10 tehnoloģiju tendences 2018. gadā, kas mainīs mūsu dzīvi
Tehnoloģijas / / December 19, 2019
1. 3D drukāšana, izmantojot metāla
Gadu desmitiem tehnoloģijas 3D-drukāšana tikai pieprasījums starp faniem un dizaineri. Viņi izveidoja vienreizēju prototipus izgatavoti no plastmasas, jo citi materiāli, piemēram, metāla, izgatavots drukāšanas dārgi un nevar būt ilgs process.
Tagad 3D-preses ļauj ātri un viegli ražot priekšmetus, kas izgatavoti no jebkura materiāla, ieskaitot metāla. Tas nozīmē, ka uzņēmumiem nav nepieciešams, lai saglabātu kalnu detaļu noliktavā. Pēc tam, kad viņš ienāca pasūtījumu, tā var nekavējoties ražot un nosūtīt klientam. Ilgtermiņā augi kļūst universāls. Ražotāji spēs ražot daļas, dažādas sarežģītības, bez papildu aprīkojumu.
2. mākslīgās embriju
Embryologists Cambridge University varēja mākslīgi radīt peles embrijus no cilmes šūnām. Šis sasniegums paver jaunas iespējas, lai saprastu, cik dzīve sākās.
Mēs zinām, ka cilmes šūnas ir liels potenciāls, bet nav iedomāties, ka viņi var pašorganizēšanās šajās struktūrās.
Magdalena Zernitsa-Goetz, profesors cilmes šūnu bioloģijas un molekulārās bioloģijas
Nākamais solis, pēc Magdalena, būs izveide mākslīgo embrionālo cilvēka cilmes šūnām. Strādājot par to, zinātnieki Mičiganas Universitātes un Rokfellera universitāte.
Mākslīgie cilvēka embriji, kas palīdzēs iepazīt jēdzienu pati dzīve. Tomēr šajā gadījumā, saņem vairākus ētikas jautājumus. Ko tad, ja tie būtu neatšķiras no reālās embrijiem? Cik ilgi viņi var audzēt laboratorijā, pirms viņi jūtas sāpes?
3. smart pilsētas
Jēdziens "viedās pilsētas", līdz valstībā fantasy. Visi plāni izveidei šīs infrastruktūras joprojām pastāv tikai uz papīra. Tomēr Ņujorkas rotas Alphab s Ietvju Labs Quayside projekta ietvaros notiek pārdomāt šo ideju un izveidot veselu kvartālu Toronto, izmantojot jaunākās digitālās tehnoloģijas.
Alphab ir Sidewalk Labs plāno izvietot vairākus sensoru, kas apkopos informāciju par pilsētu un tās iedzīvotājiem. Runājot par projekta attiecas uz automatizētiem transportlīdzekļiem un roboti, kas strādā pazemē. Bez tam, kompānija uzliks programmatūru publiskajā domēnā, tāpēc izstrādātāji var veidot un izvietot savus pakalpojumus.
Alphab s Ietve Labs plāno cieši uzraudzīt sociālo dzīvi. Šis lēmums ir bažas iedzīvotājiem. Tās jāuztraucas par drošība viņu personas datu. Tomēr Sidewalk Labs darbinieki uzskata, ka viņi var atrisināt šo problēmu.
Saskaņā ar valsts aģentūra Waterfront Toronto, un citām pilsētām Ziemeļamerikā jau rindā, lai piedalītos projektā Quayside.
Es jau saņēmu zvanu no Sanfrancisko, Denverā, Los Angeles un Bostonā, ar pieprasījumiem ieviešanas sistēmu.
Will Flyaysig, izpilddirektors Waterfront Toronto
4. Mākslīgais intelekts visiem
mākslīgais intelekts (AI) bija dārga rotaļlieta lieliem uzņēmumiem, piemēram, Amazon, Baidu, Google un Microsoft, un par pārējo bija pieejama un nesaprotams instrumentus. Tomēr nozares milži plāno izvietot savus attīstības mākonis pakalpojumus, lai tie varētu izmantot citiem.
Līdz šim šajā jomā dominēja AWS - meitasuzņēmums Amazon. Google nav stāvēja malā un attīstīta TensorFlow - AI bibliotēku ar atvērto kodu. To izmanto programmēšana ar mašīnu mācībām. Nesen, meklēšanas gigants paziņoja Cloud AutoML. Tas ir kopums, sistēmas, kas padara AI vēl viegli izmantot.
Microsoft un Amazon ir radījis gluon - mašīnu apmācības bibliotēkas atvērtā avota. Tai jāpalīdz izveidē neironu tīklu - galvenais tehnoloģiju mākslīgo intelektu, kas aptuveni simulē cilvēka mācīšanos.
Nav zināms, kas uzņēmumam būs tirgus līderis. Jebkurā gadījumā, patērētāji būs ieguvēji.
5. Neironu tīkli ar iztēli
Mākslīgais intelekts ir labi piedzīvojis priekšmetos. Parādiet miljons bildes, un viņš ar ārkārtas precizitāti noteikt, kurš attēlots gājējiem, kas šķērso ceļu. Tomēr AI jau sen ir liegta iespēja izveidot savu. Vai mākslīgais intelekts iztēli, viņš varētu izmantot to mācībām. Piemēram, neironu tīkls bezpilota transportlīdzeklis ir iemācījušies atpazīt cilvēkus uz ceļa bez iet ārā.
University of Montreal absolvente Jana Goodfellow ierosināja risinājumu šai problēmai. Viņš aprakstīja metodi, kas tiek saukta "radošs pretrunīgs tīkls" vai GAN. Algoritms ir veidota uz mijiedarbojoties divām neironu tīklu - oscilatoru un diskriminatoram. Viens no tiem rada attēlu, bet otrs salīdzina tos ar datu bāzi un nosaka autentiskumu.
Ņemsim par piemēru bezpilota transportlīdzeklis. Sākumā mācību gājēju attēls būs atšķirīgs no realitātes. Ģenerators var izdarīt ar trim rokām, milzīgu galvu vai neatšķiras no cilvēkiem. Diskriminatoram noraidīs šos attēlus. Jo gala vienu neironu tīklā izdarīt reālu gājēju, ka otra nespēs atšķirt to no šodienai.
GAN tiek pamatoti uzskatīts par tehnoloģiju sasniegums. Daži eksperti uzskata, ka ar šo mākslīgais intelekts algoritmus iemācīties labāk izprast pasauli ap mums.
6. Babel zivis
Tas ir izdomāts radība no sērijas grāmatām, ko Douglas Adams ' "The Hitchhiker rokasgrāmatā Galaxy". Sava veida organisko implanta ar kuru pārvadātājs var saprast jebkuru valodu. Zivju tulko svešu runu reālā laikā un sūta signālus tieši uz smadzenēm.
Mūsu tehnoloģija vēl nav tik augsts, bet arī kaut ko, ka viņi var. Google paziņoja austiņas Pixel kārpiņas, kas, papildus to galvenajiem uzdevumiem ir tulkot svešvalodu reālajā laikā, izmantojot balss palīgu. Kamēr austiņas tiek izstrādātas. Tomēr ikviens var piekļūt attiecīgo tehnoloģiju balss tulkojumu viedtālrunī.
Ir vērts pieminēt, un Microsoft. Uzņēmumā ir ieviesta tulkojumu reālajā laikā, izmantojot Skype programmu. Šajā likmi, cilvēce būs izgudrot Babel zivis.
7. Videi draudzīgas enerģijas
Dabasgāze - lēts un pieejamu enerģijas avots. Ar tā iegūti 30% no elektroenerģijas ASV un 22% visā pasaulē. Tomēr tas piesārņo vidi.
ASV starta NetPower būvēts eksperimentālu elektrostacija Houston. Oglekļa dioksīds, kas tiek iegūts kā rezultātā dūmgāzu jāapstrādā vai pārdot citiem uzņēmumiem. Ar jauno tehnoloģiju, ir iespējams ne tikai, lai risinātu vides problēmas, bet arī samazināt elektrības ražošanas izmaksas.
8. Anonimitāte internetā
Zero-zināšanas pierādījums - protokols, kas aizsargā personas datus tīmeklī. Viņš ieguva lielu popularitāti, pateicoties kriptonauda Zcash, kas uzsākta 2016. gadā. Izstrādātāji ir izmantojuši metodi sauc ZK-Snark, lai ļautu lietotājiem veikt anonīmi darījumus.
Vairumā valsts blokcheynov darījumiem redzams ikvienam. Teorētiski, tie ir anonīmi, bet, salīdzinot datus no citiem avotiem, tas ir iespējams, lai izsekotu lietotāju. Pinnes Buterin radītājs Etherium - otrs populārākais blokcheyn tīkls, ko sauc par ZK-Snark «tehnoloģija pilnībā maina spēles noteikumus".
Bankas varēs veikt maksājumus bez šo informāciju klientam izpaušanu. Pagājušajā gadā, JPMorgan Chase pievienoja ZK-Snark savā maksājumu sistēmas, pamatojoties uz blokcheyna. Pārējie lietotāji nevar palikt malā. Piemēram, viņi var pierādīt, ka viņiem ir pietiekami daudz naudas uz kartes, neatklājot banku datus.
Tomēr vēl ir daudz darba. zk-Snark - sarežģīta un lēna tehnoloģijas, kas prasa papildu konfigurācija.
9. ģenētiskie prognozes
Izrādās, ka visbiežāk slimību, iezīmes un uzvedību, kā arī intelekts nav atkarīgs no viena vai vairākiem gēnu un to kombinācijām. Izmantojot datus no lieliem ģenētiskos pētījumus, zinātnieki ir izstrādājuši tā saukto poligēns riska novērtējumu.
Jaunas DNS testi palīdzēs radīt efektīvākus medikamentus. Farmācijas uzņēmumi varētu izmantot testu rezultātus laboratorijā. Piemēram, lai izsauktu brīvprātīgo grupa, kas ir risks Alcheimera slimībaPar pārbaudot jaunas narkotikas.
DNS testi Problēma ir tā, ka, papildus slimībām, viņi var noteikt iezīmes un pat inteliģenci. No vienas puses, tas ir labi, no otras puses - tas nav zināms, kā būs piekļūt šai informācijai, ko skolotājiem un vecākiem. Kā bērnu izglītošana, ja vecāki uzskata, zems inteliģences bērnu?
10. kvantu datori
Ķīmiķi ir dreaming par efektivitāti narkotiku, pamatojoties uz jauniem proteīnu spēcīgu baterijām un savienojumi, kas var pārvērst saules gaismu šķidro kurināmo. Mums nav visas šīs lietas, jo tās imitē molekulas uz mūsdienu datoriem, ir ļoti grūti. Nav pietiekami daudz jaudas.
Mēģiniet atdarināt uzvedību elektronu pat vienkāršu molekulu, un tu sastapsies ar lielām grūtībām. Taču drīz viss mainīsies. Nesen IBM zinātnieki ir modelēta molekulas ar 7 qubit kvantu datoru. Laika gaitā, pētnieki varēs simulēt sarežģītākas molekulas mašīnām ar lielu skaitu qubits.