Технологические контуры 6G определяются не столько повышенной пропускной способностью каналов связи, сколько новыми методами оптимального управления широкими потоками данных. Требуется изменить наборы протоколов для перехода с клиент-серверной архитектуры на пиринговую, а также разработать системы децентрализованного хранения данных. Однако и этого недостаточно. Разработчики 6G ставят передо собой амбициозные задачи по децентрализации, пытаясь контролировать все сферы ИТ.
Вопрос поступления в вуз рано или поздно касается почти каждой российской семьи. Как сделать правильный выбор и чем университеты могут помочь своим потенциальным абитуриентам? Цифровой след, проанализированный с использованием методов больших данных, расскажет об интересах школьников и поможет в их профориентации, а в дальнейшем — в получении более качественного образования.
На фоне активного развертывания коммерческих сетей 5G мировое научно-инженерное сообщество уже рассматривает идеи реализации систем следующего, шестого поколения. Для 6G предполагается разработать распределенную, децентрализованную интеллектуальную сеть нового поколения. Однако нынешние схемы предоставления приложений основаны на централизованной сервисной архитектуре, а идеи повсеместных периферийных вычислений и децентрализованных технологий на основе искусственного интеллекта пока не получили реального воплощения.
Интеллектуальные системы, работающие на основе алгоритмов машинного обучения, требуют больших объемов размеченных данных. Используя фактические сведения справочного характера, можно восполнять нехватку размеченных данных для обучения алгоритмов, причем для многих практических применений удобно организовывать справочные сведения в форме графа знаний. Объединение сведений из графов знаний с обучающими выборками позволяет существенно улучшить результативность работы алгоритмов машинного обучения, в том числе используемых в системах предоставления рекомендаций и анализа структуры сообществ. Графы знаний позволяют не только повысить точность работы таких систем, но и обеспечить объяснимость получаемых результатов.
Чат-боты, голосовые помощники, виртуальные ассистенты активно применяются сегодня при организации сервисного обслуживания, однако общение с чат-ботом, не обеспечивающее решения вопроса, чревато потерей клиента, который уйдет к компании, виртуальный ассистент которой интегрирован с ее бизнес-процессами и формирует решение, опираясь на ее цифровые активы, системы прогнозной аналитики, ИИ и знания человека-оператора.