Das Folgende ist eine vollständige Liste:
1. 3D-Metalldruck
3D-Druck gibt es schon seit Jahrzehnten, aber bisher wird der 3D-Druck immer noch hauptsächlich für die Herstellung von einmaligen Prototypen verwendet. Wenn Sie andere Materialien als Plastik, wie zum Beispiel Metall, für den Druck verwenden möchten, ist das nicht nur teuer, sondern auch schnell Sehr langsam
Aber im Moment sinken die Kosten für den 3D-Metalldruck immer weiter und sind allmählich zu einem Weg geworden, echte Teile herzustellen, die, wenn sie weit verbreitet sind, die Massenproduktion verändern werden.
Kurzfristig müssen die Hersteller nicht mehr einen großen Bestand an Produkten wie Autoteile führen und bei Bedarf direkt drucken.
Auf lange Sicht können große Fabriken, die Kleinteile in kleinen Mengen herstellen, durch kleinere ersetzt werden, die besser auf die sich ändernden Bedürfnisse ihrer Kunden abgestimmt sind.
Der 3D-Metalldruck kann leichtere, höherfeste Teile, komplexe Formen, die mit herkömmlichen Methoden schwer zu erreichen sind, und eine präzisere Kontrolle der Metallmikrostruktur ermöglichen.Im Jahr 2017 wurde eine Studie des Lawrence Lvmo National Laboratory durchgeführt Mitarbeiter haben angekündigt, dass sie ein 3D-Druckverfahren entwickelt haben, das Edelstahl bis zur doppelten Stärke herkömmlicher Verfahren produziert.
Ebenfalls im Jahr 2017 stellte das in Boston ansässige 3D-Druckunternehmen Markforged seinen ersten 3D-Metalldrucker für weniger als 100.000 US-Dollar vor.
Ein weiteres Start-up aus Boston, Desktop Metal, brachte 2017 eine Prototyp-Metalldruckmaschine auf den Markt. Das Unternehmen plant, eine große Maschine für die eigentliche Produktion 100 Mal schneller zu verkaufen als herkömmliche Metalldruckmaschinen.
Das Drucken von Metallteilen wird jetzt noch einfacher: Die aktuelle Software von Desktop Metal erstellt Designs, die für 3D-Druck geeignet sind: Benutzer sagen einfach der Software, welche Objekte sie drucken möchten und die Software generiert ein Computermodell, das zum Drucken geeignet ist.
General Electric, das seit langem 3D-Drucktechnologie in seinen Produkten für die Luft- und Raumfahrt einsetzt, testet neue metallbasierte Drucker zu einem Bruchteil der Kosten für großformatige Teile. Das Unternehmen plant, den Drucker bis 2018 zu verkaufen.
Künstlicher Embryo
Die Forscher platzierten die Zellen vorsichtig auf einem dreidimensionalen Gerüst und beobachteten die Zellen, die miteinander in Verbindung standen und in Form eines wenige Tage alten Mausembryos angeordnet waren.
Teamleiterin Magdelena Zernicka-Goetz sagte: "Wir wissen, dass das große Potenzial von Stammzellen sehr magisch ist, aber wir wissen nicht, dass sie so schön und perfekt sind Selbstorganisation.
Zernica-Gates sagte, der "synthetische" Embryo könnte sich nicht zu einer Maus entwickeln, aber er zeigt dennoch, dass wir Säugetiere ohne die Notwendigkeit von Eizellen anbauen können.
Dies ist nicht der Zell Nika - Goetz Ziel sie studieren will, wie die frühe embryonale Zellen eine besondere Rolle spielen, sagte sie, ist der nächste Schritt sind humane embryonale Stammzellen, um das Wachstum der künstlichen Rockefeller University und der University of Michigan zu verwenden, auch in dieser Eingriff ... Aspekte der Forschung.
AI Synthese von menschlichen Embryonen gibt Wissenschaftler das Evangelium bringen sie jeweils während der frühen Entwicklung des menschlichen Körpers verstehen zu helfen. Und weil diese embryonalen Stammzellen aus leicht, so das Labor kann eine Vielzahl von Werkzeugen, wie zum Beispiel Gen-Editing-Tools verwenden, Forschung in ihrem Wachstum.
Künstliche Embryonen stellen jedoch ein ethisches Problem dar. Was passiert, wenn solche Embryonen nicht von echten Embryonen unterschieden werden können? Wie lange können sie im Labor wachsen, bevor sie Schmerzen verspüren? Laut Bioethikern in der Wissenschaft Bevor das Rennen beginnt, müssen wir diese Probleme zuerst angehen.
3 Wahrnehmung der Stadt
Das Projekt wurde im Oktober 2017 angekündigt, die spezifische Konstruktion im Jahr 2019 in New York, Alphabet Anfang wird Gehweg Labs mit der kanadischen Regierung arbeitet an diesem Projekt zusammenarbeiten, die in dem Küstenindustriegebiet von Toronto durchgeführt.
Eines der Ziele des Projektes ist es, eine Vielzahl von Sensornetzen zu verwenden, um Daten für die Luftqualität, Lärmbelastung, Bevölkerungs Aktivitäten zu sammeln, usw., und dann führt die Design, Politik und Technologie-Entscheidungen.
Ein solcher Plan alle Fahrzeuge erfordert automatisches Fahren zu erreichen, und geben Sie den gemeinsamen Reise-Plattform. Roboter in triviale Aufgaben wie Postzustellung engagieren. Gehweg Labs sagte, es Zugriff auf die Software des Unternehmens und Systeme öffnen würde, so dass andere Unternehmen können auf dieser Basis Auf die Entwicklung von Dienstleistungen, ebenso wie die Entwicklung und Anwendung von Smartphones von Drittanbietern.
Das Unternehmen plant, eng öffentliche Infrastruktur zu überwachen, was Bedenken über die Datenverwaltung und den Schutz der Privatsphäre. Jedoch, Gehweg Labs sagte, diese Bedenken durch die Zusammenarbeit mit Gemeinden und Kommunen entlasten kann.
Rit Aggarwala, Leiter der städtischen Systemplanung bei Sidewalk Labs, sagte: "Was wir für Quayside getan haben, war, dass das Projekt nicht nur ehrgeizig war, sondern auch eine menschliche Note hat." Das könnte helfen Kai Vermeiden Sie es, die Fehler früherer Smart-City-Pläne zu wiederholen.
Waterfront Toronto, die Regierungsbehörde, die für die Entwicklung von Quayside verantwortlich ist, sagte, dass andere nordamerikanische Städte auch in Kontakt mit Sidewalk Labs sind, in der Hoffnung, die nächste Stadt zu werden, sagte Will Fleissig, CEO von San Francisco, Denver, Los Angeles Und Boston hat angerufen, um die Einführung zu bekommen.
4. Künstliche Intelligenz für alle
Was ist die Lösung? Cloud-basierte Machine-Learning-Tools bringen künstliche Intelligenz für ein breiteres Publikum, und bisher ist Amazon AWS führend in cloud-basierter künstlicher Intelligenz.Google setzt auf die Open-Source-Bibliothek künstlicher Intelligenz TensorFlow zu Amazon Herausforderungen Kürzlich kündigte Google auch Cloud AutoML an, eine Reihe von vortrainierten Systemen, die die Nutzung künstlicher Intelligenz erleichtern.
Microsoft hat auch Azure, eine Cloud-Computing-Plattform mit integrierter künstlicher Intelligenz, und Microsoft ist eine Partnerschaft mit Amazon eingegangen, um Gluon zu liefern, eine Open-Source-Bibliothek für tiefgreifendes Lernen, die in erster Linie für die Entwicklung neuronaler Netze entwickelt wurde, die neuronale Netze so einfach wie mobile Anwendungen entwickeln lassen.
Es ist noch nicht klar, welches Unternehmen eine führende Rolle in der Cloud-basierten KI übernehmen wird, aber für die Gewinner bedeutet das enorme Geschäftschancen.
Wenn die AI-Revolution alle Lebensbereiche durchdringt, werden diese Produkte ein wesentliches Element sein.
Gegenwärtig wird künstliche Intelligenz hauptsächlich in der Technologie-Industrie verwendet, wo künstliche Intelligenz Effizienz schafft und neue Produkte und Dienstleistungen bringt, aber viele andere Unternehmen und Industrien versuchen auch, künstliche Intelligenz zu nutzen. Bei der Pharmazie, Herstellung und Energie usw. Die Industrie kann diese Technologie auch vollständig einsetzen, dann wird die Produktivität stark verbessert, die ganze Industrie wird eine Revolution sein.
Die meisten Unternehmen verfügen jedoch noch nicht über genügend Talent, um Cloud-basierte künstliche Intelligenz zu nutzen. Daher bieten Amazon und Google auch Beratungsdienste an. Sobald das Cloud Computing die Technologie für alle zugänglich macht, wird die wahre KI-Revolution ihren Anfang nehmen .
5. antagonistisches neuronales Netzwerk
Das Problem ist, dass Vorstellungskraft benötigt wird, um neue Dinge zu erschaffen, und Vorstellungskraft ist nicht gut für künstliche Intelligenz.
Im Jahr 2014 hat Ian Goodfellow, ein Doktorand an der Universität von Montreal, diese Lösung erstmals in der akademischen Debatte einer Bar gefunden, die GAN genannt wird Das Web konfrontiert sich in der digitalen Version von Cats and Gobbles.
Beide Netzwerke verwenden den gleichen Datensatz zum Trainieren, einer davon heißt 'Builder' und die Aufgabe besteht darin, das angezeigte Bild zu verwenden, um verschiedene Versionen von jemandem mit 3 Händen zu erstellen, während ein anderer '' Diskriminator 'genannt wird. Die Aufgabe besteht darin, festzustellen, ob es sich bei dem angezeigten Bild um ein vom Generator erstelltes gefälschtes Bild handelt.
Durch diesen Prozess wird der Generator ein sehr gutes Bild erzeugen, führte zur Identifizierung nicht entscheiden kann, was wirkliches Bild ist, was falsch ist. Im Wesentlichen ist der Generator des Bild echt aussehen zu erkennen trainiert und macht.
In den letzten 10 Jahren GAN eine der vielversprechendsten Bereiche der künstlichen Intelligenz worden ist, maschinell erzeugte Hilfe verwirrt das menschliche Auge führen kann.
Zum Beispiel haben Nvidia-Forscher der GAN eine große Anzahl von Promi-Fotos zur Verfügung gestellt und anschließend Hunderte von nicht existierenden Avataren erstellt, während ein anderes Team von Forschern generierte Ein Pseudograph, der Van Goghs Werk ähnelt. Außerdem kann GAN das Bild auf verschiedene Arten neu gestalten, wie zum Beispiel die sonnige Straße in eine verschneite Straße zu verwandeln oder das Pferd in ein Zebra zu verwandeln.
Das Ergebnis ist nicht immer perfekt: GAN könnte zwei Lenker auf das Rad stellen oder die Augenbrauen auf das falsche Gesicht legen, aber da die resultierenden Bilder und Geräusche sehr real sind, sagen Experten, In dem Sinne hat GAN begonnen, die zugrundeliegende Struktur der gesehenen und gehörten Welt zu verstehen, was bedeutet, dass künstliche Intelligenz neben der Imagination eine unabhängigere Fähigkeit erlangen kann, die Welt, die Sie sehen, zu verstehen.
6. Pakistanische Fisch Ohrstöpsel
Der eine trägt ein Headset und der andere ein Handy, der Träger des Ohrstöpsels spricht in seiner Sprache - die Standardsprache ist Englisch - die App übersetzt den Satz, verbreitet sich über das Telefon und spielt es laut aus. Die Leute antworten, die Antwort ist übersetzt, verteilt auf die Kopfhörer zum Spielen.
Google bereits die Gesprächsfunktion übersetzt hat, seine iOS und Android Apps zwei Benutzer wird automatisch Dialog Chat ermöglicht. Allerdings erkannt und übersetzt werden, das Hintergrundrauschen macht es schwierig, Menschen App Anwendung Dialog zu verstehen, die Menschen nicht wissen, wann man aufhören Konversation, wenn Übersetzung zu starten.
Pixel Knospen umgehen diese Probleme, indem Benutzer das rechte Ohr in seiner Rede halten Sie würde das Telefon und das Headset interaktiven Bereich trennen, kann künstlich das Mikrofon steuern, helfen Anrufer Blickkontakt halten, nicht das Telefon bringen nehmen .
Pixel Knospen der schlechten Design, kritisiert. Sie sehen albern, können sich Ihre Ohren nicht passen, ist es schwierig, mit dem Telefon Verbindung zu verwenden.
Die mühselige Hardware ist jedoch nicht schwer zu verstehen: Pixel Buds verspricht ein Echtzeitverständnis der Kommunikation zwischen den Sprachen und es besteht kein Bedarf mehr an Fischen.
7. Null Kohlenstoffemissionen von Erdgas
Ein Pilotkraftwerk testet eine Technologie, die den Traum, Erdgas in saubere Energie zu verwandeln, am amerikanischen Erdgas- und Ölraffineriestandort außerhalb von Houston Wirklichkeit werden lässt: Das 50-Megawatt-Projekt namens Net Power, Die Organisatoren sind der Ansicht, dass sie Strom zu geringeren Kosten erzeugen können, zumindest vergleichbar mit einem Standard-Erdgaskraftwerk, und dass das gesamte Kohlendioxid, das während des Betriebs emittiert wird, vollständig zurückgewonnen werden kann.
Wenn das so ist, bedeutet das, dass die Welt einen Weg gefunden hat, kohlenstofffreie Energie aus fossilen Brennstoffen zu vernünftigen Preisen zu gewinnen. "Erdgaskraftwerke können die Produktion auf Nachfrage erhöhen oder reduzieren, die hohen Kapitalkosten der Kernkraft vermeiden, Um Instabilität bei der Versorgung mit erneuerbaren Energien zu vermeiden.
Partners ‚Nutzleistung‘ Projekte umfassen die Entwicklung von Wissenschaft und Technologie Unternehmen 8 Rivers Kapital und Exelon Generation Company und Energie Baukonzern CB & I Unternehmen. Das Unternehmen befindet sich derzeit in der Bauphase der Anlage, hat Voruntersuchungen begonnen und beabsichtigt, in den kommenden Monaten früh zu veröffentlichen Bewertungsergebnisse.
Die Anlage setzt das durch das brennende Erdgas emittierte Kohlendioxid unter hohen Druck und hohe Temperaturen und nutzt das überkritische Kohlendioxid, das sie als "Arbeitsfluid" erzeugt, um eine spezielle Turbine anzutreiben. Das meiste Kohlendioxid kann kontinuierlich recycelt werden und der Rest kann kostengünstig zurückgewonnen werden.
Ein wichtiger Teil der Kostenreduzierung ist der Verkauf von Kohlendioxid.Der Hauptnutzen von Kohlendioxid besteht heute darin, bei der Förderung von Öl aus Brunnen zu helfen, was ein begrenzter Markt und kein besonders umweltfreundlicher Markt ist Die Nachfrage nach Zement bei der Herstellung und Herstellung von Kunststoffen und anderen kohlenstoffbasierten Materialien wächst.
Die "Nettostromerzeugung" löst nicht alle Probleme des Erdgases, insbesondere im Bergbau, aber solange wir Erdgas verwenden, sollte es so sauber wie möglich eingesetzt werden. Von allen in der Entwicklung befindlichen Technologien für saubere Energie, "Nettostrom" Es ist eine der vielversprechendsten Reduktionen der Kohlenstoffemissionen.
Perfekte Online-Privatsphäre
Das Werkzeug ist ein aufstrebendes kryptographisches Protokoll, das Zero-Knowledge-Proof genannt wird. Obwohl Forscher seit Jahrzehnten zu diesem Zweck studieren, hat das Interesse im vergangenen Jahr nur zugenommen, nicht zuletzt dank Die öffentliche Obsession mit Kryptowährung, von denen die meisten in Privatbesitz sind.
Ein großer Teil der Technologie für Zero-Knowledge-Proofs hat von Zcash profitiert, einer digitalen Währung, die Ende 2016 eingeführt wurde. Die Entwickler von Zcash nutzten modernste Verschlüsselungs-Technologie namens zk-SNARK, die es Benutzern ermöglicht, anonym zu handeln.
In Bitcoin und den meisten anderen öffentlichen Blockchain-Systemen ist dies im Allgemeinen nicht möglich, und in diesen Systemen sieht jeder den transaktionalen Inhalt. Obwohl die Transaktionen theoretisch anonym sind, können sie mit anderen Daten kombiniert werden Vitalik Buterin, der Schöpfer von Ethereum, dem zweitgrößten Blockchain-Netzwerk der Welt, bezeichnete zk-SNARKs gemeinsam als "absolute Veränderung". Spielregeln der Technologie ".
Für Banken könnte dies eine Möglichkeit sein, Blockchain in Zahlungssystemen zu verwenden, ohne die Privatsphäre der Kunden zu opfern.Im vergangenen Jahr hat JPMorgan Chase sein Blockchain-basiertes Zahlungssystem eingeführt ZK-SNARKs.
Trotz ihrer vielversprechenden Zukunft sind zk-SNARKs rechenintensiv und langsam und erfordern ein sogenanntes "Trusted Setup", um Verschlüsselungsschlüssel zu erstellen, die das gesamte System gefährden können, sobald der Schlüssel in die falschen Hände gerät. Forscher suchen nach einer Alternative, Zero-Knowledge Proofs effizienter und ohne Schlüssel zu implementieren.
9. Genetische Vorhersage
Das plötzliche Erscheinen dieser Berichte ist auf die dramatischen Fortschritte in der genetischen Forschung zurückzuführen, von denen einige mehr als eine Million Menschen betreffen.
Es stellt sich heraus, dass viele der häufigsten Erkrankungen und Verhaltensmerkmale umfassen Intelligenz und einschließlich, nicht von einem oder wenigen Genen verursacht, sondern das Ergebnis vieler Gene Synergie Mit den Daten der genetischen Forschung erworben, schaffen die Wissenschaftler eine so genannte Mechanismus des "Multiple Gen Risk Score".
Während der neue DNA-Test kann nur Wahrscheinlichkeiten liefern, anstatt die Diagnose, aber es kann sehr Medizin profitieren. Zum Beispiel, wenn Frauen mit hohem Risiko für Brustkrebs erhöhen die Anzahl der Brust Röntgenstrahl, während mit geringem Risiko Frauen, die Anzahl der Brust Röntgenstrahl zu reduzieren, dann, Diese Tests können mehr echten Krebs finden und Fehlalarme reduzieren.
Pharmaunternehmen können auch diese Ergebnisse in klinischen Studien der Präventivmedizin Krankheiten wie Alzheimer-Krankheit oder Herzerkrankungen verwendet werden. Durch die Wahl eher krank Freiwilligen zu bekommen, können sie genauer die Wirkung des Medikaments getestet werden.
Das Problem ist, dass diese Vorhersagen weit davon entfernt sind, perfekt zu sein.Wer würde gerne wissen, ob sie an Alzheimer leiden könnten? Was ist, wenn Menschen mit einem niedrigen Krebsrisiko das Screening verschieben und dann an Krebs erkranken?
Multi-Gen-Scores werden auch diskutiert, weil sie jedes Merkmal vorhersagen, nicht nur Krankheiten, zum Beispiel, sie testen jetzt IQ-Tests mit einer Genauigkeit von etwa 10% und mit steigender Punktzahl werden wahrscheinlich DNA-IQ-Vorhersagen erreicht Wie nutzen Eltern und Pädagogen diese Informationen?
Für den Verhaltensgenetiker Eric Turk heimer sind die genetischen Daten gemischt, was die neue Technologie "aufregend und besorgniserregend" macht.
Quantensprung des Materials
Die neuen Quantum-Computer haben eine glänzende Zukunft, aber sie stellen auch ein Dilemma dar: Sie sind weit rechenintensiver als heutige Maschinen, leistungsfähig genug, um unvorstellbar zu sein, aber wir haben nicht herausgefunden, wie man sie anwendet.
Eine mögliche und verlockende Möglichkeit besteht darin, Moleküle genau zu entwerfen.
Chemiker haben von neuen Proteinen für effektivere Medikamente, neuen Elektrolyten, die bessere Batterien produzieren, Verbindungen, die das Sonnenlicht direkt in flüssige Brennstoffe umwandeln, und effizienteren Solarzellen geträumt.
Wir haben diese nicht, weil es für Moleküle schwierig ist, auf traditionellen Computern zu modellieren, und sogar in einem relativ einfachen Molekül, das versucht, elektronische Bewegung zu simulieren, überwiegt die Rechenkomplexität weit die Macht der heutigen Computer.
Aber für den Quantencomputer ist das ein Kinderspiel, denn es verwendet keine Zahlen, die die Zahlen 1 und 0 repräsentieren, sondern die "Qubits" des Quantensystems. Kürzlich verwendeten IBM Forscher einen Quantencomputer mit 7 Ein Qubit ahmt ein kleines Molekül nach, das aus drei Atomen besteht.
Wenn Wissenschaftler Maschinen mit mehr Qubits erstellen, sollten sie in der Lage sein, größere und interessantere Moleküle genau zu modellieren, und ebenso wichtig ist, dass sich Quantenalgorithmen besser entwickeln.