Десять технологий, которые потрясут мир

Журнал MIT Technology Review, издаваемый Массачусетским технологическим институтом, опубликовал свой ежегодный список революционных технологий ближайших лет.

Список из десяти самых перспективных, передовых технологий года MIT Technology Review публикует ежегодно с 2001 года. По мнению издания, представленные в этом списке технологии долговечны, они скажутся на экономике и политике, улучшат медицинское обслуживание или окажут влияние на культуру, хотя не все из них пока полностью разработаны.

Восстановление после паралича (будет доступно через 10–15 лет)

Фото: Юрий Мартьянов, Коммерсантъ

Нейробиологи Федеральной политехнической школы Лозанны (Швейцария) активно тестируют технологию возвращения двигательных возможностей людям с параличом. Ученые разработали так называемый невральный шунт: в головной мозг пациента, в спинной мозг ближе к парализованной конечности и в саму конечность вживляются специальные электроды. Связь между ними обеспечивается с помощью беспроводного соединения. Сигнал от головного мозга поступает напрямую к конечности, и пациент буквально силой мысли приводит ее в движение. Ученые надеются, что эта технология может быть использована также для возвращения зрения, а также памяти, например, у страдающих болезнью Альцгеймера.

Самоуправляемые грузовые автомобили (будут доступны через пять-десять лет)

Фото: Олег Харсеев, Коммерсантъ

Компания Otto из Сан-Франциско уже проводит испытания технологии, которая позволит отправлять грузовики в рейс самостоятельно, даже целой колонной. Это даст возможность экономить горючее, сократить транспортные издержки и снизить число аварий. Испытания проводятся на грузовиках Volvo. Оборудование для автономного управления включает четыре видеокамеры, следящие за дорогой впереди, радар, комплект акселерометров, лазерный локатор, который следит за окружением грузовика, а также мощный компьютер, анализирующий собираемые приборами данные. Первый успешный рейс один из самоуправляемых грузовиков компании Otto совершил в октябре 2016 года.

Лицо как средство оплаты и пропуск (технология уже доступна)

Фото: Reuters

Технологии распознавания лиц активнее всего сейчас развиваются в Китае и используются как в сфере безопасности, так и для упрощения обслуживания потребителей. Одна из компаний, которая занимается этими технологиями — пекинская Face++. Программы и приложения, разработанные Face++, сканируют лицо человека по 83 конкретным точкам одновременно, что обеспечивает высокую точность распознавания. Технология уже используется для перевода денег через мобильное приложение Alipay, которым пользуются более 120 млн человек в Китае. При этом лицо пользователя является единственным подтверждением операции перевода средств. Сервис такси Didi использует эту технологию, чтобы убедиться, что за рулем находится уполномоченный водитель. Местные власти в Китае используют технологию для поиска подозреваемых при просмотре видеоизображений с камер слежения.

Квантовые компьютеры (будут доступны через четыре-пять лет)

Фото: Reuters

Наибольших успехов в разработке этой технологии добился Делфтский технический университет (Нидерланды). Ученые здесь работают с уникальными квазичастицами, открытыми только в 2012 году,— главными компонентами будущих квантовых компьютеров. По мнению ученых, уже совсем скоро эти компьютеры позволят осуществить революцию в криптографической защите, фармацевтических исследованиях, науке о материалах, в области искусственного интеллекта. Появление коммерчески выгодных квантовых компьютеров — 30–100-кубитных — возможно через два-пять лет.

Сферические изображения (уже доступно)

Фото: Reuters

Уже сейчас можно приобрести специальные фото- и видеокамеры, которые снимают в режиме сферической панорамы. Такое изображение помещает зрителя в центр картинки или видео, позволяет рассматривать их со всех сторон и получить более глубокое впечатление от увиденного. В числе производителей, которые уже предлагают камеры с такой технологией, Ricoh, Samsung, 360fly, JK Imaging, IC Real Tech, Humaneyes Technologies. Обойдется такое устройство в $500–800.

Горячие фотоэлементы (будут доступны через 10–15 лет)

Фото: Виктор Коротаев, Коммерсантъ

Ученые MIT на основе обычных солнечных панелей, фотоэлементов, которые устанавливают на крышах домов, создали гораздо более эффективные термофотоэлементы. Они преобразуют солнечную энергию сначала в тепло, а потом обратно в свет, но уже в пределах спектра, который могут эффективно использовать фотоэлементы. Обычные фотоэлементы поглощают только видимую часть спектра (от фиолетового до красного), то есть преобразуют в электричество максимум 32% энергии солнца. А у термофотоэлементов, разрабатываемых учеными MIT, эффективность будет вдвое выше.

Генотерапия, версия 2.0 (уже доступна)

Фото: Юрий Мартьянов, Коммерсантъ

Тысячи заболеваний возникают из-за ошибки в каком-нибудь гене человека. В последние годы ученые с помощью генотерапии научились лечить редкие наследственные генетические заболевания, например, тяжелый комбинированный иммунодефицит, прогрессирующую слепоту. Сейчас разрабатывается генотерапия для лечения гемофилии и буллезного эпидермолиза. Принцип лечения прост: с помощью вируса в клетки доставляется и внедряется новый генетический материал. Ученые считают, что впереди нас ждет открытие способов лечения с помощью генотерапии более распространенных заболеваний: болезни Альцгеймера, диабета, сердечной недостаточности и рака.

Клеточный атлас (будет доступен через пять лет)

Фото: Penn State / Flickr

Ученые работают над мегапроектом по созданию каталога клеток. Чтобы каталогизировать 37,2 трлн клеток человеческого организма, создается международный консорциум, в который войдут представители США, Великобритании, Швеции, Израиля, Нидерландов и Японии. Каждой внесенной в каталог клетке будет присвоена уникальная молекулярная подпись и индекс. Этот атлас впервые покажет в мельчайших деталях, из чего состоит тело человека, что сможет существенно ускорить поиск новых лекарств. Для исследования клеток используются три новейшие технологии. Первая — клеточная микрогидродинамика, которая позволяет отделять клетки, помечать их и готовить к изучению. Вторая технология ускоряет процесс изучения, позволяя одному ученому в день обрабатывать 10 тыс. клеток. Третья использует новейшие методы индексирования клеток.

Ботнет вещей (уже существует)

Фото: Олег Харсеев, Коммерсантъ

Ботнеты (сети, состоящие из компьютеров с автономными программами) существуют с начала 2000-х годов. Хакеры многие годы используют эти сети для осуществления DDoS-атак. Интернет вещей (сеть, состоящая из электронных устройств, имеющих выход в интернет) появился относительно недавно. И теперь хакеры используют интернет вещей для создания ботнетов, состоящих из десятков тысяч незащищенных бытовых устройств. Так, в октябре с помощью ботнета, сформированного из 100 тыс. электронных устройств, была частично нарушена работа провайдера интернета Dyn. Сайты многих компаний, включая Twitter и Netflix, оказались временно недоступными.

Как отмечают в MIT Technologies Review, проблема ботнета вещей вряд ли будет решена в ближайшее время. Устройства, входящие в интернет вещей, практически никогда не оснащены надежным ПО. И пока не будет разработана надежная система защиты, хакеры и дальше будут использовать ботнеты вещей. Например, для мошенничества (имитация кликов на рекламе или объявлениях), для подбора паролей и взлома счетов онлайн, для всего, что требует работы большой сети компьютеров.

Обучение с подкреплением (будет доступно через один-два года)

Фото: Lee Jin-man, AP

Обучение с подкреплением — это процесс компьютерного обучения, когда компьютер проводит эксперименты, получает результат этих экспериментов и использует эти результаты для поиска путей выполнения задач. Фактически компьютеры обучаются, как люди, методом многократных проб и ошибок без посторонней помощи. Эту технологию, которая сейчас используется, в частности, для повышения безопасности движения самоуправляемых автомобилей, теперь пытаются применить и в других областях. Например, с ее помощью роботы могут освоить действия, которых они никогда не видели и которым их не могут научить программисты. Эта технология, в частности, позволила компьютеру AlphaGo, созданному подразделением Google — Deep Mind, освоить очень сложную стратегическую настольную игру го и в марте 2016 года обыграть в нее одного из лучших игроков мира — корейца Ли Седоля.

Алена Миклашевская