Технологии приходят и уходят с головокружительной скоростью, но у некоторых хватит стойкости, чтобы воздействовать на мир более чем на мгновение. Некоторые вносят изменения в политику и экономику, в то время как другие способны изменить нашу культуру и даже улучшить медицину. В то время как некоторые технологические достижения будут развиваться годами, другие добиваются больших успехов.
Ниже приведены три основных технологических новшества, которые сделали 2018 год значительным.
1. Медицинские Технологические Инновации - Обратный Паралич
Повреждения спинного мозга часто приводят к различной степени паралича. До недавнего времени жертвы таких травм не имели возможности восстановить движение своих конечностей и тела.
Теперь, с изобретением беспроводных мозговых имплантатов, паралич может уйти в прошлое. Хотя технология сложна, она прогрессирует. Ученые ожидают, что потребуется еще 10-15 лет, чтобы усовершенствовать и сделать доступными для общественности.
2. Экономические технологические инновации - Расплатиться распознаванием лица
Люди всегда требуют большего — это природа инноваций. Почему они должны пытаться копить и защищать все свои деньги, когда есть банки? Почему они должны носить с собой деньги в качестве незащищенной наличности в кошельке, когда они могут использовать кредитную карту? Зачем тратить время, копаясь в кошельке, вытаскивая кредитную карту и считывая ее, когда их лицо может действовать вместо него?
В Китае Face ++ сделал этот последний вопрос реальностью. Технология распознавания лиц не нова, но то, как мы ее используем, может иметь значительные экономические последствия.
В то время как большинство людей используют эту технологию для перевода денег, используя свое лицо в качестве учетных данных, существует множество вариантов использования.
3. Робототехнические технологические инновации - Обучение в области армирования
Машинное обучение является быстро развивающейся отраслью, поглощающей внимание ученых всего мира. Машина, которая может учиться без программирования, имеет ошеломляющие последствия.
Машинное обучение основывается на том, что машина подвергается воздействию набора данных и позволяет строить алгоритмы на основе полученных данных, а не программировать и сообщать машине, что делать.
Это похоже на интеллектуальный анализ данных или прогнозное моделирование. Усиленное обучение отличается тем, что машины выполняют задачи и учатся на своих ошибках.
Например, самодвижущиеся грузовики скоро станут обычным явлением на дорогах. Ученые достигли этого благодаря тому, что машины практикуют вождение. Машины меняли полосы движения, сливались и выполняли несколько других сложных действий.
Сначала они допустили несколько ошибок. Однако всякий раз, когда они совершали успешный манёвр, они записывали положительный результат и включали его в свои будущие выступления. Хотя технология кажется футуристической, ученые ожидают увидеть реальные приложения в ближайшие один-два года.
Спасибо за чтение, надеемся что вам понравилось. Подписывайтесь и получайте новые материалы!
