Автомобильная индустрия и здравоохранение

Закусилова А.Ю. отметила, что в настоящее время Big Data активно внедряются в государственную, политическую, экономическую и социальную сферы жизни стран [1, с. 163], причем можно сказать, что большие данные совершенствуют и модернизируют и промышленность, как, например, автомобилестроение. В целом, имплементация Big Data в автомобильной индустрии сводится к четырем главным сегментам [17]:
1. Управление цепочками поставок;
2. Беспилотные автомобили;
3. Финансы;
4. Предиктивный анализ.
Опираясь на доклад консалтинговой компании SNS «Big Data in the Automotive Industry: 2018-2030», также нужно сказать и о следующих аспектах, связанных с Big Data в автомобильной промышленности [16]:
1. В 2018 году поставщики Big Data получили более 3,3 млрд. долларов США от доходов от продаж оборудования, программного обеспечения и профессиональных услуг в автомобильной промышленности, связанных с большими данными. Ожидается, что эти показатели будут расти в среднем на 16% в течение следующих трех лет, что в конечном итоге составит более 5 млрд. долларов США к концу 2021 года;
2. Благодаря применению технологий больших данных, автопроизводители и другие заинтересованные стороны начинают использовать активы данных, сгенерированных транспортными средствами, различными инновационными способами – от прогнозирующего обслуживания транспортных средств и UBI («умное страхование») до картографирования в реальном времени, персонализированного водителя, автономного вождения и не только;
3. Концепция граничной аналитики, которая относится к обработке и анализу информации ближе к месту дислокации автомобиля, все больше становится незаменимой возможностью для таких приложений, как автономное вождение, когда данные в реальном времени – с камер, LiDAR и других бортовых датчиков – нуждаются в надежной и постоянной синхронизации;
4. Конфиденциальность продолжает оставаться главной проблемой использования Big Data в автомобильной индустрии, и обеспечение защиты конфиденциальной информации – посредством усиления анонимности и специальных инвестиций в кибербезопасность – необходимо для того, чтобы монетизировать Big Data, которые будут генерироваться растущей установленной базой подключенных транспортных средств и других сегментов автомобильной промышленности [особенно если речь идет об автономных автомобилях].
Big Data, в принципе, полностью меняет концепт транспортного средства на примере автомобиля, и ниже доказательства этого утверждения [16]:
1. В 20 раз выше вычислительная мощность, чем у самого продвинутого ПК;
2. В компании BMW с применением Big Data было выявлено более 15 тыс. неисправностей благодаря сбору данных с тест-драйвов посредством анализа IBM SPSS;
3. В компании BMW используется свыше 250 аналитических программ, основанных на больших данных;
4. Датчики в автомобиле:
- на руле: отслеживают температуру лица, а сенсоры на внутренней боковой поверхности руля – температуру ладоней;
- снаружи: датчик температуры окружающей среды;
- под колонкой рулевого управления: сравнивает общую температуру с температурой воздуха рядом с водителем;
- в ремне безопасности: пьезоэлектрических датчик отслеживает дыхание водителя.
5. К 2020 году мировым авторынком будет собрано 11,1 петабайт данных;
6

. Благодаря Big Data в США норма расхода топлива для легковых и малотоннажных грузовиков снизится в 1,5 раза к 2025 году;
9. Компания MobileEye в 2019 году привлекла 400 млн. долларов США на развитие собственных автопилотируемых устройств;
10. 1 гигабайт данных в секунду будут генерировать сенсоры для автопилотов.
Также нельзя не отметить, что именно Big Data, по большей части [наряду с системами искусственного интеллекта], является «надеждой» на создание беспилотного автомобиля 4-го и 5-го уровней [20]:
1. Уровень 4 («широкая автоматизация»): машина с этим уровнем автоматизации «ведет» себя как на уровне 3, но для обеспечения безопасности не требуется никакого внимания водителя, например, он может даже спокойно лечь спать или покинуть водительское кресло. Самостоятельное вождение необходимо только в ограниченных пространственных зонах (геозонах) или при особых обстоятельствах. За пределами этих обстоятельств транспортное средство должно быть в состоянии безопасно прервать поездку, например, припарковать машину, если водитель не справится с управлением. Примером может служить роботизированное такси или роботизированная служба доставки, охватывающая только конкретно выбранные места в определенной географической области;
2. Уровень 5 («полная автоматизация»): вмешательство человека для осуществления движения автомобиля не требуется. Примером может служить роботизированное такси, работающее на всех дорогах по всему миру, круглый год и при любых погодных условиях, как, например, в Шанхае (Китай) или Калифорнии (США).
Беспилотные проекты с Big Data технологиями уже находятся на рынке автомобильной индустрии. Так, например, опираясь на работу Lim H. Taeihagh и A. можно сказать, что беспилотный автомобиль компании Audi, названный «The Roadrunner», успешно проехал из Сан-Франциско в Нью-Йорк за 9 дней в 2015 году. Машина проехала 15 штатов, преодолев расстояние 3400 миль. Даже при том, что водитель был в автомобиле, беспилотный автомобиль управлял 99% временем поездки самостоятельно. Более того, статистика показывает, что сегмент беспилотных автомобилей растет во всем мире на 16% каждый год, поэтому вера в эту технологию ведет к значительным объемам финансовых вложений. Предполагается, что к 2025 году этот рынок будет стоить 1 трлн. долларов США. Именно Big Data позволяет разрабатывать беспилотные автомобили, однако и в секторе здравоохранения Big Data находит широкое применение в настоящее время [25].
Как отметили Dash S., Shakyawar S.K., Sharma M. и Kaushik S. здравоохранение – это многомерная система, созданная с целью профилактики, диагностики и лечения связанных со здоровьем проблем или нарушений у людей. Основными компонентами системы здравоохранения являются медицинские работники (врачи или медсестры), медицинские учреждения (клиники, больницы и других технологии диагностики или лечения) и финансовые учреждение, поддерживающие первые две категории. В системе здравоохранения технология Big Data применяется в трех измерениях: медицинская аналитика, финансовая аналитика, хозяйственная аналитика [7]. И если в 2016 году рынок клинической аналитики оценивался в 1,65 млрд. долларов США, рынок финансовой аналитики – в 2,38 млрд. долларов США, а рынок хозяйственной аналитики – 0,65 млрд долларов США, то прогнозируется, что эти все три сектора вырастут к 2025 году следующим образом: рынок клинической аналитики – 11,35 млрд