Топ-10 новых тэхналогій, за якімі — будучыня: падрабязна пра кожную
Пачынаючы з 2001 года, Масачусецкі тэхналагічны інстытут — адна з самых прэстыжных тэхнічных навучальных установаў ЗША і свету — штогод публікуе сваю падборку найбольш перспектыўных новых тэхналогій. Сёння мы высветлім, чым адметныя тэхналогіі, вылучаныя ў 2018 годзе.
3D-друк з металу
3D-друк выкарыстоўваецца ўжо даволі даўно. І хаця час ад часу з’яўляюцца навіны пра адзінкавыя надрукаваныя жылыя дамы, аўтобусныя прыпынкі і асобныя канструкцыі, гэтая тэхналогія ўсё яшчэ застаецца збольшага забавай для навукоўцаў і хобі для дызайнераў.
Друкаванне аб'ектаў з іншых матэрыялаў, акрамя пластыку, пакуль адбываецца марудна і абыходзіцца вельмі дорага. Зрэшты, сама ідэя друкавання прадметаў, напрыклад, з металу — неймаверна перспектыўная. Метад 3D-друку дазваляе вырабляць лёгкія і трывалыя запчасткі, а таксама складаныя формы, якія немагчыма стварыць пры дапамозе традыцыйных метадаў апрацоўкі металу. Зрэшты, пазітыўныя зрухі ў гэтым накірунку ўсё ж існуюць.
У 2017 годзе навукоўцы з Нацыянальнае лабараторыі Лорэнса Лівермора (ЗША) заявілі, што распрацавалі метад 3D-друку, які дазваляе ствараць запчасткі з нержавеючае сталі, што атрымліваюцца ўдвая больш трывалымі за створаныя традыцыйны спосабам.
У тым жа годзе годзе кампанія Markforged — невялікі стартап з Бостана — прадставіла першы 3D-прынтар для металу коштам 100 000 даляраў.
Іншы бостанскі стартап, Desktop Metal, пачаў адгружаць першыя машыны для металічнага друкавання ў снежні 2017 года. Ён плануе таксама пачаць продаж машын больш буйнога памеру, якія будуць працаваць у 100 разоў хутчэй, чым старыя метады металічнага друку.
Сама тэхналогія аб’ёмнага друку развіваецца вялікімі тэмпамі. Нядаўна каманда інжынераў з Масачусецкага тэхналагічнага інстытута прадэманстравала ўласны 3D-прынтар, праца якога на запісу ўспрымаецца як перамотка відэа наперад, але гэта — сапраўдная хуткасць прылады.
General Electric, якая даўно выступае за 3D-друк у сваіх авіяцыйных прадуктах, працуе над тэставай версіяй новага прынтара, які досыць хутка працуе, каб ствараць вялікія металічныя запчасткі ў прамысловых маштабах. Кампанія плануе пачаць продаж гэтае прылады ўжо ў 2018 годзе.
Штучныя эмбрыёны
dailymail.co.uk.
Эмбрыёлагі з Кембрыджскага ўніверсітэта выгадавалі цалкам рэалістычныя на выгляд эмбрыёны мышы, выкарыстоўваючы толькі ствалавыя клеткі.
Ніякіх яйкаклетак. Ніякае спермы. Яны ўзялі клеткі ў іншых эмбрыёнаў, акуратна размясцілі іх у форме трохмернае сеткі і проста назіралі, як тыя пачалі ўтвараць добра вядомую форму мышынага эмбрыёну ўзростам у некалькі дзён.
«Мы ведаем, што ствалавыя клеткі валодаюць чароўнай сілай і велізарным патэнцыялам. Але мы не думалі, што яны змогуць так прыгожа, або нават ідэальна, самаарганізавацца», распавяла тады Магдалена Цэрніка-Гётц, якая кіравала эксперыментам.
Паводле яе словаў, сінтэтычныя эмбрыёны, імаверна, не змаглі б развіцца ўнутры мышэй. Тым не менш, гэта намёк на тое, што хутка мы можам убачыць сысуноў, народжаных без непасрэднага ўдзелу яйцаклеткі і сперматазоіда.
Зрэшты, такую мэту пані Магдалена не ставіць. Яна хоча вывучаць, як клеткі ранняга эмбрыёну пачынаюць выконваць адведзеныя ім ролі. Наступным крокам будзе стварэнне штучнага эмбрыёну з чалавечых ствалавых клетак. Гэтая работа праводзіцца ва ўніверсітэце Мічыгана і ўніверсітэце Ракфелера.
Сінтэтычныя чалавечыя эмбрыёны дазволілі б назіраць усе падзеі, што адбываюцца з плодам на ранняй стадыі яго развіцця.
Але штучныя эмбрыёны прымушаюць задацца і этычнымі пытаннямі. Што, калі яны стануць неадрознымі ад сапраўдных? Як доўга іх можна будзе вырошчваць у лабараторыі, перш чым яны пачнуць адчуваць боль? Нам трэба падумаць пра гэта перш, чым навуковая гонка зойдзе занадта далёка.
Горад новага тыпу
Ілюстрацыя: Martina Paukova.
Quayside, інавацыйны раён Таронта, ужо праектуецца. Ягоная мэта — стварыць іншы прынцып функцыянавання горада, выбудаваўшы яго вакол найноўшых лічбавых тэхналогій.
Sidewalk Labs, якая належыць Alphabet і знаходзіцца ў Нью-Ёрку, супрацоўнічае з канадскім урадам, працуючы над гэтым высокатэхналагічным праектам.
Згодна з планам, увесь транспарт будзе беспілотным, агульным і самастойным. Пад зямлёй будуць перасоўвацца робаты, выконваючы руцінную працу накшталт дастаўкі пошты і тавараў. Мясцовасць абсталююць сістэмай датчыкаў, якія будуць кантраляваць гарадскую інфраструктуру: лавы ў парках, смеццевыя кантэйнеры, узровень шуму і забруджанасці ў жылых памяшканнях.
Паветраны здымак мясцовасці ў Таронта, дзе ўжо ў 2019 годзе пачнеца будаўніцтва інавацыйнага раёна. Фота: Sidewalk Labs.
У Alphabet плануюць знайсці адказы на ключавыя пытанні горадабудаўніцтва ў новую эпоху і паказаць прыклад усяму свету. Прэм'ер-міністр Канады Джасцін Трудо лічыць, што будучы горад-раён стане цэнтрам інавацыйнага развіцця і супольнасцю дзясятка тысяч людзей, аб'яднаных працай, адпачынкам і ладам жыцця.
Штучны інтэлект для кожнага
Штучны інтэлект усё яшчэ з’яўляецца «цацкай» буйных тэхналагічных кампаній, у той час як для многіх іншых такія сістэмы занадта дарагія і складаныя для паўнавартаснага выкарыстання.
Рашэнне — інструменты машыннага навучання, пабудаваныя на воблачнай аснове, якія маюць зразумелы нават для непрафесіяналаў інтэрфейс і здольныя прывесці штучны інтэлект да больш шырокай аўдыторыі.
У пачатку 2018 года Google прадставіла сваю першую версію воблачнага сэрвісу, які дазваляе натрэніраваць ШІ, нават не маючы навыкаў праграмавання, — Cloud AutoML. Галоўная задача — справіцца з недахопам дасведчаных кадраў і адкрыць штучны інтэлект для больш шырокага кола кампаній.
Кошт сэрвіса не малы — наўрад ці ёсць сэнс выкарыстоўваць яго для асабістага сайта або хобі, а вось больш дробныя кампаніі (напрыклад, інтэрнэт-крамы) атрымаюць параўнальна недарагі доступ да штучнага інтэлекта.
Microsoft, у якой ёсць ўласная воблачная платформа Azure, аб'ядноўваецца з Amazon для стварэння Gluon — адкрытай бібліятэкі глыбокага навучання, якая дапаможа лёгка пабудаваць нейрасетку — найважнейшую тэхналогію ШІ, што імітуе працэс навучання чалавека.
Распрацоўкі многіх кампаній у гэтай галіне з’яўляюцца глыбока сакрэтнымі. І пакуль незразумела, якая з іх стане лідарам у гэтай сферы, але ясна адно: усе грошы будуць менавіта ў яе.
У цяперашні час штучны інтэлект выкарыстоўваецца, па большай частцы, у тэхналагічнай сферы. Але і іншыя віды бізнэсу і прамысловасці хочуць мець магчымасць яго выкарыстання. Большасць кампаній пакуль яшчэ не ведае, як выкарыстоўваць воблачны ШІ, таму Amazon і Google наладжваюць працу кансультацыйных сэрвісаў. І як толькі гэтая тэхналогія стане даступная і зразумелая ўсім, пачнецца рэвалюцыя.
Падрабязна пра магчымасці штучнага інтэлекту чытайце ў нашым артыкуле «Наступная рэвалюцыя ў інфарматыцы — нейронныя сеткі. Камп'ютар будзе не праграмавацца, а вучыцца».
Спаборніцтва нейрасетак
Карціна, намаляваная нейрасеткай.
Штучны інтэлект навучыўся вельмі добра ідэнтыфікаваць аб'екты: пакажыце яму мільён малюнкаў, і ён зможа з зайздроснай дакладнасцю знайсці на іх пешахода, які перасякае вуліцу. Але ў яго ўсё яшчэ кепска атрымліваецца ствараць выявы саміх пешаходаў.
Праблема палягае ў тым, што стварэнне чагосьці новага патрабуе ўяўлення. А гэта пакуль што застаецца прэрагатывай чалавека.
Ян Гудфелоў у 2014 годзе ў якасці рашэння гэтае праблемы прапанаваў падыход, вядомы як генератыўна-канкурэнтная сетка (англ. Generative adversarial network, скарочана GAN). Пры такім падыходзе бяруцца дзве нейрасеткі — спрошчаныя матэматычныя мадэлі чалавечага мозгу, якія ляжаць у аснове машыннага навучання, — і ставяцца адна супраць аднае ў лічбавым спаборніцтве. Абедзве нейрасеткі трэніруюцца на адным і тым жа наборы дадзеных — малюнках. Адна з іх стварае варыяцыі малюнкаў, выкарыстоўваючы тыя, якія ўжо бачыла (напрыклад, выява пешахода з трыма рукамі). Другая ж мае вызначыць, ці можа гэта быць праўдай (ці сустракаліся раней такія пешаходы).
З часам першая сетка навучыцца ствараць настолькі добрыя малюнкі, што другая не зможа адрозніць падробку ад арыгіналу. Такім чынам, нейрасетка вучыцца распазнаваць, а затым — ствараць рэалістычныя малюнкі пешаходаў.
Гэтая тэхналогія стала адным з самых перспектыўных дасягненняў у вобласці ШІ за апошняе дзесяцігоддзе.
GAN выкарыстоўваліся для стварэння рэалістычных на слых прамоваў і фотарэалістычных падробных малюнкаў, а таксама цалкам пераканаўчых падробленых малюнкаў, падобных на працы Ван Гога. GAN могуць перайначваць выявы па-рознаму: ператвараць летнюю дарогу ў заснежаную, а коней — у зебраў, і нават ствараць музыку.
Вынікі не заўсёды ідэальныя. Але паколькі малюнкі або гукі атрымліваюцца рэалістычнымі, некаторыя эксперты лічаць, што нейрасеткі пачынаюць разумець унутраную структуру свету. Магчыма, у іх зараджаецца ўяўленне…
Навушнікі з сінхронным перакладам
Google прапануе навушнікі Pixel Buds за 159 даляраў, якія, працуючы са смартфонамі Pixel і перакладчыкам ад Google, забяспечваюць практычна імгненны пераклад.
Адзін чалавек апранае навушнікі, а іншы трымае тэлефон. Той, хто надзеў навушнікі гаворыць на сваёй мове, і дадатак перакладае гэта і выдае гучны пераклад на тэлефоне. Чалавек, які трымае тэлефон, адказвае, і гэты адказ перакладаецца і прайграецца ў навушніках першага.
Аднак фонавы шум часта перашкаджае дадатку зразумець, што кажуць людзі, а таксама вызначаць, калі суразмоўцы пачынаюць казаць, а калі — перастаюць. Будучыня — за ўдасканаленнем гэтае тэхналогіі.
Прыродны газ без выкідаў
earth.com.
Тэхналогія, пра якую далей пойдзе гаворка, не вырашае праблем скарачэння запасаў карысных выкапняў, у прыватнасці, прыроднага газу. Але, пакуль мы ўсё яшчэ яго выкарыстоўваем, можна паспрабаваць зрабіць гэты працэс максімальна чыстым.
Эксперыментальная электрастанцыя недалёка ад Х'юстана, ў цэнтры нафтавай і нафтаперапрацоўчай прамысловасці ЗША, тэстуе тэхналогію Net Power, якая магла б зрабіць чыстую энергію з прыроднага газу рэальнасцю. Кампанія навучылася ўлоўліваць увесь дыяксід вугляроду (CO2), які вылучаецца ў гэтым працэсе, і пераўтвараць яго ў вадкасць, якую потым можна перапрацоўваць.
У будучыні кампанія плануе ўбачыць рост попыту на вуглякіслы газ у вытворчасці цэменту, пластмасаў і іншых матэрыялаў на аснове вугляроду.
Сапраўдная прыватнасць у інтэрнэце
Маецца на увазе тэхналогія забеспячэння сапраўднай недатыкальнасці асабістых дадзеных чалавека і ягонае дзейнасці ў інтэрнэце. Інструмент, які можа гэта здзейсніць, назваецца доказам з нулявым разгалошаннем інфармацыі (англ. Zero-knowledge proof). Гэтая тэхналогія дазваляе аднаму з бакоў пераканацца ў правільнасці (праўдзівасці) якога-небудзь сцвярджэння, не маючы пры гэтым ніякай іншай інфармацыі ад другога боку.
Напрыклад, можна даказаць, што вам ёсць 18 гадоў, не раскрываючы дату вашага нараджэння, або што на вашым банкаўскім рахунку маецца дастаткова грошай, не раскрываючы ўвесь баланс.
Гэта абмяжоўвае рызыку крадзяжу асабістых дадзеных, да якіх пакуль маюць доступ дзясяткі, сотні розных структур.
Большая частка практычнага прымянення доказаў з нулявым разгалошаннем інфармацыі была праведзена камандай Zcash, лічбавай валюты, якая з'явілася ў канцы 2016 года. Распрацоўшчыкі Zcash выкарыстоўвалі метад zk-SNARK, даючы карыстальнікам магчымасць здзяйсняць ананімныя транзакцыі.
У Bitcoin і большасці іншых публічных блокчэйнаў гэта было б немагчыма, бо транзакцыі бачныя ўсім.
Як бачым, тэхналогія ўжо існуе, і пры яе сусветным распаўсюджанні можна было б забяспечыць сапраўдную ананімнасць кожнага чалавека. Але ці рэальна гэта ў цяперашнім свеце?
Генетычныя прадказанні
Аднойчы ўсе нованароджаныя будуць атрымліваць картку з аналізам ДНК, дзе будзе распісана, якія шанцы яны маюць атрымаць інфаркт ці рак, падсесці на цыгарэты або стаць вундэркіндам.
Навука, што зрабіла гэта магчымым, з'явілася нечакана, дзякуючы сур’ёзным генетычным даследаванням, у якіх бралі ўдзел больш за мільён чалавек. Высветлілася, што самыя распаўсюджаныя захворванні і адхіленні, а таксама рысы асобы з'яўляюцца вынікам працы аднаго або некалькіх генаў, што апынуліся ў тым ці іншым месцы ў патрэбны час. Выкарыстоўваючы дадзеныя гэтых даследаванняў, навукоўцы ствараюць «палігенныя ацэнкі рызыкі».
Хаця новыя тэсты ДНК даюць толькі імавернасці, а не гарантаваныя дыягназы ў будучыні, яны могуць істотна дапамагчы медыкам. Напрыклад, жанчына з павышанай рызыкай раку грудзей будзе часцей рабіць мамаграмы і наведваць доктара.
Фармацэўтычныя кампаніі таксама могуць выкарыстоўваць ацэнкі рызыкі для стварэння прафілактычных прэпаратаў ад розных захворванняў: збіраючы валанцёраў, якія з вялікай імавернасцю павінны захварэць, яны змогуць дакладней вызначаць якасць працы лекаў.
Квантавыя камп'ютары
49-кубітны квантавы камп'ютар ад Google.
Перспектыва выкарыстання новых магутных квантавых камп’ютараў поўная нявызначанасцяў: яны змогуць рабіць вылічэнні, недасяжныя сіламі сучасных машын, але мы пакуль да канца не ўсвядомілі, што можна зрабіць з такой магутнасцю.
Адзін з кірункаў, дзе можна выкарыстоўваць квантавыя камп’ютары, — дакладнае праектаванне малекул.
Хімікі ўжо мараць пра стварэнне новых бялкоў для больш эфектыўных прэпаратаў, новых электралітаў для лепшых акумулятараў, а таксама злучэнняў, якія змогуць напрамую ператвараць сонечнае святло ў вадкае паліва.
Зараз такога няма, бо малекулы неймаверна цяжка мадэляваць і даследаваць на класічным камп’ютары. Паспрабуйце толькі імітаваць паводзіны электронаў у адносна простай малекуле — і вы сутыкнецеся з неймавернымі цяжкасцямі.
Але для квантавых камп’ютараў гэта цалкам па сілах, бо замест лічбавых бітаў, што прадстаўляюцца як нулі і адзінкі, яны выкарыстоўваюць «кубіты», якія самі па сабе з'яўляюцца квантавымі сістэмамі. Нядаўна навукоўцы з IBM выкарысталі квантавы камп’ютар з сямю кубітамі для мадэлявання невялікае малекулы з трох атамаў. Вельмі хутка стане магчымым дакладнае мадэляванне больш буйных і цікавых малекул, лічаць навукоўцы Масачусецкага тэхналагічнага інстытута.
