การ์ทเนอเผย 10 แนวโน้มกลยุทธ์เทคโนโลยีปี 2016 Trend 8

อ้างอิง : Gartner Identifies the Top 10 Strategic Technology Trends for 2016 http://www.gartner.com/newsroom/id/3143521

---

จากการจัดงานสัมมนา ITXpo เมื่อช่วงวันที่ 4 - 8 ต.ค. ณ ออลันโด

นักวิเคราะห์จากสำนักการ์ทเนอร์ได้วิเคราะห์และพยากรณ์ถึงแนวโน้ม 10 เทคโนโลยีที่โดดเด่นในปีหน้า 2016 นี้

การ์ทเนอร์นิยามว่าเทคโนโลยีที่มี "ความเป็นไปได้" ที่จะมี "ผลกระทบสำคัญ" ต่อองกรณ์ ยังรวมถึง

• ความเป็นไปได้ต่อการ "ยุบรวมหรือแยกส่วนธุรกิจ" ,
• ผลกระทบต่อผู้ใช้หรือหน่วยงานที่รับผิดชอบต่อการเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีโดยตรง
  เช่นฝ่ายไอที หรือเทคโนโลยีสารสนเทศ
• การลงทุนเพื่อนำเทคโนโลยีมาใช้ หรือความเสี่ยงจากการนำเทคโนโลยีมาใช้ช้า

ผลกระทบที่เกิดขึ้นต่อองกรณ์จะเกิดขึ้นต่อแผนระยะยาว

David Cearley รองประธานและสมาชิกของการ์ทเนอร์กล่าวว่า

"แนวโน้มทั้ง 10 จะมีส่วนกำหนดรูปแบบธุรกิจดิจิตอลต่อไปในปี 2020 "

3 เทรนด์แรกคือการผสมผสานระหว่างโลกเสมือนกับสภาพความเป็นจริง

และการผสานการทำงานร่วมกันระหว่างอุปกรณ์หรือเทคโนโลยีเป็นโครงข่ายข้อมูล

เทรนถัดมาสำหรับองกรณ์นั้นมุ่งเน้นที่ธุรกิจดิจิตอล

เกิดการสร้างและใช้อัลกอริทธึมทางธุรกิจ

ซึ่งเป็นเรื่องความสัมพันธ์ของบุคคลและการสื่อสารระหว่างบุคคล

สิ่งนี้จะกำหนดทิศทางของธุรกิจในอนาคต

อัลกอริทธึมทางธุรกิจ จะทำงานเป็นเบื้องหลังโดยมนุษย์ไม่จำเป็นต้องยุ่งเกี่ยว

กระบวนการคิดเวิเคราะห์เป็นหน้าที่ของคอมพิวเตอร์

ส่วนเทรนด์ที่เหลือนั้นคือ เทคโนโลยีความจริง(เสมือน)ตัวใหม่

การเกิดสถาปัตยกรรมและเทคโนโลยีพื้นฐานหรือแพลตฟอร์มใหม่

ที่มีอัลกอริธึมสนับสนุนต่อธุรกิจดิจิตอล

Trend 8

8. ระบบสถาปัตกรรมขั้นสูง

Advanced System Architecture

โครงข่ายอุปกรณ์ดิจิตอลและเครื่องจักรอัจฉริยะต้องการสถาปัตยกรรมในการประมวลผลตามความต้องการใช้งานขององกรณ์

การเตรียมความพร้อมจเหล่านี้จำเป็นต้องจัดหาเพื่อเพิ่มพลังงานมากขึ้น และเตรียมสถาปัตกรรมแบบ neuromorphic ที่ทำงานคล้ายสมองมนุษย์

กระบวนการทำงานใช้พื้นฐานการทำงานจาก FPGAs ย่อมาจาก field-programmable gate arrays คือชิปโปรแกรมมิ่งที่ทำงานแบบตารางเมทริกซ์

ช่วยให้เพิ่มความเร็วการทำงานสูงกว่าเทราฟลอป (หนึ่งล้านล้าน)

นายเซียลีย์รองประธานการ์ทเนอร์กล่าวว่า

"ภายในระบบใช้ GPUs และ FPGAs เพิ่มความสามารถให้คอมพิวเตอร์ทำงานคล้ายสมองมนุษย์

เพื่อการเรียนรู้แบบลึกและการเรียนรู้จำรูปแบบ ที่อุปกรณ์อัจฉริยะใช้

ภายในสถาปัตแบบ FPGA ช่วยให้อัลกอริทธึมในอนาคตสามารถทำงานได้บนชิปที่มีขนาดเล็ก

ใช้พลังงานไฟฟ้าน้อยเช่นเดียวกับโครงข่ายอุปกรณ์

ดังนั้นเครื่องจักรที่สามารถเรียนรู้ได้สามารถมีขนาดเล็กและบางลง เช่นเดียวกับอุปรกรณ์ในระบบ IoT

สามารถติดตั้งและใช้งานได้ทั้งที่บ้าน ยานยนตร์ นาฬิกาข้อมือ หรือภายในตัวมนุษย์ "