Pět příkladů, jak data mění svět k lepšímu

Internet dostupný na celé planetě

Jedním z klíčových prvků vedoucích ke zlepšení životní úrovně je dostupnost stabilního, relativně rychlého internetového připojení. Společnost X (dříve Google X) založená v roce 2010 si dala za cíl pokrýt internetem i ty nejvzdálenejší kouty planety, tedy více než 4 miliardy obyvatel. Pomocí stratosférických balónů šíří signál i do velmi odlehlých míst. Ty dosáhnou mnohem dále než tradiční pozemní síť antén a přinášejí rychlejší a dostupnější připojení než satelity na oběžné dráze.

Balóny projektu Loon by měly v budoucnu pokrýt i méně obydlené oblasti a přispět tak  jejich rozvoji.

Každý takový balón by měl být schopný vydržet ve vzduchu nejméně 100 dní

Jedním z nejtěžších úkolů projektu se ukázala potřeba navigace balónů. Aby se nestalo, že stratosférické vzdušné proudy zavedou balón daleko nad oceán, museli vědci z firmy X vyvinout inteligentní navigační systém. Ten každému z nich umožňuje pomocí stoupání nebo klesání vyhledat přesně ten proud, který vede k místu, kde je ho třeba.

Model predikce těchto proudění je založený na sběru obrovského množství dat z měření. Propojením s inteligentním algoritmem se dostatku balónů podaří bez přestávky pokrývat jakékoli potřebné území. Jakmile jeden oblast opustí, jiný ho díky příznivému větru zase nahradí. Díky datům je tak možné udržovat síť vznášejících se antén celistvou, a tedy funkční.

Balóny mají inteligentní navigační systém, který jim pomáhá hledat vzdušné proudy, jež je zanesou tam, kde je jich třeba.

Po pěti letech vývoje projekt v roce 2017 prokázal své opodstatnění při záplavách v Peru, kdy nahradil poškozenou a nefunkční pozemní komunikační síť nebo v Portoriku, kde po hurikánu Maria zprostředkoval komunikaci 200 000 zasažených obyvatel.

www.loon.co

Ústup kobercových reklamních náletů

Již desítky let firmy pro své produkty hledají zákazníky pomocí nejrůznějších marketingových strategií. Ty se ovšem v průběhu času mění. Dávno pryč jsou doby, kdy stačilo pro úspěch produktu nakoupit dostatek billboardů, televizních GRPs nebo rozdat pár vzorků influencerům. Reklama jako taková se stala nežádoucím elementem, který přerušuje filmy, obtěžuje na obrazovce telefonu a u silnice brání ve výhledu na vrcholky hor. Generické spoty a vizuály beze stopy cílení jsou obvykle také velmi neefektivní. Logickým následkem je pak resistence zákazníka vůči tomuto plošnému oslovení a vzrůstající odpor k médiím založeným na příjmech z reklam.

Datová analytika založená na identifikaci vzorců, trendů a korelací otevírá zcela nové možnosti nejen ve světě online kampaní, ale také v místě prodeje a při setkávání firem se zákazníky. Pochopením vlastních dat firmy získávají přesný a hlavně pravdivý pohled na potřeby svých zákazníků. Dokáží jim díky tomu nabízet to, co si ve skutečnosti přejí nakupovat a zároveň snižovat počet oslovení při zachování nebo i zvýšení efektivity. Ušetřené peníze pak místo do drahého plošného marketingu investují do zlepšení zákaznického servisu, snížení ceny produktů nebo do inovací vývoje a výroby.

Shromáždění dat o zákaznících a jejich preferencích je v online prostředí pro firmu relativně snadné. Složitější je pak v prodejnách, ne však nereálné. Ten pravý oříšek je však pomocí pokročilé analýzy a segmentace dokázat vytěžit z těchto velkých dat pravé diamanty. Ty se pak v podobě doporučení, jak oslovit konkrétní zákaznické skupiny nebo dokonce konkrétní zákazníky jako takové, stávají základem moderního a extrémně efektivního marketingu moderních značek.

Přesné cílení reklamy je šancí na snížení vizuálního smogu, zahlcování spotřebitele a mrhání prostředky, které jsou pak vynakládány na něco lepšího.

Kvalitní potraviny vypěstované podle dat

Caleb Harper je vedoucím týmu inženýrů vyvíjejících na prestižní univerzitě Massachusetts Institute of Technology (MIT) řešení, které by mělo změnit náš pohled na pěstování plodin určených k jídlu.

Potraviny dnes putují přes půl světa. Harperův tým začal pracovat na platformě, která by umožnila jít proti tomuto trendu. Méně spáleného paliva a méně skladování v toxické atmosféře – a to při zlepšení chuti a kvality ovoce, zeleniny nebo obilí a luštěnin. Platformu nazvali CityFARM – digitální farma. Projekt je postaven na zařízeních, která umožňují vertikálně pěstovat potřebné plodiny kdekoli na světě v množství potřebném pro danou lokalitu. Farmy budou mít v budoucnu velikost lednice nebo průmyslového skladu. Přesně tak, jak bude třeba. Jak ale vypěstovat v centrální Africe chutné rajče? Základem je vhodný mix světla, teploty, minerálů, vlhkosti, kyslíku nebo oxidu uhličitého. A to je vše. To, jak má opravdu dobrá okurka nebo salát vypadat, už digitální farma sama ví. Má totiž ve své paměti data z celého světa, ví o nejlepším nastavení zálivky pro oranžovou i pro fialovou mrkev. Dokáže vypěstovat každý měsíc to nejlepší, co jste kdy jedli.

Digitální farma CityFARM může mít rozměry lednice nebo velkého skladu. Přesně tak, jak je na konkrétním místě potřeba.

Každá z těchto laboratoří dokáže zároveň učit ty ostatní. Pomocí mnoha senzorů sbírá data o vypěstovaných rostlinách a upravuje recepty na jejich pěstování podle svých měření. Farma je natolik chytrá, že člověka potřebuje jen velmi málo. Tak málo, že náročnou práci v zemědělství v budoucnu bude dělat méně lidí. Lidí, kteří se budou moci věnovat něčemu, co jsme stroje ještě nedokázali naučit.

Diagnóza Parkinsonovy nemoci po telefonu

Parkinsonova choroba je neurodegenerativní onemocnění centrální nervové soustavy a při svém rozvoji značně omezuje schopnost pacienta kontrolovat pohyb. Postihuje hlavně osoby po padesátém roku věku, výjimečně i pacienty po čtyřicítce. V současnosti je na světě 6,3 milionu lidí postižených touto chorobou.

Britský matematik Max Little v roce 2012 publikoval svůj projekt mající za cíl standardizovat snadnou a levnou diagnostiku Parkinsonovy nemoci. Z důvodu vysoké ceny a velké náročnosti v současnosti dostupného testu často bývá nemoc u lidí diagnostikována příliš pozdě. Max Little však přišel na to, jak lze nemoc odhalit pomocí běžného telefonu. Co k tomu však potřeboval, byl dostatek dat.

Lidské hlasivky jsou velmi složitý orgán a při jejich používání musí každý člověk koordinovat nejrůznější svaly. Little zjistil, že hlas zachycený jakýmkoli digitálním mikrofonem a analyzovaný vhodným softwarem vykazuje při počínající Parkinsonově chorobě specifické znaky, které je možné identifikovat.

Žádná aplikace však neumí poznávat nemoci jen tak sama od sebe. Aby byl software spolehlivý, musí mu být za pomoci strojového učení (machine learning) vytvořena dostatečná znalostní báze. Little se svými spolupracovníky shromáždil více než 10 000 nahrávek telefonických hovorů zdravých i nemocných lidí, pomocí kterých naučil svůj software příznaky rozpoznávat. Aplikace HopkinsAD, která je dostupná pro telefony s Androidem, vykazuje přesnost rozpoznání choroby 98,7 %.

Parkinson bohužel v současné době nemá dostupnou léčbu. Ale díky včasné diagnostice budou lékaři schopní omezit průběh nemoci už v jejích počátcích a svým pacientům tak zásadně zvýšit kvalitu života.

Chytřejší sklady

Až když se v roce 2018 stal Jeff Bezos oficiálně nejbohatším člověkem planety, mnohým lidem došlo, jak obrovský jeho Amazon je. Každá drobná změna v nastavení jeho služeb dokáže pozitivně nebo negativně ovlivnit tok mnoha milionů dolarů. Amazon každou změnu velmi dobře rozmýšlí a nehodlá hazardovat se svými pohádkovými příjmy. Ve hře je 52 miliard dolarů v tržbách za rok.

Chytřejší sklady a logistika šetří nejen peníze, ale také životní prostředí.

Zásilkový prodej se odjakživa potýkal s obrovskou zátěží v podobě dopravy k zákazníkovi. Každý cent ušetřený ať už při skladování či vypravení, nebo dodání objednaného balíčku při 560 milionech nabízených produktů znamená obrovskou sumu peněz. I proto je Amazon světovým lídrem ve schopnosti nabízet zákazníkům přesně to, co nejčastěji chtějí.

Ať už si na Bezosově e-shopu koupíte cokoli, chytrý algoritmus vám na základě milionů předešlých objednávek nabídne související zboží. Ale nezůstane pouze u podobných nákupů – Amazon svého zákazníka dobře zná a ví, co se mu bude líbit, které produkty mu již dochází (už měsíc jste si nekoupil svou oblíbenou kávu) a jaké jsou zrovna žhavé trendy. Tato doporučení mají za následek to, že zákazníci objednávají více položek najednou, místo aby se druhý den vraceli a k již zakoupené herní konzoli přiobjednali ovladač navíc. Amazon tak své sklady velmi chytře plní pouze tím nejpopulárnějším (nejvíce doporučovaným) zbožím. To pak namísto toho, aby jej přepravní firmy sbíraly hned v několika různých skladech po celé Americe nebo Evropě, putuje k zákazníkovi v jednom balíčku z jediného strategicky umístěného skladu.

Využití dat však nekončí u chytrých nabídek nakupujícím zákazníkům. Každá z miliard položek na skladech po celém světě je pečlivě sledována. Její cesta ve skladu, mezi sklady nebo na cestě zákazníkovi je pečlivě naplánovaná a chytrý algoritmus dokáže předpovědět i správný čas a množství pro objednání nových zásob. Nejen Amazon tak výrazně snižuje své logistické náklady a šetří tak nejen své finance i životní prostředí.