ИИ разгребает архивы и приводит к новым открытиям и, возможно, деньгам В 2024 году исследователи NASA (линк на статью, мое саммари ниже): - пересмотрели архивы и нашли “потерянный” город Майя, который был неизвестен, в архивах использовались данные, например, за 2013 год. - пересмотрели данные миссии Вояджера-2 из 1986 года и смогли получить больше информации о магнитном поле Урана. - подтвердили и уточнили данные о том что на луне есть лед, и залежи более обширны чем это предполагалось ранее. Кстати, использовался прибор, разработанный Роскосмосом. Это (не прибор, а уточнение объемов льда 😁) важно для планирования будущих миссий на Луну, например, из воды можно получить водород для производства топлива для ракетных двигателей и кислород для дыхания. Если спуститься на Землю, то у NASA также есть огромное количество данных которое поможет прогнозировать развитие городов и мегаполисов, и точнее прогнозировать погодные явления (почему цена правильных прогнозов ни много ни мало 30 трлн долларов я писал здесь). Закономерно, что NASA, используя потенциал этих архивов (100 петабайт это примерно 20 млрд фотографий, сделанных средним современным телефоном), разрабатывает собственных ИИ-агентов. Каждому направлению свой агент: погода, ландшафт земли, солнечная активность и космическая погода, которая влияет на работу спутников, системы связи и электросети на Земле, отдельный агент для Луны и не только. Таким образом архивы превратились в “сокровищницу открытий”, продолжая стимулировать инновации. Наука это хорошо, а где деньги? Да пока нигде, но пару стартапов получили инвестиции и планируют использовать тот же подход. Зачем что-то создавать, когда можно правильно приложить ИИ к существующим данным. Rocketable планирует находить и выкупать b2b saas проекты с выручкой от 0,5 до 2 млн $, которые вышли или выходят в прибыль, чтобы после покупки правильно в них применить ИИ. К слову, концепция Rocketable заключается в том чтобы там был только основатель и куча ии-агентов, которые ищут компании, оценивают, покупают, оптимизируют и улучшают процессы внутри них. Convexia же планирует шерстить рынок фарм исследований в поиске патентов и лекарств, на вывод на рынок которых у компаний их разработавших не хватило ресурсов. Под капотом несколько десятков ии-агентов, одни ищут и мониторят специализированные сайты с исследованиями, другие оценивают статус готовности, побочные эффекты, рыночный потенциал, конкурентов и т.д. и т.д. Финальное решение за людьми (ну хоть где-то мы еще нужны), но суть в том же, искать бриллианты в том что уже есть и доступно для оценки и обработки. По сути своей это в чистом виде osint (open source intelligence - разведка открытых данных) наложенный на отдельные отрасли с последующим анализом и выводами. А где еще можно поискать “золото” и новые открытия, в каких открытых или закрытых данных? @innovationlab