Ноябрь
Новости НАН Беларуси
- В Объединенном институте проблем информатики состоялась ХIХ Международная конференция «РИНТИ-2020»
- ДЕЛЕГАЦИЯ НАН БЕЛАРУСИ ПОСЕТИЛА ЗАВОД БЕЛДЖИ
- Институт прикладной физики и Институт черной металлургии (Украина) подписали договор о сотрудничестве.
- 19–20 ноября 2020 года в Институте философии НАН Беларуси пройдет V Международная научная конференция «Интеллектуальная культура Беларуси: духовно-нравственные традиции и тенденции инновационного развития»
- Республиканский молодежный инновационный проект «100 идей для Беларуси»
Наши партнеры
О журнале
Краткая техническая характеристика
Научно-практический журнал «Наука и инновации» издается с 16 января 2003 года.
Учредитель – Национальная академия наук Беларуси.
Издатель – РУП «Издательский дом «Белорусская наука».
Главный редактор – Комарова Жанна Владимировна.
Периодичность выхода – ежемесячно.
Объем – 80 полноцветных страниц, формат А-4.
Язык – русский, белорусский, английский (summary).
Распространение – Беларусь и страны СНГ (по подписке через «Белпочта» и «Белсоюзпечать», реализация в магазине «Академическая книга»).
Электронная версия – на сайте www.innosfera.by
Адрес: ул. Академическая, 1-129, тел.: 351-14-46, факс: 379-16-12
Высшей аттестационной комиссией Республики Беларусь журнал «Наука и инновации» включен в перечень научных изданий для опубликования результатов диссертационных исследований по биологическим и медицинским наукам, а также экономическим наукам (вопросы инновационного развития).
Актуальная тематика
На страницах журнала «Наука и инновации» размещаются публикации о важнейших новостях и событиях в сфере науки, техники и инноваций, освещаются важнейшие проблемы внедрения научных достижений в хозяйственную практику. Здесь рассматриваются концептуальные и практические подходы к решению вопросов развития инновационной деятельности, защиты и охраны объектов промышленной собственности, ее коммерциализации, государственной политике в сфере управления, высшего образования и др. Также исследуются прогрессивные достижения и перспективные направления отечественной и зарубежной науки, различных отраслей народного хозяйства, ведущих предприятий.
В рамках журнала открываются возможности оперативного обмена информацией между научными коллективами и грантообразующими организациями, инновационными предприятиями, инвесторами и потенциальными заказчиками продукции инновационных компаний.
Каждый номер издания открывает раздел «Тема номера», в котором содержатся материалы, объединенные одной общей темой, научно-популярной, актуальной, интересной всем без исключения и волнующей каждого из нас. Это информация о наиболее перспективных отраслях науки и техники, приоритетах инновационного развития государства.
Кроме того, в издании удачно гармонируют постоянные рубрики:
•«Инновации» – рассматриваются вопросы формирования национальной инновационной системы, формулируются цели и задачи, приоритеты инновационного развития белорусской экономики, направления и средства их осуществления;
•«Синергия знаний» – отражаются проблемы экономики науки, кадрового потенциала, вопросы интеллектуальной собственности;
•«В мире науки» – фундаментальная наука, особенно медицина и биология, каждая статья в рубрике сопровождается коротким рефератом на английском языке;
•«Инфолиния» – новости, подробные анонсы мероприятий и событий отечественной науки и бизнеса.
Каждая из рубрик начинается с афоризма, высказывания известной в мировой истории личности, политика, писателя, ученого, видного деятеля современности, что настраивает читателя на созерцательно-философский лад, помогает увидеть исследуемую проблему в глобальном, мировом контексте.
Наряду с этим успешно реализуются интересные проекты:
«Образование» – о высших учебных заведениях, ведущих подготовку и переподготовку научных кадров, профессиональном обучении, внедрении новых дисциплин и реализации инновационных технологий обучения, создании необходимых методических материалов, модели функционирования аспирантуры и докторантуры в республике и др.;
«Научная гостиная» – обсуждение насущных вопросов и актуальных тем, постановка проблематики и поиск путей решения в рамках неформальных встреч с привлечением заинтересованных специалистов, ученых, руководителей по различным направлениям деятельности: наука, образование, инновации, объекты промышленной собственности, государственно-частное партнерство и др.
«День открытых дверей» – цикл публикаций о ведущих учреждениях Национальной академии наук Беларуси, о месте и роли фундаментальной науки, прикладных разработках институтов, финансировании и маркетинге в научной сфере, оптимизации технологического процесса, межотраслевом сотрудничестве и пр.
«Профессия – ученый» — материалы разных жанров (в основном, интервью) о людях науки. Акцент в них делается не на научную деятельность по-настоящему маститого ученого (а именно такие люди становятся героями этого проекта), а на его личные качества, хобби, увлечения, пристрастия и даже – кулинарные рецепты.
Аудитория
Среди постоянных читателей журнала «Наука и инновации» — руководители и специалисты министерств и ведомств, высших учебных заведений страны, научных, производственных и исследовательских организаций, промышленных концернов, заводов, фирм, технологических парков, представители академической и вузовской науки, экономики и бизнеса. Журнал распространяется в странах СНГ. Его читают в Академиях наук России, Украины, Армении, Казахстана.
Электронная версия издания www.innosfera.by доступна более широкому кругу читателей – заинтересованной научной общественности в нашей стране и за рубежом. Ежемесячная посещаемость сайта – более 7000 пользователей.
Автор как лицо издания
Раскрывая каждую из тем, редакция журнала подходит к проблеме комплексно, привлекая к обсуждению компетентных специалистов в исследуемой области. Среди авторов журнала ученые страны, руководители высшего ранга, управленцы предприятий и организаций, концернов и ведомств, высших учебных заведений, руководители научно-исследовательских организаций и директора ведущих белорусских промышленных и научно-производственных предприятий.
Выступая в качестве связующего звена между академической наукой и различными отраслями народного хозяйства, редакция журнала приглашает ученых и конструкторов-рационализаторов ведущих промышленных и научно-производственных предприятий совместно обсудить проблемы внедрения новейших разработок в производство.
Редакция журнала «Науки и инновации» активно приглашает к сотрудничеству и ученых зарубежных государств. Среди иностранных авторов издания – представители России, Украины, Казахстана, Польши, Германии.
Издание предоставляет возможность высказаться не только именитым ученым, профессорам, академикам, докторам наук, лауреатам государственных премий, но и начинающим исследователям, аспирантам, перспективным и талантливым молодым ученым.
Состав редакционного совета журнала «Наука и инновации»
Гусаков Владимир Григорьевич – Председатель Президиума Национальной академии наук Беларуси, академик, доктор экономических наук (председатель совета)
Витязь Петр Александрович – руководитель аппарата Национальной академии наук Беларуси, академик, доктор технических наук (заместитель председателя совета)
Байнев Валерий Федорович – заведующий кафедрой инновационного менеджмента Белорусского государственного университета, доктор экономических наук, профессор
Белоус Анатолий Иванович – заместитель директора по науке и перспективному маркетингу филиала научно-технического центра «Белмикросистемы» ОАО «Интеграл» – управляющая компания холдинга «Интеграл», член-корреспондент Национальной академии наук Беларуси, доктор технических наук, профессор
Войтов Игорь Витальевич – ректор Белорусского государственного технологического университета, доктор технических наук
Волотовский Игорь Дмитриевич – заведующий лабораторией государственного научного учреждения «Институт биофизики и клеточной инженерии Национальной академии наук Беларуси, академик, доктор биологических наук
Гапоненко Сергей Васильевич – Председатель Научного совета – директор Исполнительной дирекции Белорусского республиканского фонда фундаментальных исследований, академик, доктор физико-математических наук
Гриб Станислав Иванович – главный научный сотрудник республиканского унитарного предприятия «Научно-практический центр Национальной академии наук Беларуси по земледелию», академик Национальной академии наук
Беларуси, доктор сельскохозяйственных наук, профессор
Дайнеко Алексей Евгеньевич – главный научный сотрудник Института мясо-молочной промышленности республиканского унитарного предприятия «Научно-практический центр НАН Беларуси по продовольствию», член-корреспондент, доктор экономических наук
Казак Николай Станиславович – генеральный директор государственного научно-производственного объединения
«Оптика, оптоэлектроника и лазерная техника», академик Национальной академии наук Беларуси, доктор физико-
математических наук
Коломиец Эмилия Ивановна – генеральный директор государственного научно-производственного объединения «Химический синтез и биотехнологии» — директор государственного научного учреждения «Институт микробиологии Национальной академии наук Беларуси», член-корреспондент, доктор биологических наук
Комарова Жанна Владимировна – главный редактор журнала «Наука и инновации»
Красный Сергей Анатольевич – заместитель директора по научной работе государственного учреждения «Республиканский научно-практический центр онкологии и медицинской радиологии им. Н.Н.Александрова», член-корреспондент Национальной академии наук Беларуси, доктор медицинских наук, профессор
Крутько Николай Павлович – генеральный директор государственного научно-производственного объединения «Химические продукты и технологии», академик, доктор химических наук
Кульчицкий Владимир Адамович – заместитель директора по научной работе государственного научного учреждения «Ин-ститут физиологии Национальной академии наук Беларуси», член-корреспондент, доктор медицинских наук
Мясникович Михаил Владимирович – Председатель Совета Республики Национального собрания Республики Беларусь, член-корреспондент, доктор экономических наук
Пенязьков Олег Глебович – директор государственного научного учреждения «Институт тепло- и массообмена имени А.В. Лыкова Национальной академии наук Беларуси», академик Национальной академии наук Беларуси, доктор физико-математических наук
Руммо Олег Олегович – Директор ГУ «МНПЦ хирургии, трансплантологии и гематологии», член-корреспондент, доктор медицинских наук
Сердюченко Николай Сергеевич – академик-секретарь Отделения медицинских наук Национальной академии наук Беларуси, член-корреспондент, доктор медицинских наук, Минск, Беларусь.
Старовойтова Ирина Анатольевна – первый заместитель Министра образования Республики Беларусь
Тузиков Александр Васильевич – генеральный директор государственного научного учреждения «Объединенный
институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси», член-корреспондент Национальной академии наук Беларуси, доктор физико-математических наук, профессор
Харитончик Сергей Васильевич – ректор Белорусского национального технического университета, доктор
технических наук, доцент
Шейко Иван Павлович – первый заместитель генерального директора республиканского унитарного предприятия «Научно-практический центр Национальной академии наук Беларуси по животноводству», академик, доктор сельскохозяйственных наук
Шумилин Александр Геннадьевич – Председатель Государственного комитета по науке и технологиям Республики Беларусь, кандидат экономических наук
Шутилин Вячеслав Юрьевич – ректор учреждения образования «Белорусский государственный экономический университет», доктор экономических наук, доцент
]]>
Инвестиции в искусственный интеллект.
Появление искусственного интеллекта (ИИ) потенциально может стать одним из самых значительных событий в истории человечества. Современные машины уже совершенствуются в интерпретации данных, распознавании паттернов и поиске более эффективных способов выполнения задач. И ведущие технологические компании упорно работают над новыми прорывами, которые могут затмить то, что было достигнуто до сих пор.
Существуют огромные стимулы для достижения и поддержания лидерских позиций в этой области, и инвесторы, которые поддерживают ее ведущих игроков, могут рассчитывать на огромные вознаграждения в долгосрочной перспективе. Прежде чем попасть в отдельные акции, которые потенциально могут стать победителями в области искусственного интеллекта, стоит установить некоторые концепции и тенденции, чтобы лучше понять, почему ИИ обладает таким большим потенциалом. Это позволит вам определить и понять инвестиционные возможности в этом пространстве.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект предполагает использование алгоритмов, которые направляют поведение машины для решения проблем таким образом, чтобы это было разумно или по-человечески. В рамках более широкой категории ИИ существует также целый ряд специализированных подкатегорий.
Машинное обучение.
Машинное обучение – это отрасль искусственного интеллекта, сосредоточенная вокруг идеи, что компьютерные алгоритмы могут распознавать паттерны и “учиться”, продолжая улучшать больше данных, которые они получают. В то время как более широкий термин “искусственный интеллект” относится к системам, которые могут производить интеллектуальные результаты в различных ситуациях, “машинное обучение” относится к системам, которые могут делать выводы из опыта и адаптироваться.
Нейронная сеть.
Нейронные сети – это алгоритмы многих тесно взаимосвязанных узлов обработки, которые были вдохновлены человеческим мозгом. Они определяются изначально без каких-либо конкретных правил работы, вместо этого, выводя, правила и связи через распознавание образов.
Глубокое обучение.
Глубокое обучение – это подкатегория машинного обучения, которая использует нейронные сети для анализа набора данных по широкому спектру различных измерений, выявления паттернов и укладки этих паттернов друг на друга для создания категорий, которые могут быть использованы для классификации. Например, ИИ глубокого обучения может быть способен смотреть на коллекцию фотографий без предоставления дополнительных направляющих данных и идентифицировать людей как отдельную категорию от их окружения или лица как отдельную часть человека.
Важные показатели для оценки акций искусственного интеллекта.
Имея качественное понимание искусственного интеллекта и потенциальных улучшений и рыночных возможностей, которые он может создать, Вы сможете найти качественные инвестиции в пространство, но также важно иметь в своем распоряжении некоторые количественные инструменты. Даже великие компании могут быть плохими инвестициями, если вы покупаете их акции по слишком высокой цене, и понимание следующих показателей эффективности и оценки позволит вам лучше выбирать акции AI с сильным потенциалом доходности.
Компании, лидирующие по заряду в области искусственного интеллекта.
Как следует из целевого показателя PricewaterhouseCoopers в размере 15,7 трлн. долларов в глобальной экономической стоимости, генерируемой в результате воздействия искусственного интеллекта в 2030 году, нет недостатка в компаниях, которые могут извлечь выгоду из развития технологий искусственного интеллекта. Как и в случае с интернетом, далеко идущие последствия ИИ означают, что почти каждая отрасль под солнцем будет затронута тем или иным образом. Однако крупные победители могут оказаться довольно концентрированной группой.
Развитие технологий искусственного интеллекта является капиталоемким и ресурсоемким процессом, а развитие передовых систем глубокого обучения зависит от доступа к огромным массивам свежих данных. В результате компании, находящиеся на переднем крае этого революционного технологического толчка, как правило, являются технологическими гигантами с большими карманами и уже существующими бизнес-позициями, которые помогли трамплину их предприятий искусственного интеллекта.
Alphabet.
Позиция Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) в пространстве искусственного интеллекта-одна из самых убедительных причин инвестировать в акции. В дополнение к своей лаборатории DeepMind, посвященной исследованиям и приложениям искусственного интеллекта, компания имеет множество других предприятий и активов, которые делают ее, вероятно, долгосрочным лидером в области искусственного интеллекта. Его подразделение Google уже давно доминирует в индустрии поисковых систем, и, находясь в центре такого большого количества запросов и коммуникаций в интернете, компания получает доступ к невероятному количеству ценной информации.
Новые данные – это важнейший компонент для развития машинного интеллекта, и способность передавать огромные объемы информации для обработки необходима для создания усовершенствованных алгоритмов. Такие платформы, как YouTube, Gmail и Google Drive suite, также генерируют множество данных, которые могут быть введены в алгоритмы машинного обучения.
Глубокие карманы Alphabet, ресурсы данных и сила в ИИ также помогли компании позиционировать себя в качестве раннего лидера в области самоуправляемых автомобилей. Дочерняя компания технологического гиганта Waymo в настоящее время является единственным американским подразделением, которое тестирует беспилотные транспортные средства уровня 4 на людях, которые не являются платными тестировщиками или сотрудниками. Автономные транспортные средства будут огромными генераторами данных, и некоторые оценки предполагают, что один автономный автомобиль будет генерировать более двух миллионов гигабайт данных в течение среднего времени вождения в течение года.
Amazon.
В дополнение к своей одноименной онлайн-розничной торговой площадке, Amazon.com (NASDAQ: AMZN) также является ведущим поставщиком услуг облачных вычислений. Компания использовала свое преимущество в области облачных вычислений, создала командное преимущество, которое также должно работать в ее интересах в области искусственного интеллекта. В 2018 году на долю Amazon пришлось более 30% рынка облачной инфраструктуры. Этот уровень доминирования на рынке означает, что невероятное количество информации прокачивается через центры обработки данных компании и дает компании доступ к обилию ценных данных, которые могут быть скормлены алгоритмам машинного обучения.
Amazon также стал одним из первых лидеров в области интеллектуальных динамиков и операционных систем на основе голосовых команд. Аппаратное обеспечение компании Echo и голосовой помощник Alexa являются лидерами категории в областях бизнеса, которые будут продолжать генерировать сокровища ценных данных, и ее решение сделать систему Alexa доступной для всех своих облачных клиентов открывает огромные новые источники данных. Amazon также разрабатывает собственные чипы для использования в своих устройствах на базе Alexa и центрах обработки данных AWS. Благодаря доступу к данным на потребительском и корпоративном уровнях, а также компании, инвестирующей в создание своих активов на аппаратной стороне вещей, Amazon имеет блестящее будущее в области искусственного интеллекта.
Microsoft.
Microsoft (NASDAQ: MSFT) занимает прочные позиции в пространстве облачных вычислений со своей платформой Azure, что дает ей преимущество в пространстве ИИ и позиционирует компанию как основного бенефициара достижений в области машинного обучения.
Платформа Azure уступает Amazon Web Services по доле рынка, но Microsoft по-прежнему занимает выгодное положение в центрах обработки данных и облачных вычислениях. Кроме того, ее лидерская роль в корпоративном программном пространстве и переход от офисных и других программных пакетов к облачным сервисам могут дать компании доступ к типам информации, которую ее конкуренты могут испытывать трудности с получением. Прогресс в ИИ должен способствовать повышению стоимости компании Microsoft Azure и услуг.
NVIDIA.
Облачные вычисления будут играть существенную роль в развитии технологий искусственного интеллекта, но полупроводники, процессоры и другое вычислительное оборудование по-прежнему будут играть важную роль в питании ИИ и центров обработки данных. NVIDIA (NASDAQ: NVDA) является лидером в области графических процессоров (GPU), которые помогают питать приложения искусственного интеллекта, и наблюдает большой рост числа процессоров, используемых ведущими поставщиками облачных сервисов, такими как Amazon и Microsoft.
Таким образом, она уже зарекомендовала себя как важная роль в самоуправляемом автомобильном пространстве. Чипы NVIDIA также играют большую роль в современных приложениях искусственного интеллекта в сфере здравоохранения, и компания сотрудничает с General Electric в предоставлении аппаратного обеспечения по инициативе GE Healthcare.
Facebook.
Услуги Facebook (NASDAQ: FB) охватывают более 2 миллиардов активных пользователей в месяц. Благодаря такому охвату и вовлечению, перед компанией стоит задача просеивать огромные объемы данных и следить за тем, чтобы каждый из пользователей видел контент, наиболее соответствующий их интересам. Техническая компания уже использует алгоритмы машинного обучения, чтобы адаптировать распределение контента к вкусам пользователей, стремясь доставить приятные впечатления на своих платформах социальных сетей, и она будет все больше полагаться на ИИ, чтобы модерировать контент на своей платформе.
Как и другие, в первую очередь программно-ориентированные технологические гиганты с лидерскими амбициями в области машинного обучения, Facebook теперь разрабатывает свои собственные специализированные микросхемы для искусственного интеллекта, чтобы уменьшить свою зависимость от сторонних производителей микросхем и обеспечить работу с аппаратным специально построенный для его нужд.
По мере того, как устаревшие компании IBM (NYSE: IBM), специализирующиеся на мэйнфреймах и сервисах, теряют популярность, компания ищет новый набор растущих компаний, чтобы компенсировать снижение и позиционировать компанию для будущего роста. Искусственный интеллект, по-видимому, играет важную роль в этих инициативах по росту, и приобретение Big Blue компании RedHat, занимающейся разработкой программного обеспечения с открытым исходным кодом, стоимостью 34 млрд. долл., вероятно, было предпринято для того, чтобы повысить свои позиции в гибридных облачных сервисах и изменить положение бизнеса, чтобы лучше конкурировать с ведущими высокотехнологичными конкурентами.
У IBM нет активов, которые генерируют данные на потребительском уровне, таких как Google, Amazon и Facebook, но компания занимает укоренившиеся позиции в сфере корпоративных услуг и активно использует свои инвестиции, чтобы занять лидирующую позицию в ИИ. IBM Watson уже создает стоимость в отрасли здравоохранения, и компания вкладывает большие средства в дальнейшее развитие своего бизнеса в области когнитивного здоровья и других приложений ИИ. Искусственный интеллект также поддерживает функции безопасности и услуги компании. Решения для корпоративной безопасности являются основной частью будущего Big Blue, а передовые алгоритмы машинного обучения, по-видимому, необходимы для защиты от угроз кибербезопасности завтрашнего дня.
Baidu.
Baidu (NASDAQ: BIDU) иногда называют «Google of China», потому что он владеет и управляет ведущей поисковой системой страны. Эта ключевая позиция китайской индустрии интернета и данных наделяет Baidu значительными преимуществами в гонке за разработку более совершенного искусственного интеллекта. Подобно американским техническим лидерам, таким как Alphabet и Amazon, Baidu имеет собственную голосовую операционную систему и выпускает совместимое оборудование, включая линейки интеллектуальных колонок, интеллектуальное освещение и другие устройства для подключенного дома.
Baidu также активно работает над автомобилями с автономным управлением и работает над технологиями машинного зрения и машинного обучения, которые, как ожидается, проложат путь к усовершенствованным функциям автономной навигации. Компания создала сеть партнерских отношений, которые должны помочь укрепить ее лидирующие позиции в космосе, и пользуется решительной поддержкой правительства Китая в разработке технологий искусственного интеллекта.
Alibaba.
Alibaba (NYSE: BABA) владеет и управляет Tmall и Taobao, платформами онлайн-продаж, которые делают компанию бесспорным лидером в области электронной коммерции в Китае. Она также управляет ведущей платформой облачных сервисов в стране. Это ставит его в положение, несколько сравнимое с Amazon. Стоит отметить, что платформа облачных вычислений Alibaba является гораздо меньшим компонентом ее общего бизнеса, таких как у Amazon, доступ к комбинации ценных источников данных, таких как крупномасштабная электронная коммерция и облачные вычисления.
Alibaba использует алгоритмы машинного обучения на своих платформах онлайн-розничной торговли, чтобы адаптировать предложения продуктов и результаты поиска в зависимости от поведения пользователя и надеется добиться прогресса в ряде важных областей ИИ. Алгоритм чтения компании побил средний человеческий балл в тесте на понимание прочитанного, составленном Стэнфордским университетом.
Недавно выпущенный интеллектуальный динамик Alibaba активно внедряется на ранних этапах и может стать основным благом для инициатив компании в области электронной коммерции и передачи данных. Кроме того, компания работает над технологиями «умный автомобиль» и «умный город», которые могли бы укрепить платформу искусственного интеллекта.
Революция ИИ только начинается.
Поскольку технология ИИ продолжает развиваться, число вариантов использования и влияние на отрасли будет только расти. Точное развитие рынка искусственного интеллекта трудно предсказать, потому что это неизведанная территория и включает в себя огромное количество переменных, но технология уже создает ценность и прокладывает путь для новых инноваций и все еще находится в зарождающемся состоянии относительно своего потенциала.
Для тех, кто хочет инвестировать в технологические компании, дальнейшее развитие и внедрение алгоритмов машинного обучения представляет собой потенциально огромный катализатор роста и имеет хорошие шансы стать наиболее важной технологической тенденцией этого столетия.