Jednym w obszarów, w których
widać znaczącą rolę Big Data i sztucznej Inteligencji jest medycyna. Zastosowanie
tych technologii w dziedzinie ochrony zdrowia może polepszyć jakość życia, w
szczególności osób starszych. Możliwe jest zamontowanie w domu czujników,
monitorujących codzienne życie mieszkańców. W przypadku odnotowania braku
aktywności, odpowiednio wcześniej określone osoby mogą być informowane o
takiej sytuacji. Takie rozwiązanie jest wyjątkowo pożądane w przypadku
starzenia się społeczeństw.
Dzięki zastosowaniu
technologii bezprzewodowego systemu monitorowania zdrowia pacjenta możliwe
staje się jego wstępne, zdalne diagnozowanie w domu. Z punktu widzenia
działania systemu opieki zdrowotnej jest to ekonomiczny system świadczenia
usług zdrowotnych. Obecnie możliwe jest zbieranie danych medycznych poprzez
czujnik znajdujący się np. w zegarku, przyklejany do powierzchni ciała lub
poprzez wszczepiony chip. Dzięki zastosowaniu bezprzewodowego, zdalnego
systemu monitorowania parametrów życiowych pacjenta, z wykorzystaniem
medycznego sprzętu pomiarowego i transmisji danych przez Internet (audio lub
wideo), zebrane dane przekazywane są lekarzowi.
Szacuje się, że ponad połowa
pacjentów nie przyjmuje leków w ogóle lub przyjmuje je niezgodnie z zaleceniami
lekarza. Stanowi to problem zarówno medyczny, jak i ekonomiczny. Niewłaściwie
leczeni pacjenci generują dodatkowe koszty leczenia, szczególnie leczenia
szpitalnego. Firmy farmaceutyczne wprowadzają programy monitorowania,
przyjmowania leków przez pacjentów. Sprzyja temu rozwój urządzeń typu smart,
biometrycznych sensorów, czy botów przypominających o odpowiedniej diecie i
dawkowaniu leków. Kolejny element diagnostyki medycznej wykorzystującej
nowoczesne technologie polega na wszczepieniu programowalnego bionanochipa,
który może wykrywać choroby serca lub markery nowotworowe z próbki śliny
pacjenta. Wszczepienie takiego chipa do ciała pacjenta, mogłoby zapewnić system
wczesnego powiadamiania o tych chorobach, na długo przed odkryciem
jakichkolwiek symptomów przez pacjenta.
Kolejnymi obszarami, na
które w sposób istotny wpływa rozwój nowoczesnych technologii IT są sektor
finansowy i ubezpieczeniowy. Rola ta jest szczególna ze względu na dysponowanie
dużymi bazami klientów i perspektywę wykorzystania analiz Big Data do
szacowania ryzyka inwestycyjnego, spekulacji opcyjnych oraz możliwości
zabezpieczenia przed wyłudzeniami. Wpływ zmian technologicznych na rynek ubezpieczeń
jest wielokierunkowy. Nowe technologie pozwalają na tworzenie nowych produktów,
poprawę interakcji ubezpieczycieli z klientami, dają ubezpieczycielom dużo
większą wiedzę o klientach i stwarzają wiele nowych możliwości. Jednocześnie
ich rozwój wiąże się z wejściem na rynek ubezpieczeń nowych podmiotów,
niezwiązanych tradycyjnie z branżą ubezpieczeniową. Już dzisiaj oferowane są
zniżki na usługi w zamian za możliwość podłączenia urządzeń monitorujących
jakość i bezpieczeństwo jazdy w samochodach, które są przedmiotem
ubezpieczenia. Eksperci przewidują, że w przyszłości Sztuczna Inteligencja
będzie odpowiedzialna za poręczenia w systemach ubezpieczeń.
Możliwość
importu ogromnych zbiorów danych do jednego systemu to podstawa, żeby odmrozić
potencjał, jaki tkwi w energetyce. Wiedzą to producenci energii i powoli
zaczynają dostrzegać to odbiorcy prądu. Najnowsze oprogramowanie pozwala zebrać
dane z różnych źródeł i lepiej zaplanować prace systemu przesyłowego oraz
zmniejszyć rachunki za prąd. Ważnym krokiem w rozwoju Big Data w energetyce jest
upowszechnienie systemu inteligentnych liczników. To urządzenia z wbudowanym
systemem komunikacji, który łączy się z system informatycznym dostawcy prądu.
Dostępne są już teraz, również w Polsce. Montaż inteligentnych liczników
oferuje większość firm energetycznych. Dostawcy prądu na świecie tworzą także odpowiednie
struktury i na podstawie skomplikowanej analizy danych, przeprowadzanej przy
użyciu najnowszych i najbardziej wydajnych technologii, są w stanie stworzyć unikatowe
taryfy i uczyć nas, jak efektywnie korzystać z energii elektrycznej.
Big Data i
Sztuczna Inteligencja to jednak nie tylko działania marketingowe czy obsługa
klienta. Spektakularny przypadek adopcji Big Data w sektorze energetycznym
związany jest, z utrzymaniem sieci. Operator sieci w stanie Nowy York (NYISO –
New York Independent System Operator) w trakcie usuwanie skutków huraganu Sandy
korzystał z oprogramowania, wyszukującego w serwisie Twitter informacji na
temat przerw w dostawie energii, uszkodzeń sieci i awarii stacji
transformatorowych, a dzięki danym geolokalizacyjnym, automatycznie dodawanym
do zamieszczanych w serwisie zdjęć, identyfikował kluczowe miejsca uszkodzenia
sieci, co pozwoliło znacznie skrócić czas przywrócenia jej pełnej funkcjonalności.
Energetyka
korzysta także ze Sztucznej Inteligencji. Zastosowania te można podzielić na
trzy grupy: modelowanie, przewidywanie i planowanie (optymalizacja) oraz
kontrola procesów. Modelowanie komputerowe pozwala nam uzyskać wiedzę o
skomplikowanych systemach i urządzeniach energetycznych w stosunkowo krótkim
czasie. Modele tego typu są wykorzystywane w każdej z dziedzin energetyki
począwszy od symulacji pojedyńczych urządzeń, przez projekty układów
elektroenergetycznych, takich jak np. elektrownie, do modeli technicznych,
politycznych i społecznych całych systemów energetycznych dla regionu czy
kraju.
Najwięcej praktycznych zastosowań metod Sztucznej Inteligencji
w energetyce dotyczy możliwości ich wykorzystywania do przewidywania oraz
optymalizacji. Ponadto popyt na energię jest zależny od bardzo wielu czynników
(przykładami mogą być dzień tygodnia, pogoda, pora dnia czy pora roku).
Jednocześnie określenie przyszłego zapotrzebowania na energię, zarówno w
perspektywie krótkoterminowej, jak i długoterminowej, jest bardzo ważne w
kontekście jej produkcji i sprzedaży. Takie dane mogą być wykorzystywane przy
zawieraniu kontraktów na dostawę energii, tworzeniu planów produkcyjnych czy w
ustalaniu planów taryfowych.
Sztuczna Inteligencja zdaje rezultaty także w
przypadku wprowadzenia jej do systemów kontroli procesów. Wspomniane
wcześniej próby przewidywania zapotrzebowania na energię elektryczną mogą być
wykorzystywane w sterowaniu elementami systemu generacyjnego oraz w algorytmie
do ustalania kontraktów na zakup energii elektrycznej. Metody Sztucznej Inteligencji
mogą być ponadto wykorzystywane do odczytu oraz kontroli parametrów środowiska,
takich jak temperatura czy wilgotność. Sprawiają one, że system jest w stanie
rozpoznać i zareagować odpowiednio szybko na dynamiczne zmiany otoczenia.
W Big Data zaangażowały się
również tradycyjne firmy – banki i telekomy analizujące wzorce zachowań swoich
konsumentów. Telekomunikacja to jeden z najbardziej zaawansowanych
technologicznie sektorów polskiej i światowej gospodarki. Firmy z tej branży
każdego dnia otrzymują biliony bajtów nieustrukturyzowanych informacji
dotyczących, m.in. ich klientów oraz dostawców. To pociąga za sobą konieczność
zainwestowania w zaawansowane narzędzia IT, które dostarczają szczegółowych
opisów oraz interpretacji dotyczących bieżących trendów rynkowych. Nowoczesne
rozwiązania technologiczne pomagają również przewidywać, co wydarzy się w
kolejnych miesiącach czy nawet latach. W oparciu o takie dane firmy telekomunikacyjne
na bieżąco aktualizują swoje strategie biznesowe i aktywnie reagują np. na
szybko zmieniające się nastroje konsumentów. Innowacyjne rozwiązania
analityczne pomagają zatem w umacnianiu ich przewagi konkurencyjnej. To właśnie
dzięki implementacji zaawansowanych rozwiązań z obszaru Business Intelligence
firmy telekomunikacyjne mogą być o krok przed konkurencją. Narzędzia z obszaru
BI pozwalają na bieżące śledzenie upodobań klientów i ich zachowań. W
rezultacie przedstawiciele branży telekomunikacyjnej aktywnie dostosowują swoją
strategię biznesową i marketingową do preferencji konsumentów, co skutkuje
wyższą lojalnością klientów i przekłada się na lepsze wyniki całej organizacji.
Istotny wpływ nowoczesnych
technologii widać także w rozwoju firm z sektora usług finansowych. Wykorzystują
one analizy wielkich zbiorów danych między innymi w procesie oceny ryzyka
kredytowego lub przy selekcji klientów, którym zostanie przedstawiona oferta
konkretnego produktu bankowego. Tego typu analizy, które wcześniej trwały nawet
kilka dni, dzięki algorytmom umożliwiającym przetworzenie i analizę wszystkich
niezbędnych danych, odbywają się teraz w czasie rzeczywistym. Podkreślić
należy, że możliwości wykorzystania Sztucznej Inteligencji w komunikacji z
konsumentami wzrosły znacznie wraz z rozwojem Big Data. O ile do tej pory
sprowadzały się one do zautomatyzowanych asystentów online i chatbotów,
korzystających z ograniczonych baz wiedzy lub „uczących” się tylko dzięki
zebranym w rozmowach informacjom, obecnie narzędzia te mogą zaproponować
produkty i usługi dopasowane do potrzeb konsumentów na podstawie ich danych
geolokalizacyjnych, historii przeglądania i zakupów czy nawet prywatnych rozmów
tekstowych.
Najnowsze trendy, wyzwania i
potrzeby sektora IT omawiane były 25 kwietnia 2017 w Bydgoszczy podczas
konferencji z cyklu The BSS Tour organizowanej przez Fundację „Pro Progressio”.
Eksperci wskazywali na coraz szersze wykorzystywanie rozwiązań z zakresu
Sztucznej Inteligencji i Big Data w medycynie, finansach i ubezpieczeniach. Według
słów Vladana Petrovica z największego na świecie stowarzyszenia
profesjonalistów branży outsourcingu – IAOP w ciągu najbliższych 5 lat na rynku
będzie funkcjonowało ponad 50 miliardów urządzeń, które będą zbierać,
analizować i wykorzystywać zebrane dane. Ekspert podkreślił coraz większy ich
wpływ na takie obszary jak ochrona zdrowia, finanse czy ubezpieczenia.
Podczas konferencji The BSS
Tour, oprócz najnowszych trendów, omówiona została także obecna kondycja
polskiego rynku IT, a ten, jak podkreślają eksperci, należy obecnie do jednego
z najdynamiczniej rozwijających się w Europie. Nasze firmy z branży IT cechują
się dużą innowacyjnością i stawiając na swój rozwój decydują się na ekspansję i
wyjście poza granice kraju, a nawet Europy. Technologie wykorzystywane przez
inne państwa, a jednocześnie dalej tworzone i prowadzone z Polski, wpływają na
pozytywny wizerunek naszego sektora IT. Jak mówił Grzegorz Chęć z Link to
Poland, jeden z prelegentów The BSS Tour „Sukcesy
polskich marek na całym świecie pokazują, że jesteśmy konkurencyjni i nie mamy
problemu z dostarczaniem naszych rozwiązań. Ponadto, Polska to atrakcyjne
miejsce do inwestycji dla zagranicznych firm i koncernów, co zdecydowanie
ułatwia również bliska odległość i połączenia komunikacyjne z głównymi miastami
Europy.”
Autor: dr Łukasz Kryśkiewicz, pracownik Ministerstwa Cyfryzacji
Źródła:
- Baig M. M.,
GholamHosseini H., Wireless remote patient monitoring in older adults,
Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 35th Annual
International Conference of the IEEE, 2013, http://ieeexplore.ieee.org/document/6610030/ - Big data w energetyce, http://msp.money.pl/intel/chmura/big-data-w-energetyce,144,0,1990800.html
- Polski rynek IT – co, dla kogo, kto i gdzie?, http://biznes.onet.pl/praca/polski-rynek-it-co-dla-kogo-kto-i-gdzie/6zewkb
- Rozwój systemów do obsługi klienta w sektorze energetycznym, http://asseconews.pl/rozwoj-systemow-do-obslugi-klienta-w-sektorze-energetycznym/
- Sztuczna Inteligencja i Big Data wykorzystywane przez medycynę,
finanse i ubezpieczenia, http://wiadomosci.ngo.pl/wiadomosc/2067256.html - Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach. Insurtech zrewolucjonizuje
rynek, http://justlinkit.io/articles/4265703/sztuczna-inteligencja-w-ubezpieczeniach.-insurtech-zrewolucjonizuje-rynek.html - Telekomunikacyjne rządy w Big Data, http://www.erp24.pl/business-intelligence/telekomunikacyjne-rzdy-w-big-data.html
- Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w energetyce, http://www.wnp.pl/wiadomosci/zastosowanie-metod-sztucznej-inteligencji-w-energetyce,-7391.html
