«Цифровая экономика»: перечень перспективных сквозных технологий работы с данными

Опубликовано: 25 марта 2018 года

Рубрика: Информатизация и информационное общество, Информационные технологии

«Ростелеком», как центр компетенций направления «Информационная инфраструктура» государственной программы «Цифровая экономика Российской Федерации», подготовил и представил на экспертное обсуждение перечень существующих и перспективных технологий работы с данными, сказано в сообщении «Ростелекома» и АНО «Цифровая экономика».

Данная работа включена в план мероприятий по направлению «Информационная инфраструктура» программы «Цифровая экономика Российской Федерации».

Рабочая группа направления «Формирование исследовательских компетенций и научно-технологических заделов» при АНО «Цифровая экономика» поддержала представленный перечень.

Перечень состоит из 25 направлений, которые образуют пять групп. Группа технологий блокчейн («системы распределённого реестра») не детализируется и представляет собой отдельное направление.

«Ростелеком» провел исследование существующего уровня развития технологий работы с данными – перечень составлен на основе анализа более пяти миллионов источников (научные публикации, упоминания в отраслевых СМИ, маркетинговые исследования, сообщения профильных компаний и пр.), сообщил оператор.

Перечень сквозных технологий работы с данными

№	Cквозные технологии работы с данными	Перевод
1. Большие данные
1.	Интеллектуальный анализ данных	Data Mining
2.	Методы и способы визуализации, представления и использования больших данных человеком	Visualization and representation
3.	Базы данных	Database technology
4.	Базы данных с массовой параллельной обработкой	Massively parallel processing (MPP) databases
5.	Распределенные файловые системы	Distributed file systems
6.	Распределенные базы данных	Distributed databases
7.	Облачные вычисления, туманные вычисления, граничные вычисления	Cloud computing, fog computing, edge computing
8.	Обработка неструктурированных данных	Processing of unstructured data
9.	Облачные сервисы высокопроизводительных и других вычислений с большими данными	Cloud infrastructure, high-performance computation (HPC) infrastructure
2. Нейротехнологии и искусственный интеллект
1.	Машинное обучение	Machine learning
2.	Компьютерное зрение	Computer vision
3.	Поиск неструктурированной информации	Information Retrieval, Search algorithms, search optimization
4.	Обработка естественных языков	Natural language processing (NLP)
5.	Технологии распознавания текста	Optical character recognition
6.	Технологии распознавания лиц	Face recognition
7.	Технологии распознавания и синтеза речи	Speech recognition, Speech analysis, Natural language, speech generation
8.	Технологии распознавания жестов	Gesture recognition
9.	Технологии поддержки принятия решений	Decision support
10.	Биометрия	Biometric
11.	Геоинформационные технологии и навигация	Geographic information science, satellite navigation
12.	Технологии взаимодействия систем с искусственным интеллектом, включая интеллект роя, умную пыль, и др.	Swarm intelligence, smart dust
3. Системы распределенного реестра
4. Квантовые технологии
1.	Квантовые вычисления	Quantum computing
5. Методы вычисления для работы с данными
1.	Вычисления на графических процессорах	GPU Computing
2.	Суперкомпьютеры	Supercomputer

На следующих этапах количественные данные проверялись и фильтровались на основании информации о патентах и инвестициях в технологические стартапы. Так были выявлены перспективные технологии, которые уже находятся в фокусе внимания учёных и разработчиков, а также привлекли реальное финансирование на доработку и коммерциализацию.

В перечень, в частности, вошли машинное обучение и нейросетевые технологии, компьютерное зрение, интеллектуальный анализ данных, биометрические технологии, геоинформационные технологии и навигация, облачные, туманные и граничные вычисления, технологии квантовых вычислений и др.

«Мы сделали важный шаг к систематизации массива информации о новых технологиях и трендах работы с данными. Один из важнейших результатов работы – определение перспективных сквозных технологий, которые могут дать импульс развитию прикладных решений в различных отраслях одновременно. Наглядным примером такого вида технологий является обработка биометрических данных (распознавание лица, голоса, отпечатков пальцев и др.), которая нужна и в медицине, и в банкинге, и при оказании государственных услуг и во многих других отраслях. При этом обновление перечня перспективных технологий работы с данными необходимо вести на регулярной основе, что мы и будем делать», – отметил вице-президент «Ростелекома», руководитель центра компетенций «Информационная инфраструктура» Борис Глазков.

«Перечень сквозных технологий по работе с данными – результат … работы центров компетенций и рабочих групп АНО «Цифровая экономика» двух направлений – «Информационная инфраструктура» и «Научно-технологические заделы», – говорит директор направления «Формирование исследовательских компетенций и научно-технологических заделов» АНО «Цифровая экономика» Сергей Наквасин.

Борис Глазков сообщил, что в начале второго квартала 2018 года планируется представить результаты второго ежегодного исследования «Мониторинг глобальных трендов цифровизации», которое в этом году будет расширено с целью выявления перспективных направлений технологического развития ключевых отраслей экономики.

Кстати, на заседании подкомиссии по цифровой экономике правительственной комиссии по использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности 14 марта 2018 года обсуждалось дополнение государственной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» новыми направлениями.

Эти направления таковы: