Los 10 mejores tecnologías emergentes de 2018, según la versión de MIT

Fecha:

2018-07-31 12:20:19

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Los 10 mejores tecnologías emergentes de 2018, según la versión de MIT Source:

Нейросети-retadores cambian. Artificial de embriones. Inteligencia artificial en la nube. ¿Qué otras tecnologías de MIT Technology Review llamó más importantes en el año 2018? La recopilación anual de tecnologías que pueden cambiar el mundo del futuro, que va desde el año 2001. La gente a menudo se preguntan, ¿qué es un "gran avance" en materia de tecnología? En esta pregunta la respuesta no siempre será evidente, ya que algunas tecnologías hasta que simplemente no se ha generalizado, y otros comercialmente нереализуемы. Sin embargo, todos ellos de una u otra manera influyen en nuestra vida.

Este año la nueva tecnología de inteligencia artificial llamado GAN da a las máquinas de la imaginación; artificiales embriones, a pesar de los temores de los escépticos, están revisando la creación de la vida y abre una gran ventana para la investigación de los primeros momentos de la vida de la persona; la planta piloto en el centro de la industria petroquímica de texas intenta crear absolutamente limpia de electricidad a partir de gas natural — probablemente, la principal fuente de energía del futuro. Vamos.

3D-impresión de metal

Aunque la impresión 3D-se utiliza ya desde hace mucho tiempo, ella permaneció en su mayor parte en el ámbito de la afición y de los diseñadores, productores aislados de prototipos. Y la impresión de un objeto de cualquier cosa, sin contar las de plástico, por ejemplo, de metal, — era caro y dolorosamente lento.

Sin Embargo, ahora se convierte en lo suficientemente barato y simple, para llegar a ser potencialmente práctico método de fabricación de las piezas. Si es aceptada ampliamente, se puede cambiar la forma en que producimos muchos de los productos de la producción en masa (con perdón de la tautología).

En el corto plazo a los productores no sería necesario mantener un gran inventario—, se podía imprimir un objeto, alguna pieza para el envejecimiento del coche, si alguien hizo falta.

En el largo plazo, las grandes fábricas que producen un pequeño surtido de piezas en grandes cantidades, podría reemplazar a las plantas de menos, pero ya con el surtido más adecuado a las cambiantes necesidades de los clientes.

El Método de la impresión 3D permite crear ligeros y resistentes piezas de recambio, así como reproducir las formas complejas, que sería imposible crear con la ayuda de los métodos tradicionales de procesamiento de metal. También se podría prestar una mayor atención a la microestructura de los metales. En el año 2017, los científicos del laboratorio Nacional lawrence livermore dijeron que desarrolló el método de la impresión 3D, que permite crear piezas de acero inoxidable, que es dos veces más fuerte que la de los tradicionales.

También en el año 2017, 3D-impresa empresa Markforged, una pequeña startup, situado cerca de la ciudad de boston, presentó el primer 3D de metal de la impresora por tan solo $ 100 000 dólares.

Otro de boston inicio de Desktop Metal comenzó a enviar las primeras máquinas para metal de creación de prototipos en diciembre de 2017. Se tiene previsto comenzar la venta de las máquinas más grandes, especialmente para los productores que van a trabajar a 100 veces más rápido que los métodos más antiguos de impresión metálica.

La Impresión de las partes metálicas también se hace más fácil. Desktop Metal ahora ofrece software que se crea el diseño, listo para 3D-impresión. Los usuarios especifican el programa de la especificación de un objeto que quieren imprimir, y produce un modelo adecuado para la impresión.

La General Electric, que ha sido partidaria de la impresión 3D-en sus aviación productos, trabajando en la versión de prueba de su nuevo металлопринтера, que es lo suficientemente rápido para crear grandes piezas de repuesto. La compañía tiene previsto iniciar la venta de este dispositivo ya en el año 2018.

Artificial de embriones

En la ruptura, que puede cambiar nuestra visión de la creación de la vida, эмбриологи de la Universidad de cambridge en el reino unido tuvieron realistas en el tipo de embriones de ratón, utilizando sólo las células madre. Ninguna de óvulos. Ninguna de esperma. Simplemente tomaron células de otros embriones.

Los Científicos cuidadosamente colocado las células en tres dimensiones bosque y завороженно visto como empezaron a presentarse y ensamblar bien различимую forma мышиного embrión de la edad en unos días.

"sabemos que las células madre tienen el poder mágico y con un gran potencial. Nosotros no pensamos que puedan tan bien o incluso ideal самоорганизоваться", contó el directivo de un equipo de científicos de la magdalena Церника-goetz.

Церника-goetz dice que su "sintéticos" embriones, probablemente, no habrían podido desarrollarse en los ratones. Sin embargo, esta alusión al hecho de que pronto podemos ver mamíferos, nacidos sin el óvulo en absoluto.

Sin Embargo, este objetivo Церника-goetz no pone. Ella quiere estudiar cómo las células temprana del embrión comienzan a tomar asignadas a su rol. El siguiente paso es la creación artificial de un embrión de un ser humano con células madre. Esta labor se lleva a cabo en la Universidad de michigan y la Universidad de rockefeller.

Sintéticos de los embriones humanos serían una bendición para los científicos, ya que permitiría observar todos los eventos en una etapa temprana del desarrollo del feto. Y ya que estos embriones proceden de células madre, fáciles de manejar, el laboratorio podría utilizar toda la gama de herramientas, tales como la edición de los genes, para el estudio de su crecimiento.

Artificial de embriones, sin embargo, obligan a plantearse las cuestiones éticas relacionadas con. Que, si se convierten en неотличимыми de los presentes? El tiempo que se puede cultivar en el laboratorio, antes de que comiencen a sentir el dolor? Tenemos que hacer estas preguntas antes de que el científico de la carrera iría demasiado lejos.

de la Ciudad con los sentimientos de

Los diferentesel esquema de ciudades inteligentes sufriendo retrasos, отменами, imposible planes o encarecimiento del costo de vida. Un nuevo proyecto en toronto bajo el nombre de Quayside debe cambiar esta ya establecido el esquema de las cosas, переосмыслив del medio ambiente urbano desde cero y después de haber construido a su alrededor las últimas tecnologías digitales.

Sidewalk Labs, que pertenece Alphabet y se encuentra en la ciudad de nueva york, trabaja en colaboración con el gobierno canadiense, trabajando sobre este proyecto de alta tecnología, diseñado para la industria del paseo marítimo de la ciudad de toronto.

Uno de los objetivos del proyecto — basar sus decisiones en el diseño de la política y de las tecnologías de la información obtenida con una extensa red de sensores que recopilan datos acerca de todo, desde la calidad del aire hasta el nivel del ruido y de las actividades de la gente.

De Acuerdo con el plan, todo el transporte debe ser común y el propio. Debajo de la tierra irn y venir de robots, realizando el trabajo de rutina como la entrega de correo. Sidewalk Labs dice que abrirá el acceso al software y a los sistemas que crea, para que otras compañías puedan crear servicios de encima de ellos, como las personas crean una aplicación para teléfonos móviles.

La Empresa tiene la intención de seguir prestando atención a la infraestructura pública, y por supuesto, esto plantea cuestiones de la privacidad y de los datos. Sin embargo, Sidewalk Labs cree que el trabajo conjunto con los gobiernos locales y libre de la comunidad permitirá deshacerse de estas experiencias.

"Estamos tratando de hacer de Quayside, no sólo de un proyecto ambicioso, pero también lo suficientemente humilde", dice Rit Аггарвала, gerente de planificación de los sistemas urbanos en el Sidewalk Labs. Es la humildad puede ayudar a Quayside evitar escollos que impedían la misma iniciativas inteligente de las ciudades.

ia para todos y cada uno

La inteligencia Artificial ha sido hasta ahora el juguete de las grandes empresas tecnológicas — Amazon, Baidu, Google, Microsoft y varias startups. Para muchas otras empresas del sistema de ia demasiado caros y complicados para la completa implementación.

La Solución? Herramientas de aprendizaje automático, construidos sobre la base de la nube que harán que la ia a un público más amplio. En este momento, Amazon domina en el ámbito de la nube de la ia con su AWS. Google compite con ella por medio de TensorFlow, biblioteca abierta de la ia, que se puede utilizar para crear otro DE aprendizaje de máquina. No hace mucho, Google ha anunciado Cloud AutoML, conjunto de antemano entrenados sistemas que facilitan el uso de la ia.

De Microsoft, el cual tiene su propia plataforma de nube Azure, se combina con Amazon para crear Gluon, biblioteca abierta de aprendizaje profundo. Gluon ayudará en la construcción de нейросетей — esencial de la tecnología de la ia, que grosero simula el proceso de aprendizaje en la cabeza humana — que será igual de fácil de hacer, y las aplicaciones para smartphone.

No está Claro cuál de estas empresas será el líder en el sector de los servicios en la nube, ofrecen el servicio de ia. Pero para el ganador son enormes oportunidades de negocio. Especialmente, si la revolución de ia докатится a diferentes partes de la economía mundial.

En la actualidad, la ia se utiliza en su mayor parte tecnológica, donde se mejora el rendimiento de los viejos y crea nuevos productos y servicios. Pero en otros tipos de negocios y de la industria quieren aprovechar el uso de la inteligencia artificial. Estos segmentos, como la medicina, la producción, la energía, la ceremonia se convierten, si implementen plenamente últimas tecnologías en el campo de la inteligencia artificial.

La Mayoría de las compañías todavía no saben cómo utilizar la nube de la ia. Por lo tanto, Amazon y Google han empezado la labor de asesoramiento de los servicios. Tan pronto como la ia esté disponible para todos, comienza la revolución.

Нейросети-retadores cambian

La inteligencia Artificial ha aprendido muy bien para identificar objetos: muéstrale un millón de imágenes, y puede con envidiable precisión encontrar en ellos un peatón cruce la calle. Pero ia mal se puede crear la imagen de los propios peatones. Si no se es capaz, él ткал sería tapices realistas, pero artificiales de imágenes con peatones en diferentes decoraciones. Autogestión vehículos podrían utilizar esta información para el aprendizaje, incluso sin entrar en el camino.

El Problema es que la creación de algo nuevo requiere de la imaginación. Y es que, de momento sigue siendo una prerrogativa de la persona.

Yan Гудфеллоу en 2014 sugirió que tal decisión. El enfoque conocido como generative adversarial network, o GAN, toma dos нейросети — simplificados modelos matemáticos del cerebro humano, que son la base de la moderna máquina de aprendizaje — y se pone a unos contra otros en digital el juego del gato y el ratón.

Ambas нейросети se entrenan en el mismo conjunto de datos. Una нейросеть — generador — crea variaciones de las imágenes que había visto — por ejemplo, la imagen de un peatón con la tercera mano. La segunda дискриминатор — debe determinar si examinado de ella un ejemplo similar al de la imagen que veía, o фейком, producido por el generador, es decir, ¿puede трехрукий ser la persona real?

Con el tiempo, el generador de aprender a crear tan buena imagen, que дискриминатор no es capaz de distinguir las copias del original. Por lo tanto, el generador puede aprender a reconocer y, a continuación, crear una imagen realista de los peatones.

La tecnología se ha convertido en uno de los más prometedores avances en el campo de la ia en la última década.

GAN utilizados para la creación de realistas en el rumor de los discursos y fotorrealista de falsas imágenes. Uno de los ejemplos de los científicos de NVIDIA pidieron GAN crear cientos de confianza de las personas se deshacen de las personas. Otro grupo pudohacer es bastante convincente falsas imágenes similares en los trabajos de van gogh. GAN pueden переиначивать imagen diferente de convertir el solar en el camino заснеженную, los caballos en las cebras.

Los Resultados no siempre son ideales. Pero debido a que las imágenes o los sonidos resultan realistas, algunos expertos creen que la нейросети comienzan a comprender la estructura interna del mundo. Es posible que nace de la imaginación.

Auriculares "el pez de babel"

En el culto de los clásicos de la ciencia ficción "guía del autoestopista galáctico" se puede meter en la oreja amarilla de babel a pescar y obtener una traducción instantánea. En el mundo real de Google es la solución: un par de auriculares Pixel Buds por 159 dólares. Ellos trabajan con los smartphones de Pixel y Google.El traductor, y ofrece prácticamente una traducción instantánea.

Un hombre se pone el auricular, y el otro tiene el teléfono. Надевший auricular dice en su lenguaje — por ejemplo, en inglés — y la aplicación traduce y reproduce el clarín de la traducción en el teléfono. El hombre que sostiene el teléfono, responde; esta respuesta se traduce y reproduce en los auriculares.

El traductor de Google ya puede mantener una conversación, y su aplicación para iOS y Android permiten a dos personas hablar: se definen automáticamente los idiomas utilizados y traducen. Sin embargo, el ruido de fondo dificulta la comprensión de la aplicación, lo que dice la gente, y también con el trabajo, la aplicación determina cuando la gente empieza a hablar, y cuando dejan de.

Pixel Buds resuelve estos problemas, ya que el propietario hace clic y mantiene el dedo sobre el derecho del auricular durante una llamada. La combinación de la interacción entre el teléfono y el altavoz le permite mantener el contacto visual, ya que no es necesario distraerse en el teléfono.

Pixel Buds se ven extraño y mal entran en los oídos. También es difícil de configurar a través del teléfono. Pero un problema de hardware es el menor de todos. Principal — el concepto. Y el pez no es necesario.

gas Natural con cero emisiones

Mundo es, probablemente, atrapado en el gas natural como una de las principales fuentes de energía en el futuro. Barata y accesible, la energía del gas natural, en la actualidad, proporciona hasta un 30% de la electricidad en los estados unidos y el 22% de la electricidad en el mundo. Y aunque está más limpio que el carbón, las emisiones de carbono de ella todavía importantes.

El Piloto de la central eléctrica cerca de la ciudad de houston en el centro del petróleo y la industria petrolera de estados unidos está probando una tecnología que podría hacer que la energía limpia del gas natural de la realidad. Empresa con 50-мегаваттным proyecto de Net Power considera que puede producir energía tan barato, de las estaciones de gas natural y, lo más importante, de captar todo el dióxido de carbono, que se libera en este proceso.

Si es así, el mundo va a producir безуглеродную energía a partir de combustibles fósiles a un buen precio. Como el gas de la estación se podría activar y desactivar en función de la demanda, evitando la necesidad de en el suministro de fuentes renovables de energía. Net Power combina varias empresas de energía, de las cuales 8 ríos de la Capital, Exelon Generation y CB&I. la Compañía ya ha comenzado primarias de la prueba y le proporcionará los resultados en los próximos meses.

La Estación coloca el dióxido de carbono liberado durante la combustión de gas natural a alta presión y temperatura, utilizando supercrítico CO2 como un "fluido" que impulsa el especial de la turbina. La mayor parte del dióxido de carbono puede reciclarse continuamente; el resto se capturarán fácil y sencilla.

La parte Fundamental de reducir el costo depende de las ventas de dióxido de carbono. En la actualidad, su principal uso consiste en la extracción de petróleo de los pozos de petróleo. Es el mercado es limitado y ciertamente no es el más ecológico. Pero Net Power está planeando en definitiva, ver el crecimiento de la demanda de dióxido de carbono en la fabricación de cemento, plásticos y otros materiales a base de carbono.

La Tecnología Net Power no resolverán todos los problemas con el gas natural, especialmente de parte de la producción. Pero mientras usamos gas natural, podemos intentar que sea lo más puro. De todas las tecnologías que se están desarrollando en el ámbito de la energía limpia, la tecnología Net Power es uno de los más importantes.

Ideal de integridad en vivo

El Presente de la inviolabilidad de los datos personales y de la vida en internet puede ser posible gracias a la nueva herramienta, que, por ejemplo, se puede demostrar que tiene 18 años de edad, sin revelar la fecha de su nacimiento, o que tu cuenta bancaria no hay suficiente dinero, sin revelar el saldo de su cuenta. Esto limita el riesgo de robo de datos.

Que es esta herramienta? El protocolo criptográfico denominado prueba de cero conocimiento (zero-knowledge proof). Aunque los investigadores durante mucho tiempo ido desarrollando, para él un gran interés se ha manifestado en el pasado año, gracias al crecimiento de la криптовалютного del mercado.

La Mayor parte de la aplicación práctica de la prueba de cero conocimiento se ha realizado el equipo de Zcash, la moneda digital, que apareció a finales de 2016. Los desarrolladores de Zcash usado el método zk-SNARK, dando a los usuarios la posibilidad de realizar anónimos de la transacción.

En Bitcoin y en la mayoría de los espacios públicos de блокчейнов esto sería imposible, dado que las transacciones de la vista de todos. A pesar de estas transacciones en teoría, son anónimos, se pueden combinar con otros datos para la identificación de usuarios. Vitalik Бутерин, el creador de Ethereum, la segunda por la popularidad de la блокчейн-red en мирt, describió zk-SNARK como "una tecnología revolucionaria".

Los Bancos podrían utilizar en los sistemas de pago, sin revelar datos personales de los clientes.El año pasado, JPMorgan Chase añadió zk-SNARK en su propio sistema de pago basado en блокчейна.

Y, sin embargo, a pesar de todas las ventajas, zk-SNARK complejo y lento de un algoritmo. Sin embargo, las alternativas de desarrollo activo y una vez sustituyendo a la existente opciones.

Genéticos predicción

Una Vez todos los bebés recién nacidos recibirán una tarjeta con el análisis de adn. En ella se especifican cuáles son las probabilidades de tener un ataque al corazón o cáncer, sentar a los cigarrillos o ser un niño prodigio.

La Ciencia, que ha hecho esto posible, apareció inesperadamente, debido a su potente participación en la investigación. En algunos de ellos participaron más de un millón de personas. Se ha aclarado que la mayoría de las enfermedades comunes y la desviación, así como rasgos de la personalidad como la inteligencia son el resultado del trabajo de uno o varios genes, atrapados en un sentido o en el lugar equivocado en el momento adecuado. Utilizando los datos de grandes estudios genéticos, los científicos crean "полигенные de evaluación de riesgos".

A Pesar de las nuevas pruebas de adn dan la probabilidad, y no diagnósticos, pueden ayudar mucho a los médicos. Por ejemplo, una mujer con un mayor riesgo de cáncer de mama va a ser más propensos a hacer mamografías y acudir a un médico.

Las compañías Farmacéuticas también pueden utilizar la evaluación de los riesgos para la creación de prevención de medicamentos para enfermedades como el alzheimer o el infarto. Recogiendo los voluntarios, que es probable que enferman, pueden medir mejor la calidad de trabajo de medicamentos.

Y todos los pronósticos de los ideales. Además, полигенные evaluación y provocan la duda, ya que proyectan rasgos, y no sólo la posibilidad de enfermedades. Por ejemplo, ahora con un 10% de probabilidad de predicen que el coeficiente de inteligencia de una persona. Pero como los padres y los educadores pueden usar esa información?

el salto Cuántico en materiales de

La Perspectiva de la aparición de potentes nuevas computadoras cuánticas está llena de incertidumbres. Ellos serán capaces de realizar cálculos que no se pueden lograr por las fuerzas de las máquinas modernas, pero nosotros todavía no nos damos cuenta de que se puede hacer con este tipo de potencia.

Uno de los posibles usos: precisa el diseño de moléculas.

Los Químicos que ya sueñan con la creación de nuevas proteínas para más fármacos eficaces, nuevos electrolitos para los mejores de la batería, conexiones, que pueden directamente convertir la luz solar en combustible líquido, y más eficientes paneles solares.

Tenemos El tal no existe, ya que las moléculas increíblemente difícil de simular en un ordenador clásico. Trate de imitar el comportamiento de los electrones en relativamente simple molécula — y se encontrará con dificultades, dan mucho más allá de las capacidades de las computadoras.

Pero para las computadoras cuánticas es considerado, ya que en lugar de los bits digitales, que representan unos y ceros, que utilizan el кубиты", que por sí mismos son cuánticos de los sistemas. Recientemente, los científicos de IBM han utilizado un ordenador cuántico con la familia кубитами para la simulación de una pequeña molécula de tres átomos. Muy pronto será posible modelización exacta de los más grandes e interesantes de las moléculas, así como de los mejores algoritmos cuánticos.

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