Индустрия облачных технологий долгое время определяла успех по метрике внедрения. На протяжении десятилетия главным показателем было количество мигрированных рабочих нагрузок и организаций, перешедших с локальных серверов в облако. Хотя эти достижения являются реальными, они никогда не служили мерой фактической ценности.
Для многих компаний сам процесс миграции больше не является основной проблемой; теперь задача заключается в извлечении реальной пользы. Они обнаруживают, что простое размещение инфраструктуры в облаке не гарантирует автоматического повышения производительности, снижения затрат или операционной гибкости, которые предполагалось получить от инвестиций. Инфраструктура запущена, лицензии работают, но ожидаемые результаты не проявляются.
Многие пробелы в реализации являются предсказуемыми и накапливаются незаметно: конфигурации остаются временными, интеграции тихо откладываются, а процессы мигрируют лишь формально. Чем дольше эти недочеты игнорируются, тем дороже их устранение после завершения проекта. Партнеры, способные диагностировать такие пробелы в исполнении, занимают ключевую позицию в отношениях с клиентами, поскольку вопрос стоит не в том, работает ли облако, а в том, насколько эффективно оно функционирует.
Индустрия часто склонна рассматривать эту проблему как технологический дефицит, предлагая дополнительные сервисы или более совершенные инструменты. Однако это ошибочно. В большинстве случаев проблема не в самой технологии; среды способны работать, а архитектура в целом корректна. Недостающим элементом является дисциплинированный уровень исполнения, который преобразует потенциал облака в измеримые бизнес-результаты.
Неудачи в этой области возникают в результате накопления мелких проблем. Например, конфигурация, оставленная временной во время миграции и так и не доработанная, или интеграция, перенесенная на второй этап и затем забытая. Эти моменты сами по себе не выглядят драматично, но в совокупности они демонстрируют разрыв между тем, за что организация заплатила, и тем, что она фактически получает.
Более тревожным наблюдением является то, что большинство этих недочетов можно было предвидеть. Проекты по внедрению обычно фокусируются на работе с инфраструктурой, тогда как слой исполнения — который включает внедрение команд в новую модель работы, закрытие технического долга, завершение интеграций и перепроектирование процессов вокруг архитектуры — редко получает такое же структурированное внимание. В то время как внедрение измеряется, исполнение остается без должного учета.
Ситуация начинает меняться. Компании, разочарованные возвратом инвестиций в облако, начинают задавать партнерам более конкретные вопросы, касающиеся не функций или сертификаций, а конечных результатов: что улучшилось, насколько и что все еще не работает. Эти вопросы сложнее, чем те, что определяли фазу внедрения.
Ключевой вопрос, который следует задавать в любых активных клиентских отношениях сейчас, звучит так: работает ли облако, или оно приносит результат? Партнеры, которые могут ответить на этот вопрос с помощью структурированной диагностики и достоверного плана исправления, занимают более сильную позицию, чем те, кто занимается только внедрением. Именно здесь начинается настоящая работа.
Cloud On Demand сотрудничает с партнерами, чтобы выйти за рамки простого внедрения и перейти к уровню исполнения. Компания оценивает, где облачные среды клиента работают недостаточно эффективно, определяет конкретные препятствия на пути к получению ценности и разрабатывает структурированные дорожные карты по исправлению, привязанные к бизнес-результатам, а не только к техническим задачам. Для партнеров, работающих в средах Microsoft, Cloud On Demand предоставляет архитектурное руководство, поддержку по внедрению и коммерческие рамки, делающие проекты по исполнению практичными и воспроизводимыми.
Cloud On Demand (COD), являясь частью Alviva Holdings и ранее известным как Tarsus On Demand, помогает поставщикам управляемых услуг, независимым разработчикам программного обеспечения и технологическим реселлерам бесшовно переходить на облачные решения и программное обеспечение как услугу. Команда COD тесно взаимодействует с партнерскими каналами, помогая клиентам проектировать и внедрять облачные решения, которые стимулируют рост, эффективность, гибкость и инновации. Кроме того, COD обеспечивает доступ к агрегированным предложениям ведущих облачных гигантов, таких как Microsoft и Amazon Web Services, а также предоставляет инструменты для беспрепятственного доступа к облачным продуктам и услугам. В сфере резервного копирования и безопасности COD сотрудничает с такими ведущими поставщиками, как Dropsuite, ESET, AvePoint и Mimecast, чтобы предоставлять надежные решения для защиты данных клиентов.
NASA готовится к Artemis III, одной из самых сложных космических операций в ее истории, запланированной на 2027 год. Цель этой миссии — доставить четырех астронавтов на околоземную орбиту, чтобы протестировать интеграцию трех различных космических аппаратов перед следующими шагами к лунной поверхности.
Полет будет осуществлен с Космического центра Кеннеди и Космической станции Кейп-Кэнверал, расположенных во Флориде. Операция будет включать участие ракеты Space Launch System (SLS), капсулы Orion, а также коммерческих модулей Starship от SpaceX и Blue Moon от Blue Origin.
Центральной задачей Artemis III является проверка процедур встречи, стыковки и совместной работы этих различных космических систем. Этот процесс закладывает необходимую основу для будущей пилотируемой высадки на Луну, запланированной на Artemis IV.
Artemis III знаменует собой существенное изменение в методологии проведения миссий глубокого космоса с экипажем. В отличие от полетов «Аполлон», которые имели более прямую структуру, эта новая программа зависит от скоординированной последовательности аппаратов, разработанных различными организациями.
Сначала Blue Moon должна выйти на низкую околоземную орбиту с помощью ракеты New Glenn от Blue Origin. Модуль останется в космосе до тридцати дней, что позволит компании и NASA инспектировать свои системы до прибытия экипажа.
Затем SLS стартует с стартового комплекса 39B в Космическом центре Кеннеди, доставляя капсулу Orion с четырьмя членами экипажа. На околоземной орбите корабль NASA свяжется с Blue Moon и поддержит связь около двух дней.
На этом этапе двое астронавтов должны войдут в лунный модуль для проверки систем жизнеобеспечения, авионики и совместимости между двумя кораблями. Также будет доставлен тестовый скафандр, предназначенный для воспроизведения оборудования, которое будет использоваться в будущих работах на лунной поверхности.
Программа также включает приближение к Starship, аппарату SpaceX, который будет модифицирован для лунных миссий. Связь между Orion и Starship будет использоваться для оценки связи и маневров между двумя структурами на орбите.
SpaceX продолжает работать над адаптацией Starship к операционной системе, соответствующей требованиям NASA для пилотируемых полетов на Луну. Хотя аппарат прошел испытательные полеты, он все еще находится в разработке и должен доказать ключевые технологии, такие как дозаправка в космосе.
Архитектура, запланированная для последующих миссий, зависит от способности проводить перекачку топлива на орбите. Для Artemis IV NASA предусматривает необходимость нескольких запусков грузовых космических аппаратов для подготовки лунного Starship перед путешествием.
Джереми Парсонс, менеджер программы Artemis, подчеркнул, что миссия потребует беспрецедентной координации между командами, инфраструктурой запуска и частными партнерами. Парсонс заявил в обновлении NASA, опубликованном в июле, что Artemis III станет «высокохореографированным танцем с требовательной последовательностью запусков и операций, одинаково сложных для наших наземных и бортовых команд».
Предлагаемый опыт имеет мало аналогов в истории космонавтики. Материалы NASA указывают, что только одна предыдущая пилотируемая миссия проводила встречи с более чем одним аппаратом, способным поддерживать собственный экипаж: советская Союз Т-15 в 1986 году, которая включала станции Салют-7 и Мир.
Несмотря на продвинутые планы, аппараты все еще проходят стадии разработки. Blue Origin сталкивается с проблемами после инцидента, произошедшего во время испытаний двигателя New Glenn, в то время как SpaceX продолжает совершенствовать Starship в соответствии с необходимыми критериями.
Стив Крич, менеджер программы Human Landing System NASA, пояснил, что испытания с коммерческими аппаратами направлены на повышение доверия перед любой миссией с посадкой астронавтов. Крич заявил в обновлении миссии, что «SpaceX и Blue Origin представили амбициозные цели для дополнения беспилотных демонстраций и расширения нашего понимания и доверия к космическим аппаратам и ракетам перед пилотируемой посадкой».
Если Artemis III достигнет поставленных целей, NASA использует полученные знания для продвижения вперед в Artemis IV — миссии, предназначенной для возвращения астронавтов на поверхность Луны более чем через пять десятилетий после завершения программы «Аполлон».
Science Corporation получила разрешение от европейского регулятора медицинских устройств на коммерциализацию PRIMA — импланта для глаза, разработанного с целью восстановления зрительных функций у людей, страдающих возрастной макулярной дегенерацией.
Эта технология, созданная компанией, специализирующейся на интерфейсах мозг-компьютер, использует небольшой чип, который устанавливается на задней части глаза. Пациенты используют очки, оснащенные камерой, которые передают изображения на имплантированное устройство.
Одобрение в Европе стало значительным шагом вперед для компании, основанной Максом Ходаком. Кроме того, она получила предварительное одобрение от американского регулирующего органа FDA для ускорения будущих оценок, касающихся редких форм слепоты.
Возрастная макулярная дегенерация повреждает светочувствительные клетки в задней части глаза, что затрудняет такие действия, как чтение или распознавание лиц. PRIMA был создан именно для таких случаев, компенсируя утраченную функцию посредством стимуляции, генерируемой чипом.
Процедура установки оборудования занимает около часа и проводится амбулаторно. После имплантации пациент использует очки с интегрированной камерой, которые фиксируют окружающую среду и отправляют визуальную информацию в чип, установленный в глазу.
По словам Макса Ходака, основателя и генерального директора Science Corporation, некоторые участники испытаний уже смогли выполнять задачи, которые ранее казались невозможными после потери зрения. Компания приводит примеры пациентов, которые снова научились читать объемные книги, решать кроссворды и проходить судоку.
Ходак ранее получил известность как соучредитель и бывший президент Neuralink, компании по разработке интерфейсов мозг-компьютер, созданной Илоном Маском. Он покинул эту компанию в 2021 году, чтобы основать Science Corporation с целью разработки технологий, сочетающих кремниевые электронные компоненты с биологическими элементами.
Однако стратегия компании сначала фокусируется на создании устойчивого бизнеса, основанного на восстановлении зрения. Ходак считает, что для финансирования более продвинутых проектов биогибридных интерфейсов необходима консолидированная коммерческая деятельность.
Science Corporation достигла текущего уровня развития после приобретения Pixium в 2024 году. Pixium — французская компания, ответственная за создание технологии PRIMA. Это приобретение позволило Science Corporation использовать собственную платформу для улучшения документации, процессов и подготовки устройства к коммерческому выпуску.
Каждая единица PRIMA будет стоить сотни тысяч долларов. Science Corporation и ее европейские медицинские партнеры все еще обсуждают модели возмещения расходов с системами здравоохранения, одновременно организуя начало предложения лечения в Германии, где проводились клинические испытания.
Компания также планирует расширить возможности оборудования с помощью новых чипов и улучшенных версий очков для пациентов. Цель состоит в том, чтобы приблизить внешний вид устройства к очкам дополненной реальности, доступным на рынке, хотя медицинская технология требует больше энергии и вычислительной мощности.
Помимо глазного импланта, Science Corporation сотрудничает с Муратом Гюнелем, главой Департамента нейрохирургии Медицинского факультета Йельского университета, для подготовки испытаний на людях с биогибридным мозговым сенсором, имплантируемым непосредственно.
Исследование, проведенное Университетом штата Мичиган, продемонстрировало, что системы искусственного интеллекта способны классифицировать как «жизнь» объекты, которые не соответствуют реальным организмам. Этот вывод был получен после проведения испытаний с симулированными формами жизни в компьютерной среде.
Результаты этого изучения вызывают серьезное предупреждение для будущих космических миссий, которые планируют использовать ИИ при поиске признаков внеземной жизни. Искусственный интеллект получил широкое распространение в науке благодаря своей способности быстро анализировать огромные объемы информации и находить закономерности.
Однако новое исследование указывает на то, что эти системы могут давать сбои при столкновении с ситуациями, которые сильно отличаются от тех, на которых они обучались. Биолог-компьютерщик Кристоф Адами и исследователь Анкит Гупта провели эксперименты с использованием программы Avida, разработанной в 1993 году. Эта платформа позволяет моделировать цифровые организмы, написанные кодом, которые могут самовоспроизводиться, претерпевать изменения и конкурировать за вычислительные ресурсы.
В течение трех месяцев ученые одновременно анализировали тысячи машин, чтобы проверить, сможет ли технология отделить цифровые программы с признаками жизни от тех, у которых таких признаков нет. Полученные результаты привлекли внимание: Адами объяснил, что система могла быть убеждена в том, что что-то является жизнью, даже если это не так.
Он отметил, что примерно после пятнадцати изменений удалось заставить ИИ полностью уверовать в классификацию жизни, хотя ни разу, когда он был на 100% уверен, это не было настоящей жизнью.
Основная сложность заключается в так называемых «данных вне распределения». Проще говоря, модели ИИ работают наиболее эффективно, когда анализируют информацию, схожую с той, что использовалась во время обучения. Адами приводит аналогию с обучением системы распознавать яблоки: при получении изображений фрукта результат, как правило, верен. Но при появлении бананов модель может запутаться, поскольку она никогда не изучала этот паттерн.
Аналогичная проблема возникает и при поиске внеземной жизни. Организма из других планет могут обладать характеристиками, совершенно отличными от известных земных форм. Адами подчеркнул: «Вы должны знать свои обучающие данные, и если вы знаете, что тестовые данные являются частью того же распределения, все будет хорошо. Но это невозможно гарантировать в случае внеземной жизни».
Эта проблема потенциально влияет на исследования, зависящие от анализа химических сигналов, включая изучение Венеры, Европы и экзопланет. Калеб Шарф из NASA Ames считает, что решение может заключаться в создании систем, способных распознавать непредвиденные ситуации. Он заявил: «Гупта и Адами точно указывают на критическую проблему в обнаружении жизни, которая может подорвать ожидаемые успехи ИИ и машинного обучения: что мы делаем с неизвестными неизвестными?»
В настоящее время Адами и Гупта планируют перенести тестирование на данные реального мира. Результаты будут представлены в августе на Конференции по искусственной жизни в 2026 году в Вотерлоо, Канада.
