10 инновационных технологий 2018 года

Журналисты из MIT Technology Review (культовое издание Массачусетского технологического института, которое рассказывает о самых главных трендах в области технологий и технологического бизнеса и публикует регулярные рейтинги самых революционных технологий) на днях опубликовали список инновационных технологий 2018 года, которые, по их мнению, будут стремительно развиваться уже в ближайшее время.

Часть из этих технологий уже существует, тогда как другие только разрабатываются. В этой статье мы расскажем вам о генетических предсказаниях, 3D-печати из металлов, чудо-наушниках, позволяющих понимать чужой язык, а также еще о семи многообещающих проектах из ежегодного обзора MIT Technology Review.

Содержание

1. 3D-печать из металлов
2. Искусственные эмбрионы
3. «Чувствующий город»
4. «Искусственный интеллект для всех»
5. Состязательные нейронные сети
6. Наушники-переводчики
7. Экологически чистый природный газ
8. Настоящая онлайн-приватность
9. Генетические предсказания судьбы
10. Материальный квантовый скачок

3D-печать из металлов

Несмотря на то, что 3D-печать существует уже несколько десятилетий, для большинства пользователей она стала доступна только несколько лет назад. В последнее время на рынке начали появляться 3D-принтеры, ориентированные на изготовление крупных металлических деталей. В 2017 году американский стартап Markforged представил свой первый принтер для 3D-печати из металлов стоимостью менее $100 тыс. Также в прошлом году компанией Desktop Metal было разработано программное обеспечение, позволяющее самостоятельно проектировать модель детали, что ускоряет производство в 100 раз. В 2018 году компания General Electric, давно тестирующая трехмерную печать для авиапроизводства, показала прототип 3D-принтера, способного печатать детали диаметром до 1 метра. Уже в этом году компания планирует начать производство таких принтеров, а также разработать принтер для создания еще более крупных деталей.

Искусственные эмбрионы

В этом году исследователям из Кембриджского университета впервые удалось вырастить эмбрион из стволовых клеток — без использования яйцеклетки и сперматозоида. Эксперимент был проведен на мышах, однако в теории его можно повторить и на клетках человека.

Исследователи использовали эмбриональные стволовые клетки и экстраэмбриональные трофобластные стволовые клетки мыши, из которых формируется плацента, а также внеклеточный матрикс — трехмерный каркас, на котором клетки могут вне организма развиваться и образовывать ткани. Спустя 96 часов от начала эксперимента клетки сформировали структуру с такими же характеристиками, как и эмбрион мыши через 96 часов после оплодотворения. «И эмбриональные, и экстраэмбриональные клетки взаимодействуют друг с другом и организовываются в структуру, которая выглядит и ведет себя, как эмбрион. Он имеет анатомически правильные отделы, которые развиваются в нужном месте и в нужное время», — объясняет главная исследовательница проекта Магдалена Зерницка-Гетц.

По прошествии 96 часов развитие эмбриона остановилось, так как он не имел источника кислорода и питательных веществ. В своих следующих экспериментах ученые планируют поместить на 3D-каркас также стволовые клетки желточного мешка, которые, по предварительным подсчетам, могут продлить развитие эмбриона до начала формирования органов.

«Чувствующий город»

В октябре прошлого года дочерняя компания холдинга Alphabet под названием Sidewalk Labs заявила о том, что планирует построить в прибрежной части Торонто высокотехнологичный квартал Quayside — «чувствующий город», покрытый сетью датчиков для сбора подробных данных о функционировании города — от состава воздуха до уровня шума. На основе этих данных Sidewalk Labs планирует разработать программное обеспечение для оптимизации работы города — например, для управления трафиком. Все программное обеспечение, созданное для Quayside, компания обещает опубликовать в открытом доступе, чтобы другие разработчики могли его использовать в своих проектах.

Согласно плану, все транспортные средства в квартале Quayside будут автономными и доступными для совместного использования, а всю рутинную работу, включая доставку почты, продуктов и т. д., будут выполнять роботы. В Quayside также будет тестироваться модульное строительство, которое, как ожидается, поможет справиться с жилищным кризисом в Канаде. Бюджет проекта составляет $1 млрд, начало строительства намечено на 2019 год.

Напомним, что в 2017 году Билл Гейтс инвестировал $80 млн в строительство «умного» города в Аризоне. Он уверен, что этот город станет идеальной площадкой для развития таких инновационных технологий, как беспилотные автомобили, «умные» перекрестки, центры обработки данных и высокоскоростные коммуникационные сети.

«Искусственный интеллект для всех»

Еще недавно разработками в сфере искусственного интеллекта занимались лишь такие крупные технологические компании, как Amazon, Baidu, Google и Microsoft. Однако благодаря развитию облачных технологий, ИИ-разработки становятся доступными даже для стартапов без серьезного финансирования. Компания Microsoft, владеющая собственной облачной платформой Azure, объединилась с Amazon с целью создать библиотеку глубокого обучения с открытым исходным кодом Gluon. Предполагается, что благодаря Gluon создавать нейросети будет также легко, как стандартные приложения для смартфонов. Компания Google также анонсировала запуск облачной системы для разработок в сфере искусственного интеллекта под названием Cloud AutoML.

Появление доступных облачных платформ позволит активнее внедрять ИИ-технологии в медицину, энергетику и промышленность.

Состязательные нейронные сети

В 2017 году нейронные сети достигли нового уровня, что позволило им не только с высокой точностью распознавать изображения, но и создавать по их подобию новые, которые порой являются неотличимыми от реальных фотографий.

Используемые для этой цели генеративные состязательные нейросети (GAN) состоят из двух частей: генератора и дискриминатора. Они обучаются на одном наборе данных, например, в эксперименте компании Nvidia — на фотографиях голливудских звезд. Затем генератор учится создавать новые изображения по их подобию, а дискриминатор проверяет их на «реалистичность». «Основная идея состоит в том, чтобы постепенно увеличивать генератор и дискриминатор, начиная с изображений с низким разрешением, а затем, по мере обучения, добавлять новые слои, которые касаются деталей с более высоким разрешением», — объясняют представители Nvidia.

В 2018 году компания применила свою разработку при создании учебного набора для систем управления беспилотного автомобиля. По словам разработчиков, используя состязательные нейросети и неконтролируемое обучение, им удалось развить у алгоритма искусственное «воображение» — способность представлять, как бы выглядел изображенный объект при других условиях (например, при другой погоде). Это означает, что в будущем для обучения алгоритмов распознавания не нужно будет собирать и вручную маркировать большие базы данных: им будет достаточно предоставить одно исходное изображение, а генератор самостоятельно обработает его с учетом заданных условий.

Так, нейросеть сумела превратить зимнюю дорогу в летнюю, а сухую — в мокрую от дождя.

Наушники-переводчики

Наверняка большинство из вас смотрели научно-фантастический роман Дугласа Адамса «Автостопом по галактике». Помните, как для мгновенного перевода неизвестной речи герои вставляли себе в уши так называемую вавилонскую рыбку?

В 2018 году Google выпустила похожий гаджет — наушники Pixel Buds, которые почти синхронно переводят 40 языков. Пока устройство стабильно работает только в паре со смартфонами Pixel. Чтобы поговорить с носителем другого языка, пользователь должен надеть наушники, а свой телефон держать поближе к собеседнику.

Наушники работают на базе программы Google Translate, которая за последние два года значительно поумнела. По данным Google, новая версия  переводчика под названием Machine Translation Neural допускает на 55-85% меньше ошибок, чем предыдущая.

Экологически чистый природный газ

Компания Net Power построила в США экспериментальную газовую электростанцию, которая, благодаря новой технологии переработки топлива, не будет выбрасывать CO2 в атмосферу. Для сжигания газа используется турбина, диаметром в 10 раз меньше, чем на обычных станциях. Она помещается в комнату площадью 5,6 квадратных метров, тогда как площадь всей электростанции не превышает размеры футбольного поля.

Большая часть диоксида углерода, выделяющегося из природного газа под воздействием высокого давления и температуры, направляется на поддержание работы турбины, а другая — сжимается до плотного состояния. Ее можно закапывать в землю, либо продавать другим компаниям — например, для производства цемента, пластмассы и других материалов из углерода.

Экспериментальная электростанция будет подключена к сети уже в этом году. Она будет производить 50 мегаватт энергии, чего хватит, чтобы обеспечить электричеством 40 тыс. домов. Прогнозируемая эффективность станции составит 80%. Для сравнения, обычные электростанции в США работают со средней эффективностью 60%.

Настоящая онлайн-приватность

В последние несколько лет в мире произошли несколько крупных скандалов, связанных с вмешательством в личную жизнь пользователей в интернете, однако уже вскоре неприкосновенность частной жизни может стать возможной благодаря новому криптографическому протоколу под названием «доказательство с нулевым разглашением» (zero-­knowledge proof).

Благодаря этому протоколу пользователи смогут, например, подтвердить свою платежеспособность, не раскрывая, сколько денег у них на счету. Протокол с нулевым разглашением уже используют американские банки JP Morgan Chase и ING.

Несмотря на то, что ученые работают над этой технологией уже лет 10, о ней стало известно только в прошлом году, когда появилась криптовалюта Zcash. Главное отличие Zcash от биткоина и других популярных криптовалют заключается в том, что она предоставляет пользователям максимальную анонимность: все транзакции проходят подтверждение в распределенном реестре, но отследить адреса их участников невозможно. Для этого используется метод криптографии zk-Snark, разработанный израильскими учеными совместно с MIT. 

Генетические предсказания судьбы

Благодаря ряду генетических исследований, проведенных учеными за последние годы, уже сейчас по анализу ДНК человека в теории можно определить его предрасположенность к большинству заболеваний. В настоящее время в Калифорнии врачи тестируют программу, которая по ДНК пациента сможет прогнозировать вероятность развития у него ишемической болезни сердца. Кроме того, в 2018 году компания Myriad Genetics запустила алгоритм, который может вычислить шанс заболевания раком груди у любой женщины европейского происхождения. Эти разработки основаны на полигенном анализе — изучении не одного, а тысяч генов пациента, что существенно повышает точность оценки. По прогнозам ученых, в течение трех следующих лет технологии генетического прогнозирования начнут внедряться в здравоохранение, что позволит подбирать схему вакцинаций и обследований индивидуально для каждого пациента.

Фармацевтические компании также смогут использовать генетические прогнозы при разработке и тестировании своих препаратов. Зная, к каким болезням уязвимо большинство населения, компании смогут производить наиболее востребованные лекарства и испытывать их действие на добровольцах, имеющих самые высокие шансы на заболевание.

Материальный квантовый скачок

В 2017 году исследователи начали изучение перспектив создания новых молекул при помощи квантового компьютера — вычислительного устройства, которое использует для передачи и обработки данных явления квантовой суперпозиции и квантовой запутанности, благодаря чему способно производить вычисления в 100 миллионов раз быстрее, чем обычный компьютер.

Исследователям из компании IBM уже удалось создать при помощи квантового компьютера простую трехатомную молекулу мощностью 7 кубитов. MIT предполагает, что в ближайшем будущем ученые смогут создавать более сложные и интересные молекулы, поскольку уже сейчас идет разработка квантовых компьютеров с большим количеством кубитов и более сложными алгоритмами.

В 2018 году компания Microsoft выпустила бесплатную бета-версию набора для разработчиков программного обеспечения, предназначенного для будущего квантового компьютера. В набор входит новый язык программирования Q# (Q Sharp), который был разработан компанией специально для квантовых вычислений, а также симулятор квантового компьютера мощностью 40 кубитов, который позволит разработчикам тестировать свои программы на обычном компьютере или же через облачную вычислительную платформу Azure.

В Microsoft уверяют, что все программы, созданные с помощью этого набора, в будущем смогут работать на настоящем квантовом компьютере, разработкой которого уже занимается компания.