Майбутнє машинного навчання: індустрії та тренди

Штучний інтелект остаточно перестав бути науковою фантастикою. Сьогодні це сила, що стрімко трансформує світову економіку та повсякденне життя мільярдів людей. Наразі ми стоїмо на самому початку цих змін, тож не можемо повною мірою оцінити їх масштаби. Так само ми не можемо достеменно спрогнозувати усі тенденції розвитку технологій ШІ, таких як машинне навчання (Machine Learning, ML). 

Але чому б не спробувати провести таку аналітику просто зараз? У цьому блозі ми розглянемо найперспективніші технологічні тренди в машинному навчанні: визначмо ключові індустрії впровадження ML, назвемо основні напрямки розвитку технологій. Зазирнімо у майбутнє штучного інтелекту. 

Як сьогодні застосовується машинне навчання?

У цьому матеріалі ми не будемо детально розповідати, що таке машинне навчання і як воно працює. Адже в нас є про це окремі блоги. Якщо у двох словах: ML – це напрямок розвитку ШІ-технологій, присвячений створенню алгоритмів для автономного навчання комп’ютерів. За допомогою моделей ML машини можуть вирішувати практично будь-які завдання з обробки даних без чітких алгоритмів та інструкцій.

Останні роки стали для сфери машинного навчання зоряним часом. З 2020 року глобальний ринок рішень ML виріс щонайменше вдвічі, а поява великих мовних моделей та генеративного ШІ привернула до індустрії увагу широкого загалу. Сьогодні скористатись можливостями машинного навчання може буквально кожен користувач. Для цього достатньо увімкнути камеру на смартфоні (адже мобільна зйомка працює на алгоритмах), або відкрити в браузері безплатну версію ChatGPT. 

Але найважливіші тренди машинного навчання сьогодні розвиваються у світі великого бізнесу. За оцінками Statista, у 2024 році обсяг ринку рішень ML має досягти позначки в $204,3 млрд. Найближчими роками ринок буде розвиватися із середньорічним темпом зростання в 17%; вже до 2030 року він має збільшитись більш ніж вдвічі – до  $528 млрд. 

Які індустрії сьогодні інвестують в машинне навчання? Розподіл ринку ML по основних секторах наразі виглядає так: 

• 18,8% – рішення для промисловості;

• 15,4% – інструменти для фінансового сектору;

• 12,2% – технології охорони здоров’я;

• 10,6% – рішення для транспорту;

• 10,1% – рішення для сектору безпеки;

• 9,8% – інструменти для бізнесу та юридичних послуг.

Дуже перспективно виглядають можливості впровадження машинного навчання в енергетиці, у сфері розваг та медіа, в ритейлі тощо. 

Сучасне машинне навчання – це механізми гіперперсоналізації маркетингу та контенту, роботизація бізнес-процесів в ERP-системах, системи комп’ютерного зору та предиктивного технічного обладнання на виробничих лініях, ШІ-діагностика медичних знімків, фінансовий фрод-моніторинг тощо. Але це лише початок революції. Найближчими роками сфера застосування машинного навчання буде стрімко розширюватись.

Які індустрії використовують машинне навчання просто зараз?

Технології ML можна застосовувати практично у будь-якій сфері, що потребує обробки даних. Розглянемо сучасні приклади використання машинного навчання в різних індустріях. 

Медицина

Машинне навчання відкрило для медицини можливості, які всього 10 років тому вважались фантастикою. Медики використовують засоби ML для аналітики рентгенівських та МРТ-знімків, діагностики, аналітики медичних даних пацієнтів, ухвалення рішень тощо. Як приклад, проєкт Microsoft InnerEye використовує комп`ютерний зір та ML для виявлення пухлин на радіологічних 3D-знімках пацієнтів. 

Науковці тим часом застосовують моделі ML для генетичних досліджень, пошуку нових ліків, прогнозування пандемій тощо. Минулого року дослідники з MIT вперше за 60 років відкрили нові антибіотики – це стало можливим саме завдяки моделям машинного навчання. 

Фінанси та банківська справа

Машинне навчання стало одним з найважливіших елементів FinTech. Алгоритми ML застосовуються для кредитного скорингу та андеррайтингу, управління ризиками, автоматизації процесів та фрод-моніторингу. За прогнозами fintech-компанії Autonomous NEXT, до 2030 року технології ШІ та машинного навчання дозволять світовому банківському сектору скоротити видатки на 22%. Йдеться про економію в $1 трлн на рік. 

Як приклад, використання ML-системи кібербезпеки Falcon дозволило міжнародному інвестиційному банку Greenhill скоротити кількість хибних тривог про підозрілу активність на 75%. Річна економія від впровадження технології оцінюється щонайменше у 300 тисяч доларів. 

Роздрібна торгівля

Можливості машинного навчання дозволяють ритейлерам ефективно прогнозувати попит, керувати цінами та ланцюжками постачання, будувати персоналізований маркетинг, роботизувати операції та покращувати рівень сервісу для кінцевих споживачів. Велетні eCommerce-ритейлу вже навчилися ефективно застосовувати алгоритми ML для вирішення усіх цих завдань: Amazon, Walmart, Alibaba тощо. Їх приклад є показовим для усієї індустрії. За даними Precedence Research, у 2024 році ринок засобів ШІ для ритейлу має досягнути позначки в $11,8 млрд, а до 2032 року – збільшитись майже в 4 рази, до $45,7 млрд.

Виробництво

Один з головних на сьогодні напрямків впровадження ML – використання алгоритмів на виробничих лініях. Машинне навчання дозволяє налагодити автоматизований та ефективний контроль якості, забезпечити предиктивну техпідтримку виробничих активів та обладнання, налагодити керований виробничий процес на основі даних. 

Сьогодні рішення для виробництва на базі ML та Інтернету речей розвивають такі гіганти як General Electric, Siemens, IBM тощо. Як приклад, сучасні газові турбіни Siemens містять понад 500 сенсорів, що постійно вимірюють фізичні параметри роботи пристрою. Зібрані цими сенсорами дані обробляються алгоритмами ML. Система вчиться оптимально керувати газовими клапанами, аби забезпечити турбіні максимально тривалу, безпечну та продуктивну роботу. 

Транспорт та логістика

Машинне навчання застосовують для ефективного управління перевезеннями та оптимізації ланцюжків постачання. Алгоритми ML дозволяють логістичним операторам прокладати оптимальні транспортні маршрути, забезпечувати предиктивне техобслуговування машин, підвищувати економність та екологічність перевезень, моніторити дотримання вимог комплаєнсу та безпеки на дорогах тощо. Наприклад, поштовий оператор UPS використовує інструменти машинного навчання задля оптимізації своїх операцій під поточний попит на перевезення. У 2 кварталі 2023 року технології дозволили UPS завчасно визначити скорочення обсягів попиту та скоротити кількість робочих годин у своїй мережі на 10%.

Енергетика

Алгоритми машинного навчання дозволяють вивести енергетичну галузь на новий рівень ефективності та стабільності. Енергетичні компанії вже сьогодні використовують ML для прогнозування попиту на електроенергію та балансування мережі, для оптимального розподілу навантаження, для предиктивного обслуговування обладнання та розвитку зеленої енергетики. Показовий приклад: американська урядова ініціатива SunShot допомогла знизити вартість сонячної енергії на 75%. Одним з її напрямків є застосування алгоритмів машинного навчання для прогнозування погоди та сонячної активності. Штучний інтелект допоміг підвищити точність прогнозів на 30%. 

Не важко помітити, що машинне навчання вже змінило ключові галузі реального сектору економіки: промисловість, транспорт, енергетика, логістика тощо. Але це лише початок. Далі ми розглянемо низку галузей, де впровадження алгоритмів ML лише розпочинається. 

В яких галузях машинне навчання лише набирає обертів?

Такі індустрії як промисловість, фінанси та енергетика загалом були добре підготовлені до впровадження технологій ML. Адже вони спиралися на усталені практики збору даних і мали змогу інвестувати у новітні R&D проєкти ще 5-7 років тому. Але є також галузі економіки, де машинне навчання лише зараз починає розкривати свій потенціал. Розгляньмо тенденції в машинному навчанні для найперспективніших індустрій.

Сільське господарство

Алгоритми ML можуть застосовуватися для аналітики стану ґрунтів та екосистем (через аеро- та супутникові знімки), для оптимізації поливу та обробки полів добривами, для прогнозування врожайності тощо. У поєднанні з дронами та Інтернетом речей машинне навчання дозволить налагодити автоматичний моніторинг стану рослин і тварин в режимі реального часу, ефективно боротися з хворобами та шкідниками тощо. 

Як приклад, стартап Mavrx використовує машинне навчання та комп’ютерний зір для аналітики стану полів і посівів за знімками з дронів чи супутника. Подібних стартапів стає все більше. Наразі експерти оцінюють ринок рішень Agritech у діапазоні $22-24 млрд й прогнозують його зростання щонайменше до $75 млрд протягом найближчих 8 років. 

Будівництво та нерухомість

Машинне навчання поступово стає потужним інструментом у сферах будівництва та нерухомості. Зокрема, моделі ML можна застосовувати для точного прогнозування вартості та строків реалізації проєкту; для оптимального планування девелопменту; для геодезичного аналізу місцевості, для контролю якості будівництва; для прогнозування попиту та ефективної оцінки об’єктів тощо. Як приклад, ML-платформа Redfin дозволяє точно оцінювати ринкову вартість нерухомості, з урахуванням понад 500 параметрів. Крім того, у поєднанні з Інтернетом речей машинне навчання розширює можливості управління нерухомістю, дозволяючи моніторити об’єкти в реальному часі, оптимізувати їх обслуговування й експлуатацію.

Право

Алгоритми машинного навчання можуть зробити юридичну сферу більш відкритою та демократичною. Інструменти ML можуть застосовуватись для автоматизованого юридичного аналізу документів, прогнозування судових рішень, моделювання правових сценаріїв, забезпечення юридичного комплаєнсу у будь-яких сферах та автоматизованих правових консультацій, які не потребують глибокої залученості юристів. Вже сьогодні платформи на кшталт Lexlink та Perjury можуть надавати можливості ML для автоматичного аналізу юридичної документації. Це робить юридичну практику ефективною та передбачуваною. 

Освіта

Машинне навчання дедалі активніше використовується в освіті, допомагаючи персоналізувати навчання, роботизувати операції та завдання, моніторити успішність учнів та ефективність освітнього процесу загалом. Засоби ML дають змогу не тільки виявляти плагіат у наукових роботах, а й виявляти контент, написаний за допомогою інших засобів ШІ. Тим часом цифрові освітні платформи на кшталт Duolingo та Cognii впроваджують інструменти машинного навчання для персоналізації освіти та створення повноцінних віртуальних ботів-наставників.

Страхування

Алгоритми ML – це ідеальні інструменти для ризик-менеджменту. Вони надають страховій індустрії нові можливості андеррайтингу, фрод-моніторингу, управління ризиками, обробки заяв та персоналізації сервісу для клієнтів. Крім того, машинне навчання допоможе автоматизувати галузь. Чимало процесів в цій сфері можна роботизувати: від обробки претензій до припинення чи продовження полісів. За прогнозами McKinsey, вже до 2025 року автоматизація зачепить до 25% сектору страхування. Галузь InsurTech зростає дуже швидко, і стартапи на кшталт Vlot, TrustLayer та Anorak пропонують можливості ML для страхування вже сьогодні. 

Актуальні та майбутні тренди машинного навчання

Сьогодні ми спостерігаємо лише перші кроки у прикладному застосуванні машинного навчання та ШІ. Хто знає, які тренди машинного навчання стануть визначальними вже завтра? Спробуємо визначити найголовніші. 

Автоматизація машинного навчання (AutoML)

Роками машинне навчання залишалось сферою з дуже високим порогом входу: створювати та налаштовувати моделі ML могли лише фахівці з просунутими навичками програмування та Data Science. Автоматизоване машинне навчення (AutoML) робить цю технологію більш доступною: воно дозволяє автоматизувати найскладніші завдання розробки ML. Користувачі отримують змогу налагодити модель для практично будь-якої проблеми, незалежно від своїх навичок у сфері обробки та аналізу даних. 

Це означає, що в майбутньому розробники чи користувачі з бізнес-сегменту зможуть користуватися готовими рішеннями ML під будь-які потреби: комп’ютерний зір, прогнозування попиту, інтелектуальний пошук, моделювання фізичних процесів тощо.

Глибоке навчання (Deep Learning)

Алгоритми глибокого навчання є підмножиною машинного навчання, але у прикладних завданнях їх все частіше розглядають як окремий повноцінний напрямок розвитку ШІ. Глибоке навчання базується на штучних нейронних мережах – алгоритмічних структурах, що імітують механізми людського абстрактного мислення. Саме на технологіях глибокого навчання побудовані великі мовні моделі та генеративний ШІ. Напрямок Deep Learning розвивається вкрай швидко: це просунутий комп’ютерний зір, системи розпізнавання натуральної мови тощо. Сучасні моделі нейромереж вже можуть демонструвати у певних галузях результати, порівняні з людськими, чи навіть перевершувати їх. 

Великі дані та їх обробка в реальному часі

Машинне навчання є невіддільною частиною сфери Data Science, що націлена на збір, структуризацію та обробку великих даних (Big Data). Це набори даних, що мають три ключових характеристики: 

• величезний обсяг (терабайти, петабайти, екзабайти даних);

• різноманітність (широкий набір даних, що може містити текст, зображення, аудіо та відео тощо);

• Швидкість (дані генеруються, збираються та обробляються у дуже високих темпах);

Сучасні алгоритми ML дозволяють робити те, що раніше було неможливим: обробляти Big Data в реальному часі. Можна очікувати, що така обробка надасть бізнесу та організаціям безліч нових можливостей, а самі алгоритми завдяки неспинному потоку даних будуть стрімко еволюціонувати.

Етика та прозорість

Стрімкий розвиток ШІ – це не лише технічна проблема. Важливо також врахувати усі ризики, пов’язані зі штучним інтелектом, та соціальні зрушення, до яких він може призвести. Безконтрольне застосування алгоритмів ML може призвести до непередбачуваних наслідків: від необмеженого поширення дезінформації, до колапсу на глобальному ринку праці. 

Тож найближчими роками світова спільнота буде працювати над механізмами правового та технологічного обмеження технологій ШІ, аби зробити їх використання етичним та безпечним. Імовірно ми побачимо впровадження нових підходів для технічного контролю генеративного ШІ, таких як  RAG (Retrieval Augmented Generation). 

Квантові обчислення

Сучасна наука впритул наблизилась до розв'язання фундаментальних проблем створення комп’ютерів, побудованих на принципах квантової механіки. Такі пристрої нададуть технологіям ШІ та машинного навчання новий імпульс до розвитку, адже будуть набагато потужнішими та ефективнішими за сучасну електроніку. Експерти McKinsey прогнозують, що вже до 2035 року галузь квантових обчислень може глобально створити додаткову економічну цінність в $1,3 трлн.

Фахівці з навичками у Data Science та програмуванні моделей ML можуть опанувати базові квантові алгоритми вже сьогодні. Уся галузь диджиталу має готуватися до настання квантової доби просто зараз.

Федеративне навчання (Federated Learning)

Одна з найбільших пересторог щодо використання ШІ та машинного навчання стосується безпеки персональних даних, що потрапляють на обробку моделями ML. Інноваційний підхід федеративного навчання дозволяє розв'язати цю проблему: в його межах модель ML навчається не в хмарі чи на центральному сервері, а на локальних пристроях, таких як комп’ютер чи смартфон користувача. Так користувач отримує повний контроль над своїми конфіденційними даними, а вендори рішень ШІ можуть розвантажити свої обчислювальні потужності для більш пріоритетних завдань. Розвиток федеративного навчання безпосередньо пов'язаний з масштабуванням обчислювальних потужностей гаджетів та розвитком AutoML. 

Інтерпретованість та пояснювальні моделі

Один з головних викликів впровадження технологій ШІ полягає в тому, аби зробити їх роботу більш зрозумілою та прозорою для кожного користувача. Інтерпретованість (Interpretability) моделі ML передбачає, що користувач може зрозуміти її логіку ухвалення рішень. Це важливо як з погляду довіри до технології, так і з огляду на необхідність контролю її роботи. 

Важливу роль в інтерпретованості відіграють пояснювальні моделі ШІ (Explainable AI, XAI). Вони допомагають описати принцип роботи моделі, визначити її вплив та можливі обмеження. Не можна допустити, аби ШІ працював за принципом “чорної скриньки” і ухвалював рішення, які не може зрозуміти людина.

Багатозадачне навчання

Традиційний підхід до машинного навчання передбачає, що модель навчається виконувати різні завдання по черзі. Однак набагато кращі результати демонструє багатозадачне навчання, коли модель навчається справлятися з декількома завданнями одночасно. Наприклад, вчиться розпізнавати об’єкти на зображеннях і водночас класифікувати різні тексти, використовуючи усю суму здобутого досвіду в обох активностях. Розвиток багатозадачного навчання імовірно буде одним з головних трендів подальшої еволюції ML. 

Розробка рішень на базі машинного навчання з WEZOM

Наша команда чудово розуміє ключові тренди машинного навчання, адже уважно слідкує за розвитком цієї технології та використовує її на практиці – при створенні диджитал-рішень для виробництва, eCommerce, ритейлу, логістики тощо. 

В одному з наших нещодавніх проєктів ми реалізували сервісну платформу на базі ШІ для провідного виробника кліматичної техніки – компанії Cooper&Hunter. Впровадження інструментів ML для розпізнавання природної мови в IP-телефонію компанії дозволило частково автоматизувати обробку звернень клієнтів до техпідтримки, покращити якість сервісу та заощадити менеджерам Cooper&Hunter до 27% робочого часу, що раніше був присвячений обробці заявок. 

Тож якщо вас цікавлять можливості застосування машинного навчання у бізнесі, ви опинилися на правильній сторінці. Звертайтеся по консультацію до наших фахівців просто зараз – вони радо поділяться досвідом та запропонують практичні рішення для вашого проєкту. 

Майбутнє машинного навчання

Розвиток технологій машинного та глибокого навчання ледь розпочався – ми спостерігаємо лише перші кроки на шляху їх масового впровадження у всі сфери життя. Однак вже сьогодні інструменти ML чинять величезний вплив на реальний сектор економіки та дають безліч нових можливостей: аналітика Big Data, комп'ютерний зір, різноманітні предиктивні моделі, генеративний ШІ тощо.

Найближчими роками алгоритми ШІ охоплять нові галузі: від сільського господарства до  освіти та юридичної практики. Визначальними імовірно стануть такі тренди в машинному навчанні як квантові обчислення, федеративне навчання, пояснювальні моделі тощо. Водночас світова спільнота має відповісти на нові виклики, пов’язані з ШІ – зробити його використання прозорим, безпечним та етичним. 

FAQ

В яких індустріях поширене застосування машинного навчання?

За даними Statista на 2024 рік, найбільші частки ринку рішень машинного навчання сьогодні припадає на промисловість (18,8%), фінансовий сектор (15,4%), сферу охорони здоров’я (12,2%), рішення для транспорту та логістики (10,6%) та сектор безпеки (10,1%). 

Які майбутні тренди машинного навчання?

Найближчими роками інструменти машинного навчання будуть стрімко поширюватись у нових індустріях: сільське господарство, девелопмент, юридична практика, освіта, страхування, ВПК тощо. Будувати прогнози трендів машинного навчання складно, однак імовірно вони будуть фокусуватись навколо квантових обчислень, нових методів навчання алгоритмів та пояснювальних моделей ШІ.