image

10 технологічних трендів 2018 року, які змінять наше життя

Штучні ембріони, нейронні мережі з уявою, анонімний інтернет й інші немислимі раніше речі вже стають реальністю.

1. 3D-друк з використанням металу

Протягом десятиліть технологія 3D-друку користувалася попитом лише у любителів і дизайнерів. Вони створювали одноразові прототипи з пластика, тому що інші матеріали, такі як метал, робили друк дорогим і неможливо довгим процесом.

Зараз 3D-друк дозволяє легко і швидко виготовити об'єкти з будь-якого матеріалу, в тому числі металу. Це означає, що підприємствам не потрібно зберігати гори деталей на складі. Після того як надійшло замовлення, його відразу можна виготовити і відправити клієнту. У довгостроковій перспективі заводи стануть більш універсальними. Виробники зможуть виготовляти деталі різної складності без додаткового обладнання.

2. Штучні ембріони

Ембріологи Кембриджського університету змогли штучно створити мишачі ембріони зі стовбурових клітин. Це досягнення відкриває нові можливості для розуміння того, як зародилося життя.

Магдалена Зерніца-Гец, професор біології стовбурових клітин і молекулярної біології: Ми знали, що стовбурові клітини мають потужний потенціал, але не уявляли, що вони можуть самостійно організовуватися в такі структури.

Наступним кроком, за словами Магдалени, буде створення штучного ембріона з людських стовбурових клітин. Над цим працюють науковці в Університеті Мічигану і Університеті Рокфеллера. Штучні ембріони людини допоможуть вивчити саме поняття життя. 

3. Розумне місто

Поняття «розумне місто» поки з області фантастики. Всі плани зі створення такої інфраструктури до сих пір існують лише на папері. Однак нью-йоркська компанія Alphab's Sidewalk Labs в рамках проекту Quayside збирається переосмислити цю ідею і створити в Торонто цілий квартал, використовуючи новітні цифрові технології.

Alphab's Sidewalk Labs планує розмістити безліч датчиків, які будуть збирати інформацію про місто та його жителів. У плані проекту йдеться про автоматизовані транспортні засоби і роботів, які працюють в метро. Крім того, компанія розмістить програмне забезпечення у відкритому доступі, щоб розробники змогли створювати і впроваджувати свої сервіси.

Alphab's Sidewalk Labs має намір уважно стежити за громадським життям. Це рішення викликає стурбованість у жителів міста. Вони переживають за збереження своїх особистих даних. Однак співробітники Sidewalk Labs вважають, що зможуть вирішити і це питання.

За даними державного агентства Waterfront Toronto, інші міста Північної Америки вже стоять в черзі на участь в проекті Quayside.

Вілл Фляйсіг, генеральний директор Waterfront Toronto: До мене вже зверталися з Сан-Франциско, Денвера, Лос-Анджелеса і Бостона з проханнями про впровадження системи.

4. Штучний інтелект для всіх

Штучний інтелект (ШІ) був дорогою іграшкою для великих компаній на кшталт Amazon, Baidu, Google і Microsoft, а для інших виявився недоступним і незрозумілим інструментом. Однак гіганти індустрії планують розміщувати свої розробки в хмарних сервісах, щоб ними могли скористатися інші.

До сих пір в цій області домінувала AWS - дочірня компанія Amazon. Google не залишилася осторонь і розробила TensorFlow - бібліотеку ШІ з відкритим вихідним кодом. Її використовують для розробки програм з машинним навчанням. Нещодавно пошуковий гігант анонсував Cloud AutoML. Це набір систем, які зроблять ШІ більш простим у використанні.

Microsoft разом з Amazon створила Gluon - бібліотеку машинного навчання з відкритим вихідним кодом. Вона повинна допомогти в створенні нейронних мереж - ключової технології штучного інтелекту, яка грубо імітує людське навчання.

5. Нейронні мережі з уявою

Штучний інтелект чудово розбирається в предметах. Покажіть мільйон фотографій, і він з надзвичайною точністю визначить, де зображений пішохід, що переходить дорогу. Однак ШІ довгий час був позбавлений можливості творити самостійно. Будь у штучного інтелекту уява, він міг би використовувати її для навчання. 

Аспірант Монреальського університету Ян Гудфеллоу запропонував рішення цієї проблеми. Він описав метод, який отримав назву «генеративно-змагальна мережа», або GAN. Алгоритм побудований на взаємодії двох нейромереж - генератора і дискримінатора. Одна з них створює зображення, а інша порівнює їх з базою даних і визначає справжність.

Візьмемо приклад з безпілотним автомобілем. На початку навчання зображення пішохода будуть відрізнятися від реальності. Генератор може малювати його з трьома руками, величезною головою або взагалі не схожим на людину. Діскримінатор буде бракувати ці зображення. Зрештою одна нейромережа намалює такого реалістичного пішохода, що інша не зможе відрізнити його від справжнього.

GAN по праву вважають технологічним проривом. Деякі експерти впевнені, що за допомогою цього алгоритму штучний інтелект навчиться краще розуміти навколишній світ.

6. Вавилонська рибка

Це вигадана істота з серії книг Дугласа Адамса «Автостопом по галактиці». Свого роду органічний імплантат, за допомогою якого носій може розуміти будь-яку мову. Рибка переводить інопланетну мову в режимі реального часу і передає сигнали прямо в мозок.

Наші технології поки не настільки просунуті, але теж дещо вміють. Google анонсувала навушники Pixel Buds, які, крім виконання своїх основних завдань, можуть переводити іноземну мову в реальному часі за допомогою голосового помічника. Поки навушники знаходяться на стадії розробки. Однак кожен може отримати доступ до базової технології голосового перекладу на своєму смартфоні.

Варто згадати і Microsoft. Компанія реалізувала переклад в реальному часі через додаток Skype. Такими темпами людство винайде свою вавилонську рибку.

7. Екологічна енергетика

Природний газ - доступне джерело енергії. За допомогою нього добувають 30% електроенергії в США і 22% у всьому світі. Однак це забруднює навколишнє середовище.

Американський стартап NetPower побудував експериментальну електростанцію в Х'юстоні. Діоксид вуглецю, який виходить в результаті спалювання газу, будуть переробляти або продавати іншим компаніям. За допомогою нової технології можна не тільки вирішити екологічні проблеми, а й знизити вартість виробництва електроенергії.

8. Анонімність в інтернеті

Доказ з нульовим розголошенням - протокол, який захистить особисті дані в Мережі. Він знайшов велику популярність завдяки криптовалюті Zcash, яку запустили в 2016 році. Розробники застосували метод під назвою zk-SNARK, щоб користувачі могли здійснювати анонімні транзакції.

У більшості публічних блокчейнів транзакції видно всім. У теорії вони анонімні, але, зіставивши дані з інших джерел, можна відстежити користувача. Канадський програміст Віталій Бутерін, творець Etherium - другої за популярністю блокчейн-мережі, назвав zk-SNARK «технологією, яка абсолютно змінює гру».

Банки зможуть проводити платежі, не розголошуючи при цьому інформації про клієнта. У минулому році JPMorgan Chase додав zk-SNARK у свою власну платіжну систему на основі блокчейну. Звичайні користувачі теж не залишаться в стороні. Наприклад, вони зможуть довести, що у них достатньо грошей на карті, не розкриваючи банківських даних.

9. Генетичні прогнози

Виявляється, найпоширеніші хвороби, риси характеру і поведінки, а також інтелект залежать не від одного або декількох генів, а від їх комбінацій. Використовуючи дані великих генетичних досліджень, вчені розробили так звані полігенні оцінки ризику.

Нові тести ДНК допоможуть створювати більш ефективні ліки. Фармацевтичні компанії зможуть використовувати результати тестів в лабораторних дослідженнях. Наприклад, набрати групу добровольців, у яких є ризик розвитку хвороби Альцгеймера, для тестування нових препаратів.

Проблема ДНК-тестів полягає в тому, що, крім хвороб, вони можуть виявити риси характеру і навіть рівень інтелекту.

10. Квантові комп'ютери

Хіміки давно мріють про ефективні ліки на основі нових білків, про потужні батареї і з'єднаннях, які можуть перетворити сонячне світло на рідке паливо. У нас немає всіх цих речей, тому що змоделювати молекули на сучасних комп'ютерах дуже важко. Бракує потужності.

Спробуйте імітувати поведінку електронів навіть в простій молекулі, і ви зіткнетеся з великими складнощами. Однак скоро все зміниться. Нещодавно дослідники IBM змоделювали молекулу за допомогою 7-кубітного квантового комп'ютера. Згодом дослідники зможуть моделювати складніші молекули на машинах з великою кількістю кубітів.

technologyreview.com

  • Про нас

    Prozak - Інформаційний антидепресант

    Редактор сайту - Костянтин Шевченко

    Тел.: +38 095 308 8778

    Ужгород, вул. Белінського, 24

    mail.prozak@gmail.com