以下は完全なリストです：
3Dメタル印刷
数十年の時間のための3Dプリントの開発。しかし、これまでのところ、3D印刷がまだ主に使い捨ての試作品の製造に使用されています。あなたは印刷する金属などのプラスチック以外の他の材料を、使用したい場合は、費用がかかり、スピードだけでなく、非常に遅い
しかし、現時点では、3Dメタル印刷のコストはますます低くなっており、徐々に実際の部品を作る方法となっています。普及すれば量産の仕方が変わるでしょう。
短期的には、自動車部品などの大量の在庫を維持する必要がなくなり、必要なときに直接印刷することができます。
長期的には、小さな部品を少量生産する大規模な工場は、小さくて適応性の高い工場に置き換えることができます。
3Dメタル印刷は、軽量化、高強度部品、従来の方法では実現困難な複雑な形状、金属微細構造のより正確な制御を可能にします。2017年には、Lawrence Lvmo National Laboratoryスタッフは、従来のプロセスの2倍の強度までステンレススチールを生産する3D印刷方法を開発したことを発表しました。
また2017年に、ボストンMarkforgedからの3D印刷会社は、以下の$ 100,000個の3D金属プリンタの最初の価格を発表しました。
別のボストンのスタートアップは、デスクトップ・メタルは2017年にプロトタイプ金属印刷機を発表した。同社は100倍高速伝統的な金属印刷法よりも、実際の生産のための生産速度を大型機械を販売する計画します。
印刷金属部品が容易になってきています。デスクトップ・メタル・ソフトウェアは、現在入手可能な3Dプリントのデザインのために生成することができます。ユーザーは、ソフトウェアが印刷に適したコンピュータモデルを生成することができ、印刷したいソフトウェアのオブジェクトパラメータを通知する必要があります。
ゼネラル・エレクトリックは長い3Dプリント技術の航空宇宙製品に使用されてきた。同社は大規模なアクセサリーを印刷するには十分に速く、新しい金属プリンタをテストしている。同社は、2018プリンタを販売する計画します。
人工胚
研究者らは、注意深く細胞を三次元足場に置き、互いに通信し、数日齢のマウス胚の形状に配置された細胞を観察した。
チームリーダー麦格德莱娜ツェルニカ - ゲッツ（Magdelena Zernicka-Goetzが）言った：「我々は、幹細胞の強い可能性が魔法のようであることを知っているが、我々は、彼らはとても完璧に美しいことができることを理解していません。自己組織化。
ツェルニカ - ゲイツ氏は、「合成」はそれにもかかわらず、マウスの胚に発展しないことがあり、それはまだ私たちは、哺乳動物の卵を育成できるようにする必要がないことを示しました。
これはツェルニカではありません - 彼女は、胚細胞は特別な役割を果たしているか早く勉強したいゲッツの目標は、彼女は言った、次のステップは、人工ロックフェラー大学とミシガン大学の成長にヒト胚性幹細胞を使用することでも、この中に従事しています...研究の側面。
人間の胚のAI合成は、科学者たちは、彼らが人間の体の初期の開発中に、それぞれの理解を助けるために福音をもたらす与える。そして、簡単からこれらの胚性幹細胞なぜなら、そうラボでは、このような遺伝子編集ツールとして、さまざまなツールを使用することができます成長の研究。
しかし、人工胚は倫理的な問題をもたらした。このよう胚および胚難しいが真実を区別する場合には、状況は次のようになるでしょうか？胚が痛みを感じる前に、彼らは実験室で成長することができますどのくらい？生命倫理学者が科学を信じますレースが始まる前に、まずこれらの問題に取り組む必要があります。
都市の3つの認識
プロジェクトは2017年10月に発表された、具体的な構成は、アルファベットの歩道研究所は、トロントの臨海工業地域で行われるこのプロジェクト、上で共同作業をするためにカナダの政府と協力して、2019年にニューヨークでスタートします。
プロジェクトの目標の一つは、空気等の品質、ノイズレベル、人口活動のデータを収集するセンサネットワークの大規模な様々なを使用して、設計、政策、技術の意思決定を導くことです。
このような計画では、すべての車両が自動操縦され、共通の移動プラットフォームに入ることが求められており、ロボットはメール配信などの些細な作業に従事しています。サービスの開発では、スマートフォンのサードパーティ開発とアプリケーションと同じように。
同社は、公共のインフラストラクチャを詳細に監視し、データ管理とプライバシーに関する懸念を提起する予定だが、Sidewalk Labsはコミュニティや地方自治体と協力して取り除くことができると述べた。
Sidewalk Labsの都市システム責任者であるRit Aggarwalaは、「Quaysideのためにしたことは、このプロジェクトが野心的であるだけでなく、人間の感触も持っているということでした。キーサイド古いスマートシティプランの間違いを繰り返さないようにしましょう。
カリフォルニア州ロサンゼルス市サンフランシスコのCEO、ウィル・フレッシヒ氏によると、キーサイド社の開発担当官庁であるウォーターフロント・トロント氏は、北米の他の都市も、次のシドニー・ラボとの提携を検討していると語ったそして、ボストンは導入を呼びかけました。
4.誰のための人工知能
だから、解決策は何ですか？人工知能は、クラウドコンピューティングのための機械学習ツールに基づいて、より多くの人にもたらされている。これまでのところ、アマゾンAWSクラウドは、人工知能のリーダーです。Googleが立ち上げたオープンソースのAIライブラリTensorFlowアマゾンのおかげであります挑戦最近、Googleは、人工知能を使いやすくするために、訓練された一連のシステムであるCloud AutoMLも発表しました。
マイクロソフトのAzureクラウド・コンピューティング・プラットフォームは、人工知能を統合しました。さらに、Microsoftはまた、ニューラルネットワークは、モバイルアプリケーションの開発と同じくらい簡単になるように、ニューラルネットワークの発展のために主にオープンソースディープラーニングライブラリグルーオン。グルーオンを提供するために、アマゾンで動作します。
同社が人工知能の雲の中にリーダーになるであろうかは不明である。しかし、勝者のために、これは巨大なビジネスチャンスを意味します。
人工知能革命は、すべての人生の歩みに潜入した場合、これらの製品には不可欠な要素となります。
現在、IT業界における人工知能のメインアプリケーション。この業界では、人工知能の作成、効率は、新製品やサービスを持って来る。しかし、他の多くの企業や産業はまた、人工知能を使用しようとしている。製薬、製造、エネルギーの場合この技術の業界も完全な展開、そして生産性を劇的に増加され、業界全体は、このようになります革命。
しかし、ほとんどの企業はまだ十分な才能を欠いており、人工知能のクラウドを使用する方法を見つけ出す。したがって、AmazonやGoogleはまた、コンサルティングサービスを提供しています。すべての人に、クラウドコンピューティング技術の普及たら、その後、本当の革命は、人工知能を開始します。
5.対決ニューラルネットワーク
問題は想像に新しいものを作成することで、想像力は、人工知能は良くないです。
2014年、モントリオール大学の博士課程学生であるイアングッドフェロー（Ian Goodfellow）は、GANと呼ばれるバーの学問的議論でこの解決策を最初に思いついた.GANは2つの神経ウェブは、猫と魔法のデジタル版でお互いに対峙しています。
どちらのネットワークも同じデータセットを使用しており、そのうちの1つは「Builder」と呼ばれ、タスクは3つの手で誰かの異なるバージョンを作成するために見るイメージを使用することです。たとえば、別のものはDiscriminatorタスクは、あなたが見るイメージがジェネレータによって作成された偽のイメージかどうかを特定することです。
このプロセスを通じて、ジェネレータは画像を生成する上で非常に優れているため、識別器は実際の画像が何であるかを判断することができず、結果は誤っています。
過去10年間、GANは人工知能の最も有望な分野の1つになっており、機械が目を引く結果を生み出すのを助けています。
たとえば、Nvidiaの研究者は、GANに多数の有名人の写真を提供し、その後、数百もの存在しないアバターを作成し、別のチームの研究者が生成したさらに、GANは、日当たりの良い道路を雪の道に変えたり、馬をゼブラに変えるなど、さまざまな方法で画像を再想像することができます。
結果は常に完璧ではありません：GANが原因の画像と音の形成には、しかし、アバター上の2つのハンドルバーや眉毛の配置に間違った場所を与えている可能性の専門家は、特定のから、と信じているので、多くの場合、非常に現実的です。感覚、GANは見て世界の根本的な構造を理解するために聞くことを始めている。これは想像力に加えていることを意味するだけでなく、複数の独立した人工知能機能、見た世界の理解を得ます。
6.パキスタンの魚耳栓
1人はヘッドセットを着用し、もう1人は携帯電話を持っています。耳栓を着用した人は自分の言語で話します。デフォルト言語は英語です。App Appは文章を翻訳し、電話で広げて大声で演奏します。人々は応答し、答えは翻訳され、ヘッドフォンに広がり再生されます。
Googleはすでに会話機能を翻訳した、そのiOSとAndroidのアプリは2人のユーザーが対話を自動的に認識して翻訳され、チャットすることができます。ただし、バックグラウンドノイズは、それが困難な人々のAppアプリケーションの対話を理解することができます停止するとき、人々は知りません会話は、時に翻訳を開始します。
Pixel Budは、発言中に右イヤープラグを持ち、携帯電話とイヤホンとのやりとりを区別できるようにし、マイクを人工的に制御し、電話をかけることなく発信者を連絡させ続けることで、これらの問題を回避します。
貧しいデザイン、広く批判のピクセル芽。彼らはあなたの耳に合わないかもしれないが、携帯電話の相互接続に使用することは困難である、愚かに見えます。
Pixel Budは、言語間のコミュニケーションをリアルタイムに理解することができ、魚はもう必要ありません。
7.天然ガスのゼロ炭素排出量
ヒューストンの郊外にある米国の天然ガス産業と石油精製センターでは、パイロットパワープラントが技術をテストして、天然ガスはクリーンエネルギーは現実を夢になることが期待されています。「ネットパワー」と呼ばれるこの50メガワットのプロジェクト（ネットパワー）後援企業は、少なくとも、動作中の二酸化炭素の排出量を完全に回復される標準の天然ガス発電所のコストと同等のことができるように、我々は低コストで電気を発生させることができると信じています。
その場合は、それは世界がリーズナブルな価格で化石燃料からの炭素を含まないエネルギーを抽出する方法を発見したことを意味します。天然ガス発電所は需要に応じた生産を増加または減少させることが、原子力発電の高い資本コストを避けるため、再生可能エネルギーの不安定性供給を避けます。
パートナーの正味電力のプロジェクトは、科学技術企業の発展8河川資本とエクセロン・ジェネレーション社、およびエネルギーの建設会社のCB＆I社が含まれています。同社は、予備試験を開始した、プラントの建設段階に現在ある、早期今後数ヶ月で公開する予定評価結果。
高温高圧下に置かれた燃焼ガスからの植物の二酸化炭素排出量は、それは、作動流体の特別な駆動タービンとして超臨界二酸化炭素を用いて生成する。大部分の二酸化炭素を連続的にリサイクルされてもよく、残りは安価に回収することができます。
コスト削減の重要な部分は二酸化炭素の販売ですが、今日では、二酸化炭素の主な用途は、特に環境に優しい市場ではなく、限られた市場である井戸からの油の抽出を助けることですが、最終的には、プラスチックおよび他の炭素系材料の製造および製造におけるセメントの需要が高まっている。
「純電気」は、特に鉱業における天然ガスの問題をすべて解決するものではありませんが、天然ガスを使用している限り、できる限りきれいに使用する必要があります。これは、炭素排出量の最も有望な削減の1つです。
完全なオンラインプライバシー
このツールは、ゼロ知識証明と呼ばれる新しい暗号化プロトコル、である。研究者は何十年もの間、この目的のために勉強してきたが、昨年には、人々の関心がある程度に起因するこれ、サージを始めたが、 cryptocurrencyに対する一般の執念（ほとんどが個人的に所有されている）。
ゼロ知識証明の技術の多くは、2016年後半に導入されたデジタル通貨であるZcashの恩恵を受けています.Zcashの開発者は、ユーザーが匿名で取引できるzk-SNARKという最先端の暗号化技術を使用しました。
Bitcoinや他のほとんどのパブリックブロックチェーンシステムでは、これは一般的に不可能であり、これらのシステムでは誰もがトランザクション内容を見ることになります。トランザクションは理論的には匿名ですが、他のデータ世界で2番目に大きいブロックチェーンネットワークであるEthereumの創設者であるVitalik Buterinは、zk-SNARKを「絶対的な変化」と表現し、技術のゲームのルール。
銀行にとって、これは追加ブロック鎖に基づいて自分の支払いシステムでプライバシーを犠牲にすることなく、顧客、決済システムのブロック鎖の使用、方法、昨年、JPモルガン・チェース（JPモルガン・チェース）であってもよいですzk-SNARKs。
ZK-SNARKsが有望な、しかしそれは遅いですし、面倒な計算は、我々はまた、いわゆる「信頼できるセットは」暗号化キーを作成する必要があり、犯罪者の手にキーたら、それはシステム全体を危険にさらす可能性がありますが、研究者は、より効果的にゼロ知識証明を展開するための代替を探している、とキーを必要としません。
9.遺伝的予測
これらのカードの突然の出現は、遺伝子研究にかなりの進歩のおかげで、1億人以上の人々を含むいくつかの研究を報告しています。
これは、最も一般的な疾患や行動特性の多くは、知性とを含む、1つのまたは少数の遺伝子によって引き起こされるのではなく、多くの遺伝子の結果は、遺伝子研究、取得したデータを使用して、科学者たちは、いわゆる作成しているの相乗効果ではないが含まれていることが判明します「多遺伝子リスクスコア」メカニズム。
、その後、新しいDNAテストは確率ではなく、診断のみを提供することができますが、それは大いに薬に利益をもたらすことができます。例えば、低リスクの女性は乳房X線の数を減らすことながら、乳がんのリスクが高い女性は、乳房X線の数が増加した場合一方でこれらのテストでは、より多くの実際の癌を発見し、誤ったアラームを減らすことができます。
製薬会社はまた、アルツハイマー病や心臓病などの予防医学疾患の臨床試験に使用されるこれらのスコアを使用することができます。病気のボランティアを取得する可能性が高く選択することにより、彼らは薬物の効果をテストし、より正確にすることができます。
問題はこれらの予測が完全ではないということです。誰がアルツハイマー病を患っているのかを知りたいですか？がんリスクの低い人々がスクリーニングを延期してがんを発症するとどうなりますか？
多遺伝子スコアは、病気だけでなく、あらゆる形質を予測するため議論されています。例えば、IQテストは約10％の精度でテストされています。しかし、両親や教育者はこの情報をどのように使用しますか？
行動遺伝学者、エリック・トルコのハイマーにとって、遺伝子データは混在しているため、新技術は「エキサイティングでも心配でもない」。
材料の量子跳躍
新しいQuantum Computersは明るい未来を抱いていますが、ジレンマもあります。今日のマシンよりもはるかに計算力が強く、想像を絶するほど強力ですが、どのように適用するかはわかりません。
分子を正確に設計することが可能で魅力的な可能性があります。
化学者は、より効果的な薬物、より良い電池を生産する新しい電解質、太陽光を液体燃料に直接変換する化合物、およびより効率的な太陽電池について、新しいタンパク質を夢見てきた。
分子が従来のコンピュータでモデル化することは難しく、電子運動をシミュレートしようとする比較的単純な分子であっても、今日のコンピュータの能力をはるかに上回る計算複雑さがあるため、これらはありません。
しかし、量子コンピュータの場合、これは数字の1と0を表す数字を使わず、量子システムの「量子ビット」を使用しているため、ケーキです。最近、IBMの研究者は、キュビットは、3つの原子からなる小分子を模倣する。
科学者がより多くの量子ビットを持つ機械を作成するとき、より大きく、より興味深い分子を正確にモデル化できなければならず、重要なのは量子アルゴリズムがより進化することです。