10 прорывных технологий 2018 года по версии MIT Technology Review

Металлическая 3D-печать

Обычная 3D-печать существует десятилетиями. Хотя в последнее время технология становится все популярнее любителей, изготавливать объекты из чего-либо кроме пластика — затруднительно. Теперь оборотов набирает печать из металла, пишут AIN.UA.

Эта технология способна, в короткой перспективе, избавить производителей от огромных складских запасов с деталями для замены: нужный компонент можно будет изготовить по требованию покупателя. В дальнейшем — и вовсе перевернуть традиционный производственный процесс, а также уменьшить размер фабрик и улучшить качество продукции.

Бостонская Markforged уже представила первый принтер для металлической 3D-печати за $100 000. General Electric тестирует металлический принтер, способный изготавливать детали для авиационного производства — продавать их начнут в 2018 году.

Искусственные эмбрионы

Британские ученые смогли вырастить мышиный эмбрион только из стволовых клеток — без традиционного оплодотворения яйцеклетки. И хотя они отметили, что у выращенного эмбриона не было шансов вырасти в настоящую мышь, эти эксперименты могут иметь большое будущее. Например, мы научимся выращивать млекопитающих «автономно».

Кроме того, в дальнейшем ученые планируют создать искусственный человеческий эмбрион. Правда, уже сейчас они готовятся встретиться с этическими вопросами: сколько, например, можно будет исследовать его в лаборатории до того, как он не начнет чувствовать боль?

Сенсорные города

Многочисленные попытки создания «умных» городов в итоге заканчивались срывом сроков, оказывались слишком дороги или неэффективны. Новый проект холдинга Alphabet, компания Sidewalk Labs, меняет подход к пониманию проблемы. В рамках программы партнерства с канадским правительством, она работает над улучшением района портовой набережной Торонто.

Суть в том, чтобы использовать для принятия решений максимальное количество данных, собранных сенсорами: от уровня загрязнения воздуха до шума или человеческой активности. Кроме того, в планах применение только автономных автомобилей, а также открытого ПО, на основе которого сторонние компании смогут построить собственные сервисы — как это сейчас работает с приложениями.

ИИ для каждого

Вопрос дороговизны и сложности использования ИИ теперь решают облачные сервисы. AWS от Amazon, библиотека TensorFlow от Google, сервис Azure от Microsoft — все они делают процесс внедрения нейросетей не сложнее разработки приложения. Кто выйдет из этой гонки победителем — пока непонятно. Но потенциал ИИ можно расширить далеко за пределы привычной технологической индустрии.

Соперничающие нейросети

ИИ поразительно хорошо справляется с обнаружением объектов, потому что натренирован миллионами примеров. Но умело придумывать их у него не получится — для этого потребуется воображение. Решение сформулировали еще в 2014 году — соперничество двух нейросетей. Одна выступает в роли генератора, вторая становится дискриминатором.

Обе натренированы на одной базе данных — генератору необходимо создавать картинки, а его сопернику — отличать их от настоящих. Со временем качество «фейковых» изображений становится таково, что они становятся неотличимы от реальных. Пока что первые тесты показывают не идеальные результаты. Тем не менее в будущем технология способна подстегнуть развитие автономных систем управления.

Наушники по принципу «вавилонской рыбки»

Вавилонская рыбка — вымышленное существо из книги Дугласа Адамса «Автостопом по Галактике». Герои использовали ее для перевода, засовывая в ухо. Теперь Google реализовала это в наушниках Pixel Buds, которые стоят $159. Устройство поддерживает режим диалога, при котором собеседники могут общаться на разных языках — нужно использовать смартфон в качестве передатчика, а результат машинного перевода будет слышен в наушниках. Очевидно, что это первый шаг к настоящему разрушению языкового барьера.

Газ без углеродного следа

На использование природного газа приходится 22% всей добытой в мире электроэнергии — и хотя этот источник топлива экологичнее угля, он все еще наносит вред окружающей среде. Компания Net Power готовится это изменить: с помощью давления они собираются «захватывать» большую часть углерода при горении.

Его можно использовать повторно или продавать. Пока что основный рынок приходится на нефтепроизводство, но в будущем Net Power надеется на заказы от производителей пластика. Это не решит экологических вопросов, связанных с добычей газа, зато поможет сделать топливо более «зеленым».

Идеальная онлайн-безопасность

Как, например, доказать в сети что вам больше 18 лет без предоставления самих данных? Ученые предлагают использовать так называемый метод нулевого доказательства. Первый пример его реализации — криптовалюта Zcash, запущенная в конце 2016 года.

Ее пользователи способны переводить средства абсолютно анонимно, в то время как владельцы биткоина или эфира не могут полагаться на полную приватность. Данные их переводов можно соотнести между собой, следить за переводом денег или даже выявить личность владельца кошелька. Пока что стоящий за Zcash инструмент zk-SNARK работает медленно, а также требует выдачи криптографического ключа, ставящего под угрозу безопасность всей системы. Но исследователи не прекращают разработки.

Предсказания по ДНК

Однажды при рождении детям будут выдавать карту с расшифровкой ДНК — там будут указаны шансы заболеть раком, стать курильщиком или оказаться умнее среднего. Но пока есть и другие направления для инноваций.

Расшифровка генома, а также установление взаимосвязей в работе отдельных генов помогут оптимизировать процесс сдачи анализов и улучшить качество здравоохранения. Фармацевтические компании, в свою очередь, получат стимул работать над «превентивными лекарствами» и поднимут результативность тестирований.

Пока что анализы генома дают сообщают лишь вероятность, но не точный диагноз, так что обращаться с ними нужно крайне осторожно.

Квантовые вычисления

С развитием индустрии квантовых компьютеров возникает очевидный вопрос: что нам делать с их производительностью? У химиков готов ответ: разрабатывать новые молекулы. Они давно уже мечтают о более эффективных протеинах для использования в лекарствах, более эффективном электролите для батарей, увеличении производительности солнечных батарей.

Пока что на пути этого стоит чудовищная сложность моделирования — попробуйте предсказать поведение электрона на обычном компьютере и окажетесь в тупике. Но для квантовых машин с их кубитами, представляющими одновременно 1 и 0, это посильная задача. Недавно исследователи из IBM смогли использовать семикубитный компьютер для моделирования простейшей молекулы из трех атомов. Дальше — больше.