Бизнес

Ускоренные открытия в исследованиях и бизнесе

Поделиться:

Современные технологии, в том числе искусственный интеллект и гибридные облачные среды, меняют не только подходы компаний к повседневной работе, но и саму парадигму применения научного метода на практике.

В истории науки за последние 70 лет произошло несколько важных смен парадигм. Изначально наука носила по большей части эмпирический характер: она сводилась к наблюдению за природой и проведению измерений. А первые существенные изменения произошли еще в XVII веке с появлением теоретических наук, в рамках которых строились теории, а наблюдения использовались для подтверждения или опровержения гипотез.

В 50-х годах прошлого века компьютеры вызвали большую трансформацию научного подхода, связанную с развитием моделирования. Например, появились инструменты для моделирования биологических процессов, которые применяются при разработке новых лекарств. Это позволило ускорить циклы выдвижения гипотез и их проверки, что привело к более высоким темпам научных открытий.

За последние два десятилетия сформировалась так называемая четвертая научная парадигма, в основе которой лежат большие данные, преобладают высокопроизводительные вычислительные системы и быстрорастущие потоки информации. Четвертая парадигма неразрывно связала науку с анализом больших данных. Например, современные химические базы данных содержат миллиарды известных и описанных веществ.

Большие данные и искусственный интеллект ложатся в основу новой эпохи, которую мы назвали эпохой ускоренных открытий (англ. Accelerated discovery). ИИ позволяет получить беспрецедентный уровень скорости, автоматизации и масштабирования. А это обеспечивает лучшую интегрированность и обоснованность научных знаний, автоматическое генерирование гипотез с использованием новых методов, расширяющих области поиска для новых открытий, и автоматизацию экспериментов в роботизированных лабораториях.

Таким образом, основанные на данных научные открытия вступают в новую эпоху, в которой искусственный интеллект и квантовые вычисления все шире применяются исследовательскими сообществами через гибридные облачные среды, помогая трансформировать научную методологию и находить решения давно назревших проблем.

Этапы научного метода (постановка вопроса, исследование, выдвижение гипотезы, проведение эксперимента, наблюдение, получение выводов, воспроизведение результата) остаются неизменными в эпоху ускоренных открытий – см. Рис.1. Но теперь эти этапы могут протекать с такой скоростью, которая раньше казалась немыслимой. Это влечет беспрецедентный уровень скорости, автоматизации и масштабирования процесса открытий.

Рис.1 Этапы научного метода

Преимущества ощущаются на каждом этапе. Например, получение и интеграция знаний, формирование рассуждений и дальнейшее масштабирование позволяют лучше отвечать на вопросы. Использование глубоких генеративных моделей дает возможность автоматически выдвигать новые гипотезы. Становятся возможными автоматическая проверка и эксперименты в роботизированных лабораториях.

Важные достижения в машинном представлении знаний также дают новые результаты, которые приводят к новым вопросам и гипотезам. Впервые в истории цикл научного метода замыкается — каждый прорыв является шагом к материализации мечты о науке как автономном, непрерывном и бесконечном процессе. И тут современные технологии позволяют существенно быстрее переходить на следующий виток спирали.

Подобные изменения в процессе открытий дают фантастические результаты: ускорение научного метода, масштабирование научных знаний и опыта, возможность использовать научный подход для решения более широкого спектра проблем и в конечном итоге создание прорывных решений, существенно влияющих не только на науку, но и на индустрию и общество — см. Рис.2. Таким образом, ускоренный научный метод в сочетании развитием компьютерной инфраструктуры и повышенным вниманием со стороны исследовательских сообществ позволяет быстрее совершать открытия и решать насущные задачи человечества, в том числе и в сфере бизнеса.

Рис.2 Ускорение и масштабирование научных открытий

Все это служит причиной того, что передовые компании все активнее используют научный метод там, где открытия выходят за пределы традиционной аналитики и превращаются в постоянный процесс выдвижения гипотез, испытаний и экспериментов. Такие инновационные предприятиях основаны на данных и искусственном интеллекте, и создают и поддерживают ускоренный цикл исследований.

Идея «предприятия, ориентированного на открытия» — организации, культура которой определяется скрупулезными экспериментами, в том числе применяемыми к ее собственным внутренним процессам — является действенным подходом для обеспечения более обоснованных решений и более эффективных действий во всех аспектах общества. Данный подход основан на внедрении в бизнес-концепции «ускоренных открытий», в которых автоматизируются все этапы научного метода, а искусственный интеллект и квантовые вычисления помогают трансформировать бизнес-подходы и находить решения давно назревших проблем —см. Рис.3.

Рис.3 Предприятия, ориентированные на открытия

Мы полагаем, что открытия будут стимулировать наукоемкий бизнес по крайней мере в трех сегментах индустрии, где предприятия используют открытия в различных частях цепочки создания стоимости:

— наука как бизнес, включающая такие отрасли, как науки о жизни, химические вещества и материалы, где научная практика является основой бизнеса (например, химическое производство, фармакология, материаловедение);

— предприятия, которые полагаются на науку, включая такие секторы, как энергетика и коммунальные услуги, транспорт, здравоохранение и технологическое оборудование, которые полагаются на результаты науки и используют их (например, приборо- и автомобилестроение, авиация, производство медицинского оборудования и др.);

— предприятия, ориентированные на информацию, которые, опираясь на данные и искусственный интеллект, масштабно используют научный метод для создания новых важных знаний о рынках или методах управления, улучшают бизнес-решения, разработку продуктов и операционную деятельность (финансовая сфера, торговля, массовые коммуникации и др.)

Таким образом, ускоренный научный метод необходим предприятиям, стремящимся к постоянным инновациям, поскольку они сталкиваются с непрерывным потоком важных вопросов, связанных с внешними факторами и их влиянием на бизнес, ответы на которые являются своего рода открытиями.

По мере того как предприятия становятся все более ориентированными на открытия, требуются преобразования в культуре, навыках, бизнес-процессах, инструментах и платформах. Так, культура открытий основана на фактических данных, что требует от организации адаптивности и открытости. Свободное владение наукой о данных, включая статистические методы и интеллектуальный анализ данных, крайне важно для ускорения таких изменений, а сотрудники с соответствующими компетенциями уже сегодня становятся чрезвычайно востребованными. Кроме того, помимо традиционных инструментов искусственного интеллекта, предприятиям все больше нужны гибридные облачные платформы для поддержки масштабных экспериментов, и это тоже «горячая точка» в подготовке кадров.  Отметим, что использование упомянутых интеллектуальных методов работы с данными и гибридных облачных платформ поддержки предполагает высокий уровень и постоянное развитие и обновление компетенций специалистов. Компаниям следует привлекать, растить и воспитывать сотрудников, чтобы они могли, с одной стороны, экспериментировать и привносить в свой бизнес новые ценности и идеи, а с другой — повышать как свою удовлетворенность от все более высокоуровневой и творческой работы, так и персональную ценность для работодателя и общества.

В работе IBM Research «The Science & Technology Outlook 2021» приведена более подробная аргументация того, почему бизнес-лидеры должны думать как ученые, когда дело касается инноваций, и даны рекомендации, как быть предприятием, ориентированным на открытия.

Добавить комментарий
Нет комментариев

Добавить комментарий

Your email address will not be published.Обязательные поля отмечены *