Top 10 Technology Trends of 2018topjankari.com

Top 10 Technology Trends of 2018

Top 10 Technology Trends of 2018.

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2017 इंटेलिजेंस का वर्ष बन गया: तकनीकी उपलब्धियों के अग्रिम ने व्यापक प्रभाव क्षितिज और बहुत ही आशाजनक व्यावसायिक संभावनाओं के साथ रोमांचक और अप्रत्याशित रुझानों को जन्म दिया है। इस साल हम हर तकनीकी दिशा में कठोर घातीय परिवर्तन की उम्मीद करते हैं। मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धि पूरे उद्योगों को बदल देगी, वर्चुअल हेल्पर्स के लिए रास्ता बना रही है और ऑटोमेशन के लिए असंख्य मामलों का कारण बन जाएगी। चीजों का इंटरनेट (आईओटी) अधिक बुद्धिमान हो जाएगा, स्मार्ट घरों और स्मार्ट शहरों के लिए एक बड़ी संभावना को उजागर करेगा। विशिष्ट आदेशों को बदलने वाली प्राकृतिक भाषा के साथ एक अधिक कुशल मानव-मशीन बातचीत स्थापित की जाएगी।

इस लेख में, हम उन आधुनिक रुझानों पर ध्यान केंद्रित करेंगे जो 2017 के अंत तक बाजार में अच्छी तरह से उतरे और 2018 में अपेक्षित प्रमुख सफलताओं पर चर्चा करेंगे।

1. Artificial intelligence will reshape the business strategies

एआई व्यापारिक परिचालनों में भारी बदलाव लाता है, उन्नत उद्योगों और सॉफ्टवेयर की शक्ति के साथ पूरे उद्योगों को दोबारा बदलता है। कुछ कंपनियां अब अपने व्यापार के लिए एआई रणनीतियों को लागू करने के मूल्य को स्वीकार करती हैं, और एआई की ओर एक प्रमुख छलांग चल रही है। 100,000 से अधिक कर्मचारियों वाली बड़ी कंपनियां एआई रणनीतियों को लागू करने की अधिक संभावना रखते हैं, लेकिन उनके लिए, यह प्रक्रिया विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण हो सकती है। 2018 वह वर्ष होगा जब प्रमुख कंपनियां एआई अनुप्रयोगों को उनके सामरिक और संगठनात्मक विकास में शामिल करेंगी। इसके अतिरिक्त, एल्गोरिदम मार्केटप्लेस के लिए एक संभावित संभावना है, जहां इंजीनियरों या कंपनियों द्वारा बनाए गए सर्वोत्तम समाधान संगठनों के व्यक्तिगत उपयोग के लिए साझा, खरीदे और तैनात किए जा सकते हैं।

बहादुर विचार जो विश्वास करने में कठोर थे, वास्तविक बन रहे हैं। मशीन लर्निंग और एआई प्रौद्योगिकियों के निरंतर विकास से प्रत्येक व्यवसाय डेटा संचालित हो जाएगा, और हर उद्योग बेहतर होगा। प्रोटोटाइप और विचारों पर पृष्ठभूमि के वर्षों के बाद, नए समाधान लुभावनी होंगे। रोगियों, कम्प्यूटेशनल दवा की खोज, और जेनेटिक्स शोध के लिए आभासी सहायता दवा में अद्भुत उपयोग मामलों की एक झलक देते हैं। विभिन्न उद्योगों में स्वचालन, रोबोटेशन और डेटा प्रबंधन के लिए कई और अनुप्रयोग महत्वपूर्ण परिवर्तन लाएंगे। हेल्थकेयर, निर्माण, बैंकिंग, वित्त, विनिर्माण - हर मौजूदा उद्योग को फिर से बदल दिया जाएगा।

2. Blockchain will reveal new opportunities in different industries

हर कोई अब ब्लॉकचैन, एक क्रांतिकारी विकेन्द्रीकृत तकनीक के बारे में बात कर रहा है जो क्रिप्टोकुरियों के लिए डेटा स्टोर और एक्सचेंज करता है। यह लेनदेन और अनुबंध के डिजिटल रजिस्टर के साथ एक वितरित डेटाबेस बनाता है। ब्लॉकचेन ब्लॉक नामक आदेशित रिकॉर्ड्स की एक सतत बढ़ती सूची स्टोर करता है, जिनमें प्रत्येक टाइमस्टैम्प होता है और पिछले ब्लॉक का लिंक होता है। ब्लॉकचैन के पास डिजिटल लेनदेन के क्षेत्र में प्रभावशाली संभावनाएं हैं जो 2018 में नए व्यावसायिक अवसर खोलेंगी।

यह तकनीक विभिन्न अन्य क्षेत्रों में विभिन्न अनुप्रयोगों के साथ कई नई संभावनाएं भी सामने लाती है। इंटरनेट पर सामाजिक जिम्मेदारी और सुरक्षा की बढ़ती भूमिका के कारण, ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकियां तेजी से प्रासंगिक हो रही हैं। ब्लॉकचेन का उपयोग कर एक प्रणाली में, किसी भी डिजिटल लेनदेन को बनाना लगभग असंभव है, इसलिए इस तरह की प्रणालियों की विश्वसनीयता निश्चित रूप से मजबूत होगी। यह दृष्टिकोण उद्यमों और स्टार्टअप में विघटनकारी डिजिटल व्यवसाय के लिए मौलिक हो सकता है। कंपनियां, पहले ऑफलाइन ऑपरेटिंग, प्रक्रियाओं को पूरी तरह से डिजिटल वातावरण में अनुवाद करने में सक्षम होंगे।

व्यापार को जोखिम के जोखिम और अवसरों के लिए जिम्मेदार होना चाहिए और विश्लेषण करना चाहिए कि यह तकनीक ग्राहक व्यवहार को कैसे प्रभावित कर सकती है। चूंकि वित्तीय सेवाओं के उद्योग में ब्लॉकचेन के आसपास प्रारंभिक प्रचार धीमा हो जाएगा, हम सरकार, स्वास्थ्य देखभाल, विनिर्माण और अन्य उद्योगों के लिए कई संभावित उपयोग मामलों को देखेंगे। उदाहरण के लिए, ब्लॉकचेन बौद्धिक संपदा प्रबंधन को दृढ़ता से प्रभावित करता है और कॉपीराइट उल्लंघन से सुरक्षा में नई अंतर्दृष्टि खोलता है। ब्लॉकई, पिक्सी, मीडियाचेन और अस्तित्व का सबूत जैसे कुछ वेबसाइट इस उद्देश्य के लिए ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी को लागू करने का इरादा रखते हैं।

3. New approaches to privacy and security are coming

तकनीकी विकास डेटा के महत्व को बढ़ावा देता है, इसलिए हैकिंग तकनीकें और अधिक प्रगतिशील बन जाती हैं। इंटरनेट से जुड़े उपकरणों की संख्या में वृद्धि अधिक डेटा बनाता है लेकिन यह भी अधिक कमजोर और कम संरक्षित बनाता है। आईओटी गैजेट अधिक लोकप्रिय और व्यापक रूप से उपयोग किए जा रहे हैं, फिर भी वे डेटा गोपनीयता के संदर्भ में बेहद असुरक्षित रहते हैं। किसी भी बड़े उद्यम लगातार हैक हमलों के खतरे में हैं, क्योंकि यह 2017 में उबर और वेरिज़ोन के साथ हुआ था।

सौभाग्य से, समाधान प्राप्त करने योग्य हैं, और इस वर्ष हम डेटा संरक्षण सेवाओं में बड़े सुधार देखेंगे। मशीन लर्निंग डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए एक संभाव्य, पूर्वानुमानित दृष्टिकोण स्थापित करने वाली सबसे महत्वपूर्ण सुरक्षा प्रवृत्ति होगी। व्यवहारिक विश्लेषण जैसी तकनीकों को लागू करने से स्थिर सुरक्षात्मक प्रणालियों को बाधित करने में सक्षम हमले का पता लगाना और रोकना सक्षम हो जाता है। ब्लॉकचेन ने ज़ीरो नॉलेज प्रूफ नामक एक नई तकनीक पर हमारा ध्यान लाया जो 2018 में आगे बढ़ेगा जो लेनदेन को सक्षम करेगा जो गणित का उपयोग कर उपयोगकर्ताओं की गोपनीयता को सुरक्षित रखेगा। सुरक्षा के लिए एक और नया दृष्टिकोण कार्टा (निरंतर अनुकूली जोखिम और विश्वास मूल्यांकन) के रूप में जाना जाता है। यह संभावित जोखिमों और ट्रस्ट की डिग्री के निरंतर मूल्यांकन पर आधारित है, जो हर स्थिति में अनुकूल है। यह सभी व्यावसायिक प्रतिभागियों पर लागू होता है: कंपनी के डेवलपर्स से भागीदारों तक। यद्यपि हमारी सुरक्षा अभी भी कमजोर है, वहीं ऐसे समाधान हैं जो हमारे जीवन में बेहतर गोपनीयता ला सकते हैं।

4. The Internet of Things will become intelligent

बुद्धिमान चीजें रोजमर्रा के उपकरण हैं जो लोगों और पर्यावरण के साथ बेहतर बातचीत करने में सक्षम हैं। ये चीजें मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना अनियंत्रित असली दुनिया की स्थितियों में या तो अर्ध-स्वायत्त या स्वायत्त रूप से संचालित होती हैं।

बुद्धिमान चीजें कई सालों से स्पॉटलाइट में रही हैं, और 2018 में निरंतर विस्तार और वृद्धि के साथ वे एक और वैश्विक प्रवृत्ति को प्रभावित करेंगे - चीजों का इंटरनेट।

सहयोगी बुद्धिमान चीजों का एक नेटवर्क बनाया जाएगा जहां कई डिवाइस आईओटी को अपनी पूरी क्षमता में विकसित करने के साथ मिलकर काम करेंगे। वैश्विक वेब से कनेक्ट और वायर्ड और वायरलेस संचार चैनलों के माध्यम से संयुक्त, चीजें मानव-मशीन बातचीत में एक प्रमुख बदलाव को चलाने वाली एक बड़ी एकीकृत प्रणाली में बदल जाएंगी। चीजों के इंटरनेट के साथ कृत्रिम बुद्धि का संलयन स्मार्ट घरों और शहरों को बनाने के लिए नई अद्भुत प्रौद्योगिकियों को लाता है।

5. Deep learning will be faster and data collection better

आजकल, गहरी शिक्षा डेटा संग्रह और गणना की जटिलता से जुड़ी कुछ चुनौतियों का सामना करती है। हार्डवेयर में नवाचार अब गहरे सीखने के प्रयोगों को गति देने के लिए विकसित किए जा रहे हैं, उदाहरण के लिए बड़ी संख्या में कोर और वास्तुकला के एक अलग रूप के साथ नए जीपीयू। जीई रिसर्च में एक वरिष्ठ सूचना वैज्ञानिक मार्क एडगर के मुताबिक, गहरे प्रशिक्षण से अगले 3-5 सालों में कई महीनों से सॉफ्टवेयर समाधानों के विकास के समय कई दिनों तक कम हो जाएंगे। यह कार्यात्मक विशेषताओं में सुधार करेगा, उत्पादकता में वृद्धि करेगा, और उत्पाद लागत को कम करेगा।

वर्तमान में, अधिकांश बड़ी कंपनियों को डेटा संग्रह और व्यापार प्रभावशीलता पर इसके प्रभाव के महत्व का एहसास है। आने वाले वर्ष में, कंपनियां और भी डेटा का उपयोग शुरू कर देंगे, और सफलता अलग डेटा को गठबंधन करने की क्षमता पर निर्भर करेगी। 2018 में, कंपनियां सीआरएम, टिकट सिस्टम, बीएमपी और डीएमपी, साथ ही साथ omnichannel प्लेटफॉर्म के माध्यम से ग्राहक डेटा एकत्र करेंगे। लिडार जैसे विशेष सेंसर पर डेटा इकट्ठा करने की लोकप्रियता भी बढ़ रही है। मौजूदा सिस्टम को सभी प्रकार के क्लाइंट डेटा के साथ एक ही सूचना पूल में एकीकृत करना निश्चित रूप से प्रवृत्ति पर होगा। स्टार्टअप डेटा एकत्र करने और उपयोग करने के लिए नई विधियां बनाना जारी रखेगा, जिससे लागत कम हो जाएगी।

6. AI will refine auto constructing and tuning of models

चूंकि Google ने पिछले साल ऑटोएमएल लॉन्च किया था, इसलिए मॉडलों के निर्माण और ट्यूनिंग की प्रक्रिया में तेजी लाने के लिए एआई टूल्स का उपयोग तेजी से लोकप्रियता प्राप्त कर रहा है। एआई विकास के लिए यह नया दृष्टिकोण मशीन सीखने के मॉडल के डिजाइन को स्वचालित करने की अनुमति देता है और मानव इनपुट के बिना मॉडल के निर्माण को सक्षम बनाता है जिसमें एक एआई दूसरे के वास्तुकार बन जाता है।

इस साल, विशेषज्ञों को वाणिज्यिक ऑटोएमएल पैकेज की लोकप्रियता में वृद्धि और ऑटो मशीन के बड़े मशीन सीखने के प्लेटफार्मों में एकीकरण की उम्मीद है।

ऑटोएमएल के बाद, नासानेट नामक एक कंप्यूटर दृष्टि एल्गोरिदम वास्तविक समय में वीडियो स्ट्रीम में वस्तुओं को पहचानने के लिए बनाया गया था। ऑटोएमएल के साथ लागू नासानेट पर "सुदृढ़ीकरण सीखने" मानव इनपुट की आवश्यकता वाले एल्गोरिदम की तुलना में बेहतर परिणामों को दिखाए बिना मॉडल को प्रशिक्षित कर सकता है।

इन घटनाओं ने मशीन सीखने के लिए क्षितिज को व्यापक रूप से विस्तृत किया है और अगले वर्षों में मॉडल निर्माण के दृष्टिकोण को पूरी तरह से दोबारा बदल देगा।

7. The CDO role will grow extensively

मुख्य डेटा अधिकारी (सीडीओ) और अन्य वरिष्ठ डेटा पेशेवर डेटा प्रबंधन के दृष्टिकोण को बदलने वाले बड़े संगठनों के शीर्ष प्रबंधन में अधिक शामिल हो रहे हैं। सीडीओ नवाचार और भेदभाव के पीछे चालक दल हैं: वे मौजूदा व्यापार मॉडल में क्रांतिकारी बदलाव करते हैं, लक्षित दर्शकों के साथ कॉर्पोरेट संचार में सुधार करते हैं, और व्यापार प्रदर्शन में सुधार के लिए नए अवसर तलाशते हैं। हालांकि यह स्थिति काफी नई है, लेकिन यह मुख्यधारा हो रही है। गार्टनर के अनुसार, 201 9 तक सीडीओ पदों का 90% बड़े संगठनों में उपस्थित होगा, लेकिन उनमें से केवल आधा वास्तव में सफल होगा। मजबूत व्यक्तिगत गुण, जिम्मेदारियों और संभावित बाधाओं को समझना सफलता प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण माना जाता है, फिर भी पूर्ण सीडीओ की संभावना को अनलॉक करने के लिए एक और महत्वपूर्ण कदम है। फर्मों को आईटी विभाग को अलग से "आई" और "टी" में बांटने पर विचार करना चाहिए, और सीडीओ को सूचना प्रबंधन के लिए जिम्मेदार नए समूह में नेतृत्व करना चाहिए।

8. The debates on ethics will flare up

चूंकि एआई उद्योग रोजमर्रा की जिंदगी में विभिन्न कार्यों और कार्यों को करने में महत्वपूर्ण प्रगति करता है, नैतिकता, जिम्मेदारियों और मानव जुड़ाव के संबंध में प्रश्न उठाए जाते हैं। अगर कोई कृत्रिम बुद्धि इकाई अवैध कार्य करती है तो दोषी कौन होगा? क्या एआई बॉट को किसी भी नियम की आवश्यकता है? क्या वे सभी मानव नौकरियों को संभालने में सक्षम होंगे?

पहले दो प्रश्न मानते हैं कि एक दिन एक बॉट कानूनी रूप से एक व्यक्ति के रूप में पहचाना जाएगा और जिम्मेदारी ले सकता है या अपने कार्यों के लिए दंडित किया जा सकता है। यद्यपि यह परिप्रेक्ष्य अभी भी वर्षों से दूर है, नैतिकता के आसपास बहस पहले से ही गर्म हो रही है। विभिन्न संभावनाओं को ध्यान में रखते हुए, वैज्ञानिक बॉट के अधिकारों और जिम्मेदारियों के बारे में समझौता करने की कोशिश कर रहे हैं।

हालांकि, संभावना है कि रोबोट सभी कार्यस्थलों को ले जाएगा वास्तव में शून्य के करीब है। बेशक, एआई उद्योग बेहद तेजी से विकास कर रहा है, लेकिन यह अभी भी अपने बचपन में काफी ज्यादा है। 2018 इस सवाल के आसपास प्रचार करने का वादा करता है। एक बार जब हम इस विषय में गहराई से गोता लगाते हैं, तो समझें कि एआई के साथ कैसे बातचीत करें, और इसका इस्तेमाल कैसे करें, रोबोटों के बारे में मिथक निश्चित रूप से दूर हो जाएगा।

9. No more specific commands: growing of NLP

ग्राहक सेवा में चैटबॉट का उपयोग आउटगोइंग वर्ष के प्रमुख रुझानों में से एक बन गया। 2018 में आवेदनों को हमारे भाषण की छोटी बारीकियों को पहचानने की क्षमता की आवश्यकता होगी। उपयोगकर्ता पूछने के "सही" तरीके के बारे में सोचने के बिना प्रश्न पूछकर और अपनी प्राकृतिक भाषा में आदेश देकर अपने सॉफ़्टवेयर से प्रतिक्रिया प्राप्त करना चाहते हैं। एनएलपी का विकास और कंप्यूटर कार्यक्रमों में इसका एकीकरण 2018 साल की सबसे रोमांचक चुनौतियों में से एक होगा। हमारे पास इस बारे में उच्च उम्मीद है।

मानव के लिए एक साधारण कार्य के रूप में क्या लगता है - भाषण, भावनात्मक रंग, और दोहरा अर्थ के स्वर को समझने के लिए - विशिष्ट आदेशों की भाषा को समझने के आदी कंप्यूटर के लिए एक कठिन कार्य हो सकता है। इन जटिल एल्गोरिदम को भविष्यवाणियों और गणनाओं के कई चरणों की आवश्यकता होती है, जो सभी क्लाउड में विभाजित होते हैं। एनएलपी की मदद से, लोग अधिक प्रश्न पूछने, अपरिपक्व उत्तरों प्राप्त करने और उनकी समस्याओं पर बेहतर अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम होंगे |

10. Self-teaching AI will be more confident without the human data

पहली कृत्रिम बुद्धि के आविष्कार के बाद से, इस क्षेत्र में भविष्य की उम्मीद से तेज़ी से पहुंचती है। विशेषज्ञों का अनुमान था कि एआई 2027 तक गो गेम में इंसानों को हरा देगा। लेकिन 10 साल पहले यह हुआ - 2017 में। एल्गोरिदम अल्फागो शून्य के लिए मानव जाति के इतिहास में सर्वश्रेष्ठ गो खिलाड़ी बनने में केवल 40 दिन लगे। यह मानव खिलाड़ियों के लिए असंभव किसी भी मानव डेटा और विकसित रणनीतियों के इनपुट के बिना खुद को पढ़ा रहा था।

अगले वर्ष एक विकसित, आत्म-सिखाए गए कृत्रिम बुद्धि के निर्माण की दौड़ केवल जारी रहेगी। हम कई मानव दिनचर्या को हल करने में एआई की सफलता की उम्मीद करते हैं: निर्णय लेने, व्यवसायों और वैज्ञानिक मॉडल विकसित करना, वस्तुओं की पहचान, भावनाओं और भाषणों, और ग्राहक अनुभव को पुनर्निर्मित करना। साथ ही, हम उम्मीद करते हैं कि एआई इन कार्यों से लोगों के मुकाबले बेहतर, तेज़ और सस्ता सामना कर पाएगा। आत्म-शिक्षा के लिए एल्गोरिदम की क्षमता हमें मानव जीवन के कई क्षेत्रों में एआई को लागू करने के करीब लाती है।

 

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