Iot và ai dẫn đến sự gián đoạn tiếp theo tại techonomynyc

Tại hội nghị TechonomyNYC gần đây, tôi đã quan tâm đến rất nhiều cuộc thảo luận về tác động của "Internet vạn vật", đặc biệt là trong các ứng dụng công nghiệp và AI, và cách chúng sẽ tác động đến cả nền kinh tế rộng lớn và một số lĩnh vực cụ thể, bao gồm cả chăm sóc sức khỏe.

William Ruh, giám đốc kỹ thuật số của GE và Giám đốc điều hành của GE Digital, đưa ra quan điểm rằng năng suất công nghiệp, tăng 4% hàng năm cho đến năm 2011, đã giảm xuống 1% và cho rằng điều này có thể là một phần vì gần đây rất nhiều công nghệ đã được nhắm đến người tiêu dùng, không phải trong thế giới công nghiệp.

Ruh tin rằng việc kết nối máy móc, thu thập dữ liệu và thúc đẩy các phân tích và kết quả thú vị sẽ thay đổi điều này. Trong khi ngành công nghiệp gọi đây là Internet vạn vật (hay IoT), ông nói khi nói chuyện với khách hàng, ông không sử dụng thuật ngữ này mà chỉ nói về việc thúc đẩy năng suất thông qua dữ liệu và phân tích. Và điều này, theo ông, sẽ là lĩnh vực thú vị nhất trong công nghệ trong những năm tới.

Ví dụ, ông đã đề cập đến việc thay vì chỉ tuân theo một lịch trình bảo trì cho động cơ máy bay phản lực, cảm biến và phân tích sẽ cho phép các kỹ sư tạo ra một chương trình bảo trì duy nhất cho mỗi động cơ, tùy theo nhu cầu, kết quả là "có thời gian hơn" và thời gian chết ít đột xuất hơn. Ruh cho biết điều này rất quan trọng, vì 41 phần trăm của tất cả các độ trễ là liên quan đến bảo trì. Các ví dụ khác mà ông đã thảo luận liên quan đến Pitney-Bowes làm việc về năng suất thư và Toshiba làm việc trên thang máy.

Ruh cho biết điều này dẫn đến khái niệm "sinh đôi kỹ thuật số" dựa trên AI, thống kê và mô hình hóa dựa trên vật lý. Hầu hết các công ty công nghiệp đã làm phân tích trong một thời gian rất dài, ông nói, mặc dù không phải là phân tích "kiểu AI". Phân tích kiểu AI chủ yếu được sử dụng trong giai đoạn thiết kế; Bây giờ, ông nói, nó đang được sử dụng trong giai đoạn vận hành, kết hợp với học máy và thống kê, để tìm ra cách tối ưu để cấu hình từng máy. Một lĩnh vực đã đạt được tiến bộ đáng kể là trong việc quản lý các tuabin gió, trong đó việc điều chỉnh mỗi tuabin có thể dẫn đến một trang trại gió tạo ra tổng điện hơn 20%.

"Các công ty có thể tìm ra cách làm cho một tài sản hiệu quả hơn sẽ là những người chiến thắng lớn", ông kết luận.

Ruh được tham gia vào một hội thảo bởi các đại diện của Bayer, McKinsey và Verizon, được kiểm duyệt bởi Kirkpatrick, tập trung vào cách công nghệ thay đổi các ngành công nghiệp khác nhau.

Jessica Federer, người đứng đầu bộ phận phát triển kỹ thuật số của Bayer, đã nói về cách nhà sản xuất dược phẩm tập trung nhiều hơn vào kết quả và cung cấp "giá trị cuối cùng cho khách hàng" khi chăm sóc sức khỏe đang chuyển sang các hệ thống mà việc bồi hoàn dựa trên kết quả. Bà lưu ý rằng hồ sơ sức khỏe điện tử đã tồn tại 15 năm trước, nhưng các hệ thống không thể tương tác và do đó hạn chế sử dụng. Trọng tâm mới là xung quanh làm cho các hệ thống có thể tương tác, phá vỡ các silo và tạo kết nối tốt hơn giữa mọi người.

"Kỹ thuật số không phải là một chủ đề công nghệ, đó là một chủ đề về con người", Federer nói.

Mark Bartolomeo, phó chủ tịch về các giải pháp được kết nối và Internet of Things tại Verizon, cho biết có hơn 150 triệu thiết bị trên các mạng của Verizon hiện nay. Ông hy vọng con số này sẽ tăng trưởng mạnh mẽ trong vài năm tới, điều này sẽ cải thiện tính bền vững và an toàn, đồng thời thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Ông đã nói về các ví dụ bao gồm làm việc với các thành phố để cải thiện giao thông vận tải và làm việc với những người nuôi hàu ở Cape Code để sử dụng IoT để cải thiện năng suất và sản xuất một sản phẩm an toàn hơn bằng cách giám sát thu hoạch, vận chuyển và giao hàng.

Hiệu trưởng của McKinsey & Company Mark Patel đã đồng ý với Kirkpatrick rằng các khái niệm IoT đã có từ lâu, nhưng cho biết chúng tôi "vẫn còn rất nhiều trên hành trình" để đạt được giá trị kinh tế từ nó. Ông nói rằng vấn đề lớn nhất là sắp xếp tất cả các yếu tố - những người liên quan - và nói rằng mặc dù việc này tương đối dễ dàng đối với động cơ phản lực, nơi có số lượng diễn viên tham gia hạn chế, việc thực hiện nó còn khó hơn nhiều Trong một khu vực như một chăm sóc sức khỏe.

Bartolomeo cho biết các rào cản đối với việc sử dụng IoT rộng hơn bao gồm sự phức tạp của một vấn đề; một hệ sinh thái phân mảnh của các nhà cung cấp và xác định trường hợp kinh doanh phù hợp.

Phần lớn cuộc hội thoại liên quan đến các tiêu chuẩn và quy định xung quanh dữ liệu IoT. Bartolomeo đã thảo luận về sự cần thiết của các tiêu chuẩn để thúc đẩy tiến bộ và nói về cách thức pháp luật khác nhau đã thúc đẩy công nghệ trong các lĩnh vực như năng lượng, an toàn đường sắt và an toàn thuốc. Ruh lưu ý các vấn đề với các quy định chủ quyền dữ liệu và sự cần thiết phải có các quy định thương mại rộng hơn để làm cho các quy tắc rõ ràng.

Một cuộc trò chuyện thú vị khác liên quan đến AI. Giám đốc điều hành CTO Paul Daugherty cho biết ông tin rằng AI là có thật và sẽ thay đổi cách thức hoạt động của nhiều doanh nghiệp, mặc dù ông đã cảnh báo về "rửa AI", trong đó tất cả các loại được đưa vào danh mục như một phần của sự cường điệu. Daugherty cho biết ông thấy AI là một phần của phổ tự động hóa rộng hơn, bắt đầu với công việc tự động hóa sớm và tự động hóa quá trình robot; chuyển sang các phương pháp tiếp cận dựa trên phân tích và cuối cùng là công nghệ AI thực sự cho phép bạn cảm nhận, hiểu, hành động và học hỏi.

Trong số các ví dụ ông đưa ra là các công ty bảo hiểm sử dụng AI để đánh giá mức độ thiệt hại từ một bức ảnh, và những khám phá về ma túy có thể di chuyển nhanh hơn nhiều bằng cách sử dụng máy móc để truyền dữ liệu. AI cần các kỹ thuật tốt và các thuật toán tốt, ông nói, nhưng quan trọng hơn là có nhiều dữ liệu.

Daugherty cho biết mục tiêu lớn đầu tiên là "làm thế nào để khiến con người trở nên siêu phàm" thông qua giáo dục và sử dụng AI để tăng cường việc ra quyết định. Một thách thức lớn khác là chuyển AI sang cốt lõi của doanh nghiệp, thay vì chỉ ở rìa. Nhìn chung, Daugherty cho biết, AI có thể là sự gián đoạn lớn tiếp theo, nhưng cũng cần phải là một phần của những thứ khác. Nó là một kẻ gây ra, không phải là một kết thúc trong chính nó, ông nói.

Một trong những phiên thú vị nhất là cuộc phỏng vấn của David Agus, giám đốc Trung tâm Y học phân tử ứng dụng USC và tác giả của The Lucky Years: How to Thrive in the Brave New World of Health, được thực hiện bởi Krishna Kumar, CEO của các doanh nghiệp mới nổi tại Phillips.

"Dữ liệu lớn sẽ biến đổi chăm sóc sức khỏe", Agus nói, điều này sẽ dẫn đến cả kết quả tốt hơn và chi phí thấp hơn. Chẳng hạn, ông đã nói về việc một trong những thay đổi lớn trong y học là động thái nhìn vào toàn bộ hệ thống, không chỉ tế bào, bằng cách đưa một lượng lớn dữ liệu vào ngữ cảnh. Chẳng hạn, ông mô tả làm thế nào một nghiên cứu phát hiện ra rằng thuốc chẹn beta cho phép phụ nữ bị ung thư buồng trứng sống lâu hơn bốn năm, nhưng điều này chỉ rõ ràng vì nhìn vào dữ liệu. Ông cũng mô tả cách AI và học máy đang giúp dân chủ hóa các bài kiểm tra đọc cho các bệnh lý khác nhau.

Nhưng trong khi Agus nói rằng dữ liệu lớn có thể cho phép một cuộc cách mạng "nếu chúng ta sử dụng nó một cách chính xác", ông chỉ ra các vấn đề với cả mối quan tâm về lãnh đạo và an ninh đang cản trở các bệnh viện. Hầu hết các dữ liệu trong hồ sơ sức khỏe điện tử ngày nay là "không thể sử dụng được", ông nói.

Agus cũng chỉ ra rằng thường thì điều quan trọng nhất là đưa thông tin vào ngữ cảnh và đưa nó đến các bác sĩ. Ông lưu ý rằng ruột thừa là tương đối phổ biến ở Mỹ, nhưng ở châu Âu phương pháp điều trị phổ biến nhất là kháng sinh. Trung bình, ông nói, phải mất mười hai năm trước khi một nửa các bác sĩ áp dụng một công nghệ mới. Và ông nói rằng AI sẽ không thực sự điều trị cho bệnh nhân, mà thay vào đó chỉ có thể thông báo cho các bác sĩ, bởi vì sẽ luôn có một nghệ thuật đối với y học.

Có một số phiên khác tôi thấy thú vị. CTO Minerva Tantoco của Thành phố New York đã nói về việc đưa công nghệ đến những nơi cần nó nhất, chẳng hạn như dự án LinkNYC để mang Wi-Fi miễn phí tới cả năm quận. Cô nói rằng cô đã xem dịch vụ Internet miễn phí hoặc giá cả phải chăng giống như việc cung cấp nước hoặc điện từ 100 năm trước. Phần lớn cuộc trò chuyện của cô liên quan đến việc sử dụng các phi công và nguyên mẫu, cũng như quan hệ đối tác công tư để mang lại công nghệ phù hợp nhất cho từng khu phố. Ngoài ra, cô đã thảo luận về việc mở rộng giáo dục khoa học máy tính để New York có thêm tài năng công nghệ trong tương lai.

Cuộc nói chuyện mà tôi thấy ngạc nhiên nhất đến từ Nina Tandon, CEO của EpiBone, một công ty có trụ sở tại Brooklyn đang nghiên cứu mô xương sống in 3D dựa trên các tế bào của chính bạn. Cô giải thích rằng động lực đến từ chồng chưa cưới của cô, người bị gãy mắt cá chân rơi ra khỏi cây và phải phẫu thuật chín lần. Quá trình này bao gồm lấy một mẫu mô và trích xuất tế bào gốc và thực hiện quét CT để xác định chính xác hình dạng hoàn hảo của xương. Các kỹ thuật viên sau đó xây dựng một giàn giáo, và trong một "lò phản ứng sinh học" để phát triển xương thành hình dạng hoàn hảo trong ba tuần. Lợi thế, cô nói, nó không chỉ là một sự phù hợp hoàn hảo, mà vì nó dựa trên các tế bào của chính bạn, cơ thể bạn coi nó như của chính bạn. Nếu mọi việc suôn sẻ, kế hoạch là bắt đầu thử nghiệm trên người trong khoảng 18 tháng.

Tandon lưu ý rằng với rất nhiều công việc trong y học dựa trên tế bào và cá nhân hóa, "các tế bào trở thành dữ liệu mới". Cô đồng ý điều này đặt ra nhiều câu hỏi khiêu khích, không chỉ về những gì chúng ta có thể làm, mà cả những gì chúng ta nên làm. Chắc chắn, nó đặt ra một số vấn đề trong dài hạn. Đối với sản phẩm cụ thể - mô xương để thực hiện bộ xương ở người - tôi thấy đó là một khái niệm hấp dẫn, mặc dù nó vẫn có vẻ khá thử nghiệm.