Применение методов исследования данных в процессах разработки ПО позволяет выиграть в конкурентной борьбе. Например, в программной инженерии получила распространение методика измерения характеристик программного обеспечения, однако без средств автоматизации невозможно разобраться в огромных массивах получаемых с помощью этой методики данных и учесть все их взаимозависимости.
Технологии машинного обучения открывают новые перспективы для развития Интернета вещей, однако несут с собой и новые угрозы: создание индивидуальных образцов вредоносного ПО, формирование фейковых событий, появление цифровых двойников реальных законопослушных пользователей и пр. Интернет вещей стал лакомой добычей хакеров и источником новых угроз. Как в таких условиях минимизировать риски потери надежности систем Интернета вещей и какие использовать стандарты обеспечения безопасности?
Решения RPA будут в ближайшие несколько лет все шире применяться в приложениях, предусматривающих большой объем рутинной работы с данными для поддержки основных бизнес-процессов, а также сбор информации из внешних, унаследованных или функционально ограниченных систем. Вместе с тем в технологии RPA нет волшебства — речь идет лишь о еще одном способе автоматизации.
Обеспечение при разработке операционной системы реального времени JetOS и программной реализации библиотеки OpenGL SC требований сертификации по стандарту DO-178C позволит применять данную систему в современной отечественной авионике гражданских воздушных судов. Это решит проблему импортозамещения, технологической независимости, кибербезопасности авиационных систем и сведет к минимуму риски несанкционированного вмешательства в работу авионики.