Quello che segue è un elenco completo:
1. Stampa metallica 3D
La stampa 3D esiste da decenni, ma finora la stampa 3D è ancora utilizzata principalmente per realizzare prototipi unici, e se si desidera utilizzare materiali diversi dalla plastica, come il metallo, per la stampa, non è solo costoso ma anche veloce Molto lento
Ma al momento, il costo della stampa in metallo 3D sta diventando sempre più basso e gradualmente è diventato un modo per realizzare parti reali, che, se ampiamente adottate, cambieranno il modo in cui viene eseguita la produzione di massa.
A breve termine, i produttori non dovranno più mantenere un ampio inventario di prodotti come i ricambi auto, stampare direttamente quando necessario.
A lungo termine, le grandi fabbriche che producono piccole parti in piccole quantità possono essere sostituite da quelle più piccole che si adattano meglio alle mutevoli esigenze dei loro clienti.
La stampa 3D in metallo può produrre parti più leggere, più resistenti, forme complesse difficili da ottenere con i metodi tradizionali e un controllo più preciso della microstruttura metallica.Nel 2017, uno studio del Lawrence Lvmo National Laboratory Lo staff ha annunciato di aver sviluppato un metodo di stampa 3D che produce acciaio inossidabile fino al doppio della resistenza dei processi tradizionali.
Sempre nel 2017, la società di stampa 3D con sede a Boston Markforged ha presentato la sua prima stampante in metallo 3D per meno di $ 100.000.
Un'altra startup di Boston, Desktop Metal, ha lanciato un prototipo di macchina da stampa in metallo nel 2017. La società prevede di vendere una grande macchina per la produzione effettiva del prodotto 100 volte più veloce della tradizionale stampa a base di metallo.
La stampa di parti metalliche è ora ancora più semplice: il software attuale di Desktop Metal è progettato per creare progetti adatti alla stampa 3D: gli utenti comunicano semplicemente al software quali oggetti desiderano stampare e il software genera un modello di computer adatto alla stampa.
General Electric, che utilizza da lungo tempo la tecnologia di stampa 3D nei suoi prodotti aerospaziali, sta testando nuove stampanti a base di metallo ad una frazione del costo dei componenti di grande formato e la società prevede di vendere la stampante entro il 2018.
Embrione artificiale
I ricercatori hanno posizionato con cura le cellule su un'impalcatura tridimensionale e hanno osservato le cellule che erano in comunicazione tra loro e disposte nella forma di un embrione di topo di pochi giorni.
Team leader 麦格德莱娜 Zell Nika - Goetz (Magdelena Zernicka-Goetz) ha detto: 'Sappiamo che il forte potenziale delle cellule staminali è come per magia, ma non si rendono conto che possono essere così perfettamente bella. auto-organizzazione '.
Zernica-Gates ha detto che l'embrione 'sintetico' potrebbe non trasformarsi in un topo, ma tuttavia mostra ancora che possiamo far crescere i mammiferi senza bisogno di cellule uovo.
Questo non è lo Zell Nika - obiettivo Goetz lei vuole studiare come presto le cellule embrionali hanno un ruolo speciale, ha detto, il passo successivo è quello di utilizzare le cellule staminali embrionali umane per la crescita della Rockefeller University artificiale e l'Università del Michigan sono impegnati anche in questo ... Aspetti della ricerca.
AI sintesi di embrioni umani darà scienziati portare il Vangelo per aiutarli a capire ogni fase di sviluppo precoce del corpo umano. E poiché queste cellule staminali embrionali da facile, per cui il laboratorio può utilizzare una varietà di strumenti, come ad esempio strumenti di editing del gene, ricerca nel loro processo di crescita.
Tuttavia, embrione artificiale ha portato questioni etiche. Se tali embrioni e embrionale difficile distinguere tra vero, allora la situazione sarebbe come? Prima l'embrione sente dolore, per quanto tempo possono crescere in laboratorio? Bioeticisti credono nella scienza prima dell'inizio della competizione, abbiamo bisogno di affrontare questi problemi.
3. La percezione della città
Il progetto è stato annunciato nel mese di ottobre 2017, la costruzione specifica avrà inizio nel 2019. New York, di Alphabet Marciapiede Labs sta lavorando con il governo del Canada di collaborare a questo progetto, che si svolge nella zona industriale costiera di Toronto.
Uno degli obiettivi del progetto è quello di utilizzare una grande varietà di reti di sensori per raccogliere dati di qualità dell'aria, i livelli di rumore, le attività della popolazione, ecc, e poi guidare le decisioni di progettazione, politiche e tecnologiche.
Un piano del genere richiede che tutti i veicoli siano autopiloti e che entrino nella piattaforma di viaggio condivisa.I robot si impegnano in compiti banali come consegnare la posta. Sidewalk Labs ha detto che aprirà l'accesso al software e ai sistemi dell'azienda per consentire ad altre società di basarsi su di esso Sullo sviluppo di servizi, proprio come lo sviluppo di terze parti e l'applicazione di smartphone.
La società prevede di monitorare da vicino le infrastrutture pubbliche, sollevando preoccupazioni sulla gestione dei dati e sulla privacy, ma Sidewalk Labs ha affermato che potrebbe essere risolta lavorando con le comunità e le autorità locali.
Marciapiede Labs capo del sistema di pianificazione urbana Littleton Agha Guevara (Rit Aggarwala) ha detto: 'differisce da quello che abbiamo fatto per la banchina che questo progetto non è solo ambizioso, ma anche avere un po' di attenzione umana.' Questo può aiutare Quayside Evita di ripetere gli errori dei precedenti piani di smart city.
Le agenzie governative responsabili dello sviluppo della Banchina Waterfront di Toronto, ha detto che le altre città del Nord America sono anche in contatto con il marciapiede Labs, la città vuole essere il prossimo co-CEO dell'agenzia Will Foley Seeger (Will Fleissig) ha detto: 'San Francisco, Denver, Los Angeles E Boston ha chiamato per ottenere l'introduzione.
4. Intelligenza artificiale per tutti
Quindi, qual è la soluzione? Gli strumenti di machine learning basati su cloud stanno portando l'intelligenza artificiale a un pubblico più ampio e finora Amazon AWS è leader nell'intelligenza artificiale basata su cloud. Google si affida alla libreria di intelligenza artificiale open source TensorFlow ad Amazon Sfide Recentemente, Google ha anche annunciato Cloud AutoML, una serie di sistemi pre-addestrati che rendono l'intelligenza artificiale più facile da usare.
Microsoft ha anche Azure, una piattaforma di cloud computing con intelligenza artificiale integrata, e Microsoft ha stretto una partnership con Amazon per fornire Gluon, una libreria open source di deep learning progettata principalmente per lo sviluppo di reti neurali che rendono le reti neurali facili da sviluppare come applicazioni mobili.
Non è ancora chiaro quale società diventerà leader nell'IA basata sul cloud, ma per i vincitori ciò significa enormi opportunità di business.
Se la rivoluzione dell'IA permea tutti i percorsi della vita, allora questi prodotti saranno un elemento essenziale.
Al momento, l'intelligenza artificiale è utilizzata principalmente nel settore tecnologico, dove l'intelligenza artificiale crea efficienza e porta nuovi prodotti e servizi, ma molte altre imprese e industrie cercano anche di utilizzare l'intelligenza artificiale. Se la farmaceutica, la produzione e l'energia, ecc. L'industria può anche implementare pienamente questa tecnologia, quindi la produttività sarà notevolmente migliorata, l'intero settore sarà rivoluzionario.
Tuttavia, la maggior parte delle aziende non ha ancora abbastanza talento per capire come sfruttare l'intelligenza artificiale basata su cloud, così Amazon e Google stanno fornendo servizi di consulenza, e una volta che il cloud computing diffonderà la tecnologia a tutti, la vera rivoluzione dell'IA inizierà .
5. rete neurale antagonista
Il problema è che l'immaginazione è necessaria per creare nuove cose e l'immaginazione non è buona all'intelligenza artificiale.
Nel 2014, l'Università di Montreal dottorando Ian Gudefeiluo (Ian Goodfellow) nel dibattito accademico in un bar primo pensiero di questa soluzione, che si chiama 'generato contro di rete' (GAN). GAN consentire due neuroni rete contro l'altro nella versione digitale del 'gatto e al topo' in.
Entrambe le reti utilizzano gli stessi dati di formazione di cui una chiamata compito 'generatore' sta usando la sega per creare diverse versioni dell'immagine, ad esempio, tre persone a mano, mentre l'altra si chiama 'discriminatore' il compito è quello di identificare se l'immagine viene vista falso fabbricazione generatore di immagini.
Attraverso questo processo, il generatore sarà molto bravo a generare immagini, con il risultato che il discriminatore non può determinare quale sia l'immagine reale, che è falsa. In sostanza, il generatore è addestrato per identificare e rendere l'immagine apparentemente reale.
Negli ultimi 10 anni, GAN è diventata una delle aree più promettenti dell'intelligenza artificiale, aiutando le macchine a generare risultati accattivanti.
Ad esempio, i ricercatori di Nvidia hanno fornito a GAN un gran numero di foto di celebrità e successivamente hanno creato centinaia di avatar inesistenti, mentre un altro team di ricercatori ha generato Uno pseudografo che assomiglia al lavoro di Van Gogh. Inoltre, GAN può reimmaginare l'immagine in diversi modi, come trasformare la strada soleggiata in una strada innevata o trasformare il cavallo in una zebra.
Il risultato non è sempre perfetto: GAN potrebbe mettere due manubri sulla bici o mettere le sopracciglia sul viso sbagliato, ma dal momento che le immagini e i suoni risultanti tendono ad essere molto reali, dicono gli esperti, Nel senso, GAN ha iniziato a capire la struttura sottostante del mondo vista e udita, il che significa oltre all'immaginazione, l'intelligenza artificiale può acquisire più capacità indipendente di comprendere il mondo che vedi.
6. Tappi per le orecchie di pesce pakistano
Una che indossa una cuffia e l'altra che tiene in mano un cellulare: chi indossa l'auricolare parla nella sua lingua - la lingua predefinita è l'inglese - l'app app traduce la frase, si diffonde al telefono e la riproduce ad alta voce. Le persone rispondono, la risposta è tradotta, si diffonde in cuffia per suonare.
Google ha già tradotto la funzione di conversazione, i suoi iOS e Android permette a due utenti di chattare, il dialogo sarà riconosciuto e tradotta automaticamente. Tuttavia, il rumore di fondo rende difficile capire il dialogo applicazione App della gente, la gente non sa quando smettere Parla, quando iniziare a tradurre
Germogli Pixel aggirare questi problemi consentendo agli utenti di tenere premuto l'orecchio destro nel suo discorso separerebbe il telefono e l'auricolare area interattiva, in grado di controllare artificialmente il microfono, aiutano i chiamanti mantenere il contatto visivo, non portare il telefono avrà .
Pixel boccioli di cattiva progettazione, ampiamente criticato. Sembrano sciocco, non può andare bene le orecchie, è difficile da usare con l'interconnessione telefonica.
Tuttavia, non è difficile ottenere l'hardware ingombranti. Pixel boccioli mostra buone prospettive per tempo reale comprensione della comunicazione tra linguaggio, e non hanno più bisogno i pesci.
7. Il gas neutro carbonio
Una centrale elettrica pilota sta testando una tecnologia che farà diventare realtà il sogno di trasformare il gas naturale in energia pulita nel centro industriale statunitense di raffinazione del gas naturale e del petrolio fuori da Houston: il progetto da 50 megawatt, chiamato Net Power, Gli organizzatori ritengono di poter generare elettricità a un costo inferiore, almeno paragonabile a quello di una normale centrale a gas naturale, e che tutto il biossido di carbonio emesso durante l'operazione possa essere completamente recuperato.
Se è così, ciò significa che il mondo ha trovato un modo per estrarre energia senza carbonio dai combustibili fossili a prezzi ragionevoli: le centrali elettriche a gas naturale possono aumentare o ridurre la produzione su richiesta, evitare l'alto costo di capitale dell'energia nucleare, Per evitare l'instabilità nella fornitura di energia rinnovabile.
progetti netto di energia "partner includono lo sviluppo della scienza e della tecnologia delle imprese 8 Fiumi Capitale e Exelon Generation Company, e la costruzione di energia società CB & company ho. La società è attualmente in fase di costruzione dell'impianto, ha iniziato i test preliminari, e intende pubblicare nei prossimi mesi in anticipo i risultati della valutazione.
Le emissioni di biossido di carbonio vegetale dal gas di combustione posti sotto alta pressione e temperatura, genera utilizzando anidride carbonica supercritica come il 'fluido di lavoro' turbina unità speciale. Anidride carbonica può essere più continuamente riciclata, il resto può essere recuperato economicamente.
Una parte fondamentale della riduzione dei costi è la vendita di anidride carbonica: oggi l'uso principale del biossido di carbonio è quello di aiutare a estrarre il petrolio dai pozzi, che è un mercato limitato e non un mercato particolarmente rispettoso dell'ambiente. Cresce la domanda di cemento nella produzione e produzione di materie plastiche e altri materiali a base di carbonio.
"L'energia elettrica netta" non risolve tutti i problemi del gas naturale, soprattutto nel settore minerario, ma finché utilizzeremo il gas naturale, dovrebbe essere usato nel modo più pulito possibile. Di tutte le tecnologie energetiche pulite in fase di sviluppo, "elettricità netta" È una delle riduzioni più promettenti nelle emissioni di carbonio.
Perfetta privacy online
Lo strumento è un protocollo crittografico emergente chiamato prova a conoscenza zero. Anche se i ricercatori hanno studiato per decenni per questo scopo, l'interesse è balzato solo nell'ultimo anno, anche grazie a L'ossessione pubblica con criptovaluta, la maggior parte dei quali è di proprietà privata.
Gran parte della tecnologia per prove a prova zero ha beneficiato di Zcash, una valuta digitale introdotta a fine 2016. Gli sviluppatori di Zcash hanno utilizzato la tecnologia di crittografia all'avanguardia, denominata zk-SNARK, che consente agli utenti di operare in modo anonimo.
In Bitcoin e nella maggior parte degli altri sistemi di blockchain pubblici, questo non è generalmente possibile, e in quei sistemi chiunque può vedere il contenuto della transazione. Anche se le transazioni sono teoricamente anonime, possono essere combinate con altri dati Insieme, monitorando e persino identificando gli utenti, Vitalik Buterin, il creatore di Ethereum, la seconda più grande rete di blockchain del mondo, ha descritto gli zk-SNARK come un "cambiamento assoluto" Regole di gioco della tecnologia '.
Per le banche, questo potrebbe essere un modo per utilizzare blockchain nei sistemi di pagamento senza sacrificare la privacy dei clienti. L'anno scorso, JPMorgan Chase ha aderito al suo sistema di pagamento basato su blockchain ZK-snuali.
Nonostante il suo promettente futuro, gli zk-SNARKs sono computazionalmente ingombranti e lenti e richiedono una cosiddetta "configurazione attendibile" per creare chiavi di crittografia che possano compromettere l'intero sistema una volta che la chiave cade nelle mani sbagliate, I ricercatori stanno cercando un'alternativa alla distribuzione di prove a conoscenza zero in modo più efficiente e senza la necessità di una chiave.
9. Predizione genetica
L'improvvisa comparsa di queste pagelle è dovuta ai drammatici progressi nella ricerca genetica, alcuni dei quali coinvolgono più di un milione di persone.
Si scopre che le malattie più comuni e molti comportamenti e caratteristiche, compresa l'intelligenza, non sono causate da uno o pochi geni, ma sono il risultato delle sinergie di molti geni. Utilizzando i dati dei geni acquisiti, gli scienziati stanno creando i cosiddetti geni Meccanismo "Punteggio di rischio genico multiplo".
Sebbene i nuovi test del DNA forniscano solo probabilità piuttosto che diagnosi, possono essere di grande beneficio per la medicina, ad esempio, se una donna ad alto rischio di cancro al seno aumenta il numero di mammografie e una donna a basso rischio riduce il numero di mammografie, Questi test possono trovare più tumore reale e ridurre i falsi allarmi.
Le aziende farmaceutiche possono anche applicare queste valutazioni alle sperimentazioni cliniche di farmaci profilattici per malattie come l'Alzheimer o malattie cardiache, ecc. Selezionando volontari più vulnerabili, possono testare l'effetto della droga in modo più accurato.
Il problema è che queste previsioni sono tutt'altro che perfette. Chi vorrebbe sapere se possono avere il morbo di Alzheimer? Cosa succede se le persone con basso rischio di cancro segnano il posticipo dello screening e poi sviluppano il cancro?
I punteggi multi-gene sono anche discussi perché predicono qualsiasi tratto, non solo la malattia, ad esempio, ora testano i test del QI con una precisione del 10% circa. Con l'aumento dei punteggi, le previsioni del DNA IQ probabilmente diventeranno Tuttavia, in che modo genitori ed educatori usano queste informazioni?
Per il genetista comportamentale Eric Turk heimer, i dati genetici sono mescolati, rendendo la nuova tecnologia "eccitante e preoccupante".
Salto di materiale quantico
I nuovi Quantum Computers hanno un futuro brillante, ma presentano anche un dilemma: sono molto più potenti dal punto di vista computazionale delle macchine odierne, abbastanza potenti da essere inimmaginabili, ma non abbiamo capito come applicarli.
Una possibilità possibile e allettante è progettare le molecole con precisione.
I chimici hanno sognato nuove proteine per farmaci più efficaci, nuovi elettroliti che producono batterie migliori, composti che convertono la luce solare direttamente in combustibili liquidi e celle solari più efficienti.
Non ne abbiamo, perché è difficile che le molecole modellino sui computer tradizionali, e anche in una molecola relativamente semplice che cerca di simulare il movimento elettronico, la complessità computazionale supera di gran lunga la potenza dei computer di oggi.
Ma per il computer quantistico questo è un gioco da ragazzi perché non usa numeri che rappresentano i numeri 1 e 0 ma i "qubit" del sistema quantistico. Recentemente, i ricercatori IBM hanno usato un computer quantistico con 7 Un qubit imita una piccola molecola composta da tre atomi.
Quando gli scienziati creano macchine che hanno più qubit, dovrebbero essere in grado di modellare le molecole più grandi e più interessanti con precisione, e altrettanto importante, gli algoritmi quantistici si evolveranno meglio.