fbpx

Каталог статей

Каталог статей для размещения статей информационного характера

Технології

10 технологічних трендів 2018 року, які змінять наше життя

Штучні ембріони, нейронні мережі з уявою, анонімний інтернет та 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 пластику, 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 вступив замовлення, його відразу можна виготовити й відправити клієнту. У довгостроковій перспективі заводи стануть більш універсальними. Виробники зможуть виготовляти деталі різної складності без додаткового обладнання.
2. Штучні ембріони
static1.squarespace.com
Ембріологи Кембриджського університету змогли штучно створити мишачі ембріони зі стовбурових клітин. Це досягнення відкриває нові можливості для розуміння того, як зародилося життя.
Ми знали, що стовбурові клітини володіють потужним потенціалом, але не уявляли, що вони можуть самостійно організовуватися в такі структури.
Магдалена Зерница-Гец, професор біології стовбурових клітин і молекулярної біології
Наступним кроком, за словами Магдалени, буде створення штучного ембріона з людських стовбурових клітин. Над цим працюють вчені в Університеті Мічигану і Університеті Рокфеллера.
Штучні ембріони людини допоможуть вивчити саме поняття життя. Однак у цьому випадку постає ряд етичних питань. Що, якщо вони виявляться не відрізнятись від справжніх ембріонів? Як довго їх можна вирощувати в лабораторії, перш ніж вони відчують біль?
3. Розумний місто
businessinantwerp.eu
Поняття «розумний місто» поки з області фантастики. Усі плани зі створення такої інфраструктури досі 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 автоматизованих транспортних засобах і роботах, працюють у 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 занепокоєння у жителів міста. Вони переживають за збереження своїх особистих даних. Однак співробітники Sidewalk Labs вважають, що зможуть залагодити це питання.
За даними державного агентства Waterfront Toronto, інші міста Північної Америки вже стоять у черзі на участь у проекті Quayside.
Мені вже подзвонили з Сан-Франциско, Денвера, Лос-Анджелеса і Бостона з проханнями про впровадження системи.
Уілл Фляйсиг, генеральний директор Waterfront Toronto
4. Штучний інтелект для всіх
learnfly.com
Штучний інтелект (ШІ) був дорогою іграшкою для великих компаній на кшталт Amazon, Baidu, Google і Microsoft, а для решти виявився недоступним і незрозумілим інструментом. Однак гіганти індустрії планують розміщувати свої розробки в хмарних сервісах, щоб ними могли скористатися інші.
До цих пір у цій області домінувала AWS — дочірня компанія Amazon. Google не залишилася осторонь і розробила TensorFlow — бібліотеку ІІ з відкритим вихідним кодом. Її використовують для розробки програм з машинним навчанням. Нещодавно пошуковий гігант анонсував Cloud AutoML. Це набір систем, які зроблять ІЇ більш простим у використанні.
Microsoft разом з Amazon створила Gluon — бібліотеку машинного навчання з відкритим вихідним кодом. Вона повинна допомогти у створенні нейронних мереж — ключовий технології штучного інтелекту, яка грубо імітує людське навчання.
Поки невідомо, яка компанія стане лідером ринку. У будь-якому випадку споживачі залишаться у виграші.
5. Нейронні мережі з уявою
fraunhofer.de
Штучний інтелект чудово розбирається в предметах. Покажіть мільйон фотографій, і він з надзвичайною точністю визначить, де зображений пішохід, який переходить дорогу. Однак ІІ довгий час був позбавлений можливості творити самостійно. Будь у штучного інтелекту уяву, він міг би використовувати його для навчання. Наприклад, нейромережа в безпілотному автомобілі навчилася б розпізнавати людей на дорозі без потреби виїжджати на вулицю.
Аспірант Монреальського університету Ян Гудфеллоу запропонував вирішення 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 несхожим на людину. Дискримінатор 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
1843magazine.static-economist.com
Це вигадана істота з серії книг Дугласа Адамса «Автостопом по галактиці». Свого роду органічний імплантат, з допомогою якого носій може розуміти будь-яку мову. Рибка переводить інопланетну мова в режимі реального часу і передає сигнали прямо в мозок.
Наші технології поки не настільки просунуті, але теж дещо вміють. Google анонсувала навушники Pixel нирки золото, які, крім виконання своїх основних завдань, можуть переказувати іноземну мову в реальному часі за допомогою голосового асистента. 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 програму Skype. Такими темпами людство винайде свою вавилонську рибку.
7. Екологічна енергетика
Природний газ — дешевий і доступний джерело енергії. З 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, але й знизити вартість виробництва електроенергії.
8. Анонімність в інтернеті
lobnyamedia.ru
Доказ з нульовим розголошенням — протокол, який захистить особисті дані в Мережі. Він здобув велику популярність завдяки криптовалюте Zcash, яку запустили в 2016 році. Розробники застосували метод під назвою zk-SNARK, щоб користувачі могли здійснювати анонімні транзакції.
В більшості публічних блокчейнов транзакції видно всім. У теорії вони анонімні, але, зіставивши дані з інших джерел, можна відстежити користувача. Віталік Бутерин, творець Etherium — другий за популярністю блокчейн-мережі, назвав zk-SNARK «технологією, абсолютно змінює гру».
Банки зможуть проводити платежі, не розголошуючи при цьому інформації про клієнта. У минулому році JPMorgan Chase додав zk-SNARK в свою власну платіжну систему на основі блокчейна. Звичайні користувачі теж не залишаться в стороні. Наприклад, вони зможуть довести, що у них достатньо грошей на картці, не розкриваючи банківських даних.
Проте попереду ще багато роботи. zk-SNARK — складна і повільна технологія, яка потребує додаткового налаштування.
9. Генетичні прогнози
nationmagazine.ru
Виявляється, найпоширеніші хвороби, риси характеру та 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. З одного боку, це добре, з іншого — невідомо, як будуть звертатися з цією інформацією педагоги і батьки. Як зміниться виховання дітей, якщо батьки виявлять низький рівень інтелекту у дитини?
10. Квантові комп’ютери
geekinsight.ru
Хіміки давно мріють про ефективні ліки на основі нових білків, про потужні батареях і з’єднаннях, які можуть перетворити сонячне світло в рідке паливо. У нас немає всіх цих речей, тому що змоделювати молекули на сучасних комп’ютерах дуже важко. Не вистачає потужності.
Спробуйте імітувати поведінку електронів навіть в простій молекулі, і ви зіткнетеся з великими труднощами. Однак скоро все зміниться. Нещодавно дослідники IBM змоделювали молекулу за допомогою 7-кубитного квантового комп’ютера. З часом дослідники зможуть моделювати більш складні молекули на машинах з великою кількістю кубітів.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *