Топ-15 цифровых технологий по итогам 2020 года
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ применил оптику анализа больших данных для выявления перспективных цифровых технологий и сопоставил приоритетные направления научного поиска в этой сфере с актуальной повесткой мирового рынка.
Выпуск открывает новую серию экспресс-информаций ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, которая будет знакомить читателей с аналитикой, базирующейся на результатах системы интеллектуального анализа больших данных iFORA.
Справочно: Система интеллектуального анализа больших данных iFORA разработана ИСИЭЗ НИУ ВШЭ с применением передовых технологий искусственного интеллекта и включает более 500 млн документов (научные публикации, патенты, нормативная правовая база, рыночная аналитика, отраслевые медиа, материалы международных организаций, вакансии и другие виды источников). В 2020 г. iFORA отмечена в журнале Nature в качестве эффективного инструмента поддержки принятия решений в интересах бизнеса и органов власти. ОЭСР относит систему к успешным инициативам в области цифровизации науки. Для данного исследования были проанализированы более 89 тыс. источников, отражающих актуальную повестку науки и бизнеса.
Ключевые выводы:
Цифровые технологии — крайне динамичная сфера. По оценкам ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, спрос на них в ключевых отраслях российской экономики за десятилетие (к 2030 г.) увеличится в 12 раз и достигнет почти 5 трлн руб.1
В условиях высококонкурентной среды исследовательская и рыночная повестки заметно сближаются. Ученые еще на этапе дизайна своих проектов все активнее принимают во внимание возможный экономический потенциал применения их результатов, а компании-лидеры инвестируют в разработки на самых ранних стадиях жизненного цикла, создавая венчурные фонды, собственные научные лаборатории и привлекая ведущих исследователей.
В 2020 г. как в исследованиях (табл. 1), так и на рынке (табл. 2) абсолютный лидер — искусственный интеллект (ИИ). Из 15 технологий, включенных в рейтинг исследовательской повестки, 12 относятся к этому направлению.
Значительная часть технологий ИИ, занимающих верхние позиции в исследовательской повестке, уже доказали свою экономическую эффективность и широко применяются на практике. Например, алгоритмы глубокого обучения используются для тренировки роботов, компьютерное зрение — для создания «умных» систем распознавания лиц, модели обработки естественного языка — в чат-ботах для общения с клиентами.
Исследователи ведут постоянный поиск более совершенных методов и алгоритмов ИИ, позволяющих решать задачи быстрее, с большей точностью и меньшими энергозатратами. Среди перспективных методов машинного обучения — сверточные и рекуррентные нейросети, генеративные состязательные сети (GAN), трансферное и федеративное обучение.
Проблемы экспоненциального роста объема обрабатываемых данных и необходимой вычислительной мощности, связанные в том числе с развитием ИИ, стимулируют ускоренное создание квантового компьютера. Существующие в мире прототипы уже могут решать такие прикладные задачи, как оптимизация дорожного движения, оценка производных финансовых активов, предсказание эпидемий.
Во время пандемии COVID-19 усилилась востребованность технологий, не требующих участия человека, и, соответственно, вырос интерес исследователей к автономной робототехнике.
Среди значимых для рынка решений также превалируют разработки в сфере ИИ: десять из 15 позиций во втором рейтинге (табл. 2).
На первом месте среди цифровых технологий, на которые делает ставку бизнес, — беспилотные автомобили. С учетом того, как динамично растет число испытательных зон для тестирования беспилотников, создаются регуляторные условия для их широкого распространения, данное направление разработок уже становится мейнстримом. Дополнительные конкурентные преимущества могут обеспечить решения на стыке нескольких направлений. Пример тому — беспилотный электротранспорт (12-е место).
В отличие от науки, рынку в большей мере интересны технологии распределенных реестров — криптовалюты (3-е) и смарт-контракты (7-е / 11-е в рейтинге исследований), решения на основе виртуальной и дополненной реальности (8-е). Развитие сервисов 5G и увеличение спроса на VR/AR-решения в строительстве, энергетике, здравоохранении и других секторах стимулировали интерес к технологиям иммерсивного погружения (8-е место).
Вычисления на основе квантовых компьютеров и симуляторов представлены во втором рейтинге дважды (5-е и 13-е места). Именно эти технологии в обозримом будущем смогут создать новую ценность для бизнеса и потребителей за счет появления персонализированных лекарств, разработки материалов с уникальными свойствами или возможности с высокой точностью предсказывать финансовые кризисы.
Замыкают топ-15 цифровых технологий, которые в 2020 г. бизнес поддержал увеличением инвестиций, открытые вычисления. Значимость open source решений стабильно растет во всем мире как альтернатива закрытым коммерческим решениям крупных игроков.
Источники: Расчеты на основе системы интеллектуального анализа больших данных iFORA (правообладатель — ИСИЭЗ НИУ ВШЭ); результаты проекта «Применение семантического анализа больших текстовых данных для исследования тенденций развития и динамики распространения цифровых технологий» тематического плана научно-исследовательских работ, предусмотренных Государственным заданием НИУ ВШЭ.
Материал подготовили Константин Вишневский, Софья Приворотская и Юлия Туровец
См. также: экспресс-информации серий «Наука, технологии, инновации» и «Цифровая экономика»