Теги → большие данные
Быстрый переход

Цифровая система «общественного доверия» в Китае лишила миллионы права на авиаперелёты

Как и всякое авторитарное государство, Китайская народная республика требует от граждан полной лояльности. В цифровую эпоху для этого необязательно разворачивать устрашающую репрессивную машину. Пекин активно строит систему «общественного доверия», позволяющую правительству внимательно следить и оценивать поведение каждого из 1,3 млрд своих граждан, ограничивая на основе различных критериев их права.

Система будет использоваться по целому ряду направлений для наказания людей, не заслуживающих доверия государства, а её полноценное внедрение должно состояться к 2020 году. В некоторых регионах она уже работает. По словам бывшего заместителя директора Центра Государственного Совета по развитию исследований Хоу Юньчунь (Hou Yunchun), жизнь дискредитировавших себя людей должна стать неблагополучной.

Важной частью данного плана является не только создание чёрного списка людей с низким уровнем «социального доверия», но и публичное раскрытие на регулярной основе информации о неблагонадёжных организациях и лицах для формирования моделей общественного недоверия и наказания. «Те, кто нарушает закон и теряет доверие, будут платить высокую цену», — предупреждает правительство.

Как сообщает государственное издание Global Times, по состоянию на май пра́ва пользования авиасообщением были лишены 11,14 млн человек, а высокоскоростными поездами — 4,25 млн. Channel News Asia добавляет, что около 3 млн человек не могут приобрести железнодорожные места бизнес-класса. Правительство объясняет, что данная мера ставит целью затруднить перемещение неблагонадёжных лиц. Эти ограничения имеют срок действия до года, но генеральный секретарь коммунистической партии Китая Си Цзиньпин (Xi Jinping) желает, чтобы метка неблагонадёжности оставалась с человеком навсегда.

В области Ханчжоу на юго-западе от Шанхая система общественного доверия уже работает. Людям присуждаются положительные баллы за такие виды деятельности, как волонтерская работа и донорство крови, и штрафы за нарушение правил дорожного движения, курение в неположенных местах, чрезмерную покупку видеоигр, публикацию фальшивых новостей или вручение служащим денежных поощрений за услуги.

Перечень наказаний в правительственном плане точно не оговорен, но помимо затруднений перемещения, считается, что уже действуют ограничения на доступ к хорошим школам и социальному обеспечению, определённым рабочим местам и быстрому Интернету, на право бронирования некоторых отелей и гостиниц, владения домашними животным. Когда в 2014 году планы по созданию схемы социального кредита были впервые озвучены, правительство заявило, что преследует цель сформировать общее понимание, что сохранять доверие общества — это славно, а терять его — позор.

В последнем пятилетнем плане сообщается, что единая система рейтинга доверия будет внедряться на общенациональном уровне. Правительство рассчитывает на её быстрое развёртывание по всей стране, как и в Пекине.

Всё это происходит на фоне усилившегося международного внимания к ущемлению прав уйгурского меньшинства, миллион представителей которых содержатся в «центрах перевоспитания». Большинство этого тюркоязычного народа проживают в Синьцзян-Уйгурском автономном районе КНР и принадлежат к исламской религии. Одним из факторов причастности к экстремизму, терроризму и сепаратизму являются, например, такие невинные религиозные требования, как неупотребление алкоголя.

Western Digital включается в гонку за процессорными архитектурами

К началу седьмой по счёту конференции RISC-V Workshop компания Western Digital опубликовала сенсационный в некотором роде пресс-релиз. Без затей сообщается, что Western Digital приблизит будущее вычислительных архитектур нового поколения для обработки Больших Данных и создаст экосистему быстрого доступа к данным. Казалось бы, кто такая Western Digital в мире процессорных архитектур?

Тем не менее, покупка бизнеса компании SanDisk и доступ к энергонезависимой памяти во всех её проявлениях позволяет компании Western Digital мечтать о новых процессорных архитектурах. Предполагается, что в мире Больших Данных классические процессоры общего назначения себя изжили. Будущие архитектуры должны концентрироваться вокруг данных, поэтому процессоры (вычислительные ядра) могут быть встроены как в модули оперативной памяти, так и в SSD- и даже HDD-накопители. В простейшем случае вместо SRAM и всех кешей в процессоре может оказаться энергонезависимая память, хотя Western Digital предлагает идти дальше и кардинально изменить отношение к процессорным архитектурам.

В составе модулей памяти может появиться свой процессор для обработки данных (Upmem SAS)

В составе модулей памяти может появиться свой процессор для обработки данных (Upmem SAS)

В то же время не следует считать (по крайней мере, на текущем этапе), что Western Digital станет поставщиком SoC или процессоров. В первую очередь компания стремится обеспечить новыми решениями себя и свою основную продукцию — накопители на твердотельной памяти и жёсткие диски. По подсчётам Western Digital, она сама ежегодно сможет потреблять свыше одного миллиарда вычислительных ядер. И теперь мы переходим к самому главному — каких именно? Ставка делается на открытую архитектуру RISC-V. Компания Western Digital обещает повысить текущий статус процессорной архитектуры RISC-V с уровня микроконтроллеров до уровня высокопроизводительных решений.

Western Digital

Western Digital

Остаётся задаться вопросом, не слишком ли резво начала Western Digital? Возможно, что нет. Помочь с разработкой специализированных ядер RISC-V для накопителей и интерфейсов Western Digital берётся молодая компания Esperanto Technologies. За внешней молодостью Esperanto Technologies стоит колоссальный опыт плеяды ярчайших ветеранов отрасли, включая её исполнительного директора Дэвида Дитцеля (Dave Ditzel).

Дэвид Дитцель на конференции

Дэвид Дитцель на конференции RISC-V Workshop (ушки WD торчат отовсюду)

После завершения карьеры главного технолога компании Transmeta в 2007 году, Дитцель какое-то время посвятил работе в одних проектах с компанией Intel. Но в целом о его деятельности в последние годы было мало известно. Компания Esperanto Technologies стала его новым детищем и взяла на вооружение архитектуру RISC-V с открытым кодом. Если кто-то может создать процессорную архитектуру с нуля, то это точно будет Дэвид Дитцель. С таким партнёром компания Western Digital добиться может многого. Ждём подробностей.

Новое программное обеспечение увеличивает скорость анализа больших данных в 100 раз

Новая система, разработанная для вычислений тензорной алгебры, может обеспечить возрастание скорости в 100 раз по сравнению с программными пакетами, использовавшимися до этого. Учёные из Массачусетского технологического института (Massachusetts Institute of Technology) создали новую программу, которая автоматически генерирует код, оптимизированный для разреженных данных. Этот процесс ведёт к ускорению обработки больших массивов информации.

cloudnewsdaily.com

cloudnewsdaily.com

Для анализа больших данных необходим целый комплекс процессов. Представим, что коммерческий сетевой ресурс, например, Amazon, пожелает сопоставить каждого своего клиента с каждым представленным товаром, поставив «1», если товар был куплен, и «0» в противном случае. Результатом будет невероятно огромная таблица данных, в основном состоящая из нулей. Это то, что называется разреженными данными. Когда такие данные обрабатываются, алгоритм анализа вынужден постоянно складывать нули и умножать их. Это очевидная трата ресурсов: и времени, и мощности компьютера.

Последнее исследование MIT строится вокруг нового программного продукта, автоматически создающего код, оптимизированный под разреженные данные. Систему, которая это делает, назвали Taco по аббревиатуре для компилятора тензорной алгебры (tensor algebra compiler). Тензор — это многомерный аналог матрицы, а данные, которые необходимо обработать, обычно хранятся в матрицах. Эффективностью метод обязан математическим операциям, проводимым на тензорах, они работают быстрее, чем аналогичные операции с матрицами, если каждой последовательности тензорных операций выделено собственное «ядро» (шаблон расчёта).

Чтобы реализовать эту технологию, необходимо было признать важность анализа больших данных. При запуске Taco программист указывает размер тензора — полного или разреженного — и расположение файла с данными, которые необходимо обработать. В работе Taco использует эффективный механизм индексирования, чтобы хранить только ненулевые значения разреженных тензоров. Для сравнения, массив информации с Amazon с нулевыми значениями будет содержать примерно 107 экзабайт, но с системой сжатия Taco он займёт всего 13 гигабайт, которые можно обработать весьма быстро.

Эта разработка интересна многим бизнесам и университетам. Анализ больших данных позволяет исследователям и коммерческим специалистам быть информированными об интересующих их процессах лучше и быстрее принимать эффективные решения, отбрасывая ненужные или неиспользуемые данные. Применяя сложные технологии анализа, такие как анализ текста, машинное обучение, сбор данных, построение прогнозов, обработку статистики, будет возможно фокусироваться на новых, ранее незамеченных источниках данных, и грамотнее расходовать свои ресурсы.

Сбербанк увеличит использование искусственного интеллекта при кредитовании компаний

Выступая на форуме «Открытые инновации», глава Сбербанка России Герман Греф сообщил, что в настоящее время в 35 % случаев вопрос выдачи кредита решается без участия человека — оценку рисков производит искусственный интеллект (ИИ). В дальнейшем банк намерен ещё больше полагаться при кредитовании на возможности ИИ.

«У нас примерно 99 % кредитных решений по физическим лицам принимается без участия оценки, по корпорациям — около 35 процентов. Мы хотим эту цифру во втором случае довести до 70 %», — рассказал Греф. По его словам, это направление тесно связано с важным сегментом — анализом больших данных (big data).

Греф отметил, что сейчас в Сбербанке нет такой области, где бы не применялся ИИ. Он выделил пять ключевых направлений применения ИИ в финансовой сфере.

Первое направление — финансовый эдвайзинг. Его главные компоненты — персональные финансовые менеджеры-боты, отвечающие на типовые вопросы. «За этим огромное будущее. Я думаю, что буквально через 3–5 лет у нас не останется на этой должности людей, потому что каждый день искусственный интеллект учится и становится всё более и более точным в своих ответах и прогнозах», — говорит Греф.

По его словам, список ключевых направлений также включает анализ big data, кибербезопасность, анализ клиентов и автоматизацию деятельности банка.

Центр больших данных поможет Hyundai в развитии концепции «подключённой мобильности»

Hyundai Motor объявила об открытии в Китае своего первого международного Центра больших данных, который поможет в разработке технологий для «умных» автомобилей.

Крупный дата-центр, занимающий площадь в 1200 м2, расположен в столице провинции Гуйчжоу — городе Гуйяне. Он разместился в одном здании с ведущим китайским интернет-поисковиком Baidu.

Центр займётся сбором и анализом больших массивов информации, полученных с подключённых автомобилей Hyundai. Новая площадка позволит компании существенно расширить свои научно-исследовательские мощности в сфере транспортных средств с выходом в Сеть и ускорить вывод на рынок новых предложений.

Hyundai возлагает большие надежды на собственную операционную систему подключённого автомобиля ccOS и платформу служб ccSP. С помощью этих решений компания планирует ускорить вывод на рынок сервисов для смарт-автомобилей.

Операционная система ccOS обеспечивает скоростную передачу и приём данных в машине, а ccSP предлагает прозрачное подключение водителей к службам Интернета вещей (IoT). Помимо отслеживания моделей вождения клиентов, сформированный центр будет вести мониторинг и осуществлять диагностику потенциальных проблем, предлагая регулярные обновления автомобильного программного обеспечения.

В 2016 году Hyundai Motor объявила о планах сотрудничать с ведущими мировыми IT- и телекоммуникационными компаниями в разработке своей концепции «гиперподключённого интеллектуального автомобиля». Данная инициатива предполагает объединение машины с другими автомобилями, офисом и городом. По сути, транспортное средство превращается в «высокопроизводительный компьютер на колёсах». Hyundai планирует сделать автомобили неотъемлемой частью повседневной жизни. 

Осенью в МГУ им. М. Ломоносова начнёт работать Национальный центр цифровой экономики

В МГУ им. М. Ломоносова создан Национальный центр цифровой экономики для подготовки специалистов нового профиля, в качестве полноценного подразделения он заработает осенью, сообщает агентство городских новостей «Москва» со ссылкой на пресс-службу вуза.

msu.ru

msu.ru

«В Московском государственном университете им. М. Ломоносова создан Национальный центр цифровой экономики. Главная задача центра — обеспечить научное и научно-методическое сопровождение цифровой экономики в России и подготовить необходимые кадры. Центр начнёт работать в качестве полноценного подразделения осенью 2017 г.», — говорится в сообщении пресс-службы.

В состав межфакультетского координационного совета центра вошли деканы и директора 16 факультетов и институтов МГУ, представители руководства ряда других крупных научных и научно-образовательных организаций, органов государственной власти.

Целью центра является создание методических материалов и программ, на базе которых в вузах будут готовить специалистов для цифровой экономики, способных использовать её преимущества и достижения. Также центр планирует сотрудничать со специалистами транспортной логистики.

«Термин „цифровая экономика“ — далеко не новый. Многие понимают под этим термином самые разные вещи. Главное — это всеобщее глубокое проникновение компьютеров в экономику, в экономику в широком смысле — промышленное производство, сельское хозяйство, культура, спорт, обучение, наука», — говорит научный руководитель центра, заведующий кафедрой информационной безопасности факультета вычислительной математики и кибернетики (ВМК) МГУ, директор Федерального исследовательского центра Игорь Соколов.

Ректор вуза Виктор Садовничий подчеркнул, что основой цифровой экономики станут большие данные.

«Московский университет обладает большим потенциалом по этому вопросу, мы привлекли хороших ученых, в том числе академиков, и в ближайшее время сможем дать конкретные результаты. Основой цифровой экономики станут Big Data — большие данные, базы данных. Надо видеть сотни миллионов, даже, миллиарды показателей. И тогда можно уже с помощью математических методов моделирования более точно прогнозировать развитие экономики», — считает В. Садовничий. 

Mail.ru Group поможет банкам оценить кредитные риски

Холдинг Mail.ru Group совместно с бюро кредитных историй (БКИ) «Эквифакс» создал модель оценки кредитных рисков для российских банков, разработанную с использованием методов машинного обучения Mail.ru Group и базы данных БКИ. Это первый результат работы над бизнес-направлением «большие данные» (Big Data), которое холдинг запустил в январе.

twitter.com

twitter.com



Как рассказали ресурсу «Коммерсантъ» в Mail.ru Group, специалисты двух компаний произвели анализ рынка розничного кредитования, определив сегменты с высоким риском, которых избегают основные игроки. Например, есть люди, которым по каким-то формальным причинам (несоответствие параметрам банка, кредитная история и т. д.) не был выдан кредит. И хотя это не говорит напрямую об отрицательных факторах для кредитования, банки стараются минимизировать выдачу кредита в этом сегменте. «Наша модель позволяет среди них выявлять качественных заемщиков», — говорит представитель холдинга.

По расчетам Mail.ru Group, использование сервиса даст банкам «десятикратную экономию на рисках». У холдинга уже есть клиенты, пользующиеся новым сервисом, но их имена и стоимость услуги не раскрываются.

В среднем у банков «плохих» заемщиков — 10–15 %, говорит Сергей Скрипников из Фонда развития интернет-инициатив (его портфельный проект Scorista использует 7 тыс. параметров для скоринга высокорисковых заемщиков в микрофинансовых организациях). По его мнению, если продукт Mail.ru Group позволит снизить эти цифры хотя бы на несколько процентов, банки заинтересуются сотрудничеством с холдингом.

Kubota и оператор NTT разработают самоуправляемую сельхозтехнику

По данным ресурса Nikkei Asian Review, японский производитель тракторов и тяжёлой техники Kubota договорился о сотрудничестве с крупнейшим национальным телекоммуникационным оператором Nippon Telegraph & Telephone (NTT) в сфере создания передовых сельскохозяйственных технологий — в том числе автономного оборудования — в целях поддержки теряющего позиции японского сельскохозяйственного сектора в Юго-Восточной Азии.

Официального объявления о партнёрстве двух японских компаний следует ждать на этой неделе. Компании намерены создать новые ИТ-сервисы для фермеров, которые будут способствовать внедрению самоуправляемой сельскохозяйственной техники. Выход на рынок запланирован в 2018 году.

Kubota освоила технологии, которые позволяют, используя данные о содержании воды и других компонентов в рисе, производить автоматическую настройку техники для внесения удобрений. NTT предоставит GPS-технологию и систему с использованием искусственного интеллекта для прогнозирования погоды и урожайности.

mard.gov.vn

mard.gov.vn

Новые сервисы будут использовать датчики, расположенные среди сельскохозяйственных угодий для измерения температуры и уровня воды. Эти данные наряду со снимками сельскохозяйственных культур, сделанными с помощью дронов, будут использоваться для проведения детального анализа роста культур. Система будет определять, когда вносить удобрения и собирать урожай на каждом поле с учётом особенностей климата и вида сельскохозяйственной культуры. Команды будут передаваться на соответствующее оборудование через Интернет. Кроме того, клиенты будут иметь возможность использовать беспилотные летательные аппараты для опрыскивания полей агрохимикатами.

Kubota занимает четвертое место на мировом рынке сельскохозяйственной техники с годовым объемом продаж около 1 трлн иен ($9,38 млрд). Применение передовых технологий с использованием анализа данных поможет усилить позиции компании на рынках Европы и США.

Audi, BMW и Daimler воспользуются Big Data для навигации Here

Компании Audi, BMW и Daimler сообщили о намерении использовать большие данные (Big Data) для улучшения работы картографического сервиса Here, который в прошлую пятницу официально перешёл в собственность немецких автопроизводителей.

wsj.com

wsj.com

Как передаёт агентство Reuters, в настоящее время навигация Here использует более 80 тыс. статичных и динамичных источников информации (автомобили, мобильные устройства, дорожная инфраструктура, аналитические и локационные сервисы). С их помощью можно ускорить разработку нового поколения цифровых карт для беспилотного управления автомобилями, говорится в совместном заявлении Audi, BMW и Daimler.

«Теперь в рамках дальнейшего развития наших планов по использованию карт, обновляющихся в реальном времени, компания Here будет рассматривать возможность использования анонимных данных, поступающих от автомобилей Audi, BMW и Daimler. В ближайшие месяцы по данному вопросу пройдут переговоры с несколькими участниками отрасли», — сообщают автогиганты без уточнения имён потенциальных партнёров.

techcrunch.com

techcrunch.com

Они также не рассказали, какую именно информацию будет собирать Here, и как сервис намерен её задействовать. Председатель совета директоров Daimler Дитер Цетше (Dieter Zetsche) лишь отметил, что высокоточные цифровые карты являются важнейшей составляющей будущего мобильной отрасли.  

Новая облачная платформа Яндекса позволит диагностировать рак по анализу ДНК

Яндекс совместно с фармакологической компанией AstraZeneca и Российским обществом клинической онкологии запускает платформу RAY для диагностики рака с помощью анализа ДНК. Об этом журналистам «Коммерсантъ» рассказали в Яндексе, позже информацию подтвердила представитель AstraZeneca Марина Рождествина.

Участники партнёрства надеются, что RAY станет мощным инструментом в руках генетиков и биологов, который позволит повысить эффективность методов диагностики рака и выявления предрасположенности к онкологическим заболеваниям. Учёные смогут загружать в «облако» результаты анализа ДНК, представленные огромным массивом данных, который будет обрабатываться системой. На выходе RAY сформирует отчёт о найденных в геноме пациента мутациях, а затем подберёт и выдаст рекомендации по лечению.

www.gen-centr.ru

www.gen-centr.ru

Тестирование платформы запланировано на следующий месяц. В случае успеха эксперимента сервис станет платным. Впрочем, как уточняют его создатели, медицинскому сообществу с высокой долей вероятности будет предоставлен свободный доступ к некоторым элементам платформы, в частности, к базе данных по мутациям российских пациентов. Однако пока это ещё находится на стадии обсуждения.

Аналитика на смартфонах: Intel покупает компанию Saffron

Одним из перспективных направлений компьютерных наук считаются «когнитивные вычисления» — это сложный анализ множества разнородных данных, способный помочь в решении проблемы или предсказать какое-либо событие. Выражение «не голова, а Дом Советов» родилось не на пустом месте. Просто думать мало. Необходимо держать в памяти массу разноплановой информации, что непросто даже для подавляющего числа специалистов. Поэтому компьютерные технологии берутся помочь в нелёгком деле анализа данных.

Для развития направления когнитивных вычислений компания Intel договорилась купить независимого разработчика решений — компанию Saffron, о чём на страничках корпоративного дневника компании сообщил один из её вице-президентов. Примечательно, что Intel планирует развивать технологию «познания» не только как традиционную обработку Больших Данных — на суперкомпьютерах, но также обещает прогресс на клиентских устройствах. Собственно, обработкой информации будут заниматься удалённые серверы, тогда как смартфоны и планшеты смогут выступить в роли терминалов по сбору и отображению информации. Например, мобильные устройства смогут собирать данные с датчиков и вещей с подключением к Интернету.

В составе компании Intel группа Saffron будет продолжать работать как самостоятельное подразделение. Это имеет смысл, поскольку клиентами Saffron остаются ведущие компании в массе сфер, включая аэрокосмическую, страховую, здравоохранение и производственную, а старые связи нарушать нельзя ни в коем случае.

Microsoft будет осваивать Интернет вещей с помощью Ubuntu

То, что считалось невозможным ещё несколько лет назад, осуществляется: Microsoft готовит проекты совместно с Linux-компаниями. Так, совместно с Canonical, разработчиком популярного дистрибутива Ubuntu, корпорация намерена развивать направление Интернета вещей.

В частности, Microsoft и Canonical займутся вопросами поддержки промышленных систем с помощью решений DataArt. Три компании будут совместно использовать свои разработки в области Интернета вещей, облаков, больших данных, машинного обучения и контейнеров Docker. Для интеграции всего этого будут использоваться приложения Ubuntu типа Snappy, DeviceHive и Juju Charms. Microsoft предоставит свой сервис Azure, который будет управлять большими данными.

«По мере того, как устройства становятся умнее и меньше, цены падают, а спрос растёт, мы видим всё больше перспективных инноваций на ИВ-рынке, — сказал директор по техническому развитию Microsoft EMEA Анко Дуизер (Anko Duizer). — Умным промышленным системам нужен защищённый информационный канал с миллионами устройств и систем, которые будут действовать на основе получаемой информации. DataArt с её платформой DeviceHive сочетает в себе специализированные технологии и опыт вертикальных проектов, которые теперь можно легко потреблять через Microsoft Azure Marketplace».

Snappy Ubuntu

Реализовано всё это будет на платформе Snappy Ubuntu, которая будет играть роль операционной системы для ИВ-устройств. В среде Snappy Ubuntu будет внедрена система машинной коммуникации DeviceHive от DataArt, которая будет посылать данные в облако OpenStack (также на основе Ubuntu), где Juju Charms управляет устройствами. Наконец, Azure будет соединять умные устройства с большими данными с серверной стороны системы.

Ожидается, что Canonical покажет свои ИВ-решения на базе Snappy Ubuntu на выставке IoT World, которая сейчас в Сан-Франциско.

В Москве создадут первую в России государственную лабораторию анализа «больших данных»

Департамент информационных технологий и Департамент здравоохранения города Москвы создадут исследовательскую лабораторию, которая займется анализом массивов данных, накопленных благодаря информатизации столичной системы здравоохранения. Правительство Москвы станет первой госструктурой в России, которая поставит эту работу на поток.

По словам куратора нового направления, заместителя руководителя Департамента информационных технологий Владимира Макарова, если в предыдущие годы основной целью была базовая автоматизация ключевых бизнес-процессов в здравоохранении, то сейчас акцент смещается на повышение эффективности работы системы за счет анализа накопленной информации и выявления закономерностей, которые раньше обнаружить было невозможно. Наработки лаборатории помогут прогнозировать всплески заболеваемости, сравнивать эффективность различных способов лечения, определять группы риска, персонализировать медицину, выявлять узкие места в системе здравоохранения. Эффект от этой работы позволит быстро окупить расходы на создание и обслуживание лаборатории, уверены в ведомстве.

Сотрудников новой лаборатории отберут на открытом конкурсе, который продлится до 11 мая. Соискателям — молодым специалистам с техническим и экономическим образованием, обладающим аналитическими способностями — необходимо оставить свое резюме на странице проекта lab.emias.info. В случае успешного прохождения первого этапа, специалистов ждет очное тестирование и собеседование. За 50 рабочих мест уже сейчас соревнуются 250 соискателей. Объявления о конкурсном отборе распространялись в ведущих технических вузах Москвы и в популярных сообществах, посвященных анализу «больших данных».

Для аналитиков, которые пройдут все этапы конкурса, будет организовано дополнительное обучение и мастер-классы авторитетных исследователей в области «больших данных». Управлять аналитиками, которых разделят на две соревнующиеся между собой команды, будут опытные менторы. В случае успеха наработки лаборатории распространят и на другие отрасли.

Alibaba запустит первую в Китае «облачную больницу»

Интернет-гигант Alibaba не хочет почивать на лаврах, довольствуясь статусом крупнейшей в мире компании в сфере электронной торговли. Корпорация постоянно пытается выйти на новые рынки и предположить потребителям инновационные услуги. Очередной целью китайской компании стал рынок медицинских услуг.

Дочерняя компания онлайн-гиганта — Aliyun — заявила о разработке концепции первой в Китае «облачной больницы». Aliyun — подразделение Alibaba, занимающееся облачными технологиями. Разработка платформы «облачной больницы» будет вестись в партнёрстве с компаниями Xi’an International Medical Investment и DHC Software.

«Облачная больница» будет представлять собой онлайн-платформу для управления деятельностью медицинского учреждения. По замыслу создателей, она упростит работу с пациентами и даст новые возможности для анализа данных об их здоровье.

Новая платформа позволит больницам быстрее обмениваться информацией, касающейся каждого отдельного пациента, а также сократит очереди в медицинских учреждениях, давая возможность записываться на прием и оплачивать услуги в режиме онлайн. Частью «облачной больницы» станут аналитические инструменты, которые помогут ставить более точные диагнозы. Это станет возможным в результате анализа больших массивов информации. Врачи смогут получить доступ к семейной истории болезни и проверить данные пациента, хранящиеся в других больницах.

Разработка «облачной больницы» происходит в рамках стратегии Alibaba по завоеванию рынка медицинских услуг в Китае. В прошлом году компания заявила, что намерена использовать свои ресурсы для предоставления более качественных услуг в сфере здравоохранения.

Yang Qing/Xinhua Press/Corbis

Yang Qing/Xinhua Press/Corbis

Ранее в этом году интернет-гигант выделил в отдельное подразделение все активы по продаже фармацевтических товаров.  Alibaba Health Information Technology помимо продажи лекарств развивает сайт, где можно заранее согласовать время визита, а также приложение для получения рецептов с помощью мобильного телефона.

Наблюдатели отмечают, что корпорация Alibaba всё сильней входит в ежедневную жизнь китайцев. Помимо развития крупнейших торговых онлайн-площадок, компания предоставляет финансовые услуги, активно инвестирует в транспортные сервисы, а также быстро становится крупным производителем контента.

«Яндекс» разработал систему прогнозирования пробок и ДТП для Росавтодора

Федеральное дорожное агентство Министерства транспорта Российской Федерации (Росавтодор) в рамках совместного проекта с компанией «Яндекс» разработало новую систему по прогнозированию «пробок» и дорожно-транспортных происшествий на федеральных трассах.

Согласно представленным пресс-службой Росавтодора сведениям, в новом комплексе задействованы созданные специалистами «Яндекса» технологии анализа больших массивов данных Yandex Data Factory с использованием механизмов машинного обучения. В результате статистической обработки данных система предсказывает ДТП и заторы на федеральных трассах и отображает информацию на интерактивной карте в режиме реального времени.

В настоящий момент система Росавтодора функционирует в тестовом режиме и охватывает 2196 километров дорог (всего в ведении ведомства свыше 48000 км федеральных трасс). Все дороги она делит на километровые отрезки, для каждого из которых строит прогноз и предсказывает среднюю скорость движения на час вперёд, а вероятность автомобильных аварий — на четыре часа вперёд.

Источник фото: пресс-служба Росавтодора

Источник фото: пресс-служба Росавтодора

В ведомстве подчеркивают, что для построения системы использовались разнородные данные, собранные за несколько лет. Это сведения о загруженности дорог, метеосводки, база меток ДТП на Яндекс.Картах, информация о качестве дорожного покрытия, количестве полос и разметке. Часть данных уже имелась в распоряжении «Яндекса», (например, данные сервиса Яндекс.Пробки о скорости движения), часть предоставил Росавтодор. Данные обработали с помощью алгоритмов машинного обучения. Это позволило определить условия возникновения заторов и ДТП и предсказывать эти события заранее.

В Федеральном дорожном агентстве надеются, что прогноз пробок и дорожно-транспортных происшествий позволит заблаговременно выявлять участки дорог, где могут возникнуть трудности. Предсказания системы помогут дорожным службам предотвратить нежелательные ситуации или минимизировать их последствия — например, решить, как максимально эффективно распределить спецтехнику для расчистки дорог в снежную погоду, говорится в заявлении ведомства.

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥