Вопрос поступления в вуз рано или поздно касается почти каждой российской семьи. Как сделать правильный выбор и чем университеты могут помочь своим потенциальным абитуриентам? Цифровой след, проанализированный с использованием методов больших данных, расскажет об интересах школьников и поможет в их профориентации, а в дальнейшем — в получении более качественного образования.
Одно из наиболее важных и перспективных направлений использования анализа данных — выявление ситуации с бедностью в регионе. «Тепловые карты» малообеспеченных семей дают возможность сфокусировать меры социальной поддержки в тех районах, которые в этом больше всего нуждаются. Подобные цифровые решения в Ростовской области уже помогли тысячам семей значительно улучшить свою материальную ситуацию, а в Липецкой области позволили выстроить более эффективную маршрутизацию социальных работников.
Искусственному интеллекту доверили провести анализ массива данных о глобальных тенденциях цифровизации — настолько огромного, что человек просто не справилась с таким объемом работы. Результат оказался удивительным и одновременно предсказуемым. Искусственный интеллект назвал самой горячей цифровой тенденцией... искусственный интеллект.
Работа любого управленца связана с принятием решений по изменению бизнес-процессов, что в условиях роста объемов разнообразных данных становится все сложнее. Однако если воспринимать непрерывную аналитику как отображение реального производственного процесса, то она способна стать эффективным средством исследований и проверки новых решений и гипотез.
В разных уголках нашей большой страны инициативные специалисты по data science объединяются и берутся за решение важных социальных вопросов регионов, применяя свои знания и умения в области продвинутых алгоритмов для обработки данных. Многие из таких исследовательских проектов начинают приносить результаты.
Технологии искусственного интеллекта помогают предотвратить выбросы вредных веществ в окружающую среду путем сокращения прорывов трубопроводов и тем самым сохранить жизнь и здоровье людей. Участников подобных проектов вдохновляет как возможность проявить себя в работе с самыми современными технологиями, так и их благородная миссия — защита природы и человека.
По мере изменения отношений между машинами, алгоритмами и человеком на рынке труда появляются новые профессии. Независимо от специализации самыми важными качествами работника цифровой экономике работодатели считают умение комплексно решать проблемы и быстро учиться, аналитическое мышление и развитый эмоциональный интеллект. Заметную роль в ускоренной замене устаревших профессий новыми, допускающими широкие возможности дистанционной работы и сотрудничества, сыграла пандемия.
Специфика образования, построенного на данных, состоит в том, чтобы выдержать баланс между потребностями ребенка, теми результатами, которые дети выдают в такой среде, и показателями, к которым надо прийти. В погоне за эффективностью образования не менее важно привнести человечность в цифровой мир, не потерять уникальную «душевную составляющую» в век искусственного интеллекта. Безбрежные возможности применения инновационных технологий вовлекают молодых специалистов в цифровые образовательные проекты.
Выбор между защитой конфиденциальности и защитой здоровья стоять не должен. И тем не менее иногда ситуация выглядит именно как такой выбор. Ведь с защитой приватности дела порой обстоят лучше, чем с доступом к медицинским данным для специалистов, чья работа связана с охраной здоровья и для которых эти данные — основной ресурс. Как обеспечить разумный баланс между сохранением конфиденциальности медицинских данных и их доступностью для врачей, пациентов и исследователей данных? О том, почему медицинскому искусственному интеллекту нужны «доноры» данных и как сделать эту модель популярной, в том числе и среди молодежи, размышляет Борис Зингерман, генеральный директор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний».
Робот подает людям пример ответственного отношения к окружающей среде. Установленная в нем видеокамера передает в компьютер изображение ленты конвейера, по которой перемещается мусор, алгоритм распознает его тип, а «умный» манипулятор с пневматическим захватом собирает и раскладывает по нужным контейнерам.