Support us

В MIT составили список из 10 прорывных технологий будущего

Оставить комментарий
В MIT составили список из 10 прорывных технологий будущего

Подборку из 10 наиболее достойных технологий представило издание MIT Technology Review. Несмотря на то, что некоторые из них ещё не стали широко распространены, в будущем они могут кардинально изменить нашу жизнь.

Читать далее

3D-печать металлами

Иллюстрация: MIT Technology Review

3D-печать существует не одно десятилетие, но в основном привлекает внимание любителей и дизайнеров, которые создают единичные прототипы, а сам процесс печати из любого материала помимо пластика, как правило, требует много времени и ресурсов. Тем не менее, технология становится всё дешевле и проще, что делает её весьма практичным способом массового производства деталей.

Можно предположить, что в будущем заводам не понадобятся огромные склады — печатать необходимые запчасти в нужном количестве будет возможно по мере появления спроса на них. На смену крупным фабрикам с узким ассортиментом придут меньшие по размеру, но более гибкие, которые смогут предложить больший выбор товаров и подстроиться под требования клиента. Технология позволяет лёгкие и более прочные детали разнообразных форм, чего невозможно достичь при традиционных методах производства, а сам процесс лучше поддаётся контролю.

В прошлом году небольшой стартап Markforged выпустил первый 3D-принтер по металлу стоимостью менее $100 тысяч. Другой стартап Desktop Metal планирует представить промышленное оборудование для прототипирования, работающее в 100 раз быстрее привычных способов печати металлами. Запустить продажи 3D-принтеров по металлу в 2018 году планирует и General Electric.

Появляется всё больше специализированного ПО для 3D-печати: пользователь описывает желаемый предмет программе, а она создаёт пригодные для печати модели.

Искусственные эмбрионы

Иллюстрация: MIT Technology Review

Исследователи Кембриджского университета вырастили реалистичные эмбрионы мышей из стволовых клеток грызунов. При этом развиться в полноценную мышь такой эмбрион пока не сможет. В данном опыте целью учёных было понять, как происходит специализация клеток у зародышей на ранней стадии.

Экспериментами с человеческими стволовыми клетками уже занимаются специалисты Мичиганского и Рокфеллеровского университетов и учёные в других странах. Синтетические эмбрионы откроют новые горизонты для учёных: к примеру, они смогут редактировать геном человека на ранней стадии и отслеживать развитие зародыша.

Цифровой город

Иллюстрация: MIT Technology Review

До настоящего времени многие концепции «умных» городов оказывались нежизнеспособными или недоступными обычному жителю. Ошибки предшественников учли создатели инновационного проекта в районе Кисайд в Торонто, которым занимались власти города совместно с компанией Sidewalk Labs: они тщательно спроектировали район и снабдили его последними цифровыми новинками.

Все дизайнерские, политические и технологические решения будут базироваться на информации от масштабной сети датчиков, которые собирают данные обо всём, от качества воздуха до деятельности жителей города. Также в нём запустят беспилотный транспорт и сервисы для совместных поездок. Поддерживать чистоту и разносить почту будут роботы. Участвовать в проекте смогут и сторонние компании: Sidewalk Labs обещает открыть код разрабатываемых программ и систем.

Планы разработчиков по пристальному отслеживанию городской инфраструктуры вызывают опасения в отношении конфиденциальности и управления данными. Sidewalk Labs надеется, что сможет развеять их совместно с городским сообществом и правительством.

Список североамериканских городов, желающих перенять опыт Торонто, постоянно растёт. Среди кандидатов — Сан-Франциско, Денвер, Лос-Анджелес и Бостон.

Искусственный интеллект для всех

Иллюстрация: MIT Technology Review

Пока искусственным интеллектом в основном занимаются технологические гиганты и некоторые стартапы, а для большинства компаний и отраслей его внедрение чревато большими сложностями и тратами. Сделать ИИ более доступным широкому кругу пользователей призваны облачные сервисы машинного обучения. Лидером в этой области является Amazon с облачной инфраструктурой AWS, которое «дышит в спину» догоняет Google с открытой ИИ-библиотекой TensorFlow и сервисом Cloud AutoML, который позволяет работать с машинным разумом без изучения сложных алгоритмов. Помимо этого, и Amazon, и Google курируют бесплатные обучающие сервисы по технологии.

Microsoft, у которой есть своя облачная ИИ-платформа Azure, вместе с Amazon создала открытую библиотеку глубокого обучения Gluon которая облегчает работу с нейронными сетями.
На данный момент ИИ применяют главным образом в ИТ-индустрии, но она может полностью трансформировать медицину, производство, энергетику, что приведёт к резкому росту продуктивности этих отраслей.

Генеративно-состязательные сети

Иллюстрация: MIT Technology Review

Искусственный интеллект научился очень хорошо распознавать объекты, но самому порождать реалистичные изображения ему пока не под силу: для этого нужно воображение. В 2014 году выход нашёл студент Монреальского университета Ян Гудфеллоу. Он решил тренировать на одном наборе изображений две нейронные сети — они имитируют работу мозга человека и лежат в основе машинного обучения.

Одна из сетей, генератор, порождала изображения на основе тех, что уже видела, а вторая, дискриминатор, сравнивала с библиотекой обучения и определяла подлинность предлагаемой картинки. Со временем генератор научился создавать изображения, которые дискриминатор не мог отличить от настоящих. Эта технология настолько прогрессивна, что скоро сможет вводить в заблуждение даже человека.

Технологию уже используют для создания искусственных аудио и изображений, например, фейковых фото звёзд или реалистичных произведений искусства. Результаты не всегда идеальны, но иногда их реалистичность заставляет учёных думать, что искусственный интеллект начинает учиться понимать, как устроен окружающий мир.

Умные наушники

Иллюстрация: MIT Technology Review

Google разработала наушники Pixel Buds, которые совместно со смартфонами Pixel и приложением Google Translate обеспечивают почти синхронный перевод. Один из пользователей надевает наушники, а второй держит телефон. Когда первый человек говорит, приложение переводит текст, и телефон второго озвучивает его. А переведённые реплики второго пользователя воспроизводятся через наушники первого.
Приложение Google Translate для iOS и Android уже умеет автоматически определять исходный язык собеседников.

Но иногда понять суть разговора технологии мешают посторонние шумы. Поэтому пользователи Pixel Buds во время речи должны держать руку на правом наушнике. Если они её отрывают, микрофон переключается на собеседника с телефоном. Таким образом, они могут поддерживать зрительный контакт без необходимости постоянно передавать девайсы.

«Чистые» технологии использования природного газа

Иллюстрация: MIT Technology Review

Природный газ ещё долгое время будет оставаться основным источником электроэнергии. Однако в результате его сжигания образуется большое количество вредных выбросов.

Электростанция Net Power возле Хьюстона тестирует технологию, которая позволит вырабатывать энергию из газа с теми же затратами, что и обычные станции, но при этом полностью захватывать весь выделяющийся в процессе углекислый газ. Сейчас компания вводит стацию в эксплуатацию и проводит первичные тесты, итоги которых станут известны в ближайшие месяцы.

Углеводородные отходы при сжигании природного газа сжижают под действием давления и температуры, после чего используют для приведения в движение специальных турбин. Так углекислый газ можно легко вылавливать и перерабатывать бесконечно. Общие затраты также снижают за счёт продажи углеводородов для производства цемента, пластика и других материалов. Такая технология не устранит проблемы использования природного газа, но позволит хотя бы не усугублять экологическую ситуацию.

Конфиденциальность в интернете

Иллюстрация: MIT Technology Review

Защита личной информации в сети стала возможной благодаря новому криптографическому протоколу под названием «доказательство с нулевым разглашением» zk-SNARK. Он позволяет одной стороне убедиться в достоверности какой-либо информации, не получив при этом никаких других данных от второй стороны, и стал популярен с распространением криптовалют. Например, при проведении финансовых операций можно доказать наличие необходимых средств на счёте, не раскрывая его баланс. Это уменьшает риск кражи персональных данных и позволяет сохранять полную анонимность при проведении транзакций.

Впервые метод использовали в блокчейне Zcash, который запустили в 2016 году. Благодаря zk-SNARK банки смогут гарантировать стопроцентную конфиденциальность личных данных клиентам. В собственную блокчейн-систему платежей их уже внедрил финансовый холдинг JP Morgan Chase.

Пока что вычисления с использованием протокола достаточно громоздки и требуют создания специального криптографического ключа, частями которого владеют несколько человек, а его раскрытие может поставить под угрозу всю систему. Но исследователи работают над тем, чтобы избавиться от него и сделать технологию более эффективной.

Генетические предсказания

Иллюстрация: MIT Technology Review

В будущем при рождении дети будут получать подробный анализ ДНК с возможными прогнозами развития их здоровья, например, риск возникновения сердечных приступов, табакозависимости или обладание более высоким по сравнению со сверстниками IQ.

Создавать такие карты стало возможным благодаря масштабным генетическим исследованиям миллионов человек. Оказалось, что наиболее распространённые болезни, образцы поведения и интеллект — результат не просто наличия отдельных генов, а их определённых комбинаций. Текущие исследования генов позволяют выявить их и на этой основе спрогнозировать возможные отклонения.

Хотя анализ ДНК определяет лишь «вероятность» развития болезней, это может очень помочь врачам более качественно их диагностировать. Фармацевтические компании смогут использовать эти результаты для разработки препаратов, предупреждающих развитие заболеваний, и тестировать их на добровольцах.

Квантовый скачок

Иллюстрация: MIT Technology Review

Учёные смогли разработать несоизмеримо мощные по сравнению с сегодняшними квантовые компьютеры. Использовать их можно, например, для создания идеальных молекул, которые чрезвычайно трудно смоделировать на обычном компьютере.

Если классический бит может принимать значение 0 или 1, то квантовый бит может хранить сразу два значения. Одна из возможностей, которые станут доступны благодаря развитию квантовых вычислений – моделирование молекул. Недавно IBM удалось смоделировать алгоритм для построения трехатомных молекул на квантовом компьютере производительностью в 7 кубит. 

Развитие только этого направления поможет химикам создавать новые белки для более действенных лекарств, электролиты для более мощных аккумуляторов, соединениями, которые смогут превращать солнечный свет в жидкое топливо, а также более эффективными солнечными батареями.

Место солидарности беларусского ИТ-комьюнити

Далучайся!

Читайте также
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
3 комментария
В России создали бесплатного конкурента генератора картинок DALL-E 2
В России создали бесплатного конкурента генератора картинок DALL-E 2
В России создали бесплатного конкурента генератора картинок DALL-E 2
2 комментария

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.