Использование мобильных технологий в 2017 году

Мы живем в эпоху развития мобильных информационных технологий. Каждый пятый из нас выходит в интернет только с мобильного устройства, в среднем 5-7 приложений мы используем постоянно. Все начиналось с простой телефонной книги в мобильнике, а в последние три года мобильные разработчики стали предлагать по-настоящему умные мобильные программы, решающие бытовые и бизнес-задачи за нас.
Давайте посмотрим, какие важные этапы в истории мобильных технологий привели нас к такому изобилию доступных мобильных ПО.

Развитие рынка мобильных приложений

mobilnye-tehnologii
1. 1997. На рынке сотовой связи появилась технология WAP, которая позволила устанавливать программы на мобильные телефоны прямо из интернета, не используя кабель для подключения к компьютеру. С этого времени начался процесс «мобилизации» общества — сегодня каждый пятый пользователь выходит в интернет исключительно с мобильного устройства.
2. Начало 2000-х. Качественным рывком в создании мобильных приложений стало начало производства смартфонов с большими сенсорными экранами. Их производительная мощность позволила разработчикам создавать мобильные приложения нового уровня. Именно в этот момент зарождается нативная разработка — разработка мобильных программ на языке определенной платформы. Новые мобильные технологии позволили разрабатывать приложения, которые экономично используют ресурсы смартфона, при этом намного производительнее и функциональнее своих предшественников.
3. 2010-е года. Мобильные девайсы оснащаются все более мощными процессорами, что позволяет разработчикам применять современные информационные технологии для разработки мобильных приложений. Иными словами, высокие технологии наконец-то дошли до мобильной разработки благодаря созданию мощных смартфонов.

Сегодня мобильная разработка нацелена на создание приложений, которые могут предсказывать потребительские предпочтения и решать задачи, алгоритм решения которых заранее неизвестен.

Теперь приложения могут производить аналитический анализ информации, полученной из нескольких источников, и помогать пользователю принимать решения, контролировать процессы и решать другие важные задачи с наименьшими временными и аналитическими затратами для него самого. Что в свою очередь способствует оптимизации бизнес-процессов, повышению производительности и эффективности принимаемых решений.
Поговорим подробнее о современных мобильных технологиях, которые позволяют создавать приложения с широкими возможностями.

Новые технологии мобильных приложенийverity

1. Технология компьютерного зрения позволяет научить приложение детектировать и распознавать
объекты на фоне других. То есть, приложение может не просто выделить лицо человека и сфокусироваться на нем (например, при фотографировании), но и распознать, кому принадлежит это лицо: от принадлежности к полу до идентификации личности. Технология компьютерного зрения широко применяется в разработке ПО для медицины, где для определения диагноза очень важно сравнение огромного количества медицинских показателей, в том числе, снимков разных пациентов. Современные мобильные технологии компьютерного, или машинного, зрения строятся на том же принципе — сравнении и нахождении закономерностей в изображениях. Благодаря компьютерному зрению приложения могут считывать штрих-коды, распознавать лица, быстро подсчитывать необходимые объекты и т.д. Одной из самых перспективных областей развития компьютерного зрения эксперты называют технологию дополненной реальности — когда распознанный объект дополняется информацией, другим объектом или провоцирует дальнейшие действия приложения (например, запуск видеоанонса при распознании афиши фильма). Компьютерное зрение невозможно без машинного обучения.
2. Машинное обучение — это обучение приложения распознавать информацию или объекты внешнего
мира, анализировать данные и выдавать решение в зависимости от алгоритма. Обучение происходит таким образом: разработчик переводит информацию (картинки, данные, действия и т.д.) в формат кода, то есть переводит на язык машины, затем «показывает» машине репрезентативную базу таких переведенных образцов. Машина с ее высокими вычислительными возможностями находит закономерности между различными образцами (а разработчик присваивает этим группам образцов определения, например, «это женщины») и таким образом получает необходимый опыт распознавания информации по признакам. Дальше использование результата обработки информации зависит от алгоритма. Например, ПО для медицины могут не только помочь установить диагноз, но и составить план лечения. В мобильной разработке современные технологии помогают решать не менее сложные задачи. Это могут быть мобильные решения для прогноза прибыли от сделок, автоматического принятия решения о выдаче кредита определенному человеку, ПО для распознавания эмоций, мобильные детекторы лжи, мобильные помощники для повышения качества жизни и т.д.nejronnaya-set
3. Искусственная нейронная сеть — это тот самый искусственный интеллект, который обучается. Сеть
состоит из искусственных нейронов, которые получают, обрабатывают информацию и выдают отклик на нее. Технологии построения нейронной сети, которые совсем недавно стали развиваться в мобильной среде, ценны тем, что для получения решения или прогноза нам не нужно знать критерии выбора решения — сеть обучается и находит алгоритмы сама, под чутким руководством разработчика. Действие сети похоже на действие мозга. Так, человек, обжегшись и получив информацию о боли, отнимает руку от горячей поверхности, дует на нее, опускает в холодную воду. Этому его научил опыт — когда-то это помогло, и знания — подсказала мама. Так и обученная искусственная нейронная сеть способна реагировать на внешнюю информацию определенным образом согласно алгоритму, полученному в процессе машинного самообучения. Например, в мобильном детекторе лжи нейронная сеть обрабатывает информацию о мимике говорящего человека и определяет, насколько процентов сказанное ложь или правда. Для этого она использует образцы данных о правдивой или лживой мимике, полученные на реальных примерах (из практики) и экспертных (из теории). Так, современные мобильные технологии делают возможным создание мобильных приложений и сервисов, которые выдают ответы, решения и прогнозы, заранее неизвестные.
Современные технологии мобильной разработки развиваются параллельно и почти всегда используются в комплексе.

Каким будет 2017 год для развития мобильных технологий?

mobile_apps620
Эксперты утверждают, что дальнейший путь мобильной разработки будет строиться именно в сторону создания приложений, обученных обрабатывать определенную информацию и выдавать решения пользователям, исходя из их личных потребностей.

Приложения станут намного мощнее по производительности и менее энергозатратные, благодаря усовершенствованию самих мобильных девайсов и получению новых методов разработки.

Также будут продолжаться поиски экономичных решений мобильной разработки, в первую очередь кроссплатформенных, но вряд ли в 2017 году получится найти полноценную замену нативной разработке — ведь сами смартфоны не становятся проще, а наоборот, оснащаются все более сложной и мощной «начинкой».

Мы живем в эпоху развития мобильных информационных технологий. Каждый пятый из нас выходит в интернет только с мобильного устройства, в среднем 5-7 приложений мы используем постоянно. Все начиналось с простой телефонной книги в мобильнике, а в последние три года мобильные разработчики стали предлагать по-настоящему умные мобильные программы, решающие бытовые и бизнес-задачи за нас.
Давайте посмотрим, какие важные этапы в истории мобильных технологий привели нас к такому изобилию доступных мобильных ПО.

Развитие рынка мобильных приложений

mobilnye-tehnologii
1. 1997. На рынке сотовой связи появилась технология WAP, которая позволила устанавливать программы на мобильные телефоны прямо из интернета, не используя кабель для подключения к компьютеру. С этого времени начался процесс «мобилизации» общества — сегодня каждый пятый пользователь выходит в интернет исключительно с мобильного устройства.
2. Начало 2000-х. Качественным рывком в создании мобильных приложений стало начало производства смартфонов с большими сенсорными экранами. Их производительная мощность позволила разработчикам создавать мобильные приложения нового уровня. Именно в этот момент зарождается нативная разработка — разработка мобильных программ на языке определенной платформы. Новые мобильные технологии позволили разрабатывать приложения, которые экономично используют ресурсы смартфона, при этом намного производительнее и функциональнее своих предшественников.
3. 2010-е года. Мобильные девайсы оснащаются все более мощными процессорами, что позволяет разработчикам применять современные информационные технологии для разработки мобильных приложений. Иными словами, высокие технологии наконец-то дошли до мобильной разработки благодаря созданию мощных смартфонов.

Сегодня мобильная разработка нацелена на создание приложений, которые могут предсказывать потребительские предпочтения и решать задачи, алгоритм решения которых заранее неизвестен.

Теперь приложения могут производить аналитический анализ информации, полученной из нескольких источников, и помогать пользователю принимать решения, контролировать процессы и решать другие важные задачи с наименьшими временными и аналитическими затратами для него самого. Что в свою очередь способствует оптимизации бизнес-процессов, повышению производительности и эффективности принимаемых решений.
Поговорим подробнее о современных мобильных технологиях, которые позволяют создавать приложения с широкими возможностями.

Новые технологии мобильных приложенийverity

1. Технология компьютерного зрения позволяет научить приложение детектировать и распознавать
объекты на фоне других. То есть, приложение может не просто выделить лицо человека и сфокусироваться на нем (например, при фотографировании), но и распознать, кому принадлежит это лицо: от принадлежности к полу до идентификации личности. Технология компьютерного зрения широко применяется в разработке ПО для медицины, где для определения диагноза очень важно сравнение огромного количества медицинских показателей, в том числе, снимков разных пациентов. Современные мобильные технологии компьютерного, или машинного, зрения строятся на том же принципе — сравнении и нахождении закономерностей в изображениях. Благодаря компьютерному зрению приложения могут считывать штрих-коды, распознавать лица, быстро подсчитывать необходимые объекты и т.д. Одной из самых перспективных областей развития компьютерного зрения эксперты называют технологию дополненной реальности — когда распознанный объект дополняется информацией, другим объектом или провоцирует дальнейшие действия приложения (например, запуск видеоанонса при распознании афиши фильма). Компьютерное зрение невозможно без машинного обучения.
2. Машинное обучение — это обучение приложения распознавать информацию или объекты внешнего
мира, анализировать данные и выдавать решение в зависимости от алгоритма. Обучение происходит таким образом: разработчик переводит информацию (картинки, данные, действия и т.д.) в формат кода, то есть переводит на язык машины, затем «показывает» машине репрезентативную базу таких переведенных образцов. Машина с ее высокими вычислительными возможностями находит закономерности между различными образцами (а разработчик присваивает этим группам образцов определения, например, «это женщины») и таким образом получает необходимый опыт распознавания информации по признакам. Дальше использование результата обработки информации зависит от алгоритма. Например, ПО для медицины могут не только помочь установить диагноз, но и составить план лечения. В мобильной разработке современные технологии помогают решать не менее сложные задачи. Это могут быть мобильные решения для прогноза прибыли от сделок, автоматического принятия решения о выдаче кредита определенному человеку, ПО для распознавания эмоций, мобильные детекторы лжи, мобильные помощники для повышения качества жизни и т.д.nejronnaya-set
3. Искусственная нейронная сеть — это тот самый искусственный интеллект, который обучается. Сеть
состоит из искусственных нейронов, которые получают, обрабатывают информацию и выдают отклик на нее. Технологии построения нейронной сети, которые совсем недавно стали развиваться в мобильной среде, ценны тем, что для получения решения или прогноза нам не нужно знать критерии выбора решения — сеть обучается и находит алгоритмы сама, под чутким руководством разработчика. Действие сети похоже на действие мозга. Так, человек, обжегшись и получив информацию о боли, отнимает руку от горячей поверхности, дует на нее, опускает в холодную воду. Этому его научил опыт — когда-то это помогло, и знания — подсказала мама. Так и обученная искусственная нейронная сеть способна реагировать на внешнюю информацию определенным образом согласно алгоритму, полученному в процессе машинного самообучения. Например, в мобильном детекторе лжи нейронная сеть обрабатывает информацию о мимике говорящего человека и определяет, насколько процентов сказанное ложь или правда. Для этого она использует образцы данных о правдивой или лживой мимике, полученные на реальных примерах (из практики) и экспертных (из теории). Так, современные мобильные технологии делают возможным создание мобильных приложений и сервисов, которые выдают ответы, решения и прогнозы, заранее неизвестные.
Современные технологии мобильной разработки развиваются параллельно и почти всегда используются в комплексе.

Каким будет 2017 год для развития мобильных технологий?

mobile_apps620
Эксперты утверждают, что дальнейший путь мобильной разработки будет строиться именно в сторону создания приложений, обученных обрабатывать определенную информацию и выдавать решения пользователям, исходя из их личных потребностей.

Приложения станут намного мощнее по производительности и менее энергозатратные, благодаря усовершенствованию самих мобильных девайсов и получению новых методов разработки.

Также будут продолжаться поиски экономичных решений мобильной разработки, в первую очередь кроссплатформенных, но вряд ли в 2017 году получится найти полноценную замену нативной разработке — ведь сами смартфоны не становятся проще, а наоборот, оснащаются все более сложной и мощной «начинкой».

Читайте также