании платёжной системы Bitcoin.

Другим ярким примером является система валовых расчётов Stellar, которая обеспечивает мгновенные недорогие денежные переводы и микроплатежи в разных валютах в режиме реального времени, делая финансовые услуги более доступными для населения с недостаточным уровнем обслуживания.

Блокчейн обеспечивает открытость и прослеживание товаров в оптовой и розничной торговле. Блокчейн-платформа IBM Food Trust контролирует путь продуктов питания от фермы до полки магазина, позволяя всем заинтересованным сторонам, включая фермеров, переработчиков, дистрибьюторов, розничных продавцов и потребителей, отслеживать и проверять происхождение, качество и безопасность пищевых продуктов. Сканируя QR-коды на упаковке продуктов, можно получить доступ к подробной информации о происхождении, качестве и безопасности продуктов, тем самым снижая риски заболеваний пищевого происхождения. Крупнейший в мире ритейлер Walmart использует блокчейн для отслеживания происхождения и движения товаров в своей цепочке поставок, обеспечивая безопасность и снижая риск появления подделок.

Технология Blockchain повсеместно внедряется для идентификации личности. Комплексная система цифровой идентификации SelfKey позволяет пользователям безопасно управлять своими цифровыми удостоверениями, снижая риск кражи личных данных и мошенничества. Цифровой идентификатор uPort обеспечивает конфиденциальность и безопасность личной информацией, позволяя выборочно делиться ею с доверенными сторонами. В этих системах цифровой верификации каждая транзакция или обмен данными криптографически защищены и записываются в блокчейне, что делает их защищёнными от несанкционированного доступа и очень упрощает процесс проверки личности, устраняя необходимость в нескольких документах и повторяющихся проверках.

В энергетике блокчейн применяется для обеспечения одноранговой торговли энергией без участия посредников. Торговая инновационная платформа Power Ledger на основе блокчейна позволяет частным лицам и предприятиям напрямую покупать и продавать возобновляемую энергию, формируя свободный и эффективный энергетический рынок. Платформа даёт возможность монетизировать избыточную энергию, стимулирует использование возобновляемых источников энергии и способствует переходу к более устойчивому энергетическому будущему. Прозрачный и неизменный характер блокчейна гарантирует, что энергетические транзакции записываются и надёжно проверяются, эта прозрачность укрепляет доверие между участниками рынка и обеспечивает устойчивость продаваемой энергии.

Приведённые выше примеры наглядно демонстрируют разнообразный и преобразующий потенциал технологии Blockchain в различных областях человеческой деятельности. Поскольку технология продолжает развиваться и совершенствоваться, следует ожидать новых инновационных вариантов её использования. Далее мы рассмотрим различные аспекты блокчейна, а также его влияние на Индустрию 4.0 и будущее производства и бизнеса.

Как блокчейн используется в производстве и бизнесе

Согласно опросу сети консалтинговых фирм «Deloitte», в настоящее время 86% компаний активно пользуются технологией Blockchain, а 72% компаний планируют инвестировать в разработку и внедрение технологии в ближайшие три года. Блокчейн находит своё применение в самых разных сферах деятельности, таких как: управление цепочками поставок, финансы, здравоохранение, промышленное производство, энергетика и многое другое.

Технология Blockchain получила массовое распространение в управлении цепочками поставок. Она используется для отслеживания и проверки движения товаров по цепочкам поставок, от сырья до готовой продукции. Блокчейн даёт возможность отслеживать и контролировать товары в режиме реального времени, а также безопасно и понятно вести учёт транзакций. Это позволяет сократить издержки, повысить эффективность, обеспечить прозрачность и надёжность операций.

Глобальная судоходная компания Maersk, в партнерстве с одним из крупнейших производителей программного обеспечения IBM разработала платформу TradeLens на основе блокчейна, которая оцифровывает и автоматизирует торговые процессы. Смарт-контракты в TradeLens оптимизируют и обеспечивают соблюдение соглашений между несколькими сторонами, сокращая время оформления документов, повышая эффективность и сводя к минимуму споры в международной торговле.

В индустрии моды блокчейн используется для решения проблем контрафактной продукции и прозрачности цепочек поставок. Ведущий конгломерат предметов роскоши LVMH, запустил блокчейн-платформу Aura, которая позволяет отслеживать производителя и представлять доказательства подлинности своей высококачественной продукции. Через записанную в блокчейне информацию о товарах и транзакциях, потребители могут проверить подлинность предметов роскоши и убедиться, что им не предлагают подделки.

Блокчейн позволяет осуществлять управление особо ценными минералами. Австралийский стартап Everledger использует блокчейн для создания цифрового реестра алмазов, обеспечивая их этичное происхождение и сокращая торговлю алмазами из зон вооружённых конфликтов. Отслеживая путь каждого бриллианта от рудника до покупателя, блокчейн исключает возможность фальсификации и помогает продвигать ответственные методы добычи.

Блокчейн существенно упрощает финансирование цепочек поставок, обеспечивая безопасное и прозрачное ведение записей о транзакциях и уменьшая потребность в посредниках. Это приводит к улучшению движения капитала и расширяет доступ к финансированию предприятий малого и среднего бизнеса. Используя децентрализованный и неизменный характер блокчейна, компании могут создавать более безопасные и надёжные сети поставок, снижая затраты, сводя к минимуму мошенничество и повышая доверие потребителей к продуктам, которые они покупают.

В контексте Индустрии 4.0 большие перспективы в ведении бизнеса имеют смарт-контракты с поддержкой технологии Blockchain, которые могут автоматизировать различные аспекты бизнес-процессов, устраняя необходимость в посредниках и повышая эффективность. Эта технология позволяет самостоятельно исполнять контракты с предопределёнными правилами и условиями, снижает риск мошенничества, а также повышает эффективность и скорость исполнения контрактов. Например, платформа Slock.it предоставляет пользователям возможность применения блокчейна и смарт-контрактов для обеспечения безопасного и автоматизированного доступа к общим ресурсам, таким как аренда автомобиля или жилья, без участия традиционных агентов.

Технология Blockchain в сфере финансов произвела подлинную революцию, предложив новые подходы к финансовым транзакциям, управлению данными и безопасности. Блокчейн формирует децентрализованную и защищённую от несанкционированного доступа бухгалтерскую книгу, которая обеспечивает неизменность и целостность финансовых транзакций. Устраняя необходимость в посредниках и используя криптографические методы, блокчейн повышает безопасность и снижает риск мошенничества, оптимизирует и автоматизирует процессы, уменьшает потребность в согласовании. Прозрачный характер блокчейна позволяет отслеживать финансовые транзакции в режиме реального времени, что повышает доверие между участниками и улучшает соблюдение нормативных требований за счёт предоставления проверяемых и отслеживаемых записей.

По данным XYZ-анализа, глобальные инвестиции в блокчейн-стартапы в сфере финансов в 2023 году достигли 5,2 миллиарда долларов, что свидетельствует о значительном увеличении по сравнению с предыдущими годами. Рыночная капитализация токенизированных активов, включая криптовалюты и токены безопасности, в 2023 году достигла 2,3 триллиона долларов. Эти статистические данные демонстрируют потенциал и растущий интерес к использованию блокчейна в финансовых институтах.

Технология Blockchain в сфере здравоохранения революционизирует управление данными, обеспечивая совместимость медицинских данных и конфиденциальность пациентов. Одним из ярких примеров является, система медицинских записей MedRec, разработанная на основе блокчейна исследователями Массачусетского технологического института. MedRec позволяет пациентам владеть своими медицинскими записями и контролировать их, обеспечивая безопасный и эффективный обмен информацией между различными поставщиками медицинских услуг. Система обеспечивает сохранность данных, снижает количество медицинских ошибок и повышает конфиденциальность пациентов.

Ещё одним из примеров применения блокчейна в здравоохранении является управление цепочками поставок фармацевтической продукции. Проект MediLedger, созданный совместно крупными фармацевтическими компаниями, использует блокчейн для отслеживания и подтверждения происхождения лекарств, обеспечивая неразрывность и открытость цепочек поставок и снижая риск появления поддельных лекарств.

Используя децентрализованный и неизменный характер блокчейна, организации здравоохранения могут повысить безопасность и совместимость медицинских данных, оптимизировать управление медицинскими записями и претензиями, а также улучшить уход за пациентами. Блокчейн предоставляет большие возможности для инноваций в предоставлении медицинских услуг.

Технология Blockchain стала мощным инструментом для улучшения процессов контроля качества в различных отраслях промышленности. Одним из таких примеров является автомобилестроение, где блокчейн используется для обеспечения подлинности и качества узлов, деталей и запасных частей. Платформа Authenticiti, созданная на основе блокчейна, позволяет отслеживать комплектующие от производителя до финальной сборки, гарантируя, что контрафактные или некачественные детали не попадут в цепочку поставок. Записывая информацию о происхождении, производственном процессе и сертификатах качества в блокчейне, производители автомобилей могут проверять подлинность и качество каждого компонента, повышая безопасность и удовлетворённость клиентов.

В промышленном производстве блокчейн широко применяется для отслеживания и проверки качества выпускаемой продукции посредством записи и проверки данных с датчиков и других источников. Это даёт возможность сократить количество дефектов, улучшить качество продукции и повысить конкурентоспособность.

В пищевой промышленности блокчейн помогает улучшить контроль качества и прослеживаемость продуктов. Компания Ripe.io создала платформу на основе блокчейна, которая позволяет собирать данные из различных источников, таких как датчики и устройства IoT, для мониторинга качества и свежести сельскохозяйственной продукции. Такой мониторинг в режиме реального времени помогает выявлять потенциальные проблемы, которые могут привести к порче продуктов, что позволяет своевременно принимать меры и обеспечивать надлежащее качество выпускаемой продукции.

Используя блокчейн, предприятия могут гарантировать подлинность, прослеживаемость и качество своей продукции. Децентрализованный и неизменный характер блокчейна обеспечивает прозрачное и поддающееся проверке хранение данных, снижая риск появления на рынке контрафактной или некачественной продукции. Эти достижения в области контроля качества способствуют повышению удовлетворённости клиентов, повышению репутации бренда и получению конкурентных преимуществ.

Блокчейн меняет правила игры в области профилактического обслуживания, позволяя в режиме реального времени осуществлять мониторинг производительности машин и механизмов при помощи записи и проверки данных с датчиков и считывающих устройств. При этом можно заранее спрогнозировать, когда потребуется техническое обслуживание, оптимизировать графики обслуживания, сократить время простоя и продлить срок службы техники.

Одним из примечательных примеров является внедрение блокчейна в аэрокосмическую промышленность. Такие компании, как Boeing и Honeywell изучают возможность использования блокчейна для мониторинга и обслуживания компонентов самолётов в режиме реального времени. Используя возможности распределённого реестра блокчейна, производители самолётов и поставщики услуг по техническому обслуживанию могут записывать и отслеживать данные о функционировании различных компонентов, включая двигатели, авионику и другие критически важные системы. Эти данные собираются с датчиков, встроенных в различные системы самолёта, и надёжно хранятся в блокчейне.

Смарт-контракты, интегрированные в блокчейн, могут анализировать данные с самолёта и запускать оповещения о техническом обслуживании или планировать действия по техническому обслуживанию на основе заранее определённых критериев. Например, если двигатель самолёта демонстрирует аномальные показатели температуры или уровня вибраций, система на основе блокчейна может обнаружить эту аномалию и автоматически инициировать запрос на техническое обслуживание. Заинтересованные стороны, включая ремонтную бригаду техников, могут получить доступ к зашифрованным данным в блокчейне, что позволяет им быстро определить проблему и предпринять необходимые действия. Такой упреждающий подход к техническому обслуживанию не только сводит к минимуму возможность сбоя в работе, но и продлевает срок службы оборудования, приводит к экономии средств и повышает эффективность эксплуатации.

Благодаря надёжному хранению данных в блокчейне можно применять алгоритмы расширенной аналитики и машинного обучения для выявления закономерностей и определения потенциальных требований к техническому обслуживанию машин и механизмов. Используя прогнозную аналитику, производители техники могут планировать техническое обслуживание в оптимальное время, избегая простоев и снижая затраты. Производители техники, поставщики услуг по техническому обслуживанию и регулирующие органы могут получить доступ к блокчейну для проверки соблюдения технических регламентов и стандартов безопасности, а также ведения полной записи истории технического обслуживания на протяжении всего периода эксплуатации машин или механизмов.

Технология Blockchain делает значительные успехи в области управления энергопотреблением, революционизируя способы поставки, потребления и регулирования энергии. Одним из примеров применения блокчейна в энергетике является реализация одноранговых платформ для торговли энергией. В регионах, где в изобилии возобновляемые источники энергии, такие как солнечная и ветровая энергия, платформы на основе блокчейна позволяют частным лицам и предприятиям напрямую торговать друг с другом избыточной энергией. Используя смарт-контракты и технологию децентрализованной бухгалтерской книги, эти платформы обеспечивают беспрепятственные, безопасные и прозрачные транзакции, устраняя необходимость в посредниках и снижая затраты.

Одним из примеров таких платформ является проект Brooklyn Microgrid в США. Эта блокчейн-платформа позволяет частным владельцам солнечных панелей на крышах генерировать и продавать избыточную энергию своим соседям в том же сообществе. Участники проекта могут отслеживать и проверять энергетические транзакции, записанные в блокчейне, обеспечивая открытость и точность торгового процесса.

Ещё одной инновацией в управлении энергопотреблением является интеграция интеллектуальных сетей с платформами блокчейна. Интеллектуальные сети используют передовую измерительную инфраструктуру и датчики IoT для мониторинга и управления распределением энергии в режиме реального времени. Комбинируя эти технологии с блокчейном, коммунальные предприятия могут безопасно записывать и проверять данные о потреблении энергии, автоматизировать процессы выставления счетов и обеспечивать динамическое ценообразование на основе спроса и предложения.

Кроме того, блокчейн используется для стимулирования энергосбережения и обеспечения устойчивости. Например, проект WePower в Эстонии позволяет частным лицам и предприятиям инвестировать в проекты по возобновляемым источникам энергии посредством блокчейн токенизации или перехода на использование цифровых токенов. Инвесторы получают токены, представляющие их долю в производстве энергии, что позволяет им участвовать в рынке чистой энергии и поддерживать переход на устойчивые источники энергии.

Внедрение блокчейна в управление энергопотреблением предоставляет очевидные преимущества: обеспечивает прозрачность, прослеживаемость и безопасность данных, укрепляя доверие и формируя более устойчивую энергетику; повышает эффективность распределения энергии; снижает затраты за счёт устранения посредников; позволяет частным лицам играть активную роль на энергетическом рынке. Сегодня блокчейн меняет энергетический ландшафт к лучшему через развитие одноранговой торговли энергией, интеграцию с интеллектуальными сетями и внедрение инновационных программ стимулирования.

Согласно отчёту «ResearchAndMarkets», глобальный блокчейн на энергетическом рынке в 2023 году был оценён в 1,6 миллиарда долларов и, по прогнозам, достигнет 6,29 миллиарда долларов к 2026 году при совокупном годовом темпе роста (CAGR) 59,4%.

Технология Blockchain позволяет отслеживать и проверять права на интеллектуальную собственность за счёт осуществления записи и проверки данных о патентах, товарных знаках и других активах интеллектуальной собственности, обеспечивая защиту и монетизацию интеллектуальной собственности, а также повышая прозрачность и доверие правообладателей.

Одним из вариантов применения блокчейна в этой области является создание децентрализованных платформ для регистрации и защиты авторских прав. Эти платформы позволяют создателям контента ставить метки времени и регистрировать право собственности в блокчейне, устанавливая неизменную учётную запись, что помогает в определении авторства и может служить решающим доказательством при защите авторских прав.

Захватывающим проектом в сфере интеллектуальной собственности является платформа CopyrightBank для регистрации и проверки авторских прав на цифровые документы любых типов. Пользователи могут загружать свой цифровой контент на эту платформу, где он надёжно фиксируется временными метками и записывается в блокчейне, что устанавливает неизменную запись о праве собственности, позволяя авторам защитить результаты своего труда от несанкционированного использования и нарушения прав.

Блокчейн может значительно упростить регистрацию патентов и лицензирование. Платформы на основе блокчейна обеспечивают безопасную и прозрачную среду для записи информации, связанной с патентами, включая подачу заявок, отчёты об экспертизе и лицензионные соглашения. Это повышает прослеживаемость и сохранность патентных записей, снижает риск мошеннических заявлений и улучшает общую патентную систему.

Одним из примечательных проектов в этом отношении является платформа IPChain, разработанная в России. IPChain использует блокчейн для создания децентрализованного реестра прав интеллектуальной собственности, который позволяет правообладателям безопасно регистрировать и управлять своими активами интеллектуальной собственности, включая патенты, товарные знаки и авторские права. Платформа также упрощает лицензирование и распределение royalty, обеспечивая прозрачный и эффективный механизм монетизации интеллектуальной собственности.

Кроме того, блокчейн может способствовать созданию децентрализованных торговых площадок для правообладателей интеллектуальной собственности, позволяя им продавать или лицензировать интеллектуальные активы непосредственно заинтересованным сторонам. Эти торговые площадки исключают посредников, снижают транзакционные издержки и обеспечивают покупателям и продавцам безопасную среду для участия в сделках с интеллектуальной собственностью. Наглядным примером в этой области является платформа Bitmark, которая использует блокчейн для обеспечения владения и передачи цифровой собственности. Токенизируя цифровые активы в блокчейне, правообладатели могут устанавливать права собственности или передавать эти права другим лицам, создавая децентрализованный рынок цифровой интеллектуальной собственности.

Внедрение блокчейна в управление интеллектуальной собственностью даёт множество преимуществ. Он обеспечивает безопасный и открытый механизм регистрации и проверки прав собственности, снижает риск нарушения прав и несанкционированного использования, а также способствует справедливому и эффективному лицензированию и монетизации интеллектуальной собственности.

Дальнейшие разработки в области управления интеллектуальной собственностью могут включать автоматическое распределение лицензионных отчислений с помощью смарт-контрактов, усовершенствованные процессы патентной экспертизы с помощью проверки на основе блокчейна, создание глобальных децентрализованных реестров прав интеллектуальной собственности. Благодаря интеграции блокчейна управление интеллектуальной собственностью может быть преобразовано в более эффективную, прозрачную и безопасную экосистему, способствующую инновациям, защищающую права авторов и развивающую сотрудничество в сфере интеллектуальной собственности.

Технология Blockchain начала массово применяться для подтверждения личности посредством записи и проверки данных в документах, удостоверяющих личность, и других источниках данных. Это сводит к минимуму мошенничество с идентификацией, а также повышает безопасность и конфиденциальность. Благодаря неизменности и распределённому характеру блокчейна, разрабатываются инновационные решения для обеспечения безопасной и надёжной проверки личности.

Проверка личности на основе блокчейна может выходить за рамки традиционных документов, удостоверяющих личность, и включать различные учётные данные, квалификации и сертификаты. Записывая эти учётные данные в блокчейн, пользователи получают защищённый от несанкционированного доступа и проверяемый отчёт о своих достижениях и компетенциях. Блокчейн позволяет упростить такие процессы, как проверка занятости, подтверждение профессиональных сертификатов или документов об образовании.

Одним из показательных примеров проверки личности на основе блокчейна является сеть Sovrin, которая позволяет людям надёжно контролировать свою цифровую личность. Она использует блокчейн для создания глобальной общедоступной утилиты с целью проверки личности, позволяющей людям хранить свои идентификационные данные самостоятельным образом. Это позволяет пользователям выборочно раскрывать необходимую информацию, сохраняя при этом контроль над своей личной цифровой информацией и сводя к минимуму риск кражи персональных данных.

Ещё одним подобным инновационным проектом является uPort, который позволяет людям создавать и управлять своей цифровой идентификацией в блокчейне Ethereum, обеспечивая безопасный и децентрализованный способ проверки и аутентификации личности. Через uPort пользователи могут контролировать свою идентификационную информацию, оптимизировать процесс проверки, а также выбирать, какой информацией следует делиться с различными поставщиками услуг.

Системы верификации личности на основе блокчейна позволяют уменьшить зависимость от централизованных баз данных. Вместо того, чтобы хранить персональные данные в одном уязвимом месте, блокчейн позволяет распределить зашифрованную идентификационную информацию по сети узлов, гарантируя, что ни один объект не имеет полного контроля над ними. Такой децентрализованный подход сводит к минимуму риск утечки данных и несанкционированного доступа к личной информации.

Перспективной разработкой в этой области является использование доказательств с нулевым разглашением (ZKP), криптографической техники, позволяющей людям доказывать обладание определённой информацией, не раскрывая лежащие в её основе персональные данные. ZKP позволяет людям аутентифицировать свою личность без обмена конфиденциальными личными данными, обеспечивая конфиденциальность и снижая риск мошенничества с идентификацией. К последним достижениям разработчиков можно отнести интеграцию биометрических данных в проверку личности на основе блокчейна, использование смарт-контрактов для автоматической проверки личности и совместимость между различными способами персональной идентификации.

Решения для цифровой идентификации на основе блокчейна изучаются и внедряются в различных сферах деятельности, включая финансы, здравоохранение и управление цепочками поставок. Например, финансовые учреждения активно внедряют процесс «знай своего клиента» (KYC) на основе блокчейна, чтобы упростить регистрацию клиентов и обеспечить соответствие требованиям. Согласно отчёту «MarketsandMarkets», мировой рынок решений для цифровой идентификации в 2020 году оценивался в 13,7 миллиарда долларов и, по прогнозам, достигнет 30,5 миллиарда долларов к 2025 году при совокупном годовом темпе роста (CAGR) на уровне 17,3%.

Распределённый характер, а также возможность отслеживания и неизменность транзакций делают блокчейн незаменимым для приложений, требующих безопасного и прозрачного ведения записей. Для реализации прорывных технологий и инновационных проектов при переходе к Индустрии 4.0 блокчейн и интеллектуальная собственность будут востребованы в первую очередь.

Технология Blockchain способна приблизить и упростить процессы трансформации в Индустрию 4.0, обеспечивая безопасное и прозрачное ведение записей, обеспечивая автоматизацию с помощью смарт-контрактов и революционизируя управление цепочками поставок и энергетические сети. Благодаря постоянным инновациям и сотрудничеству блокчейн может сыграть ключевую роль в формировании будущего производства и бизнеса, открыть новую эру эффективности, прозрачности и доверия.

Преимущества и проблематика блокчейна в Индустрии 4.0

Блокчейн – это будущее цифровизации, он исключает влияние человеческого фактора на многие процессы, обусловленные децентрализацией, конфиденциальностью, социальными и этическими аспектами Индустрии 4.0.

Блокчейн предоставляет целый ряд возможностей, реализация которых позволит получить серьёзные конкурентные преимущества в производстве и бизнесе, такие как:

эффективность (повышение эффективности за счёт сокращения количества посредников, автоматизации процессов и обеспечения мониторинга в режиме реального времени);

прозрачность (обеспечение прозрачного и безопасного ведения записей о транзакциях, что гарантированно защищает их от несанкционированного доступа и повышает доверие пользователей);

безопасность (снижение рисков подделки и мошенничества через использование криптографических алгоритмов защиты сохранности данных, а также обеспечение сопровождения и неизменности транзакций);

децентрализация (невозможность цензурирования из-за распределённого характера блокчейна, что исключает контроль или вмешательство со стороны какой-либо организации или группы людей и повышает устойчивость системы);

доверие (безопасное и прозрачное ведение записей о транзакциях, которое гарантирует их защищённость и способствует укреплению доверия между сторонами).

Помимо перечисленных преимуществ, которые даёт применение технологии Blockchain, следует также учитывать некоторые проблемы, которые предстоит решать производству и бизнесу в процессе перехода к Индустрии 4.0, в частности:

управление данными и инфраструктура. Управление большими объёмами данных и их хранение потребуют значительных ресурсов, включая оборудование, программное обеспечение и квалифицированный персонал. Это может стать проблемой для небольших предприятий и организаций, у которых недостаточно необходимой инфраструктуры и опыта;

безопасность и конфиденциальность данных. Неправильное использование или несанкционированный доступ к данным могут иметь серьёзные последствия, включая финансовые потери, ущерб репутации или юридические обязательства. Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных требует реализации надёжных мер защиты и протоколов;

квалификация и навыки персонала. Внедрение и использование блокчейна предполагает наличие у персонала специальных навыков и опыта, включая кодирование, криптографию и управление данными. Поиск и удержание работников с необходимыми навыками может явиться серьёзной проблемой в условиях растущей востребованности квалифицированных специалистов;

нормативно-правовая база. Область применения блокчейна быстро расширяется, а нормативно-правовая база всё ещё находится на ранних стадиях разработки, что может привести к неопределённости и создать риски для предприятий и организаций, которые рассматривают возможность внедрения технологии Blockchain;

совместимость технологии. Использование блокчейна в широком спектре приложений часто сопряжено с другими технологиями, такими как Интернет вещей (IoT) и искусственный интеллект (AI). Обеспечение функциональной совместимости этих технологий может явиться достаточно сложной задачей и потребовать разработки новых стандартов и протоколов для беспрепятственного обмена данными и совместного функционирования;

энергопотребление. Децентрализованный характер блокчейна требует использования большого количества компьютеров или «узлов» для проверки и записи транзакций, что может привести к высокому уровню потребления энергии, а также иметь экологические и экономические последствия;

стоимость. Внедрение блокчейна потребует дополнительных затрат, особенно там, где отсутствуют опытные специалисты и необходимая инфраструктура. Это может стать серьёзным препятствием, особенно для небольших предприятий и организаций.

Несмотря на перечисленные выше проблемы, преимущества блокчейна в Индустрии 4.0 трудно переоценить, они позволяют производству и бизнесу повышать эффективность посредством автоматизации процессов и мониторинга в режиме реального времени, улучшать прозрачность благодаря защищённым записям транзакций, обеспечивать безопасность за счёт снижения рисков подделки и мошенничества, а также исключать возможность любого цензурирования или вмешательства.

В ближайшей перспективе технология Blockchain будет играть значимую роль в революционном изменении производственных процессов, открытии новых возможностей для бизнеса и формировании будущего, основанного на доверии, прозрачности и повышении производительности.

Обеспечение качества и точности данных, защита безопасности и конфиденциальности данных, управление данными и их хранение, функциональная совместимость, а также поиск и удержание персонала со специальными навыками, являются критически важными факторами успешного внедрения и применения блокчейна в Индустрии 4.0.

Глава 6. Трансформация мировой валютно-финансовой системы

«Мировая валютно-финансовая система вступает в эпоху глобальных перемен, основой которых станут цифровые активы и децентрализованные технологии. Вопрос лишь в том, кто возглавит этот процесс – государства, осмелившиеся доверить силу валют своим гражданам, или же корпорации и платформы, готовые предложить новое рабство».

Автор

Влияние Индустрии 4.0 на мировую валютно-финансовую систему

Благодаря четвёртой промышленной революции мир денег переходит от традиционных, централизованных практик к гибким и децентрализованным альтернативам. Криптовалюты, цифровые активы, государственные цифровые валюты и блокчейн постепенно выходят на передний план, формируют новые способы взаимодействия с деньгами людей, бизнеса и государств. Происходящие изменения отражают суть Индустрии 4.0 – децентрализацию и цифровизацию, которые делают финансовую систему более гибкой, безопасной и адаптированной к потребностям современного общества.

Деньги представляют собой универсальное средство обмена, которое признаётся всеми участниками экономических отношений. Изначально в человеческом обществе использовался бартер – прямой обмен товарами и услугами. Однако обмен товара на товар оказался не столь эффективен и появились универсальные, абсолютно ликвидные предметы обмена, обладающие высокой ценностью, такие как золото, серебро, драгоценные камни и редкие материалы. С течением времени начали использоваться монеты, которые стали мерой стоимости, затем появились банкноты, и в итоге – безналичные расчёты.

Современные деньги (валюты) представляют собой долговые обязательства, которые выпускаются государством и поддерживаются его валовым внутренним продуктом (ВВП). Ценность денег сегодня основана на доверии к центральному банку и правительству государства, которые регулируют их выпуск и обеспечивают стабильность национальной экономики.

Финансы являются кровеносной системой капитализма, обеспечивающей движение капитала между частными лицами, предприятиями и государствами. При капитализме финансы играют ключевую роль в перераспределении ресурсов, поддерживают производство и стимулируют экономический рост. Финансовые инструменты, такие как кредиты, облигации и акции, позволяют юридическим и физическим лицам инвестировать, строить предприятия и создавать новые технологии. Они также дают возможность предприятиям расширяться, управлять рисками и обеспечивать рабочие места. Финансы создают основу для экономического развития, роста ВВП и повышения качества жизни людей.

Сегодня мировая валютно-финансовая система сталкивается с множеством вызовов:

1. Зависимость от центральных банков.

Существующая финансовая система сосредоточена вокруг центральных банков государств, которые управляют денежными потоками, процентными ставками и кредитной политикой. Зависимость от центральных банков делает финансовую систему уязвимой к политической конъюнктуре и управленческим решениям, которые могут идти вразрез с долгосрочными экономическими интересами общества.

2. Рост государственного долга.

Глобальный государственный долг достиг рекордных показателей. Правительства многих государств вынуждены занимать деньги, чтобы покрывать бюджетный дефицит, что создаёт угрозу экономической нестабильности и социальную напряжённость, а также увеличивает долговую нагрузку на будущие поколения.

3. Финансовое неравенство.

Современная банковская система концентрирует богатства у крупных финансовых игроков и корпораций, усугубляя неравенство в распределении капитала и доступе к финансовым инструментам. Это препятствует социальному прогрессу и подрывает устойчивость экономики.

4. Недостаток прозрачности.

Центральные банки и и другие финансовые учреждения функционируют с минимальной прозрачностью, что затрудняет контроль со стороны государства и общества, а также создаёт угрозу злоупотреблений.

5. Кризис ликвидности и рецессия.

Мировая экономика подвержена циклам экономических спадов и кризисов ликвидности, которые могут негативно сказываться на благосостоянии граждан и создавать угрозу стабильности.

6. Конфиденциальность и безопасность данных.

С развитием цифровых финансовых инструментов увеличиваются риски утечки данных и угрозы кибератак, что ставит под сомнение доверие к цифровым финансам.

Цифровизация предлагает множество технологических решений, которые могут решить текущие проблемы финансовой системы. Блокчейн и децентрализованные финансы (DeFi) способствуют повышению прозрачности финансовых операций, устраняют необходимость в посредниках и способствуют более честному и эффективному распределению капитала. Искусственный интеллект и автоматизация улучшают процессы в банковской и финансовой сфере, снижают издержки и повышают скорость обслуживания клиентов.

Основные принципы Индустрии 4.0 (автоматизация, децентрализация, применение искусственного интеллекта и больших данных) обеспечивают переход от традиционных государственных финансовых систем к более технологичным, прозрачным и эффективным моделям. В условиях цифровой трансформации возникают новые финансовые инструменты, которые позволяют ускорить транзакции, снизить издержки и укрепить финансовую безопасность.

В рамках глобальной цифровизации валютно-финансовой системы особенно актуальными становятся три направления развития: криптовалюты, цифровые валюты центрального банка (CBDC) и суверенные государственные цифровые валюты. Каждое из этих направлений предлагает различные решения и потенциальные вызовы для архитектуры будущей мировой валютно-финансовой системы.

Финансовые решения на основе блокчейна сталкиваются с проблемами регулирования, поскольку деятельность правительственных и финансовых учреждений ограничена, ими же созданными, соответствующими рамками. Чёткие и понятные всем правила, касающиеся кредитования, инвестиций, цифровых валют, первичных предложений монет (ICO) и токенизации ценных бумаг, могут существенно повлиять на внедрение и развитие блокчейна в финансовой сфере.

В ближайшие годы мир денег претерпит значительные изменения, связанные с интеграцией цифровых технологий, децентрализацией и глобальными экономическими преобразованиями. Тенденции, заложенные в Индустрии 4.0, уже создают основу для новых финансовых моделей, меняющих наше представление о деньгах, инвестициях, транзакциях и взаимодействии с государственными и частными финансовыми учреждениями.

Рассмотрим основные тенденции текущего развития мировой валютно-финансовой системы:

1. Цифровая валюта центрального банка (CBDC).

Международный валютный фонд (МВФ) и другие международные финансовые организации активно продвигают CBDC для получения всеобъемлющего контроля над финансовыми системами государств. Центральные банки многих стран, включая Китайскую Народную Республику (КНР) и Европейский союз (ЕС), активно разрабатывают цифровые валюты в рамках CBDC, которые станут цифровыми аналогами национальных валют, упростят внутренние и международные расчёты, улучшат контроль над оборотом денег, но при этом будут фактически подчинены мировой финансовой закулисе.

2. Криптовалюта как резервный актив.

Криптовалюты, такие как биткойн и эфириум, всё чаще рассматриваются не только как средства обмена, но и как резервные активы. Некоторые страны, в частности США начали накапливать криптовалютные резервы для инфляционного хеджирования и укрепления экономической безопасности.

3. Интеграция криптовалют в экономику.

Крупные компании, банки и финансовые организации всё больше интегрируют криптовалюты в свои системы, что способствует росту их капитализации и значимости.

4. Децентрализованные финансы (DeFi).

Технология Blockchain позволяет создавать финансовые сервисы, работающие без традиционных посредников, таких как банки. DeFi-платформы предлагают пользователям доступ к кредитам, депозитам, торговле и другим услугам на децентрализованной основе. Это снижает стоимость финансовых услуг и делает их доступными для юридических и физических лиц по всему миру.

5. «Умные» контракты и автоматизация.

Смарт-контракты, основанные на блокчейн-технологиях, позволяют автоматизировать сложные финансовые транзакции и взаимодействия. Это облегчает заключение сделок, позволяет избежать ошибок и снижает риск мошенничества.

6. Банки без филиалов (суперприложения).

С развитием цифровых технологий банковские услуги постепенно переходят в формат суперприложений, предлагающих клиентам полный спектр услуг, от классического банковского обслуживания до инвестиционных и платёжных услуг. Эти платформы создают серьёзную конкуренцию традиционным банкам, предлагая клиентам более удобные и выгодные условия.

7. Быстрые и дешёвые международные переводы.

С появлением цифровых валют и блокчейна международные переводы становятся более быстрыми, удобными и дешёвыми. Уже сейчас наблюдается значительное сокращение комиссий, а будущее обещает ещё более демократичные условия для трансграничных финансовых операций.

8. Искусственный интеллект (AI) в управлении финансами.

AI становится главным помощником в персональных финансах, предлагая оптимальные стратегии для накопления и инвестиций. Приложения на основе AI анализируют финансовое поведение, создают персонализированные рекомендации и помогают людям лучше управлять своими активами.

9. Робо-эдвайзеры и автоматизированное инвестирование.

Робо-эдвайзеры предоставляют пользователям автоматизированные инвестиционные советы, а также делают управление капиталом доступным для широкой аудитории. Использование AI в финансовом консультировании позволяет получать более точные прогнозы и избегать человеческих ошибок.

10. Конфиденциальность и цифровой надзор.

С внедрением цифровых валют у банков возникнут серьёзные проблемы, связанные с обеспечением конфиденциальности и тотальным цифровым контролем. Правительства государств будут иметь больше возможностей для отслеживания транзакций и поведения граждан, что породит риски нарушения неприкосновенности частной жизни.

11. Ужесточение регулирования и налоговое влияние.

Государства будут стремиться усилить контроль над криптовалютами и цифровыми финансами, чтобы предотвратить бегство капитала и обеспечить его налогообложение. Законы и стандарты будут обновляться для поддержки прозрачности и предотвращения любой незаконной деятельности.

12. Финансовая инклюзия.

Развитие цифровых финансов может значительно улучшить доступ к банковским услугам для людей в развивающихся странах и регионах с недостаточной финансовой инфраструктурой. Цифровые кошельки и децентрализованные платформы позволяют большему числу людей участвовать в развитии экономики, независимо от их местонахождения.

13. Микроинвестиции и цифровая собственность.

Новые формы цифровых активов, такие как токенизированная недвижимость и микроинвестиции, дадут возможность огромной массе инвесторов участвовать в рынках, которые раньше были доступны только состоятельным людям и крупным инвесторам.

14. США как центр криптоинноваций.

При государственной поддержке, нацеленной на развитие криптоиндустрии, США могут стать центром мировых криптоинноваций. Такие шаги, как снижение налогового давления и создание благоприятных регуляторных условий, могут резко усилить позиции США на фоне общемировой неразберихи.

15. Международная конкуренция в цифровой валюте.

Ведущие государства мира (США, КНР, ЕС) вступают в своеобразную гонку за внедрение цифровых валют и блокчейн-технологий. Это может привести к возникновению новых финансово-экономических альянсов, основанных на технологической взаимосвязанности и зависимости.

Современный мир финансов вступает в эпоху стремительных перемен, надвигающихся с невероятной быстротой благодаря технологиям Индустрии 4.0. Финансовые системы становятся более децентрализованными, гибкими и доступными, но этот переход в новую эпоху требует взвешенного подхода к регулированию и защите прав человека, а также продуманной политики на национальном и международном уровнях.

Криптовалюта

С бурным развитием технологий Индустрии 4.0 перед глобальной валютно-финансовой системой открываются перспективы радикальных изменений, и криптовалюты играют в этой трансформации ключевую роль. Эти децентрализованные цифровые активы и, в частности биткоин, стали символом четвёртой промышленной революции в мире финансов.

Криптовалюта – это цифровая или виртуальная форма денег, не имеющая физического выражения в банкнотах или монетах, в которой для обеспечения безопасности транзакций и создания новых единиц используется криптография. В отличие от традиционных валют, криптовалюты децентрализованы, то есть не контролируются никакими центральными органами регулирования, такими как правительства или банки. Все операции с криптовалютой записываются в блокчейн – распределённый реестр, который обеспечивает прозрачность и защиту от подделки данных.

Криптовалюты используются как средство обмена и платежей, они позволяют пользователям обмениваться цифровыми активами и осуществлять платежи без участия банков и посредников. Некоторые криптовалюты, такие как биткойн, рассматриваются как средство накопления, способное защитить капитал от инфляции. Криптовалюты также используются для функционирования децентрализованных платформ и приложений (DApps), таких как DeFi (децентрализованные финансы), которые предлагают финансовые услуги без банковского контроля.

Преимущества криптовалют:

децентрализация и независимость (нет центрального органа, контролирующего криптовалюту, что делает её неподвластной вмешательству правительства или финансовых учреждений);

безопасность и защита данных (блокчейн обеспечивает высокую степень безопасности благодаря криптографическим механизмам и распределённой системе хранения данных);

низкие комиссии за транзакции (благодаря отсутствию посредников комиссии за переводы, особенно трансграничные, часто значительно ниже, чем в традиционных финансовых системах);

прозрачность (все транзакции записываются в блокчейн, где их могут просматривать все участники сети, что позволяет избежать скрытых манипуляций и делает систему более надёжной);

потенциал для инноваций (технология Blockchain и смарт-контракты открывают новые возможности для финансовой индустрии, децентрализованных приложений и искусственного интеллекта).

Недостатки криптовалют:

волатильность курса (стоимость криптовалют может резко меняться в течение короткого времени, что делает их рискованными для повседневного использования и инвестиций);

отсутствие регулирования (из-за недостатка контроля и правовой базы криптовалюты используются для незаконной деятельности, что привлекает внимание регуляторов и может привести к ограничениям);

сложности с хранением (несмотря на безопасность блокчейна, кошельки и биржи подвержены взлому, а потеря приватных ключей может привести к потере доступа к средствам);

ограниченное принятие (хотя интерес к криптовалютам растёт, их использование в качестве средства оплаты ещё не получило широкого распространения);

энергозатраты (процесс майнинга некоторых криптовалют, таких как биткойн, требует значительных энергетических ресурсов, что вызывает дополнительные издержки и экологические риски).

Криптовалюта представляет собой революционную технологию, которая меняет финансовый мир, делая его более децентрализованным и независимым. Несмотря на риски и вызовы, криптовалюты привлекают внимание пользователей и инвесторов, которые видят в них как перспективный актив, так и новую технологическую платформу для будущих финансовых решений.

Криптовалюты предоставляют юридическим и физическим лицам возможность совершать любые транзакции без участия посредников, таких как банки и регуляторные финансовые учреждения. С учётом текущих тенденций, криптовалюты способны стать основой новой глобальной валютно-финансовой системы, которая будет устойчивой к внешним потрясениям и менее зависимой от государственных и глобальных регуляторов благодаря использованию надёжных и безопасных блокчейн-технологий.

В мире криптовалют сегодня наблюдается уникальное сочетание зрелости и трансформации. С момента их появления криптовалюты прошли путь от относительно неизвестной технологии для энтузиастов до популярного и обсуждаемого класса активов, которые стремительно входят в традиционные финансовые и экономические системы.

Крупные финансовые игроки, включая инвестиционные фонды, хедж-фонды и корпорации, активно добавляют криптовалюты в свои портфели. Биткойн и эфириум признаны законными активами, и многие компании видят в них средство защиты от инфляции и децентрализованный актив для диверсификации.

Правительства многих государств начинают активно регулировать криптовалютный рынок. В США, ЕС, КНР и других крупных экономиках мира создаются законодательные рамки для контроля за криптовалютными операциями. Это помогает бороться с противозаконной деятельностью, но в то же время создаёт вызовы для децентрализованного характера криптовалют.

Технология Blockchain продолжает развиваться, создавая множество децентрализованных финансовых сервисов (DeFi), в которых пользователи могут получать кредиты, обменивать активы и заниматься другими финансовыми операциями без посредников. Эфириум и другие платформы, поддерживающие смарт-контракты, обеспечивают новый уровень автоматизации и исполнения условий договоров без человеческого вмешательства, что укрепляет криптоэкономику. Эти технологии привлекают всеобщее внимание благодаря их доступности и гибкости.

Основные тенденции и перспективы развития криптовалют:

1. Стабилизация и снижение волатильности.

В ближайшие годы ожидается снижение волатильности ключевых криптовалют, таких как биткойн и эфир. Это связано как с ростом институционального интереса, так и с введением законодательных рамок, которые будут способствовать более стабильному курсу.

2. Интеграция с традиционными финансовыми системами.

Банки, брокерские компании и инвестиционные платформы добавляют криптовалюты к списку доступных активов. Это создает больше возможностей для инвестирования, однако также может ослабить децентрализованный дух криптовалют.

3. Конкуренция с CBDC.

Внедрение CBDC может изменить финансовую инфраструктуру, сформировать централизованную финансовую систему, в которой юридические и физические лица будут использовать цифровые деньги под контролем центральных банков. Валюта CBDC может усилить конкуренцию с криптовалютами и затруднить их распространение.

4. Необходимость экологических решений.

Криптовалюты, такие как биткойн, сталкиваются с критикой из-за высокой энергоемкости процесса майнинга. Развитие криптоиндустрии будет зависеть от разработки экологически чистых решений, таких как переход на механизмы консенсуса, использующие меньше энергии (например, Proof of Stake).

5. Глобальная стандартизация и регулирование.

Ожидается большее согласование норм и стандартов на международном уровне, что позволит унифицировать правила работы с криптовалютами. Это может облегчить доступ к криптовалютам и сделать их использование более безопасным, но также усилит контроль над рынком.

6. Повышение популярности стейблкоинов.

Стейблкоины, такие как USDT и USDC, играют важную роль в снижении волатильности, так как привязаны к стоимости фиатных валют. Они становятся более привлекательными для пользователей, которым нужно стабильное средство обмена в экосистеме криптовалют.

7. Возникновение новых форм собственности.

С ростом интереса к невзаимозаменяемым токенам (NFT) появляются новые формы цифровой собственности. NFT позволяют оцифровывать и продавать уникальные активы, такие как предметы искусства, музыкальные произведения и даже виртуальная недвижимость, что расширяет область применения криптовалют.

Проблемы и вызовы на пути к массовому внедрению криптовалют:

юридическая неопределённость и регулирование (разные подходы к регулированию создают преграды для роста и мешают трансграничным операциям);

недоверие населения (хотя популярность криптовалют растёт, многие до сих пор скептически относятся к их безопасности, долговечности и пользе);

технические ограничения и безопасность (устранение текущих уязвимостей, таких как атаки на биржи и кошельки, требует развития инфраструктуры и стандартов безопасности);

влияние государственного вмешательства (ограничения, такие как запреты на майнинг или криптовалютные операции, препятствуют развитию рынка криптовалют в ряде стран, например в КНР).

Мир криптовалют находится в переломном моменте, когда новая волна инноваций и ужесточение регулирования идут рука об руку. В ближайшем будущем криптовалюты и цифровые финансы станут основой мировой валютно-финансовой системы. Как и любая революционная технология, криптовалюты сталкиваются с серьёзными вызовами, но при этом открывают уникальные возможности для формирования новой финансовой экосистемы, где децентрализация и инновации могут сосуществовать с более традиционными методами регулирования.

В ближайшие годы ожидается значительное развитие криптовалют в США, где усилия государства и финансовых институтов будут направлены на поддержку криптовалютного рынка. Глобальные финансовые элиты рассматривают биткоин в качестве стратегического резервного актива, что должно привести к значительному росту его курса, укреплению позиций криптовалют и экономической безопасности США.

В этой связи в настоящее время разрабатываются механизмы защиты прав на майнинг и хранение криптовалюты. Это создаст благоприятные условия для майнинговых компаний и частных инвесторов, укрепит позиции США как центра глобальной криптоиндустрии и приведёт к серьёзным изменениям в регуляторной политике.

Планируется превратить США в криптостолицу мира, что включает поддержку криптоинноваций, привлечение крупных криптопроектов и создание благоприятной среды для их развития. Это поможет государству-банкроту интегрировать криптовалюту в свою экономику и пережить глобальный финансово-экономический кризис, а также укрепит его лидерство в сфере цифровых финансов.

Период привязки стоимости и интегрирования биткойна заканчивается, теперь наступает время перевода в криптовалюту всех накопившихся долговых обязательств США, что не может не радовать тех, кто в XX и XXI веке «нарисовал» неимоверное количество долларов и пустых долговых обязательств. Главные должники человечества намерены за его счёт погасить все свои долги и посредством цифровых технологий упрочить свою финансовую власть над миром.

Поддержка криптоинноваций может стать драйвером экономического роста в США, особенно в условиях тотального наступления Индустрии 4.0. Криптовалютные технологии могут интегрироваться в различные сектора экономики, включая финансы, логистику, здравоохранение, энергетику и т.д.

В своей предвыборной программе президент США Дональд Трамп обозначил намерение положить конец репрессивным мерам против криптовалют, создать свободную и открытую финансовую систему для развития цифровых активов, улучшить отношения между государством и криптоинвесторами для привлечения дополнительных финансовых ресурсов в американскую экономику.

Цифровая валюта центрального банка (CBDC)

Цифровая валюта представляет собой одну из ключевых инноваций Индустрии 4.0 и служит связующим звеном между традиционной финансовой системой и цифровыми активами, такими как криптовалюты. Введение в оборот цифровых денег окажет значительное влияние на мировую экономику, повысит эффективность и управляемость глобальной валютно-финансовой системы.

Цифровая валюта центрального банка – это цифровая форма валюты, которая выпускается и регулируется центральным банком государства. CBDC можно рассматривать как цифровой аналог обычных денег (наличных и безналичных), созданный для применения в цифровой экономике с целью повышения скорости и безопасности финансовых операций. CBDC сочетает свойства фиатной валюты с преимуществами цифровых активов, однако подчиняется правовому и экономическому контролю, аналогичному традиционным деньгам.

Цели, преследуемые центральными банками государств при разработке CBDC, разнятся в зависимости от политических, экономических и социальных задач, однако их можно свести к нескольким ключевым мотивам:

1. Сохранение контроля над денежной системой.

В условиях растущей популярности частных криптовалют, которые не контролируются государством и глобальными финансовыми регуляторами, центральные банки разрабатывают CBDC, чтобы сохранить управление денежно-кредитной политикой. Введение цифровой валюты позволяет контролировать и регулировать все транзакции для того, чтобы избегать дестабилизации финансовой системы.

2. Повышение эффективности и безопасности платежей.

CBDC предназначена для упрощения и удешевления операций в платёжной системе. Она может сделать платежи мгновенными и доступными, при этом сократить время и затраты на обработку транзакций, что особенно важно для трансграничных платежей.

3. Финансовая инклюзия.

В ряде стран большая часть населения не имеет доступа к банковским услугам. CBDC может предложить людям доступ к цифровым деньгам без необходимости в банковском счёте, что расширяет возможности для банковских операций и снижает уровень финансовой изоляции населения.

4. Противодействие теневой экономике и незаконным транзакциям.

CBDC, будучи полностью прозрачной и отслеживаемой валютой, облегчает борьбу с отмыванием денег, финансированием терроризма и уклонением от уплаты налогов. Она позволяет государству отслеживать все транзакции, что повышает безопасность и контроль над финансовыми потоками.

5. Снижение зависимости от наличных денег.

Центральные банки государств стремятся сократить использование наличных денег, так как их поддержание и распространение являются очень дорогостоящими. CBDC позволяет заменить наличные деньги на более экономичную и удобную цифровую альтернативу.

6. Подготовка к цифровой экономике будущего.

CBDC стала частью стратегического подхода многих государств к созданию цифровой инфраструктуры и модернизации экономики. Цифровая валюта позволяет интегрироваться в систему Интернета вещей (IoT), автоматизировать ведение бизнеса через смарт-контракты и облегчить цифровые платежи для машинных операций.

На сегодня исследованиями и разработкой CBDC занимаются центральные банки многих государств, некоторые из которых уже запустили в оборот цифровые деньги или проводят их тестирование:

один из мировых лидеров в разработке CBDC, Народный банк Китая активно внедряет цифровой юань, который применяется в крупных городах и на олимпийских объектах;

Европейский центральный банк разрабатывает цифровой евро, направленный на поддержку финансовой интеграции ЕС и конкуренцию с национальными платёжными системами;

Федеральная резервная система США активно прорабатывает выпуск цифрового доллара, рассматривая его как способ укрепления позиций доллара в мировой экономике и оптимизации платёжной системы.

Преимуществами CBDC перед традиционной финансовой системой являются:

– высокая скорость и низкая стоимость транзакций;

– удобство использования и доступность;

– прозрачность и контролируемость всех транзакций;

– возможность интеграции с новыми цифровыми технологиями;

– снижение зависимости от коммерческих банков в финансовой системе.

К недостаткам CBDC следует отнести:

– угрозу финансовой конфиденциальности граждан;

– потенциальное вытеснение с финансовых рынков традиционных банков;

– высокие затраты на создание инфраструктуры и обеспечение безопасности;

– риск кибератак и взломов, которые могут привести к утечке или потере данных.

Цифровые валюты центральных банков представляют собой ответ мировой финансовой закулисы на вызовы цифровой экономики. Они обеспечивают полный контроль над денежными потоками и должны использоваться для повышения эффективности финансовых операций. Вместе с тем, внедрение CBDC несёт с собой определённые угрозы, связанные с потенциальным нарушением финансовой свободы граждан и ужесточением контроля над любыми денежными операциями.

Цифровая валюта центрального банка – это не просто новая форма денег. Это первый шаг к обществу, в котором контроль над каждой транзакцией, каждой покупкой, каждым движением денег становится абсолютным. Глобалисты, охваченные безумной идеей создания единого мирового цифрового порядка, видят в CBDC не инструмент финансового прогресса, а орудие безграничной власти и тотального контроля над человечеством.

Их концепция проста: отмена частной собственности, упразднение прав и свобод человека, построение цифрового общества, основанного на подавлении личности, абсолютном контроле и манипуляциях. Она представляет собой извращение идей немецкого экономиста и философа С. Гесселя, которые заключаются в прекращении существования ссудного процента, национализации земли, равномерной скорости обращения денег, получении государством дохода с крупных держателей капитала, а также построении бескризисной инновационной экономики.

Предлагаемая «хозяевами денег» валюта CBDC превращает деньги в инструмент влияния, который лишает юридических и физических лиц свободы выбора и погружает их в бесконечную гонку на выживание. В настоящее время уже можно наблюдать признаки этой страшной реальности. Цены на недвижимость, автомобили, мебель, электронику, одежду, драгоценности и другие предметы потребления растут в геометрической прогрессии, доступ к собственности становится всё более ограниченным, а малочисленный «средний класс» рискует оказаться на грани нищеты. И это только начало.

В недалёком будущем мы можем оказаться в обществе, в котором цифровые деньги с ограниченным сроком годности станут для людей единственным средством оплаты и поддержки физического существования. Тот, кто не успеет до определённого срока потратить свои цифровые деньги, просто их потеряет. Это устрашающая картина мира, в котором люди лишены свободы воли, а их жизнь полностью зависит от прихотей финансовых воротил.

Человечество должно проснуться и понять, что мировые либеральные элиты используют инновационные технологии не во благо обществу, а для его контроля и окончательного порабощения. «Цифровой концлагерь», в котором у людей отбирают право на собственный выбор – это будущее, которое уже стоит на пороге. Все люди доброй воли должны сказать «нет» этой опасной затее и сохранить независимость, права и свободы ради дальнейшего прогрессивного развития цивилизации.

В связи с тем, что предлагаемая глобалистами концепция CBDC представляет очевидную угрозу для национальных валютных систем и финансовой свободы граждан, государственным финансовым институтам необходимо активно использовать децентрализованные криптовалюты, поддерживать их значимость и выказывать недоверие к глобальным цифровым финансовым инициативам.

Поощрение крипто-инноваций может стать основой сильной суверенной экономики любого государства. Стремительное развитие криптовалют и цифровых активов в эпоху Индустрии 4.0 со временем позволит международному сообществу найти необходимые инструменты для реформирования мировой валютно-финансовой системы во благо всему человечеству.

Цифровой рубль

Цифровой рубль – это российский проект государственной цифровой валюты, который направлен на повышение прозрачности финансовых операций и улучшение управления денежными потоками. Однако его внедрение потребует учёта множества факторов, таких как защита данных, безопасность и устойчивость национальной финансовой системы к внешним и внутренним угрозам.

Отсутствие функциональной совместимости между различными блокчейн-платформами и устаревшими финансовыми системами представляет собой проблему, требующую скорейшего решения. Полная интеграция и совместимость финансовых инструментов, существующей инфраструктуры и протоколов жизненно важны для успешного осуществления четвёртой промышленной революции.

Вхождение России в Индустрию 4.0 не представляется возможным без получения предприятиями крупного, среднего и малого бизнеса равного быстрого доступа к эффективному краткосрочному и среднесрочному финансированию. Продуктивность процесса трансформации производства и бизнеса в условиях глобальных вызовов будет зависеть от способности российской финансовой системы обеспечить прозрачность и надёжность того, как будут осуществляться сделки и взаимодействие с деньгами.

Эффективным способом решения проблемы доступности денег для производства и бизнеса в России видится внедрение национальной централизованной цифровой валюты, обладающей огромным потенциалом для осуществления быстрых и эффективных транзакций. Благодаря оцифровке процесса оплата транзакции может выполняться беспрепятственно и мгновенно, устраняя необходимость в посредниках и снижая транзакционные издержки. Такая высокая эффективность даст возможность повысить экономическую продуктивность и способствовать созданию более упорядоченной финансовой экосистемы.

Одним из примеров внедрения централизованных цифровых денег является цифровой юань (e-CNY), введённый в оборот Народным банком Китая. Цифровой юань направлен на расширение доступа к финансовым услугам, снижение транзакционных издержек и повышение эффективности платёжных систем. Он работает на централизованной инфраструктуре блокчейна, что позволяет Народному банку Китая лучше контролировать денежно-кредитную политику и финансовую стабильность.

Используя технологию Blockchain, Народный банк Китая стремится создать безопасную и эффективную цифровую валюту, которая принесёт ощутимую пользу физическим лицам, предприятиям и экономике в целом. Эта новаторская инициатива представляет собой смену парадигмы в финансовом ландшафте, создавая беспрецедентные возможности Китаю и проблемы для экономик во всем мире.

В настоящее время Центральный банк Российской Федерации (Банк России) работает над введением цифрового рубля, что определённо поможет сократить разрыв между населением, пользующимся банковскими услугами, и населением, не имеющим к ним доступа. Предоставляя цифровую валюту, доступную для всех граждан, независимо от их местонахождения или социально-экономического статуса, государство способствует расширению предоставляемых финансовых услуг и обеспечивает новые экономические возможности производству и бизнесу.

Цифровой рубль, как часть глобального движения к государственным цифровым валютам, представляет собой цифровую форму национальной валюты, создаваемую и управляемую Банком России. Эта идея активно продвигается центральными банками большинства стран и обещает упрощение финансовых операций, повышение безопасности и обуздание коррупции.

Основными преимуществами цифрового рубля являются удобство и безопасность транзакций. Например, возможность быстро и безопасно проводить переводы между физическими и юридическими лицами при минимальных затратах времени и ресурсов на операции. Кроме того, цифровой рубль позволит снизить издержки на выпуск и обработку фиатной валюты, увеличить прозрачность финансовых потоков и сократить возможности теневой экономики.

Тем не менее, внедрение цифровых валют, включая рубль, вызывает обоснованные опасения общественности в связи с возможностью беспрецедентного контроля со стороны государства и глобальных финансовых структур. Критики цифровых валют полагают, что они могут стать инструментом тотального надзора и управления, в том числе посредством блокировки доступа к денежным средствам и воздействием на финансовую независимость граждан.

Попытки внедрения цифровых валют сегодня наблюдается в большинстве стран мира, и многие полагают, что Федеральная резервная система США и международные финансовые институты (Международный валютный фонд, Всемирный банк, Международный банк реконструкции и развития и др.) оказывают ключевое влияние на эту инициативу. Это ставит на повестку дня вопрос о том, будут ли у России и других государств реальные полномочия в управлении цифровыми валютами или кто-то извне сможет оказывать воздействие на ключевые аспекты финансового суверенитета, в том числе безопасность и независимость национальной валюты.

Один из наиболее тревожных аспектов перехода на использование цифровой валюты связан с потенциальной утратой личной свободы граждан. Безналичные расчёты открывают путь к системе тотального контроля, в которой любое инакомыслие может быть подавлено посредством блокировки денежных средств. Это создаёт высокую вероятность того, что цифровая валюта будет использоваться для давления на юридических и физических лиц, а также контроля над их действиями и мнениями.

Тревожным сигналом для российского общества является готовность финансовых структур государства, поддерживать внедрение Цифровой валюты центрального банка (CBDC), которая по сути является новым цифровым инструментом глобального регулирования и управления финансами, а также реинкарнацией, уходящей в небытие нефтедолларовой системы. Сторонники цифрового рубля утверждают, что система CBDC выгодна для борьбы с теневой экономикой, однако эксперты указывают на высокую вероятность политической ангажированности и прямой зависимости Центробанка от глобальных финансовых игроков – авторов и вдохновителей этого проекта, что диссонирует заявлениям о суверенитете цифровой финансовой системы России.

Цифровой рубль и другие цифровые валюты могут стать полезным инструментом для улучшения экономики и жизни людей. Однако риски централизованного контроля и потери финансовой независимости требуют повышенного внимания со стороны государства и разработки мер защиты от потенциальных злоупотреблений. Цифровые технологии обладают огромным потенциалом для обеспечения комфортного существования, а также повышения эффективности и удобства финансовых операций. Вместе с тем, критически важно, чтобы внедрение этих технологий происходило с учётом прав и свобод граждан, а также интересов государства и общества.

Полное исключение из обращения наличных (фиатных) денег угрожает свести на нет хоть какую-то финансовую независимость граждан и является непременным атрибутом тотальной цифровой слежки. Без наличных средств, способных обеспечить альтернативу централизованной цифровой валюте, вся финансовая жизнь человека может оказаться под полным контролем государственных и надгосударственных структур.

Как противодействовать финансовым рискам цифровизации валют и защитить законные права и свободы граждан? Для этого Правительству Российской Федерации необходимо обеспечить принятие следующих законодательных, технических и организационных инициатив:

1. Сохранение наличных денег в обороте.

Фиатные деньги должны оставаться доступными для использования наряду с цифровой валютой. Это позволит сохранить финансовую независимость граждан и обеспечит альтернативу в том случае, если цифровая валюта станет инструментом контроля.

2. Создание независимой инфраструктуры для цифровой валюты.

С целью защиты финансовых устоев государства от внешнего влияния и цифровой зависимости следует разработать автономную национальную систему управления цифровым рублем. Это предусматривает создание отечественной цифровой платформы для осуществления банковских транзакций и хранения денежных средств.

3. Контроль над деятельностью чиновников.

Необходим общественный и парламентский контроль за деятельностью представителей власти, ответственных за внедрение цифровых валют. Прозрачность и подотчётность этих процессов помогут снизить вероятность политической ангажированности, конфликта интересов и коррупции.

4. Образование и информирование населения.

В целях защиты интересов граждан и соблюдения их прав следует организовать образовательные программы для информирования общества о функционировании цифровых валют, возможных рисках и путях защиты от злоупотреблений.

Введение цифрового рубля обеспечит Центробанк мощным инструментом управления денежно-кредитной политикой и финансовой стабильностью государства. Благодаря использованию централизованной цепочки блоков Банк России сможет внимательно отслеживать и регулировать поток цифровой валюты, обеспечивать объективность значения ключевой ставки, а также контроль инфляции и денежной массы. Основанный на блокчейне цифровой контроль будет способствовать формированию суверенной и устойчивой денежно-кредитной системы.

Цифровой рубль предоставит государству возможность проводить более эффективную денежно-кредитную политику, позволит напрямую влиять на процентные ставки по кредитам, стимулировать производство, управлять инфляцией и обеспечивать стабильный рост экономики. Централизованные цифровые деньги позволят использовать более простые и быстрые транзакции, сократить количество финансовых спекуляций и расширить доступ граждан к финансовым услугам, а также позволят предпринимателям уверенно планировать своё финансовое будущее.

Для успешного внедрения в России цифрового рубля требуется соответствующая технологическая инфраструктура, способная обрабатывать возросшие объёмы транзакций и обеспечивать беспрепятственный пользовательский опыт. Инвестиции в надёжную и масштабируемую технологию Blockchain, безопасные цифровые кошельки и удобные интерфейсы будут иметь решающее значение для поддержки широкого распространения и доверия к цифровому рублю.

Чтобы свести к минимуму зависимость от зарубежных блокчейн-технологий государству необходимо разработать собственную финансовую блокчейн-инфраструктуру для обслуживания национального цифрового рубля. Создание внутренней сети блокчейнов позволит получить больший контроль над технологией и уменьшить зависимость от зарубежных блокчейн-платформ, обеспечить безопасность и суверенитет национальной финансовой системы. Блокчейн позволит проводить более эффективные трансграничные транзакции, обеспечит прозрачность финансовых операций, уменьшит риски коррупции и незаконной деятельности в сфере финансов, а также упростит интеграцию новых технологий, таких как смарт-контракты и программируемые деньги.

Введение цифровых денег вызывает опасения у части российского общества по поводу конфиденциальности и кибербезопасности. Централизованные цифровые валюты требуют, чтобы транзакции как юридических, так и физических лиц записывались в блокчейне, так как потенциально могут поставить под угрозу конфиденциальность любых финансовых данных.

Для финансовых институтов России крайне важно создать надёжную систему обеспечения конфиденциальности и обеспечить надлежащую защиту финансовой информации частных лиц. В связи с оцифровкой денег риск кибератак и взлома становится серьёзной проблемой, поэтому финансовым институтам не следует забывать об обеспечении кибербезопасности. Всем заинтересованным сторонам необходимо инвестировать в защиту цифровой инфраструктуры, чтобы эффективно предотвращаять риски взломов и кражи цифровых активов.

По мере того, как государство вступает на путь использования цифровых денег в финансовых операциях, необходимо тщательно оценивать все преимущества и риски, создавать комплексную нормативно-правовую базу и вести открытый обмен мнениями между правительством, финансовыми организациями и обществом. Ответственно относясь к цифровым валютам, Россия сможет быть в авангарде финансовых инноваций, открывая новые возможности для экономического роста и расширяя возможности своих граждан в эпоху цифровых технологий.

Глава 7. От декаданса СМИ к идеальному нейро-СМИ

«В мире, где средства массовой информации переживают упадок, мы предвидим будущее, в котором господствуют нейро-СМИ, информация течёт беспрепятственно, идеи развиваются, а человеческое сознание находит своё истинное выражение».

Автор

Что такое нейросети и нейро-СМИ

Нейронные сети представляют собой разновидность искусственного интеллекта (AI), созданную для имитации работы человеческого мозга. В последние годы в области машинного обучения наблюдается растущая тенденция к использованию мультимодальных нейронных сетей, то есть нейросетей, способных одновременно работать с изображениями и текстом. Главной особенностью нейронных сетей является способность к обучению. Они могут обучаться как под управлением человека, так и самостоятельно, применяя полученный ранее опыт.

Нейронные сети, особенно мультимодальные, обладают замечательной способностью одновременно обрабатывать и анализировать различные типы данных, такие как изображение, текст или речь. Объединяя эти модальности, нейронные сети прокладывают путь к эпохе новых средств массовой информации (нейро-СМИ), в которой конвергенция различных типов информации переплетается для создания более глубокого и захватывающего опыта общения между людьми.

Нейро-СМИ помогут преодолеть языковые и культурные барьеры, способствуя созданию более инклюзивного общества, позволят людям любых социальных групп и возрастных категорий получить свободный доступ к необходимой им информации без возможности её искажения или цензурирования. Обладая расширенными возможностями обработки языка, нейромедиа помогут разрушить барьеры предвзятости и способствовать межкультурному сотрудничеству и взаимопониманию, позволят нам вплотную приблизиться к решению главной проблемы человечества – разобщённости людей по расовой, национальной, культурной или социальной принадлежности. Благодаря мгновенному синхронному языковому переводу и безграничному свободному общению, нейро-СМИ будут стимулировать международный обмен идеями, повсеместное инновационное творчество и прогресс в глобальном масштабе.

SIP (Session Initiation Protocol) и IP (Internet Protocol) телефония может сыграть важную роль в развитии вербального общения между людьми разной языковой принадлежности в ближайшем будущем. Используя нейро-СМИ для обработки и перевода речи в реальном времени, SIP и IP телефония предоставит людям разных национальностей возможность общаться с кем угодно на родном для них языке.

Одной из ключевых функций SIP и IP телефонии в будущем станет автоматическое мгновенное определение языка собеседника, обеспечивающее беспрепятственную коммуникацию между людьми. Когда пользователь инициирует вызов или отправляет сообщение, система автоматически переводит его на выбранный язык собеседника. Разработка и внедрение в SIP и IP телефонию нейронных моделей позволит распознавать речь говорящего в телефон человека и мгновенно переводить её на язык общения удобный собеседнику. Эти модели, основанные на огромных объёмах лингвистических данных, будут способны охватить максимальное количество возможных комбинаций языковых пар.

Нейро-СМИ, работающие с SIP и IP телефонией, должны учитывать культурные различия в использовании языка, чтобы перевод звучал естественно и понятно собеседнику. Важным аспектом такой системы перевода является возможность адаптировать стиль и интонацию переводимой речи к индивидуальным особенностям собеседника. Кроме того, система может предоставлять текстовую версию перевода на экране устройства, чтобы обеспечить более полное взаимопонимание. Это особенно важно в условиях, когда речь не может быть чётко услышана из-за шума или проблем с аудио передачей.

Благодаря развитию SIP и IP телефонии, люди смогут общаться между собой на «едином» языке без каких-либо языковых или культурных барьеров. Это приведёт нас к более инклюзивному обществу, где все люди будут иметь свободный доступ к информации и возможность свободного общения, способствуя межкультурному сотрудничеству и взаимопониманию.

В области технического прогресса нейронные сети стоят в авангарде инноваций, активно меняя то, как мы воспринимаем информацию и взаимодействуем с ней. Эти сложные системы, вдохновлённые удивительной сложностью человеческого мозга, раздвинут горизонты нашего понимания искусственного интеллекта и его приложений. Нейро-СМИ открывают человечеству двери для совершенно нового высочайшего уровня поглощения и усвоения информации. Используя возможности нейронных сетей, люди смогут легко перемещаться по огромным объёмам данных, извлекая важные идеи с беспрецедентной скоростью и продуктивностью. Это не только расширяет возможности приобретения личных знаний, но и позволяет предпринимателям принимать более обоснованные решения, а исследователям совершать новые открытия.

Использование огромного потенциала нейронных сетей потребует тщательного и ответственного подхода, гарантирующего этичное использование технологий нейро-СМИ. Защита конфиденциальности пользователей и защита данных должны иметь первостепенное значение при разработке и внедрении нейронных сетей. Нахождение тонкого баланса между персонализацией и индивидуальной автономией необходимо, чтобы избежать потенциальных манипуляций и агрессивных практик. Необходимо установить чёткие руководящие принципы для решения таких проблем, как предвзятость, дискриминация и потенциальное неправомерное использование нейро-СМИ в ущерб обществу или в злонамеренных целях.

Появление нейро-СМИ станет серьёзным вызовом и для России, предоставляя широкие возможности для прогрессивных социальных и экономических преобразований в российском обществе. Конвергенция нейронных сетей и средств массовой информации обещает произвести революцию в общении, расширить горизонты познания и способствовать глобальному сотрудничеству, направляя нас в будущее, где человеческий интеллект и искусственный интеллект гармонично переплетаются.

Как блокчейн и нейро-СМИ рушат медиаманипуляции

Сегодня информационные технологии меняют мир с невероятной быстротой. Интернет внёс неоценимые изменения в нашу жизнь: он помогает находить необходимую нам информацию, общаться друг с другом и наблюдать за интересующими нас событиями в режиме реального времени. Вместе с тем, на фоне всех преимуществ Интернета, существуют очевидные и критически значимые проблемы: подмена реальных событий и фактов, распространение заведомо ложной информации и медиаманипуляции.

Практически каждый день мы сталкиваемся с новостями, объявлениями и рекламой в средствах массовой информации (СМИ). Однако стоит оторвать взгляд от экрана телевизора или газетной страницы, как перед нами предстаёт реальная картина того, что происходит в окружающем нас мире. Большинство телекомпаний и печатных изданий зачастую представляют слишком упрощённую, а порой сильно искаженную информацию, чтобы идти на поводу у непритязательного большинства или же ради достижения целей провластных элит.

Сегодня, в эпоху быстро развивающихся технологий две прорывные инновации, блокчейн и нейро-СМИ, объединяют усилия, чтобы решить проблему безудержного манипулирования СМИ. Широкое распространение недостоверной информации, предвзятых нарративов и искажённых фактов стало тревожной тенденцией в современном мире. Разработка и внедрение нейро-СМИ даёт человечеству шанс устремиться к будущему, в котором преобладают истина и справедливость.

Блокчейн, за счёт своей прозрачности и неизменности, обладает огромным потенциалом в борьбе с манипулированием СМИ. Используя децентрализованный характер технологии Blockchain, можно создавать защищённую от несанкционированного доступа и проверяемую запись информации. Каждая часть контента, от новостных статей до видео, может быть снабжена временной меткой, зашифрована и сохранена в распределённом реестре. Этот революционный подход гарантирует сохранение подлинности и целостности информации, фиксирует её источник, снижает риск манипуляций и позволяет нейро-СМИ проверять достоверность медиаконтента.

В сочетании с блокчейном нейро-СМИ предоставляет нам возможность по-новому потреблять и интерпретировать информацию. Нейронные сети с их способностью анализировать огромные объёмы данных могут обнаруживать и браковать информацию с шаблонами или аномалиями, указывающими на манипулирование СМИ. Эти передовые системы могут выявлять несоответствия в новостных лентах, редакционных статьях, перекрёстных ссылках на источники и осуществлять всесторонний анализ медиаконтента. Используя возможности искусственного интеллекта, нейро-СМИ позволяют людям принимать обоснованные решения и отличать правду от вымысла.

За счёт глобального охвата информационного пространства, точности и быстроты обработки данных нейро-СМИ может выдавать не искажённую или избирательную информацию, а воспроизводить её объективно, не подменяя наше восприятие реальности. Критически важными компонентами идеальной нейро-СМИ являются алгоритмы, которые в принципе не могут быть субъективными, в отличие от алгоритмов, применяемых в СМИ сегодня.

Влияние нейро-СМИ на современное общество будет стремительно возрастать. Во-первых, развитие нейро-СМИ приведёт к утрате доверия пользователей к СМИ, поставляющим информацию сомнительного качества, а также повысит медиаграмотность населения. Предоставляя пользователям интеллектуальные инструменты для анализа и оценки медиаконтента, нейро-СМИ могут развивать критическое мышление, подвергать сомнению ненадёжные источники информации и распознавать потенциальных манипуляторов. Это, в свою очередь, способствует формированию более информированного общества, способного различать заслуживающую доверия журналистику и вводящие в заблуждение нарративы.

Кроме того, нейро-СМИ способствуют продвижению культуры подотчётности и прозрачности в средствах массовой информации. Благодаря системному анализу контента и алгоритмам проверки средствам массовой информации становится всё труднее участвовать в кампаниях по дезинформации, не сталкиваясь с негативными для себя последствиями. Интеграция технологий нейро-СМИ будет стимулировать ответственную журналистику, поскольку надёжность и честность становятся решающими факторами в завоевании общественного доверия.

Наряду с несомненными преимуществами нейро-СМИ, мы должны отдавать себе отчёт о серьёзном риске, связанном с потенциальной концентрации нейромедиаплатформ в руках некоторых могущественных организаций или групп лиц. Чтобы воспрепятствовать созданию новых «привратников», жизненно важно обеспечить свободный доступ к инструментам и технологиям нейро-СМИ независимых средств массовой информации и всех заинтересованных лиц.

Более того, этичное использование нейро-СМИ и технологии Blockchain должно стать приоритетом. Нахождение тонкого баланса между защитой конфиденциальности пользователей и борьбой с манипулированием СМИ имеет первостепенное значение. Должны быть предусмотрены надлежащие меры защиты от неправомерного использования персональных данных и снижения риска алгоритмической предвзятости, гарантирующие ответственное и полезное для общества применение этих технологий.

Конвергенция блокчейна и нейро-СМИ представляет собой многообещающее решение распространённой проблемы манипулирования СМИ. Используя неизменность и децентрализацию блокчейна в сочетании с аналитическими возможностями нейронных сетей, есть все возможности для формирования медиаландшафта, основанного на правде, подотчётности и прозрачности. Использование этих технологий в России проложит путь к более информированному и проницательному обществу, в котором россияне будут обладать инструментами, позволяющими ориентироваться в потоках информации и отличать факты от вымысла. Блокчейн и нейромедиа являются ключом для восстановления доверия к СМИ в эпоху цифровых технологий.

Нейро-СМИ и Индустрия 4.0

Нейро-СМИ не только окажут громадное преобразующее влияние на наше общество, но и станут побудительным фактором перехода к новому экономическому укладу – Индустрии 4.0, откроют новую эру в общественном и экономическом развитии России. Основанные на нейротехнологиях и искусственном интеллекте, нейро-СМИ позволят давать людям полную и достоверную информацию о стоящих перед государством глобальных вызовах в рамках перехода к Индустрии 4.0, формировать общественное мнение и обеспечивать поддержку гражданами прогрессивных преобразований.

Ключевым достоинством нейро-СМИ применительно к Индустрии 4.0 является его аполитичность, которая является несомненным преимуществом перед традиционными СМИ, зачастую политически ангажированных, навязывающих обществу подмену понятий и чуждые для него ценности. Нейро-СМИ предоставляют социуму возможность получать качественную и проверенную информацию, способствуют развитию у людей критического и рационального мышления, а также общему просвещению населения.

Важной составляющей позитивного влияния нейро-СМИ на Индустрию 4.0 является поддержка новаторов, изобретателей и учёных. Благодаря доступу к глобальной научной и технической информации, нейро-СМИ позволяют учёным и разработчикам находить необходимые данные и результаты исследований по всему миру, что стимулирует развитие науки и технологий, необходимых для осуществления четвёртой промышленной революции.

Нам ещё предстоит увидеть преобразующее воздействие, которое нейро-СМИ будут оказывать на экономику России, искореняя влияние предоппортунистов, коррупционеров и конформистов, которые многие годы являлись тормозом прогрессивного развития страны и определённо будут препятствовать трансформации экономики в Индустрию 4.0. Благодаря непредвзятости и открытости, нейро-СМИ смогут обеспечить прозрачность информационных потоков, предоставляя населению реальную и достоверную информацию о принимаемых в экономике решениях и их реализации.

Нельзя не отметить и то, что дальнейшее распространение нейро-СМИ серьёзно урежет возможности части глобальных элит по манипулированию общественным мнением, разжиганию вооружённых конфликтов, разработке новых видов смертельных патогенов, созданию искусственного дефицита продовольствия и ресурсов. Благодаря более прозрачной информационной системе, нейро-СМИ будут способствовать более справедливому и эффективному мироустройству.

Влияние нейро-СМИ на Индустрию 4.0, несомненно, положительно, так как закладывает основу для инновационного и прогрессивного развития общества. Благодаря использованию продвинутых технологий в области СМИ, мы получаем неограниченный доступ к информации, приближаемся к созданию прообраза единого языка человечества, стираем барьеры культурных и религиозных различий, устремляемся к будущему единому и сплочённому человечеству.

Глава 8. Основы машинного обучения

«Машинное обучение – ключ, открывающий двери в мир Индустрии 4.0, в котором данные превращаются в знания, а знания воплощаются в инновации и технологии».

Автор

Введение в машинное обучение

Машинное обучение – это ключевая область искусственного интеллекта (AI), которая основана на разработке алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам анализировать и извлекать знания из данных, а также самостоятельно улучшать свою производительность в процессе обучения.

Машинное обучение представляет собой новаторскую технологическую парадигму, которая включает в себя прошлое, настоящее и будущее инноваций, основанных на данных. В 1956 году пионеры искусственного интеллекта, такие как Алан Тьюринг и Марвин Мински посеяли семена алгоритмического интеллекта, из которых произросло машинное обучение в том виде, в каком мы его знаем сегодня. С начала XXI века мы являемся свидетелями взрывного роста машинного обучения AI, благодаря синергии увеличения вычислительной мощности, накопления обширных массивов данных и прорыва в алгоритмических методологиях.

По своей сути машинное обучение AI олицетворяет собой науку и искусство, позволяющие компьютерам учиться, адаптироваться и совершенствоваться автономно. Это мастерство является результатом разработки сложных алгоритмов и моделей AI, которые обладают исключительной способностью расшифровывать закономерности и аномалии, а также извлекать знания из огромного количества данных, которыми наводнён наш цифровой мир. Более того, модели могут без участия человека повышать свою производительность по мере прохождения процесса обучения, что часто сравнивают с «самосовершенствованием» искусственного интеллекта.

В машинном обучении ключевым элементом являются данные. Для обучения модели AI необходимо иметь набор данных, на основе которых модель будет извлекать закономерности и прогнозировать результаты для новых данных.

Основные принципы машинного обучения AI включают:

обучение с учителем. Модель обучается на основе помеченных данных, где каждый пример имеет соответствующую метку или класс, что позволяет модели создавать метки для новых данных. Это обучение похоже на то, как наставник подсказывает ученику правильные ответы;

обучение без учителя. Модель обучается на немаркированных данных и анализирует их структуру и закономерности, что позволяет ей кластеризировать данные или находить скрытые паттерны. Здесь обучение проводится без явного контроля, подобно тому, как студент самостоятельно изучает предмет;

обучение с подкреплением. Модель обучается на основе взаимодействия с окружающей средой и поощряется за правильные действия, что позволяет ей быстро находить оптимальные стратегии в динамических средах. Это когда модели (или алгоритмы) учатся под воздействием внешних факторов, получая вознаграждения или штрафы и постепенно оптимизируя свое поведение.

Обучение с учителем представляет собой процесс, при котором модель AI обучается на основе размеченных данных, где каждому примеру входных данных соответствует известный правильный выход. В этом случае модель стремится научиться предсказывать правильный выход на основе входных данных. Примерами задач обучения с учителем являются классификация и регрессия. В задаче классификации модель обучается разделять данные на категории или классы, например, определять, является ли изображение кошкой или собакой. В задаче регрессии модель обучается предсказывать числовое значение, например, предсказывать стоимость дома на основе его характеристик.

Обучение без учителя, в отличие от обучения с учителем, не требует размеченных данных с правильными выходами. Вместо этого модель AI обучается выявлять внутренние закономерности в данных и находить их структуру. Такой подход может использоваться для кластеризации данных (модель группирует данные по их схожести), снижения размерности (модель стремится представить данные в меньшей размерности) и обнаружения аномалий (модель ищет аномальные или необычные образцы в данных).

Обучение с учителем и без учителя имеет свои преимущества и недостатки и может применяться в различных ситуациях в зависимости от поставленных задач и доступных данных.

Обучение с подкреплением – это ещё один подход к машинному обучению, который отличается от процессов обучения с учителем и без учителя. В этом случае модель AI обучается взаимодействовать с окружающей средой, принимая решения и генерируя обратное воздействие на основе полученных результатов. В последние годы обучение с подкреплением, вдохновлённое поведенческой психологией, заняло центральное место в машинном обучении AI.

Вот несколько примеров применения обучения с подкреплением:

беспилотные автомобили. Модель AI для автономного автомобиля может быть обучена взаимодействовать с окружающей средой, принимая решения о поворотах, ускорении и торможении на основе информации с сенсоров и анализа своих предыдущих действий. Она имеет обратную связь, основанную на том, насколько успешными были её предыдущие решения, и использует поступающую информацию для корректировки своего поведения в будущем;

компьютерные игры. В компьютерных играх модель AI может быть обучена сражаться с другими игроками или с компьютерными противниками. Она принимает решения о тактике и стратегии на основе текущего состояния игры и формирует обратную связь, зависящую от того, насколько успешными были её ходы. С течением времени модель сама себя улучшает и развивает, чтобы стать более сильным игроком;

рекомендательные системы. Веб-сайты и приложения, предлагающие рекомендации пользователям (например, музыку, фильмы или товары), используют обучение с подкреплением. Модель AI может обучаться на основе действий и предпочтений пользователей, чтобы предлагать им более релевантные и персонализированные рекомендации в будущем;

финансовые рынки. Модель AI может быть обучена для принятия решений о покупке или продаже акций и других финансовых инструментов на основе анализа данных о финансовом рынке и предыдущих результатах торгов. Она может получать обратную связь о профите или убытках, которые она принесла, и использовать эту информацию для оптимизации своих торговых стратегий.

Подобный подход к применению обучения с подкреплением может использоваться в различных областях для решения сложных задач, требующих быстрого принятия решений на основе собственного опыта.

Для лучшего понимания основных концепций и принципов машинного обучения, необходимо иметь базовое представление об алгоритмах классификации и регрессии:

алгоритмы классификации относятся к задачам, где модели AI требуется отнести объекты или события к заранее определённым классам или категориям. Для этого используются различные алгоритмы, которые выстраиваются на основе данных с известными классами. Затем эти алгоритмы прогнозируют классы для новых, непроанализированных данных. Примеры алгоритмов классификации включают в себя «решающие деревья», «случайные леса», метод опорных векторов и нейронные сети;

алгоритмы регрессии, в свою очередь, применяются для построения моделей прогнозирования или предсказания количественных значений. Они анализируют исторические данные, определяют зависимости между переменными и на их основе строят модель AI, способную предсказать результаты для новых данных. Алгоритмы регрессии включают линейную, полиномиальную, логистическую и гребневую регрессию.

Понимание алгоритмов классификации и регрессии является критически важным для внедрения и использования машинного обучения в различных областях, включая Индустрию 4.0. Они могут применяться для решения различных задач, таких как анализ данных, прогнозирование спроса, управление качеством и т.д.

Машинное обучение находит своё применение в различных сферах деятельности, включая медицину, финансы, производство и транспорт. Оно позволяет автоматизировать процессы, оптимизировать бизнес и принимать управленческие решения на основе анализа больших объёмов данных.

Машинное обучение в Индустрии 4.0

Рост машинного обучения просто стремителен. В 2019 году мировой рынок машинного обучения AI оценивался примерно в 8,43 миллиарда долларов. По прогнозам, к 2027 году он вырастет до ошеломляющих 117,19 миллиарда долларов. В «LinkedIn» (социальная сеть для поиска и установления деловых контактов) количество объявлений о вакансиях, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом, в 2020 году удвоилось, что подтверждает растущий спрос на специалистов в этой области.

Алгоритмы машинного обучения используются во множестве приложений, от интеллектуального набора текста на смартфонах до жизненно важной медицинской диагностики. Например, нейросетевая модель-трансформер BERT от Google, на которой сегодня строится большинство инструментов автоматической обработки языка, может понимать контекст и нюансы слов, что даёт впечатляющие результаты поисковой системы.

Машинное обучение AI, несомненно, является крупным бизнесом. Многие компании вкладывают значительные средства в эти технологии, чтобы получить конкурентное преимущество. Компания «Netflix» использует машинное обучение для рекомендации контента, удержания подписчиков и увеличения доходов. Банки используют его для обнаружения мошенничества, ежегодно сберегая миллиарды долларов. Близки к завершению разработки беспилотных автомобилей, где машинное обучение играет первостепенную роль в превращении автономных транспортных средств в реальность. А в секторе здравоохранения машинное обучение AI даёт персонализированные планы лечения пациентов, продлевая жизни людей.

Важными составляющими четвёртой промышленной революции являются автоматизация процессов и оптимизация бизнеса с помощью машинного обучения:

автоматизация процессов представляет собой использование технологий машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматизации рутинных задач, улучшения эффективности и точности работы систем. Машинное обучение AI позволяет программным системам самостоятельно обучаться на основе данных, выдавать прогнозы или принимать решения без дополнительной настройки и программирования;

оптимизация бизнеса с использованием машинного обучения включает в себя применение алгоритмов машинного обучения для анализа данных, выявления паттернов и трендов, оптимизации бизнес-процессов, улучшения качества продукции или услуг, снижения затрат и повышения прибыли.

Примерами использования машинного обучения AI для автоматизации процессов и оптимизации бизнеса в Индустрии 4.0 являются:

прогнозирование спроса. Методы машинного обучения могут использоваться для анализа исторических данных о продажах, клиентах, маркетинговых кампаниях и других факторах, чтобы предсказать будущий спрос на товары или услуги. Это позволяет компаниям планировать производство и материальное обеспечение, оптимизировать поставки и минимизировать запасы;

оптимизация производственных процессов. Машинное обучение AI применяется для анализа производственных данных, определения причин дефектов и выявления оптимальных параметров технологических операций. Это позволяет уменьшить количество брака, повысить эффективность производства и качество продукции;

улучшение обслуживания клиентов. Машинное обучение AI даёт возможность создавать персонализированные продукты и услуги, сокращать время обработки запросов и улучшать качество обслуживания клиентов за счёт анализа персональных данных, предпочтений и поведенческих признаков;

автоматизация рутинных задач. Машинное обучение может быть использовано для автоматизации рутинных задач, таких как обработка документов, сортировка товаров, мониторинг оборудования и других операций, которые ранее требовали участия человека;

распознавание образов и звуков. Методы машинного обучения AI применяются в робототехнике для распознавания образов и звуков, что позволяет роботам и автоматизированным системам взаимодействовать с человеком и окружающей средой, определять объекты, различать лица, распознавать команды голосом и т.д.

Прогнозирование и анализ данных с помощью машинного обучения служат фундаментом Индустрии 4.0, они становятся всё более востребованными в производстве и бизнесе, поскольку позволяют компаниям и организациям принимать более обоснованные и эффективные управленческие решения и улучшать свою конкурентоспособность на рынке.

Машинное обучение AI позволяет делать точные прогнозы будущих событий и тенденций на основании имеющихся данных. В современных условиях цифровизации и автоматизации процессов генерируется огромное количество разнообразных данных. Машинное обучение позволяет анализировать эти данные и на их основе строить прогнозы, которые помогают руководителям производства и бизнеса принимать верные управленческие решения.

Прогнозирование данных позволяет определить будущие тенденции и изменения в производственных и рыночных процессах. На основе анализа данных о динамике производства и рыночных трендах, можно прогнозировать будущий спрос на товары и оптимизировать производственные процессы и цепочки поставок. С помощью машинного обучения AI несложно проводить анализ рыночной конкуренции, определять оптимальные стратегии ценообразования, анализировать эффективность рекламных кампаний и многое другое.

Анализ данных помогает выявить связи и паттерны, которые не всегда очевидны или уловимы для человека. Например, использование методов кластеризации позволяет выделить группы потребителей с похожими предпочтениями и поведением, что помогает бизнесу лучше адаптировать продукты и услуги к запросам рынка.

При использовании машинного обучения AI для прогнозирования и анализа данных следует учитывать некоторые ограничения и риски. Неправильная настройка модели машинного обучения или искажение входных данных могут привести к неточным результатам. Позиционирование на этических аспектах машинного обучения AI позволит исключить возможность получения и использования недостоверных или противоречивых данных.

Особое место в Индустрии 4.0 отводится интеллектуальным системам и робототехнике в производстве, которые позволяют автоматизировать и оптимизировать производственные процессы, повышать эффективность и качество продукции. Прежде всего, это технологии и алгоритмы, используемые в таких интеллектуальных системах, как нейронные сети, глубокое обучение и обработка естественного языка. Важным аспектом Индустрии 4.0 будет исследование и разработка алгоритмов, способных быстро адаптироваться к изменяющимся условиям производства.

Внедрение машинного обучения в Индустрии 4.0 обеспечивает автоматизацию, оптимизацию и совершенствование бизнес-процессов, что приводит к повышению эффективности, качества и конкурентоспособности. Более подробному ознакомлению с применением интеллектуальных систем в производстве посвящена одна из следующих глав этой книги. В ней будут рассмотрены примеры реального использования автоматизированных систем и робототехники в различных отраслях промышленного производства, а также обозначены проблемы и вызовы, с которыми предстоит столкнуться при внедрении интеллектуальных систем в контексте Индустрии 4.0.

Этические и правовые аспекты машинного обучения

В самой концепции машинного обучения заложена проблема обеспечения прозрачности и объяснимости моделей и алгоритмов искусственного интеллекта. Всё более сложные модели AI, такие как нейронные сети, способны принимать сложные решения, основанные на огромном количестве данных, но не всегда могут их обосновать. Прозрачность и объяснимость моделей машинного обучения AI являются важными аспектами, которые следует учитывать при разработке и внедрении технологий машинного обучения в Индустрию 4.0.

Это может представлять проблему в ситуациях, когда человек должен однозначно понимать, почему именно такое решение было принято искусственным интеллектом. Например, в здравоохранении врачам будет сложно довериться моделям машинного обучения, которые могут рекомендовать определённое лечение без объяснения того, как именно они пришли к этому решению.

Кроме того, важно понимать, что модели машинного обучения AI могут быть подвержены ошибкам и отклонениям. Если модель обучается на выборке данных, содержащей предвзятую или недостоверную информацию, она может повторять такие же ошибки в своих решениях. Это может привести к несправедливому или дискриминационному поведению моделей AI, например, при найме персонала или предоставлении кредитов.

Для решения этих проблем необходимо разрабатывать методы и алгоритмы, которые были бы прозрачными и объяснимыми. Такие подходы предполагают использование интерпретируемых моделей AI, которые могут обосновывать принимаемые решения, а также методов, позволяющих объяснять результаты, выдаваемые моделями. Также важно проводить анализ и выборку данных, чтобы избежать ошибок, способных повлиять на результаты моделей.

С развитием машинного обучения и внедрением его технологий в Индустрию 4.0, в связи с автоматизацией процессов в производстве и бизнесе произойдёт замена людей на интеллектуальные системы и робототехнику, что не может не отразиться на социальных и этических сторонах жизни общества. Одной из основных проблем, которую придётся решать, является потенциальное сокращение рабочих мест в результате автоматизации.

С появлением автономных систем и роботов, которые могут более эффективно выполнять задачи, ранее выполняемые людьми, многие профессии на рынке труда перестанут быть востребованы. Автоматизация, оптимизация и совершенствование бизнес-процессов как предвестники эффективности Индустрии 4.0, несут не только экономические выгоды для бизнеса, но и угрозу безработицы и утраты финансовой стабильности для многих людей труда.

Чтобы люди, потерявшие свои рабочие места из-за автоматизации, могли адаптироваться к изменениям рынка труда, важнейшей задачей является обеспечение переквалификации или обучения работников новым технологиям и навыкам, востребованным в Индустрии 4.0. Социальные и этические вопросы, связанные с машинным обучением, повсеместной автоматизацией и заменой рабочей силы указывает на необходимость участия общества, правительства и бизнеса в разработке социальных и экономических механизмов для адаптации населения к предстоящим кардинальным изменениям в рамках Индустрии 4.0.

Кроме того, по мере автоматизации, оптимизации и совершенствования бизнес-процессов будут накапливаться огромные объёмы данных о сотрудниках, что приведёт к необходимости решения задачи первостепенной важности – обеспечению защиты данных и конфиденциальности. При сборе и использовании персональных данных о работниках в сфере занятости, могут возникать проблемы с ответственным и этичным использованием этих данных. Неправильное и неэтичное использование этих данных нарушает неприкосновенность частной жизни людей и основополагающие принципы доверия внутри организаций.

К основным методам и технологиям защиты данных в условиях Индустрии 4.0 относятся:

криптография. Это древнее искусство кодирования информации является более актуальным, чем когда-либо. Гомоморфное шифрование, например, позволяет выполнять вычисления на зашифрованных данных, позволяя анализировать данные, никогда не раскрывая их. Доказательства с нулевым разглашением предлагают способ доказать истинность утверждения, не раскрывая никаких базовых данных;

анонимизация. На удаление из данных личной информации, при сохранении её полезности, направлены такие методы анонимизации, как k-анонимность, l-разнообразие и t-закрытость, позволяющие достигать тонкого баланса между удобством использования данных и неприкосновенностью частной жизни;

безопасные многопользовательские вычисления (SMPC). Сегодня, когда всё большее значение приобретает совместное машинное обучение, SMPC позволяет нескольким сторонам вкупе вычислять функцию по разнородным входным данным, сохраняя их конфиденциальность. Классическим вариантом использования SMPC является профилактическое обслуживание техники с сохранением конфиденциальности в производстве.

В преддверии эпохальных преобразований отрадно сознавать, что на международном и государственном уровнях уже разрабатываются нормативно-правовые акты для обеспечения защиты данных, примерами таких регуляторных и законодательных инициатив являются:

1. Общий регламент по защите данных (GDPR). Этот основополагающий регламент по защите данных, принятый Европейским союзом, является глобальным стандартом. Он даёт людям больший контроль над своими личными данными и возлагает на организации большую ответственность за корректное и ответственное обращение с данными.

2. Законы о конфиденциальности. GDPR вызвал глобальное движение в части принятия законов о защите данных. Принятые в Бразилии и Калифорнии (США) законы о защите прав потребителей подтверждают первостепенное значение конфиденциальности данных.

Грядущая волна автоматизации также вызывает опасения по поводу конфиденциальности данных, особенно когда это касается информации о сотрудниках. Этичное и безопасное обращение с персональными данными в сфере занятости является не только юридическим обязательством, но и моральным императивом. Основополагающими методами сохранения конфиденциальности данных являются дифференциальная конфиденциальность, «сила шума» и федеративное обучение.

Дифференциальная конфиденциальность сродни анонимности. Если представить данные как сундук с сокровищами, то прежде, чем кто-либо заглянет внутрь, дифференциальная конфиденциальность добавляет к сокровищам элементы маскировки или немного шума. Этот шум защищает конфиденциальность данных конкретного человека, предотвращая вывод любого отдельного фрагмента из больших наборов данных. Этот метод служит основой конфиденциальности в различных системах, от использования Apple Siri до переписи населения США.

Условный шум в форме случайных изменений, добавляемых к данным, является мощным союзником в обеспечении конфиденциальности. Это немного похоже на секретный код, который может применить только обладатель или предполагаемый получатель данных. «Сила шума» обеспечивает надёжную защиту данных, сохраняя при этом возможность ценного анализа.

Федеративное обучение – это метод машинного обучения модели AI в защищённой среде без перемещения данных куда-либо. При таком децентрализованном подходе к машинному обучению модель обучается на локальных данных пользователей, никогда не выходя за пределы этих устройств. Компания «Google» использует это для своей клавиатуры Gboard, чтобы улучшить текстовые предложения, не предоставляя доступ к вводимым дифференцированным данным.

Соблюдение основных принципов защиты данных, таких как дифференцированная конфиденциальность, а также принятие законодательных актов и регламентов, таких как GDPR, позволяют надеяться на то, что мы останемся хозяевами своей судьбы в будущем, в котором инновации будут сочетаться с непреходящими ценностями равных возможностей и человеческого достоинства.

В условиях Индустрии 4.0 данные – это новая валюта, они питают двигатели интеллектуальных систем. Машинное обучение AI, защита данных и конфиденциальность становятся определяющими факторами успешного перехода производства и бизнеса к Индустрии 4.0.

Человек или машина?

В силу значимости этого процесса для каждого человека и общества в целом следует отдельно рассмотреть вопросы занятости, социальной защищённости и формирования благополучной среды проживания в условиях высвобождения массы трудоспособного населения по причине повсеместной автоматизации и оптимизации производства, внедрения интеллектуальных систем управления и совершенствования бизнес-процессов.

Для того чтобы кризисы в сфере занятости не омрачали нашу повседневную жизнь, а инновации, основанные на данных, подкреплялись этическими соображениями, нужна ответственность, которую человечество должно коллективно взять на себя. Ясное понимание проблем социального и этического свойства, которые предстоит решать обществу в самое ближайшее время, поможет привести нас к новаторским решениям, которые гармонизируют будущее трудовых отношений, защитят личную жизнь и поддержат доверие людей к скорому необратимому вступлению в эпоху Индустрии 4.0. Когда эти проблемы будут успешно преодолены, новый технологический уклад превратится в символ человеческого созидания и прогресса, в котором инновации и этика органично сочетаются.

Сегодня производство и бизнес достигли предела возможностей по увеличению производственных возможностей за счёт расширения ресурсной базы, увеличению производительности труда и более эффективному использованию ресурсов. Очевидно, что человеческие возможности и использование неквалифицированного труда не позволяют предпринимателям развиваться в направлении дальнейшей интенсификации производства и бизнес-услуг без фундаментального технологического перерождения. Наша задача – построение технологичного общества будущего, в котором автоматизация не лишает людей гражданских прав и не приводит к сегрегации, а напротив открывает для них новые социальные и этические горизонты.

Перед лицом грядущих изменений мы должны разработать инновационные решения, которые позволят трудящимся беспрепятственно переходить к новым для себя ролям. Поскольку машины начнут повсюду выполнять рутинные задачи, у заинтересованных в профессиональном развитии людей появляется возможность повышать свою квалификацию, осваивать сильные компетенции и выходить на новые уровни в творчестве и созидании. Люди, не обладающие способностями или возможностями для самореализации, должны быть интегрированы в Индустрию 4.0, таким образом, чтобы приносить посильную пользу обществу в сфере услуг, помогая делать нашу жизнь социально ориентированной и благополучной, в том числе посредством использования различной робототехники.

Главный посыл четвёртой промышленной революции – сформировать из людей низкого социального статуса или ограниченных возможностей, которые традиционно являлись питательной средой для всех социальных потрясений, основу для построения справедливого и прекрасного общества будущего, в котором каждый человек или группа людей будут осознанно приносить пользу обществу. Она может проявляться в различных формах, таких как волонтерская деятельность, развитие досуга, воспитание подрастающего поколения, забота об окружающей среде, социальная поддержка и другие виды деятельности, направленные на улучшение качества жизни людей и развитие общества в целом.

Появление автономных интеллектуальных систем и роботов, которые превосходно справляются с задачами без участия людей, потенциально может оставить без работы многих работников, занятых сегодня в производстве и бизнесе и заставляет задуматься о будущем занятости. Сейчас, когда человечество вступает в царство искусственного интеллекта, требуется глубокое осмысление концепций, сформулированных по этому поводу выдающимися мыслителями и провидцами, от утопических мечтаний до антиутопических кошмаров.

В утопических представлениях проницательного футуролога Жака Фреско, эпоха искусственного интеллекта представляет собой «золотой век» человечества, в котором интеллектуальные системы и робототехника наконец освободят людей от тяжёлого и монотонного труда. Произойдёт постепенный переход к общественному устройству, при котором занятость в привычном для нас понимании отсутствует, технологии гарантируют удовлетворение важных потребностей каждого человека, а роботы и искусственный интеллект управляются с повседневными делами. Общество превращается в глобальный коллектив, свободный от дефицита, неравенства и нетерпимости, люди живут в гармонии с природой, занимаются творчеством и интеллектуальными занятиями.

В литературе представлено и более мрачное видение будущего, описанное многими авторами, работающими в жанре антиутопии и научной фантастики. Потенциальное разрушительное влияние искусственного интеллекта на общество и человеческую цивилизацию особенно ярко описывает киберпанк – поджанр научной фантастики, рисующий картины грядущего, в котором доминируют корпорации, планета находится на грани экологической катастрофы, AI присвоен и контролируется олигархами, создана непреодолимая пропасть между привилегированным меньшинством и бесправной массой людей и т.д. Эти антиутопии предостерегают нас от бесконтрольного и безответственного распространения искусственного интеллекта, фокусируясь на существующих проблемах власти, неравенства и неприкосновенности частной жизни.

Основатель Всемирного экономического форума Клаус Шваб подчёркивает важность ответственного подхода к четвёртой промышленной революции, который позволит объединить искусственный интеллект и роботов таким образом, чтобы усилить человечество, а не вытеснить или полностью его заменить. Новая концепция «капитализма заинтересованных сторон», предложенная К. Швабом, представляет будущее, в котором бизнес ставит во главу угла благосостояние общества, а не прибыль.

Известный историк Юваль Ноа Харари говорит нам о необходимости нового общественного договора, подчёркивает важность подготовки к воздействию искусственного интеллекта на общество, а также рекомендует инвестировать в образование и переподготовку кадров, чтобы приспособить людей к эпохе искусственного интеллекта.

Чтобы предотвратить будущее, в котором люди окажутся жертвами искусственного интеллекта, необходимы упреждающие шаги, предусматривающие:

формирование культуры обучения и переподготовки на протяжении всей жизни и обеспечение того, чтобы люди могли приспосабливаться к новым ролям, созданным искусственным интеллектом;

внедрение строгих этичных правил для того, чтобы AI служил интересам человечества, был подконтролен обществу и защищал частную жизнь людей;

изучение всеобщего базового дохода (UBI), как системы социальной защиты, гарантирующей экономическую безопасность по мере изменения структуры занятости;

поощрение международного сотрудничества для управления глобальным воздействием искусственного интеллекта и предотвращения конкурентных гонок, игнорирующих этические соображения.

Решение судьбы человечества в эпоху искусственного интеллекта остаётся в наших руках. Оно может привести нас к утопической реальности, где работа из необходимости становится свободным выбором, или затащить в мрачный мир глубокого неравенства и угнетения. Визионеры и мыслители предложили ориентиры, но именно коллективный разум человечества определит наш дальнейший путь.

В то время как машины берут на себя бремя повторяющихся задач, люди получают свободу для творчества, инноваций и эмоционального интеллекта. Партнёрство между человеком и машиной перераспределит рынок труда, напишет историю беспрецедентной производительности, в которой ценятся сознательность, креативность и человеческое отношение.

Есть веские основания полагать, что кризис перенаселения в эпоху искусственного интеллекта, высокого уровня развития общества и всеобщей грамотности человечеству не угрожает. Улучшение общего уровня благосостояния, общедоступная качественная медицина и социально ориентированное общество приведут большинство людей от необходимости удовлетворения простейших потребностей, а порой и просто выживания, к необходимости самореализации, осознания себя и окружающего нас мира, состраданию и милосердию. Возможное построение общества будущего в условиях нового технологического уклада мы постараемся рассмотреть в одной из заключительных глав этой книги.

В грандиозной панораме четвёртой промышленной революции расцвет машинного обучения и автоматизации видится определяющим фактором технологической эволюции. Интеграция интеллектуальных систем и робототехники в Индустрию 4.0 приведёт к серьёзной социальной и экономической трансформации, которая потребует пристального внимания и инновационных решений, чтобы сформировать гармоничное будущее сотрудничества и сосуществования людей и машин.

Машинное обучение является свидетельством устремления человечества к искусственному интеллекту. Это область AI, в которой история сочетается с футуристическими инновациями, используются передовые алгоритмы, предлагаются поразительные статистические данные и стимулируется экономическое развитие. Революция в области машинного обучения продолжает разворачиваться на наших глазах, и её последствия для различных секторов экономики будут грандиозны, меняя не только структуру производства, но и наше восприятие этого мира. Это захватывающее путешествие только начинается, а открытия и инновации ждут тех, кто осмелится исследовать безграничные возможности искусственного интеллекта.

Глава 9. Архитектура программного обеспечения Индустрии 4.0

«Программная архитектура обеспечивает гармоничное взаимодействие интеллекта и автоматизации, дополняя цифровым совершенством человеческую изобретательность».

Автор

Концепции и принципы программного обеспечения

В этой главе рассматриваются основные концепции и принципы, лежащие в основе архитектуры программного обеспечения (ПО), которые определяют общую структуру и организацию информационной системы (IT-системы). Они включают в себя концепции разделения ответственности (Separation of Concerns), модульности (Modularity) и компонентности (Componentization).

Принципы архитектуры программного обеспечения описывают основные правила и рекомендации для создания качественных архитектурных решений. Основополагающими принципами ПО являются:

1. Принцип единственной ответственности (Single Responsibility Principle), предполагающий, что каждый компонент системы должен иметь только одну ответственность.

2. Принцип открытости/закрытости (Open/Closed Principle), позволяющий IT-системе быть открытой для расширения новыми возможностями, но закрытой для изменения существующей функциональности.

3. Принцип подстановки Барбары Лисков (Liskov Substitution Principle), предусматривающий возможность замены объектов в программе без нарушения корректности её выполнения (объекты должны содержать экземпляры супертипа программы).

4. Принцип инверсии зависимостей (Dependency Inversion Principle) или принцип объектно-ориентированного программирования, суть которого состоит в том, что модули IT-системы не должны содержать ссылки на конкретные реализации, а все зависимости и взаимодействия между ними должны строиться исключительно на основе абстракций (то есть интерфейсов).

5. Принцип разделения интерфейсов (Interface Segregation Principle), согласно которому клиенты не должны зависеть от интерфейсов, которые они не используют.

Разработчиками программного обеспечения обсуждается использование популярных архитектурных паттернов MVP (Model-View-Presenter) и MVVM (Model-View-ViewModel).

Классическая модель разработки программного обеспечения содержит семь строго определённых этапов:

1. Постановка задачи.

2. Проектирование.

3. Написание кода.

4. Сборка всего кода в единое целое.

5. Тестирование.

6. Передача заказчику.

7. Сопровождение.

В рамках этой модели переход к каждому следующему этапу может произойти только по завершении предыдущего. Такой подход к разработке ПО называют «водопадным», потому что рабочий процесс последовательно переходит с этапа на этап подобно потоку в водопаде. «Водопадная» модель обладает преимуществами в виде ясного планирования и контроля рабочего процесса, но не предусматривает гибкость и быструю адаптацию к изменению требований.

Сегодня рассматриваются гибкие методологии разработки программного обеспечения, такие как Scrum, Kanban и Lean. Гибкие методологии предлагают итеративную модель разработки, где рабочий процесс построен на коротких циклах разработки (итерациях), основанных на отзывах клиентов и изменениях требований, а также инкрементальную модель сборки, при которой продукт внедряется и тестируется поэтапно, с непрерывным анализом полученных результатов и корректировкой последующих этапов работы. Гибкие методологии позволяют быстро реагировать на изменения во время работы над проектом и применять «агилевские» практики, такие как непрерывная интеграция и поставка, чтобы обеспечить устойчивость и качество программного обеспечения.

Преимущества гибких методологий заключаются в более эффективном управлении процессом при изменении требований, улучшенном взаимодействии с заказчиком и увеличении скорости итераций разработки. Существенными ограничениями гибких методологий являются сложность управления большими проектами и необходимость высокой коммуникации и сотрудничества в команде разработки.

Следует подчеркнуть важность выбора правильной модели разработки программного обеспечения в контексте Индустрии 4.0, где требуется быстрое внедрение инноваций и адаптация к изменениям. Оптимальное сочетание «водопадной» модели и гибких методологий может способствовать успешной разработке ПО и достижению бизнес-целей в Индустрии 4.0.

Программное обеспечение в Индустрии 4.0

Релиз является окончательной стадией разработки и тестирования программного обеспечения. Чтобы приложение или веб-сервис не потеряли своей актуальности ещё до релиза, IT-компаниям приходится по мере возможности ускорять рабочий процесс, стараясь при этом не навредить качеству продукта и деловой репутации. Появление микросервисной архитектуры и технологий контейнеризации изменило мир разработки программного обеспечения.

Микросервисная архитектура – это подход к разработке ПО, при котором большие приложения разбиваются на более мелкие, независимые и обособленно развёртываемые сервисы. Каждый сервис выполняет конкретную функцию и может быть разработан, модифицирован и масштабирован отдельно от других. Микросервисная архитектура позволяет повысить гибкость и масштабируемость системы, ускорить разработку и внедрение новых функций, а также обеспечить лёгкую поддержку и обновление программного обеспечения. Микросервисы отличаются небольшим размером, легко изменяются, комбинируются и взаимозаменяются.

Контейнеризация – это технология, которая позволяет упаковывать программный код вместе с библиотеками и зависимостями в легковесные, изолированные файлы, называемые контейнерами. Контейнеры обеспечивают однородное окружение и обеспечивают корректный запуск приложений на любой платформе, независимо от конфигурации и операционной системы. Контейнеризация упрощает разработку, тестирование и развёртывание приложений, а также улучшает масштабируемость и надежность системы.

Основными принципами микросервисной архитектуры являются разделение ответственности, независимость и масштабируемость сервисов, а также разнообразие способов коммуникации между сервисами, к примеру, с использованием программного интерфейса API (Application Programming Interface).

В контексте микросервисной архитектуры для разработки, развёртывания и управления сервисами используются различные инструменты, такие как платформа Docker (инструмент для создания и запуска контейнеров) и платформа Kubernetes (инструмент для управления контейнерами).

При использовании микросервисной архитектуры и контейнеризации могут возникнуть некоторые затруднения, состоящие в управлении множеством сервисов, обеспечении безопасности и мониторинга системы, а также масштабируемости и производительности программной системы.

Разработка программного обеспечения для Индустрии 4.0 невозможна без использования концепции Интернета вещей (IoT) и распределённой архитектуры информационных систем.

Интернет вещей представляет собой сеть устройств (вещей), оборудованных датчиками, программным обеспечением и сетевым подключением, которые могут взаимодействовать между собой и с людьми. Эти устройства собирают и передают данные, а также выполняют определённые действия на основе полученной информации. Применение IoT в Индустрии 4.0 предполагает накопление большого количества данных о производственных процессах, оборудовании и продукции, что позволяет осуществлять мониторинг, анализ и оптимизацию производства.

Распределённая архитектура информационных систем включает в себя набор компонентов, представленных на разных платформах, которые работают и взаимодействуют между собой по сети связи для достижения общих целей. Эти компоненты могут быть совершенно разнородными, распределяться по нескольким независимым компьютерам и находиться в различных локациях. Распределённая архитектура информационных систем используется для организации работы IoT устройств, сбора и обработки данных, а также управления производственными процессами.

Применение IoT и распределённой архитектуры информационных систем в Индустрии 4.0 позволяет значительно улучшить эффективность производства. С помощью IoT устройств можно собирать данные о работе оборудования и производственных процессах в режиме реального времени, что позволяет оперативно реагировать на возникающие проблемы и избегать возникновения опасных состояний в технических системах. Распределённая архитектура информационных систем обеспечивает надёжную и масштабируемую работу IoT устройств и обработку больших объёмов данных.

Применение IoT и распределённой архитектуры информационных систем напрямую связано с обеспечением безопасности передачи и хранения данных, а также с защитой от кибератак. Кроме того, требуется разработка подходящих алгоритмов и систем для обработки и анализа больших объёмов данных, а также решение вопросов интеграции разнородных систем и устройств.

Облачные вычисления

Ключевую роль в Индустрии 4.0 играют облачные вычисления, которые оказывают влияние на масштабируемость предприятий, а также дают им конкурентные преимущества за счёт сокращения времени реализации проектов и экономии финансовых ресурсов.

Облачные вычисления – это технология, которая обеспечивает доступ к информационным ресурсам через интернет. Пользователю не нужно иметь дорогостоящее оборудование, покупать или разрабатывать программное обеспечение, хранить данные на собственных серверах, так как он через облачного провайдера получает доступ к виртуальным серверам с необходимыми ему характеристиками. Объём информационных ресурсов практически неограничен, а оплата услуг производится по факту потребления.

Облачные вычисления помогают компаниям разрабатывать, внедрять и использовать новые технологии, не вкладывая огромные средства в создание физической инфраструктуры. Они открывают эпоху прорывных технологий, когда компании могут использовать вычислительные ресурсы, не привязываясь к конкретным серверам или сетям. Сегодня самыми востребованными на рынке моделями облачных вычислительных услуг являются IaaS, PaaS и SaaS.

IaaS (Infrastructure as a Service) – одна из моделей обслуживания в облачных вычислениях, которая по подписке даёт пользователям доступ к фундаментальным информационно-технологическим ресурсам. Использование IaaS можно сравнить с арендой строительной бригады, оснащённой широким набором виртуальных строительных блоков, таких как серверы, сети и хранилища данных, которая предоставляет арендатору цифровые инструменты для разработки и реализации собственных проектов.

PaaS (Platform as a Service) – это модель обслуживания в облачных вычислениях, предоставляющая пользователю уже готовый сервис или платформу для запуска своего кода и хранения данных. При помощи PaaS удобно автоматизировать бизнес-процессы, анализировать данные и воплощать собственные идеи в реальность. Это универсальная виртуальная платформа для создания приложений, помогающая формировать функциональные решения.

SaaS (Software as a Service) – это облачный сервис, предоставляющий готовое программное обеспечение напрямую, без необходимости устанавливать его на устройства. SaaS не предусматривает вариативности и возможности тонкой настройки, провайдер предоставляет пользователю цифровой инструмент для решения какой-то определённой задачи. Представьте себе это, как поток инноваций, который можно использовать, не заботясь о сложностях установки.

В контексте Индустрии 4.0 следует выделить ряд преимуществ для предприятий, использующих облачные вычисления:

масштабируемость. Облачные вычисления дают компаниям возможность легко увеличивать или уменьшать свои вычислительные мощности в зависимости от потребностей бизнеса. Это снижает затраты на аппаратное обеспечение и уменьшает риски, связанные с недостатком ресурсов или перегрузкой системы;

доступность. В облачном мире Индустрии 4.0 компании получают доступ к вычислительным ресурсам в любое время и в любом месте через глобальную сеть интернет. Это даёт возможность удалённой работы сотрудников вне зависимости от их местоположения;

экономическая эффективность. Облачные вычисления освобождают компании от необходимости делать огромные инвестиции в создание и поддержку инфраструктуры. Теперь они могут избирательно использовать вычислительные ресурсы и оплачивать провайдерам обслуживание в облачных вычислениях по факту оказанных услуг;

сотрудничество. Облачные вычисления создают пространство для совместной работы, где различные команды могут плодотворно сотрудничать вне зависимости от их местонахождения. Это цифровая площадка, на которой сходятся умы, способствующая обмену идеями и совместному творчеству;

новаторство. Использование облачных вычислений способствуют быстрой разработке и развёртыванию приложений, позволяя производству и бизнесу быстро адаптироваться к переменам. Это как взлётная полоса для инноваций;

безопасность. Защита облачных систем и данных обеспечивается специальными технологиями, процедурами и средствами управления. Благодаря шифрованию и стандартам соответствия, пользователи могут двигаться в «облачном» цифровом мире, не беспокоясь об угрозах безопасности.

Облачные вычисления в Индустрии 4.0 не просто предлагают решения, они формируют экосистему, в которой учёные, разработчики и предприниматели генерируют идеи и формируют будущее беспрецедентных возможностей. Вместе с тем, есть некоторые ограничения применения облачных вычислений, связанные с задержкой в передаче данных, проблемами перемещения и совместимости данных, а также зависимостью от облачных сервисов.

Несмотря на высокую скорость передачи цифровых данных, существует временная задержка, связанная с пропускной способностью сети. В облачных вычислениях, особенно при работе с большими объёмами данных, это может замедлить взаимодействие в реальном времени, что особенно важно в некоторых интерактивных приложениях.

Хотя облачные вычисления обещают быстрое перемещение данных, возникают проблемы с перемещением больших объёмов данных, описываемые концепцией «гравитации данных», суть которой заключается в том, что чем больше пакет данных, тем сложнее его перемещение, что похоже на гравитационное взаимодействие крупных космических объектов.

Проблемы совместимости данных связаны с тем, что разные облачные провайдеры используют различные протоколы и стандарты, что создает сложности в совместимости. Навигация между разными облачными услугами может потребовать индивидуальных настроек и решений.

Чем больше компании привязываются к облачным вычислениям, тем выше риск зависимости от облачных сервисов. Излишняя зависимость от внешних облачных инфраструктур может сделать пользователей уязвимыми, например, при проблемах с провайдером или временном отключении интернета.

Дальнейшее инновационное развитие облачных вычислений позволит снять ограничения передачи данных и, наряду с квантовыми вычислениями, откроет человечеству новые возможности на пути технологического прогресса. В рамках Индустрии 4.0 облачные вычисления позволят предприятиям легко оптимизировать производство и повышать эффективность технологических операций, улучшать доступность и надёжность систем, а также улучшать процессы анализа данных и принятия решений.

Помимо несомненных преимуществ облачных вычислений существуют потенциальные риски, связанные с потерей контроля над данными, проблемами юрисдикции и кибератаками. Облачные вычисления предполагают, что мы передаём управление данными тем, кто обеспечивает их хранение в облаке. При перемещении данных по облачным сетям существует риск потери контроля данных, так как хранители данных могут их нечаянно изменить или допустить сбой в информации.

Так как облачные ресурсы могут находиться в разной юрисдикции, а сами данные иметь различную принадлежность и степень закрытости, порой возникают сложности с действующим законодательством. Различия в правилах конфиденциальности и регулирования облачных вычислений, действующих в разных юрисдикциях, могут привести к юридическим противоречиям, особенно в случае частого изменения правил. Очень многое в этой области зависит от провайдеров, которые обязаны избегать любых нарушений законодательства или небрежного отношения к данным.

В последнее время облачные системы хранения данных сталкиваются с угрозами кибератак, которые требуют от облачных провайдеров поддержания кибербезопасности на должном уровне. Для защиты облака от кибератак ведётся постоянное изучение уязвимостей системы и разрабатываются специальные средства поддержки информационной безопасности.

Снижение потенциальных рисков в облачных вычислениях требует не только технической стойкости, но и разумного подхода. По мере того, как мы вглядываемся в облако, управление рисками становится мощным двигателем, который ведёт нас в будущее, где выгоды облачных технологий намного превосходят гипотетические потери.

В постиндустриальном мире, основанном на искусственном интеллекте, облачные вычисления становятся яркими звёздами, освещающими путь технологического прогресса. Облачные технологии в Индустрии 4.0 являются не просто техническими терминами, а предоставляют нам новые способы улучшения бизнес-процессов и повышения эффективности в различных областях.

Облачные вычисления играют ключевую роль в управлении информационными потоками, они представляют собой жизненную среду продукта от создания прототипа до производства, обеспечивают взаимодействие в реальном времени, повышают эффективность и технологичность производства и бизнеса.

В «умных» фабриках облачные вычисления являются основой предиктивного обслуживания технических устройств и оборудования, они сочетаются с данными от датчиков Интернета вещей, предсказывая возможные неполадки и обеспечивая бесперебойную техническую поддержку.

В производственных линиях облачные вычисления используются в алгоритмах искусственного интеллекта, чтобы повысить качество продукции, выявляя закономерности и уменьшая количество брака.

Облачные вычисления становятся навигатором для глобальных цепей поставок, создавая взаимосвязанные логистические узлы и обеспечивая оперативную информационную сеть для эффективного потока материалов.

При формировании дополненной реальности облачные вычисления в режиме реального времени оперативно предоставляют данные, улучшая информативность и снижая количество ошибок.

В производственном пространстве постоянно изменяющихся вычислительных потребностей облачные вычисления динамично подстраивают информационные ресурсы, обеспечивая оптимальную производительность.

Облачные вычисления и блокчейн создают систему бухгалтерии, гарантирующую прозрачность и достоверность операций от цепей поставок до сохранности учётных данных.

Облачные вычисления используются для хранения и обработки больших объёмов данных, развертывания и масштабирования приложений, а также интеграции между различными системами в рамках цифровой трансформации предприятий.

Киберфизические системы и архитектура реального времени

Этот раздел посвящён системам реального времени, а также рассмотрению киберфизических систем (CPS) и архитектуры реального времени, которые также играют ключевую роль в Индустрии 4.0.

Системы реального времени – это системы, задача которых реагировать на события во внешней среде или воздействовать на эту среду в рамках заданных временных ограничений. Они представляют собой динамичных исполнителей, обеспечивающих корректное и своевременное выполнение задач в определённые периоды времени, что крайне важно в современном технологическом пространстве.

К отличительным особенностям систем реального времени следует отнести:

предсказуемость (они действуют предсказуемо, по заранее определённому алгоритму, в установленное время);

надёжность (они устойчивы к сбоям, обеспечивая непрерывную работу оборудования даже при возникновении проблем);

параллелизм (они могут выполнять несколько задач одновременно, обеспечивая высокую эффективность).

Системы реального времени разделяют на «жёсткие» и «мягкие» системы. В «жёстких» системах временные рамки исполнения задач строго ограничены и выход за эти рамки критичен, как, например, в системах космической навигации. В «мягких» системах небольшие задержки сроков исполнения задач допустимы, как, например, при доставке контента в мультимедийных потоках.

В информационных операционных системах реального времени используются алгоритмы назначения приоритетов (планирования), которые определяются в соответствии со сложностью решаемых задач, поставленными целями, длительностью цикла задания и т.д.

Существуют различные по типу алгоритмы планирования процессов в операционных системах реального времени, к примеру:

Rate-Monotonic Scheduling, в которых более короткие периоды решения задач имеют приоритет, обеспечивая тем самым высокую эффективность;

Earliest Deadline First (EDF), в которых задачи с самыми близкими сроками исполнения получают приоритет, позволяя оптимально использовать вычислительные ресурсы;

Round Robin Scheduling, в которых задачи выполняются поочерёдно, обеспечивая распределение нагрузки вычислительной системы сразу на несколько задач, что не всегда эффективно при выполнении задач с жестко установленными сроками.

Выбор между алгоритмами планирования зависит от требований, предъявляемых к системе реального времени. Например, алгоритм Rate-Monotonic Scheduling эффективен, но может пропускать долгосрочные задачи, в то время как EDF оптимален для использования операционных ресурсов системы, но сложнее в реализации.

В процессе перехода к Индустрии 4.0, понимание систем реального времени становится тем компасом, который указывает нам направление в постоянно меняющемся технологическом пространстве. Для лучшего представления о киберфизических системах и архитектуре реального времени, а также их роли и применении в Индустрии 4.0 следует подробнее остановиться на отдельных аспектах этих технологий.

Киберфизическая система (CPS) – это интегрированная система, состоящая из физических компонентов, представляющих собой сенсоры или актуаторы (реле, клапаны, автоматические выключатели и т.д.), и вычислительной системы, которая управляет и контролирует физическую систему (техническое устройство или оборудование) в реальном времени.

В постиндустриальном мире, где вычислительный интеллект сливается с мощью машин, киберфизические системы становятся ключевыми элементами Индустрии 4.0, в которой данные и физические объекты слаженно взаимодействуют, создавая новый уровень синергии. Это умное сочетание делает киберфизические системы незаменимыми при выполнении самого широкого спектра задач, таких как:

оптимизация производства. В производстве CPS являются своего рода дирижёрами, улучшая и оптимизируя производственные процессы с помощью цифровой точности;

повышение эффективности. CPS обеспечивает потрясающую эффективность технических устройств и оборудования, предсказывая неисправности машин, реагируя на изменения технического состояния в реальном времени и повышая общую производительность предприятий;

обеспечение безопасности. CPS стоят на страже промышленной безопасности, сложно взаимодействуют с сенсорами и механизмами, своевременно обнаруживает любые аномалии и мгновенно на них реагирует, обеспечивая безопасность как объектов производства, так и людей.

Организация взаимодействия цифровых и физических технологий в киберфизических системах создаёт свои трудности, связанные с необходимостью тщательного проектирования и согласования, создания универсальных языков операционной совместимости, а также надёжных систем защиты от киберугроз.

Архитектура реального времени отвечает за обработку и передачу данных в реальном времени между различными компонентами CPS и другими системами. Она обеспечивает высокую отказоустойчивость, а также гарантированный отклик (время, которое требуется системе или функциональной единице на то, чтобы отреагировать на входные данные) и надёжность в системах Индустрии 4.0.

В Индустрии 4.0, где время играет главенствующую роль, использование архитектуры реального времени в киберфизических системах становится реальной необходимостью. Для того, чтобы понять, как эти системы адаптируются к изменяющимся временным условиям рассмотрим основные принципы и компоненты архитектуры реального времени в CPS:

темпоральная синхронизация. Архитектура реального времени в CPS основана на принципе темпоральной (временной) синхронизации, чтобы без потерь восстанавливать необходимые настройки и данные в режиме реального времени, гармонизируя между собой цифровое и физическое измерения;

динамическое равновесие. Компоненты архитектуры реального времени в виде разнообразных датчиков и исполнительных устройств, оперативно реагируют на ритмы физического мира и поддерживают в CPS динамическое равновесие;

точная настройка. Точность является главным достоинством архитектуры реального времени, где требуется слаженная организация вычислительных алгоритмов с минимальными задержками во времени.

Построение архитектуры реального времени в киберфизических системах, возможно с использованием централизованного и децентрализованного подхода. Централизованный подход предполагает, что центр управления CPS координирует технологические процессы, обеспечивая в режиме реального времени контроль над всеми операциями. При децентрализации вычислительные мощности распределяются по всей сети, где каждый узел становится автономной системой, вносящей свой вклад в общую конструкцию системы реального времени.

При разработке и управлении архитектурой реального времени в CPS сегодня используются следующие технологии:

ChronoCrafters Suite (представляет собой инструментарий для создания временных архитектур высокой точности);

QuantumSync Engines (основывается на квантовых принципах для мгновенной временной синхронизации CPS);

NeuralPulse (предусматривает интеграцию в CPS нейронных сетей для быстрой и интеллектуальной реакции в режиме реального времени).

Слияние киберфизических систем с архитектурой реального времени направляет нас в высокотехнологичный мир Индустрии 4.0, который открывает для человечества новую эру интеграции цифрового и физического измерения.

Угрозы информационной безопасности в Индустрии 4.0

В информационной среде Индустрии 4.0, где данные являются ценным ресурсом, а системы и процессы становятся всё более автоматизированными и связанными между собой, повышается риск осуществления кибератак, вследствие которых может произойти кража конфиденциальной информации, нарушение целостности данных, потеря доступа к системам и сервисам или нарушение работы критической инфраструктуры.

Угрозу информационной безопасности могут представлять разные виды кибератак, такие как:

вредоносное программное обеспечение, распространяемое киберпреступниками в виде приложения или кода (вируса), препятствующего нормальному использованию конечных устройств;

фишинговые сообщения, целью которых является получение доступа к конфиденциальной информации пользователей (данные карты, логины, пароли и т.д.);

DDoS-атаки на интернет-системы, осуществляемые с целью вывести их из строя или перегрузить для затруднения доступа к ним пользователей;

SQL-инъекции, направленные на взлом сайтов и программ, работающих с базами данных, за счёт внедрения в запрос произвольного SQL-кода;

межсайтовый скриптинг (XSS), использующий вредоносный код для получения в веб-системе авторизационных данных пользователя;

«человек посередине» (MitM), создающий тайные дыры в цифровом пространстве для перехвата данных путём вмешательства в протокол передачи между контрагентами, при этом искажая или удаляя информацию.

Одним из действенных способов обеспечения информационной безопасности в Индустрии 4.0 является применение проактивной защиты данных и систем в архитектуре программного обеспечения. Проактивная защита данных и систем предполагает предотвращение возможных угроз информационной безопасности путём внедрения соответствующих механизмов и процедур и предусматривает самые различные методы обеспечения безопасности, которые рассмотрены ниже:

1. Антивирусные программы.

Для борьбы с компьютерными вирусами, эти программы используют различные принципы для поиска и нейтрализации вредоносного ПО, а также «лечения» заражённых файлов.

2. Брандмауэры.

Это программы или устройства, предназначенные для защиты компьютеров и сетей от внешних угроз. Брандмауэры представляют собой защитные экраны, разрешающие или блокирующие запрошенное сетевое подключение, при этом доступ к сайту, почте или передаче файлов осуществляется на основе правил, которые задаются администратором.

3. Контроль доступа.

Для защиты от несанкционированного доступа к данным и системам требуется применение механизмов идентификации и аутентификации пользователей, включая использование паролей, двухфакторной аутентификации, биометрических методов и других технологий.

4. Шифрование данных.

Важной мерой защиты информации при передаче или хранении является применение алгоритмов кодирования данных с целью сокрытия их от неавторизованных лиц, в этом случае данные могут быть раскодированы в исходную форму только с помощью специального ключа. К наиболее известным алгоритмам шифрования относятся, такие как AES (Advanced Encryption Standard) и RSA (Rivest-Shamir-Adleman).

5. Резервное копирование и восстановление данных.

Регулярное создание резервных копий данных и разработка механизмов восстановления данных позволяют минимизировать потерю информации в случае сбоя или атаки на систему. Эти меры могут включать использование копирования данных в облачное хранилище или на локальные носители.

6. Системы обнаружения вторжений (IDS).

Эти системы контроля представляют собой программное обеспечение, оборудование или системы, способные обнаруживать аномальное или вредоносное поведение в сети или на компьютере. IDS используют заранее определенные сигнатуры или алгоритмы для обнаружения аномалий и работают, анализируя сетевой трафик или активность на устройствах, чтобы выявлять подозрительные паттерны или отклонения от обычного поведения.

7. Системы предотвращения вторжений (IPS).

Эти программные или аппаратные системы используются для защиты от сетевых атак и несанкционированного доступа в корпоративную сеть. Они не только обнаруживают необычное поведение системы, попытки несанкционированного доступа или хакерские атаки, но и автоматически реагируют на инциденты.

8. Обновление программного обеспечения.

Регулярное обновление программного обеспечения помогает исправлять уязвимости и ошибки, которые могут быть использованы киберпреступниками для атаки на систему.

9. Обучение пользователей.

Обучение и переподготовка пользователей в области информационной безопасности, а также их осведомленность о возможных угрозах помогут предотвратить разрушительные кибератаки, связанные с социальной инженерией или фишингом.

10. Квантовая защита.

Системы квантовой криптографии решают задачу безопасного распределения секретного ключа между участниками криптографической системы, они шифруют информацию таким образом, чтобы её никто не мог прочитать кроме предполагаемого получателя.

Проактивная защита данных и систем является важным аспектом архитектуры программного обеспечения в Индустрии 4.0, поскольку помогает уменьшить риски безопасности и предотвращает потенциальные атаки на систему. Она должна быть внедрена на каждом этапе разработки и эксплуатации программного обеспечения, чтобы обеспечить непрерывную гарантированную защиту данных.

Безопасность и управление рисками в архитектуре программного обеспечения могут быть обеспечены риск-ориентированным управлением и анализом уязвимостей. Архитектура программного обеспечения должна быть спроектирована с учётом угроз информационной безопасности, чтобы обеспечить защиту данных и систем от возможных атак и утечек информации. Однако, даже с хорошей архитектурой ПО, всегда существует некоторый уровень риска, связанный с возможными уязвимостями в программном обеспечении.

Риск-ориентированное управление в архитектуре программного обеспечения подразумевает определение и оценку потенциальных рисков, связанных с уязвимостями, и принятие мер по их устранению или минимизации. Для этого необходимо проводить анализ уязвимостей путём идентификации потенциальных слабых мест и угроз безопасности в архитектуре ПО.

В анализе уязвимостей используются различные методы и инструменты, такие как сканирование уязвимостей, пентестинг и аудиты безопасности. Они помогают выявить проблемные области в архитектуре ПО и оценить риски, связанные с уязвимостями. После проведения анализа уязвимостей разрабатываются меры по устранению или снижению рисков. Они могут включать в себя применение патчей (дополнений) и обновлений программного обеспечения, усиление механизмов аутентификации и авторизации, обеспечение шифрования данных и другие технические и организационные меры.

Риск-ориентированное управление должно также учитывать бизнес-потребности и корпоративные ограничения. Устранение некоторых уязвимостей может быть технически сложным или финансово затратным, и возможно потребовать принятия решений по обеспечению безопасности на основе баланса между риском и затратами. Осуществление постоянного мониторинга и обновление анализа уязвимостей связано с тем, что новые цифровые угрозы появляются постоянно, и существующие риски могут изменяться со временем.

Риск-ориентированное управление и анализ уязвимостей в архитектуре программного обеспечения являются важными компонентами в обеспечении безопасности и управлении рисками в Индустрии 4.0. Они позволяют оценить риски и предпринять соответствующие меры по обеспечению надёжности и безопасности систем и данных.

В новом информационном мире производству и бизнесу необходимо принимать все необходимые меры для защиты цифровых данных и систем от кибератак. Для того, чтобы обеспечить безопасность и изучаемость цифрового пространства системы киберзащиты необходимо постоянно усовершенствовать, руководствуясь при этом главным правилом – инновационностью защиты и постоянной концентрацией внимания на этой проблеме.

Глава 10. Введение в DevOps

«DevOps – это не просто методология, это симфония инноваций, в которой каждая нота – ценность, каждый аккорд – эффективность, а каждый релиз – шаг к будущему разработки без границ».

Автор

Основные принципы DevOps

DevOps – это методология разработки программного обеспечения (ПО), которая помогает наладить эффективное взаимодействие разработчиков с другими IT-специалистами. Методология объединяет разработку (Development) и операционную деятельность (Operations), обеспечивая более быструю и бесперебойную поставку IT-продуктов.

DevOps позволяет осуществлять интеграцию, коммуникацию и автоматизацию процессов в рамках цикла разработки ПО. Эта методология фокусируется на сближении процессов разработки и внедрения программного обеспечения, обеспечивая непрерывное развёртывание, автоматизацию тестирования и интеграции, а также улучшение взаимодействия между командами разработчиков.

Методология позволяет IT-компаниям гибко приспосабливаться к меняющимся условиям рынка и снижать стоимость разработки и обслуживания ПО. Применяя DevOps, разработчики могут быстро находить и исправлять ошибки, оперативно реагировать на запросы заказчиков.

Основными принципами DevOps являются: автоматизация, сотрудничество, мониторинг и обратная связь, масштабируемость и гибкость. Автоматизация процессов развертывания, тестирования и поставки программного обеспечения необходима для сокращения рутинной работы и повышения эффективности. Сотрудничество обеспечивает сближение разработчиков и операционной команды для интеграции задач, обмена знаниями и сокращения времени на устранение проблем. Постоянный мониторинг процессов разработки и операционной деятельности осуществляется для быстрой реакции на изменения и неполадки, а также для получения обратной связи с целью улучшения качества продукта. Масштабируемость и гибкость подразумевает создание гибкой инфраструктуры, способной быстро масштабироваться и адаптироваться к изменяющимся потребностям.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.