Важнейшая новость которая ещё не раз вернётся в разных формах - IBM покупает RedHat за 34 миллиарда долларов [1]. RedHat - это далеко не только Linux, это широкий набор корпоративных продуктов и огромные инвестиции в открытый исходный код. Сами RedHat пишут что это крупнейшая транзакция по покупке в софтверном мире [2].
Что такое 34 миллиарда долларов? Сравним с близким о понятным. Расходы на госпроект "Цифровая экономика" - это 1 триллион рублей или в долларах, это 15,2 миллиарда долларов. Или вот ещё для сравнения, капитализация Газпрома достигла в октябре 4 триллионов рублей (61 миллиард долларов).
То есть это как 1/2 Газпрома или как более чем 2 программы Цифровая экономика. Но важнее то что мир облачных решений уже не будет прежним.
Ссылки:
[1] https://www.nytimes.com/2018/10/28/business/ibm-red-hat-cloud-computing.html
[2] https://twitter.com/RedHat/status/1056625960831909888/photo/1
#redhat #ibm #techit
Что такое 34 миллиарда долларов? Сравним с близким о понятным. Расходы на госпроект "Цифровая экономика" - это 1 триллион рублей или в долларах, это 15,2 миллиарда долларов. Или вот ещё для сравнения, капитализация Газпрома достигла в октябре 4 триллионов рублей (61 миллиард долларов).
То есть это как 1/2 Газпрома или как более чем 2 программы Цифровая экономика. Но важнее то что мир облачных решений уже не будет прежним.
Ссылки:
[1] https://www.nytimes.com/2018/10/28/business/ibm-red-hat-cloud-computing.html
[2] https://twitter.com/RedHat/status/1056625960831909888/photo/1
#redhat #ibm #techit
NY Times
IBM to Buy Red Hat, the Top Linux Distributor, for $34 Billion (Published 2018)
The deal is a big move to bring more software developers under IBM’s wing and hints at a bigger push into cloud computing.
IBM отказались в будущем разрабатывать технологии распознавания по лицам, об этом в письме руководителя IBM Арвинда Кришна в адрес Сената США [1] . The Verge подробно разобрали ситуацию с применением [2] технологий распознавания лиц и, в том числе, "расовым предубеждением алгоритмов" и злоупотребление полиции использования этой технологии.
Тема слежки полиции за гражданами сейчас будет одной из важнейших в США точно. 12 июня, завтра выходит фильм "Запрограммированное предубеждение" (Coded Bias) [3] за авторством Joy Buolamwini которая когда и обнаружила и описала то что алгоритмы распознавания лиц плохо различают женщин и людей с темным цветом кожи.
На многое ли это повлияет в мире? Пока сложно предсказать. Этих шагов не возникло бы из-за стихийных митингов в США, обвинений полиции в использовании технологий и активизации НКО противодействующих неэтичному использованию ИИ, например, AI Justice United [4] и другие.
Ссылки:
[1] https://www.ibm.com/blogs/policy/facial-recognition-susset-racial-justice-reforms/
[2] https://www.theverge.com/2020/6/8/21284683/ibm-no-longer-general-purpose-facial-recognition-analysis-software
[3] https://www.hrwfilmfestivalstream.org/film/coded-bias/
[4] https://ajlunited.org/
#facialrecognition #ibm #bias #biometrics #ai
Тема слежки полиции за гражданами сейчас будет одной из важнейших в США точно. 12 июня, завтра выходит фильм "Запрограммированное предубеждение" (Coded Bias) [3] за авторством Joy Buolamwini которая когда и обнаружила и описала то что алгоритмы распознавания лиц плохо различают женщин и людей с темным цветом кожи.
На многое ли это повлияет в мире? Пока сложно предсказать. Этих шагов не возникло бы из-за стихийных митингов в США, обвинений полиции в использовании технологий и активизации НКО противодействующих неэтичному использованию ИИ, например, AI Justice United [4] и другие.
Ссылки:
[1] https://www.ibm.com/blogs/policy/facial-recognition-susset-racial-justice-reforms/
[2] https://www.theverge.com/2020/6/8/21284683/ibm-no-longer-general-purpose-facial-recognition-analysis-software
[3] https://www.hrwfilmfestivalstream.org/film/coded-bias/
[4] https://ajlunited.org/
#facialrecognition #ibm #bias #biometrics #ai
IBM добавили открытые данные в их облачный сервис IBM SQL Query [1]. Это включает геоданные и данные о демографии из таких источников как: US Census, Eurostat Census, UNdata, OpenStreetMap и Natural Earth.
Фактически, это справочные данные которые можно совместить с собственными данными для создания новых наборов данных. Подход вполне логичный, постепенно все облачные сервисы с инструментами работы с большими данными подключают многие наборы данных "из коробки' для снижения расходов клиентов.
Ссылки:
[1] https://cloud.ibm.com/docs/sql-query?topic=sql-query-what-s-new#october-2020
#opendata #data #ibm
Фактически, это справочные данные которые можно совместить с собственными данными для создания новых наборов данных. Подход вполне логичный, постепенно все облачные сервисы с инструментами работы с большими данными подключают многие наборы данных "из коробки' для снижения расходов клиентов.
Ссылки:
[1] https://cloud.ibm.com/docs/sql-query?topic=sql-query-what-s-new#october-2020
#opendata #data #ibm
Ещё один незаслуженно не упомянутый мною документ Silo Busting: The Challenges and Success Factors for Sharing Intergovernmental Data [1] от IBM Center for The Business of Government.
О том как устроены практики обмена данными между органами власти в США, какие продукты на данных создаются и как органы власти договариваются между собой. Весь документ про американский контекст, но с большим количеством примеров. Например, там есть о том что во всех штатах США есть системы Statewide Longitudinal Data Systems (SLDS) в которых собираются данные о человеке начиная со школы, продолжая высшим/профессиональным образованием и местами работы. Это не только позволяет делать неразрывной статистику образования и занятости, но и даёт возможность создания проектов кросс-секторного типа.
Пример: Massachusett’s Opioid Integrated Data Sharing Initiative где в одной базе собираются данные из десятков разных баз данных: баз ветеранов, баз раковых больных, тюремных систем, госпитальных систем, баз регистрации рождений, SLDS и ещё много чего.
И на основе этого принимаются решения по профилактике преступлений, индивидуальной поддержке и тд.
Там ещё много примеров, полезное чтение о том что возможно на данных когда это юридически возможно.
Честно говоря задача практически не решаемая простым образом на уровне региональных властей в России. Везде ограничения самым главным из которых является закон о персональных данных.
Ссылки:
[1] http://www.businessofgovernment.org/sites/default/files/Silo%20Busting.pdf
#opendata #data #sharing #ibm #usa #usecases
О том как устроены практики обмена данными между органами власти в США, какие продукты на данных создаются и как органы власти договариваются между собой. Весь документ про американский контекст, но с большим количеством примеров. Например, там есть о том что во всех штатах США есть системы Statewide Longitudinal Data Systems (SLDS) в которых собираются данные о человеке начиная со школы, продолжая высшим/профессиональным образованием и местами работы. Это не только позволяет делать неразрывной статистику образования и занятости, но и даёт возможность создания проектов кросс-секторного типа.
Пример: Massachusett’s Opioid Integrated Data Sharing Initiative где в одной базе собираются данные из десятков разных баз данных: баз ветеранов, баз раковых больных, тюремных систем, госпитальных систем, баз регистрации рождений, SLDS и ещё много чего.
И на основе этого принимаются решения по профилактике преступлений, индивидуальной поддержке и тд.
Там ещё много примеров, полезное чтение о том что возможно на данных когда это юридически возможно.
Честно говоря задача практически не решаемая простым образом на уровне региональных властей в России. Везде ограничения самым главным из которых является закон о персональных данных.
Ссылки:
[1] http://www.businessofgovernment.org/sites/default/files/Silo%20Busting.pdf
#opendata #data #sharing #ibm #usa #usecases