Чтение онлайн

– Молочным фермерам интуиция больше не нужна, – заявил Джозеф Сирош, вице-президент отделения Data в Microsoft Cloud and Enterprise Division.

Вроде бы его работа носит интеллектуальный характер – управление битами и байтами. Но когда я сел поговорить с Сирошем, чтобы узнать о том, как он ощущает ускорения, Джозеф привёл мне очень странный пример: коровы. И ладно бы так просто, но он хотел поговорить о «сетевой корове».

И вот какую историю поведал Сирош: молочные фермеры в Японии обратились к компьютерному гиганту Fujitsu с вопросом: могут ли они повысить шансы на успешное разведение коров на крупных молочных фермах? Оказывается, течка у коров (период фертильности, когда они могут быть успешно искусственно оплодотворены) наступает лишь на очень короткий срок: от двенадцати до восемнадцати часов, примерно через двадцать один день и зачастую ночью или вечером. Поэтому фермеру с более или менее большим стадом чрезвычайно трудно уследить за всеми своими коровами и определить идеальное время для искусственного оплодотворения каждой из них. Между тем, если получится хорошо контролировать процесс, фермеры смогут обеспечить бесперебойное производство молока от каждой коровы в течение года, максимизируя производство каждой фермы.

По словам Сироша, в Fujitsu пришли к своеобразному решению: снабдить коров шагомерами, подключенными с помощью радиосигнала к компьютеру, установленному на ферме. А информацию передавать в систему программного обеспечения машинного обучения под названием GYUHO SaaS, работающую в Microsoft Azure, облаке Microsoft. Исследование Fujitsu показало, что заметное увеличение количества шагов в час было 95-процентным точным сигналом для появления эструса у молочных коров. И когда система GYUHO обнаруживала корову, у которой начинался «жар», то отправляла текстовое оповещение фермерам на мобильные телефоны, позволяя им проводить искусственное оплодотворение точно в нужное время.

– Оказывается, есть простой способ, как узнать, что у коровы началась течка – секрет в том, сколько шагов корова проходит, – резюмировал Сирош. – Вот именно так искусственный интеллект встречается с искусственным оплодотворением.

Благодаря этой системе продуктивность выросла не только с точки зрения расширения стада – «вы получаете огромный рост показателей успешного зачатия», заметил Сирош. Появилась ещё и возможность экономить время: система освободила фермеров от необходимости полагаться на собственные глаза, инстинкты, дорогостоящий сельскохозяйственный труд или фермерский дневник для выявления течных коров. Освободившиеся часы они используют для других производственных нужд.

Более того, по словам Сироша, анализ информации, полученной с коровьих датчиков, позволил выявить следующую закономерность: если фермер выполнял искусственное оплодотворение в течение первых четырёх часов фертильного периода, вероятность того, что будет зачата тёлка, составляла семьдесят процентов, если же в следующие четыре часа – росла вероятность того, что будет зачат бычок. Таким образом, анализ данных помогает формировать необходимое соотношение коров и быков в стаде в соответствии с потребностями хозяйства.

Как считает Сирош, анализ информации дал повод и для новых открытий и идей. Изучив статистику коровьих шагов, фермеры смогли заблаговременно обнаруживать восемь различных заболеваний животных, а следовательно, проводить раннее лечение и улучшить общее состояние здоровья и долголетия стада.

– Небольшая изобретательность может преобразовать даже самую традиционную из отраслей, такую, как сельское хозяйство, – заключил Сирош.

Если датчик для коровы превращает молочного фермера в «компьютерного гения», то напичканный датчиками локомотив – уже не тупой паровоз, а IT-система на колесах. Он может распознавать и передавать данные о состоянии путей через каждые сто футов. Он способен ощущать уклон и рассчитывать, сколько энергии ему нужно, как её эффективно распределять, где сбросить газ, а где набрать скорость, чтобы оптимизировать эффективность и снизить расход топлива. Теперь все локомотивы GE оснащены камерами для лучшего контроля работы двигателей на каждом повороте. GE также знает, что, если в жаркий день вам нужно будет запустить двигатель на полную мощность, некоторым деталям техобслуживание потребуется раньше.

– Мы постоянно улучшаем и тренируем нашу «нервную систему», и каждый получает пользу от извлекаемых данных, – сказал Билл Рух. – Датчики и программное обеспечение не просто участвуют в обучении систем, но и трансформируют старые системы. Сегодня нам больше не нужно встраивать физические изменения в каждый продукт для повышения производительности. Мы делаем это с помощью программного обеспечения. Я просто беру «тупой» локомотив, устанавливаю на нём датчики и нужный софт – и теперь могу выполнять профилактическое техобслуживание, гонять поезд туда и обратно на оптимальных скоростях, для экономии топлива, составляю более точное и приемлемое расписание, и даже в депо лучше его паркую.

Как бы ни с того ни с сего «тупой» локомотив стал быстрее, дешевле и умнее, причём изменения не потребовали ни винтика, ни болтика, ни тем более двигателя.

– Я могу использовать данные датчиков и программное обеспечение, чтобы заставить машину работать более эффективно, как если бы мы изготовили целиком новое поколение машин, – резюмировал Рух и добавил: – На заводе вы сосредотачиваете взгляд конкретно на том, что делаете. Но что если вместо вас за всем следит машина, поскольку везде установлены камеры? Мы говорим о пяти чувствах человека. Но мало кто осознаёт, что я собираюсь дать все пять чувств машинам – чтобы они взаимодействовали с людьми так же, как мы сейчас контактируем с коллегами.

И в этой сфере скрываются огромные деньги, «просто горы денег» – объяснил генеральный директор GE Джефф Иммельт в интервью McKinsey & Company в октябре 2015 года.

С каждым днем, объясняет Джон Донован, директор по стратегии AT&T, мы всё интенсивнее превращаем «цифровой выхлоп в цифровое топливо» и всё быстрее генерируем и применяем идеи. Владелец американского универмага Джон Уонамейкер был пионером начала ХХ века в сфере розничной торговли и рекламы. Однажды он заметил: «Половина денег, которые я трачу на рекламу, уходит впустую; проблема в том, что я не знаю, какая половина». Сегодня это уже не так.

Латания Суини, бывший директор по технологиям Федеральной торговой комиссии, 16 июня 2014 года рассказала в эфире Национального общественного радио, как насыщение датчиками и программным обеспечением преобразует розничную торговлю:

– Многие люди не осознают, что ваш телефон, чтобы установить постоянное соединение с Интернетом, отправляет уникальный номер, который встроен в этот телефон и называется MAC-адресом. «Привет, какой-нибудь Wi-Fi есть?» С помощью постоянных проверочных запросов по телефону, ищущему Wi-Fi, вы можете фактически отследить, где этот телефон находится и как часто там оказывается, с точностью до нескольких футов.

Ритейлеры теперь используют эту информацию, чтобы увидеть, какие номера телефонов задержались в их магазинах и кто пытался совершить покупку. Они настраивают для них показ регулярной рекламы в течение дня. Но и это ещё не всё: большие данные сегодня позволяют ритейлерам отслеживать, кто проехал рядом с рекламным щитом, а затем совершил покупки в одном из магазинов, которые рекламируются.

Журнал The Boston Globe 19 мая 2016 года написал: