"MIT Technology Review" 2018'de dünyanın en iyi on çığır açan teknolojisini yayınladı, bilmeye değer!
Kaynak: Qingfan Technology EduBrain
Bu makale yaklaşık 4500 kelimedir, okumanız tavsiye edilir 10+ dakika.
Bu makale sizi 2018'de çığır açan ilk on teknolojiyle tanıştırıyor.
İnsanlar sık sık soruyor, "ilerleme" ile ne demek istiyorsun? Soru makul: Seçtiğimiz teknolojilerden bazıları yaygın olarak kullanılmıyor, ancak bazıları ticarileştirilmek üzere. Aslında, Hayatlarımız üzerinde derin bir etkisi olacak tek bir teknoloji veya bir dizi teknoloji arıyoruz.
Bu yıl, yapay zeka alanında GAN adı verilen bir teknoloji makine hayal gücü veriyor; yapay embriyolar, zorlu etik kısıtlamalarla karşı karşıya kalmalarına rağmen, yaşamın üretilme şeklini yeniden tanımlıyor ve insan yaşamının gelişiminin ilk aşamaları üzerine araştırmalar başlatıyor. Bir pencere. Öngörülebilir gelecekte, doğal gazın ana enerji kaynaklarımızdan biri olması muhtemeldir ve Teksas kimya endüstrisinin merkezinde bulunan deneysel bir tesis, temiz enerji oluşturmak için doğal gazı kullanmaya çalışıyor. Bunlar ve bu listedeki diğer teknolojiler yakından ilgimizi hak ediyor.
Seçim nedenleri: İki yapay zeka sistemi, "kedi ve fare" oyununu oynayarak hayal gücü kazanır
Teknik atılım: İki yapay zeka sistemi, birbirleriyle yüzleşerek süper gerçek orijinal görüntüler veya sesler oluşturabilir ve makineler daha önce bu yeteneğe hiç sahip olmamıştı.
Önemli önemi: Bu, makinelere hayal gücüne benzer bir güç getirir, dolayısıyla onları insanlara daha az bağımlı hale getirebilir, ancak aynı zamanda onları dijital sahtekarlık için harika bir araca dönüştürür;
ana araştırmacı: Google Brain, DeepMind, Nvidia, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Baidu, Alibaba, Tencent, SenseTime, Yitu Technology, Yuncong Technology, Megvii Technology, vb .;
Olgun dönem: Şu anda
Yapay zekanın nesneleri tanıma yeteneği daha da güçlendi: ona bir milyon resim gösterin ve size yolun karşısına geçen bir yayanın hangisinin olduğunu şaşırtıcı bir doğrulukla söyleyebilir. Ancak yapay zekanın tek başına yayaların fotoğraflarını oluşturması neredeyse imkansızdır.
Bunu başarabilirse, Görünüşte gerçek sentetik çok sayıda resim oluşturabilecek, Yayaları çeşitli ortamlara koyun. Otonom sürüş sistemi bu resimleri evden çıkmadan eğitim için kullanabilir.
Ancak sorun şu ki, sıfırdan bir şeyler yaratmak için hayal gücü gerekiyor ve bu, yapay zeka teknolojisinin başarılmasının zor olduğu bir yetenek.
Henüz olduğu 2014 yılına kadar Ian Goodfellow, Montreal Üniversitesi'nde doktora öğrencisi Arkadaşlarıyla barda akademik bir tartışma yaparken, birden bu sorunun cevabını düşündü. "Adversarial Generative Network" (GAN) adı verilen bu yöntem, iki sinir ağını (modern makine öğreniminin temel taşı olan insan beyninin basitleştirilmiş bir matematiksel modeli) kullanacak ve ardından bu ikisini "kedi ve fare" nin dijital versiyonunda yapacaktır. "Oyunda birbirinize karşı savaşın.
İki ağ, eğitim için aynı veri setini kullanacaktır. Sinir ağlarından birine üretici ağ adı verilir. Görevi, tek kollu bir yaya gibi gördüğü resimlere dayalı olarak yeni resimler oluşturmaktır. Diğer sinir ağına ayrımcı ağ adı verilir. Görevi, gördüğü resmin eğitim sırasındaki resme benzer olup olmadığını veya üretken model tarafından oluşturulan bir "sahte" olup olmadığını, örneğin üç kollu olanı yargılamaktır. İnsanların gerçek olması mümkün mü?
Yavaş yavaş, ağdan görüntü üretme yeteneği o kadar güçlü olacak ki ağ tarafından tanımlanamayacak. Temel olarak, eğitimden sonra, üretici ağ, yayaların çok gerçekçi görünen resimlerini tanımayı ve oluşturmayı öğrenir. Bu teknoloji, son on yılda en umut verici yapay zeka atılımı haline geldi ve makinelerin insanları bile aldatabilecek sonuçlar üretmesine yardımcı oldu.
Şu anda, GAN kulağa çok gerçekçi konuşma ve çok gerçekçi sahte resimler oluşturmak için kullanılmaktadır. İyi bilinen bir örneği ele alalım: NVIDIA çip şirketinden araştırmacılar ünlü fotoğrafları kullanarak bir GAN sistemi eğitti ve bu sistem var olmayan ama çok gerçekçi görünen yüzlerce yüz fotoğrafı oluşturdu. . Başka bir araştırma ekibi çok gerçekçi görünen Van Gogh resimleri üretti. İleri eğitimden sonra, GAN, temiz bir yolu bir kar tabakasıyla kaplamak veya bir atı bir zebraya dönüştürmek gibi resim üzerinde çeşitli değişiklikler yapabilir.
Ancak GAN'ların sonuçları mükemmel değildir: iki set gidon içeren bisikletler veya yanlış yerleştirilmiş kaşları olan yüzler oluşturabilirler. Ancak bazı resimler ve sesler çok gerçekçi olduğu için, bazı uzmanlar GAN'ların gördükleri ve işittikleri dünyanın temel yapısını anlamaya başladıklarına inanıyor.
Ve bu, yapay zeka hayal gücü kazanmaya başladığında, dünyada gördüklerini anlamaya da başlayabilecekleri anlamına geliyor. Ian Goodfellow, GAN'ı icat ettikten sonra Facebook baş bilim adamı Yann LeCun, NVIDIA'nın kurucusu Huang Renxun ve Landing.ai'nin kurucusu Wu Enda tarafından övüldü ve birçok kurum ve şirketi araştırmaya başlamak için çekti.
Çin'de akademik kurumlar, GAN teorisinin daha da iyileştirilmesi ve optimizasyonu için kararlıdır.Örneğin, insan görsel tanıma sürecinden ilham alan Çin Bilimler Akademisi Otomasyon Enstitüsü'nden araştırmacılar, ön yüz görüntüsü sentezi için çift yollu bir GAN (TP-GAN) önerdiler. , Ve Shangtang-Hong Kong CUHK Ortak Laboratuvarı, uluslararası akademik konferanslarda GAN ile ilgili bir dizi araştırma sonucu yayınladı.
Çinli iş dünyası, teknolojiyi hizmetlere uygulamaya daha meyillidir. Çok sayıda ilgili durum vardır. Örneğin, Baidu bir konuşma tanıma çerçevesi oluşturmak için GAN'ı kullanır ve iFlytek, GAN ve geleneksel derin öğrenme çerçevelerinin birleşimi yoluyla konuşma sentezi alanında büyük başarı elde etti. Büyük ilerleme.
2. AI paylaşımıSeçim nedenleri: Makine öğrenimi araçlarını buluta taşımak, yapay zekanın daha geniş bir alana yayılmasına yardımcı olacak
Teknik atılım: Bulut tabanlı yapay zeka, bu teknolojinin zorluğunu ve fiyatını düşürüyor
Önemli önemi: Şu anda yapay zeka uygulamasına birkaç şirket hakim. Ancak bulut teknolojisi ile birleştirildiğinde, birçok insanın erişebileceği bir yere gelecek ve böylece patlayıcı bir ekonomik büyüme elde edecek;
Ana araştırmacılar şunları içerir: Amazon, Google, Microsoft, Baidu, Tencent, Alibaba, HKUST iFlytek, Fourth Paradigm, vb .;
Olgun dönem: Şu anda
Yapay zeka her zaman Amazon, Baidu, Google ve Microsoft gibi büyük teknoloji şirketlerinin yanı sıra birkaç başlangıç şirketinin de oyuncağı olmuştur. Diğer alanlardaki birçok şirket için yapay zeka çok pahalı ve tamamen popüler hale getirilemeyecek kadar zor.
Bu problem nasıl çözülür? Bulut tabanlı makine öğrenimi araçları, yapay zekayı daha geniş bir insan grubuna getiriyor. Bugün Amazon'un AWS yan kuruluşu neredeyse bulut yapay zeka pazarına hakim durumda. Google, makine öğrenimi sistemleri geliştirebilen açık kaynaklı bir yapay zeka çerçevesi olan TensorFlow aracılığıyla konumuna meydan okumaya çalışıyor. Ve Google'ın kısa süre önce piyasaya sürdüğü Cloud AutoML, yapay zekanın kullanımını kolaylaştırabilen önceden eğitilmiş bir sistemdir.
Azure platformuyla bulut hizmeti savaşına katılan Microsoft, Amazon ile işbirliği yapmayı seçti ve açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesi Gluon'u başlattı. Teorik olarak Gluon, mobil uygulamalar geliştirmek kadar basit, insan beyninin öğrenme şeklini kopyalamaya çalışan önemli bir yapay zeka teknolojisi olan sinir ağları oluşturabilir.
Yapay zeka bulut hizmeti pazarında hangi şirketin lider olacağını bilmesek de, kazanan kesinlikle büyük bir iş fırsatı yakalayacak. Yapay zeka devrimi ekonominin her köşesine yayılırsa makine öğrenimi araçları da bir zorunluluk haline gelecektir.
Günümüz yapay zeka teknolojisinin büyük çoğunluğu sadece teknoloji endüstrisinde kullanılmakta ve bu alana verimlilik iyileştirmeleri ve çeşitli yeni ürün ve hizmetler getirmektedir. Ancak diğer şirketler ve endüstriler, yapay zeka teknolojisinin gelişimini kullanmakta zorlandı. Yapay zeka teknolojisi tıp, imalat ve enerji sektörlerinde daha kapsamlı bir şekilde uygulanabilirse, çeşitli endüstrilerin üretkenliğini büyük ölçüde artıracaktır.
Ne yazık ki çoğu şirket, bulut yapay zekasının nasıl kullanılacağını anlayan yeteneklerden hâlâ yoksundur. Bu nedenle Amazon ve Google, danışmanlık hizmetleri de kurdu.
3. Mükemmel çevrimiçi gizlilikSeçim nedenleri: Başlangıçta kripto para birimi işlem süreci için geliştirilmiş bir araç, artık çevrimiçiyken gereksiz bilgileri ifşa etmekten kaçınmanıza izin veriyor
Teknik atılım: Bilgisayar bilimcileri, gereksiz bilgileri ifşa etmeden doğrulamayı tamamlayabilen bir şifreleme aracını mükemmelleştiriyor
Önemli önemi: Bir şeyi çevrimiçi olarak tamamlamak için kişisel bilgilerinizi ifşa etmeniz gerekiyorsa, bu yöntem gizlilik sızıntısı veya kimlik hırsızlığı riskinden kaçınırken kolayca elde etmenizi sağlar;
ana araştırmacı: Zcash, JP Morgan Chase, Holland International Group, vb .;
Olgun dönem: Şu anda
Yeni bir aracın ortaya çıkması sayesinde, gerçek İnternet gizliliği nihayet elde edilebilir.
Örneğin, bu araç, finansal işlemleri tamamlamak için bankada yeterli miktarda para yatırdığınızı kanıtlamak için doğum tarihinizi açıklamadan veya banka bakiyenizi veya diğer ayrıntılarınızı açıklamadan 18 yaşından büyük olduğunuzu kanıtlamanıza olanak tanır.
Bu, gizlilik sızıntısı veya kimlik hırsızlığı riskini büyük ölçüde azaltır. Bu aracın adı "Sıfır bilgi kanıtı" Yeni kriptografik protokol.
Araştırmacılar onlarca yıldır çalışıyor olsalar da, geçen yıla kadar insanların sıfır bilgi doğrulamasına olan ilgisi artmaya başladı. Kuruluşun sahip olduğu gerçeklik.
Aynı zamanda 2016 sonunda kurulan elektronik para biriminden de büyük ölçüde faydalanır-Zcash, uygulamaya sıfır bilgi doğrulaması uygular. Zcash geliştiricileri, kullanıcıların anonim işlemler gerçekleştirmesine olanak sağlamak için zk-SNARK (Kısa Etkileşimsiz Sıfır Bilgi Doğrulaması) adlı bir yöntem kullanır. Genellikle Bitcoin ve diğer halka açık blockchain sistemlerinde bu mümkün değildir.Bitcoin ve diğer halka açık blockchain sistemlerindeki işlemler herkese açık ve şeffaftır.
Teorik olarak, bu işlemler anonimdir, ancak diğer verilerle birleştirilerek, işlem hala izlenebilir ve hatta tanımlanabilir. Dünyanın en büyük ikinci blok zinciri ağı Ethereum'un kurucusu Vitalik Buterin, zk-SNARK'ı "oyunun kurallarını tamamen değiştiren bir teknoloji" olarak adlandırdı.
Geçen yıl JPMorgan Chase, zk-SNARK'ı blockchain tabanlı ödeme sistemine ekledi. Bununla birlikte, zk-SNARK çeşitli faydalar vaat etse de, hesaplama açısından yoğundur ve yavaş çalışır.
Aynı zamanda, zk-SNARK'ın "güven kurulumuna" ihtiyacı vardır ve üretilen anahtar yanlış ellere geçerse tüm sistemi yok edebilir. Ancak araştırmacılar, yukarıda belirtilen anahtarları gerektirmeden sıfır bilgi doğrulamasını daha verimli bir şekilde dağıtmayı umarak alternatifleri incelemek için çok çalışıyorlar.
4. Babil balığı kulak tıkaçlarıSeçim nedenleri: Mevcut donanımın kullanımı o kadar kolay olmasa da, Google Pixel Buds gerçek zamanlı çeviri olasılığını gösterdi
Teknik atılım: Gerçek zamanlıya yakın çeviri, birden çok dil için uygundur ve kullanımı çok uygundur
Önemli önemi: Günümüzün gittikçe küreselleşen dünyasında, dil hala iletişimin önünde büyük bir engeldir;
ana araştırmacı: Google, HKUST IFLYTEK, Baidu, Tencent, Sogou, Tsinghua Üniversitesi, Harbin Teknoloji Enstitüsü, Suzhou Üniversitesi, vb .;
Olgun dönem: Şu anda
Bilimkurgu klasiği "Otostopçunun Galaksi Rehberi" de şöyle bir sahne var: Kulaklarınıza sarı bir Babil koyarsanız, uzaylıların çevirisini gerçek zamanlı olarak duyabilirsiniz.
Gerçek dünyada, Google bir geçiş çözümü geliştirdi: Pixel Buds adı verilen 159 $ değerinde bir çift kulak tıkacı. Bu kulaklık çifti, Google Çeviri uygulaması aracılığıyla Pixel akıllı telefonda gerçek zamanlı olarak çevrilebilir. Bir kişinin kulak tıkacı takması gerekir ve diğer kişinin elinde cep telefonu vardır.
Kulak tıkaçlarını takan kişi kendi dilinde (varsayılan olarak İngilizce) konuşur ve Google Çeviri uygulaması konuşulan kelimeleri çevirir ve akıllı telefonda yüksek sesle çalar. Telefonu tutan kişi yanıt verdikten sonra, cevap çevrilir ve ardından kulaklıklarda oynatılır.
Google Translate'in önceden bir konuşma işlevi vardır ve iOS ve Android uygulamaları, konuşmacının dilini otomatik olarak tanıyabilir ve ardından otomatik olarak çevirebilir. Bununla birlikte, arka plan gürültüsü uygulamanın konuşmayı anlama zorluğunu artıracak ve ayrıca uygulamanın konuşmacının ne zaman duraklayıp çeviriye ne zaman başlayacağına karar vermesini zorlaştıracaktır.
Pixel Buds bu sorunları etkili bir şekilde çözüyor çünkü kullanıcı konuşurken sağdaki kulaklığa parmağıyla dokunup tutabiliyor. Etkileşimi akıllı telefona ve kulakiçi kulaklıklara koymak, her iki tarafın da mikrofonu kontrol etmesine olanak tanıyarak konuşmacının göz temasını korumasına yardımcı olur çünkü telefonu geri vermek için kullanılmaz.
Şu anda Pixel Buds, tasarımlarının endüstri ortalamasının altında olması nedeniyle ateş altında. Kulak tıkaçları çok akılsız görünüyor, kulağa pek iyi oturmuyor ve telefonun takılması zor. Ancak beceriksiz donanımın hala bir planı var. Pixel Buds, herkesin yakın mesafeden gerçek zamanlı çevirinin ve dil engellerini aşan ücretsiz iletişimin doğuşunu görmesini sağlar ve kulaklarınıza bir Babil koymanıza gerek kalmaz.
Çin'de birçok şirket de aktif olarak geliştirmeye yatırım yapıyor. İFLYTEK, Baidu ve Sogou'nun bu alanda lider olduğu söylenebilir.Akıllı ses ve çeviri gibi hizmetlerin yanı sıra teknolojiyi donanıma da sokuyorlar. Ancak yabancı ülkelerle karşılaştırıldığında Sektör, giriş noktası olarak kulaklık kullanmayı tercih ederken, Çinli şirketler çevirmenleri seçiyor.Örneğin, iFLYTEK Xiaoyi çevirmenini başlatırken, Baidu ortak bir WiFi çevirmenine sahip.
5. Şehri AlgılamaSeçim nedenleri: Alphabet's Sidewalk Labs, bir şehrin nasıl inşa edilmesi ve işletilmesi gerektiğini yeniden düşünmek için yüksek teknolojili bir topluluk oluşturmayı planlıyor
Teknik atılım: Toronto'daki bir mahallenin, en yeni kentsel tasarımı en son teknolojiyle başarılı bir şekilde bütünleştiren dünyadaki ilk yer olması bekleniyor.
Önemli önemi: Akıllı şehirler, kentsel alanları daha uygun fiyatlı, yaşanabilir ve çevre dostu hale getirecek;
ana araştırmacı: Alphabet, Toronto Waterfront, Alibaba, vb. Altındaki Kaldırım Laboratuvarları;
Olgun dönem: Proje Ekim 2017'de açıklandı ve inşaatın 2019'da başlaması bekleniyor
Günümüzde, dünyanın dört bir yanındaki birçok akıllı şehir projesi, ya bir zamanlar iddialı olan hedefleri düşürerek ya da hayat pahalılığı nedeniyle süper zenginler dışındaki sıradan sakinleri uzaklaştırarak mahsur kaldı. Ancak Quayside adlı bir Toronto projesi, bir topluluğu sıfırdan yeniden tasarlamayı, onu en son dijital teknolojiyle yeniden oluşturmayı ve mevcut başarısızlığı kırmayı umuyor.
Alphabet'in New York City'deki Sidewalk Labs, Toronto'nun Waterfront Industrial District'teki bu yüksek teknoloji projesini indirmek için Kanada hükümeti ile işbirliği yapacak.
Projenin hedeflerinden biri, tasarım, politika ve bilgi teknolojisi ile ilgili tüm kararları devasa bir sensör ağına dayalı olarak vermektir. Bu ağ her türlü bilgiyi toplayacaktır: hava kalitesi, gürültü seviyesi ve insanların davranış verileri.
Planda, tüm araçlar otonom araçlardır ve ekspres teslimat gibi düşük seviyeli el işçiliğinden sorumlu robotlar da yeraltında çalışacak. Sidewalk Labs, tasarladıkları yazılım ve sistemi, cep telefonları için uygulama geliştirme uygulamasına benzer şekilde, diğer şirketlerin de üzerinde hizmet oluşturmasına olanak tanıyacak şekilde açık kaynaklı hale getirmeyi planladıklarını belirtti.
Şirket, kamu altyapısını yakından izlemeyi planlıyor, ancak bu, veri yönetimi ve mahremiyetle ilgili endişeleri artırdı. Ancak Sidewalk Labs, topluluk ve yerel yönetimlerle işbirliği yaparak bazı endişelerini giderebileceğine inanıyor.
Sidewalk Labs'de kentsel sistem planlamasından sorumlu yönetici Rit Aggarwala, "Quayside projesinde yaptığımız en benzersiz şey, bu projenin sadece büyük hedeflerimizi içermesi değil, aynı zamanda belirli bir alçakgönüllülüğe sahip olmasıdır," dedi.
Şu anda, Kuzey Amerika'daki pek çok şehir, Sidewalk Labs'ın bir sonraki hedefi olmak için çabalıyor. Quayside geliştirmeyi yöneten bir kamu sektörü CEO'su olan Will Fleissig'e göre, "San Francisco, Denver, Los Angeles ve Boston'un hepsi sadece tavsiye almak için bizimle iletişime geçti."
6. Sıfır karbonlu doğal gaz enerji üretimiSeçim nedenleri: Doğal gaz santrallerinde karbondioksiti geri kazanmak ve yeniden kullanmak için yeni bir mühendislik yöntemi
Teknik atılım: Bir elektrik santrali, doğal gazın yanmasıyla ortaya çıkan karbon elementlerini ucuz ve verimli bir şekilde yakalayabilir ve sera gazı emisyonlarını önleyebilir.
Önemli önemi: Doğal gaz enerjisi üretimi, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki elektriğin yaklaşık% 32'sini sağlıyor ve karbon emisyonları, elektrik sektörünün toplam karbon emisyonlarının% 30'una ulaştı;
ana araştırmacı: 8 RiversCapital, Exelon Power Company, CBI, vb .;
Olgun dönem: 3-5 yıl
Öngörülebilir gelecekte doğal gazı elektrik üretiminin ana kaynaklarından biri olarak kullanmaya devam edebiliriz. Hazır ve ucuz doğal gazla üretilen elektrik, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki toplam elektrik üretiminin% 30'unu ve dünya elektrik üretiminin% 22'sini oluşturmaktadır. Doğal gaz, kömürden çok daha temiz olmasına rağmen yine de çok fazla karbon emisyonuna neden olur.
ABD petrol arıtma sanayi bölgesinin merkezi olan Houston'ın dışında son teknoloji bir enerji santrali ortaya çıktı ve temiz doğal gaz enerjisini gerçekleştirebilecek bir teknolojiyi test ediyorlar.
Bu şirketin 50 MW projesi var ve bunlar Net Güç. Şirket, doğal gaz enerjisi üretimi sırasında salınan tüm karbondioksiti yakalayabileceklerine ve aynı zamanda düşük maliyetle, en azından standart bir doğal gaz santraliyle aynı maliyetle elektrik üretebileceklerine inanıyor. Bu başarılabilirse, sıfır karbon enerjisinin fosil yakıtlardan makul bir fiyata elde edilebileceği anlamına gelir. Böyle bir doğal gaz enerjisi üretimi, enerji tedarik durumunu kesinlikle iyileştirecektir, çünkü ne nükleer enerji kadar maliyetli ne de yenilenebilir enerji kadar istikrarsızdır.
Net Power, 8 Rivers Capital, Exelon Power Company ve CBI Energy Company arasındaki işbirliğinin ürünüdür. Şirketin elektrik santrali halihazırda deneme işletiminde ve ilk testlere başladı ve önümüzdeki birkaç ay içinde ilk değerlendirmenin sonuçlarını duyurmayı planlıyorlar.
Bu santral, doğal gazın yakılmasıyla üretilen karbondioksiti yüksek basınçlı ve yüksek sıcaklıklı bir ortama koyar ve sentezlenmiş süper kritik karbondioksiti özel bir türbini çalıştırmak için "çalışma sıvısı" olarak kullanır. Bunların arasında karbondioksitin çoğu sürekli olarak yeniden kullanılabilir ve geri kalan kullanılamaz kısım düşük maliyetli bir şekilde yakalanabilir. Maliyetleri düşürmenin anahtarı, karbondioksitin bir kısmını satmaktır. Şu anda, karbondioksit esas olarak ham petrolün çıkarılmasına yardımcı olmak için kullanılmaktadır. Bu pazarın kapasitesi sınırlıdır ve çevre dostu değildir. Bununla birlikte, sonunda Net Power, çimento üretimi, plastik üretimi ve diğer karbon bazlı malzeme endüstrileri gibi diğer endüstrilerde karbondioksit talebinin artabileceğini umuyor.
Net Power'ın teknolojisi, başta madencilik sorunları olmak üzere doğalgazın neden olduğu tüm sorunları çözemez ama hala doğalgaz kullandığımız sürece doğal gazı daha temiz hale getirmeliyiz.
7. 3D metal baskıSeçim nedenleri: Yeni ekipman, 3D baskı metal parçalarını ilk kez pratik bir teknoloji haline getiriyor
Teknik atılım: 3D metal yazıcı, düşük maliyetli ve hızlı metal nesne baskısı gerçekleştirir
Önemli önemi: Talep üzerine büyük ve karmaşık metal nesneleri basma yeteneği, üretimde devrim yaratacaktır;
ana araştırmacı: Markforged, Masaüstü Metal, GE, vb .;
Olgun dönem: Şu anda
3D baskı teknolojisi onlarca yıldır var olmasına rağmen, hala küçük hobi ve tasarımcı çemberiyle sınırlıydı ve yalnızca bir defalık prototipler yapmak için kullanıldı. Dahası, önceki 3D baskı teknolojisi herhangi bir plastik olmayan malzeme (özellikle metal) kullandığında, maliyet çok pahalıydı ve hız kabul edilemez derecede yavaştı. Ancak artık maliyet düştükçe ve kullanımı kolaylaştıkça bu teknolojinin parça üretiminde kullanılabilecek pratik bir teknoloji haline gelmesi bekleniyor.
Yaygın olarak kullanılması, ürünleri seri üretme şeklimizi değiştirebilir. Kısa vadede, bu teknoloji ile, üreticiler artık büyük envanterlere ihtiyaç duymayacak ve talep üzerine bir parçayı basabilecekler.
Uzun vadede, belirli bir bileşeni toplu olarak üreten bu büyük fabrikaların yerini, zengin ürün hatlarına sahip küçük atölyeler alacak. Bu küçük atölyeler, müşteri ihtiyaçlarına göre çeşitli parçaları her an basabilecektir.
Bu teknolojinin avantajı, daha hafif ve daha güçlü metal parçaların yanı sıra geleneksel metal işleme yöntemleriyle üretilemeyen karmaşık şekillere sahip parçalar üretebilmesidir. Üretim süreci sırasında metalin mikro yapısını bile hassas bir şekilde kontrol edebilir. 2017 yılında Lawrence Livermore Ulusal Laboratuvarı'ndan araştırmacılar, paslanmaz çelik parçaların 3 boyutlu basılması için bir yöntem geliştirdiklerini açıkladılar.Bu yöntemle üretilen parçaların mukavemeti belirlendi. Geleneksel olarak iki kez üretilir.
Yine 2017 yılında, Boston yakınlarındaki bir 3D baskı girişimi olan Markforged, 100.000 ABD dolarının altındaki ilk 3D metal yazıcıyı piyasaya sürdü.
Boston bölgesinde bulunan bir başka 3D baskı şirketi olan Desktop Metal de Aralık 2017'de ilk 3D metal prototip yazıcısını teslim etmeye başladı. Şirket ayrıca endüstriyel üretim için önceki 3D metal yazıcılardan 100 kat daha hızlı olacak daha büyük yazıcılar sunmayı planlıyor. 3D metal baskının çalışması artık daha kolay ve daha kolay hale geliyor. Desktop Metal şimdi 3D metal baskı için bir yazılım başlattı. Kullanıcıların yalnızca yazdırmak istedikleri nesnelerin özelliklerini yazılıma girmeleri gerekir ve yazılım, 3D baskıya uygun bir bilgisayar modeli oluşturur.
GE, uzay-havacılık ürünlerinin üretiminde uzun süredir 3D baskı teknolojisini kullanmaktadır. 2013 gibi erken bir tarihte, "En İyi On Çığır Açan Teknoloji" arasında bahsedilmişti "Katmanlı üretim" (Katmanlı üretim). Şirket şu anda hızlı bir şekilde baskı yapabilen ve büyük parçaların üretimi için kullanılabilen yeni bir 3D metal yazıcı türünü de test ediyor. GE, 2018'de 3D metal yazıcıyı satmaya başlamayı planlıyor.
8. Malzemelerde bir kuantum sıçramasıSeçim nedenleri: Araştırmacılar son zamanlarda basit molekülleri modellemek için kuantum bilgisayarları kullanmaya başladılar ve bu sadece başlangıç
Teknik atılım: IBM, küçük moleküllerin elektronik yapısını başarılı bir şekilde simüle etmek için 7 kübitlik bir kuantum bilgisayar kullanıyor
Önemli önemi: Bu teknolojinin yardımıyla bilim adamları moleküllerin tüm yönlerini anlayabilir ve bunu daha etkili ilaçlar ve enerjiyi daha verimli üreten veya ileten yeni malzemeler geliştirmek için kullanabilir;
ana araştırmacı: IBM, Google, Harvard Üniversitesi'nden Profesör Alán Aspuru-Guzik, Çin Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Çin Bilimler Akademisi, Zhejiang Üniversitesi, Alibaba, vb .;
Olgun dönem: 5-10 yıl
Yeni kuantum bilgisayar türü güçlüdür, ancak geliştirme yolu hala bir sisle örtülmüştür: Kuantum bilgisayarlar, günümüz bilgisayarlarının eşleşemeyeceği bir hesaplama gücüne sahiptir, ancak bu yeteneğin ne için kullanılabileceğini henüz bulamadık.
Umut verici bir uygulama yönü kuantum bilgisayara işaret ediyor: Kesin moleküler tasarım.
Kimyagerler uzun yıllardır daha iyileştirici ilaçların geliştirilmesi için yeni proteinler tasarlamayı veya yeni yüksek verimli pillerde elektrolitler, güneş enerjisini doğrudan sıvı yakıta dönüştüren mucizevi bileşikler ve daha verimli güneş pilleri tasarlamayı hayal ettiler. .
Bununla birlikte, bu teknolojilerdeki malzeme moleküllerinin, tasarım ve sentez yapmak şöyle dursun, bir bilgisayarda modellenmesi ve simüle edilmesi zordur. Basit bir molekülün elektronik biçimini simüle etme görevi bile o kadar karmaşıktır ki, mevcut bilgisayarlar yenilebilir. Ancak, bu kuantum bilgisayarlar için çocuk oyuncağı.
Hesaplama ve depolama birimleri olarak "1" veya "0" dijital bitleri (Dijital Bitler) kullanan geleneksel bilgisayarlarla karşılaştırıldığında, kuantum bilgisayarlar, bilgi işlem birimleri olarak kuantum sistem kübitlerini (Qubits) kullanır. Son zamanlarda IBM araştırmacıları, 7 kübitlik bir kuantum bilgisayar kullanarak üç atomlu bir molekül üzerinde simülasyon deneyleri yaptı.
Günümüzde bilim adamları daha fazla kübite sahip kuantum bilgisayarlar yapıyorlar ve kuantum algoritmaları da gelişiyor. Daha çok ilgilendiğimiz makromoleküller için doğru simülasyon hesaplamaları da mümkün olacak.
Aslında Çin, kuantum hesaplamada da önemli bir büyüme kaydetti.Güncel teknoloji seviyesi önceki büyük şirketlerle karşılaştırılamaz olsa da, endüstri, akademi ve hükümetin işbirliğiyle adım adım yetişiyor. Liderlerin ayak sesleri.
Mayıs 2017'de Çin Bilimler Akademisi, Çin Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Çin Bilimler Akademisi-Alibaba Kuantum Hesaplama Laboratuvarı, Zhejiang Üniversitesi ve Çin Bilimler Akademisi Fizik Enstitüsü tarafından ortaklaşa geliştirilen bir optik kuantum bilgisayarın doğduğunu duyurdu. Buna ek olarak, aynı yılın 11 Ekim'inde, Çin Bilimler Akademisi ve Alibaba Cloud ortaklaşa kuantum bilişim bulut platformunu yayınladı.Kuantum bilişimin ticarileştirilmesi şimdiden erişilebilir durumda ve hız, Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri'ninkinden daha az değil.
Bununla birlikte, hala kuantum hesaplamanın atılımlara ihtiyaç duyduğu birçok alan vardır.Birincisi, kuantum hesaplamanın doğruluğu oldukça düşüktür.Derin öğrenme gibi düşük hassasiyet gereksinimleri olan hesaplamalar için oldukça uygun olsa da, geleneksel bilgisayarların genel hesaplama işleriyle uğraşmak gerekebilir. Yeterli güç yok.
9. Gen KehanetSeçim nedenleri: Büyük ölçekli genetik araştırmalar, bilim insanlarının yaygın hastalıkları ve kişilik özelliklerini tahmin etmelerine olanak tanıyacak
Teknik atılım: Bilim adamları artık kalp hastalığı veya meme kanseri riskinizi tahmin etmek için genomik verilerinizi kullanabilir ve hatta IQ'nuz bile tahmin edilebilir.
Önemli önemi: DNA tabanlı tahmin teknolojisi, halk sağlığı alanında bir sonraki büyük gelişme olabilir, ancak ayrımcılık riskini artıracaktır;
ana araştırmacı: Helix, 23andMe, Myriad Genetics, UKBiobank, Broad Institute, BGI, Yizhen Bio, WeGene, vb .;
Olgun dönem: Şu anda
Gelecekte bir gün bebekler doğduklarında bir DNA test raporu alacaklar. Bu raporlar, bebeğin kalp hastalığı veya kanser riski, tütün bağımlısı olup olmadıkları ve ortalama bir insandan daha akıllı olup olmadıkları hakkında tahminler sağlayacaktır. Büyük ölçekli genetik araştırmaların (bir kısmı 1 milyondan fazla insanı içeren) geliştirilmesi ve bilimsel ilerleme nedeniyle, bu tür raporlar yakında kavramlardan gerçeğe dönecektir.
Şekline dönüştü En sık görülen hastalıklar ve zeka düzeyi de dahil olmak üzere insanların birçok davranış ve özelliği, bir veya birkaç genin sonucu değil, birçok genin sonucudur. Bilim insanları, devam eden büyük ölçekli genetik araştırmalardan elde edilen verileri kullanarak, "poligenik risk puanı" göstergesi dedikleri şeyi yaratıyorlar. rağmen Yeni DNA testi, doğrudan bir tanı koymak yerine yalnızca olasılıksal çıkarımlar sağlar, ancak yine de tıbbın gelişimine büyük ölçüde fayda sağlayabilir.
Örneğin, meme kanseri riski yüksek olan kadınlar daha fazla mamografi çekerse ve meme kanseri riski düşük olan kadınlar daha az mamografi çekerse, bu testler gerçekte kanserli daha fazla hasta bulabilir. Ayrıca yanlış alarm olasılığını da azaltabilir. İlaç firmaları bu puanları Alzheimer hastalığı veya kalp hastalığı gibi hastalıklara yönelik önleyici ilaçların klinik denemelerinde de kullanabilir. Daha yüksek hastalık riski taşıyan gönüllüleri seçerek ilacın etkilerini daha doğru bir şekilde test edebilirler.
Sorun, bu tahminlerin mükemmel olmaktan uzak olmasıdır. Gelecekte Alzheimer hastalığına yakalanabileceklerini kim bilmek ister? Ya düşük kanser risk indeksi puanları olan kişiler taramayı erteleyip sonra kanser geliştirirse? Poligenik test puanları hakkında başka tartışmalar da var çünkü bunlar neredeyse tamam Sadece hastalıkları değil, herhangi bir bireysel özelliği tahmin edin.
Ancak ebeveynler ve eğitimciler bu bilgileri nasıl kullanmalıdır? Cevap olarak davranış genetikçisi Eric Turkheimer, bu yeni teknolojinin "Hem heyecan verici hem de endişe verici" Çünkü genetik veriler bize sadece fayda sağlamakla kalmaz, başka amaçlar için de kullanılabilir ve kötü bir etkisi olabilir.
10. Yapay embriyolarSeçim nedenleri: Bilim adamları kök hücrelerden embriyo yapmaya başladı
Teknik atılım: Araştırmacılar, yumurta hücreleri veya sperm hücreleri kullanmadan, yalnızca kök hücrelerden embriyo benzeri yapılar geliştirebilir ve bu da yapay yaşam yaratmanın yeni bir yolunu sağlayabilir.
önemli anlam: Yapay embriyolar, araştırmacılara insan yaşamının gizemli kökenini incelemek için daha uygun bir araç sağlayacak, ancak teknoloji yeni biyoetik tartışmaları tetikliyor;
ana araştırmacı: Cambridge Üniversitesi, Michigan Üniversitesi, Rockefeller Üniversitesi, Çin Bilimler Akademisi, vb .;
Olgun dönem: Şu anda
Birleşik Krallık'taki Cambridge Üniversitesi'ndeki embriyologlar, yapay yaşamın nasıl yaratılacağını yeniden tanımlayan çığır açan bir çalışmada gerçekçi bir fare embriyosu oluşturmak için kök hücreleri kullandılar. Embriyo, yumurta hücreleri ve sperm kombinasyonundan gelmedi, sadece başka bir embriyodan elde edilen hücreler kullanıldı. Araştırmacılar bu hücreleri gözlemlemek için dikkatlice üç boyutlu bir iskeleye yerleştirdiler ve hücreler birbirine bağlanmaya başladı ve birkaç günlük fare embriyolarına özgü bir mermi şeklinde dizildi ve araştırmacılar bu görüntüden etkilendi.
Ekip lideri Magdelena Zernicka-Goetz, "Kök hücrelerin son derece güçlü bir potansiyele sahip olduğunu ve neredeyse sihirli yetenekler gösterebildiğini biliyoruz. Ancak, bu kadar mükemmel bir kendi kendine organizasyona ulaşabileceklerinin farkında değildik" dedi.
Zernicka-Goetz, "sentetik" embriyolarının farelere dönüşmeyebileceğini belirtti. Bununla birlikte, aynı zamanda, Yakında memelileri yumurtasız yetiştirebileceğiz.
Ancak bu, Zernicka-Goetz'in nihai hedefi değildir. Erken embriyoların hücrelerinin özel etkilerini nasıl farklılaştırmaya başladığını incelemek istiyor. Araştırmada bir sonraki adımın yapay embriyolar oluşturmak için insan embriyonik kök hücrelerini kullanmak olduğunu ve bu da Michigan Üniversitesi ve Rockefeller Üniversitesi'nde devam eden bir araştırma olduğunu söyledi.
Yapay olarak sentezlenen insan embriyoları, bilim adamları için bir müjde olacak ve bu da onların erken gelişimlerinde embriyoların sürecini çözmelerine olanak tanıyor. Dahası, bu embriyolar kolayca manipüle edilen kök hücrelerden geliştirildiğinden, laboratuvarlar büyüdükçe onları incelemek için gen düzenleme teknikleri gibi çeşitli araçları kullanabilecek.
Bununla birlikte, yapay embriyolar bazı etik sorunları ortaya çıkaracaktır. Nihayetinde gerçek insan embriyolarından ayırt edilemezlerse, ne yapmalıyız? Acı geliştirmeden önce laboratuvarda ne kadar büyüyebilirler? Biyoetikçiler, bilim yarışması yoğunlaşmadan önce bu sorunları çözmemiz gerektiğini söylüyorlar.
