Спецпроекты

На страницу обзора

Инновационная аналитика: проекты в России и мире

Заказчик Цель проекта Описание проекта
Зарубежные/международные проекты
Beth Israel Deaconess Medical Center Суперкомпьютер рассчитает день смерти пациента Суперкомпьютер, построенный в медицинском центре Beth Israel Deaconess Medical Center в Бостоне, США, способен предсказывать дату смерти пациентов на основе медицинских данных с вероятностью 96%. Система хранит данные о 250 тыс. бывших и нынешних пациентах за 30 лет и фиксирует параметры жизнедеятельности пациентов в палатах с частотой раз в три минуты, записывая множество параметров — от давления крови до уровня кислорода. Основываясь на данных о пациентах, системаспособна выявлять редкие заболевания, которые обычный доктор может не увидеть или обнаружить не так быстро, как это способен сделать суперкомпьютер.
CERN Исследования в области новой физики CERN и Yandex Data Factory объявили открытый конкурс Flavour of Physics («Аромат физики») по машинному обучению. Участникам предлагается разработать алгоритм, который позволит отделить «сигнал» о специфическом распаде тау-лептона от «фона». Алгоритм поможет ученым обнаружить в данных Большого Адронного Коллайдера следы распада тау-лептона на три мюона τ- → μ+μ-μ- . Этот распад, нарушающий сохранение важного параметра элементарной частицы, лептонного аромата, станет указанием на свойства новой физики за рамками Стандартной Модели, поиском которой заняты ученые со всего мира. Задача участников конкурса — создать классификатор, программу, которая разделит события коллайдера на содержащие необходимый распад тау и не содержащие.
Swisscom Управление дорожным трафиком В пригороде Лозанны проводится эксперимент по перераспределению дорожного трафика на основе BI. Муниципалитет Пулли своместно с швейцарским оператором Swisscom собирается решить проблему пробок в центре городка, куда вливаются потоки с четырех вылетных магистралей. Обезличенные данные, поступающие с мобильных телефонов, позволят более точно прогнозировать нагрузку на городские дороги и перераспределять потоки для разгрузки центра. В проекте также заняты несколько университетов. Оператор также планирует использовать собранные данные для улучшения системы прогнозирования загруженности дорог, эксперимент является частью планомерной работы Swisscom в области «умных городов». Фокус направлен на использование «больших данных» для улучшения работы городских служб.
European Commission Исследования в области финансовых инноваций, защиты прав потребителей, борьбы с отмыванием денег и безопасности Европейские регуляторы собираются изучить возможности использования больших объемов данных, которые хранятся в основных банках региона. В программе на 2016 г. Межведомственная комиссия европейских контролирующих органов указала, что собирается обратить внимание на финансовые инновации и защиту прав потребителей, наряду с борьбой с отмыванием денег и повышением безопасности. Власти хотят контролировать потенциальные риски и выгоды для потребителей, которые связаны с автоматизацией финансового консультирования и использования больших данных для формирования более персонализированных сервисов.
Российские проекты
АстраЗенека Россия Медицинские исследования «АстраЗенека Россия» и Yandex Data Factory планируют запустить ряд проектов в области больших данных в эпидемиологии, патофизиологии, диагностике и лечении заболеваний в терапевтических областях: инфекционные заболевания, онкология, эндокринология, кардиология, пульмонология, психиатрия. Используются алгоритмы, которые анализируют не «содержание» данных, а взаимосвязи между ними и могут применяться в различных отраслях.
Вымпелком Сформулировано правило четырех SIM-карт На основе обезличенных агрегированных данных эксперты «Вымпелкома» сформулировали «правило 4 контактов»: каждый абонент оператора опосредованно знаком с любым другим обладателем SIM-карты оператора через 4 контакта-номера телефона. Этот вывод аналогичен всемирно известной «теории шести рукопожатий». Согласно международной версии, каждый человек опосредованно знаком с любым другим жителем планеты через цепочку общих знакомых, в среднем состоящую из пяти человек, что является шестью уровнями связи.
Вымпелком, МТС Оценка абонентов как потенциальных заемщиков «Вымпелком» и МТС на основе анализа больших данных формируют оценку своих абонентов как потенциальных заемщиков и продают ее банкам. В скорринговом проекте участвуют около 20 банков. Для оценки кредитоспособности операторы могут использовать не только информацию о платежах клиента за мобильную связь и оплате услуг со счета мобильного оператора, но и данные, полученные с помощью геолокации.
ММК Оптимизация расходов ферросплавов и добавочных материалов при производстве стали Магнитогорский металлургический комбинат стал первым клиентом Yandex Data Factory в области тяжелой промышленности. Цель совместной работы – создать с помощью машинного обучения математическую модель плавки стали в кислородно-конвертерном цехе (ККЦ) ММК. В рамках проекта «Снайпер» ученые разработают на платформе Apache Hadoop модель, которая оптимизирует расход ферросплавов и добавочных материалов при производстве стали посредством обработки больших массивов данных из корпоративного хранилища информации. Конечный программный продукт будет принимать данные по исходному составу, исходной массе и требованиям по содержанию химических элементов в готовой стали, а в качестве результата выдавать оптимальное количество ферросплавов и добавочных материалов при производстве.
МТС Анализ потребления трафика во время ЕГЭ МТС провела анализ потребления мобильных услуг в день проведения ЕГЭ по русскому языку – 28 мая 2015 года. Исследование проводилось на основе анализа больших данных о профиле потребления мобильных услуг школьниками более 400 школ, расположенных во всех округах Москвы. По данным МТС, в день проведения первого в этом году единого государственного экзамена по русскому языку нагрузка на сети передачи данных и голоса снизилась в часы проведения экзамена (10:00-14:00), затем интернет и голосовой трафик увеличились по сравнению со средними значениями аналогичных периодов предыдущих дней в 4,5 и 2,6 раза соответственно. Личное общение будущих выпускников в интернете вытесняет поиск информации в структуре потребления трафика.
Правительство Москвы Развитие городской инфраструктуры Правительство Москвы совместно с МТС реализует проект для развития городской инфраструктуры. Собранную и проанализированную статистику перемещений абонентов МТС — по дорогам, в метро, посредством пригородных поездов — городские власти смогут использовать для строительства магистралей, размещения новых станций метрополитена.
Правительство Москвы Модернизация системы здравоохранения города Департамент информационных технологий и департамент здравоохранения города Москвы создают исследовательскую лабораторию, которая займется анализом массивов данных, накопленных благодаря информатизации столичной системы здравоохранения. Наработки лаборатории помогут прогнозировать всплески заболеваемости, сравнивать эффективность различных способов лечения, определять группы риска, персонализировать медицину, выявлять узкие места в системе здравоохранения.
РЖД Оптимизация маршрутов и повышение уровня сервиса РЖД ведет переговоры с "Мегафоном" о совместном проекте в области «больших данных» (big data): он позволит перевозчику оптимизировать маршруты и повысить уровень сервиса транспортной компании, определить размер и подробные характеристики рынка перевозок и свою долю на нем в режиме, близком к реальному времени.
Росавтодор Прогнозирование заторов на дорогах и ДТП Росавтодор и Yandex Data Factory запустили новую систему прогнозирования пробок и ДТП на федеральных трассах. Внедрены технологии машинного обучения в систему мониторинга федеральных дорог Росавтодора. В результате система будет предсказывать ДТП и заторы на федеральных трассах и отображать информацию на интерактивной карте в режиме реального времени». В данный момент система работает в тестовом режиме и охватывает почти 2,2 тыс. км дорог. При этом всего в ведении Росавтодора находятся свыше 48 тыс. км федеральных трасс. Все дороги система делит на километровые отрезки, для каждого из них строится прогноз и предсказывается средняя скорость движения на час вперед, а вероятность ДТП - на четыре часа вперед. Сравнение с реальной статистикой ДТП показало, что на отмеченных системой участках вероятность аварии в среднем в 30 раз выше, чем в других местах дороги.
Сбербанк Персонализация предложений, расширение клиентской базы Сбербанк приобрел контрольный пакет акций компании «Рутаргет», разработчика рекламной платформы Segmento. «Рутаргет» будет собирать и передавать Сбербанку информацию об интересах и поведении его клиентов в интернете. Это позволит банку делать таргетированные предложения своим клиентам и находить новых, поведение и интересы которых ему подходят.

Источник: CNews Analytics, 2015

Вернуться на главную страницу обзора

Интервью обзора

Рейтинги

Крупнейшие российские проекты внедрения BI-систем, 2014-2015 гг.
Заказчик ИТ-партнер / Решение
3M Company Прогноз/Прогноз
AirBridgeCargo BI Partner/Pentaho
DPD (экспресс-доставка) Корус Консалтинг/Oracle Business Intelligence 11
Подробнее

Рейтинги

Крупнейшие поставщики BI-решений в России 2015
Название Выручка по направлению BI, 2014,iтыс. (с НДС)
1 Прогноз* 4 013 481
2 AT Consulting 1 428 698
3 Softline 1 297 839
Подробнее

Рейтинги

Инновационная аналитика: проекты в России и мире
Заказчик Описание проекта
Зарубежные/международные проекты
Beth Israel Deaconess Medical Center Суперкомпьютер, построенный в медицинском центре Beth Israel Deaconess Medical Center в Бостоне, США, способен предсказывать дату смерти пациентов на основе медицинских данных с вероятностью 96%. Система хранит данные о 250 тыс. бывших и нынешних пациентах за 30 лет и фиксирует параметры жизнедеятельности пациентов в палатах с частотой раз в три минуты, записывая множество параметров — от давления крови до уровня кислорода. Основываясь на данных о пациентах, системаспособна выявлять редкие заболевания, которые обычный доктор может не увидеть или обнаружить не так быстро, как это способен сделать суперкомпьютер.
CERN CERN и Yandex Data Factory объявили открытый конкурс Flavour of Physics («Аромат физики») по машинному обучению. Участникам предлагается разработать алгоритм, который позволит отделить «сигнал» о специфическом распаде тау-лептона от «фона». Алгоритм поможет ученым обнаружить в данных Большого Адронного Коллайдера следы распада тау-лептона на три мюона τ- → μ+μ-μ- . Этот распад, нарушающий сохранение важного параметра элементарной частицы, лептонного аромата, станет указанием на свойства новой физики за рамками Стандартной Модели, поиском которой заняты ученые со всего мира. Задача участников конкурса — создать классификатор, программу, которая разделит события коллайдера на содержащие необходимый распад тау и не содержащие.
Подробнее