निम्नलिखित एक पूर्ण सूची है:
1. 3 डी धातु मुद्रण
दशकों समय के लिए 3 डी मुद्रण के विकास। लेकिन अब तक, 3 डी मुद्रण अभी भी मुख्य रूप से डिस्पोजेबल प्रोटोटाइप के निर्माण में प्रयोग किया जाता है। आप इस तरह के धातु मुद्रित करने के लिए, केवल महंगा नहीं है, और गति के रूप में प्लास्टिक के अलावा अन्य सामग्री, उपयोग करना चाहते हैं बहुत धीमा
लेकिन अब, 3 डी धातु मुद्रण लागत तेजी से कम कर रहे हैं, और धीरे धीरे वास्तविक भागों के निर्माण की विधि हो जाते हैं। यदि व्यापक रूप से लोकप्रिय है, यह रास्ता उच्च मात्रा उत्पादन बदल जाएगा।
अल्पावधि में, निर्माताओं को अब ऑटो पार्ट्स जैसे उत्पादों की एक बड़ी सूची बनाए रखने की आवश्यकता नहीं होगी, जब आवश्यक हो तो सीधे प्रिंट करें।
लंबे समय में छोटे कारखाने जो छोटे मात्रा में छोटे हिस्से में उत्पादन करते हैं, उन्हें छोटे से बदल दिया जा सकता है जो अपने ग्राहकों की बदलती जरूरतों को बेहतर तरीके से अनुकूलित करते हैं।
3 डी मेटल प्रिंटिंग हल्के वजन, उच्च ताकत वाले हिस्से, जटिल आकृतियां जो पारंपरिक तरीकों से प्राप्त करना कठिन है, और धातु के माइक्रोस्ट्रॉक्चर का अधिक सटीक नियंत्रण प्रदान कर सकती है। 2017 में, लॉरेंस Lvmo राष्ट्रीय प्रयोगशाला स्टाफ ने घोषणा की है कि उन्होंने एक 3 डी प्रिंटिंग पद्धति विकसित की है जो स्टेनलेस स्टील को पारंपरिक प्रक्रियाओं की ताकत से दो गुना तक बढ़ाती है।
2017 में, बोस्टन स्थित 3 डी प्रिंटिंग कंपनी मार्कफोर्ड ने $ 100,000 से भी कम समय के लिए अपना पहला 3 डी मेटल प्रिंटर का अनावरण किया।
एक अन्य बोस्टन स्टार्टअप, डेस्कटॉप मेटल ने 2017 में एक प्रोटोटाइप मेटल प्रिंटिंग मशीन लॉन्च की। कंपनी पारंपरिक धातु-आधारित मुद्रण से 100 गुना तेजी से वास्तविक उत्पाद उत्पादन के लिए बड़ी मशीन बेचने की योजना बना रही है।
धातु के हिस्से की छपाई अब भी आसान है। डेस्कटॉप मेटल के वर्तमान सॉफ्टवेयर को डिज़ाइन बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो 3 डी प्रिंटिंग के लिए उपयुक्त हैं। उपयोगकर्ता केवल सॉफ्टवेयर को बताते हैं कि वे कौन से ऑब्जेक्ट मुद्रित करना चाहते हैं और सॉफ्टवेयर प्रिंटिंग के लिए उपयुक्त एक कंप्यूटर मॉडल तैयार करता है।
जनरल इलेक्ट्रिक लंबे 3 डी मुद्रण प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में एयरोस्पेस उत्पाद में इस्तेमाल किया गया है। कंपनी के एक बड़े सामान मुद्रित करने के लिए एक नया धातु प्रिंटर परीक्षण कर रहा है, काफी तेजी से। कंपनी 2018 प्रिंटर बेचने की है।
कृत्रिम भ्रूण
इन शोधकर्ताओं ने मचानों पर कोशिकाओं, और ध्यान से मनाया। इन कोशिकाओं के बीच संचार और म्युचुअल कुछ दिन पुरानी माउस भ्रूण के आकार में आयोजित।
दल के नेता 麦格德莱娜 Zell Nika - गोएज़ (Magdelena Zernicka-गोएज़) ने कहा: 'हम जानते हैं कि स्टेम सेल के मजबूत संभावित जादू की तरह है, लेकिन हम एहसास नहीं है कि वे इतने पूरी तरह से सुंदर हो सकता है। आत्म संगठन। '
Zell Nika - गेट्स ने कहा कि 'संश्लेषण' फिर भी माउस भ्रूण में विकसित नहीं हो सकता है, यह अभी भी पता चलता है कि हम स्तनधारी अंडा खेती करने में सक्षम होने की जरूरत नहीं है।
उन्होंने कहा, गोएज़ लक्ष्य वह अध्ययन करने के लिए कैसे जल्दी भ्रूण कोशिकाओं एक विशेष भूमिका निभाते हैं चाहता है अगले कदम के कृत्रिम रॉकफेलर विश्वविद्यालय और मिशिगन विश्वविद्यालय के विकास को भी इस में लगे हुए हैं करने के लिए मानव भ्रूण स्टेम कोशिकाओं का उपयोग करने के लिए है ... - यह Zell Nika नहीं है शोध के पहलुओं
मानव भ्रूण के ऐ संश्लेषण वैज्ञानिकों लाने इंजील उन्हें मानव शरीर के प्रारंभिक विकास के दौरान प्रत्येक को समझने में मदद करने के लिए। और दे देंगे क्योंकि आसान से इन भ्रूण स्टेम कोशिकाओं, तो प्रयोगशाला में इस तरह के जीन संपादन उपकरण के रूप में उपकरण, की एक किस्म का उपयोग कर सकते हैं, उनके विकास में अनुसंधान
हालांकि, कृत्रिम भ्रूण नैतिक मुद्दों को ले आया। इस तरह के भ्रूण और भ्रूण मुश्किल सच के बीच अंतर करना है, तो स्थिति की तरह हो सकता है? इससे पहले कि भ्रूण दर्द महसूस, कितनी देर तक वे प्रयोगशाला में विकसित कर सकते हैं? Bioethicists विज्ञान में विश्वास करते हैं इससे पहले प्रतियोगिता शुरू होता है, हम इन मुद्दों से निपटने की जरूरत है।
3 शहर की धारणा
परियोजना की घोषणा की गई अक्टूबर 2017 में, विशिष्ट निर्माण 2019 में न्यूयॉर्क में, वर्णमाला के फुटपाथ लैब्स कनाडा की सरकार के साथ काम कर रहा है इस परियोजना है, जो टोरंटो के तटीय औद्योगिक क्षेत्र में किया जाता है पर सहयोग करने शुरू कर देंगे।
परियोजना के लक्ष्यों में से एक हवा की गुणवत्ता, शोर का स्तर, जनसंख्या गतिविधियों, आदि के आंकड़े एकत्र करने के सेंसर नेटवर्क की एक विशाल विविधता का उपयोग करने, और फिर डिजाइन, नीति और प्रौद्योगिकी संबंधी निर्णय है।
इस तरह की एक योजना के स्वतः ड्राइविंग को प्राप्त करने और उसे साझा पर्यटन मंच प्रवेश करने के लिए सभी वाहनों की आवश्यकता है। रोबोट इस तरह के मेल वितरण के रूप में तुच्छ काम में संलग्न करेंगे। फुटपाथ लैब्स ने कहा कि यह, कंपनी के सॉफ्टवेयर और प्रणालियों के लिए उपयोग खोलेगा ताकि अन्य कंपनियों के इस आधार पर कर सकते हैं सेवाओं के विकास, स्मार्ट फोन के लिए एक ही एक तीसरे पक्ष के अनुप्रयोग विकास के रूप में।
कंपनी निकट, सार्वजनिक बुनियादी ढांचे की निगरानी के लिए डेटा प्रबंधन और गोपनीयता की सुरक्षा के बारे में चिंताओं को ऊपर उठाने की योजना है। हालांकि, फुटपाथ लैब्स ने कहा, समुदायों और स्थानीय सरकारों के साथ काम करके इन चिंताओं को दूर कर सकते।
शहरी नियोजन प्रणाली Littleton आगा ग्वेरा (आरआईटी Aggarwala) के फुटपाथ लैब्स सिर ने कहा: 'हम Quayside के लिए क्या किया है से अलग है कि इस परियोजना से न केवल महत्वाकांक्षी है, लेकिन यह भी कुछ मानवीय देखभाल की है।' यह मदद मिल सकती है Quayside पिछले स्मार्ट शहर की योजनाओं की गलतियों को दोहराते से बचें।
सरकारी एजेंसियों Quayside तट टोरंटो के विकास के लिए जिम्मेदार है, ने कहा कि अन्य उत्तरी अमेरिकी शहरों फुटपाथ लैब्स के साथ संपर्क में भी कर रहे हैं, शहर एजेंसी विल फोले सीगर (विल Fleissig) ने कहा की अगली सह मुख्य कार्यकारी अधिकारी बनना चाहता है: 'सैन फ्रांसिस्को, डेनवर, लॉस एंजिल्स और बोस्टन ने परिचय प्राप्त करने के लिए कहा है।
4. सभी के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
तो समाधान क्या है? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्लाउड कंप्यूटिंग के लिए मशीन शिक्षण उपकरण के आधार पर एक व्यापक दर्शकों के लिए लाया जा रहा है। अब तक, अमेज़न एडब्ल्यूएस बादल कृत्रिम बुद्धि में एक नेता है। गूगल खुला स्रोत ऐ पुस्तकालय TensorFlow अमेज़न शुरू की के आधार पर है हाल ही में चुनौती देने, गूगल क्लाउड AutoML की घोषणा की। इस एक पूर्व प्रशिक्षण प्रणाली, कृत्रिम बुद्धि यह आसान उपयोग करने के लिए बनाते हैं।
माइक्रोसॉफ्ट Azure क्लाउड कंप्यूटिंग मंच कृत्रिम बुद्धि एकीकृत किया गया है। इसके अतिरिक्त, माइक्रोसॉफ्ट भी अमेज़न के साथ काम करता है, तंत्रिका नेटवर्क के विकास के लिए मुख्य रूप से खुला स्रोत गहरी सीखने पुस्तकालय ग्लुओं। ग्लुओं प्रदान करने के लिए इतना है कि तंत्रिका नेटवर्क मोबाइल अनुप्रयोग विकास के रूप में के रूप में आसान हो जाता है।
यह स्पष्ट नहीं है जो कंपनी के कृत्रिम बुद्धि के बादलों में एक नेता बन जाएगा है। लेकिन विजेता के लिए, इस विशाल व्यापार के अवसरों का मतलब है।
कृत्रिम बुद्धि क्रांति जीवन के सभी क्षेत्रों में घुसपैठ के लिए करते हैं, तो इन उत्पादों आवश्यक तत्व बन जाएगा।
वर्तमान में, कृत्रिम बुद्धि का उपयोग मुख्य रूप से प्रौद्योगिकी उद्योग में किया जाता है, जहां कृत्रिम बुद्धि दक्षता पैदा करता है और नए उत्पादों और सेवाओं को लाता है, लेकिन कई अन्य उद्यम और उद्योग कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करने का प्रयास भी करते हैं। यदि दवा, विनिर्माण और ऊर्जा आदि। उद्योग भी इस तकनीक का पूरा तैनाती, तो उत्पादकता नाटकीय रूप से वृद्धि की जाएगी, पूरे उद्योग इस प्रकार क्रांति होगा।
हालांकि, ज्यादातर कंपनियों को अभी भी पर्याप्त प्रतिभा की कमी है और यह पता लगाने कैसे कृत्रिम बुद्धि के बादल उपयोग करने के लिए। इसलिए, अमेज़न और गूगल भी परामर्श सेवाएं प्रदान करते हैं। एक बार हर किसी के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकी की लोकप्रियता, तो असली क्रांति कृत्रिम बुद्धि शुरू कर देंगे ।
5. टकराव तंत्रिका नेटवर्क
समस्या यह है कि नई चीजें बनाने के लिए कल्पना की जरूरत है, और कल्पना कृत्रिम बुद्धि पर अच्छा नहीं है
। GAN 2014 में, इस समाधान है, जो कहा जाता है की एक बार पहले सोच में अकादमिक बहस में मॉन्ट्रियल डॉक्टरेट छात्र इयान Gudefeiluo विश्वविद्यालय (इयान गुडफेलो) (GAN) के नेटवर्क के खिलाफ उत्पन्न 'की अनुमति देने के दो न्यूरॉन्स में 'बिल्ली और चूहे' का डिजिटल संस्करण में एक दूसरे के खिलाफ नेटवर्क।
दोनों नेटवर्क एक ही प्रशिक्षण डेटा जो एक तथाकथित 'जनरेटर' काम देखा उपयोग कर रहा है करने के लिए छवि के विभिन्न संस्करण बना करने के लिए सेट, तीन लोगों को हाथ का प्रयोग उदाहरण के लिए, जबकि अन्य 'discriminator' कहा जाता है कार्य की पहचान करने के लिए छवि नकली छवि जनरेटर निर्माण में देखा जाता है या नहीं।
इस प्रक्रिया के माध्यम से, जनरेटर छवियां पैदा करने में बहुत अच्छा होगा, जिसके परिणामस्वरूप भेदभावक यह निर्धारित नहीं कर सकता कि असली छवि क्या है, जो झूठी है। संक्षेप में, जनरेटर को प्रतीत होता है कि असली छवि को पहचानने और बनाने में प्रशिक्षित किया जाता है।
पिछले 10 सालों से, जीएएन कृत्रिम बुद्धि के सबसे आशाजनक क्षेत्रों में से एक बन गया है, जिससे मशीनों को आंखों से पकड़ने वाले परिणाम उत्पन्न होते हैं।
उदाहरण के लिए, एनवीडिया के शोधकर्ताओं ने बड़ी संख्या में सेलिब्रिटी फोटो के साथ जीएएन प्रदान किया और बाद में सैकड़ों गैर-मौजूद अवतार बनाए, जबकि शोधकर्ताओं की एक और टीम एक छद्मचित्र जो कि वान गाग के काम जैसा होता है। इसके अलावा, जीएएन चित्र को अलग-अलग तरीकों से दोहराया जा सकता है, जैसे कि सनी सड़क को बर्फीली सड़क में बदलना या घोड़े को ज़ेबरा में बदलना
नतीजा हमेशा सही नहीं होता है: जीएएन बाइक पर दो हैंडल बार्स डाल सकता है या भौहों को गलत चेहरे पर डाल सकता है, लेकिन जब से परिणामी छवियां और ध्वनियों बहुत वास्तविक होते हैं विशेषज्ञों का कहना है, अर्थ में, जीएएन ने देखा और सुनाई गई दुनिया के अंतर्निहित ढांचे को समझना शुरू कर दिया है, जिसका अर्थ है कि कल्पना के अतिरिक्त, कृत्रिम बुद्धि आपको देखने वाली दुनिया को समझने के लिए और अधिक स्वतंत्र क्षमता प्राप्त कर सकता है।
6. पाकिस्तानी मछली कानप्लॉग
एक हेडसेट पहनने वाला और दूसरा जो सेलफोन रखता है। कानपुस्तिका के पहनने वाले अपने या अपने स्वयं के भाषा में बोलते हैं - डिफ़ॉल्ट भाषा अंग्रेजी है - ऐप ऐप वाक्य का अनुवाद करता है, फोन पर फैलता है और इसे जोर से बजाता है। लोग जवाब देते हैं, जवाब का अनुवाद किया जाता है, खेलने के लिए हेडफ़ोन में फैलता है
गूगल पहले से ही बातचीत समारोह अनुवाद किया है, अपने iOS और Android एप्लिकेशन दो उपयोगकर्ताओं चैट करने के लिए, संवाद स्वचालित रूप से पहचाना जाएगा और अनुवाद अनुमति देता है। हालांकि, पृष्ठभूमि शोर यह मुश्किल लोगों के अनुप्रयोग आवेदन बातचीत को समझने के लिए बनाता है, जब लोगों को रोकने के लिए पता नहीं है बात करते हैं, जब अनुवाद शुरू करने के लिए
पिक्सेल बड्स उपयोगकर्ताओं ने अपने भाषण, फोन और हेडसेट इंटरैक्टिव क्षेत्र को अलग कृत्रिम रूप से माइक्रोफोन को नियंत्रित कर सकते हैं में दाएं कान दबाए रखें करने की अनुमति देकर इन समस्याओं को दरकिनार, मदद कॉल आँख से संपर्क बनाए रखने, फोन नहीं लाते ले जाएगा ।
गरीब डिजाइन, व्यापक रूप से आलोचना की पिक्सेल बड्स। वे मूर्ख देखो, अपने कान फिट नहीं हो सकता है, यह फोन एक दूसरे का संबंध के साथ उपयोग करने के लिए मुश्किल है।
हालांकि, बोझिल हार्डवेयर को समझना मुश्किल नहीं है। पिक्सेल बड्स भाषाओं के बीच संचार की रीयल-टाइम समझदारी का बहुत अच्छा वादा दिखाते हैं, और अब मछली की कोई ज़रूरत नहीं है।
7. प्राकृतिक गैस के शून्य कार्बन उत्सर्जन
एक पायलट पावर प्लांट एक तकनीक का परीक्षण कर रही है जो प्राकृतिक गैस को स्वच्छ ऊर्जा में ह्यूस्टन के बाहर अमेरिकी प्राकृतिक गैस और तेल शोधन औद्योगिक हब में एक वास्तविकता में बदलने का सपना बनाती है: 50 मेगावाट की परियोजना, जिसे नेट पावर कहा जाता है, , आयोजकों का मानना है कि वे कम लागत पर बिजली उत्पन्न कर सकते हैं, कम से कम एक मानक प्राकृतिक गैस पावर प्लांट के साथ तुलनीय हो सकते हैं और ऑपरेशन के दौरान उत्सर्जित सभी कार्बन डाइऑक्साइड पूरी तरह से ठीक हो सकते हैं।
यदि हां, तो इसका मतलब है कि दुनिया को कार्बन मुक्त ऊर्जा को उचित कीमतों पर जीवाश्म ईंधन से निकालने का एक रास्ता मिल गया है। प्राकृतिक गैस पावर प्लांट मांग पर उत्पादन बढ़ा सकते हैं या कम कर सकते हैं, परमाणु ऊर्जा की उच्च पूंजी लागत से बच सकते हैं, अक्षय ऊर्जा की आपूर्ति में अस्थिरता से बचने के लिए
पार्टनर्स शुद्ध शक्ति 'परियोजनाओं विज्ञान और प्रौद्योगिकी उद्यमों के विकास के 8 नदियों कैपिटल और Exelon जनरेशन कंपनी, और ऊर्जा निर्माण कंपनी सीबी और मैं कंपनी शामिल हैं। कंपनी, संयंत्र के निर्माण के चरण में है प्रारंभिक परीक्षण शुरू हो गया है, और जल्दी आने वाले महीनों में प्रकाशित करने का इरादा रखता मूल्यांकन का परिणाम है।
दहन गैस से संयंत्र कार्बन डाइऑक्साइड के उत्सर्जन उच्च दबाव और तापमान के नीचे रखा, यह तरल पदार्थ 'विशेष ड्राइव टरबाइन के रूप में सुपरक्रिटिकल कार्बन डाइऑक्साइड का उपयोग जनरेट करता है। अधिकांश कार्बन डाइऑक्साइड लगातार पुनर्नवीनीकरण किया जा सकता है, शेष सस्ते में बरामद किया जा सकता।
आजकल कार्बन डाइऑक्साइड का मुख्य उपयोग कुओं से तेल निकालने में मदद करना है, जो एक सीमित बाजार है और विशेष रूप से पर्यावरण-अनुकूल बाजार नहीं है। हालांकि, 'नेट बिजली' परियोजना को अंततः देखने की उम्मीद है प्लास्टिक और अन्य कार्बन आधारित सामग्री के निर्माण और निर्माण में सीमेंट की मांग बढ़ रही है।
'नेट बिजली' प्राकृतिक गैस की सभी समस्याओं को हल नहीं करती है, खासतौर पर खनन में, लेकिन जब तक हम प्राकृतिक गैस का उपयोग कर रहे हैं, तब तक इसे संभवतः साफ तौर पर इस्तेमाल किया जाना चाहिए। विकास के तहत सभी स्वच्छ ऊर्जा प्रौद्योगिकियों में, 'नेट बिजली' यह कार्बन उत्सर्जन में सबसे अधिक आशाजनक कटौती में से एक है।
बिल्कुल सही ऑनलाइन गोपनीयता
यह उपकरण एक उभरती क्रिप्टोग्राफिक प्रोटोकॉल है जिसे शून्य-ज्ञान प्रमाण कहते हैं। हालांकि, शोधकर्ता इस उद्देश्य के लिए दशकों से अध्ययन कर रहे हैं, ब्याज पिछले एक साल में ही बुलंद हुआ है, धन्यवाद क्राइप्टोकुरेंसी के साथ सार्वजनिक जुनून, जिनमें से अधिकांश निजी तौर पर स्वामित्व में हैं
Zcash के विशाल बहुमत है, जो 2016 के अंत में है करने के लिए शून्य ज्ञान सबूत प्रौद्योगिकी धन्यवाद एक डिजिटल मुद्रा का शुभारंभ किया। Zcash डेवलपर्स एक परिष्कृत एन्क्रिप्शन प्रौद्योगिकी ZK-Snark बुलाया करते थे, उन गुमनाम रूप से व्यापार करने के लिए अनुमति देता है।
Bitcoin ब्लॉक श्रृंखला और अधिकांश अन्य सार्वजनिक प्रणाली में, यह अक्सर असंभव है, उन प्रणालियों में, हर कोई लेन-देन की सामग्री को देख सकते हैं। हालांकि सिद्धांत रूप में लेन-देन गुमनाम है, लेकिन वे अन्य डेटा के साथ किया जा सकता है ट्रैकिंग भी दुनिया की दूसरी सबसे लोकप्रिय ब्लॉक श्रृंखला नेटवर्क ईथरनेट स्क्वायर, वीटा रिक Bute लिन (विटालिक बुटेरिन) के निर्माता के रूप में उपयोगकर्ता की पहचान के उद्देश्य को प्राप्त करने के लिए गठबंधन ZK-SNARKs एक 'संपूर्ण परिवर्तन के रूप में वर्णित होगा प्रौद्योगिकी के खेल नियम '
बैंकों के लिए, इस गोपनीयता, भुगतान प्रणाली में ब्लॉक श्रृंखला के उपयोग, विधि पिछले साल का त्याग किए बिना एक ग्राहक हो सकता है, जेपी मॉर्गन चेस (जेपी मॉर्गन चेस) उनके भुगतान प्रणाली में ब्लॉक श्रृंखला के आधार पर जोड़ा ZK-SNARKs।
हालांकि ZK-SNARKs का वादा है, लेकिन यह धीमी है और थकाऊ गणना, हम भी एक तथाकथित 'विश्वसनीय सेट' एक एन्क्रिप्शन कुंजी बनाने की जरूरत है, और कुकर्मी के हाथों में कुंजी एक बार, यह पूरी व्यवस्था खतरे में पड़ सकता है। हालांकि, शोधकर्ताओं ने एक वैकल्पिक और अधिक प्रभावी ढंग शून्य ज्ञान सबूत को तैनात करने के लिए देख रहे हैं, और एक प्रमुख आवश्यकता नहीं है।
9. आनुवांशिक पूर्वानुमान
इन कार्डों की अचानक उपस्थिति रिपोर्ट आनुवंशिक शोध करने के लिए काफी प्रगति धन्यवाद, कुछ 100 मिलियन से अधिक लोगों को शामिल अध्ययन करता है।
ऐसा लगता है कि सबसे आम बीमारी और व्यवहार विशेषताओं के कई खुफिया और सहित, एक या कुछ जीन की वजह से नहीं, बल्कि कई जीनों के परिणाम आनुवंशिक शोध का अधिग्रहण डेटा का उपयोग करना तालमेल, वैज्ञानिकों पैदा कर रहे एक तथाकथित शामिल 'एकाधिक जीन जोखिम स्कोर' तंत्र
हालांकि नए डीएनए परीक्षण केवल निदान की बजाय संभावनाएं प्रदान करते हैं, उदाहरण के लिए, यदि स्तन कैंसर के उच्च जोखिम वाले एक महिला में मैमोग्राम की संख्या बढ़ जाती है और कम जोखिम वाली महिला मेमोग्राम की संख्या कम करती है, ये परीक्षण अधिक वास्तविक कैंसर पा सकते हैं और झूठे अलार्म को कम कर सकते हैं।
फार्मास्युटिकल कंपनियां इन रेटिंग्स को अल्लहाइमर या हृदय रोग जैसे रोगों के लिए रोगनिरोधी दवाओं के नैदानिक परीक्षणों के लिए भी लागू कर सकती हैं। अधिक संवेदनशील स्वयंसेवकों को चुनकर वे दवा के प्रभाव को और अधिक सटीक रूप से जांच सकते हैं।
समस्या यह है कि इन भविष्यवाणियों एकदम सही है। कौन पता चला है कि वह अल्जाइमर रोग से पीड़ित हो सकता है चाहता है से दूर हैं? कम अंक पाने वाले लोगों के लिए कैंसर के खतरे को जांच को स्थगित है, तो कैंसर से पीड़ित है, कैसे करना है?
Polygenic स्कोर भी विवाद का सामना करना पड़ा क्योंकि वे किसी भी सुविधा का ही नहीं, रोग भविष्यवाणी कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, वे अब लगभग 10% की बुद्धि परीक्षण परिणामों की सटीकता का परीक्षण कर रहे हैं। अंकों के सुधार के साथ, डीएनए बुद्धि पूर्वानुमान बनने की संभावना है जनरल। हालांकि, अभिभावकों और शिक्षकों कैसे इस तरह की जानकारी का उपयोग करने के?
व्यवहार आनुवंशिकी विज्ञानी एरिक हथौड़ा रॉस्टॉक (एरिक तुर्क HEIMER), पेशेवरों और मिश्रित आनुवंशिक डेटा की विपक्ष, इस नई तकनीक बनाने 'दोनों रोमांचक और चिंताजनक है।'
सामग्री का क्वांटम छलांग
नए क्वांटम कंप्यूटर्स के पास एक उज्ज्वल भविष्य है, लेकिन वे भी दुविधा में हैं: आज की मशीनों की तुलना में वे कहीं अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से शक्तिशाली हैं, अकल्पनीय होने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली हैं, लेकिन हमें पता नहीं है कि उन्हें कैसे लागू करना है।
एक संभव और आकर्षक संभावना अणुओं को ठीक से डिजाइन करना है।
रसायनज्ञों ने अधिक प्रभावी दवाओं के लिए नए प्रोटीन का सपना देखा है, नए इलेक्ट्रोलाइट्स जो बेहतर बैटरी का उत्पादन करते हैं, यौगिकों जो सीधे सूर्य के प्रकाश को तरल ईंधन में कनवर्ट करते हैं, और अधिक कुशल सौर कोशिकाएं
हमारे पास ये नहीं है, क्योंकि पारंपरिक कंप्यूटरों पर अणुओं के मॉडल के लिए मुश्किल है, और यहां तक कि एक अपेक्षाकृत सरल अणु में, जो इलेक्ट्रॉनिक गति को अनुकरण करने की कोशिश कर रहे हैं, कम्प्यूटेशनल जटिलता आज के कंप्यूटर्स की शक्ति से कहीं अधिक है।
लेकिन एक क्वांटम कंप्यूटर, इस केक का एक टुकड़ा है, क्योंकि यह 0 नहीं है, और 1 बिट्स की एक संख्या का प्रतिनिधित्व करता है, लेकिन 'qubit' क्वांटम प्रणालियों इसे इस्तेमाल करता है। हाल ही में, एक क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग कर आईबीएम शोधकर्ताओं के साथ, 7 qubit एक छोटे से तीन परमाणुओं से बना अणु अनुकरण।
जब वैज्ञानिकों मशीन qubits अधिक कर रहे हैं, वे सही ढंग से बड़े और अधिक दिलचस्प अणु, उतना ही महत्वपूर्ण अनुकरण करने के लिए सक्षम होना चाहिए, क्वांटम एल्गोरिदम के विकास बेहतर हो जाएगा।