Это прорыв: десять самых важных технологий 2021 года
10 ноября 2021
1. Литий-металлические батареи
Литий-металлические аккумуляторы имеют все шансы изменить расстановку сил на авторынке. Их энергетическая плотность равна 1 кВт·ч на литр объема, что почти в два раза больше, чем у литий-ионных батарей. Как утверждают в MIT Technology Review, благодаря этому электрокары заряжаются гораздо быстрее, а главное — заряда хватает на 80% дольше, чем с литий-ионными аккумуляторами. Такие показатели сохраняются и после 800 циклов.
Американский стартап QuantumScape (среди его инвесторов — Билл Гейтс), который занимается разработкой литий-металлических батарей, провел первые тесты в декабре 2020-го. После успешных испытаний он уже заключил сделку с Volkswagen, который начнет выпускать электромобили с этими аккумуляторами в 2025 году.
Скептики утверждают, что результаты тестов пока рано считать успешными: их проводили на однослойных ячейках, тогда как в реальных аккумуляторах они должны быть многослойными. При массовом производстве это может привести к непредвиденным рискам.
2. Вакцины на основе матричной РНК
РНК-вакцина — одна из самых передовых разработок в медицине за последние 20 лет. Сейчас есть две вакцины, созданные по этой технологии: Pfizer и Moderna. Обе — против коронавируса.
Обычные — векторные — вакцины содержат ослабленный или неактивный возбудитель вируса. Вакцины на основе мРНК побуждают организм вырабатывать фрагмент белка, содержащийся в возбудителе COVID-19, который тут же атакует иммунная система. В результате возникает сильный иммунитет к вирусу, организм становится устойчивым к заражению.
Матричные (информационные) РНК хороши тем, что их легко модифицировать под любой новый штамм вируса. Их также можно использовать для борьбы с инфекциями (например, малярией), раком, серповидноклеточной анемией, ВИЧ и другими тяжелыми заболеваниями.
3. GPT-3
На сегодняшний день самая совершенная нейросеть на базе NLP (то есть, алгоритмов распознавания текста) — GPT-3. Это нейросеть-трансформер, которая способна генерировать связные ответы в диалоге с человеком. Объем используемых ей данных и параметров в 100 раз превосходит предыдущее поколение — GPT-2.
Однако даже самые продвинутые трансформеры, обученные на огромных массивах данных не понимают смысла слов и фраз, которые они генерируют. Для их обучения нужны огромные массивы данных и вычислительные ресурсы, которые, в свою очередь, оставляют большой углеродный след. Еще одна проблема — несовершенство датасетов для обучения нейронных сетей: тексты в интернете часто содержат искажения, манипуляции и откровенные фейки.
Одно из самых перспективных направлений в развитии ИИ и нейросетей — это расширение диапазона восприятия. Сейчас алгоритмы умеют распознавать изображения, лица, отпечатки пальцев, звуки и голос. Они также умеют говорить и генерировать изображения и видео, имитируя наше восприятие разных органов чувств. Ученые MIT отмечают: чтобы приблизиться к человеку ИИ не хватает эмоционального интеллекта и чувств. В отличие от ИИ, человек умеет не только обрабатывать информацию и выдавать готовые решения, но и учитывать контекст, множество внешних и внутренних факторов, а главное — действовать в условиях неопределенности и меняющейся среды. Например, алгоритм AlphaGo от компании DeepMind способен обыграть чемпиона мира по го и шахматам, но все еще не может расширить свою стратегию за пределы доски.
Пока что даже самые продвинутые алгоритмы, включая GPT-3, находятся лишь на пути к этому. Сейчас перед разработчиками стоит задача создать мультимодальные системы, которые бы объединили распознавание текста и сенсорное восприятие для обработки информации и поиска решений.
4. Защита данных по модели Data Trusts
По данным Accenture, за время пандемии количество кибератак заметно выросло. Только первой половине 2020 года было взломано 36 млрд учетных записей и аккаунтов. Мы стали хранить гораздо больше данных в Сети, работать онлайн и пользоваться корпоративными сервисами с личных устройств. В итоге многие компании пострадали от утечек и вынуждены были усилить кибербезопасность.
Но причина утечек может быть не только в слабой защите данных, но и в том, что сама модель их сбора и хранения устарела. Data Trusts — «доверительное хранение данных» — новый подход, который может все изменить. В этом случае создается особый доверительный фонд, который хранит и управляет данными людей по их поручению и от их имени.
По словам представителей Mozilla, принцип доверительного управления данных подразумевает, что вы передаете свои данные тому, кто распоряжается ими в ваших же интересах. При этом все данные хранятся в одном месте, а сервисы, которыми вы пользуетесь, получают к ним доступ на ваших условиях. Доверительный фонд несет полную юридическую ответственность за соблюдение ваших интересов и приватности.
5. Wi-Fi 6 и 5G
Новые стандарты связи и беспроводного интернета, с одной стороны, помогают работать удаленно из одной точки на высокой скорости, с другой — способствуют развитию интернета вещей и искусственного интеллекта, сделают передачу данных более безопасной.
1. Литий-металлические батареи
Литий-металлические аккумуляторы имеют все шансы изменить расстановку сил на авторынке. Их энергетическая плотность равна 1 кВт·ч на литр объема, что почти в два раза больше, чем у литий-ионных батарей. Как утверждают в MIT Technology Review, благодаря этому электрокары заряжаются гораздо быстрее, а главное — заряда хватает на 80% дольше, чем с литий-ионными аккумуляторами. Такие показатели сохраняются и после 800 циклов.
Американский стартап QuantumScape (среди его инвесторов — Билл Гейтс), который занимается разработкой литий-металлических батарей, провел первые тесты в декабре 2020-го. После успешных испытаний он уже заключил сделку с Volkswagen, который начнет выпускать электромобили с этими аккумуляторами в 2025 году.
Скептики утверждают, что результаты тестов пока рано считать успешными: их проводили на однослойных ячейках, тогда как в реальных аккумуляторах они должны быть многослойными. При массовом производстве это может привести к непредвиденным рискам.
2. Вакцины на основе матричной РНК
РНК-вакцина — одна из самых передовых разработок в медицине за последние 20 лет. Сейчас есть две вакцины, созданные по этой технологии: Pfizer и Moderna. Обе — против коронавируса.
Обычные — векторные — вакцины содержат ослабленный или неактивный возбудитель вируса. Вакцины на основе мРНК побуждают организм вырабатывать фрагмент белка, содержащийся в возбудителе COVID-19, который тут же атакует иммунная система. В результате возникает сильный иммунитет к вирусу, организм становится устойчивым к заражению.
Матричные (информационные) РНК хороши тем, что их легко модифицировать под любой новый штамм вируса. Их также можно использовать для борьбы с инфекциями (например, малярией), раком, серповидноклеточной анемией, ВИЧ и другими тяжелыми заболеваниями.
3. GPT-3
На сегодняшний день самая совершенная нейросеть на базе NLP (то есть, алгоритмов распознавания текста) — GPT-3. Это нейросеть-трансформер, которая способна генерировать связные ответы в диалоге с человеком. Объем используемых ей данных и параметров в 100 раз превосходит предыдущее поколение — GPT-2.
Однако даже самые продвинутые трансформеры, обученные на огромных массивах данных не понимают смысла слов и фраз, которые они генерируют. Для их обучения нужны огромные массивы данных и вычислительные ресурсы, которые, в свою очередь, оставляют большой углеродный след. Еще одна проблема — несовершенство датасетов для обучения нейронных сетей: тексты в интернете часто содержат искажения, манипуляции и откровенные фейки.
Одно из самых перспективных направлений в развитии ИИ и нейросетей — это расширение диапазона восприятия. Сейчас алгоритмы умеют распознавать изображения, лица, отпечатки пальцев, звуки и голос. Они также умеют говорить и генерировать изображения и видео, имитируя наше восприятие разных органов чувств. Ученые MIT отмечают: чтобы приблизиться к человеку ИИ не хватает эмоционального интеллекта и чувств. В отличие от ИИ, человек умеет не только обрабатывать информацию и выдавать готовые решения, но и учитывать контекст, множество внешних и внутренних факторов, а главное — действовать в условиях неопределенности и меняющейся среды. Например, алгоритм AlphaGo от компании DeepMind способен обыграть чемпиона мира по го и шахматам, но все еще не может расширить свою стратегию за пределы доски.
Пока что даже самые продвинутые алгоритмы, включая GPT-3, находятся лишь на пути к этому. Сейчас перед разработчиками стоит задача создать мультимодальные системы, которые бы объединили распознавание текста и сенсорное восприятие для обработки информации и поиска решений.
4. Защита данных по модели Data Trusts
По данным Accenture, за время пандемии количество кибератак заметно выросло. Только первой половине 2020 года было взломано 36 млрд учетных записей и аккаунтов. Мы стали хранить гораздо больше данных в Сети, работать онлайн и пользоваться корпоративными сервисами с личных устройств. В итоге многие компании пострадали от утечек и вынуждены были усилить кибербезопасность.
Но причина утечек может быть не только в слабой защите данных, но и в том, что сама модель их сбора и хранения устарела. Data Trusts — «доверительное хранение данных» — новый подход, который может все изменить. В этом случае создается особый доверительный фонд, который хранит и управляет данными людей по их поручению и от их имени.
По словам представителей Mozilla, принцип доверительного управления данных подразумевает, что вы передаете свои данные тому, кто распоряжается ими в ваших же интересах. При этом все данные хранятся в одном месте, а сервисы, которыми вы пользуетесь, получают к ним доступ на ваших условиях. Доверительный фонд несет полную юридическую ответственность за соблюдение ваших интересов и приватности.
5. Wi-Fi 6 и 5G
Новые стандарты связи и беспроводного интернета, с одной стороны, помогают работать удаленно из одной точки на высокой скорости, с другой — способствуют развитию интернета вещей и искусственного интеллекта, сделают передачу данных более безопасной.
