Тема номера

Качество данных: от стратегии к практике

Данные — топливо для систем искусственного интеллекта, сырье для аналитических алгоритмов и основа для систем автоматизации бизнес-процессов. Однако наивно ожидать, что данные изначально будут чистыми и пригодными для обработки, а если исходные данные некорректны, то и результаты будут соответствующими. Что можно сделать для устранения дефектов в данных? Как определить, что следует исправить, а что нет? Как узнать, когда надо устранить проблему, а когда лучше ничего не трогать? Иначе говоря: как управлять качеством данных?

Реструктуризация нормативно-справочной информации

Без выполнения работ по нормативно-справочной информации нельзя обеспечить эффективную трансформацию материально-технического обеспечения компании, снизить запасы, сократить неликвиды и увеличить оборачиваемость ресурсов. Тиражируемая система для нормализации основных данных KPMG Normalization System for Master Data позволяет адаптироваться к используемым на предприятиях программным платформам и системам ERP, учитывать особенности организации бизнеса и ускорить нормализацию за счет исключения рутинных операций.

Edge AI: контроль производственных установок

Для повышения эффективности технологических и производственных процессов сегодня все чаще используется подход Edge AI, обеспечивающий устойчивость к кибератакам и быстродействие при относительно небольших трудозатратах на программирование.

Обеспечение безопасности систем машинного обучения

Ажиотаж вокруг машинного обучения приводит к росту его популярности, однако внедрение соответствующих систем без должного понимания принципов их действия сопряжено с систематическими рисками, которые нужно учитывать еще на этапе разработки систем машинного обучения.

Интернет вещей: автоматизированный анализ прошивок

Прошивки устройств Интернета вещей могут содержать скрытые от пользователей уязвимости и вредоносный код, в связи с чем анализ встроенного ПО становится неотложным и критичным направлением исследований, однако пока еще нет какого-либо систематического способа доступа ко всему многообразию применяемого в таких устройствах микропрограммного обеспечения.

Безопасность приложений Интернета вещей

Обеспечение безопасности Интернета вещей — сложная задача, требующая решения в условиях многообразия устройств, разнородности сетевых протоколов, ограниченности ресурсов и ненадежности самих устройств. Дополнительные сложности привносит разнообразие приложений для работы с устройствами Интернета вещей.

Квантовые вычисления: от науки к приложениям

За счет таких явлений, как квантовая суперпозиция и квантовая запутанность, квантовые вычислительные устройства могут быть эффективнее классических при решении ряда сложных задач.

Гибридный подход к решению задач на квантовых компьютерах

В ближайшее десятилетие квантовые системы будут усовершенствованы по качеству, количеству и связности кубитов, что позволит сократить время выполнения алгоритмов, а сегодня гибридизация квантовых и классических алгоритмов — один из возможных способов решения практических задач на уже существующих квантовых системах.

Практические квантовые вычисления

Квантовые компьютеры сулят грандиозные прорывы, значимые для всего общества. Ожидается, что квантовые процессы помогут произвести революцию в технологиях продления жизни, разработке лекарственных препаратов, создании новых материалов и пр., но есть также мнение, что квантовые компьютеры бесполезны. Каково текущее состояние систем D-Wave и в каком направлении компания рассчитывает двигаться для построения практически полезных квантовых компьютеров?

Игнорировать, рефакторизовать или переписать?

Разработчики вынуждены постоянно принимать решение о том, что делать с проблемным кодом: переписать целиком, частично переделать или проигнорировать недоработки. Есть немало рекомендаций по решению этого вопроса в случае небольших недоработок, но когда речь идет о крупном проекте, решение принять сложнее. Какие факторы следует учесть при выборе?