10 прорывных технологий High-Tech 2013 года

i.jpg

Ученые Массачусетского технологического института (США) опубликовали очередной список 10 наиболее прорывных высоких технологий, которые в недалеком будущем в значительной степени преобразят повседневную жизнь большинства людей на нашей планете.

Такой список публикуется ежегодно уже на протяжении многих лет, начиная с 2001 года. И нынешний 2013 год не стал в этом ряду исключением. Текущий перечень наиболее важных High-Tech сфер включает следующие направления: глубокое обучение, временные социальные сети, пренатальная диагностика ДНК плода, аддитивные производства, робот Бакстер, имплантаты памяти, "умные" часы, эффективная солнечная энергия, большие данные с дешевых телефонов, суперсети, глубокое обучение. Вкратце опишем их техническое содержание и текущее статусное состояние на сегодняшний день.

1). Временные социальные сети (Temporary Social Media)

Понятно, что сообщения в Интернете, которые способны быстро самоуничтожаться, должны повысить безопасность взаимодействия в глобальной сети и позволить людям быть более открытыми и естественными при таком "виртуальном" общении друг с другом. Естественно, именно для этих целей будут создаваться специальные "временные" социальные сети, поскольку одним из самых важнейших аспектов неприкосновенности частной жизни является невозможность контролировать третьей стороной раскрываемую пользователями приватную информации о себе.

К сожалению, технологический уровень Интернета на сегодня таков, что существуют недостатки и погрешности хранения частных данных в "облаках", когда некто (часто анонимный хакер) может получить контроль над каждой нашей фотографией, чатом, или обновлением персонального статуса. Кроме того, пользователь не всегда желает того, чтобы его приватная информация была доступна навсегда. Поэтому обеспечение конфиденциальности и безопасности в Интернете является основной задачей социальных сетей нашего времени. Примером социальной сети нового типа можно назвать сеть Snapchat (http://www.snapchat.com/ ), которая предоставляет "временный" сервис, позволяющий друзьям обмениваться собственными фотографиями, которые через несколько секунд после их отправления самоуничтожаются.

2). Пренатальная диагностика ДНК плода (Prenatal DNA Sequencing)

Под пренатальной диагностикой понимают комплексную дородовую диагностику с целью обнаружения некоторых патологии плода еще на стадии его внутриутробного развития. Уже сегодня такая диагностика позволяет обнаружить более 98% плодов с синдромом Дауна, 99,9% с синдром Эдвардса и более 40 % нарушений развития сердца и др. Поэтому, в случае обнаружения у плода той или иной генетической болезни или предрасположенности к ней, родители с помощью врача-консультанта могут понять состояние современной медицины и взвесить свои собственные силы. В этом случае очень важно для будущих родителей ответить на основной для них вопрос: смогут ли они осуществить реабилитацию такого ребенка? Поэтому получив на руки результаты медицинского обследования, семья принимает решение о судьбе будущего ребенка и решает вопрос о продолжении вынашивания или же о прерывании беременности.

К дородовой диагностике относится также определение отцовства на ранних сроках беременности, в том числе и определение пола плода. А к наиболее распространенным сейчас в мире методам пренатальной диагностики относят: анализ родословной родителей, включая генетический анализ родителей, инвазивные (разрушающие - биопсия хориона, плацентоцентез, амниоцентез, кордоцентез и др.) и неинвазивные (неразрушающие - скрининг материнских сывороточных факторов, ультразвуковой скрининг плода, оболочек и плаценты, сортинг фетальных клеток, Тест Pink or Blue и др.) методы. Таким образом, следующей настоящей революцией в изучении генома человека станет расшифровка ДНК плода. При этом, благодаря этому важному открытию ученых, био-инженеров и врачей родители смогут узнать о генетических предрасположенностях к болезням своего ребенка еще до его рождения.

3). Аддитивные производства (Additive Manufacturing)

Аддитивные производства сегодня представляют собой промышленную версию 3D- печати, которая в настоящее время только-только начинает находить применение, и уже занимает такую нишу элементов, как медицинские имплантаты и пластиковые прототипы. Пусть в большинстве своем для небольшого круга компаний, поскольку технологически выверенное решение для массового производства критических материалов, предназначенных для замены, например, металлических сплавов, пока на нашей планете не очень распространено. Тем не менее, американская ТНК General Electric, которая сегодня является одним из крупнейших производителей высокотехнологичного оборудования в мире, "стоит на пороге" промышленного использования современной технологии 3D- печати по выпуску деталей для новых авиационных двигателей, например, топливной форсунки. При этом в качестве основного интеллектуального устройства производства планируется задействовать так называемый 3D-принтер - устройство, которое использует метод послойного создания физического объекта на основе программно-виртуальной 3D-модели.

В настоящее время нашли применение две технологии формирования 3D-слоев: лазерная и струйная. При первой технологии ультрафиолетовый лазер постепенно, пиксель за пикселем, засвечивает жидкий фото-полимер, который со временем затвердевает; либо лазер сплавляет порошок из металла или пластика послойно в контур будущей детали; либо формируемая деталь создается путем склеивания большого количества слоев рабочего материала, которые постепенно накладываются друг на друга. При струйном процессе - раздаточная головка выдавливает на охлаждаемую платформу-основу капли разогретого термопластика, которые быстро застывают, равномерно слипаясь друг с другом и формируя послойно контуры будущего объекта; либо пластик затвердевает под воздействием ультрафиолета; либо процесс склеивания (или спекания) порошкообразного материала осуществляется специальным жидким веществом, которое в строго дозированном виде поступает из струйной головки; и несколько других разновидностей. В целом, пока же считается, что до тех пор, пока аддитивные производства не станут доступны технологически и по цене для широкого круга простых потребителей и мелких предпринимателей, то до того времени технологию 3D-печати нельзя будет называть коммерческой успешной.

4). Робот Бакстер (Baxter: The Blue-Collar Robot)

Промышленный робот Бакстер (Baxter) был создан в 2012 году компанией Rethink Robotics (http://www.rethinkrobotics.com/). По существу он представляет собой совершенно новый тип роботизированных машин. Его создатели настойчиво убеждают потенциальных покупателей, что разработанный ими робот нового поколения не требует сложного программирования и дорогостоящей интеграции в промышленные и технологические процессы.

По их мнению, достаточно поставить робота рядом с производственной линией и он самостоятельно "сообразит", что ему нужно делать. Например, для обучения работа Бакстер распознаванию следует просто подержать необходимый для перемещения предмет перед его видеокамерами, расположенными в "голове", "грудной клетке" и на "концах обеих рук". А чтобы запрограммировать действие, необходимо просто взять Бакстера за "руку" и показать ему требуемые движения. Тем не менее, в настоящее время этот робот может выполнять хотя и различные, но все же несложные операции. Цена его составляет около 22 тысяч долларов.

5). Имплантаты памяти (Memory Implants)

Некоторые известные в мире нейро-биологи и био-инженеры, например Теодоре Бергер (Theodore Berger) из Университета Южной Калифорнии в Лос-Анджелесе (США), утверждают, что они смогли расшифровать код, посредством которого человеческий мозг формирует в своей коре долгосрочные воспоминания. Ведь известно, что уже на протяжении двух последних десятилетий группа ученых под его руководством работает над созданием искусственных кремниевых чипов, которые способны имитировать процессы обработки сигналов наподобие нейронов головного мозга.

Безусловно, Т. Бергеру и его партнерам по научным исследованиям еще только предстоит провести масштабные испытания разработанных ими нейронных "протезов" на человеке, поскольку лишь совсем недавно экспериментальные имплантаты были апробированы на некоторых видах животных. Но уже сейчас успешно проведенные эксперименты продемонстрировали всему миру, что разработанный группой ученых кремниевый чип, который был подключен к внешним электродам и к головному мозгу крысы и обезьяны, может обрабатывать информацию так же хорошо, как и естественные нейроны на физиологическом уровне. Поэтому ожидается, что в недалеком будущем благодаря таким искусственным имплантатам люди смогут сохранить воспоминания даже после перенесения различных глубоких травм или болезней головного мозга, например, вследствие болезни Альцгеймера, после перенесенного ими инсульта или повреждений черепа, или из-за физиологического нарушения функционирования нейронных сетей.

6). "Умные" часы (Smart Watches)

Первым в мире успешным разработчиком "умных" часов считается компания Pebble (http://getpebble.com/). Отметим, что главным отличием таких часов от обычных наручных является возможность их интерактивного взаимодействия с мобильными устройствами, такими как iPhone или Android-смартфон, которые подключены друг с другом через беспроводную сеть Bluetooth. Вот почему часы Pebble Watch могут показывать не только текущее время суток, но еще и отображать на своем циферблате различные уведомления с мобильного телефона, например, поступивший звонок, SMS-сообщение или непрочитанное электронное письмо, различные напоминания (будильник, день рождения, важная встреча и т.д.), или высвечивать короткие сообщения своих последователей из блога Twitter, а также предоставлять конечному пользователю доступ к собственному музыкальному архиву. Таким образом, синхронизируясь с мобильным устройством пользователя, часы Pebble Watch обеспечивают своему владельцу оперативный доступ к его персональной информации, в том числе, к социальным сетям, регистру звонков, архиву, музыке или календарю.

Кроме того, весной этого года компания Pebble запланировала выпуск Watchface SDK непосредственно для разработчиков, и этот миниатюрный SDK позволит им создавать собственные приложения для "умных" часов. В настоящее время по индивидуальным заказам изготовлено более 50 тыс. часов Pebble. Причем, как и годом ранее, так и по сегодняшний день все желающие могут самостоятельно оформить предварительный заказ на эти часы, оформив заявку на сайте Pebble за сумму около 150 долларов. Из других технический характеристик "умных часов" отметим, что одной зарядки этого гаджета весом всего около 40 грамм хватает почти на неделю автономной работы. Заметим также, что экран часов сделан по технологии ePaper (Memory LCD) и выполнен компанией Sharp. При этом его разрешение составляет 144x168 пикселей. Но на сегодняшний момент, к сожалению, часы Pebble не поддерживают русский язык, а рабочим языком является английский.

7). Ультраэффективная солнечная энергия (Ultra-Efficient Solar Power)

Удвоение эффективности работы солнечных батарей в скором времени должно полностью изменить экономику производства возобновляемой энергии Солнца. Уже в настоящее время существуют опытные разработки и научные исследования, которые помогут сделать это реальностью. Об этом говорит Гарри Атватер (Harry Atwater), профессор Калифорнийского технологического института материаловедения и прикладной физики. Он полагает, что его лаборатория может сделать доступным для широкого использования устройство, которое будет производить в два раза больше солнечной энергии, чем существующие в настоящее время солнечные панели.

Солнечные батареи, которые сегодня продаются на рынке, как правило, сделаны из однородного полупроводникового материала, обычно кремния. Поскольку этот материал поглощает только узкую полосу солнечного спектра, то большая часть энергии солнечного света теряется в виде тепла. При этом существующие сегодня солнечные панели, как правило, преобразуют менее 20% солнечной энергии в электрическую. Но устройство, над созданием которого работает группа Атватера, будет иметь КПД не менее 50%.

Исследователи разработали конструкцию, которая эффективно разбивает солнечные лучи, наподобие призмы, на составляющие (от шести до восьми компонент) по различным длинам волн, каждая из которых соответствует различному цвету. Затем каждый цвет диспергируется в отдельную ячейку полупроводникового материала, который может поглощать каждую компоненту по отдельности. Уже разработаны три различных модификации такого устройства. Пока не ясно, какая из них окажется наиболее эффективной. Но следующие испытания покажут, на каком варианте следует остановиться, чтобы приступить к промышленному освоению этой разработки. К слову, это технологическое направление было также наиболее прорывным и в прошлом году, согласно оценке МТИ.

8). Большие данные с дешевых телефонов (Big Data from Cheap Phones)

Большие данные (с англ. Big Data) в информационных и коммуникационных технологиях (ИКТ) подразумевают использование всего многообразия подходов, инструментов и методов обработки данных, которые могут быть структурированными и неструктурированными. Совокупно они представляют собой огромные по величине объемы цифровой информации.

Так, например, оперативный сбор и последующий анализ такой "огромной" по объему информации, поступающей с простых (или так называемых дешевых) сотовых телефонов от конечных пользователей по всему миру, может предоставить экспертам, аналитикам и исследователям достоверные подробности о передвижении людей, а также об их конкретном поведении, причем в реальном масштабе времени, а также в различных жизненных ситуациях, в том числе в самых критичных, неожиданных и кризисных. Кроме того, своевременная обработка таких "объемных" данных поможет ученым понять принципы, направление и скорость распространения некоторых опасных для жизни болезней, которые могут причинять огромный ущерб человечеству, с целью минимизации их последствий.

В качестве определяющих параметров для характеристики больших данных эксперты называют "три V": volume (как физический объем данных), velocity (скорость, как поступления, так и обработки данных) и variety (многообразие, как возможность одновременной обработки различных типов данных). Известно, что еще в 2011 году аналитики международной компании Gartner поставили большие данные как тренд No2 среди 10 передовых инноваций в информационно-технологической инфраструктуре. Да, два года назад большие данные уступили по своей значимости виртуализации (http://www.computerworld.com).

Однако, при этом эксперты Gartner однозначно оценили технологическое влияние больших данных как наиболее существенное по сравнению даже с энергосбережением и мониторингом. Кроме того, уже тогда по взвешенной оценке компании Gartner большие данные опередили социальные сети и ИТ, облачные вычисление или потребительские товары, включая планшетные компьютеры и ряд других важных высоких технологий. Поэтому совсем неспроста прогнозируется, что применение технологий обработки больших данных окажет одно из самых весомых влияний на дальнейшее развитие ИКТ в современном мире. При этом большие данные будут повсеместно внедряться. Но прежде всего, они найдут применение в структурах государственного управления и в промышленности, в сферах торговли и здравоохранения, а также в тех отраслях экономики, которым присуща необходимость постоянно отслеживать перемещения миграционных или трудовых ресурсов. Не говоря уже о проблемах при обеспечении государственной безопасности, например, при виртуальном отслеживании "гипотетических неправомерных намерений и угроз" со стороны международных террористических групп.

Поэтому покажется совсем не удивительным, что во многих передовых странах мира, начиная с этого года, большие данные появились в ряде вузовских программ, в основу которых положены наука о данных, которая изучает проблемы анализа, обработки и представления данных больших объемов в цифровой форме, а также вычислительная инженерия как академический предмет.

9). Суперсети (Supergrids)

Под понятием "суперсеть" (англ. Super grid) в большинстве случаев понимают огромную международную сеть передачи электроэнергии на трансконтинентальные расстояния, с помощью которой можно осуществлять обмен и бесперебойную торговлю большими объемами электричества между различными странами.

Известно, что термин "суперсеть" берет свое начало с 60-х годов прошлого столетия, когда он впервые стал использоваться для описания энергетической сети Великобритании. Но сама идея создания крупных энергетических сетей с использованием удаленных возобновляемых источников энергии зародилась в США, еще в 1930-х годах, когда американскому правительству было предложено построить разветвленную электросеть от дамб на тихоокеанском северо- западном побережье до потребителей в Южной Калифорнии. Правда в то время этот проект так и не был реализован. И лишь в 1961 году в США начал реализовываться схожий масштабный проект под названием Pacific DC Intertie с использованием новой шведской технологии HVDC (high-voltage direct current), когда американская корпорация General Electric в сотрудничестве со шведской компанией ASEA приступили к его реализации.

С другой стороны послевоенная Европа начала унифицировать свои энергосети в 1950-х годах. В настоящее время крупнейшей унифицированной европейской энергосетью является сеть UCTE (Union for the Co-ordination of Transmission of Electricity), которая включает в себя 29 операторов и объединяет в "кольцо" энергосистемы 24 стран Европы: Франции, Испании, Португалии, Германии, Австрии, Италии, Бельгии, Голландии, Дании, Швейцарии, Люксембурга, Словении, Хорватии, Польши, Чехии, Словакии, Венгрии, Греции, Боснии и Герцеговины, Македонии, Сербии и Черногории, Албании, Болгарии, Румынии. А Великобритания и Ирландия связаны между собой и с UCTE подводными кабельными линиями постоянного тока.

Отметим также, что до включения в состав UCTE энергосистемы Венгрии, Польши, Словакии и Чехии работали в составе сети CENTREL. Помимо этого следует упомянуть, что сейчас ведется работа по унификации и объединению европейской сети UCTE с соседней с ней Единой энергетической системой России и стран бывшего СССР (IPS/UPS). В том случае, если эта работа будет завершена, то такая крупномасштабная энергосеть охватит 13 временных зон, которые территориально расположены от Атлантического до Тихого океанов. Другими известным в мире энергетическими супер-образованими являются сети DESERTEC, Medgrid, Europagrid, North Sea Offshore Grid, Low&High Grids, ISLES, NORDEL, ATSOI, BALTSO, ETSO и UKTSOA.

10). Глубокое обучение (Deep Learning)

Глубокое обучение (Deep Learning) является суб-областью так называемого машинного обучения (Machine Learning). Это сложное для простого понимания (т.е. привычного для обычного обывателя) понятие основано на двух постулатах, когда подобное обучение: - производится на основе использования большого количества уровней представления информации, необходимых для моделирования комплексных отношений в самих данных; и также на использовании немаркированных данных (без участия "учителя") или на комбинации немаркированных данных совместно с маркированными данными (т.е. с частичным привлечением "учителя").

При обучении представления информации высокоуровневые признаки формируются за счет низкоуровневых. И такая сложная иерархия признаков, с использованием разных уровней, называется "глубокой архитектурой" (Deep Architecture). К слову, примером этой архитектуры являются нейронные сети, построение которых неизменно терпело крах у исследователей и ученых вплоть до 2006 года. Поэтому одной из самых ранних моделей "глубокого обучения", которая была успешно реализована на практике, стала сеть Deep Belief Network, с помощью который производилось обучение распределению высокоуровневых признаков изображений на основе использования разных слоев бинарных переменных, с включением в этот процесс также и вещественных переменных.

Со временем глубокие архитектуры произвели настоящую техническую революцию в области машинного обучения, значительно превзойдя другие модели. Особенно полезными они оказались при решении задач распознавания речи и изображений в областях аудио - и видео- записи и ряде других. Поэтому в настоящее время благодаря колоссальной мощности и высокой производительности вычислительных ресурсов средства вычислительной техники могут распознавать объекты и переводить речь в режиме реального времени. И теперь можно утверждать, что искусственный интеллект окончательно становится "умным".

Ex-Press.by