Google Brains'in kurucu ortağı, Andrew Ng, "çok büyük veri kümelerinin yapay zeka inovasyonu için gerekli olmadığını" söyledi. Birkaç yıl önce, aynı zamanda veri işine girmek isteyen bir teknoloji devinden bir kişiyle konuştum. Hangi verileri toplamak istediklerini ve nasıl kullanılacağını sordum. Cevabı, olası tüm verileri almak ve sonra onu kullanmanın bir yolunu bulmaktı. Cevabı, veri işi hakkında çok şey söylüyor.

Birçok şirket, veri yolculuğuna çok sayıda veri toplamak ve depolamak için devasa bir BT projesiyle başlamak istiyor. Ardından tartışma, BT mimarisi, araç seçimi ve tüm entegrasyonların nasıl oluşturulacağı hakkında kolayca olur. Bu projeler büyük miktarda zaman ve kaynak gerektirir.

Nadiren düşünülen şey, verilerden istediğimiz gerçek değer. Ve bunun için bir planımız olsa bile, aylarca veya yıllarca BT mimarisi, entegrasyon ve borulama projeleri sırasında unutulabilir. Bu projeler, verileri kullanmak isteyen kişiler tarafından yürütülmez; genellikle BT bürokratları tarafından yönetilirler.

Bay Ng ayrıca, insanların genellikle makine öğrenimi veya yapay zeka geliştirmek için çok büyük verilere ihtiyacınız olduğuna inandıklarını da belirtti. Veri analitiğinde ve yapay zekada niceliğin kaliteyi telafi edebileceğine dair bir inanç var gibi görünüyor. Bir giyilebilir cihaz şirketiyle tartıştığımı hatırlıyorum, sözcüleri model oluşturmak için yararlı bir şey bulmak için milyonlarca insandan gelen verilere ihtiyacınız olduğunu iddia etti.

Büyük verilerin değerli olduğu kullanım durumları vardır. Yine de gerçek şu ki, birçok kullanım durumunda, özellikle veriler alakalıysa, küçük veri kümelerinden önemli miktarda değer elde edebilirsiniz. Yatay ve dikey veri kümelerini de düşünebiliriz, örneğin milyonlarca insandan bir veri noktasını mı yoksa az sayıda insandan çok sayıda veri noktasını mı analiz etmek istiyoruz. Yatay ve dikey verilerle, bir tabloda nasıl düzenlendiklerini kastetmiyorum, ancak birçok nesneden bir şeyler toplamaya yönelik yatay yaklaşım, örneğin milyonlarca insandan kalp atış hızı, daha az nesneden daha fazla veriye sahip dikey yaklaşıma karşı , örneğin daha küçük bir örneklem grubundan çok sayıda sağlık verisi.

Ancak bir bireyin sağlığını, uykusunu ve sağlığını daha iyi anlamaya yardımcı olur mu? Sağlık verilerine bir örnek olarak bakmak, soruyu iyi bir şekilde göstermektedir (punto amaçlanmamıştır). Giyilebilir bir cihaz, milyonlarca insandan adımları, kalp atış hızını ve uyku süresini toplar. Daha sonra, gün içinde daha fazla adım ve daha yüksek kalp atış hızının, kişinin o gece daha uzun uyuyacağını tahmin edip etmediğini belirlemek için bu verileri analiz edebiliriz. Sonra diğer insanlar için benzer sonuçları tahmin eden bir model bulabiliriz.

Analitik modeller oluşturmak için başka bir model alabiliriz. Bir kişi, örneğin normal egzersiz, kalp ve uyku verilerinin yanı sıra kan basıncı, kan şekeri, vücut ısısı, ağırlık ve bazı hastalık verilerini toplamak için daha fazla giyilebilir cihaz kullanıyor. Şimdi kalp hızı, adım ve uyku ilişkisi hakkında farklı sonuçlar alabiliriz. İlişkilerinin diğer değişkenlere bağlı olduğunu görebiliriz, örneğin yüksek kan şekeri veya kan basıncı, sağlıklı insanlarda işe yarayan modeli değiştirir. Bu bulgular az sayıda insandan belirlenebilir.

Yukarıdaki örnekler, sağlığı analiz etmek için neyin alakalı olduğu hakkında herhangi bir sonuca varmayı amaçlamamaktadır. Bu sonuçlar verinin kendisinden çıkarılmalıdır, ancak farklı yaklaşımlar benimsemenin ve oldukça farklı sonuçlar elde etmenin nasıl mümkün olduğunu göstermektedir. Şu anda giyilebilir veriler, büyük veri düşüncesinin güzel bir örneğidir; Hedef, milyonlarca ve milyonlarca insandan birkaç veri noktası toplamak ve daha sonra, bu veri noktalarının ne kadar alakalı olduğunu bilmesek de, ondan bir sonuç çıkarmak için veri modellerini eğitmek olmuştur. Birkaç kişinin zengin verilerinden modeller oluşturmak da mümkündür ve aslında bu, heyecan verici ve değerli bir AI modelleme görevi olabilir.

Elbette, alakalı olup olmadığını bilmesek de, büyük miktarda veriden veri modellerinin oluşturulabileceği durumlar da vardır. Örneğin, bu podcast hedge fonlarından bahsediyor her türlü veriyi toplamaya çalışan ve ardından borsa hareketlerini tahmin edip edemeyeceklerini görmek için modeller oluşturan. Bu, yatırımlar için geleneksel finans verilerinden çok daha fazlasını içerir. Örneğin, insanların farklı türde yiyecekleri nasıl satın aldıkları, akış içeriği izledikleri ve boş zamanlarını nasıl harcadıkları ve ardından eğilimleri ve bunların yatırım piyasası üzerindeki etkilerini tahmin etmek için 'zayıf sinyalleri' nasıl buldukları. Bu nedenle, diğer birçok veri analitiği vakasıyla karşılaştırıldığında, farklıdır çünkü belirli bir ayrıntıyı analiz etmeye odaklanmaz, ancak ondan alakalı bir şey bulup bulamayacağını görmek için her türlü veriyi rastgele toplamaya odaklanır ve verebilecek herhangi bir yeni değişken bulmayı umar. rekabet avantajı.

Çoğu kullanım durumunda, verileri kullanmak ve yapay zeka oluşturmak, ihtiyacı ve hedefi anlamada önemli olacaktır. İlgili veriler daha sonra gerçek ihtiyaçlara göre seçilebilir ve hangi verilerin önemli olduğu test edilebilir. Küçük ama alakalı veriler, kullanışlı bir yapay zeka modeli üretebilir. Bu genellikle, yalnızca oluşturulmuş bir modelle toplanan çok sayıda rastgele veri noktasının değil, bağlamın da dikkate alınmasını gerektirir. Sahip olduğunuz veriler ne olursa olsun, her zaman bir model oluşturabilirsiniz, ancak bu, modelin bir anlam ifade ettiğini garanti etmez. Şirketler ve geliştiriciler, büyük verilerden çok ilgili verilere odaklanmalıdır.
​

Kuruluşlar, hizmetlerini birkaç yıldır buluta taşıyor. Eşler arası (P2P) hizmetler özellikle blockchain ve kripto ile tanınır hale geldi. Ancak bireysel kullanıcılar gerçekten kişisel bulutları kullanmadı ve gerçek P2P hizmetlerinin sayısı hala oldukça sınırlı. Ama bu yakında değişebilir.

hakkında daha önce yazdım merkezi olmayan çözümler. Kişisel bulutlar ve P2P uygulamaları, bu makalede bahsedilen dağıtılmış uygulamalara örnektir. Ancak bu uygulamaların neler olabileceği ve nasıl çalıştıkları konusunda daha somut ve pragmatik bir yaklaşım sergileyelim.

Yakın zamanda, temel olarak kullanıcıların kendi tarayıcılarında yerel olarak çalıştırabilecekleri ve yerel olarak veya kullanıcının kendi bulutunda depolanan verilere sahip olabilecekleri uygulamalar olan bazı hizmetleri gösterdim.

1. Bir kişi bir savaş gemisi oyununda başka biriyle oynayabilir ve her iki kişi de oyunu yalnızca kendi tarayıcılarında çalıştırır. Oyun için merkezi bir sunucu yoktur. Bir kullanıcı oynamaya istekli olduğuna dair bir mesaj yayınladığında, çöpçatanlık tamamen sunucusuz bir şekilde gerçekleşebilir.
2. Bağlantılar için herhangi bir merkezi sunucu kullanmayan, yalnızca iki uygulama arasındaki iletileri kullanan iki kullanıcı arasındaki mesajlaşma hizmeti.
3. İki kullanıcı, yalnızca yerel olarak kendi kimliklerine sahip olarak birbirlerini tanımlayabilir ve ardından herhangi bir üçüncü taraf olmadan şifreli iletişim başlatabilirler.

Bu örnekler kulağa basit gelebilir, ancak uygulamalarda ve hatta internetin nasıl kullanıldığı konusunda büyük bir devrimin başlangıcı olabilir. Elbette, İnternet'in en temel protokolü olan TCP/IP, A'dan B'ye yönlendirilen paketlere dayanmaktadır. Ancak pratikte, son otuz yılda çoğu hizmet, yerel hizmetler ve/veya hizmetlere değil, istemci-sunucu yapılandırmalarına dayanmaktadır. veya kullanıcılar arasında doğrudan bağlantılar.

Bu hizmetler, kullanılabilirliğin ana akım kullanıcılar için yeterince iyi olup olmayacağına dair birkaç teknik soruyu gündeme getiriyor. Örneğin, kullanıcılar geleneksel bir e-posta ile bir davet göndererek ve ardından yerel kimlik bilgileriyle P2P bağlantısı kurarak ve doğrudan veya e-posta veya mesajlaşma uygulamaları gibi merkezi hizmetler aracılığıyla mesaj göndererek zaten bir bağlantı kurabilirler.

Hizmetler, kullanıcının yerel uygulamalarını ve kullanıcının kendi bulut veya benzeri depolama hizmetlerini kullandığında ilginç bir kombinasyon oluşur. Birkaç cihaz kullanırken bir kullanıcının tüm verilerini yerel olarak depolamak ve düzenlemek zordur. Ancak, kullanıcıların kendi depolama hizmetleri varsa ve gerektiğinde yerel kullanım için gerekli verileri ve uygulamaları oradan alabilirse senaryo değişir. Bu depolama, üçüncü taraf bir merkezi hizmet değil, daha geniş bir küresel altyapıda kullanıcının kendi hizmetidir.

Kulağa karmaşık geliyor, ama bu gerçekten önemli mi? Blockchain ve kripto ile, kullanıcıların üçüncü şahıslar olmadan doğrudan nasıl işlem yapabildiğini gördük. Tüm işlemleri izlemek için bir yetki veya merkezi hizmet olmadan anonim olarak güvenilir ödemeleri mümkün kılmıştır. Daha güvenilir bir sistem, daha iyi gizlilik ve tek bir arıza noktası olmadan sunabilir.

Ancak bu kullanıcı hizmetleri ve P2P bağlantıları ile basit kripto ödemelerinden çok daha fazlasını yapabiliriz. Birkaç örnek verelim:

1. Kullanıcılar, tüm verilerini kendi servislerinde saklayabilir, bu verileri yerel uygulamaları ile iyileştirebilir, zenginleştirebilir ve kullanabilir ve daha sonra bazı verileri vaka bazında diğer kullanıcılar veya hizmet sağlayıcılarla paylaşabilir.
2. Herhangi bir üçüncü taraf olmadan yüksek güvenlik ve gizlilik kullanıcıdan kullanıcıya iletişim.
3. Kullanıcıların kendilerini yönettiği, üçüncü taraf kimlik doğrulama hizmetlerine dayanmayan, iki kullanıcının birbirini doğrudan tanımlayabildiği ve güvenli iletişim başlatabildiği kişisel kimlikler.

Blok zinciri ve belirteçler çok ilgi gördü, ancak yukarıdaki örnekler dağıtılmış uygulamaları ve eşler arası iletişimi daha iyi gösteriyor. Blockchain ve jetonlar da bu hizmetlerin bir parçası olabilir. Blockchain, dağıtılmış hizmetlerden para kazanmak için bir model olarak işlemleri ve belirteçleri takip etmek için bir defter sağlayabilir. Ancak bunlar tek başına hizmet değildir. Kullanıcılar için değerli olan uygulamalara ve hizmetlere sahip olmak esastır ve ardından uygulamada blok zinciri ve belirteçleri kullanabiliriz.

Soru, hangi hizmetlerin kullanıcının kişisel bulutlarında, uygulamalarında ve saf P2P hizmetlerinde gerçek atılımı sağlayacağı ve ne zaman olacağıdır. Muhtemelen kişisel verilere, kendi kendine egemen kimliklere, güvenilir iletişim ve veri paylaşımına bağlanacaklar. Sadece kullanımı kolay birkaç uygulamaya ihtiyacımız var ve bundan sonra işler hızla gelişmeye başlayabilir.

​Makalenin ilk yayınlandığı tarih Yıkıcı. Asya.

İnsanların ücretsiz olarak alabilecekleri şeyleri takdir etmediği sıklıkla söylenir. Buna bakmanın başka bir yolu da, bir şey için ödeme yapmazsanız değerini belirlemenin zor olmasıdır. E-posta göndermenin veya sosyal medyada iletişim kurmanın neredeyse sıfır maliyetiyle, onlardan değer elde etmenin daha zor olduğu anlamına mı geliyor? Kişiler ve mesajlar için ödeme yapmaya başlamalı mıyız?

Evde sadece sabit hatlı bir telefonun olduğu zamanı hatırlıyor musunuz? Ya da posta yoluyla mektup aldığınızda? Telefonunuz çalarken mutlaka biri aramayı cevaplamış ve gerçekten de ciddiye almıştır. Zarfın üzerinde adınızı ve kaşenizi yazan bir mektup aldığınızda, açıp okumak istediğiniz bir şeydi. Artık VoIP kullanan otomatik aramalar alıyorsunuz, bu da onları gerçekten ucuz hale getiriyor. Çoğunu açmadığınız veya okumadığınız birçok e-posta alıyorsunuz.

Sosyal ağ bağlantılarına ne dersin? Hemen hemen herkese LinkedIn veya Facebook davetiyeleri gönderebilirsiniz ve birçok kişi tanımadığı kişilerden gelen davetleri kabul eder. Bunun insanları daha iyi birbirine bağladığı ve dünyayı daha demokratik hale getirdiği söylenebilir. Daha önce özel bir kulübe girmeyi deneyebilir ve önemli bir yeni tanıtım düzenlemeye yardımcı olması için bağlantılarınızı kullanabilirdiniz. Ancak sosyal medya bağlantılarınız gerçekte ne kadar değer üretiyor? Çok değil ve her gün daha az tartışırım.

Daha önceki bir yazımda, kaç tane olduğunu yazmıştım. sosyal ağlar spam ağları haline gelmişti. Fiyatların düşmesi ve daha fazla insanın ağlara ve fırsatlara erişmesi harika. Ama bunun da yan etkileri var. Her şey çok kalabalıklaşıyor ve herkes onları kendi amaçları için kullanmaya çalışıyor. Bağlantılar, iletişimler ve işlemlerin maliyeti minimum veya sıfır olduğunda, insanlar bunları doğru şekilde kullanmayı düşünmezler. Bu ağların ve araçların daha az değer sunduğu bir duruma yol açar. Bu biraz hükümetin çok para basmaya başlaması gibi. Para değer kaybeder ve sonra onunla bir şeyler satın almaya gücünüz yetmez.

Kişiler, mesajlar ve işlemler için ödeme yapmamız gerekse bu değişir miydi? Çok büyük ihtimalle. Bu, araçları kimlerin kullanabileceğini önemli ölçüde sınırlamaya başlayacak kadar pahalı olmaları gerektiği anlamına gelmez, ancak insanların ne yaptıkları hakkında düşünmelerini sağlar. Belki insanlar sahip oldukları bağlantıları ve aldıkları mesajları daha çok takdir etmeye başlarlardı.

Hangi teknolojinin işlemleri ödenebilir kıldığı kullanıcılar için gerçekten önemli değil, ancak kullanıcı deneyimi önemlidir. Bunun işe yaraması için çok basit mikro ödemeler gerekiyor. Şu anda, mesajlaşma ve sosyal ağ hizmetlerinin iş modellerini değiştirmek için en güçlü adaylar blok zinciri ve tokenler gibi görünüyor.

Bu, o zamandan beri konuşulan bir şey. 2017 ICO patlaması. Eksik parça, sadece konsept fikirleri değil, uygulanabilir, etkili son kullanıcı hizmetleri olmuştur. Tamamen yeni iletişim araçlarının mevcut olanların yerini alacağını düşünmek gerçekçi değildir. Kişileri ve mesajları daha iyi yönetmek için yeni çözümler, örneğin mevcut e-posta ve mesajlaşma servisleriyle çalışmalıdır.

İnsanların her zaman bedavaya sahip oldukları bu mallar için ödeme yapmaya hazır olmadığı da iddia edilebilir. Ve tüm insanlar bunu hemen yapmaya hazır olmayacak, ancak insanlar hayatlarını daha iyi hale getiren, günlük işlerinde onlara yardımcı olan ve onlara daha fazla statü kazandıran şeyler için ödeme yapmaktan mutluluk duyuyorlar. İnsanların artık daha iyi gizlilik ve verilerinin ve etkinliklerinin kontrolünü aradığına dair birçok işaret var ve güvenlik de daha önemli hale geliyor.

İnsanlar her zaman seçkin kulüpler için para ödemeye istekli olmuştur. En iyi politikacılar ve ünlülerle akşam yemekleri için para ödemeye hazırlar. Tanımadığınız biri size mesaj atmak isterse, parasını ödediğini bilseniz mesaja bakmak daha çok ilginizi çekerdi ve bu binlerce 'ücretsiz' mesajdan biri değildi. Bir kullanıcı yalnızca 'ücretli' mesajları kabul ederse, spam seviyesini de azaltacaktır. İyi ilişkiler ve önemli mesajlar, emtia değil, primdir.

Yakında, insanların tüm mesajlar için değil, bazıları için, örneğin yeni kişilere ulaşmak için mesajlar için ödeme yaptığı hizmetleri göreceğiz. Ayrıca insanların kontaklar için ödeme yapmak zorunda kalacağı hizmetleri de görmeye başlayacağız ve gerçekten hangi bağlantılara yatırım yapmak istedikleri konusunda ciddi düşünmeleri gerekecek. Ancak bu hizmetlerin sohbet, sosyal medya ve sosyal medya ile aynı kullanılabilirliği sunması gerekecek. bugün e-posta. Bu konsept, blok zinciri ve jetonlar için ilk büyük kullanım durumlarından biri olabilir.

Makalenin ilk yayınlandığı tarih Yıkıcı. Asya.

Veri ve bilgi işlem, birçok hizmetin buluta geçtiği son on yılda merkezi bir modele geçti. Bu trend devam ediyor ve daha birçok şirketin buluta geçtiğini göreceğiz. Aynı zamanda, daha merkezi olmayan modellere doğru yeni bir trend görmeye başlıyoruz. Ama yine de farklı şeylerin bir kombinasyonudur. Bulanık gelişme gibi görünebilir, ama gerçekten oluyor.

Gelecekte genel olarak veri ve işleme için daha fazla dağıtılmış modeller görmemizin birkaç nedeni var. Bunları üç ana kategoriye ayırabiliriz:

1. Teknoloji nedenleri. Birçok hizmet (örneğin, sürücüsüz arabalar, akıllı evler, kişisel asistan uygulamaları) minimum gecikme süresi ve her zaman hizmetlerin kullanılabilirliğini gerektirir ve bazı veri ve işlemlerin yerel olması gerekir.
2. Yeni iş modelleri. Blockchain tabanlı jeton modelleri, dağıtılmış çözümlerden para kazanmak için yeni fırsatlar sunar. Hizmetleri tek bir merkezi yerde işleme koymaya ve ücretlendirmeye gerek yoktur, bu da birçok yeni iş modeli yeniliğine fırsatlar sunar.
3. Veri koruma ve gizlilik gereksinimleri. Veriler şirketler için bir yükümlülük haline geliyor ve şirketler verileri daha düşük riskle kullanmak için daha iyi modeller bulmak istiyorlar. Tüketiciler kendi verilerini tam olarak kullanacak hizmetlere sahip olacaklar.

Sık sık geleceği tahmin etmenin zor olmadığını söyledim, ancak doğru zamanlamayı bilmek zor. Bu gelişme için de durum böyledir. Bunun gerçekleşmesi için daha fazla dağıtılmış hizmetlere sahip olmak için pek çok iyi neden var. Ancak bunun nasıl olacağını, gerçekten nereye gideceğini ve ne kadar süreceğini söylemek kolay değil.

Şimdi bu gelişmeyi gerçeğe dönüştüren birkaç teknoloji görüyoruz. İlk olarak, 5G ağları ile yürürlüğe giren Edge'imiz var. Edge, verileri ve işlemeyi gerçek kullanıcılara daha yakın tutar. Zorluk – bulut satıcıları gibi İnternet devleri artık hizmetlere ve hizmet geliştirmeye hakimken, ağ satıcıları ve telekom taşıyıcıları bu çözümleri sunmak için doğru taraflar mı?

İkincisi, blockchain, dağıtık defter ve token modellerimiz var. Bunların hepsi hızla gelişiyor, ancak zorlukları da var. Hangi teknolojinin daha uzun süre hayatta kalabileceğini söylemek kolay değil. Bu durumda, sadece teknoloji değil, aynı zamanda belirli bir teknoloji hakkında karar vermeyi zorlaştıran, hayatta kalması gereken bu zincirlerdeki işlem verileridir. Aynı zamanda bunlar, uygulamaları ve verileri dağıtmak ve bunlardan para kazanmak için tamamen yeni yollar sundukları için merkezi platformlara meydan okuyacaktır.

Üçüncüsü, merkezi olmayan çözümler mevcut bulut çözümlerinin içinde uygulanabilir. Elbette bölgesel bulut örneklerine sahibiz, ancak bulutlar, hizmetleri merkezi olmayan hale getirmenin başka yollarını da mümkün kılıyor. Örneğin, her kullanıcı verilerini kullanmak ve kendi uygulamalarını çalıştırmak için kendi bulut hizmetlerine sahip olabilir. Ardından, örneğin jeton tabanlı ücretlendirme modelleriyle, uygulamaları yerel olarak kullanmak için de ödeme yapabilirler.

Bu üç teknolojiden, Edge'in birçok zorluğu var çünkü bundan yararlanmak için tamamen yeni altyapıya ve uygulamalara ihtiyacı var. Mevcut bulut altyapısını kullanarak merkezi olmayan hizmetler yapmak şu anda çok daha kolay. Ancak daha uzun vadeli çözümler başka bir hikaye olabilir. Teknolojinin bozulması, genellikle işi bozan yeni şirketleri çeker. Örneğin, Amazon ve Google, merkezi modellere bağlıdır. Yerelleşme gerçekleşmeye başladığında ve diğer satıcılar en son çözümleri sunduğunda uyum sağlayabilirler mi?

Merkezi olmayan çözümler için muhtemelen iki farklı geliştirme yolu göreceğiz. Birincisi dağıtılmış ve merkezi olmayan uygulamalar. Bu, mevcut altyapıyla başlar ve kullanıcının kendi veri bulutu ve uygulama hizmeti gibi dağıtılmış çözümler oluşturur. Bu parçanın zaten uygulamaları var. Ardından, daha merkezi olmayan bir veri ve işleme altyapısı geliştirmek için ikinci yolumuz var. Bu daha uzun zaman alacak, ancak İnternet'in yapısını temelden değiştirebilir.

Kesinlikle daha dağıtılmış hizmetlere geçiyoruz. Binlerce startup halihazırda hizmetler, veri modelleri ve uygulamalar geliştiriyor. Büyük teknoloji satıcıları Edge tipi modellere yatırım yapıyor, milyonlarca insan kripto ticareti yapıyor ve ileriye dönük yatırımcılar, Andreessen Horowitz, büyük yatırımlar yapıyoruz. Aynı zamanda, düzenlemeler yeni veri modelleri oluşturmaya baskı yapıyor. Heyecan verici kısım, bunun nasıl olacağını görmek olacak ve bunu gerçekleştiren taraflar büyük kazananlar olacak.

Makalenin ilk yayınlandığı tarih Yıkıcı. Asya.

Bazılarınız 1980'lerde ev ve kişisel bilgisayarların ne zaman ortaya çıktığını hatırlayabilir. gibi birçok farklı şirket kendi cihazlarını yaptı. Commodore 64, Apple II, tayf videosu 328, Sinclair ZX80 ve Atari. Daha sonra bazı üreticiler, hiçbir zaman küresel olarak önemli hale gelmeyen MSX gibi standartlar üzerinde anlaştılar. Ancak daha sonra PC-DOS ve MS-DOS ile kişisel bilgisayarlar (PC'ler), ofisleri ve ardından evleri işgal etmeye başladı ve Apple diğer tek seçeneği yarattı. Artık giyilebilir cihazlarda da benzer bir durumumuz var.

1980'lerde çoğu bilgisayar üreticisinin kendi işletim sistemleri ve küçük bir program yelpazesi vardı. İlk benimseyenler, bu cihazları gerçekten kullanmaktan çok bir hobi olarak kullanıyorlardı. Tarif veritabanları veya vergilerinizi hesaplama gibi kullanım durumları hakkında tüm o hikayeler vardı, ancak yalnızca kendi programınızı kodlarsanız. Birçok kullanıcı aslında kendi programlarını yazıp diğer kullanıcılarla paylaştı. Bir genç olarak, bir bilgisayara sahip olmanın değerini babama açıklamaya çalıştım. Kendi oyunlarınızı veya grafik programlarınızı kodlamanın cihaza sahip olmak için değerli nedenler olduğunu düşünmediğinde bu kolay bir iş değildi.

Bu, giyilebilir cihazlar için nasıl geçerlidir? Artık cihazlarını kendi özel işlevleri, veri modelleri ve uygulamalarıyla sunan daha fazla giyilebilir cihaz üreticisine sahibiz. Birçok kullanıcı, verileri kullanmanın yollarını araştıran biyo-hackerlar ve sağlık meraklıları gibi hala erken benimseyen kişilerdir.

Çoğu kullanıcı, ortalama kalp atış hızı ve günlük adım sayısı gibi birkaç veri noktasını anlayabilir. Bunlar, kişisel sağlığı gözlemlemek ve iyileştirmek için iyi bir başlangıç, ancak verilerin ve bu cihazların sunabileceği fırsatların küçük bir kısmı. Kalp Atış Hızı Değişkenliği (HRV) ve farklı uyku türleri (derin, REM ve hafif) gibi bazı ek veri noktalarının günlük olarak yorumlanması ve kullanılması çok daha zordur.

Babamın yaptığı gibi, bir cihazın kalp atış hızını ve günlük adımları görmesi için 400 dolar ödemenin mantıklı olup olmadığı sorulabilir. Veya kadans, adım uzunluğu ve ayak vuruş açısını ölçmek için neden bir glikoz ölçüm cihazı veya daha pahalı ayakkabılar için aylık 100 doların üzerinde abonelik ödeyesiniz? Birçok kişi için, ne zaman uyumanız gerektiğini size bildiren bir cihaz gibi vakaları bir tarif veritabanı kadar safça kullanın.

Her üreticinin ayrıca kendi puanları vardır. Örneğin, bir cihazdan alınan uyku ve hazır olma puanları diğer cihazdan çok farklıdır ve farklı cihazlardan gelen verileri düzgün bir şekilde birleştirmenin kolay bir yolu yoktur. Veya bazı verileri, örneğin Apple Health ile birleştirebilirsiniz, ancak daha sonra, cihazın kendi uygulamalarındaki verilerden bile daha kafa karıştırıcı olan birçok veri noktası içerir.

Bilgisayar pazarını ne değiştirdi? Nasıl daha faydalı olmaya başladılar? Yazılım paketleri görünmeye başladığında oldu. Microsoft ve Apple'dan birkaç işletim sistemi egemen olmaya başladı ve her iki sistem de üçüncü taraflarca üretilen yeterli yazılıma sahipti. Bu, kişisel bilgisayarlar için yazılım yapan yazılım endüstrisine dönüştü. Aslında benzer bir gelişmeyi cep telefonlarında da gördük. Mobil uygulama işi ancak tescilli sistemlerden iki ana işletim sistemine, iOS ve Android'e geçtiğimizde büyümeye başladı, bu da uygulama mağazalarının uygulamalardan bir iş yapmasını sağladı.

Keşfettiğimiz gibi, giyilebilir cihazlar yalnızca veri için değildir; aksesuar ve moda ürünleri de olabilirler. Lüks bir marka kendi akıllı saatini veya yüzüğünü çıkarabilir, ancak lüks markalar gerçekten yüksek teknoloji veya veri şirketleri değildir. Ve her saat, yüzük, sensör, ayakkabı veya ceketin kendi özel veri formatını ve uygulamasını sunması kullanıcılar için pek uygun değil. Ayrıca lüks mal şirketleri için bazı ortak veri modellerine ve ekosistemlere sahip olmak çok daha iyi olurdu.

Giyilebilir ve sağlıklı yaşam verileri için gerçek kullanım ve yazılım pazarı, ancak farklı cihazlardan uyumlu bir formata veri aldığımızda ortaya çıkabilir. İki veya üç ortamımız olduğunda, yazılım geliştiriciler, insanlara günlük yaşamlarında yardımcı olmak için verileri kullanmak için daha iyi yazılımlar ve uygulamalar yapabilir. Her bireyin her türlü sağlık veri noktasını yorumlamaya başlamasını ve Google talimatlarını ve bunlara dayanarak ne yapacağını denemesini bekleyemeyiz. Sağlık ve sağlık verileriyle ilgili özel bir gereklilik, diğer birçok amaç için verilerden bile daha hassas olması ve mahremiyetin çok önemli olmasıdır.
​
IoT pazarının gerçekten bir donanım işi değil, bir veri ve yazılım işi olacağı söylendi. Giyilebilir cihazlar temel olarak veri toplamak için sensörler olacaktır. Bazı sensörler markalı cihazlar olabilir, diğerleri ise giysi, ayakkabı veya aksesuarlardaki beyaz etiket bileşenleri olabilir. Ancak verilerin gerçek kullanımı, kullanıcının verileri birleştirebileceği ortamlara ihtiyaç duyar ve kullanıcılara daha iyi ve daha sağlıklı yaşamlar sürmelerine yardımcı olacak yazılımlar sunulabilir. Wellness verilerinin asıl işi ve değeri, her türlü giyilebilir veriyi diğer veri kaynaklarıyla birleştirebilen yazılım ve uygulamalar olacaktır.

Şimdi büyük fintech şirketi lansmanları dalgası için on yıl bekledik. İnsanlar geleneksel bankalardan ve hizmetlerinden bıkmış durumda. Neobankalar büyüyor, ancak geleneksel bankalara kıyasla hala küçükler. Kitle fonlaması ve P2P kredisi de piyasayı değiştirecekti, ancak bunlar hala nispeten marjinal. Kripto finans büyüyor ama bu bir finans modeli mi, varlık sınıfı mı yoksa spekülasyon mu?

Stripe ve Coinbase, büyük değerlemelerle fintech'teki büyük başarı hikayeleri oldu. Öte yandan, çöküşün Yeşillik Başkenti İngiltere'de fintech için bir gerileme olarak görüldü. Bu örnekler fintech sektörünün ne kadar geniş olduğunu gösteriyor. Gerçekte Greensill'in fintech ile hiçbir ilgisi yoktu, ancak bu çekici sloganı kendisine eklemek istedi. Greensill bir tedarik zinciri finans hizmetiydi ve risk yönetimi nedeniyle başarısız oldu.

Dünyada düzinelerce sadece dijital neobanka var. Yaklaşık 40 milyon müşterisi olduğu tahmin ediliyor. Bu hala çok küçük bir sayı, ancak neobankaların değerlemeleri hızla arttı. Accenture'a göre, bir neobanka her müşteri için ortalama 11$ kaybeder, yani maliyetlere karşı getiriler. Hala karlı bir iş modeli bulmakta zorlanıyorlar. Temel banka hesapları kar merkezleri değildir. Borç verme, yatırım ve niş hizmetler (örneğin ticari bankacılık, özel müşteri grupları) kar elde etmek için daha yaygın alanlardır. Yine de, temel dijital hesaplardan çok farklıdırlar ve risk yönetimi belirgin şekilde farklıdır. 

gibi bazı neobankalar N 26, WebBank ve monzo, tam yığını sunun, yani bankacılık lisanslarına sahipler ve ön ve arka uç işlemlerine sahipler. Sonra neobankalar var, Revolut ve melodi, bankacılık lisansı olmayan ve bir ön uç sunan, ancak eski banka lisanslarını ve arka uçları kullanan. Ölçeklenebilirlik ve küresel büyümeyi düşünürsek, bankacılık lisansı karmaşık kısımdır. Her yeni ülkede bankacılık lisansı almak önemli bir yatırımdır.

On yıl önce, kitle fonlaması ve eşler arası kredilendirme ile ilgili birçok beklentimiz vardı. Bu hizmetler büyüdü, ancak henüz ana akım haline gelmedi. P2P kredi piyasası yılda yaklaşık %25 büyüyor, ancak paranın önemli bir kısmı bu hizmetleri müşteri arayüzü olarak kullanan finansal kurumlardan geliyor. En büyük P2P kredi başarı öykülerinden biri olan LendingClub, geçen yıl bir banka satın aldı ve P2P kredi platformunu kapatmaya karar verdi.

Kitle fonlamasının birçok modeli olmuştur. Başlangıç ​​sermayesi kitle fonlaması, öncelikle yeni ürünlerin piyasaya sürülmeden önce satılmasına yardımcı olan Kickstarter gibi başlangıç ​​​​finansmanı ve ön sipariş modellerine odaklanır. Gayrimenkul, sanat ve diğer varlıklardaki yatırım paylarını satan başka modeller de vardır. Kickstarter, yeni tüketici ürünleri için önemli bir test pazarı olmuştur, ancak bunun dışında, bu modeller düzenleyici kısıtlamalardan zarar görmüş ve ana akım haline gelmemiştir. Öz sermaye girişim kitle fonlaması alanında İngiltere lider ülke oldu. Bununla birlikte, en önemli hizmetleri Crowdcube ve Seedrs hala küçük işletmelerdir ve birleşmeye çalıştılar, ancak rekabet düzenleyicisi birleşmeyi engelledi.

Kriptolar, özellikle bitcoin'in artan değeri ile yeni rekorlar kırdı. NFT'ler popüler hale geldi. Bunun blockchain tabanlı dağıtılmış finans hizmetleri için ne anlama geldiğini söylemek hala zor. Pek çok taraf, kriptoları hala daha dijital emtialar ve NFT'leri dijital varlık sertifikaları gibi görüyor, ancak henüz tüm geleneksel finans sistemine meydan okuyanlar olarak değil. Başarılı bir halka arzı yöneten Coinbase, örneğin dağıtılmış bir finans hizmetinin kendisi değil, hala daha çok 'kripto varlıkları' için geleneksel bir ticaret hizmeti gibidir. 

Kriptolar günlük ödemelerle daha kabul edilebilir ve uygulanabilir hale gelirse ve NFT'ler varlık sertifikalarını ve işlemlerini dijital hale getirirse, bunların günlük kullanımını değiştirir. Kitle fonlaması ve P2P finansmanını daha iyi etkinleştirebilirler mi? Bazı uzmanlar bunu böyle görüyor, ancak son on yılın bu modellerin işe yaramadığını gösterdiğini söylemek hala zor. Bu sadece teknoloji ile ilgili değil, aynı zamanda yeterli arz ve talep ile çalışacak bir pazar elde etmekle de ilgilidir. Ve düzenleyicilerin de piyasa üzerinde önemli bir etkisi var. Bazı ülkelerde, gerçek kriptolardan ziyade devlet tarafından işletilen dijital para birimleri gibi daha fazla yaklaşım görebiliriz.

O zaman bankacılık sistemiyle ilgili temel sorumuz var. Bankalar sadece hesaplar, ödeme kartları sunmak ve borç para vermek için orada değildir; ayrıca merkez bankalarında para basmak ve ekonomiyi ayakta tutmak için önemli bir role sahiptirler. Bazı insanlar bu sistemi eleştiriyor ve bankaların gücünün ortadan kalktığını görmek istiyor. Gerçekte, bu o kadar basit değil ve hükümetler finans sistemleri üzerindeki kontrollerini elinde tutmayı tercih ediyor. Pandemi zamanı bize hükümet teşvik faaliyetlerinin değerini de hatırlattı. 

Bazı bankalar kriptoları kabul etmeye başlıyor ve önde gelen VC'lerden biri olan Andreessen Horowitz, kriptolar ve blok zinciri için 1 milyar dolarlık bir fon planlıyor, ve sektörde üçüncü. Blockchain ve dağıtılmış çözümlerin günlük varlıkları ve işlemleri değiştireceğini ve dijitalleştireceğini varsayabiliriz. İlk aşama muhtemelen finans ve bankacılık sisteminin temellerini değiştirmeden dijitalleşmede olacak. Ancak uzun vadede finans sektörünü ve hizmetleri nasıl değiştirebileceklerini söylemek hala zor.

Makalenin ilk yayınlandığı tarih Yıkıcı. Asya.

Yapay zeka ve yazılımın önemli olduğu inancıyla örtüşen orta düzey yönetimden kurtulma yönünde artan bir eğilim var. robotlar, insan profesyoneller tarafından yapılan işleri otomatikleştirebilir. Bu nedenle, daha az yöneticiye ve dolayısıyla daha az insan kaynakları yönetimine ihtiyaç duyulmaktadır. Ancak çalışacak daha fazla makinemiz olduğunda, bunların da yönetilmesi gerekir. Sonuç olarak, muhtemelen orta yönetimin ve insan kaynaklarının dijital karşılıklarına ihtiyacımız var.

son zamanlarda podcast tek bir kaynaktan belirli bir veri kümesini analiz etmek ve ondan bir sonuç çıkarmaya çalışmak gibi verileri analiz etmek ve mikro tahminler yapmak için mikro görevler hakkında ilginç bir tartışması var. Bu analiz, daha önemli bir sorunu veya görevi anlamaya veya optimize etmeye çalışmaz. Sadece belirli bir bölüme odaklanır. Daha kapsamlı bir sistem, bunun gibi düzinelerce bileşene sahip olabilir.

Ardından, bu mikro görevlerden elde edilen çıktıları birleştirmek için başka bir katman var. Daha sonra, belirli bir veri setini modellemek ve açıklamak için bireysel mikro AI'nın odak noktası olan birkaç mikro-AI modülünün çıktılarını ve sonuçlarını birleştirebilir. 

Örneğin, koşu hızınızı optimize etmek için kadansınız, adım uzunluğunuz, yerle temas süreniz ve ayak vuruş açınızla ilgili koşu ayakkabısı verileri (evet, her türlü veriyi toplayan koşu ayakkabıları zaten var). Bir bütün olarak koşu performansınızı düşündüğünüzde, bu sadece bir kısımdır. Ayrıca kalp atış hızı, enerji seviyeleri (kan şekeri), hazırlık durumu (yeterince uyudunuz mu) ve diğer birçok şeyi düşünmelisiniz. Ancak tüm bu verileri optimize etmek için devasa bir yapay zeka oluşturmak çok karmaşık olurdu ve her ihtiyaç için modüllere ve ardından tüm bunları birleştirmek için başka bir katmana sahip olmak daha iyidir.

Yazılım robotlarında da durum aynıdır. Bir robot ay sonunda stok numaralarını SAP'den muhasebe sisteminize aktarabilir. Aylık mali tablolar ve raporlar hazırlamak, bu envanter numaralarını derlemekten çok daha fazla iştir. Diğer robotlar, tüm bu bilgileri bir araya getirmek için bireysel görevleri ve bazı üst düzey robotları gerçekleştirebilir.

Bu böyle yeni bir şey değil. Modülerlik, on yıllardır yazılım tasarımında temel bir ilke olmuştur. Yapay zeka ve otomasyonla, genellikle bir kuruluştaki birçok görev ve sistemle bağlantılı kapsamlı ve karmaşık çözümlerden bahsederiz. Bunlar aynı zamanda nispeten yeni alanlar olduğunda, her şirket ve proje genellikle önemli bir süreç için mükemmel bir çözüm üretmeye çalışan büyük sistemler kurmaya çalışır. 

Belirli bir ihtiyacı karşılamak için bu mikro modüllere sahip olduğumuzda, tasarım ilkelerini geliştirebiliriz. Sıfırdan uygulamak için değil, mikro görevleri yapmak için en iyi bileşenleri bulmak, kullanımlarını optimize etmek ve ardından birlikte çalışmalarını sağlamak. Bir tür İK ve yönetim işlevidir. İhtiyacınız olan şeyleri yapmak için en iyi kaynakları bulmalısınız ve sonra onları yönetmelisiniz. Ancak bu yönetim katmanları dijitaldir, yani her mikro ihtiyaç için en iyi algoritmayı seçen ve bunları optimum şekilde kullanan algoritmalardır. Algoritmalar, algoritmaları yönetir.

Bu aynı zamanda yapay zeka ve otomasyon için ekosistemi ve iş modellerini de değiştirir. Örneğin, aşağıdaki iş alanlarına sahipsiniz:

1. Açık kaynak ve kitle kaynaklı topluluklar, her türlü mikro görev için birçok çözüm geliştirir. Her ihtiyaç için birkaç versiyon olabilir ve her duruma en uygun olanı seçilebilir.
2. Şirketler ve geliştiriciler, bileşenlerini mikro ihtiyaçlar için satmaya da başlayabilir. Belirli bir ihtiyaç için en iyi çözümleri geliştirmeye odaklanabilirler.
3. Her modüldeki API'ler, birkaç modülün birlikte çalışmasını daha sorunsuz hale getirirken daha kritik hale gelir.
4. Bu bileşenleri paylaşmak ve satmak için pazar yerleri ve paylaşım hizmetleri (GitHub gibi) olacaktır.
5. Farklı ihtiyaçlar için en uygun şekilde birlikte çalışan mikro modülleri kullanabilen yeni ve önemli bir fonksiyon katmanı olacaktır.

Bu modellerin hiçbiri bu kadar yeni değil. Otomasyon ve yapay zeka endüstrilerinde bu işlevlerin çoğu henüz erken bir aşamadadır. Bu alanlardaki birçok araç, bu daha açık yaklaşımı etkinleştirmeyen veya desteklemeyen tescilli bir kapalı ekosistem modeline dayanmaktadır. Geliştiricilerin yalnızca uygulama hakkında düşünmek için daha etkili bir yol, şirketlerin ise iş ve teklifler hakkında düşünmek için yeni bir yol bulması gerekiyor. Hepsi açık ekosistemlere ve katmanlı uygulamaya dayalı olmalıdır.

Bazen teknoloji ve makineleri, insanların işleri nasıl gerçekleştirdiğine dair modellerle karşılaştırmak iyidir. Özellikle yapay zeka ve otomasyon, insanların daha önce yaptığı görevleri yerine getirecekse. İnsanlar, organizasyonlardaki görevlerin nasıl organize edileceğine dair modeller geliştirmek için yüzyıllar kullanmışlardır. Bu, aynı modelleri makinelere kopyalayabileceğimiz veya kopyalamamız gerektiği anlamına gelmez, ancak bize makinelerin en iyi nasıl kullanılacağına dair fikirler verebilir. İnsanların belirli alanlarda uzmanlaşmalarının, farklı profesyonellerin birlikte nasıl çalıştıklarının ve yönetim katmanının kaynakları nasıl optimize etmesi gerektiğinin nedenleri vardır. Algoritmaları, makineleri ve dijital süreçleri tasarlarken, kullanırken ve yönetirken benzer sorunları çözmemiz gerekiyor.

Makalenin ilk yayınlandığı tarih Yıkıcı. Asya.

Dünya çapında çok sayıda şehir 'akıllı' şehirler olmak istiyor. Akıllı şehirlerin temel amaçlarından biri, hizmetleri iyileştirmek ve geliştirmek için veri toplamaktır. Sonuç olarak, birçok satıcı da akıllı şehir işine girmek istiyor. Bu projeler ağ, altyapı ve büyük veri yoğundur. Peki bu sıradan insanlara nasıl fayda sağlar? Nihai hedef kesinlikle sakinlerin yaşamlarını iyileştirmek olsa da, bireylere ve onların mahremiyetine verilen herhangi bir değer daha düşük bir önceliğe sahip gibi görünmektedir.

Akıllı şehir kavramları birkaç yıl önce trend olmaya başladı ve popülaritesi artıyor. 5G ve Edge de bu projeler için temel teknoloji destekleri olarak görülüyor ve bu nedenle ağ satıcıları ve taşıyıcılar çoğu projede yer alıyor. Akıllı şehirler, tüm bu verileri toplamak, aktarmak ve analiz etmek için teknoloji altyapısı oluşturmak için iyi bir neden olarak görülüyor.

Şehirler, trafik yönetimi, toplu taşıma, enerji tüketimi ve üretimi, su temini, atık toplama, suç azaltma, sağlık ve toplum hizmetleri gibi birçok amaç için hizmetleri ve operasyonları optimize etmek için veri toplamayı ve analiz etmeyi hedefler. Çevresel yönler de daha kritik hale geliyor. Hava kalitesi, gürültü kirliliği ve enerji tüketimi, şehirlerin iyileştirmek istediği diğer alanlardır.

Bunların hepsi kulağa harika geliyor, ancak diğer birçok teknoloji projesinden bildiğimiz gibi, bireyler için hizmetlerin geliştirilmesine, kullanıcı deneyimine ve onların benzersiz ihtiyaç ve değerlerine odaklanmaktan çok farklı. Bunun ötesinde, gizlilik ve veri koruma, bu tür devasa veri projelerinde artık kritik konulardır. En kötüsü, akıllı şehir altyapısı gerçek bir 'ağabey' senaryosunu andırıyor.

Bireylere daha iyi hizmet veren akıllı şehirler inşa etmek mümkündür, ancak tarafların tüketici bakış açısıyla hizmetler geliştirmesini gerektirir. Konsept, insanların daha iyi hizmetler almasına, hareketlerini optimize etmesine, daha sağlıklı yaşam sürmesine, zamandan ve paradan tasarruf etmesine ve birçok yönden yaşam kalitesini iyileştirmesine yardımcı olabilir. On yıl önce, operatörler ve ağ satıcıları bunu yapmaya cesaret edemediğinden veya motive olmadığından, bireylere faydalı uygulamalar sağlamak için mobil uygulama geliştiricilerine güvenmek zorundaydık.

Kişisel ve genel verileri birleştirebilseydik, birçok hizmet de daha değerli hale gelirdi. Trafik ve toplu taşıma verileriyle birleşen hareketleriniz, günlük yürüyüş ve koşu rotalarınızla hava kalitesi verileriniz ve günlük enerji tüketimi zirveleri ile kişisel alışkanlıklarınız sadece birkaç örnektir. İki veri kaynağı birlikte birey ve toplum için değer yaratabilir.

Bu, bireylerin kendi kişisel verileriyle birleştirilmiş kamu verilerine erişimi olması durumunda gerçekleştirilebilir. Bu şekilde mahremiyete saygı duyulabilir ve korunabilir. Ancak kamu hizmetleri bireyleri tek tek gözetlemeye başlarsa, anında veri koruma ve gizlilik riskleriyle karşı karşıya kalırız. Aynı zamanda, şehirlerin, yetkililerin ve hizmet sağlayıcıların, bireylerin kendi yaşamlarını iyileştirmeleri için araçlar sunmak yerine, bireyler için uygun olduğunu düşündüklerini planlayacakları bir modele yol açacaktır.

Projelere hakim olan şehir yetkilileri, altyapı satıcıları ve taşıyıcılar için, sistemleri bir bireyin bakış açısından inşa etmek onlar için kolay veya elverişli değildir. Elbette belediye meclislerindeki politikacılar temsil ettikleri sakinleri düşünmeli ama bu yeterli değil. Ayrıca bireyler için çözümler ve hizmetler oluşturmaya odaklanan teknoloji çözümlerine ve satıcılara da ihtiyacımız var.

Bu muhtemelen hizmetler için ek bir katman içerecektir. Belki de, kullanıcıların gizliliklerini korumalarına ve kişisel verilerini yönetmelerine olanak tanıyan, mobil uygulamalar için yapılmış uygulama mağazalarına benzer bir şey. Aynı zamanda, diğer birçok tarafı sakinler için hizmetler geliştirme konusunda güçlendirebilir ve onlara hangi hizmetleri kullanmak istediklerine karar verme gücü verebilir. En iyi hizmetler, bireyin ne istediğine karar veren yetkililer ve büyük teknoloji şirketleri tarafından neredeyse hiç geliştirilmiyor.
​
Akıllı şehirler, sakinlerinin ihtiyaçlarına daha fazla odaklanmalıdır. Şehirleri ve sakinlerin hayatlarını daha iyi hale getirmek için pek çok 'güzel' ve iddialı planlar var, ancak güzel planlar asla yeterli değil. Asıl sorular, gerçek müşterilerin kim olduğu, hangi hizmetlerin kullanılacağına kimin karar verebileceği ve verileri kimin kontrol edeceğidir. Bu hizmetleri insanlara, kavramlara, teknolojiye, mimariye, veriye ve iş modellerine faydalı kılmak sadece onları gözetlemek ve kontrol etmek için değil, insanları güçlendirmek için tasarlanmalıdır..

Mantarsız jetonlar (NFT'ler), son zamanlarda çok fazla ilgi topladı. Milyonlarca dolarlık dijital sanat eseri de dahil olmak üzere dijital varlıkları onaylarlar. Christie's zaten Beeple'ın NFT sanat eserini sattı. Tabii ki, bu, 2017'deki İlk Para Tekliflerinden veya ICO'lardan daha somut bir şey mi sorusunu gündeme getiriyor.

NFT'ler, dijital bir varlığın benzersiz olduğunu ve bu nedenle değiştirilemez olduğunu kanıtlayan bir dijital defter veya blok zinciri üzerindeki dijital sertifikalardır. NFT'ler fotoğrafları, videoları, sesleri ve diğer dijital dosya türlerini temsil etmek ve onaylamak için kullanılır. Sanat şu anda tüm tanıtımları alıyor, ancak NFT'ler metin, yazılım kodu ve hatta Twitter tweet'leri dahil olmak üzere diğer birçok öğeyi onaylayabilir. Temel fikir, dijital bir nesnenin tokenleştirilebilmesi ve bu şekilde benzersiz hale gelmesidir. Prensip olarak, bundan daha fazla kopya yapmak mümkün değildir.

Bazı insanlar şu yorumu yaptı: NFT'lerin değeri ve ironisi isimlerinin değiştirilemez olmasına rağmen, kolayca değiştirilebilir olmalarıdır. Benzersiz olabilirler, ancak bunları takas etmek kolaydır. Ve bildiğimiz gibi, yeterli talep ve arz varsa ve işlem maliyetleri yeterince düşükse, şeylerin değeri ve likiditesi olabilir.

Şirketlerin kendi tokenlerini sunmaya başladığı 2017 ICO patlamasını birçoğumuz hala hatırlıyoruz. Tipik olarak, bunlar iş planları (beyaz kağıtlar olarak adlandırılır) olan girişimlerdi (hatta yeni başlayanlar değil, başlangıç ​​fikirleri). İş planlarının önemli bir bileşeni olarak bir jetonu dahil ettiler ve ardından bu jetonları satmaya başladılar. Bazı projeler önemli miktarda para toplayabildi ve nadiren de olsa uzun vadeli bir iş kurdu. Birçok kişi, yatırım getirisini düşünmeden bir jetonun nasıl satın alınacağını öğrenmek için ICO'lara katıldı. Bazı insanların çok sayıda bitcoini vardı ve bazıları onları satmakta zorlanıyordu (çünkü onları nasıl elde ettikleri hakkında hiçbir fikirleri yoktu) ve diğer jetonlara çeşitlendirmek istediler.

NFT'ler ve ICO'lar arasındaki temel fark, ICO belirteçlerinin genellikle yalnızca gelecekteki bazı vaatleri temsil etmesidir. NFT'ler varlıkları, özellikle dijital varlıkları temsil eder. Bu şekilde alıcılar varlıklarının değerini nasıl gördüklerini değerlendirebilirler. Sanatın değerini değerlendirmek her zaman karmaşıktır ve NFT sanatı kesinlikle aynı zorluklara sahiptir. Daha sonra, müzik parçaları, oyunlardaki sanal öğeler ve NFT'ye sahip olabilecek yazılım bileşenleri gibi birçok başka dijital öğe vardır.

NFT konseptini sanal ve dijital öğelerden genişletme planları da var. Fiziksel öğeleri temsil eden dijital sertifikalar da olabilir, örneğin gayrimenkul sahipliğini kanıtlamak için bir sertifika. Bu kısım, bu tür dijital sertifikaların kullanımına olanak sağlayan yasal bir çerçeve gerektirmektedir.

NFT'ler ayrıca kitle fonlaması planları oluşturdu. İnsanlar ve şirketler, örneğin müzik, film veya yazılım gibi işlerinin bir kısmını satabilirler. NFT'ler bu piyasayı daha etkili hale getirebilir, ancak özellikle doğru değeri nasıl bulacağınız ve ardından ikincil piyasayı likit hale getireceğiniz gibi tüm kitle fonlaması zorluklarını ortadan kaldırmaz. Modelin yeterli arz ve talebe sahip bazı ürünler için çalışabileceğini hatırlamakta fayda var, ancak bu, NFT'lerin tek başına herhangi bir ürün için onları garanti ettiği anlamına gelmez.

NFT'lere dayalı birkaç yeni iş planı fikri var. Örneğin bir yazılım NFT olarak yayınlanıyorsa özellikle NFT yazılımı için yeni bir GitHub olabilir. Şirketler ve bireyler, verileri NFT paketleri olarak lisanslamaya başlayabilir ve medya şirketleri de NFT içeriği sunabilir.

Ethereumdayanır. kanıtı hissesini modeli, NFT'ler için en yaygın kullanılan çözümdür. Blockchain'in hala, çözümlerin uzun vadeli bir geleceğe ve değere sahip olduğu temel soruları var. Blockchain yazılımı güncellendiğinde ve bir çatal oluşturulduğunda geriye dönük uyumluluk önemli bir sorudur. Yumuşak çatal, yeni bir sürümün geriye dönük uyumlu olduğu ve sert çatal olmadığı anlamına gelir. Yeni bir sürüm geriye dönük uyumlu değilse, eski jetonlar yeni sistemde çalışmayacaktır. Sonunda, hangi güncellemelerin ve çatalların gerçekleşeceğine karar verebilecek olan her bir belirtecin topluluğudur. Her blok zinciri çözümü için temel soru, gelecekteki geriye dönük uyumluluğudur. Şu anda Ethereum, blok zinciri tabanlı çözümleri uygulamak için güvenli bir bahis gibi görünüyor. Daha az bilinen blok zincirlerle geleceklerini tahmin etmek daha zordur.

NFT konsepti daha somuttur ve öğeleri değerlendirmeyi ICO'lardan daha kolay hale getirir. Ama nihayetinde, bir NFT'nin değeri, temeldeki öğelere bağlıdır, bu nedenle, böyle bir NFT'nin değerli bir şeyi mi yoksa yalnızca boş vaatleri mi temsil ettiğini söylemek imkansızdır. NFT, dijital öğelerin değerini yönetmek ve ticaretini yapmak için mükemmel bir modeldir. Ancak bir NFT'nin tek başına dijital bir ürün için değer yaratmadığını hatırlamak çok önemlidir. Öğelerin değeri olmalıdır ve NFT'ler değeri somut hale getirmeye yardımcı olur.

Makalenin ilk yayınlandığı tarih Yıkıcı. Asya.

COVID-19 salgını, giyilebilir cihazlar için önemli olmuştur. Erken COVID-19 semptomlarının tespit edilmesine yardımcı oldular ve ayrıca insanların pandemi sırasında daha sağlıklı yaşamalarına ve refahlarına dikkat etmelerine yardımcı oldular. Son 18 ay, video konferanslardan yemek dağıtım uygulamalarına kadar birçok dijital hizmet için iyi bir zaman oldu. Belki de sağlığımızı ve sağlığımızı nasıl yönettiğimizi kalıcı olarak değiştirecek ve mobil sağlık hizmetlerinin ana akım haline gelmesine yardımcı olacaktır.

Daha yüksek dinlenme kalp hızı ve vücut ısısı, COVID'nin erken belirtileridir. Örneğin, araştırma enstitüleri ve üniversiteler gelişmiştir. Bu erken belirtileri tespit etmek için Oura halka verilerini kullanacak yazılım. İşverenler de çalışanların erken belirtileri tespit etmesi ve uyarı işaretleri olması durumunda çalışmamaları konusunda uyarmaları için giyilebilir cihazlar satın aldı. Müşteri ve sağlık hizmetlerinden profesyonel spor takımlarına kadar şirketlerde durum böyledir.

Giyilebilir cihaz üreticileri, verilerine dayanarak, COVID durumunun bazı insanların daha iyi uyumasına da yardımcı olduğunu bildirdi. Bunun nedeni, insanların sabahları işe gitmek ve çocukları okula götürmek için acele etmelerine gerek olmaması olabilir. Ama aynı zamanda, durum devam ettikçe, daha fazla insanın stres hissettiğini, yani verilere dayanarak daha yüksek kalp atış hızına (KH) sahip olduğunu ve aynı zamanda uyumadığını da gördük.

Bu durum egzersiz alışkanlıklarını da değiştirdi. İnsanlar işe yürüyerek ya da toplu taşıma araçlarına binmiyor, öğle yemeği ya da kahve içmek için günlük molalar vermiyor. Sağlık uzmanları, pandemi sırasında insanların çok fazla oturmasından endişe ediyor. Diğerleri daha fazla egzersiz yapmaya başladı, günlük yürüyüşler değil, günlük koşular. Bu daha fazla spor yaralanmasına neden oldu.

Bütün bunlar insanları günlük sağlık ve sağlık verilerini izlemeye sevk etti. İnsanlar ayrıca bir doktora görünmekten veya hastaneye gitmekten çekindiler, ancak kalp atış hızını veya EKG'yi (elektrokardiyogram) ölçmek için bir akıllı saatle sağlıklarını izlediler. Ve doktorunuzla bir Zoom görüşmeniz varsa, o verilerin (deyim yerindeyse) elinizde olması aslında yararlıdır. 

Tüm bunlar, insanların bu cihazlardan daha fazlasını kullanmaya başladığını ve daha fazla veri aldığını gösteriyor, ancak bu o kadar basit değil. Kalp atış hızımdan veya kalp atış hızı değişkenliğimden ne yorumlamalıyım? Çok az mı yoksa çok mu egzersiz yapıyorum? Uyku kalitem ve egzersizim birbiriyle bağlantılı mı? Bazı hastalıkları gerçekten gösteren veri kombinasyonu nedir?

İnsanlar daha fazla veri elde ettiğinde, bu onların aniden sağlık, uyku, diyet ve sağlıklı yaşam uzmanı oldukları anlamına gelmez. Bazı insanlar Google sağlık hizmeti talimatlarını okuduklarında böyle hissedebilir, ancak bu, işleri daha da kötüleştirebilir. Bu veriler sağlık ve zindelik izleme için faydalı olabilir, ancak analiz etmek veya profesyonellerin kullanımına sunmak için daha iyi yazılımlara ihtiyaç duyar. 

Mobil sağlık hizmeti yıllardır gündemde olan bir konu, ancak COVID zamanı onu gerçekten ön plana çıkardı. Sağlık kuruluşları yeni şeyleri üstlenme konusunda oldukça tutucu olma eğilimindedir, ancak bu dönem onları hızla yeni çözümler bulmaya zorlamıştır. Yıllarca mücadele eden birçok mobil sağlık kuruluşu tanıyorum. Büyük bir sorun, sağlık kuruluşlarının yavaş hareket etmesi ve bu da onları çevik başlangıçlar için zor müşteriler haline getirmesidir. Diğer sorun, güvenilir ve doğru verilere erişim sağlamaktır. Bu şirketlerin çoğu, verileri bir doktora veya hastaneye aktarmak için çözümler sunmuştur, ancak çoğu zaman insanların verileri kendilerinin yakalaması gerekir, örneğin glikoz, kan basıncı, kalp atış hızı ölçün ve bir uygulamaya girin. Bazı insanlar bunu zor buluyor ve diğerleri bunu yapmak için çok tembel. Ve utanmaktan kaçınmak veya gösteriş yapmak için kendi numaralarını 'düzeltmek' isteyebilecekler var.

Yani artık elimizde daha fazla veri var ve veriyi aktarmak için çözümlerimiz var. Ancak hala birkaç sorunumuz var: 1) hassas sağlık verileri için gizlilik ve veri güvenliği ve 2) verileri yalnızca bir değil birkaç giyilebilir cihazdan kullanmak için daha sistematik modeller. Bu, birkaç cihazdan veri toplamak ve birleştirmek, bu verileri birleştirmek ve aynı zamanda gizliliği korumak için çözümlere ihtiyacımız olduğu anlamına geliyor. Bu verilerin gelecekte sağlık geçmişi gibi diğer sağlık verileriyle birleştirilmesi de yardımcı olacaktır.

Yeni teknoloji ve kavramlarla, atılım yapmak genellikle yıllar alır. Bir şeylerin gerçekleşmesi için genellikle bazı özel tetikleyicilere de ihtiyaç duyar. 20 yıl önce 3G hype ile ilk harika mobil sağlık teknolojisi vizyonlarını hatırlıyorum. Şimdi, pandemi bazı büyük engellerin üstesinden gelmemize yardımcı olmuş gibi görünüyor ve giyilebilir pazar da hızla gelişti. Artık sağlık verilerini daha etkin kullanan daha fazla uygulama ve hizmetle hızlı ve önemli bir gelişme ve ardından mobil sağlık hizmetlerine bir destek görmeliyiz.

Makalenin ilk yayınlandığı tarih Yıkıcı. Asya.