Журнал Массачусетского технологического института MIT Technology Review опубликовал традиционный ежегодный список из десяти прорывных технологий 2020 года.
Под персонализированной медициной обычно подразумевают выбор лекарства с учетом особенностей пациента. Например, вместо того, чтобы руководствоваться стандартами назначений, можно отсеквенировать геном больного и подобрать препарат в зависимости от конкретной мутации. В прошлом году американские медики создали новый генетический препарат для того, чтобы излечить восьмилетнюю Милу Маковец от болезни Баттена — редкой формы нейродегенерации. Лекарства от болезни Баттена, как и от большинства нейродегенеративных болезней, до сих пор не существует. Но конкретно Миле Маковец медики сумели помочь за счет вот такого индивидуального подхода. Результаты исследования были опубликованы в журнале The New England Journal of Medicine. Ожидается, что в будущем такой подход будет использоваться все чаще для лечения в первую очередь генетических расстройств.
В июне прошлого года Facebook представил «глобальную цифровую валюту» под названием Libra. Идея вызвала обратную реакцию (регуляторы разных стран выступили против ее запуска, а ключевые партнеры вышли из проекта), и сейчас уже ясно, что Libra в итоге свет не увидит. По крайней мере, точно не в той форме, в какой ее первоначально задумала Facebook. Но сам анонс до сих пор имеет огромное значение: спустя всего несколько дней после презентации Facebook, представитель Народного банка Китая дал понять, что в ответ он ускорит разработку собственной цифровой валюты. Теперь Китай готов стать первой крупной экономикой с цифровой версией национальной валюты, которая в перспективе заменит традиционные денежные знаки.
Рапамицин — одно из возможных «лекарств от старости». В прошлом году в рамках клинических испытаний участники мазали одну из рук рапамициновым кремом, а другую кремом-плацебо. Спустя несколько месяцев у большинства из них кожа стала моложе: как внешне, так и по количеству старых клеток внутри. Результаты исследования были опубликованы в журнале GeroScience.
Здесь за примерами ходить далеко не надо — достаточно вспомнить проект по созданию спутникового интернета SpaceX Starlink, за развитием которого мы следили с самого зарождения идеи. К настоящему моменту в орбитальной группировке интернет-спутников Starlink насчитывается почти 300 штук (за минусом тех нескольких, что сошли с орбиты). Рекомендуемое количество аппаратов для обеспечения нормальной работы сети — 780 штук. И это только вопрос времени, когда группировка вырастет до этого числа. Собственно, уже в этом году SpaceX планирует начать предоставлять услуги связи первым клиентам в США и Канаде, а полноценное развертывание сети по всему миру намечено на середину 2020-х годов. У SpaceX уже есть разрешение на запуск почти 12 тысяч спутников, а в октябре 2019 года она запросила дополнительное разрешение на еще 30 тысяч аппаратов.
В прошлом году физики из Google заявили о достижении «квантового превосходства» — 53-кубитный квантовый компьютер Google Sycamore смог решить задачу, недоступную даже для самых мощных «обычных» суперкомпьютеров. Если быть точным, у современного суперкомпьютера IBM Summit решение этой задачи заняло бы 20 000 лет, тогда как Sycamore выполнил все необходимые вычисления всего за 200 секунд. Позже IBM выпустили свое заявление, обвинив коллег в некомпетентности. Иными словами, по мнению IBM, Google не правильно посчитали и не правильно понимают термин «квантовое превосходство». Голубой гигант отталкивается от определения понятия, введенного в обиход в 2012 году Джоном Прескиллом. По Прескиллу, говорить о квантовом превосходстве можно лишь тогда, когда с помощью квантового компьютера становится возможным «выполнять задачи […] выходящие за рамки того, что может быть достигнуто с обычными цифровыми компьютерами». По собственным расчетам IBM, если учесть особенности классических компьютеров, то задача потребует всего два с половиной дня, а не 200 секунд, и это недостаточно быстро, чтобы объявлять о достижении квантового превосходства в том значении, о котором говорил Джон Прескилл. Как бы там ни было, за последние несколько лет в этой области было достигнуты большие успехи, и окончательно «квантовое превосходство», как ожидается, будет достигнуто в ближайшие несколько лет.
Считается, что квантовые компьютеры, преодолев ограничения традиционных архитектур, позволят справиться с некоторыми глобальными проблемами, решение которых остается принципиально недоступным для сегодняшних суперкомпьютеров. Среди областей применения квантовых вычислений — поиск новых лекарств и материалов, оптимизация логистики, финансовое моделирование, искусственный интеллект, защита информации и много чего еще. Более детально о квантовых компьютерах и квантовом интернете мы рассказывали здесь.
Сейчас у ИИ есть одно большое ограничение: в поисках создания более мощных алгоритмов исследователи используют все большие объемы данных и вычислительную мощность, а также полагаются на централизованные облачные сервисы. Это не только ведет к еще более заметному углеродному следу, но также ограничивает скорость и конфиденциальность приложений ИИ. Но встречный тренд крошечного ИИ может все изменить. Технические гиганты и академические исследователи уже работают над новыми алгоритмами, чтобы уменьшить существующие модели глубокого обучения без потери функциональных возможностей. Между тем, новое поколение специализированных ИИ-чипов обещает увеличить вычислительную мощность в более ограниченных физических пространствах, а также обучать и запускать приложения ИИ при существенно меньших затратах энергии. Например, в мае прошлого года Google объявил, что теперь Google Assistant может обрабатывать запросы локально на телефонах пользователей без отправки данных на удаленный сервер.
Дифференциальная конфиденциальность — это математический метод, который позволяет упорядочить процесс, измеряя, насколько увеличивается конфиденциальность при добавлении шума. Этот метод уже используется Apple и Facebook для сбора общих данных без идентификации конкретных пользователей.
В начале этого десятилетия ученые неохотно связывали те или иные события с изменением климата. Но в последние несколько лет было проведено гораздо больше исследований, связанных с экстремальными погодными условиями, а быстро совершенствующиеся инструменты и методы сделали такие исследования более масштабными и убедительными.
Это стало возможным благодаря ряду достижений. С одной стороны, накопление данных спутниковых наблюдений позволяет нам лучше понять природные механизмы. Кроме того, увеличение вычислительной мощности современных процессоров означает, что ученые могут создавать более точные компьютерные модели с более высоким разрешением и проводить гораздо больше виртуальных экспериментов.
Эти и другие улучшения позволили ученым с еще большей статистической уверенностью утверждать, что да, глобальное потепление часто стимулирует более опасные погодные явления. Отделяя глобальное потепление от других факторов, ученые могут спрогнозировать (по компьютерным моделям), к чему следует готовиться в будущем, когда ситуация ухудшится. В будущем это вполне может помочь выстроить соотвестующую стратегию и подсказать, как лучше восстановливать города и адаптировать инфрастутуру к меняющей окружающей среде и климатической обстановке.
Источник: MIT Technology Review