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
www.businessofgovernment.org
IBM Center for The Business of Government
The IBM Center for The Business of Government connects research to practice, applying scholarship to real world issues and decisions for government. The Center stimulates research and facilitates discussion of new approaches to improving the effectiveness…
TerraMind, свежая генеративная модель по данным наблюдения за Землёй от IBM и ESA [1] также доступная на Hugging Face [2] и статья на Arxive.org [3]
Всё под лицензией Apache 2.0, общий объём разных версий модели более 10 ГБ.
Авторы пишут что она превосходит аналогичные foundation models на 8%
Ссылки:
[1] https://research.ibm.com/blog/terramind-esa-earth-observation-model
[2] https://huggingface.co/ibm-esa-geospatial
[3] https://arxiv.org/abs/2504.11171
#geodata #opendata #ibm #ai #aimodels
Всё под лицензией Apache 2.0, общий объём разных версий модели более 10 ГБ.
Авторы пишут что она превосходит аналогичные foundation models на 8%
Ссылки:
[1] https://research.ibm.com/blog/terramind-esa-earth-observation-model
[2] https://huggingface.co/ibm-esa-geospatial
[3] https://arxiv.org/abs/2504.11171
#geodata #opendata #ibm #ai #aimodels
✍6🤔1🤨1
Новый протокол Agent Communication Protocol (ACP) в открытом коде от IBM Research, предполагается как альтернатива MCP.
Что тут скажешь, идея может и хорошая (надо проверять как там и что), а вот реальное применение может возникнуть только при проникновении в наиболее популярные сервисы и инструменты.
#ai #ibm #opensource
Что тут скажешь, идея может и хорошая (надо проверять как там и что), а вот реальное применение может возникнуть только при проникновении в наиболее популярные сервисы и инструменты.
#ai #ibm #opensource
1👍5✍3