Практикум 9 использование искусственного интеллекта при моделировании фармацевтических производств
жүктеу/скачать 217.03 Kb.
|
| Yandex Data Factory (YDF) — международное B2B-подразделение компании Яндекс, которое специализируется на анализе больших данных и применении технологий машинного обучения для решения задач промышленности[1][2]. Yandex Data Factory помогают своим клиентам повысить операционную эффективность за счёт технологий искусственного интеллекта.
Решения Yandex Data Factory основаны на технологиях машинного обучения и анализа больших данных, которые Яндекс активно развивал для нужд своего поиска и других сервисов: среди них распознавание образов и речи, глубокие нейронные сети и др. Yandex Data Factory предлагает масштабируемые решения для непрерывного производства: металлургических, нефтехимических и др. компаний[3]. «Анализ больших данных для принятия бизнес-решений – относительно новое, но очень быстро развивающееся направление информационных технологий, способное вывести практически любую отрасль экономики на новый уровень, и ускорение темпов внедрения технологий больших данных в отрасли нужно для того, чтобы компании могли получить дополнительные преимущества от анализа имеющихся у них данных и преобразовать традиционные бизнес-процессы. Это сотрудничество включает наши технологии для центров обработки данных, начиная с решений для компьютерных вычислений и сетей и заканчивая системами хранения данных и обеспечения безопасности, а также наши инициативы в области Интернета вещей». Что уже известно об преимуществах и проблемах, связанных с использованием искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в медицине: – Технологии с использованием искусственного интеллекта в последние годы активно применяются в различных областях здравоохранения – Разработки, связанные с искусственным интеллектом, могут охраняться в рамках авторского и патентного права – Необходима комплексная патентной защита разработок в области искусственного интеллекта и машинного обучения, что обеспечит исследователям монопольное положение на рынке товаров и услуг, позволит коммерциализировать свою разработку – Устанавливая связь между огромным массивом элементов информации, анализируя, обрабатывая и сопоставляя медицинские данные, системы искусственного интеллекта позволят перейти к прецизионной медицине, ускорят разработку новых лекарственных препаратов, дадут возможность моделировать и прогнозировать течение различных патологических состояний. За последние 10 лет было опубликовано множество научных работ, касающихся ИИ в здравоохранении: структурный анализ данной области, проведенный индийскими учеными в 2019 г. [4] и включивший 2421 статью, показал, что методы ИИ во всем своем многообразии применяются практически во всех отраслях охраны здоровья: от пластической хирургии до реаниматологии. Тройку лидеров по количеству публикаций среди отраслей представляют кардиология (215), неврология (271) и на первом месте – онкология (352). При этом авторы констатировали стремительный рост количества исследований: с 87 в 2014 г. до 1046 в 2018 г. Наибольший интерес для исследователей представляют обработка и анализ медицинских изображений (581), поддержка решений (541), обработка и анализ физиологических сигналов (136), мероприятия здравоохранения (122). В эпоху активного развития компьютерных технологий разработчикам-изобретателям важно понимать правовые режимы охраны результатов своей исследовательской деятельности, в т.ч. в данной области. Все перечисленные технологии могут являться результатами интеллектуальной деятельности. Ключевым отличием патентного права от авторского является получение охранного документа – патента, который четко определяет объем патентных прав и подтверждает, что на момент подачи заявки в патентное ведомство разработка была в т.ч. неизвестной. Также важным отличием является предоставление в рамках патентного права разрешения или запрета на использование того, что запатентовано. Патент позволяет разработчику напрямую коммерциализировать свою разработку посредством продажи исключительного права или предоставления заинтересованным лицам права ее использовать. Наличие нескольких патентов на разработку (то есть патентного портфеля) представляет правообладателю более широкий объем прав. Комплексная охрана разработки с формированием патентного портфеля из качественно оформленных патентов обеспечивает разработчику монопольное положение на рынке товаров и услуг, производство и/или реализация которых основана на запатентованной разработке. Например, сочетание получения патента на конструкцию, патента на способ, патента на внешний вид будет способствовать наиболее эффективной реализации и охране запатентованного решения. жүктеу/скачать 217.03 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|