Ценность ваших решений: Как современные технологии и искусственный интеллект меняют наше будущее - страница 19

Анализ IFI Claims Patent Services и составленный на его основе «Рейтинг 10 самых быстрорастущих технологий на патенты, оформленные в США»[81], [82] – один из наиболее эффективных инструментов, позволяющих определить технологические направления развития крупнейших корпораций мира, погрузиться в изучение самых перспективных трендов и понять, кто и как планирует на них зарабатывать на самом конкурентном технологическом рынке мира, на котором разворачивается борьба за глобальное лидерство в сфере высоких технологий. Для удобства читателя информация представлена в динамике изменений за 2022 г. и для наглядности приведены данные за 2021 г. (табл. 4, 5).

Таблица 4. Самые быстрорастущие технологические направления в 2021 г.

Таблица 5. Самые быстрорастущие технологические направления в 2022 г.

Отчет дает представление о самых быстрорастущих патентных классификациях и компаниях, инвестирующих в эти области. Патентные публикации сгруппированы по кодам CPC (Cooperative Patent Classification–совместной патентной классификации), из которых были выбраны самые крупные из всех 3376 категорий на основе показателя CAGR (Compound Annual Growth Rate)–совокупного среднегодового темпа роста за последний пятилетний период (2017–2021 и 2018–2022 гг.). В качестве первоисточника используются данные USPTO (United States Patent And Trade Office)–Федерального агентства по патентам и регистрации товарных знаков США[83].

Не будет преувеличением отметить, что подавляющее большинство указанных направлений технологического развития, в которых сосредоточены научные изыскания, во многом связано с технологиями обработки больших массивов данных и решениями в области искусственного интеллекта. Так, с развитием новых высокопроизводительных экспериментальных методов биомедицинские исследования все больше превращаются в информатику. Это требует использования как классических подходов и инструментов статистики, сетевого анализа и математического моделирования, так и современных бурно развивающихся методов машинного и глубокого обучения. Отдельные клеточные процессы, которые включают взаимодействие нескольких молекулярных игроков и популяций, такие как клеточная передача сигналов, теперь могут быть количественно охарактеризованы, что позволяет обобщить представления о биологических процессах. Архитекторы и инженеры в своей работе все в большей степени полагаются на алгоритмы и результаты расчетов, предоставляемые моделями нейронных сетей и беспрецедентными по мощности вычислительными комплексами. А моделирование и прогнозирование почти повсеместно стали вотчиной искусственного интеллекта, что предоставляет ученым возможность проводить эксперименты, проверять гипотезы и создавать технологические шедевры в цифровом мире[84]. Если посмотреть шире, то подавляющее большинство современных технологий, претендующих на научную новизну, базируется на решениях в области обработки данных и применении искусственного интеллекта, формируя революционные изменения в науке.

Приведенные выше технологии, являющиеся основными направлениями научных исследований и масштабных инвестиций корпоративного сегмента, говорят о сформировавшихся трендах в наиболее перспективных научных направлениях. Именно указанные технологии, по мнению общества, наиболее востребованы и ожидаемы, позволяют существенно повысить качество жизни, изменить и сделать более эффективной деятельность компаний.