10 прорывных технологий 2018 года по версии MIT

3D-печать из металлов

Хотя трехмерная печать существует уже несколько десятилетий, долгое время она оставалась уделом экспериментаторов и дизайнеров, создающих одноразовые прототипы. Однако в последние годы ситуация меняется: всё больше компаний разрабатывают недорогие 3D-принтеры, ориентированные на изготовление крупных металлических деталей. Например, в 2017 году американский стартап Markforged выпустил свой первый принтер для 3D-печати из металла стоимостью менее $100 тыс. А компания Desktop Metal разработала программное обеспечение, которое самостоятельно проектирует модель детали и позволяет ускорить производство в 100 раз. В этом же году компания General Electric, которая давно тестирует трехмерную печать для авиапроизводства, показала прототип 3D-принтера, предназначенного для печати деталей диаметром до 1 метра. Компания планирует начать продажу принтера в 2018 году, параллельно разрабатывая принтер для создания более крупных деталей.

Искусственные эмбрионы

В этом году исследователи из Кембриджского университета впервые вырастили эмбрион из стволовых клеток — без использования яйцеклетки и сперматозоида. Эксперимент проводился на мышах, но теоретически его возможно повторить и на клетках человека.

Учёные использовали эмбриональные стволовые клетки и экстраэмбриональные трофобластные стволовые клетки мыши, из которых формируется плацента, а также внеклеточный матрикс — трёхмерный каркас, на котором клетки могут вне организма развиваться и образовывать ткани. Через 96 часов эксперимента клетки сформировали структуру с такими же характеристиками, как и эмбрион мыши через 96 часов после оплодотворения. «И эмбриональные, и экстраэмбриональные клетки взаимодействуют друг с другом и организовываются в структуру, которая выглядит и ведет себя как эмбрион. Он имеет анатомически правильные отделы, которые развиваются в нужном месте и в нужное время», — объясняет главная исследовательница проекта Магдалена Зерницка-Гетц.

После 96 часов развитие эмбриона замерло, так как он не имел источника кислорода и питательных веществ. В последующих экспериментах ученые собираются поместить на 3D-каркас также стволовые клетки желточного мешка, которые, по предварительным подсчётам, могут продлить развитие эмбриона до начала формирования органов.

«Чувствующий город»

В октябре дочерняя компания холдинга Alphabet под названием Sidewalk Labs заявила о планах построить в прибрежной прибрежной части Торонто высокотехнологичный квартал Quayside — «чувствующий город», который будет покрыт сетью датчиков для сбора подробных данных о функционировании города — от состава воздуха до уровня шума. На основе этих данных Sidewalk Labs собирается разрабатывать программное обеспечение для оптимизации работы города — например, для управления трафиком. Всё программное обеспечение, созданное для Quayside, компания обещает публиковать в открытом доступе, чтобы другие разработчики могли его использовать в своих проектах умных городов.

Sidewalk Labs

Согласно плану, все транспортные средства в нём будут автономными и доступными для совместного использования. Рутинную работу, такую как доставка почты, будут выполнять роботы. В Quayside также будут тестировать модульное строительство, которое, как ожидается, поможет справиться с жилищным кризисом в Канаде. Бюджет проекта — $1 млрд, начало строительства намечено на 2019 год.

Sidewalk Labs

Также в прошлом году Билл Гейтс инвестировал $80 млн в строительство «умного» города в Аризоне. Он утверждает, что этот город станет идеальной площадкой для развития новейших технологий, таких как беспилотные автомобили, «умные» перекрёстки, центры обработки данных и высокоскоростные коммуникационные сети.

«Искусственный интеллект для всех»

До недавнего времени разработки в сфере искусственного интеллекта были привилегией крупных технологических компаний, таких как Amazon, Baidu, Google и Microsoft. Однако развитие облачных технологий делает ИИ-разработки доступными даже для стартапов без серьёзного финансирования. Компания Microsoft, у которой есть собственная облачная платформа Azure, объединилась с Amazon, чтобы создать библиотеку глубокого обучения с открытым исходным кодом Gluon. Предполагается, что с мощностью Gluon создавать нейросети будет также легко, как стандартные приложения для смартфона. Компания Google также анонсировала запуск облачной системы для ИИ-разработок Cloud AutoML.

Как пишет MIT, появление доступных облачных платформ позволит активнее внедрять ИИ-технологии в медицины, энергетику и промышленность.

Состязательные нейронные сети

В 2017 году нейронные сети научились не только с высокой точностью распознавать изображения, но и создавать по их подобию новые — порой неотличимые от реальных фотографий.

Генеративные состязательные нейросети (GAN), используемые для этой цели, состоят из двух частей: генератора и дискриминатора. Они обучаются на одном наборе данных — в эксперименте компании Nvidia, например, на фотографиях голливудских звёзд. Затем генератор учится создавать новые изображения по их подобию, дискриминатор проверяет их на «реалистичность». «Основная идея состоит в том, чтобы постепенно увеличивать генератор и дискриминатор, начиная с изображений с низким разрешением, а затем, по мере обучения, добавлять новые слои, которые касаются деталей с более высоким разрешением», — объясняют представители Nvidia.

В этом же году компания применила свою разработку при создании учебного набора для систем управления беспилотного автомобиля. По словам разработчиков, используя состязательные нейросети и неконтролируемое обучение, они смогли развить у алгоритма искусственное «воображение» — способность представлять, как бы выглядел изображённый объект при других условия, например, при другой погоде. Это означает, что в будущем для обучения алгоритмов распознавания не нужно будет собирать и маркировать вручную большие базы данных: им будет достаточно предоставить одно исходное изображение, а генератор самостоятельно обработает его с учётом заданных условий.

Так нейросеть превратила зимнюю дорогу в летнюю, а сухую — в мокрую от дождя.

Слева заданные изображения, справа - сгенерированные. Nvidia

Наушники-переводчики

В научно-фантастическом романе Дугласа Адамса «Автостопом по галактике» для мгновенного перевода неизвестной речи герои вставляли себе в уши вавилонскую рыбку. В этом году Google выпустила похожий гаджет — наушники Pixel Buds стоимостью $159, которые c переводят почти синхронно и знают 40 языков. Пока они работают только в паре со смартфонами Pixel. Чтобы поговорить с носителем другого языка, пользователь должен надеть наушники, а свой телефон держать поближе собеседнику. Купить Pixel Buds можно в США, Великобритании, Австралии и Германии.

Работает устройство на базе программы Google Translate, которая значительно поумнела за последние два года. По данным Google, новая версия под названием Machine Translation Neural допускает на 55-85% меньше ошибок, чем предыдущая версия переводчика.

Экологически чистый природный газ

В США компания Net Power построила экспериментальную газовую электростанцию, которая благодаря новой технологии переработки топлива не будет выбрасывать CO2 в атмосферу. Для сжигания газа используется турбина в 10 раз меньшего размера, чем на обычных станциях. Она помещается в комнату площадью 5,6 квадратных метров, а площадь всей электростанции не превышает размеры футбольного поля.

Quartz/Akshat Rathi

Большая часть диоксида углерода, выделившегося из природного газа под воздействием высокого давления и температуры, направляется на поддержание работы турбины, а другая — сжимается до плотного состояния. Её можно закапывать в землю, либо продавать другим компаниям — например, для производства цемента, пластмассы и других материалов из углерода.

К сети экспериментальную электростанцию подключат уже в 2018 году. Она будет производить 50 мегаватт энергии — этого достаточно, чтобы обеспечить электричеством 40 тыс. домов. Предполагается, что эффективность станции составит 80%. Для сравнения, обычные электростанции в США в среднем работают с эффективностью 60%.

Настоящая онлайн-приватность

Истинная неприкосновенность частной жизни в интернете, наконец, может стать возможной благодаря новому криптографическому протоколу под названием доказательство с нулевым разглашением (zero-­knowledge proof). Благодаря этому протоколу пользователь сможет, например, подтвердить свою платежеспособность, не раскрывая, сколько денег у него на счету. Протокол с нулевым разглашением уже используют американские банки JP Morgan Chase и ING.

Хотя учёные работали над этой технологией уже лет 10, известна она стала только в прошлом году, когда появилась криптовалюта Zcash. В отличие от биткоина и других популярных криптовалют, Zcash предоставляет пользователям максимальную анонимность: все транзакции проходят подтверждение в распределённом реестре, но отследить адреса их участников невозможно. Для этого используется метод криптографии zk-Snark, разработанный израильскими учеными совместно с MIT. Все транзакции проходят подтверждение в сети, но отследить адреса участников операции невозможно.

Генетические предсказания судьбы

Благодаря ряду генетических исследований, которые учёные провели за последние годы, теоретически уже сейчас по анализу ДНК человека можно определить его предрасположенность к большинству заболеваний. Например, в Калифорнии врачи тестируют программу, которая по ДНК пациента сможет прогнозировать вероятность развития у него ишемической болезни сердца. Кроме того, в этом году компания Myriad Genetics запустила алгоритм, которая может вычислить шанс заболевания раком груди у любой женщины европейского происхождения. Эти разработки основаны на полигенном анализе — то есть изучении тысяч генов пациента, а не одного, что существенно повышает точность оценки. По прогнозам учёных, в течение трёх лет технологии генетического прогнозирования начнут внедряться в здравоохранение, чтобы позволит индивидуально для каждого пациента подбирать схему вакцинаций и обследований.

Фармацевтические компании также смогут использовать генетические прогнозы при разработке и тестировании своих препаратов. Зная, к каким болезням уязвимо большинство населения, они смогут производить наиболее востребованные лекарства и испытывать их действие на добровольцах с самыми высокими шансами заболевания.

Материальный квантовый скачок

В 2017 году исследователи начали изучать перспективы создания новых молекул с помощью квантового компьютера — вычислительного устройства, которое которое для передачи и обработки данных использует явления квантовой суперпозиции и квантовой запутанности, и благодаря этому может производить вычисления в 100 миллионов раз быстрее, чем обычный компьютер.

Учёным из IBM уже удалось создать простую трехатомную молекулу с помощью квантового компьютера мощностью 7 кубитов. MIT предполагает, что в ближайшем будущем ученые смогут создавать более сложные и интересные молекулы, поскольку уже сейчас идет разработка квантовых компьютеров с большим количеством кубитов и более сложными алгоритмами. Так, в этом году компания Microsoft выпустила бесплатную бета-версию набора для разработчиков программного обеспечения, предназначенного для будущего квантового компьютера. В набор входит новый язык программирования Q# (Q Sharp), разработанный компанией специально для квантовых вычислений, и симулятор квантового компьютера мощностью 40 кубитов, который позволит разработчикам тестировать свои программы на обычном компьютере или же через облачную вычислительную платформу Azure. Microsoft уверяет, что все программы, созданные с помощью этого набора, в будущем смогут работать на настоящем квантовом компьютере, разработку которого ведет компания.