Файл: Отчет лабораторный практикум Экосистема сбер по дисциплине Цифровая экономика фио студента Бойко Елена Андреевна.docx

Скачать файл
Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Отчеты по практике

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 25.04.2024

Просмотров: 25

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.



Негосударственное образовательное

частное учреждение высшего образования

«Московский финансово-промышленный университет «Синергия»

Кафедра Экономической теории и мировой экономики

ОТЧЕТ

Лабораторный практикум № 3. Экосистема СБЕР

по дисциплине «Цифровая экономика»


ФИО студента
Бойко Елена Андреевна

Направление подготовки
Графический дизайн

Группа
ДБД-201


Москва 2022

Задания 1. Выберите из предложенного списка четыре «сквозные» технологии.

 большие данные;

 квантовые технологии;

 компоненты робототехники и сенсорика компоненты робототехники и сенсорика;

 нейротехнологии и искусственный интеллект;

 новые производственные технологии;

 промышленный интернет;

 системы распределенного реестра;

 технологии беспроводной связи;

 технологии виртуальной и дополненной реальностей.

Нейротехнологии и искусственный интеллект:

Искусственный интеллект (ИИ) – способность систем правильно интерпретировать информацию, обучать ее, использовать полученное знание для осуществления целей, включая самостоятельную.

Нейротехнологии – Технологии, которые помогают или помогают понимать мозговую работу, мышление, высшая нервная деятельность, включая технологии, направленные на усиление, улучшение мозговой работы и психическую деятельность.

Промышленный интернет:

Промы́шленный Интерне́т веще́й (англ. Industrial Internet of Things, IIoT) — Она является системой объединенных компьютерных сетей и подключенных к ним промышленных производственных площадок с встроенными датчиками и программами сбора и обмена данными, с возможностью автоматического контроля и автоматического управления без участия персонала.

Технологии виртуальной и дополненной реальностей:

Технология виртуальной реальности (virtual reality, VR) — Это комплексная технология, которая позволяет погружать человека в виртуальный мир с помощью специальных устройств VR-шлемов. Виртуальная реальность обеспечивает полную погружение пользователя в окружающую среду и естественное реагирование на его поступки.

Дополненная реальность (Augmented Reality, AR) – Это технология, которая позволяет компьютеру или другому устройству дополнить окружающий мир цифровым объектом. AR уже довольно давно применяется в производстве кино и телевидения – так называемая компьютерная графика является одним из вариантов для создания дополнительных реальных действий.

Системы распределенного реестра:


Система распределенного реестра – это база цифровых транзакций, записей о событиях, содержащих критически важную управленческую, юридическую, финансовую и иную информацию, которые хранятся, одновременно создаются и обновляются на всех носителях у всех участников реестра на основе заданных алгоритмов, обеспечивающих ее тождественность у всех пользователей реестра.

Задание 2. Сравните выбранные технологии по следующим параметрам «драйверы развития – барьеры развития - положительные эффекты – негативные эффекты – область (области) применения – конкретный пример использования (кейс)». Результат представьте в табличной форме.

Название

Драйверы развития
Барьеры развития
Положительные эффекты
Негативные эффекты
Область (области) применения
Конкретный пример использования (кейс)».

Нейротехнологии и искусственный интеллект
1.Развитие роботизированных сервисов с помощью ИИ и избавление от человеческого фактора и освобождения человека от монотонной работы путем автоматического создания программного обеспечения.
2.Расширение вычислительных и функциональных возможностей программных продуктов.
3.Новые методы машинного обучения, которые ускоряют разработку и реализацию решений в области ИИ в условиях ограниченного количества данных
4.Повсеместное применение ИИ.
Основными драйверами рынка искусственного интеллекта являются:
1.Увеличение объема данных для анализа и повышение доступности данных надлежащего качества.
2.Развитие вычислительной архитектуры следующего поколения.
3.Развитие перспективных методов анализа данных.
Барьерами для развития искусственного интеллекта в России являются: низкий уровень использования ИИ в компаниях; низкий уровень использования технологий ИИ в сфере здравоохранения; низкий уровень доступности медицинских данных, необходимых для работы с ИИ; низкая доступность качественного образования; слабые качество и доступность государственных услуг для жителей и компаний; низкая интенсивность научных исследований в сфере ИИ; дефицит современных программ подготовки специалистов в сфере ИИ; недостаточный уровень развития отечественных высокоскоростных энергоэффективных микропроцессоров, оптимальных для задач ИИ; недостаточная обеспеченность ЦОДов коллективного или индивидуального использования под выполнение задач ИИ; отсутствие нормативных условий для доступа к данным и отсутствие полноценной системы нормативно-технического регулирования в области ИИ.
1.Отсутствие человеческой ошибки
Вот почему распространение искусственного интеллекта в различных областях резко возросло. Когда вы можете полностью исключить человеческие ошибки, вы получите точные результаты. Уловка в том, чтобы правильно программировать. Машины принимают точные решения на основе предыдущей информации, которую они собирают с течением времени при применении определенных наборов алгоритмов. Таким образом, происходит снижение ошибки и повышение точности. Например, Google недавно поделился в своем блоге AI о методе машинного обучения, который поможет предсказывать погоду. Google будет называть это « прогноз погоды », который предсказывает нулевую погоду на шесть часов раньше времени. Google считает, что, используя меньше данных и простую методологию, они могут более точно предсказывать погоду, особенно в случае таких явлений, как грозы или явления, связанные с осадками.
2.Нулевые риски
Использование машин в задачах, которые могут представлять опасность для человека, может хорошо окупиться. Например, позволяя машинам справляться со стихийными бедствиями, можно быстрее выздороветь и снизить нагрузку на человеческие команды. Эта идея воодушевлена инициативой Google и Гарварда по разработке системы искусственного интеллекта, которая может предсказывать места подземных толчков землетрясения. После изучения более 131 000 землетрясений и афтершоков ученые протестировали эту нейронную сеть на 30 000 событий. По сравнению с традиционными методами, он показал большую точность в определении мест афтершоков.
3.Круглосуточная доступность
Очевидно, что машины не устают. Машины могут работать бесконечно, без перерывов, и им даже не надоедает повторять одно и то же, в отличие от человека.
В ноябре прошлого года Google анонсировал контактный центр AI для предприятий, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов. Это классический пример системы телефонной линии с поддержкой искусственного интеллекта, позволяющей предприятиям постоянно реагировать на запросы и проблемы клиентов и решать их в приоритетном порядке для повышения качества обслуживания клиентов. Точно так же Amazon Lex, чат-бот, разработанный для колл-центра Amazon, способен вести интеллектуальные беседы по человеческим запросам. Он использует ту же технологию, что и Amazon Alexa, то есть

 

распознает намерения звонящего, задает соответствующие дополнительные вопросы и дает ответы. Эти чат-боты доступны круглосуточно, обслуживая клиентов по всему миру и легко меняют часовые пояса.
4.У машин ИИ нет эмоций
У машин нет эмоций ну, если вы не Читти, робот, который, честно говоря, сбил меня с толку своей одержимостью главной героиней Саной]. Этот единственный атрибут машин с поддержкой AI может помочь вам более стабильно справляться с жалобами клиентов. Представьте себе, что какая-то функция в вашем программном обеспечении не работает, внезапно причиняя неудобства вашим пользователям. Они обязательно будут собирать билеты, пинговать вашу поддержку в чате и писать электронные письма. Часто люди пытаются «поговорить вживую», вместо того чтобы ждать ответа по электронной почте или тикетов. А теперь представьте, что на принимающей стороне находится человек, который полностью понимает проблемы и изо всех сил пытается решить сотни запросов. В какой-то момент этот человек сломается. Скорее всего, чаты могут пойти наперекосяк с точки зрения чувствительности языка. Однако с системой чата с поддержкой AI такой критической точки не возникает. Клиенты могут отправлять любое количество странных запросов, у вашего чат-бота есть заранее подготовленные ответы, которые он будет продолжать показывать в соответствии с его оценкой запроса. Это определенно один из самых безопасных способов справиться с такими сценариями, потому что машины ничего не чувствуют. Они будут анализировать только слова, использованные в запросе, сопоставляя их с предварительно введенной информацией и давать соответствующие ответы.
5.AI-машины могут быстро принимать решения
Использование искусственного интеллекта и других технологий может помочь создавать машины, которые могут принимать решения на основе данных намного быстрее, чем люди. Зачем доверять решениям машины? Просто – он лишен каких-либо эмоций и предвзятых взглядов. Когда человек принимает решение, во многом это обусловлено эмоциями. С другой стороны, машина очень практична и рациональна в своем подходе. Это обеспечивает более точное и ориентированное на результат принятие решений. Например, суперкомпьютер IBM Deep Blue принимает решения, основываясь на всех вероятностях, возможных со стороны противника. Человек не может постичь столько вероятностей за один присест, как машина.
6.Машины с ИИ несут большие затраты
Глядя на сложность, с которой справляется машина с поддержкой ИИ, логично, что инициативы, основанные на ИИ, могут оказаться тяжелыми для карманов. Создание машины, которая может имитировать человеческую логику и рассуждения, требует много ресурсов и времени, что делает его довольно дорогостоящим.
7.Машинам не хватает творчества
Проблема с машинами в том, что они работают как запрограммировано. Хотя искусственный интеллект сделал машины способными учиться со временем, они не могут научиться мыслить нестандартно. Машина всегда будет анализировать ситуацию с точки зрения предварительно введенных данных и прошлого опыта. Машине сложно подойти к делу творчески. Один из классических примеров – отчеты о доходах Forbes. Для написания этих отчетов Forbes использует бота Quil. Эти отчеты представляют собой факты и данные, которые предварительно загружаются в бот. Forrester прогнозирует, что такой контент, управляемый ботами, может заменить 16 процентов рабочих мест в США к 2025 году, но это дискуссионная тема. Проблема с этой статьей, написанной ботами, заключается в том, что в ней отсутствует человеческое отношение, в отличие от других статей Forbes. Творческий подход к объяснению событий и вариантов использования при написании статьи отсутствует, когда это делает машина. Эта аналогия подводит нас к следующему указателю.
8.Машины с ИИ могут убить рабочие места
ИИ заменяет большинство повторяющихся задач ботами. Потребность во вмешательстве человека снижается, поскольку предприятия стремятся к более безошибочной и безопасной работе. Добавьте к этому; машины приносят с собой скорость. Это привело к потере многих рабочих мест, которые когда-то были 

широко распространены. Рабочие роли, такие как простой ввод данных или общение с клиентами в первой точке взаимодействия, то есть поддержка чата, теперь обрабатываются ботами, которые могут делать это более эффективно и круглосуточно. А Т горя-годичное исследование McKinsey предположил, что к 2030 году роботы заменят по крайней мере, 30 процентам человеческого труда, то есть почти 400 до 800 миллионов рабочих мест, что потребует 375 миллионов людей на работу коммутатора. Это огромно и страшно.
9.Временами никакие эмоции не могут отпугнуть
Хотя это одно из ключевых преимуществ искусственного интеллекта, это также недостаток искусственного интеллекта. Машины не могут связываться с людьми, потому что у них нет эмоций или сочувствия. Хотя машинное обучение и НЛП помогли брендам наладить начальную поддержку клиентов через чат-системы с ботами, им по-прежнему требуется, чтобы в какой-то момент вмешался человек крови и плоти, чтобы решить текущую проблему. Если все это оставить ботам, качество обслуживания клиентов по всему миру ухудшится. Боты могут выполнять начальное касание. Если запрос клиентов решается с помощью предварительно загруженных руководящих документов, отлично. В противном случае бот автоматически поднимает заявку, чтобы человек мог отслеживать ее вручную. Иногда бот не может понять вашу болевую точку, потому что вы не управляете ею эмоционально. Вам всегда понадобится человеческое ухо, чтобы делать что-то.

10.Машины с ИИ не понимают этики
Еще одна человеческая особенность, которую сложно встроить в машину, – этика. В машине отсутствует мораль, ее также трудно спроектировать и передать с помощью технологий. Искусственный интеллект может помочь предприятиям сократить время, необходимое для выполнения монотонной задачи, но ожидать, что машина будет следовать этическим ценностям, так же расплывчато, как рисовать эскизы на воде. Это человеческая черта, и я могу добавить, эксклюзивная.
Обнаружение мошенничества: обнаружение и предотвращение преступного поведения могут быть улучшены благодаря объединению нескольких методов анализа. Поведенческая аналитика может применяться для мониторинга действий в сети в режиме реального времени, идентифицировать аномальные действия, которые могут быть признаками мошенничества. Новые угрозы также могут быть обнаружены путем применения этой концепции.

Снижение риска: прогнозная аналитика применяется при оценке вероятности дефолта покупателя или потребителя, которым присваивается кредитный рейтинг. Кредитный рейтинг генерируется предиктивной моделью, используя все данные, связанные с кредитоспособностью человека/компании. Предиктивные модели применяются банками при выпуске кредитных карт и страховыми компаниями для выявления мошеннических действий клиентами.

В нефтегазовой промышленности системы обнаружения аномалий и предиктивного обслуживания являются важными областями применения машинного обучения. Широко распространенное применение сенсоров способствует использованию этого вида аналитики. Дефекты турбомашин, насосов и двигателей могут быть обнаружены на ранней стадии, и, таким образом, можно предотвратить дальнейшие потери за счет перевода внеплановых ремонтов в плановые.

Выгоды от внедрения подходов анализа данных были наглядно продемонстрированы в проекте Boston Consulting Group по созданию системы управления нефтегазовой платформой. Получение оперативных данных помогает в предупреждении остановов динамического оборудования и оценке достижимого потенциала его работы. Помимо этого, контроль процесса открывает новые возможности по работе с узкими местами производства.

Оптимизация маркетинговой кампании: применение прогнозной аналитики может выявить потенциальных клиентов и побудить их купить продукт. ПА активно используется для продвижения перекрестных продаж, помогает компаниям привлекать и удерживать выгодных клиентов.

Раннее обнаружение аномалий в технологическом процессе — одна из основных целей промышленного интернета вещей. Известные шаблоны процессов могут быть прерваны редкими событиями, которые обычно не обнаруживаются специалистом. В худшем варианте развития событий аномалия может привести к остановке всей производственной линии. Учитывая огромные массивы данных с сенсоров промышленных предприятий, поиск аномалий с помощью ручного осмотра кажется неразумным.

Украинский поставщик технологий Sciforce рассказывает о своем клиенте, который хотел ускорить регулярные алгоритмы обработки и повысить стабильность системы. Они создали коммерческий процесс обнаружения аномалий, который включает само обнаружение аномалий и прогнозирование будущих аномалий. В качестве моделей для обнаружения они использовали автоэнкодеры, для прогнозирующей части использовались рекуррентные нейронные сети. Эти модели давали достаточно точные прогнозы на срок до 10 минут.

Прогнозирование запасов и управление ресурсами может быть достигнуто путем применения ПА. Авиакомпании могут использовать ПА, чтобы установить цены на билеты, отели — для прогнозирования количества гостей на определенную ночь, чтобы максимизировать занятость и увеличить доход, фармацевтические компании могут предсказать истечение срока годности лекарств в конкретном регионе из-за спада продаж и точнее спланировать производство.

Прогнозирование спроса: компания Predictive Layer предлагает решение для прогнозирования потребления электроэнергии. Специализированный движок для динамического ценообразования помог сформировать достаточно точный прогноз потребления на следующий день. Заявленная экономия годовой закупки электроэнергии на национальных рынках электроэнергии ЕС составляет более $45 млн.

В логистике в масштабах международных корпораций стало возможным создание единой цифровой логистической системы. DHL и IBM описывают функцию ИИ в логистике в связке с роботизацией процессов (RPA), где ИИ учится копировать и улучшать процессы на основе данных, предоставленных RPA. Системы искусственного интеллекта становятся помощниками в логистических процессах, основанных на человеческих решениях. Помимо RPA, системы искусственного интеллекта помогают логистике перевести свою операционную модель с реактивного поведения на прогнозирование и упреждающие операции с помощью различных моделей прогнозирования

Система поддержки принятия клинических решений: экспертные системы на основе прогнозных моделей могут быть использованы для установления диагноза у пациента. ПА может использоваться при разработке лекарств.
Google:

в проекте health.google ИИ в комплексе диагностирует состояние здоровья, помогает определить маршрут до ближайшей больницы, напоминает о времени приема лекарств, оценивает прогресс в занятиях фитнесом;

проект Medical Brain анализирует состояние больного, перспективы дальнейшего течения болезни, вероятность смерти от этой болезни;

Сбербанк:

выдавать все кредиты к концу 2020 года в Сбербанке будет ИИ, для этого он сопоставит биометрические данные клиента, кредитную историю, доходы, затраты и самостоятельно примет решение;

в приложении Сбербанк Онлайн, предпочтения 50 миллионов пользователей будут анализировать по 1000 параметрам и сформируют пакет услуг и информации специально для этого пользователя — частые переводы и платежи, статистика трат;

предварительное собеседование с кандидатами на массовые вакансии уже сейчас проводит робот, который задает вопросы в зависимости от ситуации и, если кандидат соответствует требованиям, переключает беседу на человека — сотрудника HR службы;

Facebook:

ИИ “открывает” глаза людей, моргнувших на фотографиях — без него это было бы невозможно сделать; замена глаз на фотографии — сложный процесс, предусмотреть нужно многое: национальность, разрез глаз, возраст,освещение, поворот головы, другие изображения этого человека в сети.

В бизнесе используется слабый искусственный интеллект, умеющий решать только узкие специализированные задачи с помощью методов BigData, алгоритмов машинного обучения. Сильный искусственный интеллект способен к многозадачности. Его функционал не ограничен — игра в шахматы, сочинение стихов, решение математических задач, бизнес-аналитика и наличие интеллекта.

Сильный ИИ, по прогнозам, появится в интервале 2040-2075 г

Промышленный интернет:


Субтехнология «Платформа промышленного интернета» является цифровой платформой, которая обеспечивает централизованный сбор, хранение, передачу и обработку данных, а также предоставление таких данных пользователям или приложениям в соответствии со стандартизованными программными интерфейсами (API). Платформа может быть использована для создания широкой линейки сервисов и приложений в сфере промышленного интернета.

Субтехнология «Платформа промышленного интернета» состоит из СУБД (системы управления базами данных) промышленного назначения, систем аналитики (предиктивной), программных систем хранения данных (Озеро данных), системы искусственного интеллекта промышленного назначения, цифровых мдоелей, тени и двойников.

Объем мирового рынка в данной сфере в 2017 г. составил $,2,6 млрд, к 2023 г. он вырастет до $13,8 млрд. На российском рынке в 2019 г. будет 2 тыс. цифровых платформ, в 2024 г. их число будет составлять от 5,5 тыс. до 7,6 тыс. На российском рынке популярны иностранные разработки: облачные платформы ThingWorx, Qburst и SAP Leonardo IoT.

Российские технологии для «Платформы промышленного интернета» находятся на седьмом-восьмом уровне готовности. Мировые технологии находятся на девятом уровне готовности.

Перспективными российскими разработками являются программно-аппаратные комплексы систем диагностики роторного оборудования (разработка «Крок»), Winnum – платформа для мониторинга и диагностики изделий («Сигнум»), система мониторинга производства АИС «Диспетчер» (ГК «Цифра»), информационно-аналитическая платформа «РТК-Энергоменеджмент БО» («РТК-Энергобаланс», «дочка» «Ростелекома») и платформа InOne HeadPoint для подключения цифровых датчиков («Хед Пойнт»).

Субтехнология «Вычислительная техника для функционирования платформ интернета» представляет собой совокупность технических средств, используемых для автоматизации процессов вычислений и обработки информации в промышленности. Состоит из серверного оборудования и электронно-компонентной базы.

Мировой рынок в данной сфере оценивался в 2016 г. в $3,3 млрд, к 2022 г. он вырастет до $4,7–15 млрд. В России серверное оборудование для поддержания функционирования промышленных платформ в 2019 г. будет состоять из 9 тыс. единиц, к 2024 г. его количество будет варьироваться от 16,5 тыс. до 22,8 тыс.
Итак, когда потенциальные преимущества промышленного Интернета вещей (IIoT) уже по достоинству оценены, каковы существующие и предполагаемые препятствия для широкомасштабного внедрения его в производственном секторе, говорит Ste Ashton, руководитель направления в nexGworx, 5G Testbed as a Service (Испытательный стенд как сервис). И как мы можем устранить их, чтобы эффективно использовать возможности «умного», подключенного производства в более широких масштабах?

Недостаточная осведомленность о потенциальных приложениях для практического применения, проблемы безопасности, трудности с финансированием и просто нехватка времени у руководства в условиях повседневной операционной нагрузки, усугубляемой пандемией Covid-19, — все эти обстоятельства часто называются в качестве причин, по которым многие команды руководителей еще не начали активно заниматься внедрением «умных фабрик». Все эти проблемы усиливаются для небольших компаний, работающих в цепочке поставок, у которых, как правило, меньше ресурсов, чтобы посвятить себя операциям, выходящих за рамки «здесь и сейчас».

Именно поэтому, когда в 2018-2020 годах в тестовом центре 5G в Вустершире проводились первые в Великобритании практические испытания 5G на заводах, центральное место в программе занимало изучение реальных примеров использования и понимание практических проблем, связанных с созданием надежных и безопасных сетей 5G в сложных промышленных условиях
Качественный анализ всех данных предприятия позволяет открыть его скрытые ресурсы;

пользователи и покупатели получают максимально полную информацию о продуктах и аппаратах для рационального их использования;

дополнительные доходы от создания новых услуг и программных продуктов для безопасности, информирования и транспортного соединения;

экономия энергетических ресурсов позволяет привлекать освободившийся капитал на дальнейшую модернизацию предприятий;

визуальное воплощение всех технологических процессов производств позволяет подбирать самый доступный способ управления компанией;

повышение эффективности использования имеющихся устройств, оборудования и других активов компании;

корректируется порядок определения конечной цены на товары;

выпуск продуктов лимитированных серий, и даже эксклюзивных вещей без поднятия их стоимости, при этом прибыль фирмы не уменьшается;

аренда оборудования и устройств для удовлетворения производственных целей сокращает расходы и позволяет оперативно реагировать на изменение спроса на товары определенной категории;

ускорение процесса изготовления продукции без потери ее качества и свойств;

разработка новых предложений и продуктов;

возможность анализировать состояние объекта и характеристик его зданий, машин и другого оборудования позволяет создавать сервис для пользователей с полным учетом всех требований и пожеланий, что повышает количество клиентов и прибыли соответственно;создание спроса на квалифицированных специалистов с содержательными знаниями все тонкостей обслуживания автоматизированного производства;

создание новых компаний, основной специализацией которых станет подготовка таких кадров и разработка специальных программ обучения для них.
Предотвратить угрозу всегда будет эффективнее и выгоднее, чем разгребать последствия и компенсировать ущерб. Сегодня на рынке существуют не только мощные защитные решения, но и инструменты для того, чтобы закладывать кибербезопасность в основу IT-решений. Например, «Лаборатория Касперского» разработала операционную систему KasperskyOS, продукты на основе которой можно наделять кибериммунитетом — по сути «врожденной» устойчивостью к рискам информационной безопасности. Кибериммунитет — новый подход к разработке безопасных IT-решений на базе KasperskyOS. Такие решения по умолчанию защищены от подавляющего числа кибератак (как существующих, так и еще неизвестных) и будут выполнять свои критические функции даже в условиях агрессивной среды. Подробнее про этот подход можно почитать в статье «Кибериммунитет — будущее кибербезопасности». В случае с интернетом вещей нужно учитывать, что поставить средства защиты или наделить кибериммунитетом каждый из огромного множества его компонентов сложно и затратно как по времени, так и по другим ресурсам. Но есть выход. Все данные в IoT-системах проходят через гейтвей — «проводник» между оборудованием и дата-платформами. С помощью защищенного гейтвея можно значительно повысить надежность всей инфраструктуры. Для защиты систем интернета вещей «Лаборатория Касперского» создала линейку шлюзов данных Kaspersky IoT Secure Gateway (KISG), построенных на KasperskyOS. В продажу уже вышел первый кибериммунный KISG 100, а еще один шлюз, KISG 1000, сейчас доступен для некоммерческого пилотирования. KISG 100 — первый в мире IT-продукт с кибериммунитетом. Благодаря исходной устойчивости к кибератакам, он защищает данные от компрометации, безопасно передавая их по универсальному протоколу OPC UA напрямую с полевого уровня (станков, насосов, роботов) в облачную платформу Siemens MindSphere для хранения и обработки. К тому же шлюз играет роль дата-диода: информация проходит через него лишь в одном направлении — от устройств к IIoT-платформе. Это значит, что к оборудованию нельзя подключиться извне.

В конце 2020 года Kaspersky IoT Secure Gateway 100 стал лауреатом премии World Leading Internet Scientific and Technological Achievements 2020. Об этом объявили на 7-й Всемирной конференции по вопросам интернета в китайском Учжэне, одном из самых масштабных мероприятий в мировой IT-индустрии. Шлюз был включен в число 15 лучших инновационных разработок 2020 года в области интернета наравне с продуктами Microsoft, Huawei, Alibaba. А этой весной среди более чем 6500 экспонатов международной индустриальной Hannover Messe организаторы признали Kaspersky IoT Secure Gateway 100 одним из 16 самых интересных устройств и технологий во время эксклюзивной сессии Highlight Tour.
Вещей применяется не только на производстве, заводах и в тяжелой промышленности, такой как добыча полезных ископаемых, электростанции, авиация и т.д., он также используется в таких отраслях и сферах, как сельское хозяйство, логистика, финансы, государственные услуги, а также в межотраслевых решениях.
Технологии, лежащие в основе

Системы ERP

Применение технологии

Машиностроительные фирмы

Заводы по выпуску транспорта

Самолеты, авиадвигатели и космическая техника

Фермерские и сельские хозяйства

Приборостроение и электроника

Медицина

Транспорт

Видео по теме

Технологии виртуальной и дополненной реальностей:
В настоящее время VR/AR-технологии получили наиболее серьезное развитие на рынках развлечений и маркетинга, но это не предел, а только первая ступень их внедрения. Наиболее перспективными с точки зрения экономического эффекта являются продукты на основе VR/AR-технологий в сфере промышленного производства, образования, здравоохранения, потребительских сервисов.

Широкое внедрение VR/AR-технологий способствует развитию экономики страны, существенному повышению производительности и эффективности на промышленных предприятиях в рамках Индустрии 4.0, формированию новых подходов к процессу обучения и повышению уровня образования, качественному повышению уровня здравоохранения и доступности медицинской помощи за счет удаленного присутствия врача. Вместе с этим VR/AR-технологии создают новейшие способы коммуникаций и потребительских сервисов, формируют массовые медиа для современного поколения.

Поддержка российских компаний, создающих продукты с технологиями виртуальной и дополненной реальности, позволит создать отраслевые продукты мирового уровня, достичь технологических и экономических преимуществ в критически важных сегментах российского рынка, а также занять существенную долю мирового рынка.

Технология виртуальной реальности (virtual reality, VR) – это комплексная технология, позволяющая погрузить человека в иммерсивный виртуальный мир при использовании специализированных устройств (шлемов виртуальной реальности). Виртуальная реальность обеспечивает полное погружение в компьютерную среду, окружающую пользователя и реагирующую на его действия естественным образом. Виртуальная реальность конструирует новый искусственный мир, передаваемый человеку через его ощущения: зрение, слух, осязание и другие. Человек может взаимодействовать с трехмерной, компьютеризированной средой, а также манипулировать объектами или выполнять конкретные задачи. В своей простейшей форме виртуальная реальность включает 360-градусные изображения или видео. Достижение эффекта полного погружения в виртуальную реальность до уровня, когда пользователь не может отличить визуализацию от реальной обстановки, является задачей развития технологии.
По прогнозам PwC, к концу 2021 года объём мирового рынка VR, который включает видеоигры, контент и приложения, достигнет $4,3 млрд. В то время как в 2016-м эта цифра составляла всего $419 млн. Юрий Слатин — основатель студии виртуальной и дополненной реальности LikeVR рассказал сообществу Heg.ai про тенденции и тренды развития рынка. LikeVR на рынке VR уже 7 лет и сейчас в их портфолио лежат кейсы СБЕРа, РЖД, Disney, Procter&Gamble и других корпораций. Компании в целом активно используют VR/AR для продвижения своих продуктов и обучения сотрудников, их также активно применяют в промышленности, медицине, производстве и образовании. Цикл зрелости технологии (Gartner hype cycle) для VR и AR. С 2018 года технологии виртуальной и дополненной реальности исчезли с этой кривой — исследовательская компания Gartner технологии перестали быть новыми.
Павел Хегай — сооснователь студии LikeVR, благодаря нетворкингу помог Юре собрать команду крутых ребят (все сейчас состоят в Heg.ai) и в целом большая её часть была собрана через знакомых и рекомендации. Сейчас компания реализовала более 120 проектов и более 100 компаний используют её решения. Нетворкинг продолжает быть неотъемлемой частью компании, которая была создана исключительно благодаря нему
Для начала разберем преимущества VR, которые привлекают любителей виртуального мира и делают такие технологии востребованными на рынке. Широкая сфера применения
Погружение в виртуальную реальность применяется не только для развлечения. К примеру, в медицине при использовании VR-очков пациентом удается уменьшить до 50% болевых ощущений. Это несомненная польза и плюс для пациентов, ведь в будущем можно уменьшить количество обезболивающих наркотических препаратов. Несомненный плюс — возможность применения VR-технологии в образовании. Так, компания Гугл активно внедряет устройства виртуальной реальности в научных учреждениях. Благодаря этому, ученики могут погрузиться в новые миры и тем самым лучше усвоить новый материал. Плюс в том, что подобный способ обучения способен заинтересовать даже наиболее невнимательных студентов. Большие возможности
Рассматривая минусы и плюсы VR, многие останавливаются на главном позитивном моменте технологии — расширении привычных возможностей человека. Благодаря специальным очкам, можно полностью погрузиться в игру или отправиться в путешествие в любую страну. Такая «поездка» не требует финансовых затрат, но вызовет множество позитивных эмоций. Расслабление после тяжелого рабочего дня
Многие игнорируют вред для здоровья от VR очков и рассматривают виртуальную реальность как повод расслабиться. Это легко объяснимо, ведь людям присуще выделять плюсы и игнорировать недостатки. Что может быть лучше, чем после возвращения домой после рабочего дня окунуться в новый мир и полностью сбросить с себя негативные эмоции. А вы знали, как можно пользоваться очками виртуальной реальности для смартфона? Путь к нестандартному мышлению
Один из плюсов погружения в виртуальную реальность во время игры — необходимость быстро реагировать на непривычные ситуации. Человек вынужден принимать быстрые решения, а иногда и нестандартно мыслить. Подобная практика может оказать позитивное влияние на человека в реальной жизни. К примеру, в опасной ситуации он сможет быстрей сориентироваться, ведь в виртуальном мире он уже сталкивался с похожей проблемой и эмоциями.
Потеря времени
Погружение в иную реальность затягивает. Человек полностью оказывается в новом мире и теряет счет времени. За таким занятием можно потратить несколько часов и даже не заметить, что на улице уже глубокая ночь. Это минус, ведь подобная особенность сбивает организм с природного ритма, заставляя его снова и снова перестраиваться под новые условия. Опасность для глаз
Очки виртуальной реальности несут вред для зрения, ведь изображение находится в непосредственной близости от глаз. Чтобы избежать последствий, необходимо делать периодические перерывы и давать отдохнуть. В ином случае можно заработать не только близорукость, но и более серьезные болезни, что является несомненным минусом технологии. Нагрузка на ЦНС
Еще одна опасность виртуальной реальности состоит в нагрузке на нервную систему. Одно дело, когда человек погружается в какой-то хороший и добрый мир. Но так происходит не всегда. Во время игры разработчики часто создают атмосферу хаоса и страха с помощью специальной музыки и частой смены картинок. Такая особенность — минус и стресс для нервной системы молодого и еще формирующегося организма. Высокая цена
Одним из главных минусов виртуальной реальности многие называют высокую стоимость VR-очков. Хорошее оборудование обойдется в большую сумму, которую не каждый может себе позволить. Но у нас есть лайфхак, как сделать vr-очки своими руками. Необходимость в дополнительном оборудовании
Для обеспечения максимальной реалистичности в виртуальной реальности потребуется несколько датчиков движения. Это минус, ведь человек вынужден докупать оборудование и терпеть дополнительные расходы. Влияние на здоровье
Вред VR очков для глаз — далеко не единственный минус виртуальной реальности. Нельзя забывать и тот факт, что погружение в новый мир является серьезным испытанием для вестибулярного аппарата. Мозг оказывается в необычных для себя условиях и не может найти «точку опоры». Он воспринимает происходящее, как галлюцинацию и пытается спасти организм тошнотой. Зависимость
Рассматривая плюсы и минусы, нельзя забывать еще один важный фактор — зависимость от виртуальной реальности. Доступность нового и более интересного мира переворачивает сознание человека, он привязывается к новой жизни и иногда не воспринимает привычную ситуацию. Известны случаи, когда люди испытывали сильнейшее обезвоживание и даже умирали во время продолжительной игры. Не удивительно, что многие разработчики ввели возрастные ограничения и сразу предупреждают покупателей о возможных рисках. Указанные плюсы и минусы виртуальной реальности позволяют более глубоко взглянуть на технологию. С одной стороны, она несет риски для здоровья человека и приводит к появлению зависимости, а с другой — открывает много новых возможностей для расслабления, обучения и даже развития медицины. Важно понимать, что виртуальная реальность является инструментом, который в знающих руках может принести только плюсы. В свою очередь, неправильное его применение может принести серьезный вред, а положительные качества превратить в минусы.
Архитектура и градопланирование Инженеры-архитекторы, пожалуй, пионеры в использовании виртуального мира в профессиональной деятельности. Компьютерная визуализация будущих строений позволяет заказчикам и исполнителям путешествовать по этажам и помещениям еще до возведения фундамента. Конструкторы получили возможность продемонстрировать свою задумку не в плоском виде на чертеже, а использовать объемное изображение, в которое можно вносить корректировки уже на стадии ознакомления. А дизайнеры могут примерять свои творческие решения для интерьера, обставлять комнаты мебелью и находить оптимальную планировку. Схемы пространственного развития города, соблюдение принципов застройки, разбивка участков и обустройство парковых зон, грамотное распоряжение пространством для комфортного и безопасного проживания горожан – теперь это можно сделать с технологией виртуальная реальность. Промышленность и добыча полезных ископаемых
Виртуальная реальность используется в автомобилестроении для проведения краш-тестов, компоновки узлов и агрегатов, создания эргономики салона. С ее помощью моделируются энергоблоки атомных станций, этапы производства, меняются графики и планы работ в соответствии с поставками сырья и комплектующих. Обработка процессов сборки, изучение взаимозаменяемости деталей и даже проведение производственных совещаний можно проводить с использованием технологий виртуальной реальности. Судостроительные компании – одни из главных пользователей VR-систем. С их помощью инженеры определяют оптимальную разводку бытовых коммуникаций, анализируют трудности монтажных работ в помещениях с высокой затесненностью, виртуально размещают оборудование, анализируют технологичность изделий. В принципе, использовать методику можно везде, где есть необходимость работать с трехмерными данными. Полезны и визуальные модели с геоинформационными данными, они незаменимы при разработке месторождений с полезными ископаемыми, моделировании месторождений и скважин, для геофизического анализа.
Эксплуатация и обучение персонала Эксплуатационная роль технологии заключается в симуляции работы изделий в разнообразных условиях для улучшения их характеристик; использует тренажеры, обучающие сложным процедурам применения изделия. Обучение персонала – обширная сфера, где применение виртуальной реальности незаменимо:
тренировка полицейских – помещение охранников правопорядка в уникальные ситуации для исследования реакции и проработки различных сценариев развития картины;
медработники – проведение хирургических операций и манипуляций врачами-новичками без угрозы для здоровья пациента;
пилотажные тренажеры – подготовка летчиков и пилотов к трудностям, которые могут возникнуть во время полета. Образование Технологии виртуальной реальности в образовании – это новый подход к подаче и усвоению научного и методического материала в школах и вузах. Школьники и студенты могут поработать в уникальных экспериментальных лабораториях, понаблюдать за историческими событиями и даже поучаствовать в них, побывать в космосе, отправиться в путешествие в любую точку земного шара, строить объемные диаграммы и проводить химические опыты. Участники виртуальной системы могут находиться в разных городах и странах и взаимодействовать друг с другом в научной сфере, вместе наблюдать за экспериментами и участвовать в научных разработках. Искусство и массовые мероприятия
Система виртуальной реальности не обошла стороной и искусство. Схемы визуализации состоят на службе у музеев – с их помощью можно побывать в закрытых музейных залах, посмотреть на утерянные экспонаты или памятники, прошедшие реконструкцию, посмотреть панорамные фильмы об интересующих исторических эпохах. Создание инсталляционных шедевров, визуализация искусства танца, возможность посетить знаменитые и редкие выставки, организованные в другой части света, – зрительное и звуковое восприятие буквально безгранично. Массовые VR-мероприятия – новое слово в организации интересных событий и реализации культурных программ. Инновационные технологии снимают ограничения на количество посетителей комнаты или зала. Теперь в общем визуальном пространстве может слушать одну и ту же музыку, просматривать видеоролики, посещать интернет-сайты и играть в игры сразу большое количество человек. Продвижение городов и стран, туризм Области применения виртуальной реальности включает и туристическую отрасль. С ее помощью можно представить в наиболее выгодном свете не только знаменитые и полюбившиеся всем города и достопримечательности. Но и познакомить путешественников с еще не познанными уголками, о которых они не имели представления.
Воображаемый гид расскажет об интересных географических местах и исторических памятниках, проведет по локациям труднопроходимых объектов. Это отличный способ провести рекламную кампанию и простимулировать туристов к посещению конкретного города или целой страны. Маркетинг и реклама При покупке недвижимости или инновационного изделия клиенту порой очень трудно составить представление об объекте продажи. С этой целью маркетологи используют виртуальную реальность. Это прекрасная возможность продемонстрировать продукт со всех сторон, включая сложные технические детали и конструктивы. Девелопмент недвижимости – многоступенчатая разработка застроек – теперь стал более простым и визуализированным. Поиск подходящего участка земли, проектирование, учет особенностей инфраструктуры и ландшафта с представлением готового продукта потенциальному покупателю – использование виртуальной реальности – сплошное удовольствие. С ее помощью можно представить проект органам государственной власти и привлечь инвесторов.  Спортивные мероприятия и тренировки
Качественно созданная виртуальная реальность позволяет прекрасно чувствовать свое тело и управлять движениями. Это свойство используется в процессе спортивных тренировок для оттачивания навыков и соревновательных методик. Другая сторона использования VR – запись тренировок на видео с дальнейшим пошаговым инструктажем и проработкой ошибок. С помощью виртуализации можно дополнительно привлечь спортивных болельщиков, поместив их в атмосферу ревущего футбольного стадиона, вовлечь в самый центр олимпийских событий или примерить на себя роль гонщика “Формулы-1”. Лечение фобий, придание новых граней старым аттракционам, создание трехмерных сцен для реконструкции преступных действий, помощь парализованным людям – виртуальные технологии практически безграничны и способны удивлять нас снова и снова. 
Кейс: AR-технология Philips в медицине
Проект Philips представили новую хирургическую навигационную технологию дополненной реальности, которая предназначена для хирургии позвоночника, черепных и травматологических операций. Эта технология использует оптические камеры высокого разрешения, что добавляет новые возможности к рентгеновской системе. Теперь во время хирургического вмешательства на коже пациента появляются небольшие разрезы, которые минимизируют кровопотерю и повреждение мягких тканей, и, следовательно, уменьшают послеоперационную боль.AR-рестораны
В ресторанной сфере использовать инструменты дополненной реальности можно для бронирования мест, подбора рецептов, исходя из имеющихся продуктов, мгновенного подсчета ккал в блюдах, помощи в приготовлении пищи и измерении необходимого количества ингредиентов. Кейс: AR-приложение-конструктор сети пиццерий Domino’s Pizza
В ногу со временем идет бренд Domino’s Pizza, который позволил клиентам самим стать авторами блюд. Компания интегрировала в свое приложение AR-технологию, которая дает возможность выбрать любые представленные ингредиенты для начинки. Фактически покупатель собирает свою идеальную пиццу как конструктор и выступает в роли виртуального шеф-повара, а пока курьер везет кулинарный шедевр, можно отслеживать его передвижения в том же приложении. Владельцы компании сумели превратить обычный процесс заказа пиццы в настоящее развлечение. AR в промышленности
В сфере промышленности инструменты AR можно применять для визуализации объектов еще на этапе проектирования, эффективного управления процессами, более качественного выполнения мелких работ. Кейс: Boeing начал собирать самолеты в AR-очках
Один из лидеров мирового авиапрома Boeing предложил своим операторам использовать AR-очки во время сборки самолетов, чтобы ускорить коммуникацию между руководителями и исполнителями, и тем самым повысить производительность. Рабочим раздали гарнитуру с установленным AR-приложением, куда были встроены все инструкции и планы, и тем самым освободили им руки. «Умные очки» понимают голосовые команды, поэтому стало возможным мгновенно попросить партнера или начальника присоединиться к процессу, чтобы вместе решить сложную задачу. В результате использования дополненной реальности сократились трудозатраты, значительно снизился процесс переутомления и, как следствие, процент ошибок, а время сборки сократилось более чем на четверть. Gamedev
В игровой отрасли AR стала уже привычным явлением. Однако помимо интеграции элементов игры с реальным миром, пользователи могут заводить виртуального домашнего любимца, создавать аватары, которые будут в режиме реального времени отражать эмоции своего владельца. Кейс: AR-технологии позволяют никогда не расставаться с питомцем
Метавселенные активно рассматриваются как итерация Интернета как виртуального мира, чему способствует развитие AR и VR технологий. Уже сейчас существует несколько способов завести питомца, например, на платформе Decentraland можно купить щенка и взять его на прогулку. Также можно купить NFT образ домашнего животного на торговой площадке. Оба этих способа существуют исключительно в цифровом мире. Однако есть и проекты, которые стремятся интегрировать виртуальный и реальный миры, например платформа ClassicDoge предлагает отсканировать и токенизировать 3D-рендеринг вашего любимца в физическом мире и перенести его в Метавселенную. Tamadog — игра, в которой можно завести виртуального щенка. Он будет есть, спать, справлять нужду и играть, а благодаря режиму дополненной реальности питомец может существовать в физическом мире, как обычный пес.
Кино в дополненной реальности
Киносфера также активно внедряет AR-инструменты для развития индустрии. Информацию об актерах и фильмах можно получить в мультимедийном формате, смотреть фильмы с друзьям одновременно из разных точек мира, а ролики на YouTube — прямо во время прогулки или занятий спортом. Кейс: AR-развлечение к сериалу «Ведьмак»
Для промо-кампании популярного сериала «Ведьмак» Netflix выбрал формат игры, в которой пользователи становились главным героем и сражались с монстрами, которые «появлялись» в их реальном мире. Позитивные отзывы на эту кампанию были как от фанатов саги, так и от новых зрителей. Руководство стримингового сервиса осталось очень довольно результатом: на 19 декабря 2021 года пользователи посмотрели 142.4 миллиона часов второго сезона.

Системы распределенного реестра:


Технология систем распределенного реестра (distributed ledger technology) представляет собой новый подход к созданию баз данных, ключевой особенностью которого является отсутствие единого центра управления. Каждый узел составляет и записывает обновления реестра независимо от других узлов. Узел - это устройства, на которых установлено соответствующее программное обеспечение и которые совместно ведут распределенные базы данных. В такой системе узлы участников сети подключаются друг к другу для обмена и подтверждения информации, что существенно отличается от традиционной архитектуры централизованных систем, в которых присутствует единственный источник достоверных данных. Распределенные реестры позволяют вести актуальные копии базы данных на нескольких узлах, тем самым обеспечивая повышенную операционную устойчивость.
В отличие от распределенных баз данных каждый участник системы распределенного реестра хранит всю историю изменений и валидирует добавление любых изменений в систему с помощью алгоритма консенсуса, который математически гарантирует невозможность подделки данных при определенной доле достоверных нод. Однако ни один участник не может изменить данные в системе таким образом, что другие участники не узнают об этом. Благодаря этому данные, которые находятся внутри системы распределенного реестра, становятся доверенными, а все изменения – прозрачными. Блокчейн – вариант реализации сети распределенных реестров, в котором данные о совершенных транзакциях структурируются в виде цепочки (последовательности) связанных блоков транзакций. Стоит отметить, что не все сети распределенных реестров функционируют на базе технологии блокчейн. Так, например, протокол Ripple подразумевает потранзакционный процессинг без формирования блоков.

В случае использования блокчейн каждый новый блок транзакций подтверждается участниками сети как валидный, после чего он присоединяется (встраивается в цепочку) со всеми предыдущими операциями в распределенном реестре.Блоки содержат пакеты действительных транзакций, которые хешируются и кодируются в дереве Меркле. Каждый блок включает в себя криптографический хэш предыдущего блока в цепочке блоков, связывая их. Связанные блоки образуют цепочку. Этот итеративный процесс подтверждает целостность предыдущего блока вплоть до исходного блока генезиса. Технология распределенного реестра является инфраструктурной, так как обеспечивает функционирование базисного слоя хранения и обмена данными, что применимо в операционных процессах любой другой «сквозной» цифровой технологии. Оператор разработки дорожной карты - Новосибирский институт программных систем (НИПС) - дорожная карта развития СЦТ Системы распределённого реестра. В части социального прогресса развитие технологии распределенного реестра позволит: Повысить доступность финансовых услуг для наименее обеспеченных слоев населения и сократить комиссии на электронные банковские операции для конечных пользователей. Прогнозируемый эффект – 100% населения используют банковские услуги к 2024 году;
Получать государственные услуги в реальном времени и обеспечить неизменность и прозрачность данных при предоставлении различных государственных услуг. Прогнозируемый рост доверия населения к государственным услугам – 30% к 2024 году;
Сократить оборот контрафактных лекарств и улучшить здоровье населения за счет сокращения незаконного оборота рецептурных лекарств и рецептов. Прогнозируемое сокращение случаев заболеваний в результате приема контрафактных лекарств – 30% к 2024 году. На основе произведенной оценки эффективности применения технологии и потенциальной максимизации экономической ценности были определены следующие приоритетные отрасли Российской Федерации для внедрения технологии: деятельность финансовая и страховая, транспортировка и логистика, государственное управление, деятельность в области здравоохранения, обрабатывающие производства.
10.Удобство применения: зачем?
Проблема. Нынешние распределенные реестры не имеют удобных интерфейсов, и без специальных знаний их сложно применять. Разумеется, это проблема любых новых технологий, и можно рассчитывать на ее решение в дальнейшем и, соответственно, на более широкое использование. В этом отношении можно вспомнить реляционные СУБД и последующее появление для них графических пользовательских интерфейсов. Интереснее рассмотреть другой вопрос: а что именно конечные пользователи хотят от распределенных реестров? Задачи, для которых сегодня применяется криптография, ясны всем: если вы хотите скрыть содержание беседы с кем-то, пользуйтесь шифрованием. А какие задачи и желания конечных пользователей могут выполнить распределенные реестры с их полной публичной верифицируемостью, отчетностью, неизменяемостью и т. д.? Возможные решения. Имеются исследования, в рамках которых изучалось восприятие биткойна пользователями, но в более широком смысле удобство применения распределенных реестров и отношение к ним практически не изучались. Может быть, большинству рядовых пользователей вообще нет дела до свойств распределенных реестров. Однако, учитывая рост количества пользователей, уже взаимодействующих с бокчейн-платформами, а также вероятность того, что распределенные реестры станут выбором для потребителей, ценящих прозрачность цепочки поставок, целесообразно было бы изучить, какие конкретно преимущества можно получить путем использования этих новшеств. 9. Руководство: кто определяет правила?
Проблема. Преимущество распределенных реестров в том, что ни один объект цепочки не может контролировать решения, принимаемые сетью; в случае биткойнов, например, они генерируются или пересылаются между узлами, только если большинство равноправных участников сети согласятся, что такое действие разрешено. Процедура согласования становится уязвимой, когда у одного участника появляется слишком много полномочий, но по поводу таких децентрализованных сетей есть и более серьезный вопрос: кто изначально должен решать, какие действия разрешены? Все подобные сети подчиняются определенному набору правил, и выбор того, кто их разрабатывает, не менее важен, чем выбор тех, кто обеспечивает их применение. Если рассматривать процесс разработки правил, то даже самые децентрализованные сети окажутся вполне централизованными. Что касается, например, Bitcoin, то темпы добавления новых узлов к цепочке, вознаграждение участников за фиксацию транзакций в реестре и многие другие параметры были установлены создателем криптовалюты и с тех пор не менялись. Единственный параметр, который пользователи предложили поменять, — размер блоков, что привело к многолетним бесплодным спорам. Между тем на сегодня Ethereum пережил уже четыре так называемых жестких форка своей сети — процедуры, после которой участников, по сути, вынуждают перейти на новую версию программного обеспечения для выполнения новых правил, составленных ведущими разработчиками системы. Эти уже почти регулярные коллапсы механизмов управления, лежащих в основе криптовалют, угрожают свести их преимущества на нет. Таким образом, проблема не только в том, что непонятно, как именно управлять реестрами, и что руководство на самом деле централизованное и непоследовательное, но и в отсутствии открытой информации о соответствующих механизмах и распределении. Требуется больше прозрачности, чтобы пользователи криптовалют могли принимать взвешенные решения о собственном уровне участия. Возможные решения. Проведен ряд исследований, посвященных вопросам сохранения децентрализованности механизмов, обеспечивающих соблюдение правил, — в частности, механизму майнинга без возможности объединения усилий различных сторон. Но если говорить о распределенных реестрах общего назначения, то вопрос о том, как поощрять участников к правильному ведению реестра, остается открытым. Например, непонятно, кто, кроме крупных удостоверяющих центров, пожелает расходовать свои ресурсы на содержание сервера журналирования для проекта Certificate Transparency, который не предоставляет никаких вознаграждений за соблюдение правил. Что касается выбора самих объектов, отвечающих за разработку правил, то здесь не предложено каких-либо решений. Существует «Клятва Сатоши», перечисляющая обязательства, которые, по мнению ее авторов, должен взять на себя любой создатель приложения на основе блокчейна, однако это не более чем рекомендации. В крупных проектах распределенных реестров, таких как R3 и Hyperledger, решения принимаются консорциумом, а создатели Certificate Transparency выбрали централизованный подход. Однако знания о сравнительных характеристиках различных механизмов руководства отсутствуют, и неясно, как они будут развиваться по мере роста популярности соответствующих платформ. 8. сравнение: какой реестр лучше?
Проблема. Bitcoin был первым, а сегодня альтернатив уже тысячи, и каждая со своими уникальными преимуществами. У Ethereum, например, более мощный язык скриптов и возможность сохранения состояния, Litecoin позволяет создавать блоки быстрее, чем Bitcoin, и каждое новое «первичное размещение монет» (initial coin offering, ICO) обещает очередные блестящие особенности. Существует также немало идей криптовалют с протоколами консенсуса, отличными от «доказательства выполнения работы» (proof of work), а также проекты на базе распределенных реестров, вообще не имеющие отношения к криптовалютам, — например, Certificate Transparency, R3 Corda и Hyperledger Fabric. Трудность, возникающая в условиях все более плотного рынка, — в том, чтобы понять различия доступных решений и выбрать лучшее для конкретной задачи. Нужен ли вам блокчейн или достаточно обычной СУБД? А может, хватит и Excel? Какие именно качества реестра вам необходимы? Нужна ли, например, публичная верифицируемость? Если да, то для чего? Возможные решения. В рамках недавних исследований изучались сравнительные характеристики различных криптовалют (например, создание блока в Bitcoin за десять минут и в Litecoin за 2,5 минуты) и влияние этих свойств на безопасность. Выяснилось, в частности, что один и тот же уровень защиты от так называемого эгоистичного майнинга (selfish mining) обеспечивается 37 блоками в Ethereum и 6 блоками в Bitcoin (ввиду относительно низкой скорости создания блоков в обеих платформах). Что касается распределенных реестров в целом, недавно проводилось сравнение характеристик безопасности Certificate Transparency и Bitcoin. Согласно выводам, если бы нужно было выбирать между ними, то пришлось бы делать выбор между доверием к распределенной сети удостоверяющих центров и потребностью в неэффективной широковещательной рассылке сообщений с использованием протокола консенсуса, основанного на proof of work. 7. Управление ключами: как выполнять транзакции?
Проблема. За годы существования Bitcoin было немало случаев, когда пользователи теряли все свои цифровые деньги, так как выбрасывали жесткий диск, забывали пароль или не принимали необходимых мер по защите кошелька; в худшем из известных случаев потеря составила 7,5 тыс. биткойнов. В подобных ситуациях вернуть утраченное нельзя — из-за необратимости транзакций и невозможности расшифровки данных. Широко освещался пример, связанный с Decentralized Autonomous Organization — «умным» контрактом Ethereum, созданным в качестве механизма коллективного инвестирования. Для разрешения ситуации пришлось вмешаться разработчикам Ethereum, которые, чтобы возместить ущерб, настояли на очередном «хардфорке» системы. Хотя подобные инциденты имеют серьезные финансовые последствия, они не удивляют, в связи с нерегулируемостью «мира Дикого Запада» криптовалют. Существуют предложения о расширении использования криптовалют — например, о включении биткойн-кошельков в дистрибутивы Linux, в результате чего они попадут в руки менее опытных пользователей, меньше подготовленных к упомянутым рискам. Поэтому необходимы более надежные решения, которые позволили бы избежать утраты и хищения ключей. Возможные решения. В Bitcoin широко используется метод мультиподписи: создается групповой кошелек, а для расходования средств из него требуется одновременно получать несколько электронных подписей, число которых задается в настройках. Неплохую защиту от утраты ключей обеспечивает Bitcoin-адрес с тремя участниками, когда для одобрения действий по управлению кошельком требуются две подписи: даже если один ключ утерян, средства в кошельке остаются доступными, а для хищения атакующему нужно будет получить доступ сразу к двум ключам. Можно было бы также воспользоваться разделением секрета, когда ключ известен какому-то числу друзей (или устройств), которым можно доверять и которые поделятся информацией в случае утраты ключа. Но при использовании обоих этих решений требуется понимать, соответствует ли модель угрозы, при которой они действенны, сценариям, в рамках которых предполагается распространять, хранить и использовать ключи. И в любом случае сегодня нет решений, которые позволили бы участнику вернуть средства так же легко, как можно, например, получить доступ к учетной записи, если вы забыли пароль. 6. Гибкость: какими алгоритмами пользоваться?
Проблема. Как уже обсуждалось, во многих криптовалютах правила «спускаются сверху». Например, в Bitcoin адреса подсчитываются согласно жестко заданной процедуре — путем использования серии криптоалгоритмов, включая хеширование SHA-256, RIPEMD-160 и др. Ведущие разработчики Ethereum между тем готовятся перейти на протокол доказательства доли владения (proof-of-stake) — новый протокол консенсуса вместо нынешнего Ethhash. Когда протокол изменят, у участников не будет иного выбора, кроме как согласиться с этим, чтобы продолжать пользоваться криптовалютой. Помимо проблем руководства, обусловленных жесткостью спецификаций, есть другие, связанные с тем, что криптоалгоритмы подвержены взлому. Со временем компьютеры станут достаточно мощными, чтобы взломать SHA-256, и это позволит любому переписать всю историю блокчейна, защищенную лишь хешированием. Когда такая опасность возникнет, у разработчиков, скорее всего, будет достаточно времени, чтобы перейти на более защищенные альтернативы, однако неплохо было бы уже сейчас предоставить пользователям варианты выбора, как это сделано с протоколами наподобие TLS. Но, как и в случае последнего, гибкость может позволить осуществлять опасные атаки, поэтому также нужны четкие разъяснения, как именно обеспечивается гибкость и с какими криптографическими примитивами поддерживается. Пожалуй, безопаснее будет не позволять пользователям выбирать из нескольких алгоритмов, а разрешать им выбирать протокол консенсуса для своих транзакций в зависимости от того, насколько они доверяют в сделках сторонам и операторам системы. Возможные решения. Почти все криптовалюты характеризуются фактически нулевой гибкостью — для каждого криптоалгоритма существуют только одна допустимая реализация и единственный способ достижения консенсуса. Исключение, пожалуй, составляет лишь Ethereum, технически позволяющий в умном контракте закодировать любой криптоалгоритм (независимо от надежности) путем включения в него произвольной библиотеки. Тем не менее базовые криптомеханизмы проверки, выполняемой участниками сети для верификации транзакций, и протокол консенсуса заданы так же жестко, как и в других криптовалютах. Не обремененные идеологическими установками создателей криптовалют, отраслевые проекты распределенных реестров более гибкие. В Corda, например, пользователь при составлении контракта может выбирать алгоритмы из доступного перечня. В Hyperledger Fabric участники могут подключить собственный протокол консенсуса. Но при этом не ясно, как сочетаются различные варианты. Десять барьеров на пути распределенных реестров 5. Интероперабельность: как взаимодействовать реестрам?
Проблема. Существуют идеи создания единого глобального распределенного реестра наподобие Интернета и платформы общего назначения, поддерживающей большинство известных реестров. Но все же более вероятно, что различные организации будут пользоваться разными реестрами в зависимости от своих конкретных потребностей. Например, финансовые приложения с большей вероятностью будут пользоваться платформами наподобие Corda и Hyperledger Fabric, а для случаев, когда нужна полная открытость, больше подойдет нечто вроде Bitcoin или Ethereum. Чтобы реализовать обещанную распределенными реестрами перспективу изменения нынешнего ландшафта разрозненных скоплений данных, нужно обеспечить интероперабельность, позволив различным реестрам «общаться» друг с другом. Возможные решения. В мире блокчейн-платформ живет идея «сайдчейна» (sidechain) — побочного реестра, в котором можно отражать транзакции основного. Безопасность сайдчейнов пока мало исследована, и хотя идея широко обсуждалась, пользуются ими ограниченно. Предлагаются и другие методы осуществления транзакций между блокчейнами различных криптовалют, но эти решения тоже слабо развиты и большого применения пока не получили. Вместе с тем известны попытки создать интерфейсы связи между распределенными реестрами и другими источниками данных, например, в рамках проектов Town Crier и Oraclize. Реестры Corda и Hyperledger Fabric поддерживают модульность на уровне протоколов — теоретически возможно взаимодействие между различными реализациями системы, но реальных попыток наладить такое взаимодействие еще не было. 4. Масштабируемость: зачем хранить все транзакции?
Проблема. В пункте 1 обсуждается «масштабирование» времени обработки транзакций по мере роста вычислительной мощности сети. Другая проблема в том, что с ростом популярности системы не должна сильно увеличиваться нагрузка на пользователей в части хранения данных, так как это повышает барьеры входа. Однако с точки зрения безопасности для систем с полной публичной верифицируемостью важно, чтобы записи из реестра не удалялись. Из-за этого требования, например, полный блокчейн в Bitcoin сейчас занимает около 200 Гбайт, ежедневно увеличиваясь почти на 150 Мбайт. То есть основная проблема — как обеспечить необходимый баланс. Для некоторых применений реестров возможность полного аудита может быть действительно обязательной (например, для выполнения требований законодательства), и нагрузку по хранению данных на участников неизбежно придется повышать. Но для потребительских применений может быть необязательно хранить весь объем транзакций. Можно изменить модель доверия, позволив эпизодическим пользователям перенести нагрузку по аудиту системы на постоянных; последние должны будут хранить реестр в полном объеме, а первые — только ту информацию, которая требуется, чтобы проверить действительность их собственных транзакций. Возможные решения. Существует разработка, благодаря которой биткойн-кошельки могут работать на смартфонах без хранения реестра целиком, — упрощенный клиент верификации платежей (Simplified Payment Verification, SPV). Такие клиенты получают от полноценных участников и хранят только заголовки блоков из блокчейна, а не все содержимое целиком. Заголовков достаточно для проведения проверки, позволяющей исключить двойное расходование. С помощью полноценного узла SPV-клиент удостоверяется только в том, что определенная транзакция была включена в блокчейн. Таким образом транзакции, в которых заинтересованы SPV-клиенты, раскрываются архивным узлам (хранящим весь реестр), а задачу предотвращения внесения двойного расходования в реестр доверяют майнерам. Такие клиенты получили широкое применение, однако их безопасность, с учетом упомянутых проблем приватности и доверия, оставляет желать лучшего. Еще одна важная разработка, способная предотвратить включение лишних транзакций в реестр, — платежные каналы, реализованные, например, в сети Lightning. Чтобы открыть такой канал, две стороны создают транзакцию, которая используется для блокировки некоторого объема средств. Затем стороны могут совершить произвольное число транзакций друг с другом (что важно, не записывая их в реестр), а когда они готовы закрыть канал — по причине исчерпания средств или окончания взаиморасчетов, — то размещают для этого в блокчейне еще одну транзакцию. Таким образом, существенно снижается нагрузка на блокчейн по сохранению данных — единственная пара транзакций служит «представителем» произвольного количества денежных переводов. А поскольку эту процедуру можно использовать для разрешения споров, между сторонами сохраняется отсутствие необходимости доверять друг другу. Хотя этот метод представляется перспективным, четкого понимания характеристик безопасности и приватности платежных каналов пока нет. Еще один многообещающий подход — идея сегментирования (sharding) реестра. Участники избавляются от необходимости хранить транзакции, не имеющие к ним отношения, а также от необходимости знать о них; например, не нужно хранить чужие покупки кофе — только собственные. Хотя при этом индивидуальным пользователям нужно хранить гораздо меньше данных, сам реестр в целом непрерывно продолжает расти. 3. Экономика: Как минимизировать затраты?
Проблема. Bitcoin и его протокол консенсуса на основе доказательства работы широко критикуют. В частности, утверждается, что экосистема Bitcoin расходует электричество, как целое государство, в связи с чем криптовалюту называют «экологической катастрофой». В этой связи предложено огромное количество альтернативных протоколов консенсуса, часть из которых используется в альтернативных криптовалютах. Например, при использовании протокола proof of stake так называемые валидаторы должны доказывать наличие «доли» в системе путем совершения инвестиции, что служит экономическим фактором, удерживающим от формирования неверных блоков в нарушение правил (для сравнения, в Bitcoin для предотвращения так называемых атак Сивиллы, направленных против процесса майнинга, участники вынуждены расходовать дорогостоящее электричество). Разновидность доказательства доли владения, в которой инвестиция примерно соответствует накопленным за все время койнам, используется в Peercoin и Blackcoin. А в Ethereum в ближайшие два года планируется переход (то есть опять хардфорк) на собственную версию доказательства доли участия — протокол Casper, в котором инвестиция представляет собой страховой депозит, блокирующий часть койнов валидатора на определенный период времени. На блокчейн-платформе Intel Sawtooth Lake применяется протокол доказательства прошедшего времени (proof of elapsed time), опирающийся на защитную технологию SGX. Одно из популярных предложений на базе Bitcoin — Bitcoin-NG — состоит в том, чтобы ограничить использование доказательства работы путем выбора временного «лидера», который может быстро, без выполнения большого объема вычислений, засвидетельствовать индивидуальную транзакцию. Возможные решения. Существуют десятки публикаций как по доработке существующих протоколов (особенно протокола доказательства долевого участия), так и с предложениями совершенно новых. Тем не менее на сегодня в подавляющем большинстве криптовалют используется какая-то форма proof of work. Что касается реестров общего назначения, выбор альтернативных протоколов консенсуса для них растет и на сегодня включает и более традиционные, такие как двухфазный контроль завершения транзакции, PBFT (Practical Byzantine Fault Tolerance) и др. Они обычно эффективнее используемых в криптовалютах протоколов доказательства, но их минус в необходимости фиксированной группы известных участников. Само собой, нужны уточнения соответствующих компромиссов и обоснованные сравнения растущего числа протоколов консенсуса для оценки их преимуществ, обеспечиваемых в различных ситуациях. 2. Приватность: как защитить данные?
Проблема. На сегодня выполнен большой объем исследований, направленных на обеспечение анонимности пользователей криптовалют, но мало касающихся приватности. Например, идентификаторы пользователей Bitcoin напрямую не связаны с их личностью в реальном мире, но подробности каждой транзакции, в том числе количество отправляемых биткойнов, полностью открыты. Если в распределенном реестре нужно хранить, скажем, историю болезни, то транзакции будут содержать имя пациента, возраст, обоснование медицинских процедур и т. п. Можно, конечно, шифровать эти данные, предоставляя ключи только тем, кому требуется, но любые схемы шифрования рано или поздно взламываются, поэтому перманентно проблему приватности этим не решить. Даже в отношении анонимности еще много недоработок. В рамках ряда исследований продемонстрированы ограничения, присущие в этом отношении Bitcoin. Более новые платформы наподобие Monero и Zcach теоретически предоставляют более надежные гарантии анонимности, но их практический анализ еще не проводился — не исключено, что у них имеются свои слабые места. Возможные решения. Одно из самых простых решений — отправлять транзакции только тем участникам, кому вы готовы доверить соответствующие подробности. Но проблема приватности при этом сохраняется, поскольку сведения из транзакции могут попасть за пределы первоначальной группы участников; возможно также, что понадобится скрыть какие-то детали от одних участников, но предоставить другим. В числе предложенных решений — проект Hawk, механизм на базе развитых средств криптографии, с помощью которого пользователи могут скрывать детали своих транзакций, но подтверждать для остальной части сети их действительность. Однако Hawk разработан специально для Ethereum, а что касается распределенных реестров в целом, вопрос гибкого обеспечения приватности в них без крупных затрат ресурсов остается открытым. 1. Масштабируемость: согласие всей сети?
Проблема. Пожалуй, самый большой минус полностью распределенных реестров — необходимость подтверждения действительности транзакций всеми узлами сети. В частности, распределенный реестр не масштабируется по пропускной способности. Другими словами, чем больше вычислительная мощность сети, тем хуже показатели пропускной способности и выше задержки. Из-за требования одобрения всеми участниками каждой транзакции, с ростом числа узлов увеличивается время ожидания. Одна из главных идей криптовалют, для которой введено это требование, — полная публичная верифицируемость: любой участник может самостоятельно проверить корректность работы системы, повторно воспроизведя все транзакции и получив удостоверения в отсутствии нарушений согласованных правил. Если только часть узлов удостоверяет части реестра, то полной верифицируемости не будет. Чтобы повысить пропускную способность и уменьшить задержку, нужен некий баланс, при котором нет полной репликации, но обеспечивается некоторая степень открытости и верифицируемости. Первое можно реализовать с помощью сегментирования — когда каждый участник обрабатывает транзакции только в пределах некоторого сегмента. Возможные решения. Тема сегментирования пользуется большим вниманием исследователей и участников рынка — имеется ряд предложений в этой области. Например, в Corda участникам нужно достигать консенсуса только по транзакциям, имеющим к ним прямое отношение, а в Certificate Transparency вообще не требуется глобального консенсуса по содержанию реестра. Подобные подходы обеспечивают намного большую масштабируемость, но вызывают сомнения с точки зрения верифицируемости. К примеру, если только отдельные участники видят какие-то транзакции, то как другие могут быть уверены в том, что их транзакции подчиняются глобальному набору правил? А если такого набора правил нет, то можно ли обеспечить удовлетворение разумных требований целостности?
Благодаря смарт-контрактам можно сэкономить. Пользователям не нужны адвокаты, нотариусы, юристы. Практически невозможны ошибки из-за человеческого фактора. Скорость реализации электронного договора выше, исключаются бюрократические проблемы.

В целом есть такие плюсы технологии:

Скорость транзакций — операции проходят непосредственно между пользователями с моментальным подтверждением.

Низкие комиссии — клиентам не нужно оплачивать банковское обслуживание. В некоторых случаях смарт-контракты позволяют тратить меньше на налоги.

Прозрачность — операции с криптовалютой записываются в реестр. Их можно проверить.

Сохранность информации, которую нельзя изменить или удалить из цепочки блоков.
Понятие Индустрии 4.0, четвертой промышленной революции, еще не успело привлечь внимания населения земного шара. Однако эта тема все чаще становится предметом оживленных дискуссий профессионалов различных отраслей. Что же скрывается за этим термином? Какие технологии являются движущей силой? И каких эволюционных изменений стоит ожидать в будущем? В этом мы и собираемся разобраться.

Немного предыстории

Термин «Индустрия 4.0» был впервые упомянут в 2010 г., когда в разработанном немецким правительством проекте «Высокотехнологичная стратегия Германии 2020 (High-Tech Strategy 2020 for Germany)» была выдвинута стратегия полной интеграции физического и компьютерного миров для достижения абсолютно нового уровня оптимизации производства. Эта концепция была представлена на Ганноверской ярмарке-2011, а в 2012 г. очень похожие идеи уже обсуждались за океаном, в штаб-квартире компании General Electric. Позднее подключились и другие страны.

Цель концепции «Индустрии 4.0» − трансформация промышленности, основанная на интеграции производственных и бизнес-процессов, а также объединении всех участников, от поставщиков до клиентов, в цепочку ценности компании для обеспечения гибкого и индивидуализированного производства продукции. Названная цель достигается посредством использования следующих инструментов

киберфизические системы (Cyber-physical system − CPS);

Интернет вещей (Internet of Things − IoT);

облачные вычисления (Cloud computing);

искусственный интеллект (Artificial intelligence − AI);

коллективный интеллект (Collective intelligence − CI);

машинное обучение(Machine learning);

дополненная реальность (Augmented reality);

аддитивное производство (Additive manufacturing) и др.

Многие специалисты в сфере ИТ независимо друг от друга высказывают мысли о том, что AI, CI, облачные вычисления и машинное обучение пришли из веб-технологий и позволили взглянуть на автоматизацию производства и оказание услуг под принципиально новым углом. Внедрение коллективного и искусственного интеллекта помогает в высокой степени автоматизировать разработку, производство, распространение и доставку товаров и услуг.

Ярчайшим примером может послужить компания Uber, которая интенсивно применяет коллективный интеллект, чтобы, с одной стороны, создать конкуренцию, с другой − способствовать сотрудничеству водителей такси и потенциальных пассажиров. В комбинации с искусственным интеллектом и машинным обучением, выполняющими оптимизацию алгоритмов, получился революционный сервис такси по максимально доступной цене.

Не менее выдающимся примером Индустрии 4.0 является компания Tesla. Она также полагается на коллективный и искусственный интеллект для разработки своих продуктов, их производства и продажи через сеть Интернет. В ближайшем будущем Tesla планирует осуществлять доставку продукции по адресу клиента, используя свои новые автономные грузовики на электрической тяге. Как только это будет реализовано, компания Tesla полностью замкнет цикл Индустрии 4.0, другими словами, создаст максимальную автоматизацию от стадии разработки продукта до доставки клиенту.

Блокчейны

Еще одним ИТ-инструментом, играющим большую роль в становлении «Индустрии 4.0», является технология распределенных реестров (Distributed Ledger Technology − DLT), примерами которой могут служить согласование действий всех участников через Интернет вещей, а также отслеживание товаров или комплектующих в процессе доставки.

Распределенный реестр – это база данных, элементы которой равноправны, т. е. децентрализованы, и размещены в удаленных друг от друга точках. Технология распределенных реестров получила широкую популярность, когда весь мир заговорил о криптовалюте биткоин (BTC) и протоколе, на котором она основана, − блокчейн.

Многие считают, что понятия «блокчейн» и «распределенный реестр» синонимичны, хотя на самом деле технология блокчейн является разновидностью технологии распределенных реестров. Принципиальное отличие состоит в том, каким образом блокчейн объединяет блоки в цепочку: при создании нового блока блокчейн генерирует контрольную сумму из транзакций, вошедших в предыдущий блок, известную как хеш, и добавляет значение этой суммы в новый блок, таким образом формируя монолитную цепочку. Поскольку экземпляры цепочки децентрализованно хранятся на множестве компьютеров, не зависимых друг от друга, в нее невозможно вмешаться и фальсифицировать данные.

В рамках Индустрии 4.0 технология блокчейн была испытана на грузоперевозках IBM совместно с одной из лидирующих транспортных компаний Maersk. Они осуществили проверку обоснованности концепции и подтвердили, что технология блокчейн вполне применима для отслеживания контейнеров в процессе доставки. Целью проекта было сокращение трудозатрат и бумажной волокиты. Через разработанную платформу вся цепь поставщиков может получать мгновенный доступ к информации о статусе груза и, исходя из этого, планировать свои дальнейшие действия. В будущем к этой платформе предполагается подключить другие транспортные компании, порты и таможенные службы. Таким образом, с учетом автоматизации обновления статусов грузов, сокращения времени и трудозатрат на ведение документооборота, минимизации ошибок при доставке компания Maersk предполагает существенно снизить цены на свои услуги.

В качестве еще одного примера можно рассмотреть стартап Everledger. Он применяет технологию блокчейн для ведения реестра по бриллиантам, регистрируя историю их купли-продажи и владельцев, в результате увеличивая доверие покупателей. В дальнейшем стартап собирается расширить применение технологии и использовать блокчейн для ведения реестров по другим предметам роскоши.

Нюансы блокчейнов

Несмотря на привлекательность и надежность, технология блокчейн не сможет быть широко использована Индустрией 4.0. Основной причиной является низкая скорость обработки транзакций (для блокчейна биткоина до лета прошлого года она составляла максимум семь транзакций в секунду), поскольку верификация блока со стандартным размером в 1 Мб занимает около 10 минут.

Другая причина кроется в известной проблеме взаимоисключающих запросов, которые могут привести к конфликтам на этапе формирования цепочки блоков. Например, в случае с BTC возможен сценарий, при котором во время перевода денег на определенный адрес, в частности поставщика услуг, тут же отсылается запрос на перевод этих денег на другой адрес. Таким образом, поставщик оказывает услугу, но не получает деньги. Для исключения подобного сценария была создана процедура подтверждения транзакций. Выражается это в том, что транзакция считается подлинной и завершенной при условии, что блокчейн обработает как текущий, так и несколько последующих блоков.

Однако прогресс не стоит на месте. Неустанно экспериментируя с технологией распределенных реестров, разработчики устраняют недостатки, ассоциируемые с технологией блокчейн. В России была создана технология «#MetaHash», которая на этапе испытаний показала уникальные результаты.

Команда «#MetaHash» смогла достичь обработки 5 млрд транзакций в день в сравнении с 2 млн транзакций у существующих криптовалют; увеличила скорость подтверждения транзакций до 1 секунды на первое подтверждение и до 3 секунд на финальное подтверждение для большинства транзакций против имеющихся 30 секунд и полутора минут соответственно у существующих криптовалют. Достигается это за счет расслоения механизма совершения транзакций. Кроме двух базовых слоев – кошельков и майнеров – в #MetaHash добавлены узлы распространения информации (Torrent Node), верификации (Verification Node), первичные и вторичные слои ядра (Master Npde и Slave Node) и резервная копия, которая может храниться в биткоин или Etherium. Внешние слои как раз и позволяют ускорить транзакции за счет консолидации микротранзакций и преобразования их в сложные многосторонние для резервных криптовалют.

Таким образом, #MetaHash чуть больше, чем модернизированный блокчейн. Так же как платежные системы ускоряют и буферизируют платежные транзакции по пластиковым картам, так и #MetaHash поможет существующим криптовалютам стать приемлемым инструментом для массовых платежей. Антон Аграновский, сооснователь проекта #MetaHash описывает технологию следующим образом: «#MetaHash – это децентрализованная сеть обмена цифровыми активами и платформа для создания децентрализованных приложений, работающих в реальном времени».

Платформа #MetaHash позволит любому проекту стать полностью децентрализованным, иметь надежные и быстрые хранилища данных и финансовых транзакций. Это может пригодиться тысячам проектов уже сейчас, но существующие блокчейн-операторы не способны обеспечить необходимые скорости обработки запросов и другие характеристики. Антон Аграновский прогнозирует, что проект его компании станет основой многих инструментов Индустрии 4.0.

Перспективы

По состоянию на 2018 г. Индустрия 4.0 перестает быть концепцией, изучаемой в научных статьях и лабораториях. Согласно исследованиям таких компаний, как PwC и Gartner Group, она медленно, но верно финансируется крупными корпорациями и материализуется в конкретных проектах.

Чего ожидать в будущем от предприятий, реализующих концепцию «Индустрия 4.0»? На основании статистических данных и их анализа эксперты склонны полагать, что 10% валового мирового продукта к 2027 г. будет храниться в распределенных реестрах. Распространение концепции «Индустрия 4.0» будет проходить совместно с повышением культурного уровня людей и увеличением прозрачности корпоративного бизнеса. По прогнозам экспертов, в сравнительно короткий срок все несовершенства предприятий, пытающихся реализовать концепцию «Индустрия 4.0», будут преодолены. Можно с уверенностью заявить о том, что Индустрия 4.0 станет движущей силой цифровой промышленной революции в ближайшие годы и резко увеличит долю децентрализованных технологических решений.
Биржи труда

Verbatm — основанный на блокчейн протокол, позволяющий людям предоставлять подтверждающие квалификацию документы без необходимости их удостоверения третьими лицами.
Appii использует децентрализованный распределенный реестр для безопасного хранения и подтверждения подробной информации о полученном образовании, сертификатах, аттестатах, наградах и истории трудоустройства с возможностью получения доступа к ней с согласия ее владельца.
По утверждениям на сайте, Satoshi Talent — первое рекрутинговое агентство в сфере блокчейн. Соискателям сервис предлагает вакансии и карьерные перспективы в блокчейн-компаниях, а организациям — возможность найти и нанять блокчейн-разработчиков и инженеров широкого профиля.
Coinality — бесплатный сервис, позволяющий работодателям публиковать вакансии с указанием оплаты в цифровых валютах, таких как Bitcoin, Litecoin и Dogecoin. Спектр деятельности варьируется от разовых проектов до полноценного долгосрочного трудоустройства.Прогнозирование рынка

Augur.net — децентрализованная платформа прогнозирования с открытым кодом, работающая на базе Ethereum-блокчейна. Пользователи получают возможность «вложиться» в тот или иной прогноз, касающийся любого события в реальном мире и заработать, если он окажется верен. В основе работы сервиса лежит идея ценности и точности коллективной «мудрости толпы».
Распространение мультимедиа и другого контента

Bittunes разрабатывает международное решение, упрощающее распространение музыки, ставя своей целью вернуть контроль над произведениями обратно в руки художников и их поклонников. Платформа применяет Биткойн в качестве основной валюты. Исполнители и ценители композиций могут зарабатывать биткойны автоматически — этот механизм встроен в процесс покупки/распространения цифровых продуктов на платформе.

PeerTracks — платформа для потокового вещания и распространения (продажи) музыки, а также поиска талантов и организации сообщества поклонников. PeerTracks позволяет всем — создателям контента и потребителям — зарабатывать на музыке. В основе сервиса лежит собственная одноранговая сеть под названием MUSE, автоматизирующая основные операционные процессы и устраняющая связанные с ними затраты. Кроме вещания и скачивания музыки, сервис также позволяет давать чаевые, оказывать покровительство и даже торговать нотными записями любых композиций. JAAK — децентрализованная платформа на базе Ethereum-блокчейн, которая, согласно описанию на официальном сайте, ставит своей целью «связать воедино медиа, метаданные и права на контент», а также «создать децентрализованный рынок для медиа».
Paperchain — децентрализованный инструмент для стандартизированного сбора, хранения метаданных и обмена этой информацией между различными участниками музыкальной индустрии.
Сетевая инфраструктура Ethereum — платформа для создания и публикации распределенных приложений следующего поколения. Возможности Ethereum могут быть применены или уже применяются для разработки, децентрализации, и защиты решений в самых разных областях человеческой деятельности: голосования, доменные имена, финансовые биржи, краудфандинг, управление компаниями, большинство разновидностей контрактов и договоров, интеллектуальные права и даже умная собственность, в случае интеграции с аппаратными решениями.
ChromaWay открытая корпоративная блокчейн-платформа, в основе которой лежит применение «цветных койнов», и акцент на повышенной безопасности и масштабируемости. В портфолио ChromaWay есть несколько кейсов клиентов, посвященные внедрению децентрализованных инструментов и описанные на веб-сайте. По информации оттуда же, в настоящее время ChromaWay также работает над созданием платформы умных контрактов, позволяющих безопасно, просто и эффективно переводить рабочие процессы в цифровой вид.
«Прозрачная» благотворительность и общественно полезная деятельность

Благотворительные программы редко способны предоставить дарителям информацию об эффективности тех или иных проектов, что создает барьеры доверия и удерживает многих людей от участия в них. К счастью, технология Блокчейн может оказаться полезной в повышении прозрачности благотворительной деятельности, позволяя спонсорам и дарителям отслеживать реальную пользу, которую приносят их средства.
Среди интересных примеров компаний, применяющих децентрализованные распределенные реестры для управления благотворительными проектами и повышения их прозрачности можно отметить такую платформу, как GiveTrack, созданную специально для некоммерческих организаций, предоставляющих дарителям прозрачность и отчетность. GiveTrack отображает информацию о результатах работы проекта непосредственно и в реальном времени. В числе прочих следует также отметить такие проекты, как Helperbit, Alice, Start Network.
Недвижимость

UBITQUITY предлагает риелторским, ипотечным и проверяющим компаниям услуги собственной SaaS блокчейн-платформы для ведения записей об имуществе и связанных с ним правах собственности. Платформа позиционируется как параллельная альтернатива унаследованной бумажной системе ведения сделок, позволяющая ускорить процесс юридического аудита недвижимости, повышения прозрачности сделок и доверия с помощью полной децентрализации.
Silvertown помогает жилищно-строительным ассоциациям и крупным управляющим компаниям следить за физическим состоянием имущества с помощью технологий умного дома. Полученная от умных маячков и датчиков информация передается и хранится в блокчейн, что позволяет гарантировать целостность данных и неприкосновенность частной жизни съемщиков.
Репутационные рейтинги

Применение технологии распределенных реестров к области отзывов может привести к повышению надежности систем рекомендаций. К примеру, сервис The World Table запустил Open Reputation — количественную репутационную систему для сбора данных и формирования рейтингов доверия для индивидов и организаций.
Как объяснил маркетинговый директор The World Table Джон Короселла:
1. Microsoft – партнер проекта ID2020 Microsoft заявил о поддержке проекта ID2020 для создания единого глобального документа идентификации личности, который можно было бы использовать по всему миру. Главная миссия проекта – помощь людям без документов, которых насчитывается более одного миллиарда.
Для этого софтверный гигант совместно с Accenture и Avanade разрабатывает прототип цифровой системы на основе блокчейна, использующей Microsoft Azure. 2. Goldman Sachs создает торговую платформу для криптовалюты По слухам, Goldman Sachs создаёт торговую платформу для торговли криптовалютой в Нью-Йорке, которая начнёт свою работу в конце июня 2018 года, а может и раньше. Интрига сохраняется, так как в конце января появились публикации о том, что Goldman Sachs уже владеет подобной платформой, поскольку являлся инвестором стартапа по ее созданию в 2015 году. (На момент перевода вышла статья под заголовком «Goldman Sachs не создаёт платформу для криптовалюты, потому что она у них и так уже есть».) Руководство банка также отмечало, что оно рассматривает вопрос об учете криптоактивов. Исполнительный директор компании Ллойд Бланкфейн упоминал об этом в своём твиттере: «Всё ещё думаю о #биткоин. Пока не пришёл ни к каким выводам – ни за, ни против. Помнится, когда-то люди уже были очень скептически настроены — когда золотые монеты стали заменять бумажными деньгами». 3. Горнодобывающий гигант BHP Billiton внедряет блокчейн для управления контрактными работами и аналитикой С помощью стартапа Blockapps и компании ConsenSys одна из крупнейших в мире горнодобывающих компаний BHP Billiton будет использовать блокчейн, чтобы отслеживать передвижение образцов добываемых пород и жидкостей, а также для повышения надёжности данных, получаемых в режиме реального времени. BHP использует подрядчиков в процессе добычи пород, заключает контракты с геологами и курьерскими компаниями на разных континентах для сбора образцов и проведения анализа.
BHP будет настаивать, чтобы их подрядчики использовали систему на основе Ethereum и размещали внутренние документы в системе IPFS. Это одноранговая распределённая файловая система, часто используемая при внедрении блокчейна. 4. Maersk объединяется с IBM для совместного проекта Безымянный пока проект, базирующийся в Нью-Йорке, поможет грузоотправителям, портам, таможенным службам, банкам и прочим заинтересованным сторонам в цепочках глобальных поставок и заменит бумажную документацию на защищенные от несанкционированного доступа цифровые отчеты. Мировые поставщики серьезно страдают от обилия бумажных документов. В случае со скоропортящимися товарами потеря или задержка в пути документации может привести к серьезным убыткам. Интеграция блокчейна может оказать заметное влияние на эффективность мировой торговли, учитывая, что транспортировкой 90% товаров на мировом рынке занимаются морские логистические компании. В сентябре Maersk также заключил соглашение о партнерстве с блокчейн-стартапом GuardTime, запустившим морскую страховую блокчейн-платформу совместно с Microsoft и EY при участии страховых компаний ACORD, Willis Towers Watson, MS Amlin и XL Catlin. 5. UPS, FedEx И BNSF Railway присоединяются к содружеству BITA Грузоперевозчики UPS, FedEx, BNSF Railway (дочернее предприятие Berkshire Hathaway) и Schneider Trucking – лишь некоторые из более чем 200 громких имён в содружестве BITA (Blockchain in Transport Alliance), применяющем технологии блокчейн в сфере грузовых перевозок. Цель содружества – объединить компании, занимающиеся грузовыми перевозками, и разработать единые стандарты в процессе тестирования блокчейн-приложений. 6. Petroteq создает распределенный реестр для Pemex (для справки — это первая нефтяная компания, принимающая криптовалюту) Pemex, мексиканская государственная нефтегазовая и нефтехимическая компания, поддержит нефтегазовую компанию Petroteq в разработке специализированного отраслевого программного обеспечения для управления цепочками поставок (SCM). Мы знаем Pemex как первую нефтяную компанию, принимающую криптовалюту в качестве оплаты. В компании работают 100 000 человек и имеется разветвленная сеть поставщиков и деловых контрактов Petroteq – корпоративная платформа PetroBLOQ, основанная на блокчейне, – позволит нефтегазовым компаниям проводить глобальные операции. 7. UBS, Barclays, Credit Suisse тестируют комплаенс-платформу на Ethereum Швейцарский банк UBS возглавит пилотный проект, целью которого является автоматизация нормативных требований директивы Евросоюза, регулирующей биржевые операции MiFID II / MiFIR, которые вступают в силу в 2018 году. Используя созданную на основе блокчейн-платформы Ethereum систему, банки-участники проекта смогут анонимно обмениваться данными Legal Entity Identifier. Банки-участники смогут проверять свои данные по юридическим лицам и быстрее принимать новые правила. Банки также экспериментировали с блокчейном, рассматривая его как способ оптимизировать работу бэк-офиса, что по оценкам может высвободить до 20 млрд. долларов. 8. Производители и продавцы продуктов Walmart, Tyson, Unilever, Nestle, Kroger, Dole, McCormick и другие объединяются ради пилотного блокчейн-проекта В августе 2017 Walmart, Kroger, Nestle и Unilever заключили договор с IBM для того, чтобы использовать блокчейн в целях повышения безопасности пищевых продуктов за счёт улучшения отслеживания цепочки поставок. Walmart работает с IBM с 2016 года, и благодаря этому партнерству удалось сократить время отслеживания поставок манго с 7 дней до 2,2 секунды. Благодаря присоединению ещё 9 крупных поставщиков пищевых продуктов, в этой сфере (где подобное сотрудничество – большая редкость) может существенно повыситься уровень безопасности. Говард Попула, глава отдела продовольственной безопасности Kroger, отметил в интервью Reuters: «Для нас это возможность выразить общую идею и показать миру, что безопасность пищевых продуктов не будет основой для конкуренции». 9. ООН изучает возможности DLT (Distributed Ledger Technology) и блокчейна для организации гуманитарной помощи и климатических исследований Коалиция климатических изменений ООН изучает вопрос, могут ли технологии распределенных реестров улучшить результаты предпринятых инициатив для изменения климата. В настоящее время Коалиция стремится создать прозрачную систему для сбора климатических данных, данных о выбросах и продажах углерода. Распределенные реестры помогут отделить климатические данные от политических вопросов. В прошлом году многие ученые США обеспокоились тем, что федеральные исследовательские библиотеки могут быть закрыты, а их базы данных изменены или удалены с приходом к власти нового главы EPA (Агентство по окружающей среде США). ООН уже разрабатывала проект на основе блокчейн-платформы Ethereum, чтобы отправлять гуманитарную помощь сирийским беженцам. Всемирная продовольственная программа (World Food Programme) использовала блокчейн для контроля продовольственных ваучеров на основе Ethereum, которые могут быть реализованы на рынках. 10. TEPCO заключил партнёрство с Electron Британская компания Electron недавно получила инвестиции от TEPCO, крупнейшей японской энергетической компании. В настоящее время энергетическая промышленность использует разрозненную инфраструктуру для проведения расчётов и регистрации данных. Electron надеется побудить отрасль перенести эти функции в общую блокчейн-платформу. Electron готов стать оператором данных, у которого поставщики энергии могут получать информацию об активах и вести учет транзакционных изменений. Его услуги также могут быть применены для таких коммунальных служб, как телекоммуникации и водоснабжение. 11. Правительство Иллинойса тестирует распределенные реестры для лицензирования Департамент финансового и профессионального регулирования Иллинойса (IDFPR), выдающий врачебные лицензии, совместно с Hashed Health запускает проект для упрощения процесса лицензирования. Целью проекта является оцифровка медицинских учетных данных и применение смарт-контрактов для автоматизации рабочего процесса лицензирования в штате Иллинойс. 12. Правительство Бразилии экспериментирует с uPort Министерство планирования, бюджета и управления Бразилии тестирует независимое блокчейн-приложение uPort для идентификации личности, разработанное ConsenSys.
Созданная на основе Ethereum платформа предоставляет возможность пользователям редактировать собственные профили, а Министерство будет проверять легитимность загруженных личных документов.
13. Evernym работает с департаментом безопасности правительства Иллинойса
Evernym, компания из Солт-Лейк-Сити, получила от Департамента безопасности грант на 794 000 долларов в рамках программы поощрения малого бизнеса и разрабатывает для Правительства Иллинойса блокчейн-систему для регистрации новорожденных.

Смотрите также файлы