10 прорывных технологий 2021 г

Данным списком мы отмечаем 20 лет с тех пор, как мы начали составлять ежегодный список самых важных технологий года. Некоторые из них, например, вакцины с мРНК, уже меняют нашу жизнь, тогда как другие будут использоваться еще только через несколько лет. Ниже вы найдете краткое описание со ссылками на статьи, детально описывающих каждую технологию. Мы надеемся, что вы получите удовольствие и изучите наш список – мы верим, что этот список дает возможность заглянуть в наше коллективное будущее.

Вакцины с матричной РНК (MessengerRNA)

Нам очень повезло. Две самые эффективные вакцины против коронавируса основаны на матричной РНК, технологии, над которой работали последние 20 лет. Когда в прошлом январе началась пандемия по covid-19, ученые нескольких биотехнологических компаний быстро обратились к технологии матричной РНК, как к способу создания потенциальной вакцины; к концу декабря 2020, когда уже более 1,5 миллионов человек по всему миру умерло от covid-19, вакцина была одобрена в США, отмечая начало конца пандемии.

Новые вакцины против covid основаны на технологии, никогда ранее не использовавшейся в терапии, которая может изменить медицину, что приведет к созданию вакцин против различных инфекционных болезней, включая малярию. И если этот коронавирус продолжит мутировать, вакцины с мРНК могут быть быстро и просто модифицированы. Матричная РНК также очень имеет большие перспективы как основа для генных решений для серповидно-клеточной анемии и ВИЧ. Также в работе: использование матричной РНК в борьбе против рака. Антонио Регаладо рассказывает об истории и медицинских перспективах новой науки о матричной РНК.

GPT-3

Большие компьютерные модели на естественном языке, которые учатся писать и говорить, - большой шаг к искусственному интеллекту, который может лучше понимать и взаимодействовать с миром. GPT-3 на сегодняшний день является самым большим и самым грамотным. Обученный текстам из тысяч книг и интернета, GPT-3 может имитировать рукописный текст со сверхъестественным – а порой причудливым – реализмом, делая его самой впечатляющей языковой моделью, созданной на сегодня с использованием машинного обучения.

Но GPT-3 не понимает то, что он пишет, поэтому результаты иногда оказываются искаженными и бессмысленными. Для обучения требуется огромное количество вычислительной мощности, данных и денег, что создает большой углеродный след и ограничивает разработку аналогичных моделей лабораториями, обладающими этими огромными ресурсами. А так как он обучается на текстах из интернета, которые переполнены предрассудками и неверной информацией, он тоже зачастую создает такие же предвзятые тексты. Уилл Дуглас Хевен демонстрирует пример умного письма GPT-3 и объясняет почему некоторые неоднозначно относятся к его достижениям.

Алгоритмы TikTok рекомендаций

С момента своего запуска в Китае в 2016, TikTok стал одной из самых быстро растущих в мире социальных сетей. Его скачали миллиарды раз, и он привлек сотни миллионов пользователей. Почему? Потому что алгоритмы, лежащие в основе TikTok ленты “For You” (Для тебя), изменили способ того, как люди становятся известными онлайн.

В то время как другие платформы больше занимаются выделением контента, привлекающего массовую аудиторию, алгоритмы TikTok выводят из неизвестности нового автора так же, как и признанную звезду. И в особенности они готовы снабжать релевантным контентом нишевые сообщества пользователей, разделяющих общие интересы или идентичность.

Возможность нового автора быстро получить множество просмотров – и простота того, как пользователи могут находить так много видов контента – способствовали ошеломляющему росту данного приложения. Другие компании, занимающиеся социальными сетям, теперь всеми силами пытаются воспроизвести эти функции в собственных приложениях. Эбби Олхейзер рассказывает о девушке тиктокере, которая  был поражена своим успехом на этой платформе.

Аккумуляторы из металлического лития (Lithium-metalbattery)

Электромобили имеют неоднозначное маркетинговое предложение: они достаточно дорогие и вы можете проехать на них только несколько сотен миль и затем им нужна подзарядка – а это занимает намного больше времени, чем заправка бензином. Все эти сложности связаны с ограничениями литий-ионных аккумуляторов. Хорошо финансируемый стартап Кремниевой долины сообщает, что у него есть батарея, которая сделает электромобили значительно более привлекательными для массового потребителя.

Она называется батарея из металлического лития (lithium-metal battery), разработана компанией QuantumScape. Согласно первичным результатам тестирования этот аккумулятор может увеличить запас хода электромобиля на 80% и может быть быстро перезаряжен.  Стартап заключил сделку с концерном VW, который заявил, что планирует продавать электромобили с аккумулятором нового типа с 2025 года.

Данная батарея пока существует только в прототипе, который значительно меньше, чем необходимо для автомобиля. Но если QuantumScape и другие компании, работающие над батареями из металлического лития, преуспеют, это может сделать электромобили привлекательными для миллионов покупателей. Джеймс Темпл рассказывает, как работает батарея на металлическом литии и почему ученые так взволнованы последними результатами.

Доверительное управление данными (Data trusts)

Технологические компании плохо справлялись с хранением наших персональных данных. Наша информация просачивалась, взламывалась, продавалась и перепродавалась чаще, чем кто-либо из нас может посчитать. Может быть проблема не в нас, а в модели конфиденциальности, которой мы долгое время придерживались – такая модель, в которой мы, как частные лица, несем основную ответственность за управление и защиту нашей собственной конфиденциальности.

Data trusts (Доверительное управление данными) предлагает альтернативный подход, который уже начинают брать на вооружение некоторые правительства. Доверительное управление данными — это юридическое лицо, которое собирает персональные данные людей и управляет ими от их имени. Хотя структура и функции этих трестов (trusts) еще не до конца определены, и остается много вопросов, доверительное управление данными примечательно тем, что предлагает потенциальное решение давних проблем конфиденциальности и безопасности. Анук Рухаак рассказывает о серьезном потенциале этой модели и приводит примеры, иллюстрирующие ее многообещающие перспективы.

Зеленый водород (Green hydrogen)

Водород всегда был потенциальной заменой ископаемого топлива. Он сгорает чисто без выбросов углекислого газа; он энергоемкий, поэтому это хороший способ накапливать энергию из возобновляемых источников; можно сделать жидкое синтетическое топливо, которым можно заменить бензин или дизель. Но большая часть водорода на сегодняшний день производилась из природного газа - процесс грязный и энергозатратный.

Быстро снижающаяся стоимость солнечной и ветровой энергии привела к тому, что сегодня зеленый водород стал достаточно дешевым, чтобы стать практичным. Просто подключите воду к электричеству – и готово, у вас есть водород. Европа идет впереди, уже начав создавать необходимую инфраструктуру. Питер Фэйрли утверждает, что подобные проекты – это только первый шаг к созданию глобальной сети электролизных заводов, работающих на солнечной и ветровой энергии и производящих чистый водород.

Цифровое отслеживание контактов (Digitalcontacttracing)

Когда в мире начал распространяться коронавирус, сперва показалось, что цифровое отслеживание контактов может очень нам помочь. Приложения смартфонов могут использовать GPS или Bluetooth для создания журнала людей, которые в недавнем времени пересекались. Если один из них позднее оказался положительным по ковид, он может внести свой результат в приложение и это будет тревожным сигналом остальным, кто был с ним в контакте.

Но в действительности цифровое отслеживание контактов не оказало сколько-нибудь серьезного влияния на распространение вируса. Apple и Google быстро внедрили на многие смартфоны такие функции как уведомление о контакте (exposure notifications), а медицинские чиновники изо всех сил пытались убедить население их использовать. Уроки, которые мы вынесли из этой пандемии, могут не только помочь нам подготовиться к будущим пандемиям, но и повлиять на другие сферы здравоохранения. Линдсэй Мускато объясняет, почему цифровое отслеживание контактов не помогло замедлить covid-19 и предлагает пути улучшения на будущее.

Сверхточное позиционирование (Hyper-accurate positioning)

Все мы ежедневно используем GPS; он изменил нашу жизнь и многие наши бизнесы. Но на сегодня точность GPS составляет 5-10 метров, тогда как новые технологии сверхточного позиционирования обеспечивают точность до нескольких сантиметров или миллиметров. Это открывает новые возможности от предупреждений об оползнях до роботизированной доставки и беспилотных автомобилей, которые смогут безопасно передвигаться по улицам.

Китайская BeiDou (Big Dipper) глобальная навигационная система была завершена в июне 2020 и является частью того, что сделает все это возможным. Она обеспечивает точность позиционирования от 1,5 до 2 метров любому человеку в мире. Используя наземное увеличения, она может увеличить точность до миллиметров. В то же время GPS, существующий с 1990х годов, также усовершенствуется: в ноябре запущены четыре новых спутника для GPS III, еще несколько должны быть запущены на орбиту в 2023. Линг Ксин докладывает о том, как увеличение точности этих систем может быть полезным.

Удаленное всё

Пандемия заставила мир перейти на все удаленное. Особенно это оказалось важным в сфере здравоохранения и образования. В некоторых частях мира была проведена действительно хорошая работа по созданию удобных для людей удаленных услуг в этих двух сферах.

У обучающей онлайн компании Snapask более 3,5 миллиона пользователей в девяти азиатских странах, а Byju, образовательное приложение с базой в Индии, увеличило количество своих пользователей до почти 70 миллионов. Но, к сожалению, во многих странах студенты так до сих пор и не обрели свои онлайн классы.

Но в то же время в Уганде и некоторых других странах Африки усилия по развитию телемедицины сделали возможной медицинскую помощь для миллионов жителей во время пандемии. В тех частях мира, где наблюдается хроническая нехватка докторов, удаленное медицинское обслуживание спасло многие жизни. Сэнди Онг докладывает об успехах онлайн обучения в Азии и распространении телемедицины в Африке.

Многоквалифицированный ИИ (Multi-skilled AI )

Несмотря на гигантский прогресс в области искусственного интеллекта за последние годы, ИИ и роботы все еще во многом остаются туповатыми, особенно когда сталкиваются с новыми проблемами или навигацией в незнакомой среде. Им не хватает человеческой способности, присущей даже маленьким детям, познавать как устроен мир и использовать это знание в новых ситуациях.

Многообещающим подходом к улучшению возможностей ИИ является расширение его чувств; сегодня ИИ с компьютерным зрением или аудио распознаванием может воспринимать вещи через чувства, но не может «рассказать» о том, что он видит и слышит, используя алгоритмы естественного языка. Но что, если совместить эти способности в единой системе ИИ? Сможет ли такая система обрести человеческий интеллект? Будет ли робот, способный видеть, слышать, чувствовать и коммуницировать, более продуктивным помощником человеку? Карен Хао объясняет, как ИИ с разными чувствами будет лучше понимать мир вокруг него, обретая более гибкий интеллект.

Источник: technologyreview.com

 

 

Задать вопрос