Ce qui suit est une liste complète:
1. Impression 3D en métal
L'impression 3D existe depuis des décennies, mais jusqu'à présent, l'impression 3D est encore principalement utilisée pour fabriquer des prototypes uniques, et si vous souhaitez utiliser d'autres matériaux que le plastique pour l'impression, ce n'est pas seulement coûteux. Très lent
Mais à l'heure actuelle, le coût de l'impression 3D est de plus en plus bas et est progressivement devenu un moyen de fabriquer des pièces réelles qui, si elles sont largement adoptées, vont changer la façon dont la production de masse est réalisée.
À court terme, les fabricants n'auront plus besoin de maintenir un large inventaire de produits tels que les pièces automobiles, imprimez directement en cas de besoin.
À long terme, les grandes usines qui produisent de petites pièces en petites quantités peuvent être remplacées par de plus petites, mieux adaptées aux besoins changeants de leurs clients.
L'impression 3D en métal peut produire un poids plus léger, des pièces plus résistantes, obtenir des formes complexes difficilement réalisables avec les méthodes traditionnelles, et permettre un contrôle plus précis de la microstructure métallique En 2017, une étude du Lawrence Lvmo National Laboratory Le personnel a annoncé avoir développé une méthode d'impression 3D produisant de l'acier inoxydable jusqu'à deux fois plus fort que les procédés traditionnels.
Toujours en 2017, Markforged, entreprise d'impression 3D basée à Boston, a dévoilé sa première imprimante métal 3D pour moins de 100 000 $.
Une autre start-up de Boston, Desktop Metal, a lancé un prototype de machine d'impression de métal en 2017. La société prévoit de vendre une grande machine pour la production de produits réels 100 fois plus vite que l'impression traditionnelle à base de métal.
L'impression de pièces métalliques est maintenant encore plus simple: le logiciel actuel de Desktop Metal est conçu pour créer des conceptions adaptées à l'impression 3D: les utilisateurs indiquent simplement au logiciel les objets qu'ils souhaitent imprimer et le logiciel génère un modèle informatique adapté à l'impression.
General Electric, qui utilise depuis longtemps la technologie d'impression 3D dans ses produits aéronautiques, teste de nouvelles imprimantes à base de métal pour une fraction du coût des pièces de grand format, et la société prévoit de vendre l'imprimante d'ici 2018.
Embryon artificiel
Les chercheurs ont soigneusement placé les cellules sur un échafaudage tridimensionnel et observé les cellules qui étaient en communication les unes avec les autres et disposées en forme d'embryon de souris de quelques jours.
Chef d'équipe 麦格德莱娜 Zell Nika - Goetz (Magdelena Zernicka-Goetz) a dit: « Nous savons que le fort potentiel des cellules souches est comme par magie, mais nous ne se rendent pas compte qu'ils peuvent être si parfaitement belle. Auto-organisation.
Zell Nika - Gates a déclaré la « synthèse » ne peut se développer dans l'embryon de souris Néanmoins, il montre encore que nous ne devons être en mesure de cultiver l'œuf des mammifères.
Ce n'est pas Zell Nika - Goetz but, elle veut étudier comment les premières cellules embryonnaires jouent un rôle particulier, dit-elle, l'étape suivante consiste à utiliser des cellules souches embryonnaires humaines à la croissance de l'Université artificielle Rockefeller et l'Université du Michigan sont également engagés dans cette ... Aspects de la recherche
Les embryons humains synthétiques à intelligence artificielle apporteront aux scientifiques l'évangile pour les aider à comprendre chaque partie du développement précoce du corps, et puisque ces embryons proviennent de cellules souches faciles à manipuler, il existe une variété d'outils disponibles dans le laboratoire, tels que des outils d'édition de gènes. Recherche dans leur croissance.
Cependant, les embryons artificiels posent un problème éthique: que se passe-t-il si ces embryons ne se distinguent pas des véritables embryons? Combien de temps peuvent-ils se développer en laboratoire avant qu'ils ne ressentent de la douleur? Selon les bioéthiciens, en science Avant le début de la course, nous devons d'abord régler ces problèmes.
3 perception de la ville
Le projet a été annoncé en Octobre 2017, la construction spécifique commencera à 2019. New York, Sidewalk Labs Alphabet travaille avec le gouvernement du Canada de collaborer à ce projet, qui est réalisé dans la zone industrielle côtière de Toronto.
L'un des objectifs du projet est d'utiliser une grande variété de réseaux de capteurs pour recueillir des données de qualité de l'air, les niveaux de bruit, les activités de la population, etc., puis guider la conception, la politique et les décisions technologiques.
Un tel plan exige que tous les véhicules pour atteindre la conduite automatique et entrez la plate-forme de Voyage partagé. Robot engagera dans les tâches banales, telles que la livraison du courrier. Sidewalk Labs dit qu'il ouvrirait l'accès aux logiciels et aux systèmes de l'entreprise, de sorte que d'autres entreprises peuvent sur cette base le développement des services, comme le développement d'applications tiers pour les téléphones intelligents les mêmes.
La société prévoit de suivre de près les infrastructures publiques, soulevant des inquiétudes sur la gestion des données et à la protection de la vie privée. Cependant, Sidewalk Labs dit, peut soulager ces préoccupations en travaillant avec les communautés et les gouvernements locaux.
Rit Aggarwala, responsable de la planification des systèmes urbains chez Sidewalk Labs, a déclaré: «Ce que nous avons fait pour Quayside, c'est que le projet n'était pas seulement ambitieux mais qu'il avait aussi une touche humaine. Quai Évitez de répéter les erreurs des précédents plans de villes intelligentes.
Waterfront Toronto, l'agence gouvernementale responsable du développement de Quayside, a déclaré que d'autres villes nord-américaines sont également en contact avec Sidewalk Labs dans l'espoir de devenir la prochaine ville partenaire, a déclaré Will Fleissig, PDG de San Francisco, Denver, Los Angeles. Et Boston a appelé pour obtenir l'introduction.
4. L'intelligence artificielle pour tout le monde
Alors, quelle est la solution? L'intelligence artificielle sont amenés à un plus large public basé sur l'outil d'apprentissage de la machine pour le cloud computing. Jusqu'à présent, le nuage Amazon AWS est un leader dans l'intelligence artificielle. Google est en vertu de la bibliothèque AI open-source tensorflow Amazon lancé défi récemment, Google a également annoncé le ce que le cloud AutoML. un système de pré-formation, l'intelligence artificielle rendent plus facile à utiliser.
Microsoft a également Azure, une plate-forme de cloud computing avec intelligence artificielle intégrée, et Microsoft s'est associé à Amazon pour fournir Gluon, une bibliothèque open-source d'apprentissage profond conçue principalement pour développer des réseaux neuronaux qui rendent les réseaux de neurones aussi faciles à développer.
On ne sait pas encore quelle entreprise deviendra un leader dans le domaine de l'IA basée sur le cloud, mais pour les gagnants, cela signifie d'énormes opportunités commerciales.
Si la révolution de l'IA imprègne tous les horizons de la vie, alors ces produits seront un élément essentiel.
À l'heure actuelle, l'intelligence artificielle est principalement utilisée dans l'industrie technologique, où l'intelligence artificielle crée l'efficacité et apporte de nouveaux produits et services, mais beaucoup d'autres entreprises et industries essayent également d'utiliser l'intelligence artificielle. L'industrie peut également déployer pleinement cette technologie, alors la productivité sera grandement améliorée, toute l'industrie sera révolutionnaire.
Cependant, la plupart des entreprises manquent encore de talent pour comprendre comment tirer parti de l'intelligence artificielle basée sur le cloud. Amazon et Google fournissent donc des services de conseil. Une fois que le cloud computing popularisera la technologie, la véritable révolution de l'IA démarrera. .
5. réseau neuronal antagoniste
Le problème est que l'imagination est nécessaire pour créer de nouvelles choses, et l'imagination n'est pas bonne à l'intelligence artificielle.
En 2014, Ian Goodfellow, étudiant au doctorat à l'Université de Montréal, a été le premier à proposer cette solution dans le cadre d'un débat académique intitulé «Le Réseau d'information géographique». Le web se confronte dans la version digitale de Cats and Gobbles.
Les deux réseaux utilisent le même ensemble de données pour former, dont l'un est appelé 'Builder' et la tâche consiste à utiliser l'image que vous voyez pour créer différentes versions de quelqu'un avec 3 mains, par exemple, tandis qu'une autre est appelée 'Discriminator' , La tâche consiste à identifier si l'image que vous voyez est une fausse image créée par le générateur.
Grâce à ce processus, le générateur sera très bon pour générer des images, résultant en le discriminateur ne peut pas déterminer ce qui est l'image réelle, ce qui est faux.En substance, le générateur est formé pour identifier et faire l'image apparemment réelle.
Au cours des 10 dernières années, le GAN est devenu l'un des domaines les plus prometteurs de l'intelligence artificielle, aidant les machines à générer des résultats accrocheurs.
Par exemple, les chercheurs de Nvidia ont fourni au GAN un grand nombre de photos de célébrités et ont ensuite créé des centaines d'avatars inexistants, tandis qu'une autre équipe de chercheurs a généré Un pseudo qui ressemble au travail de Van Gogh. De plus, le GAN peut réimaginer l'image de différentes manières, comme transformer la route ensoleillée en une route enneigée ou transformer le cheval en zèbre.
Le résultat n'est pas toujours parfait: GAN pourrait mettre deux guidons sur le vélo ou mettre les sourcils sur le mauvais visage, mais comme les images et les sons ont tendance à être très réels, les experts disent, En ce sens, le GAN a commencé à comprendre la structure sous-jacente du monde vu et entendu, ce qui signifie qu'en plus de l'imagination, l'intelligence artificielle peut acquérir une capacité plus indépendante de comprendre le monde que vous voyez.
6. Bouchons d'oreilles de poisson pakistanais
L'un porte un casque et l'autre tient un téléphone portable.Le porteur du bouchon d'oreille parle dans sa propre langue - la langue par défaut est l'anglais - l'application App traduit la phrase, se propage sur le téléphone et joue à voix haute. Les gens répondent, la réponse est traduite, diffusée au casque pour jouer.
Google a déjà traduit la fonction de conversation, son iOS et les applications Android permet à deux utilisateurs de chatter, le dialogue sera automatiquement reconnu et traduit. Cependant, le bruit de fond, il est difficile de comprendre App dialogue d'application des gens, les gens ne savent pas quand arrêter Parlez, quand commencer à traduire
Les bourgeons Pixel contournent ces problèmes en permettant aux utilisateurs de tenir jusqu'à l'oreille droite dans son discours séparerait le téléphone et la zone interactive casque, peut contrôler artificiellement le microphone, les appelants aident à maintenir un contact visuel, ne portez pas le téléphone prendra .
Buds pixels de mauvaise conception, largement critiquée. Ils ont l'air stupide, ne peut pas répondre à vos oreilles, il est difficile d'utiliser l'interconnexion téléphonique.
Cependant, le matériel encombrant n'est pas difficile à comprendre: Pixel Buds montre une grande promesse de compréhension en temps réel de la communication entre les langues, et il n'y a plus besoin de poisson.
7. Émissions zéro carbone du gaz naturel
Une centrale pilote met à l'essai une technologie qui fera du rêve de transformer le gaz naturel en énergie propre une réalité au centre industriel américain de raffinage du gaz naturel et du pétrole à l'extérieur de Houston: le projet de 50 mégawatts, appelé Net Power, Les organisateurs estiment qu'ils peuvent produire de l'électricité à moindre coût, au moins comparable à celle d'une centrale au gaz naturel standard, et que tout le dioxyde de carbone émis pendant l'opération peut être entièrement récupéré.
Si oui, cela signifie que le monde a trouvé un moyen d'extraire l'énergie sans carbone des combustibles fossiles à des prix raisonnables.Les centrales au gaz naturel peuvent augmenter ou réduire la production à la demande, éviter le coût élevé de l'énergie nucléaire, Pour éviter l'instabilité dans l'approvisionnement en énergie renouvelable.
projets de puissance nette »Les partenaires comprennent le développement des entreprises scientifiques et technologiques 8 Rivers Capital et Exelon Generation Company, et de construction d'énergie CB et société I. La société est actuellement en phase de construction de l'usine, a commencé des essais préliminaires, et a l'intention de publier dans les prochains mois au début Résultats de l'évaluation
Les émissions de dioxyde de carbone de l'installation à partir du gaz de combustion placées sous haute pression et température, il génère en utilisant du dioxyde de carbone supercritique en tant que turbine spéciale « fluide de travail » d'entraînement. La plupart du dioxyde de carbone peut être recyclé en continu, le reste peut être récupéré à peu de frais.
La vente de dioxyde de carbone est un élément clé de la réduction des coûts: aujourd'hui, le dioxyde de carbone est principalement utilisé pour extraire le pétrole des puits, un marché limité et pas particulièrement respectueux de l'environnement. La demande de ciment pour la fabrication et la fabrication de plastiques et d'autres matériaux à base de carbone augmente.
L'électricité nette ne résout pas tous les problèmes du gaz naturel, en particulier dans l'industrie minière, mais tant que nous utilisons du gaz naturel, il convient de l'utiliser aussi proprement que possible De toutes les technologies d'énergie propre en cours de développement, l'électricité nette C'est l'une des réductions les plus prometteuses des émissions de carbone.
Confidentialité en ligne parfaite
L'outil est un protocole cryptographique émergent appelé preuve de la connaissance zéro. Bien que les chercheurs étudient depuis des décennies à cet effet, l'intérêt n'a fait que gonfler au cours de la dernière année, en partie grâce à L'obsession publique de la crypto-monnaie, dont la plus grande partie est privée.
Une grande partie de la technologie pour la preuve zéro-connaissance a bénéficié de Zcash, une monnaie numérique introduite fin 2016. Les développeurs de Zcash ont utilisé une technologie de cryptage de pointe, appelée zk-SNARK, qui permet aux utilisateurs de trader anonymement.
Dans Bitcoin et la plupart des autres systèmes publics de blockchain, ceci n'est généralement pas possible, et dans ces systèmes, tout le monde peut voir le contenu de la transaction. Bien que les transactions soient théoriquement anonymes, elles peuvent être combinées avec d'autres données Ensemble, le suivi et même l'identification des utilisateurs, Vitalik Buterin, le créateur d'Ethereum, le deuxième plus grand réseau de blockchain dans le monde, a décrit zk-SNARKs comme un «changement absolu» Règles du jeu de la technologie ».
Pour les banques, cela pourrait être un moyen d'utiliser la blockchain dans les systèmes de paiement sans sacrifier la vie privée des clients L'année dernière, JPMorgan Chase a rejoint son système de paiement basé sur les blockchain. zk-SNARKs.
En dépit de son avenir prometteur, les zk-SNARK sont lourdement calculés et lents et nécessitent une «configuration sécurisée» pour créer des clés de chiffrement qui peuvent compromettre l'ensemble du système une fois que la clé tombe entre de mauvaises mains, Les chercheurs sont à la recherche d'une solution de rechange pour déployer des preuves sans connaissances plus efficacement et sans avoir besoin d'une clé.
9. Prédiction génétique
L'apparition soudaine de ces bulletins est due aux progrès spectaculaires de la recherche génétique, dont certains impliquent plus d'un million de personnes.
Il se trouve que la plupart des maladies et les caractéristiques comportementales les plus courantes comprennent l'intelligence et y compris, pas causée par un ou quelques gènes, mais plutôt le résultat de nombreux gènes synergie À partir des données acquises de la recherche génétique, les scientifiques créent une soi-disant Mécanisme de «score de risque génétique multiple».
Bien que les nouveaux tests d'ADN fournissent seulement des probabilités plutôt que des diagnostics, ils peuvent grandement bénéficier de la médecine, par exemple, si une femme à haut risque de cancer du sein augmente le nombre de mammographies et qu'une femme à faible risque réduit le nombre de mammographies. Ces tests peuvent trouver plus de cancer réel et réduire les fausses alarmes.
Les sociétés pharmaceutiques peuvent également appliquer ces évaluations aux essais cliniques de médicaments prophylactiques contre des maladies telles que la maladie d'Alzheimer ou les maladies cardiaques, etc. En sélectionnant des volontaires plus vulnérables, ils peuvent tester l'effet du médicament avec plus de précision.
Le problème est que ces prédictions sont loin d'être parfaites. Qui voudrait savoir si elles peuvent avoir la maladie d'Alzheimer? Que se passe-t-il si les personnes ayant un faible risque de cancer reportent le dépistage et développent ensuite un cancer?
Les scores multi-gènes sont également discutés car ils prédisent n'importe quel trait, et pas seulement la maladie, par exemple, ils testent maintenant les tests de QI avec une précision d'environ 10%. Cependant, comment les parents et les éducateurs utilisent-ils cette information?
Pour le généticien comportemental Eric Turk heimer, les données génétiques sont mitigées, rendant la nouvelle technologie «à la fois excitante et inquiétante».
Saut quantique de matériel
Les nouveaux ordinateurs Quantum ont un brillant avenir, mais ils présentent également un dilemme: ils sont beaucoup plus puissants que les machines d'aujourd'hui, assez puissants pour être inimaginables, mais nous n'avons pas compris comment les appliquer.
Une possibilité possible et tentante est de concevoir des molécules avec précision.
Les chimistes ont rêvé de nouvelles protéines pour des médicaments plus efficaces, de nouveaux électrolytes qui produisent de meilleures piles, des composés qui convertissent directement la lumière du soleil en carburants liquides et des cellules solaires plus efficaces.
Nous n'en avons pas, car il est difficile pour les molécules de modéliser sur des ordinateurs traditionnels, et même dans une molécule relativement simple essayant de simuler un mouvement électronique, la complexité computationnelle l'emporte de loin sur la puissance des ordinateurs d'aujourd'hui.
Mais pour l'ordinateur quantique, c'est un jeu d'enfant car il n'utilise pas les nombres qui représentent les nombres 1 et 0, mais les «qubits» du système quantique Récemment, les chercheurs d'IBM ont utilisé un ordinateur quantique avec 7 Un qubit imite une petite molécule composée de trois atomes.
Quand les scientifiques créent des machines qui ont plus de qubits, ils devraient pouvoir modéliser avec précision des molécules plus grandes et plus intéressantes, et tout aussi important, les algorithmes quantiques évolueront mieux.