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
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, 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
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,
3). Аддитивные производства (Additive Manufacturing)
Аддитивные производства сегодня представляют собой промышленную версию
В настоящее время нашли применение две технологии формирования
4). Робот Бакстер (Baxter: The
Промышленный робот Бакстер (Baxter) был создан в 2012 году компанией Rethink Robotics. 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
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
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
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 144×168 пикселей. Но на сегодняшний момент, к сожалению, часы Pebble не поддерживают русский язык, а рабочим языком является английский.
7). Ультраэффективная солнечная энергия (
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 № 2 среди 10 передовых инноваций в
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
С другой стороны послевоенная Европа начала унифицировать свои энергосети в
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
10). Глубокое обучение (Deep Learning)
Глубокое обучение (Deep Learning) является
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».