1. 3D-друк з використанням металу
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 мають потужний потенціал, але не уявляли, що вони можуть самостійно організовуватися в такі структури.
Магдалена Зерніца-Гец, професор біології стовбурових клітин і молекулярної біологіїНаступним кроком, за словами Магдалени, буде створення штучного ембріона з людських стовбурових клітин. Над цим працюють науковці в Університеті Мічигану і Університеті Рокфеллера.
Штучні ембріони людини допоможуть вивчити саме поняття життя. Однак в 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. Розумне місто
Поняття «розумний місто» поки з області фантастики. Всі плани зі створення такої інфраструктури до сих пір 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, які працюють в 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 стурбованість 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 в черзі на участь в проекті Quayside.
Мені вже подзвонили з Сан-Франциско, Денвера, Лос-Анджелеса і Бостона з проханнями про впровадження системи.
Уілл Фляйсіг, генеральний директор Waterfront Toronto4. Штучний інтелект для всіх
Штучний інтелект (ШІ) був дорогою іграшкою для великих компаній на кшталт Amazon, Baidu, Google і Microsoft, а для інших виявився недоступним і незрозумілим інструментом. Однак гіганти індустрії планують розміщувати свої розробки в хмарних сервісах, щоб ними могли скористатися інші.
До сих пір в 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 ІІ більш простим у використанні.
Microsoft разом з Amazon створила Gluon - бібліотеку машинного навчання з відкритим вихідним кодом. Вона повинна допомогти в 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
Штучний інтелект чудово розбирається в предметах. Покажіть мільйон фотографій, і він з надзвичайною точністю визначить, де зображений пішохід, що переходить дорогу. Однак ІІ довгий час був позбавлений можливості творити самостійно. Будь у штучного інтелекту уяву, він міг би використовувати його для навчання. Наприклад, нейросеть в безпілотному автомобілі навчилася б розпізнавати людей на дорозі без необхідності виїжджати на вулицю.
Аспірант Монреальського університету Ян Гудфеллоу запропонував рішення цієї проблеми. Він описав метод, який отримав назву «генеративно-змагальна мережу», 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 не схожим на людину. Діскрімінатор буде бракувати ці зображення. Зрештою одна нейросеть 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
Це вигадана істота з серії книг Дугласа Адамса «Автостопом по галактиці». Свого роду органічний імплантат, за 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 Buds, які, крім виконання своїх основних завдань, можуть переводити іноземну мову в реальному часі за допомогою голосового помічника. 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 додаток Skype. Такими темпами людство винайде свою вавилонську рибку.
7. Екологічна енергетика
Природний газ - дешевий і доступне джерело енергії. За 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, а й знизити вартість виробництва електроенергії.
8. Анонімність в інтернеті
Доказ з нульовим розголошенням - протокол, який захистить особисті дані в Мережі. Він знайшов велику популярність завдяки криптовалюта Zcash, яку запустили в 2016 році. Розробники застосували метод під назвою zk-SNARK, щоб користувачі могли здійснювати анонімні транзакції.
У більшості публічних блокчейнов транзакції видно всім. У теорії вони анонімні, але, зіставивши дані з інших джерел, можна відстежити користувача. Віталік Бутерін, 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 карті, не розкриваючи банківських даних.
Проте належить ще багато роботи. zk-SNARK - складна і повільна технологія, яка потребує додаткового налаштування.
9. Генетичні прогнози
Виявляється, найпоширеніші хвороби, риси характеру і 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 поводитися з цією інформацією педагоги і батьки. Як зміниться виховання дітей, якщо батьки виявлять низький рівень інтелекту у дитини?
10. Квантові комп'ютери
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. Бракує потужності.
Спробуйте імітувати поведінку електронів навіть в простій молекулі, і ви зіткнетеся з великими складнощами. Однак скоро все зміниться. Нещодавно дослідники IBM змоделювали молекулу за допомогою 7-кубітного квантового комп'ютера. Згодом дослідники зможуть моделювати складніші молекули на машинах з великою кількістю кубітів.
