MIT Technology Review, издание Массачусетского технологического института, составило список 10 прогнозируемых прорывных технологий 2017 года, которые значительно влияют на нашу жизнь уже сейчас или повлияют через десятки лет.
1. Лечение паралича [1]
https://www.technologyreview.com/s/603492/10-breakthrough-technologies-2017-reversing-paralysis/
Технология станет широко доступной через 10-15 лет, но уже сейчас появились значительные успехи в восстановлении чувств и способностей с помощью имплантированной электроники. Помимо лечения паралича учёные надеются использовать так называемое нейтронное протезирование для лечения слепоты и, возможно, восстановления воспоминаний, потерянных из-за болезни Альцгеймера.
Имплантированная электроника для лечения паралича и других болезней
2. Автономные грузовики [2]
https://www.technologyreview.com/s/603493/10-breakthrough-technologies-2017-self-driving-trucks/
Несколько компаний занимаются исследованиями в области автономных грузовиков, поэтому мы сможем встретить их на дорогах в большом количестве уже через 5-10 лет. Автономные грузовики могут координировать свои действия в целях безопасности и экономии топлива. Исключение водителя-человека приведёт также к уменьшению времени доставки. При этом существуют пока ещё нерешённые проблемы этического плана (кого сбивать в случае аварии), но они постепенно будут решаться.
Беспилотный грузовик
3. Подтверждение личности с помощью распознавания лица [3]
https://www.technologyreview.com/s/603494/10-breakthrough-technologies-2017-paying-with-your-face/
Технология быстро развивается на территории Китая. Распознавание лиц существует уже несколько десятилетий, но только сейчас из-за использования глубинного обучения (deep learning) она стала достаточно надёжной для осуществления действий, где безопасность критически важна. Вместе с тем Китай применяет технологию в первую очередь в целях слежки за гражданами, прикрываясь тем, что это обеспечивает безопасность.
Программа для распознавания лиц
4. Квантовые компьютеры [4]
https://www.technologyreview.com/s/603495/10-breakthrough-technologies-2017-practical-quantum-computers/
Так как проблемой создания рабочего прототипа настоящего квантового компьютера занимается несколько IT-гигантов, достигших существенных успехов, MIT Technology Review прогнозирует его появление уже через 4-5 лет. Принципиальное отличие квантовых компьютеров от транзисторных - кубит, основная единица квантовой информации. Чтобы квантовый компьютер заработал - кубиты должны иметь свойства квантовой суперпозиции и запутывания, то есть, показывать одновременно состояния 0 и 1, а также влиять на остальные пары кубитов в тот же момент. Именно стабилизация кубитов в определённых условиях являлась до недавнего времени главной проблемой, которая почти решена в пределах, достаточных для работы квантового компьютера, обладающего огромной вычислительной мощностью.
Почти квантовый компьютер
5. 360-градусное селфи [5]
https://www.technologyreview.com/s/603496/10-breakthrough-technologies-2017-the-360-degree-selfie/
Несмотря на то, что сферические изображения получили своё развитие в качестве элемента развлекательной индустрии, они могут быть также полезными в других областях: оперативный мониторинг состояния какого-либо объекта/окружающего пространства, а также обеспечение VR-доступа к любой точки планеты людям, которые не смогут там побывать.
360-градусная камера
6. Тепловые солнечные батареи [6]
https://www.technologyreview.com/s/603497/10-breakthrough-technologies-2017-hot-solar-cells/
Стандартные солнечные батареи быстрыми темпами распространяются по миру, но они остаются неэффективными из-за фундаментальных ограничений поглощения энергии солнечного света - кремниевые солнечные элементы никогда не смогут превратить более 32% энергии солнечного света в электричество. Учёные из MIT создали устройство, принцип работы которого заключается в том, что солнечный свет вначале преобразуется в тепло, а затем, когда температура достигнет 1000 градусов, обратно в свет, что значительно удешевляет и повышает мощность. Приемлемой эффективности ожидается достичь через 10-15 лет.
Тепловая солнечная батарея
7. Генная терапия 2.0 [7]
https://www.technologyreview.com/s/603498/10-breakthrough-technologies-2017-gene-therapy-20/
Исследователи генной терапии преодолели многие из ранних проблем, используя вирусы, которые более эффективны при транспортировке нового генетического материала в клетки. Уже сейчас появились методики лечения редких генетических заболеваний. Исследователи также изучают способы применения генной терапии в клинических испытаниях примерно для 40-50 различных заболеваний, в том числе, болезни Альцгеймера, диабета, сердечной недостаточности и рака, а также последствий старения.
Проведение генной терапии
8. Клеточный атлас [8]
https://www.technologyreview.com/s/603499/10-breakthrough-technologies-2017-the-cell-atlas/
Первый всеобъемлющий клеточный атлас должен показать, из чего сделано человеческое тело, и предоставить учёным сложную новую биологическую модель, которая могла бы ускорить поиск лекарств. Для этого планируется применить сочетание трёх технологий - клеточной микрофлюидики, идентификации генов путём декодирования в машинах секвенирования, а также стандартных методов маркировки и окрашивания. Создание атласа ожидается через 5 лет.
Первые шаги в описании клеток (1839)
9. Ботнеты вещей [9]
https://www.technologyreview.com/s/603500/10-breakthrough-technologies-2017-botnets-of-things/
Ботнеты существуют с начала 2000-х годов, но с появлением различных цифровых устройств, соединённых с сетью, включая смартфоны, холодильники, одежду, ботнеты получили значительное увеличение вычислительной мощности. Затраты на борьбу с вредом, который они наносят, с каждым годом увеличиваются, в том числе за счёт выделения мощности устройств на защиту, что понижает эффективность. В будущем вычислительные мощности будут расти, и каждое устройство в "умном доме" может быть заражено.
Карикатурная иллюстрация ботнета
10. Reinforcement Learning [10]
https://www.technologyreview.com/s/603501/10-breakthrough-technologies-2017-reinforcement-learning/
Reinforcement Learning дословно можно перевести как "усиленное обучение", что не совсем отражает суть обучения компьютера определённым действиям. В прошлом году AlphaGo победил одного из лучших игроков в мире в игру го. Reinforcement Learning - это возможность понимания роботом предметов/явлений/позиций, которые он никогда раньше не видел, "осознать", что что-то ведёт к чему-то и сделать дальнейшее действие. Таким образом, технология позволяет распознавать закономерности в данных, будь то повороты в лабиринте, положение на доске го или поведение автомобилей, в том числе, автономных, на дороге. На данный момент главной проблемой развития технологии является недостаточная вычислительная мощность компьютеров, не позволяющая AI быстро и много практиковаться в симуляторах. Но, в связи со значительными успехами AlphaGo, эффективное применение технологии ожидается через 1-2 года.
Reinforcement Learning для автономного автомобиля