Отчет: доходы от Интернета вещей, искусственного интеллекта и машинного обучения к 2026 году составят 3,6 млрд. долларов
Пандемия ускорила процесс машинного обучения и искусственного интеллекта в IoT, чтобы управлять растущими объемами данных и находить информацию о них. Следующая волна развития аналитики Интернета вещей (IoT) полностью сольется с областью больших данных. Одновременно ценность технологического стека смещается за пределы аппаратного и промежуточного программного обеспечения в сторону аналитики и дополнительных услуг, таких как машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI).
По данным международной консалтинговой фирмы ABI Research, услуги машинного обучения и искусственного интеллекта будут расти в области Интернета вещей со среднегодовым темпом роста почти 40%, достигнув 3,6 млрд долларов США в 2026 году. Хотя COVID-19 затронул многие отрасли, рынок аналитики данных IoT пострадал меньше всего. Фактически, многие недавно появившиеся поставщики облачной аналитики с поддержкой данных извлекли выгоду из COVID-19. "Поскольку отрасли переходят на" все удаленное", готовые решения для удаленного мониторинга, управления активами, видимости активов и профилактического обслуживания пользуются большим спросом и свидетельствуют об ускорении рынка. Поставщики, такие как DataRobot, теперь упрощают доступ к инструментам машинного обучения и искусственного интеллекта с помощью различных вариантов развертывания на периферии, локально и в облаке, а также за счет использования платформы как услуги (PaaS) и программного обеспечения как услуги ( SaaS)", - поясняет Катерина Дуброва, аналитик ABI Research. "В целом пандемия COVID-19 подчеркнула важность решений для быстрого развертывания, таких как аппаратно-независимый SaaS". Такие компании, как AWS, C3 и Google, также успешно продвигают свои продукты и аналитические возможности (наборы инструментов и среду), создавая централизованные репозитории для данных COVID-19.
В настоящее время эти облака данных являются общедоступными и не монетизируются. Однако ожидается, что эти компании попытаются использовать их для создания продуктов для продажи на рынке здравоохранения в будущем. С технологической точки зрения облака данных могут стать первым шагом к созданию и тестированию видимости данных и сервисов потоковой аналитики. COVID-19 продемонстрировал амбиции отрасли здравоохранения общедоступного облака в области фармацевтики, биомедицины и телемедицины. Большие данные и аналитика данных могут не помочь в борьбе с вирусом, но технологии, основанные на данных IoT, оказались необходимыми для снижения общественного беспокойства, мониторинга пациентов и подготовки инфраструктуры к новым вспышкам.
"Использование искусственного интеллекта и машинного обучения ускорилось во время пандемии, однако новые проекты искусственного интеллекта значительно замедлились. Искусственный интеллект и машинное обучение в IoT находятся на ранней стадии внедрения, отсутствие развития инфраструктуры с поддержкой данных помешало быстрому внедрению машинного обучения на операционном уровне, когда COVID-19 ускорился", - заключает Дуброва.
