Будущее

10 технологических трендов 2018 года, которые изменят нашу жизнь

Искусственные эмбрионы, нейронные сети с воображением, анонимный интернет и другие немыслимые ранее вещи уже становятся реальностью.

Искусственные эмбрионы, нейронные сети с воображением, анонимный интернет и другие немыслимые ранее вещи уже становятся реальностью.

1. 3D-печать с использованием металла

На протяжении десятилетий технология 3D-печати пользовалась спросом лишь у любителей и дизайнеров. Они создавали одноразовые прототипы из пластика, потому что другие материалы, такие как металл, делали печать дорогим и невозможно долгим процессом.

Сейчас 3D-печать позволяет легко и быстро изготовить объекты из любого материала, в том числе металла. Это значит, что предприятиям не нужно хранить горы деталей на складе. После того как поступил заказ, его сразу можно изготовить и отправить клиенту. В долгосрочной перспективе заводы станут более универсальными. Производители смогут изготавливать детали разной сложности без дополнительного оборудования.

2. Искусственные эмбрионы

Эмбриологи Кембриджского университета смогли искусственно создать мышиные эмбрионы из стволовых клеток. Это достижение открывает новые возможности для понимания того, как зародилась жизнь.

 Мы знали, что стволовые клетки обладают мощным потенциалом, но не представляли, что они могут самостоятельно организовываться в такие структуры.
Магдалена Зерница-Гёц, профессор биологии стволовых клеток и молекулярной биологии

Следующим шагом, по словам Магдалены, будет создание искусственного эмбриона из человеческих стволовых клеток. Над этим работают учёные в Университете Мичигана и Университете Рокфеллера.

Искусственные эмбрионы человека помогут изучить само понятие жизни. Однако в этом случае встаёт ряд этических вопросов. Что, если они окажутся неотличимыми от настоящих эмбрионов? Как долго их можно выращивать в лаборатории, прежде чем они почувствуют боль?

3. Умный город

Понятие «умный город» пока из области фантастики. Все планы по созданию такой инфраструктуры до сих пор существуют лишь на бумаге. Однако нью-йоркская компания Alphab’s Sidewalk Labs в рамках проекта Quayside собирается переосмыслить эту идею и создать в Торонто целый квартал, используя новейшие цифровые технологии.

Alphab’s Sidewalk Labs планирует разместить множество датчиков, которые будут собирать информацию о городе и его жителях. В плане проекта говорится об автоматизированных транспортных средствах и роботах, работающих в метро. Кроме того, компания разместит программное обеспечение в открытом доступе, чтобы разработчики смогли создавать и внедрять свои сервисы.

Alphab’s Sidewalk Labs намерена внимательно следить за общественной жизнью. Это решение вызывает обеспокоенность у жителей города. Они переживают за сохранность своих личных данных. Однако сотрудники Sidewalk Labs считают, что смогут уладить этот вопрос.

По данным государственного агентства Waterfront Toronto, другие города Северной Америки уже стоят в очереди на участие в проекте Quayside.

Мне уже позвонили из Сан-Франциско, Денвера, Лос-Анджелеса и Бостона с просьбами о внедрении системы.
Уилл Фляйсиг, генеральный директор Waterfront Toronto

 

4. Искусственный интеллект для всех

Искусственный интеллект (ИИ) был дорогой игрушкой для крупных компаний вроде Amazon, Baidu, Google и Microsoft, а для остальных оказался недоступным и непонятным инструментом. Однако гиганты индустрии планируют размещать свои разработки в облачных сервисах, чтобы ими могли воспользоваться другие.

До сих пор в этой области доминировала AWS — дочерняя компания Amazon. Google не осталась в стороне и разработала TensorFlow — библиотеку ИИ с открытым исходным кодом. Её используют для разработки программ с машинным обучением. Недавно поисковый гигант анонсировал Cloud AutoML. Это набор систем, которые сделают ИИ более простым в использовании.

Microsoft вместе с Amazon создала Gluon — библиотеку машинного обучения с открытым исходным кодом. Она должна помочь в создании нейронных сетей — ключевой технологии искусственного интеллекта, которая грубо имитирует человеческое обучение.

Пока неизвестно, какая компания станет лидером рынка. В любом случае потребители останутся в выигрыше.

5. Нейронные сети с воображением

Искусственный интеллект прекрасно разбирается в предметах. Покажите миллион фотографий, и он с необычайной точностью определит, где изображён пешеход, переходящий дорогу. Однако ИИ долгое время был лишён возможности творить самостоятельно. Будь у искусственного интеллекта воображение, он мог бы использовать его для обучения. Например, нейросеть в беспилотном автомобиле научилась бы распознавать людей на дороге без необходимости выезжать на улицу.

Аспирант Монреальского университета Ян Гудфеллоу предложил решение этой проблемы. Он описал метод, который получил название «генеративно-состязательная сеть», или GAN. Алгоритм построен на взаимодействии двух нейросетей — генератора и дискриминатора. Одна из них создаёт изображения, а другая сравнивает их с базой данных и определяет подлинность.

Возьмём пример с беспилотным автомобилем. В начале обучения изображения пешехода будут отличаться от реальности. Генератор может рисовать его с тремя руками, огромной головой или вообще непохожим на человека. Дискриминатор будет браковать эти изображения. В конце концов одна нейросеть нарисует такого реалистичного пешехода, что другая не сможет отличить его от настоящего.

GAN по праву считают технологическим прорывом. Некоторые эксперты уверены, что с помощью этого алгоритма искусственный интеллект научится лучше понимать окружающий мир.

6. Вавилонская рыбка

Это вымышленное существо из серии книг Дугласа Адамса «Автостопом по галактике». Своего рода органический имплантат, с помощью которого носитель может понимать любой язык. Рыбка переводит инопланетную речь в режиме реального времени и передаёт сигналы прямо в мозг.

Наши технологии пока не настолько продвинутые, но тоже кое-что умеют. Google анонсировала наушники Pixel Buds, которые, помимо выполнения своих основных задач, могут переводить иностранную речь в реальном времени с помощью голосового ассистента. Пока наушники находятся на стадии разработки. Однако каждый может получить доступ к базовой технологии голосового перевода на своём смартфоне.

Стоит упомянуть и Microsoft. Компания реализовала перевод в реальном времени через приложение Skype. Такими темпами человечество изобретёт свою вавилонскую рыбку.

7. Экологичная энергетика

Природный газ — дешёвый и доступный источник энергии. С помощью него добывают 30% электроэнергии в США и 22% во всём мире. Однако это загрязняет окружающую среду.

Американский стартап NetPower построил экспериментальную электростанцию в Хьюстоне. Диоксид углерода, который получается в результате сжигания газа, будут перерабатывать или продавать другим компаниям. С помощью новой технологии можно не только решить экологические проблемы, но и снизить стоимость производства электроэнергии.

8. Анонимность в интернете


Доказательство с нулевым разглашением — протокол, который защитит личные данные в Сети. Он обрёл большую популярность благодаря криптовалюте Zcash, которую запустили в 2016 году. Разработчики применили метод под названием zk-SNARK, чтобы пользователи могли совершать анонимные транзакции.

В большинстве публичных блокчейнов транзакции видны всем. В теории они анонимные, но, сопоставив данные из других источников, можно отследить пользователя. Виталик Бутерин, создатель Etherium — второй по популярности блокчейн-сети, назвал zk-SNARK «технологией, абсолютно меняющей игру».

Банки смогут проводить платежи, не разглашая при этом информации о клиенте. В прошлом году JPMorgan Chase добавил zk-SNARK в свою собственную платёжную систему на основе блокчейна. Обычные пользователи тоже не останутся в стороне. Например, они смогут доказать, что у них достаточно денег на карте, не раскрывая банковских данных.

Тем не менее предстоит ещё много работы. zk-SNARK — сложная и медленная технология, которая нуждается в дополнительной настройке.

9. Генетические прогнозы

Оказывается, самые распространённые болезни, черты характера и поведения, а также интеллект зависят не от одного или нескольких генов, а от их комбинаций. Используя данные крупных генетических исследований, учёные разработали так называемые полигенные оценки риска.

Новые тесты ДНК помогут создавать более эффективные лекарства. Фармацевтические компании смогут использовать результаты тестов в лабораторных исследованиях. Например, набрать группу добровольцев, у которых есть риск развития болезни Альцгеймера, для тестирования новых препаратов.

Проблема ДНК-тестов заключается в том, что, помимо болезней, они могут выявить черты характера и даже уровень интеллекта. С одной стороны, это хорошо, с другой — неизвестно, как будут обращаться с этой информацией педагоги и родители. Как изменится воспитание детей, если родители обнаружат низкий уровень интеллекта у ребёнка?

10. Квантовые компьютеры

Химики давно мечтают об эффективных лекарствах на основе новых белков, о мощных батареях и соединениях, которые могут превратить солнечный свет в жидкое топливо. У нас нет всех этих вещей, потому что смоделировать молекулы на современных компьютерах очень тяжело. Не хватает мощности.

Попробуйте имитировать поведение электронов даже в простой молекуле, и вы столкнётесь с большими сложностями. Однако скоро всё изменится. Недавно исследователи IBM смоделировали молекулу с помощью 7-кубитного квантового компьютера. Со временем исследователи смогут моделировать более сложные молекулы на машинах с большим количеством кубитов.

Перевод Лайфхакер
Источник статьи: 10 Breakthrough Technologies 2018

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

двадцать − 5 =