Uusi ja kehittyvä tekniikka muuttaa nopeasti toimintatapojamme - tarjoten luovia mahdollisuuksia kehittäjille, jotka ovat halukkaita kääntämään ja omaksumaan uusia taitoja. Tarkastelimme 11 teknisen trendin asiantuntijaa, jotka todennäköisesti häiritsevät nykyisiä IT-lähestymistapoja ja luovat kysyntää insinööreille tulevaisuutta silmällä pitäen.
Kyse ei ole The Next Big Thingista. Kehittäjien tulevaisuuden mahdollisuudet ovat syntymässä huipputeknologioiden, kuten tekoälyn, VR: n, yhdistymisestä. lisätty todellisuus, esineiden internet ja pilviteknologia ... ja tietysti näiden lähentymisten myötä kehittyvien turvallisuuskysymysten käsittely.
Jos olet kiinnostunut laajentamaan kehittäjän työkalupakettia, tutustu näihin nouseviin verkkotunnuksiin - ja vinkkeihimme, miten päästä eteenpäin aloittamalla niiden kanssa.
Esineiden Internet-turvallisuus
Kun kymmenet miljoonat liitetyt laitteet kaapattiin viime vuonna, jopa satunnaiset tarkkailijat näkivät, että suojaamattomat IoT-laitteet aiheuttavat painajaismaisia turvallisuusongelmia.
Tutkimusyritys Gartnerin äskettäin antamassa raportissa kehotetaan kehittäjiä ja tietoturvaryhmiä työskentelemään yhdessä suunnitteluprosessin alkuvaiheessa varmistaakseen, että uusiin uhkiin voidaan puuttua niiden tullessa esiin esimerkiksi tarjoamalla IoT-laitteille mahdollisuus ladata tietoturvapäivityksiä.
IoT-tietoturvaosaavien insinöörien kysyntä on suuri, erityisesti niiden, jotka ymmärtävät verkkoon kytkettyjen laitteiden käyttämien laitteiden ja ohjelmistojen haavoittuvuudet.
"IoT: n hyökkäysvektorit ovat suurelta osin identtisiä muiden hajautettujen verkkojen, kuten tietokoneiden tai matkapuhelinten, kanssa, joten sama tietoturvatieto on merkityksellistä ja kriittistä", sanoo IoT: n startup Particle -tuotepäällikkö Richard Whitney. "Tutki salauksen ja todennuksen perusteita, niin pääset hyvin."
Tom Gonser, DocuSignin perustaja ja Seven Peaks Venturesin kumppani, sanoo, että yritykset tarvitsevat taitoja mikroprosessoreiden matalan tason ohjelmoinnissa. "He haluavat myös Bluetooth-yhteyden, [Windows Identity Foundation] -yhteyden ja hajaspektrikomponentit. Johtavat Linux-suojausasetukset, jotka on optimoitu erityisesti pienille ytimille, kuten Qubes OS, ovat myös arvokkaita. "
Matt Abrams, Seven Peaks Venturesin ja Gonserin kumppani, ehdottaa keskittymistä "työnkulkujen ymmärtämiseen ja niiden häiritsemiseen. Postquantum-laskennallinen salaus on myös tulossa nopeammin kuin voisi odottaa. Heidän tulisi myös ymmärtää erilainen yksityisyyden suoja ja kontradiktoriset verkot. "
Tekoäly
Kun valmistaudumme seuraavaan autonomisten ajoneuvojen, robottien ja älyelektroniikan aaltoon, tekoälyä tajuavien insinöörien kysyntä räjähtää.
"Olemme nyt käännekohdassa suurelta osin yleisen tietojenkäsittelyn, edullisten pilvipalvelujen ja melkein rajoittamattoman tallennustilan edistymisen vuoksi", sanoo Accenturen vanhempi toimitusjohtaja ja tekoälyn johtaja Nicola Morini-Bianzino. "AI on rakennettu kaikkeen."
Morini-Bianzino näkee kysynnän ohjelmistosuunnittelijoille, teknologioille ja tutkijoille, joilla on kielen kääntäminen, puheen tunnistaminen, tietokonenäkö, robotiikka, luonnollinen kielenkäsittely, tiedon esitys ja perusteluosaaminen. Tekoäly ... ruokkii tietoja, joten myös sisällön ja datan kuraattorit, datatutkijat ja analytiikan asiantuntijat ovat tärkeitä. "
Treasure Data: n markkinointipäällikkö Kiyoto Tamura visioi tekoälyn siirtyvän hyvin spesifisistä, arkisista toiminnoista paljon laajempiin - ja mielenkiintoisempiin - sovelluksiin.
"Aikaisemmin se oli enemmän kuin" Etsi optimaalinen reitti pakettien toimitukseen ... tai hakulausekkeen kannalta tärkeimmät verkkosivustot. "Nyt alamme nähdä," Pelaa Go-peliä todella hyvin; aja autolla turvallisesti, jne. Kaikki tämä on hienoa, mutta ihmisten on silti syötettävä objektiiviset toiminnot tietokoneelle, ja ainakin toistaiseksi näin on. "
Datatieteilijöitä, koneoppimisen tutkijoita ja laskennallisia kielitieteilijöitä etsitään yhä enemmän, sanoo MindMeldin toimitusjohtaja Tim Tuttle. Hän mainitsee VentureScanner-tutkimuksen, jossa laskettiin 910 tekoälyyritystä maaliskuusta lokakuuhun 2016, joista yli puolet keskittyy syvään oppimiseen / koneoppimiseen ja luonnolliseen kielenkäsittelyyn.
"Nämä kategoriat voittavat lukumäärältään, mutta ne ovat myös saaneet eniten rahoitusta 4,5 miljardin dollarin rajoissa", Tuttle sanoo. "Viimeaikaisen räjähdysmäisen keskustelusovellusten myötä kysynnän ja tarjonnan välillä on ollut ristiriita. Tämän seurauksena aiheen asiantuntijat pysyvät arvokkaana hyödykkeenä, kunnes korkeakoulu ja teollisuus voivat tasapainottaa yhtälön. "
Koneoppiminen
Keinotekoisen älykkyyden muoto, koneoppiminen voi viedä valtavia määriä dataa, jotta löydetään nopeasti kuviot - kuten kasvojentunnistus - ja ratkaistaan ongelmia, kuten suositellaan elokuvaa suoratoistettavaksi, ilman että sitä olisi erikseen ohjelmoitu tekemään niin.
"Kognitiiviset tekniikat, joita tukevat robotit ja koneoppiminen, alkavat tuottaa lisäarvoa, kun organisaatiot pyrkivät löytämään" signaalit melusta ", sanoo Patrick Spedding, BI: n Rocket Software -ohjelmiston tutkimus- ja kehitystoiminnan johtaja. "Koneoppiminen perustuu loppujen lopuksi kypsiin analyysimahdollisuuksiin - jotka aikaisemmin tunnettiin nimellä" tiedonlouhinta "- jotka ovat todella odottaneet sopivan alustan tuloa" kuluttavammaksi "."
Kuinka kehittäjien, jotka haluavat laajentua koneoppimiseen, tulisi kehittää taitojaan tällä alalla?
Abrams, Seven Peaks Ventures, viittaa arvostettuun online-luokkaan: ”Andrew Ng: n peruskurssi koneoppimisesta Courseralla on hieno esimerkki. Courseran kautta kurssin suorittaneet opiskelijat pärjäsivät paremmin Kaggle-kilpailuissa kuin jotkut pitkäaikaiset harjoittajat. "
Kaikki koneoppimisessa työskentelevät kehittäjät eivät ole tietojenkäsittelytaustaa, vaikka siitä onkin hyötyä, sanoo Solvvy CTO ja perustaja Mehdi Samadi, joka näkee joidenkin tohtoreiden ilman CS-tutkintoja rekrytoitavaksi ja koulutetuksi koneoppimisinsinööreiksi.
"Koneoppimisen keskeiset panokset edellyttävät paljon kokeita, joissa käytetään todellisia tietoja, havainnoidaan mallin tuloksesta ja parannetaan mallia", hän sanoo. "CS-tutkinnon tai ydininsinööritaustan saaminen hyödyttäisi yleensä insinöörejä menestymään paremmin työssään voidakseen jatkuvasti suorittaa kokeita ja parantaa koneoppimismalleja."
Datatiede
Datatiede on toinen kuuma alue, joka vaatii monialaisia taitoja, jotka vaihtelevat toimialoittain. Vaatimuksiin voi sisältyä kokemusta koneoppimisesta ja tekoälystä suurten tietomäärien ottamiseksi ja muokkaamiseksi muodossa, jota voidaan käyttää liiketoimintapäätösten tekoon.
"Ammattitaitoisista tutkijoista on pulaa, jakso", sanoo Spedding. "Erityisesti mielestäni alueet, joilla tekniikka voidaan suunnitella päätöksenteon" avuksi ", kuten kognitiiviset robotit ja ohjattu analytiikka, ovat korkean lisäarvon tarjoavia mahdollisuuksia."
Todennäköisyyksien ja tilastojen perusteellinen tuntemus on avain niille, jotka haluavat työskennellä tällä alueella, kertoo Bloombergin koneoppimisryhmän johtaja Gary Kazantsev. "Lisää joitain teknisiä taitoja, koska tarve pystyä kirjoittamaan koodia järjestelmän rakentamiseksi ei koskaan katoa, vaikka TensorFlow- tai Jupyter-muistikirjojen kaltaisten työkalujen myötä myös tämä on paljon helpompaa. He tarvitsevat myös hyviä tutkimustaitoja - kykyä muodostaa hypoteesi ja testata sitä, lukea nykyistä kirjallisuutta ja pysyä ajan tasalla. "
Vectran tietoturvajohtaja Gunter Ollmann kertoo, että yritykset näkevät tällä hetkellä datatieteilijöitä erillään suunnittelu-, tutkimus- ja kehitystiimeistä. Mutta hän ei usko, että tämä lähestymistapa kestää.
"Kun syvälliset oppimis- ja koneoppimisvälineet parantuvat ja käynnistysleirikoulutuskursseista tulee taitavampia tuomaan vanhemmat insinöörit tietojenkäsittelyn vauhtiin, ero tietojenkäsittelyn ja tekniikan välillä katoaa. Kaikkien insinöörien on oltava hyviä matematiikassa. Nyt heidän on hallittava myös datatieteen matematiikka. Taitojoukkojen yhdistäminen ja kyky käyttää molempia vasaroita on pakollinen jatkossa. "
Blockchain
Tämä tapa luoda hajautettu kirjanpito liiketoimia varten tarjoaa etuja avoimuudelle ja turvallisuudelle, vaikka standardoinnin puute saattaa hidastaa sen käyttöönottoa useilla toimialoilla.
Infosysin varatoimitusjohtaja ja teknologiaarkkitehti Peter Loop on nousussa tekniikan suhteen: "Huolimatta väärinkäsityksistä, että blockchain on vuosien päässä, näemme ensi vuonna täyden käyttöönoton rahoituspalveluissa, vakuutuksissa ja terveydenhuollossa. Tämä häiritsee täysin maksujärjestelmiämme kansainvälisesti. "
Toisella kehittyvällä tekniikalla on jyrkempi oppimiskäyrä, kertoo IRIS.TV: n perustaja ja tulojen päällikkö Robert Bardunias, joka on innoissaan blockchainin luontaisesta yrittäjyydestä.
"Nämä tekniikat kasvavat todellisia operatiivisia liiketoimintasovelluksia ajatellen alusta alkaen, joten kehityspuolella ei tarvitse yrittää kuvitella tapausten käyttöä - niitä tapahtuu ja kasvaa reaaliajassa", Bardunias sanoo. "Todellinen ylivoimainen haaste niille, jotka haluavat kehittää taitoja näillä alueilla, on se, kuinka pysyä mukana uudessa kehityksessä. Muistan, että kun opiskelin toissijaisia kehitystaitoja, luin alan kaupan verkkosivustoja - ja aikakauslehtiä - se oli viimeinen asia, jonka halusin tehdä, mutta se on todellinen osa tämän päivän oppimisyhdistelmää kehittäjänä, joka haluaa rakentaa ja kehittää säilyttää kilpailuetu globaaleilla markkinoilla. "
Mesh-sovellus- ja palvelurakenne (MASA)
Sellaisten sovellusten kysyntä, jotka pysyvät saumattomasti liikkuessamme kodissamme, työmatkalla ja työssä, ovat yhä kysyttyjä.
"Verkkoverkon tai -sovelluksen tarkoitus on, että se on korkea käytettävyys - kaikki liittyy kaikkeen", sanoo Joseph Carson Thycoticista. "Jos polku ei ole käytettävissä, se löytää toisen laitteen yhteyden muodostamiseksi. Olemme nähneet, että tätä käytetään esimerkiksi Tile tracker -laitteiden kanssa, joka on luonut seurantalaitteiden yhteisön ja jossa bitcoin on hajautettu pääkirja. "
Mutta jotkut näkevät laitteiden yhteensopivuuden puutteen mahdollisena pullonkaulana.
"Jokaisella myyjällä on oma tapansa yrittää herättää luottamusta tähän järjestelmään, joten ne ovat kaikki aidattuja puutarhoja, jos niitä edes on olemassa", kertoo Derek Collison, entinen Pilvivalimon ja Apceran toimitusjohtaja.
Tämä tekniikka lupaa aiemmin käsittämättömän yhteyden - jos standardien puute ei estä.
"Suurempi ajatukseni on, että tekoälyä yleensä koulutetaan pilvipalvelussa valtavien tietomäärien avulla kaikilta käyttäjiltä", Collison sanoo. "Nämä algoritmit päivittävät sitten jatkuvasti toteutusmalliaan, joka toimitetaan reunaan yli ilman ja päivittää laiteohjelmiston reuna-laitteissa, kuten puhelimissamme, autossamme ja kodissamme. Käsittely tapahtuu laitteiston reunoilla; koulutus tapahtuu pilvessä ohjelmistoissa. "
Digitaaliset kaksoset: Valmistaudu epäonnistumaan
Fyysisiin ja virtuaalisiin antureihin sidotut ohjelmistomallit voivat auttaa ennustamaan tuotteen tai palvelun vikoja, jotta organisaatiot voivat suunnitella ja osoittaa resursseja korjausten tekemiseen ennen vian tapahtumista. Koneoppimisen kehitys ja IoT-tekniikan käyttöönotto auttavat vähentämään kustannuksia tällaiselle ennustavalle "digitaalisen kaksosen" mallinnukselle, mikä parantaa tehokkuutta ja voi vähentää käyttökustannuksia esimerkiksi suihkumoottorin tai voimalaitoksen käyttöiän aikana. .
Matias Woloski, teknologiajohtaja ja Auth0: n perustaja, sanoo, että yritykset voivat myös käyttää digitaalisia kaksosia konseptissa ja suunnitteluvaiheessa, testata uusia tuotteita simulaatioissa ja tehdä muutoksia, kunnes insinööreillä on haluamasi tuote. Digitaalisen kaksosen havaintoja käytetään sitten tuotteen rakentamiseen.
"Muutama organisaatio on jo käynnistänyt digital-twin-aloitteet, vaikka pääasiassa tätä tekniikkaa hyödyntävät projektit ovat suuria etukäteen suuntautuvia kehitysmenoja, joissa epäonnistumisten kustannukset ovat liian korkeat", Woloski sanoo.
SpaceTime Insightin johtaja Paul Hofmann sanoo, että digitaaliset kaksoset hyötyvät koneoppimisesta, mikä tekee heistä tehokkaampia kuin ehtoihin perustuvat mallit ennustettaessa vikoja.
"IoT: n ja koneoppimisjärjestelmien avulla organisaatiot voivat varmistaa, että sen omaisuus ei putoa satunnaisesti, ja jos ne epäonnistuvat, organisaatiot voivat optimoida reaaliaikaisen päätöksenteon parhaan pitkän aikavälin ratkaisun saavuttamiseksi."
Autonomiset ajoneuvot, robotit ja laitteet
Uusien mahdollisuuksien nähdään kehittyvän, kun tekoäly ja koneoppiminen älykäs kodinkoneita, teollisuuslaitteita, autoja ja droneja. Tutkimusyritys Gartner arvioi, että vuoteen 2020 mennessä autovalmistajat lähettävät 61 miljoonaa dataan liitettyä autoa tuotantolinjoilta.
"Näillä alueilla on jo kasvamassa kokonaisia talouksia", sanoo Pegasystemsin strategia- ja tuotemarkkinoinnin johtaja Vince Jeffs. ”Esimerkiksi AI-startup-yritykset ja kypsemmät yritykset ovat jo vakiintuneet autonomiselle ajoneuvotilalle. Esimerkiksi MobileEye on yritys, jolla on noin 500 miljoonaa dollaria VC-tukea ja joka on erikoistunut pieniin kameroihin kaikkialla ajoneuvossa. Vastaavasti on fyysisten robottien kauppoja - esimerkiksi SoftBank Robotics on erikoistunut robotteihin, joita käytetään hotelleissa concierge-palveluihin. Heillä on noin 250 miljoonaa dollaria riskipääomatukea. "
