5 фактов об ИИ-стартапах

От промышленности до медицины: как ИИ трансформирует различные сферы человеческой деятельности

Сохранить в закладки
Сохранить в закладки

От промышленности до медицины: как ИИ трансформирует различные сферы человеческой деятельности

Однако внедрение идёт медленнее ожидаемого из-за психологических барьеров. «Бизнес опасается потери управляемости, а сотрудники — обесценивания опыта», — делится инвестор Михаил Тавер, управляющий партнёр венчурного фонда Taver Capital. Успешная интеграция требует не только технологической эффективности, но и корректного «маркетинга восприятия» — часто решения переименовывают с «искусственного интеллекта» на более нейтральные названия вроде «системы оптимизации», чтобы не вызвать отторжения у профессионалов старой закалки.

Активно развивается технология цифровых двойников пациентов — сложные симуляции, включающие генетический профиль, опухолевую микросреду и взаимодействие с иммунной системой. Хотя качественных цифровых двойников в онкологии пока нет, эта технология обещает возможность моделировать ответ на различные терапии ещё до начала лечения.

Особенно актуально это для медицинских и генетических данных. Компании вроде GENXT.AI предлагают «коробочные решения», где анализ происходит на собственных серверах клиента без передачи данных во внешние системы. В итоге ИИ можно использовать даже в строго регулируемых сферах, где данные не должны покидать защищённый контур.

Искусственный интеллект эффективен и для ремесленного дизайна, — создания иконок, баннеров, карточек для соцсетей, где важна не уникальность произведения, а качественное выполнение технического задания. При этом художники сохраняют роль кураторов, определяя «шкалу качества» и направляя работу алгоритма, который остаётся «статистической машиной по перебору вариантов».

Количество потенциальных биологических механизмов депрессии, по разным оценкам, варьируется от 250 до 1000. ИИ позволяет перейти от подхода «снизу-вверх» к анализу больших массивов данных для выявления закономерностей. Перспективным направлением становятся фундаментальные модели, способные изучать структуру биологических сигналов и дообучаться на небольших размеченных наборах данных.

Над материалом работали

Ксения Долгачева
Ксения Долгачева

редактор ПостНауки