Категорія: Великі Дані та Аналітика

Останні дії міської ради Нью-Йорка найближчим часом збільшать зобов’язання для роботодавців Нью-Йорка: Int. № 0982-2024 і 0984-2024 вимагатиме від певних приватних роботодавців подавати щорічні дані про заробітну плату та демографічні дані для використання в аналізі рівності в оплаті праці, тоді як поправки до міського Закону про зароблені безпечні та лікарняні часи, які набудуть чинності в лютому 2026 року, розширять права працівників і приведуть місцеві вимоги у відповідність із законодавством штату.

РАДА ПРИЙНЯЛА ЗМІНИ ЩОДО ОБОВ’ЯЗКОВОГО ПОДАВАННЯ ДАНИХ ПРО ОПЛАТУ РОБОТОДАВЦІВ

9 жовтня 2025 року міська рада Нью-Йорка ухвалила два законопроекти, Int. No 0982-2024 та Міжн. № 0984-2024, згідно з яким приватні роботодавці з 200 або більше співробітниками в Нью-Йорку повинні подавати щорічні дані про зарплату та демографічні дані для своїх працівників у місті Нью-Йорк.

Тоді місто Нью-Йорк використовуватиме дані для проведення аналізу рівності в оплаті праці, щоб виявити будь-які відмінності, пов’язані зі статтю, расою та етнічною приналежністю серед працівників. Законопроекти були прийняті переважною більшістю голосів, достатньою, щоб пережити вето, накладене мером Адамсом на законопроекти 7 листопада. Міська рада офіційно отримає право вето під час офіційного засідання 12 листопада та матиме 30 днів після цього, щоб подолати їх.

Міжн. No0982-2024

Відповідно до міжн. № 0982-2024, мер Нью-Йорка повинен призначити міське агентство, якому буде доручено збирати дані про рівність оплати праці протягом одного року з моменту набрання чинності законом. Після того, як агентство буде призначено, воно матиме один рік, щоб розробити стандартизовану форму для роботодавців, щоб повідомляти демографічні дані та дані про оплату праці.

Подібно до збору даних про оплату праці, доданого до федерального звіту EEO-1 у 2017 та 2018 роках (відомий як звіт «Компонент 2»), охоплені роботодавці в Нью-Йорку повинні повідомляти дані, які включають зарплати та ставки оплати праці працівників, розбиті за посадою, статтю та расовою/етнічною приналежністю. Агентство, призначене мером, буде уповноважене вносити зміни до вимог до звітності, включаючи включення варіантів звітності для різних гендерних ідентичностей.

Протягом одного року після публікації уповноваженим агентством стандартизованої форми, а потім щорічно, приватні роботодавці, які мають принаймні 200 працівників (включаючи повний робочий день, неповний робочий день і тимчасових працівників) у Нью-Йорку, повинні будуть повідомляти агентству необхідні демографічні дані та дані про оплату праці.

Хоча роботодавці мають можливість подати звіт анонімно, вони також повинні будуть окремо подати підписану заяву до уповноваженого органу, яка ідентифікує роботодавця та підтверджує подання та точність звіту.

У разі порушення законодавства роботодавці будуть піддані наступним цивільним покаранням:

• За перше порушення роботодавець отримає лише письмове попередження та можливість виправитися, надавши необхідні дані протягом 30 днів. Якщо роботодавець не вилікується, на нього буде накладено цивільний штраф у розмірі 1000 доларів США.
• За наступні правопорушення на охопленого роботодавця буде накладено цивільний штраф у розмірі 5000 доларів США.

Уповноважена агенція публікуватиме на своєму веб-сайті щорічний список із зазначенням охоплених роботодавців, які вчасно не подали звіт про оплату праці після 30-денного періоду лікування.

Міжн. No0984-2024

Протягом одного року після надання роботодавцями необхідних даних, а потім щорічно, уповноважена агенція повинна буде проводити дослідження рівності в оплаті праці у зв’язку з Комісією міста Нью-Йорка з гендерної рівності та іншими призначеними агенціями, щоб визначити будь-яку різницю в оплаті за статтю, расою чи етнічною приналежністю, а також визначити галузі, де переважають нерівності.

Протягом шести місяців уповноважена установа представить висновки Раді та меру з рекомендаціями щодо усунення будь-яких виявлених розбіжностей. Уповноважена агенція також опублікує зведені дані таким чином, щоб не розкривати ідентифікаційну інформацію роботодавця чи працівника.

Висновок

Прийнявши ці закони, Нью-Йорк приєднається до Каліфорнії, Іллінойсу та Массачусетсу, вимагаючи від роботодавців повідомляти дані про зарплату. Кожна юрисдикція має різні вимоги до звітності, і роботодавці з кількома штатами, які працюють у цих юрисдикціях, повинні розуміти різні вимоги, щоб забезпечити відповідність.

Готуючись до вимог щодо звітності, роботодавці міста Нью-Йорк повинні ретельно оцінити та перевірити свою практику компенсації та рішення, щоб забезпечити дотримання федерального, державного та місцевого законодавства.

РАДА РОЗШИРЮЄ ЗАКОН ПРО БЕЗПЕЧНИЙ ЧАС ТА ХВОРЮВАННЯ

Міська рада Нью-Йорка схвалила значні поправки до міського Закону про безпеку та лікарняний час (ESSTA), розширюючи права працівників і узгоджуючи місцеві вимоги із законодавством штату. Законопроект, місцевий закон 145, набув чинності 25 жовтня 2025 року та набуде чинності 22 лютого 2026 року.

Згідно з чинним законом, ESSTA вимагає від роботодавців надавати працівникам 40 або 56 годин оплачуваної відпустки/відпустки через хворобу щорічно, залежно від розміру роботодавця. Змінений закон вносить кілька ключових змін.

По-перше, роботодавці Нью-Йорка повинні надати працівникам 32 години неоплачуваної відпустки/відпустки через хворобу замість двох днів, які раніше були доступні відповідно до Закону про тимчасову зміну розкладу (TSCA). Закон також розширює використання відпусток згідно з ESSTA, кодифікує державні права на оплачувану допологову відпустку та роз’яснює, як колективні договори можуть скасувати певні зобов’язання ESSTA.

Збільшена відпустка без збереження заробітної плати

Найпомітнішою зміною для багатьох роботодавців є створення нового 32-годинного неоплачуваного пільгового/лікарняного. Роботодавці повинні використовувати цей час на початку працевлаштування та на початку кожного календарного року. На відміну від існуючих оплачуваних нарахувань ESSTA, ці неоплачувані години не переносяться на наступний рік.

Роботодавці, які вже надають необхідні 40 або 56 годин оплачуваної відпустки плюс додаткові 32 години оплачуваної або неоплачуваної відпустки, не повинні будуть надавати додаткові 32 години неоплачуваної лікарняної/безпечної відпустки; однак параметри додаткової відпустки повинні відповідати вимогам використання ESSTA.

Ця вимога фактично додає третю категорію відпустки для роботодавців у Нью-Йорку: (1) оплачувані години ESSTA залежно від розміру роботодавця, (2) новий неоплачуваний 32-годинний банк і (3) 20 годин оплачуваної допологової відпустки. Кожна категорія має унікальні правила початкового завантаження, перенесення та використання.

Розширення використання ESSTA

Зміни розширюють перелік кваліфікуючих причин, за яких працівники можуть використовувати як оплачувані, так і неоплачувані лікарняні та лікарняні. На додаток до існуючих випадків, працівники тепер можуть брати відпустку з таких причин:

• Для забезпечення догляду за неповнолітньою дитиною або піклувальником
• Вирішувати проблеми, пов’язані з прожитковими допомогами та житлом (наприклад, підготовка та участь у судових розглядах) для себе, членів сім’ї чи осіб, які опікуються
• Реагувати на суспільне лихо
• Реагувати на насильство на робочому місці

Ці зміни розширюють сферу дії ESSTA, щоб охопити сімейні обставини та обставини, пов’язані з безпекою, які раніше були поза межами її досяжності.

Кодифікована допологова відпустка

Міська рада офіційно включила вимогу штату щодо оплачуваної допологової відпустки до місцевого законодавства, яке набуло чинності 1 січня 2025 року. Як було зазначено в нашому попередньому LawFlash, штат Нью-Йорк вимагає від роботодавців надавати 20 годин оплачуваної допологової відпустки протягом будь-якого 52-тижневого періоду. Передпологова відпустка надається в перший день працевлаштування і може бути використана з почасовими кроками для відповідних медичних послуг, пов’язаних з вагітністю, таких як обстеження, тестування або лікування.

Поправки Нью-Йорка узгоджують ESSTA з цією вимогою на рівні штату, уточнюючи, що оплачувана допологова відпустка відрізняється від безпечної та лікарняної.

Виняток з колективного договору

Поправки окреслюють обставини, за яких колективний договір може відмовитися від вимог ESSTA для профспілкової робочої сили. Колективний договір може відмовлятися від положень закону лише в тому випадку, якщо це чітко робиться та передбачає «вищі або порівняльні переваги». Однак неоплачувана відпустка не є порівнянною виплатою для цілей оплачуваної відпустки/відпустки через хворобу або оплачуваної допологової відпустки.

Приведення у відповідність із Законом про тимчасові зміни розкладу

Місцевий закон 145 також вносить поправки до TSCA, щоб узгодити цей акт із міськими вимогами щодо безпеки та лікарняних. Відповідно до старого TSCA, працівники мали право на два робочих дні на рік затверджених тимчасових змін у графіку для особистих подій. Поправки скасовують це автоматичне надання прав.

Працівники зберігають право вимагати зміни графіка, але роботодавці більше не зобов’язані їх надавати. Роботодавці повинні відповісти «якнайшвидше» та можуть запропонувати альтернативну тимчасову зміну.

Що далі?

Роботодавці в Нью-Йорку повинні розглянути можливість вжиття таких кроків в очікуванні дати набрання чинності поправками ESSTA 22 лютого:

• Підтвердьте, що правила оплачуваної та неоплачуваної відпустки відповідають новій вимозі 32-годинної неоплачуваної відпустки, і що працівники можуть використовувати таку відпустку для всіх цілей, передбачених ESSTA
• Навчіть керівників, менеджерів, персонал із відповідності, кадрів і юристів вимогам щодо неоплачуваної відпустки, розширеного кваліфікаційного використання та правил допологової відпустки
• Для майбутніх переговорів щодо укладення колективних договорів переконайтеся, що включено належну відмову
• Спостерігати за додатковими правилами та вказівками від Департаменту захисту прав споживачів та працівників щодо впровадження поправок

(Блумберг) — Влада Китаю активізувала зусилля зі збору податків з громадян із закордонними інвестиційними доходами в рамках ширшого поштовху до придушення транскордонної торгівлі, яка ухиляється від контролю над капіталом.

Шість місцевих податкових служб, у тому числі в таких містах, як Пекін і Шеньчжень, у вівторок оприлюднили майже ідентичні заяви, в яких говориться, що вони «нагадували і навчали» деяких громадян декларувати свої доходи за кордоном і сплачувати будь-які прострочені податки. За їх словами, влада використовувала аналіз великих даних, щоб відстежити людей.

Найбільш читані від Bloomberg

Останній розвиток подій сигналізує про те, що китайська влада не відмовляється від оподаткування полювання на офшорну торгівлю та запобігає ухиленню від контролю над капіталом. Цей крок стався, оскільки влада шукає більше джерел доходу, щоб скоротити рекордний дефіцит бюджету, оскільки доходи від продажу землі вичерпалися, а Пекін посилив вплив місцевих органів влади.

Влада частково виділила деякі податкові знущання. Громадянину на прізвище Фу з південно-східного міста Сямень довелося сплатити майже 7 мільйонів юанів (983 500 доларів) прострочених податків і штраф. Інший громадянин на прізвище Лі з провінції Сичуань заплатив майже 6,7 мільйона юанів.

Згідно з урядовими даними, стягнення податку відбулося після аналогічних узгоджених зусиль місцевих чиновників наприкінці березня.

Податковий поштовх Китаю відбувся після запровадження у 2018 році Загального стандарту звітності, глобальної системи обміну інформацією, спрямованої на запобігання ухилення від сплати податків. Хоча правила завжди передбачали оподаткування доходів громадян у всьому світі, включаючи прибуток від інвестицій, до минулого року це рідко застосовувалося.

Відповідно до CRS Китай протягом останніх кількох років автоматично обмінювався інформацією з майже 150 юрисдикціями про рахунки осіб, які підлягають сплаті податків у кожній країні-члені.

Найчитаніші з Bloomberg Businessweek

©2025 Bloomberg LP

У 2026 році питання для ІТ полягає не в тому, чи слід застосовувати мультимодальний ШІ. Це те, наскільки швидко вони можуть це зробити, не перетворюючись на хаос.

У 2026 році підприємства переживуть сейсмічні зміни в області штучного інтелекту. Пройшли ті часи, коли над ландшафтом панували лише текстові моделі. Наступна хвиля пов’язана з мультимодальним штучним інтелектом: системами, які читають, слухають, бачать і інтерпретують світ так само, як ми. Для ІТ-лідерів ця трансформація пов’язана не з новизною, а з фундаментальною зміною того, як відбувається робота. Але не помиляйтесь: інфраструктура, управління та організаційні вимоги є вагомими.

Від «введіть команду» до «покажіть і повідомте системі»

Уявіть собі інженера, який підносить смартфон до шумного насоса, описуючи дивну вібрацію. ШІ не просто аналізує голос; він візуально розпізнає апаратне забезпечення, прослуховує схему, переглядає історичні журнали датчиків і миттєво відкриває правильну програму технічного обслуговування. Це обіцянка корпоративних робочих процесів. Системи поєднуватимуть текст, зображення, аудіо, відео та навіть сенсорний вхід, надаючи їм подібне до людини усвідомлення контексту.

В іншому прикладі з фінансів команди відповідності більше не виконуватимуть окремі пошуки в електронній пошті, журналах чату та записаних дзвінках. По-справжньому мультимодальна система дозволить виконувати єдиний запит, який розуміє тон, візуальні підказки, словесні заяви та текстові розшифровки. Позначення прихованих ризиків, які пропустять лише текстові інструменти. Це не просто зручність, це зміна парадигми.

Мультимодальний ШІ зітре межі між взаємодією людини та машини. Замість того, щоб переміщатися по меню або вводити жорсткі підказки, співробітники просто розмовлятимуть, жестикулюють або демонструватимуть візуальні ефекти. Межі між інтерфейсом і наміром розпадаються. ІТ-відділи повинні підготувати системи не тільки для отримання команд, але й для сприйняття контексту. Це означає оновлення архітектури для обробки потоків зображень і аудіо, розміщення нових конвеєрів даних і керування обчислювальними навантаженнями, що виходять за межі звичайних текстових навантажень.

Дивіться також: Навіщо сучасному ШІ потрібен NaaS

Чому «агенти, які бачать і чують» змінять робочі процеси підприємства

Цінність мультимодального транспорту полягає не лише в ширшому вкладі, а й у глибшій співпраці. У агентських робочих процесах завтрашнього дня один агент штучного інтелекту підсумовуватиме відеозустріч, інший скануватиме ескізи на білій дошці, зроблені на льоту, а ще інший створюватиме код або документацію з цього об’єднаного контексту, і все це без повторного введення ключів людиною. Тут робота переходить від звернення до помічника до співпраці з колегою, який розуміє все, що ви сказали чи показали.

Однак цей стрибок створює серйозні технічні та операційні проблеми. По-перше, інфраструктура: мультимодальні моделі споживають значно більше даних, пам’яті та обчислень, ніж лише текстові варіанти. Інтеграція потоків датчиків, відеоканалів і аудіожурналів означає модернізацію конвеєрів, сховищ і мережі. По-друге, сумісність: ваші існуючі системи можуть не підтримувати введення зображення чи голосу. По-третє, командні навички: інженери повинні вільно володіти не лише мовними моделями, а й візуальними, звуковими та комбінованими модальностями. Без підготовки різко зростає ризик крихких систем, вузьких місць із затримкою та невдалих пілотів.

Дивіться також: Agentic AI і наступний стрибок у промислових операціях

Як ІТ можуть залишатися адаптивними, не порушуючи продуктивність

Якщо мультимодальний штучний інтелект наближається як цунамі, ІТ-команди повинні будувати гнучкість, а не жорсткі моноліти. Найбезпечнішим підходом є модульна інтеграція. Розгортайте API, використовуйте та приймайте агентські структури, щоб нові можливості можна було замінити або оновити без дестабілізації робочих систем. Розглядаючи мультимодальні функції як плагіни, організації зберігають гнучкість навіть у міру розвитку технології. Ставтеся до інфраструктури як до платформи, що розвивається, а не до фіксованого проекту.

Водночас акцент має бути зміщений з досвіду моделювання на вільне володіння ШІ в організації. Розробники, аналітики та бізнес-користувачі повинні навчитися співпрацювати з ШІ. Як сформулювати мультимодальні проблеми, переглянути результати та підтвердити міркування. Замість того, щоб гнатися за кожною новою моделлю, інвестуйте в такі практики, як розробка, орієнтована на специфікації, і агентна інженерія, щоб системи штучного інтелекту природно вписувалися в існуючу структуру SDLC і управління.

ІТ-керівництво має також створити безпечні зони експериментів. Пісочниці штучного інтелекту, де мультимодальні моделі тестуються за допомогою синтетичних або некритичних даних, випробовуються інфраструктури оркестровки агентів, а можливості команди поступово збільшуються. Такий підхід знижує ризик і одночасно прискорює впровадження.

Управління, прозорість і етика стають основними інженерними дисциплінами

Коли ваш штучний інтелект бачить і чує, а також читає, поверхня ризику збільшується. Етичне управління не може бути запізнілою думкою; це має бути вбудовано з самого початку. Організації повинні визначити політику щодо походження даних, використання моделі та людського нагляду. Кожному мультимодальному агенту потрібен підзвітний власник, перевірений ланцюжок постачання та документація логіки його прийняття. Без цього фірми наражаються на упереджені результати, непрозорі міркування та регуляторні наслідки.

SDLC має вбудувати контрольні точки керування: перевірку упередженості візуальних і звукових даних, аналіз пояснюваності рішень, прийнятих із використанням змішаних модальностей, і перевірку людиною в циклі для високоефективних робочих процесів. Автономія агента має бути обмежена: політика автономії гарантує, що мультимодальний агент не буде діяти без підтвердження людини. Аудиторські журнали підказок, входів зображень і аудіо, а також виводів агентів стають не просто приємними, але й необхідними.

Тепер прозорість – це довіра. Користувачі повинні бачити, чому система прийняла рішення: картки моделей, журнали версій і записи введення-виведення. Якщо ви не можете пояснити, як ваш мультимодальний агент отримав рекомендацію в ділових термінах, це не повинно бути у виробництві.

Реальні помилки, які висвітлюють небезпечну зону

Недавні провали в управлінні ілюструють ціну дилетантського усиновлення. Співробітники, які завантажували конфіденційні документи в загальнодоступні інструменти штучного інтелекту, навчили нас, що швидкий трафік потрібно розглядати як робочі дані. Декілька фірм зіткнулися з регулятивним контролем, коли моделі чорної скриньки давали упереджені результати та не могли пояснити рішення. Автономні агенти, які змінювали дані без нагляду, виявили прогалини видимості всього ланцюжка дій. Це вже не спекулятивний ризик; це операційна реальність. Для ІТ-лідерів це означає, що управління має починатися під час проектування, а не як прикріплення після розгортання.

Конкурентна перевага: використання мультимодального ШІ заради цінності, а не лише новизни

Компанії, які виграють, не будуть зосереджуватися на моделях; вони зосередяться на ділових суперечках. Вбудовування мультимодального штучного інтелекту в існуючі робочі процеси, не гонившись за яскравими функціями, дає реальний ефект. У маркетингу, наприклад, агенти, які разом аналізують голосові настрої, зображення та журнали чату, можуть набагато точніше ідентифікувати моделі поведінки, ніж демографічні моделі. Роль маркетолога зміщується в бік стратегії та етики; AI керує масштабом і швидкістю.

Успішні кейси завжди починаються з малого, розумно масштабуються та будуються міжфункціональними. Моделі та агенти повинні розглядатися як служби: версії, контейнери, API, а не одноразові прототипи. Масштабованість випливає з архітектури та співпраці, а не з реклами.

Попередній шлях для ІТ: від воротарів до постачальників

Майбутнє мультимодального штучного інтелекту одночасно захоплююче та вимогливе. ІТ-лідери повинні очолити переписування інфраструктури, трансформацію навичок і перепланування управління. Але винагорода є основою, де працівники природно взаємодіють із системами, де робота переосмислюється не як командування та контроль, а як співпраця з інтелектуальними агентами, і де конкурентна перевага походить від швидкості, контексту та адаптивності.

У 2026 році питання для ІТ полягає не в тому, чи слід застосовувати мультимодальний ШІ. Це те, наскільки швидко вони можуть це зробити, не перетворюючись на хаос. Організації, які переможуть, розглядатимуть мультимодальний ШІ як стратегічний продукт, а не технічний експеримент. Вони створять системи, які слухають, бачать, розуміють і діють. Вони керуватимуть цими системами з тією самою дисципліною, яку колись зарезервували для інфраструктури та безпеки. Оскільки майбутнє підприємства — це не просто інтелектуальне, воно мультимодальне.

Починаючи з сьогоднішнього дня, усі нові кластери Amazon Managed Streaming для Apache Kafka (Amazon MSK) Provisioned з посередниками Express підтримуватимуть інтелектуальне перебалансування без додаткових витрат. Завдяки цій новій можливості ви можете виконувати операції автоматичного балансування розділів під час масштабування кластерів Apache Kafka вгору або вниз. Intelligent Rebalancing максимізує використання потужності кластерів Amazon MSK за допомогою брокерів Express, оптимально перебалансовуючи ресурси Kafka на них для кращої продуктивності, усуваючи необхідність самостійного керування розділами або за допомогою інструментів сторонніх розробників. Інтелектуальне відновлення балансу на брокерах Amazon MSK Express виконує ці операції в 180 разів швидше порівняно зі стандартними брокерами.

Ми запустили брокерів Amazon MSK Express у листопаді 2024 року, щоб переосмислити Apache Kafka задля простоти використання, найкращої ціни в своєму класі та передбачуваної доступності. Брокери Amazon MSK Express створені для забезпечення в три рази більшої пропускної здатності для кожного брокера, масштабування до 20 разів швидше та скорочення часу відновлення на 90 відсотків порівняно з брокерами Standard, які використовують Apache Kafka. З моменту запуску ми розширили роботу брокерів Amazon MSK Express до додаткових регіонів AWS, типів екземплярів, а нещодавно розширили підтримку до 5 разів більшої кількості розділів на брокера Express, підвищивши ефективність ціни до 50% для робочих навантажень, пов’язаних із розділами.

Завдяки інтелектуальному перебалансуванню кластери брокера Amazon MSK Express постійно відстежуються на предмет дисбалансу ресурсів або перевантаження на основі інтелектуальних налаштувань Amazon MSK за замовчуванням, щоб максимізувати продуктивність кластера. За потреби брокери ефективно масштабуються, не впливаючи на доступність кластера для клієнтів для створення та споживання даних. Тепер клієнти можуть у повній мірі скористатися перевагами масштабування та продуктивності кластерів Amazon MSK Provisioned для брокерів Express, одночасно спрощуючи операції керування кластером.

У цій публікації ми представимо функцію інтелектуального відновлення балансу та покажемо приклад того, як вона працює для покращення продуктивності роботи.

Коли використовувати інтелектуальне відновлення балансу

Завдяки інтелектуальному перебалансуванню брокери Amazon MSK Express тепер пропонують повністю автоматизоване рішення для керування та масштабування кластерів Kafka, яке не потребує додаткових інструментів чи конфігурації. Інтелектуальне відновлення балансу ввімкнено за замовчуванням у всіх нових кластерах брокерів Amazon MSK Express, тому ми рекомендуємо завжди залишати його ввімкненим. Intelligent Rebalancing використовує найкращі практики Amazon MSK для запуску автоматичного відновлення балансу в таких ситуаціях:

• Масштабування кластерів: коли клієнти додають або видаляють брокерів зі своїх кластерів брокерів Amazon MSK Express, інтелектуальне відновлення балансу автоматично перерозподіляє розділи, щоб збалансувати використання ресурсів серед брокерів. Це гарантує, що кластер продовжує працювати з максимальною продуктивністю, що робить можливим масштабування за допомогою однієї операції оновлення.
• Відновлення рівноваги в стаціонарному стані: навіть під час нормальної роботи Intelligent Rebalancing постійно відстежує кластер брокерів Amazon MSK Express і запускає повторне балансування, коли виявляє дисбаланс ресурсів або гарячі точки. Наприклад, якщо певні брокери стають перевантаженими через нерівномірний розподіл розділів або спотворені моделі трафіку, інтелектуальне відновлення балансу автоматично перемістить розділи до менш використовуваних брокерів, щоб відновити баланс.

Як використовувати інтелектуальне відновлення балансу

Щоб продемонструвати потужність інтелектуального ребалансування, давайте запустимо кілька тестів на кластері брокерів Amazon MSK Express:

Тест масштабування: ми почнемо зі створення кластера брокерів Amazon MSK Express із 3 брокерами. Потім ми швидко розширимо кластер до 6 брокерів і знову зменшимо до 3 брокерів, імітуючи раптовий сплеск робочого навантаження. Якщо ввімкнути інтелектуальну перебалансування, ви побачите, що перебалансування розділів завершено протягом 5-10 хвилин, щоб кластер міг підтримувати збільшену пропускну здатність без будь-якого зниження продуктивності.

Ви можете відстежувати поточні та історичні операції ребалансування за допомогою метрики RebalanceInProgress. На зображенні нижче ви також можете побачити, що це перебалансування не впливає на клієнтів на стороні виробника.

Далі ми створимо дисбаланс у кластері, спрямувавши велику частину трафіку до одного брокера. Ви побачите, що інтелектуальна ребалансування виявляє цей дисбаланс протягом декількох хвилин і автоматично перерозподіляє розділи, відновлюючи кластер до оптимального стану.

Функція інтелектуального відновлення балансу виявляє гарячі точки та автоматично перерозподіляє уражені розділи між іншими посередниками для оптимізації використання ресурсів. Без інтелектуального ребалансування дисбаланс ресурсів зберігатиметься, що потенційно призведе до проблем із продуктивністю або потреби в ручному втручанні клієнта.

Ці тести демонструють, як інтелектуальне відновлення балансу за допомогою брокерів Amazon MSK Express дозволяє безперебійно масштабувати кластери Kafka, зберігаючи незмінно високу продуктивність навіть за різних умов робочого навантаження.

Висновок

Інтелектуальне відновлення балансу для підготовлених кластерів Amazon MSK із брокерами Express наразі розгортається протягом наступних кількох тижнів у всіх регіонах AWS, де підтримуються брокери Amazon MSK Express. Ця функція автоматично вмикається для всіх нових кластерів Amazon MSK Provisioned з посередниками Express без додаткових витрат.

Щоб почати, відвідайте консоль Amazon MSK. Щоб отримати додаткові відомості, перегляньте посібник розробника Amazon MSK.

---

Про авторів

Палантир (PLTR +1,66%) і Nvidia (NVDA +0,03%) є двома найбільшими іменами в галузі штучного інтелекту (ШІ). Жодна компанія не конкурує з іншою, оскільки Palantir — це програмне забезпечення, а Nvidia надає прискорене обчислювальне обладнання для виконання робочих навантажень ШІ. Нещодавно вони оголосили про партнерство, і це величезна новина для обох компаній.

Для Nvidia вона інтегрувала Palantir Ontology у свої графічні процесори (GPU). Цей комплекс інтегрованих технологій буде набагато ефективнішим і розкриє нові можливості для клієнтів Palantir, які розгортають графічні процесори Nvidia.

Час покаже, як це вплине на обидва підприємства, але я зацікавлений у купівлі лише однієї акції в цьому партнерстві.

У кого з них моє око? Давайте розберемося.

Бізнес Palantir стане більш стійким у довгостроковій перспективі

Palantir займається розробкою програмного забезпечення, і щороку його клієнти повинні сплачувати плату за підписку, щоб продовжувати працювати з його програмним забезпеченням для аналізу даних на основі штучного інтелекту. Через те, що програмне забезпечення Palantir все більше інтегрується в операції клієнтів, це робить програмне забезпечення все більш і більш липким з кожним роком. Як наслідок, Palantir, ймовірно, заблокує клієнтів у осяжному майбутньому.

Сьогоднішня зміна

(1.66%) $2.90

Поточна ціна

$177,95

Ключові дані

Ринкова капіталізація

424 мільярди доларів

Денний діапазон

$168,92 – $178,74

Діапазон 52 тижні

$58,53 – $207,52

Обсяг

2,6 млн

Середній обсяг

62M

Валовий прибуток

80,81%

Дивідендна дохідність

N/A

Обчислювальний бізнес Nvidia дещо інший. Щоб Nvidia продовжувала розвиватися, вона повинна продовжувати щороку продавати нові графічні процесори. Наразі це не проблема, оскільки щороку випускається нова ітерація з продуктивністю, завдяки якій моделі попередніх років виглядають застарілими.

Врешті-решт ми досягнемо бар’єру продуктивності та матимемо необхідну обчислювальну потужність ШІ, щоб працювати як суспільство, інтегроване з ШІ. Коли це станеться, продажі Nvidia впадуть, оскільки вона фінансуватиме лише поступове нарощування обчислювальної потужності та заміну застарілих і згорілих обчислювальних блоків.

Сьогоднішня зміна

(0,03%) $0,05

Поточна ціна

$188,13

Ключові дані

Ринкова капіталізація

4572 мільярди доларів

Денний діапазон

$178,91 – $188,15

Діапазон 52 тижні

$86,62 – $212.19

Обсяг

9М

Середній обсяг

181M

Валовий прибуток

69,85%

Дивідендна дохідність

0,00%

Це робить бізнес Palantir набагато стійкішим у довгостроковій перспективі, і я волів би володіти ним, ніж Nvidia. Однак є один фактор, який змушує мене побоюватися майбутнього Palantir, і все зводиться до оцінки акцій.

Ціна акцій Nvidia набагато розумніша

Хоча вибрати успішну компанію – це одне, а гарантувати, що ви заплатите правильну ціну за неї – інше. Навіть найкраща компанія, придбана за неправильною ціною, може перетворитися на катастрофічну інвестицію, і це саме те, де я зараз бачу акції Palantir.

Дані PLTR PE Ratio (Forward 1y) за YCharts

Незважаючи на подібні темпи зростання, Palantir оцінюється набагато дорожче, ніж Nvidia. Оскільки Nvidia торгує приблизно в 30 разів більше, ніж прибуток наступного року, це набагато розумніше, ніж Palantir, який торгується в 224 рази більше, ніж у 2026 році.

Хоча я згоден надати Palantir певну премію через її активнішу клієнтську базу та стрімке розширення лінійки продуктів, премія, яку інвестори повинні заплатити, щоб володіти акціями сьогодні, надто велика.

Щоб Palantir повернувся до розумного рівня оцінки, скажімо, 50-кратного відстаючого прибутку, йому потрібно буде підтримувати неймовірне зростання протягом тривалого часу. Якщо протягом наступних п’яти років він зможе продовжувати збільшувати дохід зі зведеним річним темпом зростання (CAGR) приблизно на 50% (неймовірний результат), це дасть йому річний дохід у 26 мільярдів доларів. При нормі прибутку 35% і 50-кратній оцінці прибутку це оцінило б акції в 457 мільярдів доларів. Враховуючи, що ринкова капіталізація Palantir сьогодні становить близько 450 мільярдів доларів, це не залишає можливості для значного зростання протягом наступних п’яти років.

Тим часом Nvidia також планує продемонструвати грандіозне зростання доходів: очікується, що капітальні витрати глобальних центрів обробки даних зростуть з 600 мільярдів доларів у 2025 році до 3-4 трлн доларів. Таким чином, поки Palantir все ще намагається досягти преміум-ціни, Nvidia зможе перетворити весь свій бізнес, що розвивається, безпосередньо на ціну акцій. Це робить Nvidia найкращим вибором акцій протягом наступних п’яти років, навіть якщо бізнес Palantir продовжить розвиватися (а я думаю, що так і буде).

Майбутнє кодування не менш людське. Воно більш людське, посилюється машинами, підтримується творчістю та набуває сенсу завдяки меті.

Зараз програмне забезпечення керує майже кожним рішенням у бізнесі. Статистика в режимі реального часу, автоматизація на основі штучного інтелекту та конвеєри безперервного розгортання змінили те, як організації забезпечують ефективність. Проте розробники стикаються з парадоксом: вони кодують і виробляють більше, ніж будь-коли, але багато хто відчуває менший зв’язок із ремеслом, яке їх привернуло.

Ця напруга має значення. Підприємствам, які прагнуть повністю реалізувати бізнес-цінність штучного інтелекту, необхідно зберегти найкращі інженерні кадри. Незважаючи на звільнення, такі компанії, як Microsoft, Meta та Google, активно борються за наймання найкращих спеціалістів. Але в міру того як тиск, пов’язаний зі штучним інтелектом, зростає, робота втрачає сенс, виснаження посилюється, плинність кадрів зростає, а інновації страждають.

Радість кодування не зникла, але її важче знайти.

Справжня проблема не технічна, а людська. Технології змінили роль розробників швидше, ніж організації оновили очікування, процеси та системи, які їх підтримують. Усунення цього розриву має важливе значення, якщо підприємства хочуть підтримувати як продуктивність, так і креативність у світі, доповненому ШІ.

Від будівельників до кондукторів

За кілька років роль розробника кардинально змінилася. Інструменти AI створюють код, автоматичне розгортання конвеєрів і платформи з низьким кодом прискорюють доставку. Розробники більше не пишуть кожен рядок коду. Натомість вони оркеструють системи. Вони підказують, переглядають і направляють стільки, скільки створюють.

Проте промисловість часто чіпляється за застарілі заходи впливу. Запити на притягування та швидкість досі домінують у оцінках продуктивності. Творчість все ще пов’язана з оволодінням синтаксисом. Автоматизація помилково вважається вдосконаленням. Розрив зв’язку залишає розробників посередині, відповідаючи за сучасні результати, але судячи за застарілими показниками.

Десятиліттями радість від кодування була синонімом потоку, тобто занурення у вирішення проблем, вдосконалення логіки та спостереження за появою елегантних рішень. Цей досвід не зник, але став фрагментарним.

Перемикання контексту, розповсюдження інструментів, перевантаження сповіщень і пропозиції, створені штучним інтелектом, порушують фокус. Коли припиняється потік, припиняється і виконання. Розробники не втрачають радості, тому що машини краще справляються зі створенням лісів. Вони втрачають це, тому що організації не захистили те, що найважливіше: час, зосередженість і право власності.

Дивіться також: Кодування Vibe: як робочі процеси AI-First переосмислюють розробку даних клієнтів

ШІ не ворог радості. Зловживання є

Страх навколо інструментів ШІ часто неправильно спрямований. Не штучний інтелект пригнічує креативність; це погана реалізація. При продуманому розгортанні штучний інтелект покращує творчу роботу, усуваючи виснажливі завдання, прискорюючи відкриття та створюючи нові способи мислення. Але якщо ввести без чіткої мети чи огорожі, це стає джерелом втоми, а не натхнення.

ШІ має бути співавтором, а не заміною. Реальна можливість полягає в тому, щоб розробники могли визначати, як штучний інтелект підтримує їхню роботу, коли вони мають повноваження, радість повертається не від введення кожної дужки, а від того, що розблоковують ці рядки коду.

Збереження радості кодування в корпоративному середовищі реального часу, керованого штучним інтелектом, вимагає не лише оптимізму. Це вимагає змін на системному рівні. Для підприємств ці зміни включають:

1) Перевизначте роль розробника для цієї епохи

Припиніть ставитися до розробників як до простих будівельників. Вони є системними дизайнерами, оркестровцями ШІ та стратегами платформ. Оновіть обсяг роботи, моделі визнання та показники успіху, щоб відобразити цю розширену роль.

2) Ставтеся до ШІ як до творчого підсилювача

Провести тренінг із підказування та експериментування. Заохочуйте повторення, а не просто виконання. Чим більше вхідних даних мають розробники, тим більше вони відчувають свою власність — і тим інноваційнішими будуть результати.

3) Модернізація показників і циклів зворотного зв’язку

Якщо швидкість є єдиним KPI, команди оптимізують її. Додайте показники, які оцінюють довгострокову якість: ремонтопридатність, надійність і задоволеність розробників. Збалансовані показники заохочують збалансований результат.

4) Захистіть час для глибокої роботи

Потік не може вижити у шестихвилинних фрагментах. Зменшіть шум сповіщень, зведіть до мінімуму непотрібні зустрічі та інвестуйте в досвід розробників так само свідомо, як і в інфраструктуру.

5) Відзначайте невидимі внески

Швидке налаштування, налагодження виходів ШІ та спрощення API не є привабливими, але це важливі завдання. Визнання їх підтверджує творче та технічне судження за лаштунками.

Чому це важливо для підприємства

Розробники йдуть не тому, що бояться ШІ. Вони йдуть, тому що робота більше не здається своєю. Це більше, ніж культурне питання; це бізнес-ризик.

Висока плинність кадрів виснажує інституційні знання, а низька залученість уповільнює продуктивність. Оскільки індустрії намагаються впроваджувати аналітику в реальному часі та штучний інтелект у свою діяльність, втрата ключових кадрів може швидко зірвати зусилля з трансформації.

З іншого боку, компанії, які захищають потік, розширюють можливості для творчості та розвивають роль розробників, отримують більше, ніж задоволених працівників. Вони відкривають стійкі інноваційні команди, здатні швидше вирішувати складніші проблеми.

Щоб усунути цю прогалину, організації повинні визнати зв’язок між залученням розробників і стійкістю бізнесу. На ринку, де дані в реальному часі та штучний інтелект формують конкурентну перевагу, незаангажована команда інженерів може зупинити інновації так само ефективно, як заблокований конвеєр. Але коли розробники відчувають свою причетність, вони пишуть кращий код, відкривають можливості для поверхневої автоматизації, завчасно виявляють ризики продуктивності та швидше адаптують системи.

У цьому контексті радість — це більше, ніж особисте почуття. Це показник здоров'я організації. Він заслуговує на такий самий рівень уваги, як показники безвідмовної роботи або показники задоволеності клієнтів.

Оскільки організації експериментують із конвеєрами даних у реальному часі, копілотами ШІ та моделями безперервного розгортання, питання не в тому, чи зможуть розробники адаптуватися. Справа в тому, чи буде керівництво адаптуватися достатньо швидко, щоб підтримати їх.

Компанії, які процвітатимуть, будуть ті, які розглядають досвід розробників як головний пріоритет, впроваджуючи практики, які захищають творчість і зменшують тертя в повсякденних робочих процесах. У середовищі, де технологічні цикли вимірюються місяцями, а не роками, недотримання пріоритетів цього балансу може призвести до того, що талант і можливості залишаться на столі.

Заглядаючи вперед: радість як конкурентна перевага

Радість кодування ніколи не полягала в механіці набору тексту. Це було про:

• Вирішувати проблеми не міг ніхто інший.
• Бачити, як логіка стає реальністю.
• Створення цінності завдяки елегантності й ефективності.

Це не зникло, просто до нього важче дотягнутися через шум. Збереження цього не є ностальгічним задоволенням. Це стратегічна перевага.

У наступній хвилі корпоративного програмного забезпечення, де дані в реальному часі підживлюють процес прийняття рішень, а штучний інтелект змінює робочі процеси, організації, які досягнуть успіху, захищатимуть людський фактор у центрі всього цього. Розробники, які відчувають силу, довіру та натхнення, не лише швидше кодуватимуть, але й створюватимуть розумніші системи, які адаптуються, навчаються та масштабуються.

Майбутнє кодування не менш людське. Воно більш людське, посилюється машинами, підтримується творчістю та набуває сенсу завдяки меті.

Біоаналіз, який використовується при розробці ліків для визначення фармакології, біодоступності та біоеквівалентності, включає вимірювання фармакокінетики, токсикокінетики або концентрації біомаркерів (1) у безпеці тварин і клінічних дослідженнях. Регулятори вимагають перевірки біоаналітичних методів, щоб забезпечити надійність їхніх даних (1). Штучний інтелект (AI), машинне навчання (ML) та інші складні інструменти допомагають розробникам ліків оцінювати складні дані, задіяні в таких дослідженнях.

Фармацевтична технологія® поспілкувався з доктором Марком Арнольдом, власником і директором Bioanalytical Solution Integration, щоб дізнатися, як біоаналіз сприяє розробці біо/фармацевтичних ліків. У понеділок, 10 листопада 2025 р. о 13:30 Арнольд виступить із основною сесією «Роздуми про трансформації в розробці ліків, біоаналізі та нормативних актах» на AAPS PharmSci 360.

PharmTech: Як штучний інтелект і машинне навчання можна використовувати для покращення біоаналізу в біо/фармацевтичних розробках?

Арнольд (інтеграція біоаналітичного рішення): ШІ, великі мовні моделі [LLMs]обробка природної мови та ML обговорювалися протягом кількох років у біоаналізі, але зараз вони роблять реальний успіх завдяки розгортанню перевірених програм та інших розробок.

Найперші впровадження призначені для звітів і контролю якості (QC) валідації аналізів і аналізу досліджуваних зразків. З розвитком можливостей штучного інтелекту розширилися й програми біоаналізу. Нові програми розглядають можливість прийняття GLP [good laboratory practice] або GCP [good clinical practice] протоколи та біоаналітичні контракти для написання біоаналітичних планів. Інші програми виконують перевірки контролю якості, які інтегрують ELN [electronic lab notebook]інструмент і LIMS [laboratory information management system] даних на щоденній основі, щоб завчасно виявляти помилки та визначати тенденції, які призводять до невдач, ще до того, як вони відбудуться, а також аналіз даних у рамках розслідувань невдач аналізу.

Грунтуючись на дизайні концепцій експерименту, штучний інтелект використовуватиме бази даних знань для покращення розробки методів для імуноаналізів та РХ-МС [liquid chromatography—mass spectrometry] методи. Я чув, що виробник мас-спектрометрів планує застосувати штучний інтелект до інтеграції хроматограм, щоб перейти від правил алгоритму до більш інтелектуального виявлення піків. Зрештою, біотехнологічні та фармацевтичні компанії використовуватимуть штучний інтелект для написання біоаналітичних розділів документів. Органи охорони здоров’я також розглядають штучний інтелект як інструмент для аналізу біоаналітичних даних у поданнях і під час виїзних або дистанційних перевірок біоаналітичних лабораторій. Отриманий аналіз висвітлить як відповідність нормам, так і виявить проблеми та помилки, які потребують подальшого розгляду.

PharmTech: Як великі мовні моделі можна застосувати до біоаналітичних робочих процесів?

Арнольд (інтеграція біоаналітичного рішення): Як зазначалося вище, штучний інтелект, обробка природної мови та ML впроваджуються в біоаналіз для написання звітів і біоаналітичних планів. Багато ШІ LLM розроблені як інструменти прогнозування та працюють як чорні ящики, де неможливо визначити, як вони роблять те, що вони роблять. Проблема в регульованому біоаналізі при використанні LLM AI полягає в їх навчанні та прогнозному характері; їм потрібно знайти дані (контент) у різних джерелах і форматах і належним чином розмістити їх у звіті.

Для регульованого біоаналізу для штучного інтелекту має існувати контроль, інакше може виникнути ризик галюцинацій (створення даних або ненаданого контенту), як це спостерігалося в деяких штучних інтелектах. Біоналітичні лабораторії не можуть ризикувати не знати, чи вміст звіту правильний [quality assurance] ресурси, щоб переконатися в точності звіту. Що суперечить тому, що має робити ШІ: зменшити участь людини та підвищити точність.

Щоб вирішити цю проблему, принаймні один постачальник на базі штучного інтелекту для біоаналітичних лабораторій має обмеження, щоб запобігти створенню галюцинаційних даних, і включає аудиторський слід у етапи створення звіту, щоб продемонструвати, що дані досягли потрібного місця. Фармацевтичні компанії почали використовувати LLM для написання деяких частин eCTD [electronic common technical documents] і біоаналітичні розділи добре структуровані, що робить їх хорошими кандидатами для раннього впровадження ШІ.

PharmTech: Які нові прилади використовуються в біоаналізі? Що робить їх унікальними?

Арнольд (інтеграція біоаналітичного рішення): Більшість технологій, які використовуються для фармакокінетичних, імуногенних і фармакодинамічних вимірювань, існують, але вдосконалюються для підвищення чутливості, точності та точності. До них належать різні форми імуноаналізів, хроматографічні аналізи через дефіс (наприклад, РХ–МС/МС). [liquid chromatography—tandem mass spectrometry]LC–HRMS [liquid chromatography—high-resolution mass spectrometry]), ПЛР [polymerase chain reaction]проточна цитометрія та клітинні технології. Удосконалені інструменти проточної цитометрії, де деякі інструменти мають здатність визначення кольорів 30 і 40, використовуються не тільки для визначення характеристик клітин, але покращена чутливість дозволяє застосовувати їх до біомаркерів циркулюючих екзосом, які можуть виявляти та характеризувати багато захворювань. Мас-цитометрія використовується в дослідженнях, і коли будуть визначені відповідні застосування, ймовірно, для вимірювання біомаркерів, вона переміститься в регульований біоаналіз.

PharmTech: Як зміна нормативних актів впливає на прогрес у біоаналізі?

Арнольд (інтеграція біоаналітичного рішення): я [International Council for Harmonisation] Стандартизовані правила M10 для фармакокінетичного біоаналізу з використанням імуно- та хроматографічних аналізів. Наявність стандарту, прийнятого на багатьох основних ринках, позбавила біоаналітиків необхідності стежити за змінами в кожній окремій країні та коригувати свою практику, особливо коли були суперечливі очікування. ВООЗ [World Health Organization] нещодавно опублікований M10, який може розширити його визнання за межами країн, що притримуються ICH. Розширення генної та клітинної терапії потребує технологій (наприклад, ПЛР, FLOW цитометрія), які не розглядаються в ICH M10, і досі наукове співтовариство просуває науково обґрунтовані підходи до цих технологій. Ці технології були використані в клінічних лабораторіях і адаптовані для використання у фармакокінетичних аналізах.

Що стосується імуногенності, кілька країн розробили нормативні документи, які досить схожі, тому досягти узгодженого підходу не складно. Однак завдяки великому досвіду створення препаратів з моноклональними антитілами біоаналітики пропонують альтернативні підходи для спрощення традиційних багаторівневих аналізів імуногенності, які генерують інформативні дані з меншими зусиллями та витратами. Регулятори офіційно не відреагували на ці пропозиції.

Іншою сферою без глобальної регулятивної перспективи є аналіз біомаркерів. У Сполучених Штатах вимірювання біомаркерів для прийняття медичних рішень (тобто тих, що використовуються лікарями та в лікарнях) має відповідати Поправкам щодо вдосконалення клінічної лабораторії, тоді як ті, які використовуються для підтвердження безпеки та ефективності нового препарату, мають відповідати вказівкам FDA 2025, які зосереджені на імуно- та хроматографічних (наприклад, LC-MS/MS) аналізах. Європейський Союз і Японія мають повністю окремі та різні набори правил. Ці відмінності створюють не тільки труднощі для біоаналітиків, але й ускладнюють спроби проведення клінічних випробувань у багатьох глобальних регіонах.

Щоб досягти успіху в наданні даних, прийнятих у всьому світі, біоаналітики повинні бути обізнані про різноманітні правила та те, як вони застосовуються до мети аналізу, типу зразків, які вони аналізують, і технологій. Коли нормативних актів немає, науковці повинні продовжувати співпрацю над найкращими науково обґрунтованими практиками. Оскільки наука завжди розвивається швидше, ніж нормативні акти, регулюючі органи повинні вивчати науку про технології та оцінювати практики, які генерують якісні дані, і коли вони достатньо розуміють науку, створюють нормативні акти; сподіваємось, на основі або у співпраці з рекомендаціями наукової спільноти.

довідка

1. FDA. Валідація біоаналітичного методу, керівництво для промисловості (CDER, травень 2018 р.).

Про Марка Арнольда

Марк Е. Арнольд, доктор філософії, є власником і керівником Bioanalytical Solution Integration; консультації з біотехнологічними та фармацевтичними компаніями для вдосконалення їхнього портфоліо для надання нових методів лікування пацієнтам, які цього потребують. У цій ролі він спільно розробляє біоаналітичну наукову та регуляторну стратегію для задоволення поточних і майбутніх потреб клієнтів. Раніше Марк був виконавчим директором відділу біоаналітичних наук компанії Bristol-Myers Squibb Co. і директором відділу наукових питань Labcorp, що підтримує біоаналітичні та клінічні лабораторії. Він отримав ступінь бакалавра біології в Пенсільванському університеті Індіани та ступінь доктора філософії з фармакології в Пітсбурзькому університеті. Протягом 40 років д-р Арнольд брав участь у застосуванні біоаналізу для розробки нових методів лікування, включаючи перегляд і тлумачення нормативних актів і вказівок, які стосуються розвитку науки в біоаналітичних і клінічних лабораторіях. Він був співголовою обох семінарів AAPS-FDA Crystal City V і VI та був членом AAPS з 1988 року, обіймаючи різні посади комітету, включаючи 2023-2024 голову наукового консультанта, 2022 голову наукового програмного комітету PharmSci360, 2018 PharmSci360 Bioanalytical Track Chair та AAPS Стипендіат (2014). Доктор Арнольд має понад 115 рецензованих публікацій і численні запрошені презентації.