Прошлый год был ознаменован новыми открытиями и технологиями, которые потенциально могут изменить мир уже в ближайшее десятилетие. MIT Technology Review назвал десять важнейших из них:
1. Метод 3D-печати из нержавеющей стали, который позволит быстро и недорого создавать детали в два раза прочнее традиционных.
2. Искусственные эмбрионы, выращенные из стволовых клеток, дадут возможность изучать жизнь человека на ранних этапах развития и, возможно, корректировать генетические патологии.
3. «Умный город», созданный на основе цифровых технологий, переосмысляющий городскую среду и человеческую деятельность в ней.
4. Искусственный интеллект, доступный не только крупным технологическим корпорациям, но и большинству компаний в других сферах.
5. Нейросети нового поколения, потенциально владеющие воображением и умеющие создавать звуки и изображения, неотличимые от настоящих.
6. Наушники с приложением, позволяющие общаться на другом языке напрямую с носителем, и которые потенциально сделают невостребованной профессию переводчика.
7. Технология добычи и обработки природного газа, с нулевыми выбросами в окружающую среду и доступная по цене.
8. Технология блокчейн с новым инструментом для анонимных транзакций, позволяющая не раскрывать личные данные пользователя онлайн.
9. Метод генетического прогноза по ДНК, когда можно будет уже с рождения ребенка знать его потенциальный уровень интеллекта, черты характера и риски заболеть.
10. Квантовые компьютеры, с помощью которых можно будет создавать модели молекул и скорость операций которых будет намного превышать возможности современной техники.
MIT Technology Review — культовое издание Массачусетского технологического института. Рассказывает о трендах в области технологий и технологического бизнеса, публикует регулярные рейтинги революционных технологий.
Подробнее:
3D-печать металлом
Традиционное производство деталей из металлов и пластиков очень расточительно — в авиапромышленности, например, до 90% материалов уходит в отходы. Выход продукции, в некоторых отраслях, составляет не более 30% от использованного материала. 3D-печать металлами потребляет меньше энергии и сокращает количество отходов до минимума. Кроме того, готовое 3D-печатное изделие может быть до 60% легче, по сравнению с фрезерованной или литой деталью. Одна лишь авиационная промышленность сэкономит миллиарды долларов на топливе — за счет снижения веса конструкций. А ведь прочность и легкость нужны и в других отраслях. Да и экономичность тоже.
Технология 3D-печати используется давно, в основном в области дизайна, для производства единичных прототипов. Для большинства серийных производств этот метод пока что дорог и нерационален – низкая скорость не позволяет производить большие серии. При решении этих проблем, 3D-печать превратится в удобный и дешевый способ производства промышленных деталей и товаров массового потребления.
Примеры отраслей, где уже используется 3D-печать металлами:
Медицина: импланты и стоматологические коронки, мосты, протезы, которые можно быстрее и дешевле изготовить на 3D-принтере и адаптировать к индивидуальным потребностям каждого пациента.
Ювелирное дело: многие крупные производители постепенно переходят от 3D-печати форм и восковок к непосредственной 3D-печати металлом, а печать из титана позволяет ювелирам создавать изделия ранее невозможного дизайна.
Аэрокосмическая промышленность: отрасль становится все более и более зависима от 3D-печатных металлических изделий. Компания Ge-AvioAero в Италии — первая в мире полностью 3D-печатная фабрика, которая выпускает компоненты для реактивных двигателей LEAP.
Автопром: BMW, Audi, FCA серьезно рассматривают применение технологии в серийном производстве, а не только в прототипировании, где они используют 3D-печать уже многие годы.
В 2017 году исследователи Национальной лаборатории Lawrence Livermore Министерства энергетики США сообщили о разработке метода 3D-печати из нержавеющей стали, позволяющем создавать запчасти в два раза прочнее обычных.
В том же году компания Markforged, небольшой бостонский стартап, специализирующийся на 3D–печати, представила первый 3D-металлический принтер за 100 000 долларов.
Еще один стартап Desktop Metal запустил продажу первых машин для создания металлических прототипов в декабре 2017 года. В планах компании – продажа производствам машин, которые работают в 100 раз быстрее, чем прежние способы металлической печати. Desktop Metal также предлагает софт для обработки спецификаций объекта и создания 3D-конструкций, готовых к распечатке.
Искусственные эмбрионы из стволовых клеток
Ученые-эмбриологи из Кембриджского университета, Великобритания, впервые из стволовых клеток вырастили эмбрионы мыши. Без яйцеклеток и сперматозоидов, только используя клетки других эмбрионов.
В эксперименте использовали два типа стволовых клеток: эмбриональные и плацентарные. Их смешали и поместили на трехмерный каркас эмбриона мыши, используя скаффолд-технологию.
Скаффолд-технология [англ. scaffold — леса, подмостки, греч. techne — искусство, мастерство и logos — учение] — культивирование клеток на трехмерных подложках-носителях естественного или искусственного происхождения, чтобы сформировать будущий клеточный орган или его фрагмент для трансплантата.
После этого заготовку на четыре дня поместили в емкость с питательным раствором, который воссоздавал условия внутри утробы. За это время клетки сформировали структуру, схожую с настоящим эмбрионом мыши возрастом в несколько дней.
«Стволовые клетки имеют огромный потенциал. Мы не представляли, что они смогут так красиво развиться в анатомически правильные отделы эмбриона», говорит руководитель группы Magdalena Zernicka-Goetz.
Магдалена Зерницка-Гетц — польско-британский биолог в области развития. Она является профессором развития млекопитающих и биологии стволовых клеток на факультете физиологии, развития и нейробиологии и членом колледжа Сидни Сассекс в Кембриджском университете.
- Zernicka-Goetz считает, что эти «синтетические» эмбрионы вряд ли разовьются в мышей. Тем не менее, это возможность увидеть млекопитающих, рожденных без участия яйцеклетки.
Но цель исследования не в этом. M. Zernicka-Goetz планирует изучение процесса распределения ролей в клетках раннего эмбриона. Следующим шагом может быть создание искусственного эмбриона из человеческих стволовых клеток. Это позволило бы наблюдать процесс изменений на раннем этапе развития плода. И лаборатории могли бы применять инструменты, например, для редактирования определенных генов, изучая эмбрионы по мере их роста.
Но создание искусственных эмбрионов неизбежно приводит к ряду этических вопросов. Что будет, когда искусственные эмбрионы станут неотличимы от настоящих? Как долго можно будет выращивать эмбрионы в лаборатории, прежде чем они начнут чувствовать боль? Ответы на эти вопросы должны быть найдены раньше, чем гонка научных открытий зайдет слишком далеко.
Умный город
Новый проект смарт-города «Quayside» в Торонто предлагает переосмыслить городскую среду практически с нуля, выстраивая ее на базе новейших цифровых технологий.
В целях проекта — предложить решения по дизайну, политике и технологиям, основываясь на информации с обширной сети датчиков, собирающих ряд данных – от показателей качества воздуха и до уровня шума и людской деятельности.
Проект предполагает, что городской транспорт будет общим и независимым. Рутинной работой, например, доставкой почты, станут заниматься подземные роботы. Sidewalk Labs обещает дать другим компаниям доступ к программному обеспечению и созданным системам, для создания сервисов поверх них.
Для создания проекта Sidewalk Labs планирует внимательно наблюдать за общественной инфраструктурой, что вызывает вопросы неприкосновенности частной жизни. Компания считает, что партнерство местного правительства и общества позволит решить этот вопрос.
Искусственный интеллект для всех и каждого
Искусственный интеллект (ИИ) все еще остается прерогативой больших технологических компаний — Google, Amazon, Microsoft, Baidu и нескольких стартапов. Для остальных системы искусственного интеллекта дороги и сложны, чтобы их можно было полноценно внедрить.
Решением могут стать инструменты машинного обучения на облачной основе, что сделает ИИ доступным для широкой аудитории.
Сейчас Amazon со своей AWS доминирует в сфере облачного ИИ. У Google есть TensorFlow, открытая библиотека ИИ, используемая для создания другого программного обеспечения в области машинного обучения. Google также анонсировала Cloud AutoML, набор заранее обученных систем, упрощающих применение ИИ.
Microsoft со своей облачной платформой Azure и Amazon создают открытую библиотеку глубокого обучения Gluon. Ее планируется использовать для строительства нейросетей — технологии ИИ, имитирующей процесс обучения в голове. Нейросети можно будет делать так же просто, как приложения для телефона.
Пока непонятно, какая из компаний будет лидировать в сфере облачных сервисов, работающих с ИИ. Но лидер получит огромные возможности в бизнесе, особенно если революция в сфере ИИ затронет все аспекты глобальной экономики.
Нейросети-дуэлянты
Искусственный интеллект (ИИ) умеет хорошо распознавать объекты: из миллиона изображений он с высокой точностью находит пешехода, переходящего улицу. Но создавать изображения пешеходов ИИ практически неспособен. Иначе искусственный интеллект рисовал бы множество реалистичных, но искусственных изображений пешеходов в разных декорациях. И это можно было бы применять в обучении автомобилей-беспилотников, еще до выезда их на трассу.
Чтобы создать что-то новое, нужно воображение, а это пока умеет делать только человеческий интеллект. В этом и заключается проблема ИИ.
В 2014 году было предложено следующее решение. Метод GAN (generative adversarial network), использует две нейросети друг против друга в цифровой игре.
Две нейросети работают с одним и тем же массивом данных. Нейросеть-генератор создает вариации уже виденных изображений, например, пешехода с тремя руками. Сеть-дискриминатор определяет, похоже ли изображение на снимок, ранее ею виденный, или же это фейк, то есть может ли человек с третьей рукой быть настоящим?
Со временем генератор должен научиться создавать изображения, которые дискриминатор не отличит от настоящих. То есть генератор учится распознавать, а потом и создавать реалистичные изображения пешеходов.
GAN применялись в создании речи, реалистичной на слух, и фотореалистичных изображений. Группа исследователей NVIDIA поручили GAN создать изображения несуществующих людей, с лицами, заслуживающими доверия. Еще одна группа ученых смогла сделать изображения, похожие на работы Ван Гога. GAN умеют переиначивать изображения, например, менять погоду на картинке, создавать из одних животных других, и т.д.
Результаты получаются не всегда идеальными. Но, так как изображения и звуки получаются вполне реалистичными, некоторые эксперты считают, что нейросети начинают понимать внутреннюю структуру мира. Возможно, что в них зарождается воображение.
Наушники «Вавилонская рыбка»
В культовой фантастической книге Дугласа Адамса «Автостопом по галактике» персонажи с разных планет засовывали в ухо так называемую вавилонскую рыбку, и мгновенно понимали друг друга.
В реальном мире Google предлагает наушники Pixel Buds, стоимостью 159 долларов. Наушники работают со смартфонами Pixel и Google.Translate, обеспечивая почти мгновенный перевод.
Вы надеваете наушники, а ваш собеседник держит телефон. Вы в наушниках говорите, например, на английском, и приложение переводит и озвучивает громкий перевод на телефоне. Ваш собеседник с телефоном отвечает; его ответ переводится и озвучивается у вас в наушниках.
В настоящее время Google Translate поддерживает разговор, приложения для iOS и Android помогают пользователям общаться: языки определяются автоматически и переводятся. Однако понимание собеседника затрудняет фоновый шум, кроме того, приложение с трудом определяет, когда люди начинают говорить, а когда замолкают.
Эти проблемы решаются Pixel Buds, так как владелец наушников держит палец на одном наушнике во время разговора. Взаимодействие динамиков и телефона позволяет поддерживать визуальный контакт, что позволяет не отвлекаться на телефон.
Pixel Buds пока неудобны, трудно настраиваемы и странно выглядят. Но аппаратная проблема наименьшая, главное — концепция. И рыбка не нужна.
Природный газ с нулевыми выбросами
Разработка технологии, способной сделать добычу и переработку природного топлива экологически чистой, совершит революцию в энергетике планеты.
Природный газ – один из главных источников энергии в мире. Дешевая и доступная энергия природного газа сегодня обеспечивает до 22% электричества в мире. При этом выбросы от сгорания природного газа существенные, хотя и меньше, чем от угля.
Недалеко от Хьюстона, США, находится экспериментальная электростанция, тестирующая технологию, которая потенциально может обеспечивать чистое, без выбросов, получение энергии из природного газа. Компания Net Power сообщает о возможности вырабатывать энергию не дороже, чем его вырабатывают обычные станции на природном газе, и при этом улавливать весь диоксид углерода, выделяемый в процессе.
Если технология будет рабочей, она позволит производить безуглеродную энергию по доступной стоимости. Подобные газовые станции могли бы включаться и выключаться по мере роста и падения спроса, без необходимости в поставке возобновляемых источников энергии.
Двуокись углерода высвобождается при сжигании природного газа. На станции двуокись углерода обрабатывается под высоким давлением и температурой, с использованием сверхкритического CO2 в качестве «рабочей жидкости», движущей специальную турбину. Большая часть высвобождаемой двуокиси углерода может перерабатываться непрерывно; оставшаяся захватывается легко и просто.
Главный аспект снижения цены зависит от продаж углекислого газа. Газ используется в основном при извлечении нефти из скважин. Это ограниченный и не самый экологически чистый рынок. Тем не менее, Net Power планирует в итоге увидеть растущий спрос на двуокись углерода в производстве цемента, пластмасс и других материалов.
Технологии Net Power всех проблем с природным газом не решат, особенно в плане его добычи. Но пока мир применяет природный газ, его возможно сделать максимально чистым.
Неприкосновенность личных данных он-лайн
Вопрос анонимности в интернете и сохранения личных данных в настоящее время стоит остро как никогда. Приватность в интернете может обеспечиваться инструментом zero-knowledge proof (доказательство нулевого знания). Это криптографический протокол, который разрабатывался он давно, но настоящий интерес вызвал когда начал расти рынок криптовалюты.
Инструмент применяли разработчики Zcash, цифровой валюты, появившейся в 2016 году. Команда Zcash использовали метод zk-SNARK, предоставив пользователям возможность совершать анонимные транзакции.
С Bitcoin и большинством других публичных блокчейнов транзакции видны всем и анонимно их провести можно только теоретически, так как их можно комбинировать с другими данными, чтобы идентифицировать пользователей.
Банки могли бы использовать zk-SNARK в платежных системах, не раскрывая клиентских данных. JPMorgan Chase в прошлом году включила zk-SNARK в свою платежную систему на базе блокчейна.
Тем не менее, при всех плюсах, zk-SNARK пока остается сложным и медленным алгоритмом. Но альтернативы активно разрабатываются и скоро придут на смену нынешним вариантам.
Генетические предсказания
Когда-нибудь дети еще при рождении станут получать карту с ДНК-анализом. В ней будет написано, есть ли у человека шансы получить инфаркт, заболеть раком в течение жизни, есть ли склонность к курению и возможность стать вундеркиндом. И такие методы уже создаются В генетических исследованиях по этой теме участвовало больше миллиона человек. Самые распространенные заболевания и отклонения, а также черты личности и интеллект – это результат работы одного или нескольких генов, сработавших или не сработавших в нужное время в нужном месте. Данные крупных генетических исследований позволяют ученым создавать «полигенные оценки риска».
Несмотря на то, что новые тесты ДНК дают вероятности, а не диагнозы, они в состоянии облегчить жизнь пациентам и врачам. Например, женщины с вероятностью заболеть раком молочной железы будут чаще приходить к врачу на осмотр и делать маммограммы.
Система оценки рисков, основанная на генетических исследованиях, может также применяться в фармацевтике – чтобы создавать превентивные препараты для лечения заболеваний по типу болезни Альцгеймера или инфаркта. Работая с волонтерами с высокой степенью риска заболеть, фармацевты смогут точнее определять качество лекарств.
Квантовый скачок в производстве компьютеров
Новые мощные квантовые компьютеры ожидаются давно, в перспективе эти машины смогут производить операции, недостижимые на современном этапе развития техники. Пока не до конца понятно, как использовать мощь квантовых компьютеров, но одно из направлений – это точное проектирование молекул.
Химики давно мечтают создавать новые белки для эффективных препаратов, новые электролиты для батарей, новые соединения, которые преобразуют солнечный свет в жидкое топливо в солнечных батареях.
Но молекулы очень сложно моделировать с помощью традиционного компьютера. Например, имитировать поведение электронов в простой молекуле пока невозможно из-за ряда трудностей, непреодолимых для современных компьютеров.
Но квантовые компьютеры это вполне могут делать, так как вместо цифровых битов в виде нулей и единиц в них применяются кубиты, которые сами по себе – квантовые системы. Исследователи из IBM использовали квантовый компьютер с семью кубитами, чтобы смоделировать небольшую молекулу из трех атомов. В ближайшем будущем станет возможно моделировать крупные молекулы с интересной структурой, а также квантовые алгоритмы.
Сложно сказать, что именно станет «прорывом» в технологиях, ответ не всегда очевиден, потому что некоторые открытия еще не получили широкого распространения, а другие коммерчески сложно реализуемы. Однако все они так или иначе окажут влияние на нашу жизнь.
Аналитическая группа редакции Qvant