전체 목록은 다음과 같습니다.
1. 3D 금속 인쇄
3D 인쇄는 수십 년 동안 진행되어 왔지만 지금까지 3D 인쇄는 주로 일회용 프로토 타입을 만드는 데 주로 사용되며 인쇄용으로 금속과 같은 플라스틱 이외의 재료를 사용하려는 경우 비용이 많이들뿐만 아니라 속도도 빠릅니다 아주 천천히
그러나 3D 금속 인쇄의 비용은 점점 낮아지고 점차 현실 부품을 만드는 방법이되었습니다. 널리 채택되면 대량 생산 방식을 바꿀 것입니다.
단기적으로 제조업체는 더 이상 자동차 부품과 같은 제품 재고를 유지할 필요가 없으며 필요할 때 직접 인쇄 할 수 있습니다.
장기적으로 소량으로 작은 부품을 생산하는 대형 공장은 고객의 변화하는 요구에보다 잘 적응할 수있는 소규모 공장으로 대체 될 수 있습니다.
3D 금속 인쇄는 경량, 고강도 부품을 생산할 수 있으며 전통적인 방법으로는 어려운 복잡한 모양을 얻을 수 있으며 금속 미세 구조를보다 정밀하게 제어 할 수 있습니다 .2017 년 Lawrence Lvmo National Laboratory 직원들은 기존의 공정보다 최대 2 배의 스테인리스 강을 생산하는 3D 인쇄 방법을 개발했다고 발표했습니다.
또한 2017 년 보스턴에 본사를 둔 3D 프린팅 회사 인 Markforged는 10 만 달러 미만으로 3D 금속 메탈 프린터를 첫 선을 보였습니다.
보스톤의 다른 벤처 기업인 Desktop Metal은 2017 년에 원형 인쇄 기계를 출시했습니다.이 회사는 기존의 금속 기반 인쇄보다 100 배 빠른 실제 제품 생산을 위해 대형 기계를 판매 할 계획입니다.
Desktop Metal의 현재 소프트웨어는 3D 인쇄에 적합한 디자인을 만들도록 설계되었으며 사용자는 단순히 인쇄 할 개체를 알려주고 소프트웨어는 인쇄에 적합한 컴퓨터 모델을 생성합니다.
항공 우주 제품에 3D 프린팅 기술을 오랫동안 사용해 온 제너럴 일렉트릭 (General Electric)은 대형 부품의 일부 비용으로 새로운 금속 기반 프린터를 테스트하고 있으며, 2018 년까지이 프린터를 판매 할 계획입니다.
인공 배아
연구진은 조심스럽게 세포를 3 차원 스캐 폴드 위에 올려 놓고 서로 의사 소통하고 몇일 된 마우스 배아 모양으로 배열 된 세포를 관찰했다.
우리는 줄기 세포의 강한 가능성이 마술처럼 것을 알고 ',하지만 우리는 그들이 그렇게 완벽하게 아름 다울 수 있다는 걸하지 않습니다 - 팀 리더 麦格德莱娜 젤 니카 게츠 (Magdelena Zernicka-게츠)는 말했다. 자기 조직.
젤 니카 - 게이츠는 여전히 우리가 포유류의 난자를 배양 할 수 있어야하지 않는 것을 보여준다는 '합성'그럼에도 불구하고 마우스 배아로 발전하지 않을 수있다.
다음 단계는이에 종사하는 인공 록펠러 대학과 미시간 대학의 성장에 인간 배아 줄기 세포를 사용하는 것입니다, 그녀는 말했다, 그녀는 배아 세포가 특별한 역할을 어떻게 조기 유학하고자하는 게츠 목표 ... - 이것은 젤 니카 아니다 연구의 양상.
인공 지능 합성 인간 배아는 과학자들에게 신체의 초기 발달의 모든 부분을 이해하도록 도와 줄 것이며이 줄기 세포는 조작이 쉬운 줄기 세포에서 유래 된 것이므로 유전자 조작 도구, 그들의 성장 연구.
그러나 인공 배아는 윤리적 인 문제를 야기한다. 배아가 실제 배아와 구별되지 않는다면 어떻게 될까? 고통을 느끼기 전에 실험실에서 얼마나 오래 자랄 수 있는가? 생명 윤리 학자들에 따르면, 과학 경주가 시작되기 전에 먼저 이러한 문제를 해결해야합니다.
3 도시의 인식
이 프로젝트는 2017 년 10 월에 발표되었으며 2019 년에 건설이 시작될 예정입니다. 뉴욕시에서 Alphabet 's Sidewalk Labs는 캐나다 정부와 협력하여 토론토의 해안가 산업 지역에서 예정되어 있습니다.
이 프로젝트의 목표 중 하나는 광대 한 센서 네트워크를 사용하여 대기 질, 소음 수준, 인구 활동 등에 관한 데이터를 수집 한 다음 설계, 정책 및 기술 결정을 안내하는 것입니다.
이러한 계획은 모든 차량이 자동 조종 장치가되어 공유 된 여행 플랫폼에 들어갈 것을 요구하며, 로봇은 메일 배달과 같은 사소한 작업에 종사합니다 .Sidewalk Labs는 회사의 소프트웨어 및 시스템에 대한 액세스를 열어 다른 회사가 제 3 자 개발 및 스마트 폰 응용 프로그램과 마찬가지로 서비스 개발에.
이 회사는 공공 인프라를 면밀히 모니터링하여 데이터 관리 및 개인 정보 보호에 대한 우려를 제기하지만 Sidewalk Labs는 커뮤니티 및 지방 당국과 협력하여 해제 할 수 있다고 밝혔습니다.
도시 계획 시스템 리틀 아그 게바라 (RIT Aggarwala)의 보도 연구소 대표가 말했다 : '이 프로젝트뿐만 아니라 야심 찬 것을 우리가 부두를 위해 한 일을 다릅니다 만, 일부 인도적인 치료를해야합니다.'이 도움이 될 수 있습니다 부두 이전 똑똑한 도시 계획의 실수를 반복하지 마십시오.
부두 워터 프론트 토론토의 개발을 담당 정부 기관, 도시 윌 폴리 시거 (윌 Fleissig)는 말했다 기관의 다음 공동 CEO가되고 싶어 다른 북미 도시가 보도 랩과 연락도 있습니다 말했다 : '샌프란시스코, 덴버, 로스 앤젤레스 그리고 보스턴은 소개를 요청했습니다.
4. 모든 사람들을위한 인공 지능
클라우드 기반 컴퓨터 학습 도구는 광범위한 사용자에게 인공 지능을 가져다 주며, 지금까지 Amazon AWS는 클라우드 기반 인공 지능의 선두 주자입니다 .Google은 오픈 소스 인공 지능 라이브러리 TensorFlow Amazon 도전 과제 최근 Google은 인공 지능을 사용하기 쉽게 만드는 사전 훈련 된 시스템 인 Cloud AutoML도 발표했습니다.
마이크로 소프트는 인공 지능이 통합 된 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 인 Azure를 보유하고 있으며, Microsoft는 아마존과 제휴하여 신경망을 모바일 애플리케이션처럼 쉽게 개발할 수 있도록 신경 네트워크를 개발하기 위해 주로 설계된 오픈 소스의 심층 학습 라이브러리 인 Gluon을 제공하고 있습니다.
어떤 회사가 클라우드 기반 AI의 선두 주자가 될지 아직 확실하지 않지만 수상자에게는 거대한 비즈니스 기회를 의미합니다.
인공 지능 혁명이 모든 삶을 침투한다면,이 제품들은 필수 요소가 될 것입니다.
현재 인공 지능은 인공 지능이 효율성을 창출하고 새로운 제품과 서비스를 제공하는 기술 산업에서 주로 사용되지만 다른 많은 기업과 산업도 인공 지능을 활용하려고합니다. 제약, 제조 및 에너지 등 산업은 또한 완전히이 기술을 배포 할 수 있습니다, 그리고 생산성이 크게 향상됩니다, 전체 산업 혁명 것입니다.
그러나 대부분의 기업은 여전히 클라우드 기반 인공 지능 활용 방법을 파악할 수있는 재능이 충분하지 않기 때문에 아마존과 Google도 컨설팅 서비스를 제공하고 있으며 클라우드 컴퓨팅이 모든 기술을 대중화하면 진정한 AI 혁명이 시작됩니다 .
5. 길항 신경 네트워크
문제는 새로운 것을 창조하기 위해서는 상상력이 필요하고 인공 지능은 상상력이 좋지 않다는 것입니다.
몬트리올 대학 (University of Montreal)의 박사 과정 학생 인 Ian Goodfellow는 2014 년에 GAN이라는 학술 토론에서이 솔루션을 제시했습니다. GAN은 두 가지 신경 웹은 Cats and Gobbles의 디지털 버전에서 서로 대결합니다.
두 네트워크 모두 동일한 데이터 세트를 사용하여 교육하는 데 사용되며, 그 중 하나는 '작성자'라고하며, 작업은 보는 사람의 이미지를 사용하여 손이 3 개인 다른 사람 (예 : 다른 사람은 'Discriminator')을 만듭니다. , 작업은 생성 된 이미지가 가짜 이미지인지 여부를 식별하는 것입니다.
이 프로세스를 통해 생성기는 이미지를 생성하는 데 매우 뛰어나므로 식별기가 실제 이미지가 무엇인지를 판단 할 수 없으므로 false입니다. 본질적으로 생성기는 외관상으로는 실제 이미지를 식별하고 만들어 내기 위해 교육을 받았습니다.
지난 10 년 동안 GAN은 인공 지능 분야에서 가장 유망한 분야 중 하나로 자리 매김하면서 눈길을 끄는 결과를 낳았습니다.
예를 들어 Nvidia 연구원은 GAN에 수많은 유명인 사진을 제공하고 이후에 존재하지 않는 수많은 아바타를 만들었으며 다른 연구원 팀이 생성했습니다. 또한 GAN은 반 고흐의 작품과 비슷한 가설을 세웠습니다. 또한 GAN은 맑은 길을 설원으로 바꾸거나 말을 얼룩말로 바꾸는 등 다양한 방법으로 그림을 상상할 수 있습니다.
결과는 항상 완벽하지는 않습니다 : GAN은 자전거에 두 개의 핸들 바를 놓거나 눈썹을 잘못된 얼굴에 집어 넣을 수 있습니다. 그러나 결과 이미지와 사운드는 매우 현실적인 경향이 있으므로, 의미에서 GAN은 상상력 외에도 인공 지능이 당신이 보는 세상을 이해하는 독립적 인 능력을 얻을 수 있음을 의미하는 본 세계의 기본 구조를 이해하기 시작했습니다.
6. 파키스탄 어 귀마개
하나는 헤드셋을 착용하고 다른 하나는 핸드폰을 착용합니다. 귀마개 착용자는 자신의 언어로 말합니다 - 기본 언어는 영어입니다. App 앱은 문장을 번역하고 전화로 소리내어 크게 소리내어 재생합니다. 사람들이 대답하며 대답은 번역되어 헤드폰으로 퍼져 나갑니다.
구글은 이미 대화 기능을 번역했다, 그것의 iOS 및 안드로이드 애플 리케이션은 두 사용자가 대화가 자동으로 인식 및 변환됩니다, 채팅을 할 수 있습니다. 그러나, 배경 잡음이 어려운 사람들의 앱 응용 프로그램의 대화를 이해할 수 있습니다 중지 할 때, 사람들은 모른다 대화는, 때 번역을 시작합니다.
픽셀 싹 사용자가 인위적으로 마이크를 제어 할 수 있습니다, 전화 및 헤드셋 상호 작용 영역을 분리하는 것이 그의 연설에서 오른쪽 귀를 보류함으로써 이러한 문제를 회피 도움 발신자가 걸릴 것입니다 전화를 가져 오지 않는, 눈 접촉을 유지 .
가난한 디자인, 널리 비판의 픽셀 싹. 그들은 당신의 귀를 맞지 않을 수 있으므로,이 전화 상호로 사용하기 어려운, 바보 보인다.
픽셀 버드는 언어 간 의사 소통을 실시간으로 이해할 수 있다는 것을 보여 주며 더 이상 생선을 필요로하지 않습니다.
7. 천연 가스의 제로 탄소 배출량
파일럿 발전소는 휴스턴 (Houston) 외곽의 미국 천연 가스 및 정유 산업 허브에서 천연 가스를 청정 에너지로 만드는 꿈을 실현할 기술을 테스트하고 있습니다. 50MW 규모의 프로젝트 인 Net Power 주최측은 표준 천연 가스 발전소와 비교하면 저렴한 비용으로 전기를 생산할 수 있으며 운영 중에 배출되는 모든 이산화탄소를 완전히 회수 할 수 있다고 믿습니다.
만약 그렇다면 세계가 화석 연료로부터 무 탄소 에너지를 합리적인 가격으로 추출 할 수있는 방법을 찾았 음을 의미합니다 천연 가스 발전소는 수요에 따라 생산량을 늘리거나 줄이고 원자력의 높은 자본 비용을 피하며, 재생 가능 에너지 공급의 불안정성을 피하기 위해.
파트너 '넷 파워'프로젝트는 과학 기술 기업의 개발 8 강 자본 및 엑셀론 발전 회사, 에너지 건설 회사 CB & I 회사를 포함한다.이 회사는 예비 테스트를 시작, 공장의 건설 단계에서 현재, 초기 몇 달에 게시 할 예정 평가 결과.
고온 고압하에 배치 연소 가스로부터 식물, 이산화탄소 배출량이는 "작동 유체의 특별 구동 터빈로 초 임계 이산화탄소를 이용하여 생성한다. 대부분의 이산화탄소 연속적 재활용 될 수 있고, 나머지는 저렴하게 회수 할 수있다.
비용 절감의 주요 부분은 이산화탄소를 판매하는 것입니다. 오늘날 이산화탄소의 주된 용도는 특히 환경 친화적 인 시장이 아닌 제한된 시장 인 우물에서 석유를 추출하는 것입니다. 그러나 '순수 전기'프로젝트는 궁극적으로 플라스틱 및 기타 탄소 계 재료의 제조 및 제조 시멘트에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
'순수 전기'기술은 천연 가스의 모든 문제, 특히 광업 문제를 해결하는 것은 아니지만 천연 가스를 사용하는 한 최대한 깨끗하게 사용해야합니다. 개발중인 모든 청정 에너지 기술 중 '순 전기' 그것은 탄소 배출량의 가장 유망한 감소 중 하나입니다.
완벽한 온라인 개인 정보 보호
이 도구는 zero-knowledge proof라고하는 신흥 암호화 프로토콜입니다. 연구자들이 수십 년 동안이 목적을 위해 연구 해 왔지만, 지난 한 해 동안 관심이 급증했습니다. cryptocurrency에 대한 대중의 강박 관념, 대부분은 개인 소유입니다.
제로 지식에 대한 기술 대부분은 2016 년 후반에 도입 된 디지털 통화 인 Zcash의 혜택을 받았습니다. Zcash의 개발자는 익명으로 거래 할 수있는 zk-SNARK라는 최첨단 암호화 기술을 사용했습니다.
Bitcoin 및 대부분의 다른 공용 블록 체인 시스템에서는 일반적으로 불가능하며 이러한 시스템에서는 모든 사람이 트랜잭션 내용을 볼 수 있습니다. 트랜잭션은 이론적으로 익명이지만 다른 데이터와 결합 될 수 있습니다 세계에서 두 번째로 큰 블록 체인 네트워크 인 Ethereum의 창설자 인 Vitalik Buterin은 zk-SNARK를 '절대적인 변화' 기술의 게임 규칙 '을 준수해야합니다.
은행의 경우,이 개인 정보 보호, 지불 시스템의 블록 체인의 사용 방법 작년을 희생하지 않고 고객이 될 수있다, 블록 체인을 기반으로 자신의 결제 시스템에서 JP 모건 체이스 (JP 모건 체이스)을 첨가 ZK-SNARKs.
ZK-SNARKs하지만 약속하지만 느린 지루한 계산, 우리는 또한 소위 '신뢰할 세트'암호화 키를 생성해야하고, 범인의 손에 키를 한 번, 그것은 전체 시스템을 위험에 빠뜨릴 수있다. 그러나, 연구진은보다 효과적으로 영 지식 증명을 배포 할 수있는 대안을 찾고, 그리고 키가 필요하지 않습니다.
제 유전자 예측
이 성적표의 갑작스런 출현은 유전 연구의 극적인 진보에 기인합니다. 그 중 일부는 백만 명이 넘습니다.
그것은 가장 흔한 질병 및 행동 특성의 많은 지능을 포함하여, 하나 개 또는 몇 개의 유전자에 의해 발생하는 것이 아니라 많은 유전자의 결과가 유전자 연구 수집 된 데이터를 사용하여, 과학자들은 소위 만드는 시너지하지 포함 밝혀 '다중 유전자 위험 점수'메커니즘.
새로운 DNA 검사는 진단보다는 확률만을 제공하지만 유방암의 위험이 높은 여성이 유방 X 선 사진의 수를 늘리고 위험도가 낮은 여성이 유방 X 선 사진의 수를 줄이는 경우와 같이 의학에 크게 도움이됩니다. 이 검사들은 실제 암을 발견하고 거짓 경보를 줄일 수 있습니다.
제약 회사는 또한 알츠하이머 병이나 심장병과 같은 질병 예방 약품의 임상 시험에이 등급을 적용 할 수 있습니다. 좀 더 취약한 자원 봉사자를 골라 내면 더 정확하게 약물 효과를 테스트 할 수 있습니다.
문제는 이러한 예측이 완벽하지 않다는 것입니다. 누가 알츠하이머 질환을 앓고 있는지 알기를 원합니다. 암 위험이 낮은 사람들이 선별 검사를 연기하고 암을 발병한다면 어떻게 될까요?
다중 유전자 점수는 질병뿐 아니라 어떤 특성을 예측하기 때문에 논쟁의 대상이됩니다. 예를 들어 IQ 테스트는 약 10 %의 정확도로 테스트됩니다. 점수가 올라감에 따라 DNA IQ 예측은 그러나 학부모와 교육자는이 정보를 어떻게 사용합니까?
행동 유전 학자 인 에릭 터크 하이 머 (Eric Turk heimer)에게는 유전 정보가 혼합되어 새로운 기술이 '흥미롭고 걱정 스럽다'고합니다.
양자 도약
새로운 Quantum Computers는 밝은 미래를 가지고 있지만, 딜레마를 나타냅니다. 오늘날의 머신보다 훨씬 강력하고 상상도 못할 정도의 강력한 성능을 제공하지만, 어떻게 적용 할 것인지를 파악하지 못했습니다.
가능한 한 유혹스러운 가능성은 정확하게 분자를 설계하는 것입니다.
화학자들은보다 효과적인 약물, 더 나은 배터리를 생산하는 새로운 전해질, 햇빛을 액체 연료로 직접 변환하는 화합물, 그리고보다 효율적인 태양 전지를위한 새로운 단백질을 꿈꿨다.
전통적인 컴퓨터에서는 분자를 모델링하기가 어렵고 전자 동작을 시뮬레이션하려는 비교적 단순한 분자 에서조차도 계산 복잡성은 오늘날의 컴퓨터 성능을 훨씬 뛰어 넘습니다.
그러나 양자 컴퓨터의 경우 이것은 숫자 1과 0을 나타내는 숫자를 사용하지 않고 양자 시스템의 '큐 비트 (qubit)'를 사용하지 않기 때문에 케이크 조각입니다. 최근에 IBM 연구원은 7 큐빗은 세 개의 원자로 구성된 작은 분자를 모방합니다.
과학자들이 더 많은 큐 비트를 가진 기계를 만들 때, 더 크고 흥미로운 분자를 정확하게 모델링 할 수 있어야하며, 마찬가지로 중요한 것은 양자 알고리즘이 더 발전 할 것입니다.