Low-code платформы и на что способны мемристоры?

Нам нужна новая технологическая революция, прямо сейчас!
Как закричит обыватель, - только что отмучились, и опять?
да нет же, мы ещё и не приступали!
То, что выдают за новую технологическую революцию, это лишь малая часть - оцифровка пространства жизни и пр.
Мы же должны немедленно начать переходить на новый технологический уровень, иначе так и останемся в хвостовом вагоне прицепа.

Два важнейших звена:
 мемристоры и low-(no)COD- платформы

1.

Синапсу подобный…
 На что они способны, эти мемристоры 
                и Когда же наконец они станут для нас повседневностью?)
Электроника — основа основ любой современной индустрии. Где она задействована,  знает даже мой котёнок, который для отдыха всегда найдёт местечко потеплее (на крышке ноутбука, к примеру), а вот без чего нельзя представить наш электронный мир хотя бы через 10 лет?  Один из важнейших прорывов в мировой электронике последнего времени — это изобретение и создание мемристора.
Почему возникла необходимость разрабатывать новую электронную компонентную базу, разве так плоха была старая?
Нанослоевая композиция, практически совершенная сверхтонкая плёнка, эта уникальная структура великолепно сочетает в себе квантово-механические эффекты с электрическими свойствами. Их, эти чудесные структуры, уже привычно называют транзисторами с памятью, или мемристорами. Поначалу казалось, что структура мемристора идеально подходит для того, чтобы наблюдать в ней эффекты переключения сопротивления, когда более десяти лет назад учеными-теоретиками из Физтеха им. Иоффе, в содружестве с другими учеными удалось успешно заложить основы физических механизмов переключения сопротивления в сверхтонких сегнетоэлектрических плёнках. С этого момента всё пошло-поехало. Зарубежные коллеги говорили о гигантском эффекте переключения сопротивления в сверхтонких сегнетоэлектрических плёнках, о возможности реализации многоуровневых резистивных состояний в них, масштабируемости до нанометровых размеров и первых прототипах синапсов на их основе.
 
А что – почему бы не поработать транзисторам в качестве и образе нейронов? Развитие современной компьютерной техники ориентировано на повышение производительности обработки информации. Среди приоритетных направлений повышения производительности традиционных компьютерных систем выделяют увеличение числа ядер процессора при снижении их энергопотребления и увеличении производительности, переход к многопоточным вычислениям, а также использование инфраструктуры облачных вычислений. Но есть и ещё два подхода к организации высокопроизводительных систем нового поколения:
1. in-memory computing — вычисления в оперативной памяти;
2. near-memory computing — вычисления в окрестностях памяти.
Отдельно рассматриваются 1. (neuromorphic computing), или 2. нейроморфные вычисления, в основе которых лежит аппаратная реализация спайковых нейронных сетей. Однако, хотя идея нейроморфных вычислений была выдвинута сравнительно давно, реализовать ее как-то не удавалось.

Отправной точкой для зарождения нейроморфной инженерии можно считать обнаружение функционального сходства процессов, протекающих в транзисторах и нейронах. Так начались работы, направленные на создание нейроморфных датчиков, сенсоров, автономных электронных устройств и др., в которых обработка информации осуществлялась бы нейронными алгоритмами, воплощенными «в железе». Так, нейроморфные электронные модули есть исполненная аппаратно-импульсная нейронная сеть, весьма эффективно имитирующая работу биологической нейронной сети. Вот для того, чтобы обеспечить работу таких систем, и требуется новая элементная база, так как использование существующей базы слишком повышает сложность, что сводит на нет все преимущества нового подхода — увеличение производительности при снижении электропотребления. Начался поиск, и вот… так появилась мемристорная логика. Сегодня ведущие научные коллективы успешно разрабатывают прототипы нейровычислительных модулей на мемристорной логике, а также модули машинного зрения, акустико-речевых систем, тактильных ощущений, рецепции болевых ощущений и различные варианты гибких модулей для интеграции в системы биокогнитивного интерфейса, то есть, для непосредственного использования человеком в качества дополнительных или замещающих частей тела, или хотя бы некоторых его функций. Совсем недавно группа учёных из Массачусетского технологического института совместно с китайскими коллегами из университета Цинхуа на базе кроссбар-массивов, состоящих из 2048 мемристоров, разработала архитектуру пятислойной сверточной нейронной сети аналогового нейроморфного модуля, предназначенного для использования в системах динамического зрения — DVS-сенсорах. Мемристивные структуры с тонкими слоями оксидов гафния и тантала и аналоговой перестройкой между 256 резистивными состояниями использовались для создания нейроморфного модуля системы интеллектуального зрения на основе аппаратного исполнения архитектуры двухслойного перцептрона.
Так что же дает интеграция мемристоров в нейроморфные модули? Если архитектуру нейроморфного модуля реализовать на основе мемристорных технологий, это ускорит высокопараллельные вычисления при снижении потребляемой мощности за счёт интеграции в одном элементе вычислительных процессов и памяти.
Другие преимущества таких структур: хорошая масштабируемость, до 2 нм; более высокие скорости переключения между высокоомным и низкоомным состояниями — десятки пикосекунд; большая устойчивость к циклической деградации; простая интеграцию мемристорных модулей в СБИС.

Кроме того, при использовании матричных вычислений на базе мемристивной памяти со встроенной логикой можно повысить эффективность расчетов за счёт уменьшения числа операций, необходимых для аппаратного умножения матриц. В этом случае таких операций требуется меньше, чем, например, при использовании графических ускорителей или тензорных нейросетевых процессоров. И ещё: энергоНЕзависимость мемристивной памяти делает возможной реализацию асинхронного режима работы нейроморфных архитектур!!

Как видим, использование мемристорных структур обеспечивает простой способ аппаратной реализации матрично-векторных операций, которые являются основными при эмуляции работы нейронных сетей.

Как это работает?
Мемристорные блоки включают в себя кроссбар-массивы, состоящие из двух сеток взаимоортогональных тонкоплёночных электродов, между которыми расположен тонкий металлооксидный слой (толщиной до 50 нм) с мемристивными свойствами. Функциональные элементы массива формируются в точках пересечения верхних и нижних электродов, а сам кроссбар рассматривается как матрица значений, каждое из которых хранится в мемристоре на пересечении верхнего и нижнего электродов. Простой пример мемристора — двухуровневые, или двухбитные структуры (системы с двумя энергонезависимыми состояниями — высокоомным и низкоомным). Их используют чаще всего для реализации гиперразмерных вычислений, оперирующих многомерными векторами, что используется для кодирования информации. В этом случае при аппаратной реализации нейронной сети вес синапса кодируется вектором, который,  по сути, является столбцом мемристивного кроссбара, каждый элемент которого равен нулю (высокоомное состояние) или единице (низкоомное состояние мемристора), речь идет о цифровых нейроморфных модулях.

Примером использования такого подхода при создании нейроморфных архитектур является ускоритель вычислений общего назначения для задач машинного обучения на мемристивных кроссбарах (разработка корпорации HP в сотрудничестве с университетами Иллинойса и Пердью в 2019 году. В структуре этого ускорителя используются восемь кроссбар-массивов с двухбитными мемристивными ячейками на основе тантала, оксида гафния и палладия (Ta/HfO2/Pd), обеспечивающими шестнадцатибитный формат данных.

Также такие кроссбары применяются для многопоточной загрузки процессора, а использование их для аппаратной реализации операций матрично-векторного перемножения позволяет в 2446 раз повысить энергоэффективность и в 66 раз снизить латентность по сравнению с самыми современными графическими ускорителями. При переходе к узкоспециализированным архитектурам нейроморфных модулей на современной элементной базе часто используют аналоговые или гибридные аналогово-цифровые схемы. Иногда они существенно упрощают интегральную реализацию электронных устройств по сравнению с цифровым вариантом, когда вес синапса кодируется вектором мемристивного кроссбара.

Ограничение: использование при таком подходе двухбитных мемристоров требует дополнительных транзисторных элементов переключения. В результате теряется одно из основных преимуществ использования энергонезависимых элементов резистивной памяти — ожидаемое снижение потребляемой мощности. Один из способов решить эту проблему — использовать резистивные элементы с многоуровневым переключением сопротивления. Так, с позиций материаловедения в качестве основного тренда при аппаратной реализации узкоспециализированных архитектур нейроморфных сетей выступает разработка дизайна многоуровневых мемристивных систем с возможностью аналоговой перестройки между энергонезависимыми состояниями по сопротивлению при их использовании в архитектуре сети.

Так выглядит новая элементная база для нейроморфных вычислений.

Современные электронные устройства не всегда могут обеспечить нужные условия для реализации импульсных нейронных сетей, которые лежат в основе таких вычислений. Такая возможность обеспечивает градиентное изменение веса синаптической связи и позволяет имплементировать основные модели обучения и памяти в нейронную сеть на уровне аппаратной реализации. Это результат изменения веса связей между нейронами физически за счет аналоговой перестройки резистивного состояния мемристора, а не на программном уровне, что значительно повышает эффективность обработки асинхронных потоков входных данных.

NB!
Мышление нормального человека до недавнего времени было аналоговое, а не цифровое, но сейчас многие любители сидеть сутками в смартфонах уже начинают мыслить именно в цифровом режиме, причём бездумно, выбирая ответ по релевантyости, извините за оксюморон, когда мыслить = выбирать верхний в списке ответ из своей ;t оперативно2 памяти! )))

У нас исследования в сфере мемристорной логики уже начли или продолжают многие научные коллективы, и в этой области уже сформировалось некое комьюнити, куда входят ведущие научные центры, среди которых широко ИЗВЕСТНЫЙ исследовательский «Курчатовский институт», Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского, Казанский федеральный университет, Владимирский государственный университет, Тюменский государственный университет. И это прекрасно.
СПбГЭТУ «ЛЭТИ» приступил к разработке и созданию нейроморфных мемристорных компьютерных платформ ещё в 2014 году в рамках совместного с Национальным институтом материаловедения Японии проекта:
 «Управляемый синтез мемристорных структур на основе наноразмерных композиций оксидов металлов путем осаждения атомных слоев».

Результаты реализации проекта использовались при разработке элемента резистивной памяти на основе тонких пленок оксида свинца. Более того, в рамках работ по проекту удалось получить инновационные мемристорные структуры на основе последовательности тонких слоев оксидов титана и алюминия, в которых наблюдалась градиентная перестройка резистивного состояния (многоуровневость) в диапазоне семи порядков по величине. Эти результаты вызвали интерес со стороны ведущих мировых коллективов и позволили объяснить появление эффектов многоуровневого переключения сопротивления в многослойных тонкопленочных металлооксидных структурах, которые наблюдались при определенном соотношении между структурными и электрофизическими свойствами используемых слоев.

А ещё в ЛЭТИ ведутся работы, направленные на физико-топологическое моделирование параметров структур с многоуровневым переключением сопротивления, решаются задачи проектирования нейроморфных систем на базе мемристивных элементов и разрабатываются схемотехнические модели, предполагающие представление реальной мемристивной структуры в виде эквивалентной схемы. В отличие от физико-топологических, схемотехнические модели обеспечивают возможность достаточно точной «подгонки» результатов моделирования под конкретные экспериментальные вольтамперные характеристики.
 ТАК ЧТО ВОТ: теперьдля работающих практически отключение интернета (на длительное время) не страшно: работать такой компьютер может и без интернета, т ак как всё, что нужно для работы, есть на месте, включая и место хранения информации.  Кроме того, работать такой компьютер начинает сразу, как  только включается в сеть - загрузка не нужна, работа откроется сразу, и как раз на том месте, где накануне вы её оставили. Ну и хакерам предложено отдыхать. Влезть в такой комп, чтобы занести вирусы или украсть информацию чужаку просто невозможно. И это очень важно - в смысле обеспечения условий конфиденциальности.
----------------
Самое приятное для меня в этом деле то, что, как мне кажется (хотя я могу и ошибаться, уж слишком обольщаясь на счет проницательности ума моих читателей, - что маловероятно, но всё же допустимо), мой роман «Машина тоже человек», написанный в 1982-86 гг., издан книгой на русском впервые только в 2007 г, а на английском под названием «Moscow sharm” вообще в 2022 г. всё же многими любознательными читателями не просто прочитан, но и считаны весьма точно многие подсказки как раз для тех, кто работает в этой теме, хотя многое осталось ещё в тени.
Мой книжный чудо-компьютер (он называется просто - Система Биола), описанный в романе, пока ещё современными учеными и инженерами в полном объеме не воссоздан. Герои этого произведения живут и работают в НИИ Минприбор, в Москве, в конце 70-х - начале 80-х гг. 20 века и занимаются разработкой и созданием биологически совместимых интеллектуальных нейросистем, или, в простоте, они впервые создают компьютер с интеллектуальным интерфейсом. И преуспели бы в полном объеме, если бы не фокусы-морокусы ельцинско-горбачёвской-перестройки, которая многое в стране разрушила походя, в том числе, выплеснула с грязной водой и самого чудо-ребёнка…
--------------
Дополнение

еждународная группа ученых из Сингапура, Ирландии, США и Индии объявила о создании новой разновидности электронного вычислительного устройства на базе молекулярных мемристоров, архитектуру которого можно переконфигурировать «на лету» - простым изменением приложенного напряжения для решения различных вычислительных задач.

В своей статье «Древовидная схема поиска решений на молекулярном мемристоре» (Decision trees within a molecular memristor), опубликованной в последнем выпуске журнала Nature, ученые-разработчики рассказали, что по аналогии с нервными клетками человеческого мозга, процессоры на молекулярных мемисторах могут выполнять вычисления и хранить информацию для будущих вычислений. (А это значит, что мы постепенно сходим с тёмной дорожки цифрового мышления и возвращается к более понятному для человека мышлению аналоговому.
В чём фишка?

!!!В отличие от популярных сегодня разработок нейроморфных процессоров с архитектурой спайковых нейросетей (SNN), где связи между «искусственными нейронами» постоянны,
процессор на молекулярных мемристорах обладает возможностью программного изменения своей аппаратной архитектуры!!!

«Мозг обладает замечательной способностью… создавать и разрывать связи между нервными клетками, – изрёк доктор Р. Стэнли Уильямс (R. Stanley Williams), профессор кафедры электротехники и компьютерной инженерии при Техасском университете A&M. – Достижение чего-то физически сопоставимого было чрезвычайно сложной задачей".

Эти ученые создали молекулярное устройство с высокой реконфигурируемостью, которая достигается не изменением физических связей – как в мозге, а перепрограммированием его логики».

Новая технология на молекулярных мемристорах, по их мнению, способна производить расчеты с высокой скоростью и энергетической эффективностью, что делает ее перспективной для применения в устройствах периферийных вычислений и портативной электронике с ограниченным ресурсом питания.

Как это работает?

Мы уже знаем и помним, что мемристорами называют электронные компоненты, которые способны превращаться из изолятора в проводник при некой определенной температуре, и затем сохранять это состояние, что позволяет выполнять вычисления и хранить данные с их помощью. Несмотря на многочисленные преимущества, традиционные металлооксидные мемристоры – например, из диоксида ниобия и диоксида ванадия, содержат слишком много дорогостоящих редкоземельных элементов и работают лишь в ограниченном диапазоне температур.

Ученые создали молекулярный процессор с мгновенно перенастраиваемой топологией
и теперь им удалось создать химическое соединение с центральным атомом металла (железа), который связан с тремя органическими молекулами (лигандами) фенилазопиридина. В экспериментах выяснилось, что такой материал способен «как электронная губка» обратимо поглощать до шести электронов. Иными словами, такой материал обладает семью различным окислительно-восстановительными состояниями, обеспечивающими реконфигурируемость молекулярных мемристоров.

Формула и конструкция молекулярного мемристора такова:

Исследователи создали на базе этого материала сверхминиатюрную электрическую цепь из 40-нанометрового слоя молекулярной пленки, расположенной между слоем золота сверху и нанодиском с напылением золота, оксида индия и олова снизу.

Приложив отрицательный потенциал, они отметили уникальную вольтамперную характеристику материала: в отличие от металл-оксидных мемристоров, способных переключаться из состояния металла в состояние изолятора только при одном фиксированном напряжении, органические молекулярные мемристоры оказались способны переключаться между состояниями изолятора и проводника при нескольких вариантах дискретных последовательных напряжений.

Вольтамперная характеристика молекулярного мемристора следующая;
Как выяснилось, изменение отрицательного напряжения заставляет лиганды молекулы проходить серию окислительных и восстановительных процессов за счет электронов, которые заставляют молекулу переходить между выключенным и включенным состояниями.
-----------------

2.

Low-code как стратегия: так проектируется цифровая архитектура для постоянно меняющейся среды.

Для математического описания этого очень сложного вольтамперного профиля ученые отклонились от традиционного использования физических уравнений, и описали поведение молекул с помощью алгоритмов дерева поиска решений с утверждениями «if-then-else» (если - затем - ещё

Далее они в процессе эксперимента доказали, что изобретенные ими молекулярные мемристоры способны выполнять очень сложные вычисления за один временной шаг, и затем перепрограммироваться для выполнения другой задачи в следующий такт.

Перспективы проекта:

Для выполнения тех же вычислительных функций, которые делает одно из их молекулярных устройств с различными деревьями решений, потребуются тысячи традиционных транзисторов.

Эти свойства позволят новой технологии получить большое распространение в области перспективных разработок энергоэффективной независимой памяти. Кроме того, экономичные быстрые вычисления на базе реконфигурируемых молекулярных процессоров также найдут применение в новых поколениях смартфонов, сенсоров и других гаджетов с ограниченным бюджетом питания.

В ближайших планах разработчиков – создание новых электронных устройств на базе молекулярных мемристоров, а также привлечение к проекту новых участников для проведения углубленного моделирования и тестирования новой технологии.

А вот ещё новинка. Полезная модель относится к области искусственного интеллекта, конкретно к элементной базе искусственных нейронных сетей, и может быть использована при изготовлении интегральных микросхем, реализующих логику нейросетевых вычислений.

В чем отлтичие?
Технический результат полезной модели заключается в увеличении эффективности мемристора за счет того, что мемристор выполнен в виде структуры с высоким аспектным соотношением, т.е. длина которого значительно превышает ширину L>>W.

Мемристор изменяет сопротивление в зависимости от заряда, который через него протекает. Например, при подаче напряжения заряженные ионы смещают границу между двумя областями, что меняет сопротивление устройства. После отключения напряжения мемристор «запоминает» последнее значение сопротивления.

Терморезистор изменяет сопротивление в зависимости от температуры. При нагревании сопротивление некоторых материалов уменьшается, а при охлаждении — увеличивается.

Мемристоры используют для создания устройств памяти, например, резистивной памяти с произвольным доступом (RRAM). Также их применяют для реализации логических функций и имитации нейронных сетей.

Терморезисторы используют для защиты оборудования от перегрева и перегрузок,
а также для стабилизации работы нагревательных элементов - в нагревательных приборах терморезистор может выступать в роли самовосстанавливающегося предохранителя: его сопротивление возрастает при достижении критической температуры, вследствие чего электрическая цепь размыкается.
После остывания прибор восстанавливает работоспособность.

-------------
Low-code-platform —
это сервис для создания ПО с минимальным использованием классического программирования. При выборе платформы нужно учесть: Масштабируемость и стабильность системы. Нередко low-code-платформы заточены под небольшие компании и конкретный набор задач.

 Польза для банков:
Платформы с минимальным или нулевым кодированием (LCNC) позволяют нетехническим специалистам быстро создавать и настраивать решения для цифрового банкинга, практически не имея опыта программирования . Благодаря LCNC банки могут быстро адаптироваться к рыночным тенденциям и ожиданиям клиентов.

Low code аналитика – это революционная технология, позволяющая создавать аналитические приложения и решения с минимальным объемом кодирования. Low code аналитика это набор инструментов и платформ, которые предоставляют пользователям визуальные интерфейсы и drag-and-drop функционал для создания аналитических приложений.

Low-code-разработка предполагает минимальное использование традиционных методов программирования. Вместо написания кода применяются визуальные редакторы, а выполнение стандартных задач реализуется через готовые блоки. Основное преимущество заключается в том, что разработчик подключается для создания элементов, с помощью которых дальше аналитик или администратор платформы развивает модули. К тому же для базовых инструментов код достаточно стандартный, написание с нуля не предполагается.
Low-code-разработка предполагает минимальное использование традиционных методов программирования. Вместо написания кода применяются визуальные редакторы, а выполнение стандартных задач реализуется через готовые блоки. Основное преимущество заключается в том, что разработчик подключается для создания элементов, с помощью которых дальше аналитик или администратор платформы развивает модули. К тому же для базовых инструментов код достаточно стандартный, написание с нуля не предполагается.

Визуальный конструктор Directum RX
Визуальный конструктор Directum RX
Что такое low-code, и какие задачи он закрывает
В современном мире, где скорость во многом определяет успех, без low-code сложно обойтись. Малокодовые инструменты — важная часть гибкого ПО, поскольку для многих этапов настройки системы не нужно привлекать дополнительных специалистов и ждать, когда у них появится время на задачи.

На слое low-code остается только то, что невозможно сделать без кода:

разработка модулей и сущностей;
создание инструментов, так называемых «кубиков», для дальнейшей настройки продукта уже без ИТ-специалиста;
программирование сложной логики, которую нельзя реализовать только через визуальный конструктор.
Таким образом, благодаря low-code можно подготовить платформу для будущей работы, где аналитик будет использовать готовые элементы без кода.

Low-code и no-code: в чем отличия?
Где проходит грань между программированием полностью без кода (no-code) и почти без кода (low-code)? Есть несколько критериев, по которым можно отстроить одно понятие от другого.

Критерий

Low-code

No-code

Навыки программирования

Нужны знания языков программирования

Не обязательно разбираться в программировании

Скорость

Занимает больше времени, чем no-code, так как требуется написание кода в определенных частях решения. Но в сравнении с классическим программированием low-code менее трудозатратный

Настройка проходит с минимальными временными затратами, поскольку используется методология быстрого развития приложений RAD (Rapid Application Development)

Область применения

Для разработки ПО с большим количеством сложных функций

Для создания решений по управлению бизнес-процессами, работы с отчетами и аналитикой

Безопасность

Более безопасно, чем самописные программы, поскольку код используется меньше и только в определенных элементах

Наиболее безопасно, так как нет кода, а значит, изменить его нельзя

Простота корректировок

Чтобы изменить элементы («кубики») для дальнейшей no-code-настройки, придется обращаться к программисту. Но возможно внести фундаментальные изменения в систему

Просто — не нужно знание программирования и привлечение технического специалиста

Степень адаптации

Поддерживает практически любые изменения в логике программного продукта

Есть ограничения по адаптации из-за предопределенного набора стандартных блоков

Итак, если компании нужна быстрая настройка системы без дополнительных затрат на программиста, а серьезной адаптацией под процессы можно пренебречь, то стоит внедрить no-code-приложение. Для разработки сложной функциональности и максимальной кастомизации лучше остановиться на low-code-платформе.

Плюсы и минусы low-code-разработки
Плюсы малокодового программирования очевидны:

скорость разработки. Благодаря тому, что не все изменения требуют написания классического кода, производительность повышается, сокращаются временные и денежные затраты, упраздняются повторяющиеся операции;
широкие возможности. Поскольку код все-таки остается в части элементов, программисты адаптируют систему под любые потребности компании.
Минусы не так очевидны, но их тоже нужно учесть при покупке ПО:

дополнительные ресурсы. Если в компании недостаточно технических специалистов, то придется нанимать персонал для обслуживания low-code-платформы;
зависимость от поставщика системы. Если будет необходимо сменить ПО, то могут возникнуть трудности с переносом данных и сопротивлением разработчиков, которые уже привыкли работать с определенным продуктом.
Чтобы low-code-система действительно помогла в работе, а не создала проблемы, следует обратить внимание на пять важнейших факторов.

Критерии выбора low-code-платформы
Low-code-platform — это сервис для создания ПО с минимальным использованием классического программирования. При выборе платформы нужно учесть:

Масштабируемость и стабильность системы. Нередко low-code-платформы заточены под небольшие компании и конкретный набор задач. Стоит обратить внимание на продукты для крупных предприятий, которые точно выдержат увеличение количества пользователей и функций.

Устойчивость к случайным вмешательствам. В low-code-системе могут работать и разработчики, и нетехнические специалисты. Количество людей, способных внести изменения, увеличивается, а значит, растет и риск непреднамеренных ошибок. Хорошее ПО не выходит полностью из строя в таких ситуациях.
Возможность обновлений. Продукт должен развиваться в соответствии с изменениями в законодательстве и появлением новых технологий.

Ясность настройки. Отличный вариант, когда настройка идет по слоям code, low-code и no-code. В этом случае каждый специалист занимается своей частью задач и не вникает в нюансы других слоев. В противном случае платформа может превратиться в тяжеловесную конструкцию с множеством галочек и блоков, где никто не в силах разобраться.

Мощность библиотеки компонент. В системах для управленческих процессов присутствуют не только графические блоки, но и повторяющиеся элементы бизнес-логики, которые раньше пришлось бы писать с кодом. В Directum RX, например, на прикладном уровне доступны библиотеки ролей с таблицами решений и бизнес-правил, модули-шаблоны, есть и наборы интерфейсных компонент, UI-контролов с преднастроенными действиями.
 
В целом low-code-платформы призваны повышать скорость изменений в компании и снижать затраты на работу. Поэтому важно выбрать систему, в которой можно будет закрывать простые задачи самостоятельно, без привлечения дополнительных специалистов. Кроме того, цифровизация должна происходить с минимальным обучением, короткими циклами разработки, возможностями для экспериментов.
-----------------


Выводы:

Просьба хорошим инженерам не беспокоиться - их никто никогда не заменит. Однако вскоре ИИ всё же заменит 80% людей (неквалифицированных рабочих) на заводах, и не только, сенат и Госдуму точно также могут заменить ИИ-агенты, которые никогда не берут взяток, отпуска по уходу за детьми или просто ради отдыха, не устраивают дебоши на корпоративах, так что работают наши новые друзья  AI с полной отдачей в режиме 24х7 круглый год. Где найдёшь таких лапочек среди людей? Да, вот ещё один аргумент: они не бастуют, не ходят с флагами и плакатами, или транспарантами, а также андроиды не замечены в строительстве баррикад, подсиживании коллег и плетении интриг.
К людям они относятся не свысока, как считают некоторые, а вполне дружелюбно и даже слегка жалостливо, примерно как мы к своим домашним питомцам.
И всё же дело, главным образом, в том, что перенастроить ИИ-агента гораздо легче, чем обучить новый персонал новейшим технологиям и привить новые полезные привычки и трудовые навыки. Однако людям умным, изобретательным и ответственным всегда найдётся достойная работа с хорошей оплатой, так что не огорчайтесь раньше времени. Всё идёт верным путём, вот только бы не перепутать платформы.
Кроме одного: дальнейшее использовании ИИ и аналогового мышления в управлении(ручной режим контроля за ИИ) приведёт к ещё большим бедам - или уж доверять так доверять и убрать к чертовой бабушке всех владельцев шаловливых ручонок, которые постоянно по своему произволу до сих пор вмешиваются в работу ИИ или просто компьютеров, с целью пошалить или получить личную выгоду. А то и вовсе два в одном. Пока же мы вооружаем криминал у кормила административного ресурса, и дальше такое положение дел  нельзя терпеть. Обозревшие властелины-админы уже совсем на шею сели и не думают с неё слезать. А малиновые пиджаки, которые были предметом насмешек со стороны общества в начале 90-х, теперь живут совсем уже в малиннике. то есть, засели на самых хлебных метах в гос. управлении бизнесом и теперь у них не жизнь, а сплошаю малина. Главное, не засвечиваться. Потому они и ездят на иномарках с тонированными стёклам, а костюмы носят сплошь чёрные.