В последние годы мир переживает период интенсивных изменений, неотъемлемо связанных с постоянными прорывами в области технологий. Искусственный интеллект, блокчейн, дополненная реальность, 5G, квантовые вычисления – эти термины больше не кажутся далекими и абстрактными, а становятся частью нашей повседневной жизни. Технологии, которые когда-то казались фантастикой, теперь окружают нас повсюду, изменяя то, как мы работаем, общаемся и живем.
Какие горизонты откроют для нас эти технологии в ближайшем будущем? Как изменятся наши привычки и потребности в свете стремительного развития IT-индустрии? Давайте рассмотрим ключевые тенденции, чтобы лучше понять, что ждет нас впереди.
Многие слышали о технологии IoT, биткоине, искусственном интеллекте и NLP. Но что стоит за этими широкими понятиями и какие еще инновации стоит ожидать в области искусственного интеллекта и автоматизации?
Цифровой двойник — это точная виртуальная копия реально существующего объекта, системы или процесса. Комбинация цифровых двойников с IoT и ИИ позволяет следить за поведением объекта в режиме реального времени.
Представьте, что у вас есть игрушечный самолет. Вы хотите создать точную копию этого самолета на компьютере, чтобы можно было изучать его конструкцию и поведение в полете. Вы сфотографировали и измерили каждую его деталь. Затем вы воссоздали его на компьютере — это и есть цифровой двойник самолета.
Что делает технологию цифровых двойников особенной? Digital Twins могут обновляться в реальном времени. Если вы добавите новые детали или измените форму, обновится и цифровой двойник. Это позволяет ученым и инженерам тестировать новые идеи и подходы, не внося изменений в реальный объект исследования.
Цифровые двойники используются для множества вещей: инженеры создают виртуальные двойники машин, чтобы проверить их работу до начала производства; врачи могут создавать цифровые двойники пациентов, чтобы предсказывать риски заболеваний и разрабатывать индивидуальные подходы к лечению. В современных городах двойники используются для управления трафиком и прогнозирования погоды.
NASA ведет проект под названием Digital Earth, который использует цифровые двойники для мониторинга и анализа изменений на Земле. Этот проект объединяет данные с различных спутников, обзорных систем и датчиков, чтобы создать высокодетализированные цифровые модели нашей планеты. Цифровые двойники Земли позволяют ученым и экологам анализировать изменения в климате, состоянии лесов, водных ресурсов и других экосистем. Они также используются для прогнозирования последствий природных бедствий – наводнений, пожаров и изменений уровня моря. Эта информация помогает разрабатывать обоснованные стратегии для устойчивого управления природными ресурсами Земли.
Гуманоидные роботы — это автономные машины, которые напоминают человека как по внешнему виду, так и по функциям. Они разработаны для выполнения задач, которые обычно выполняются людьми, благодаря чему становятся все более популярными в различных сферах.
Они могут имитировать человеческие движения и действия, что делает их идеальными для задач, требующих гибкости и ловкости.
Коллаборативные роботы (или коботы) – роботы, специально разработанные для безопасного взаимодействия с людьми на рабочих местах. В отличие от традиционных роботов, которые работают в изолированных зонах, коботы работают бок о бок с людьми, помогая им в выполнении разнообразных задач.
Коботы обычно используются для сборки, упаковки и контроля качества на производстве. Прогнозируется их широкое распространение в сфере сельского хозяйства, строительства и сервисных услуг.
Мы уверены, что сегодня мало кого удивишь термином 3D печать. Многие видели, как люди даже строят дома из материалов напечатанных 3D-принтером. Что же такое 4D печать?
4D-печать — это расширение возможностей 3D-печати, где напечатанные объекты могут изменять свою форму или свойства с течением времени под воздействием внешних факторов, таких как температура, свет или вода.
Почему возникла технология 4D-печати? Возникновение 4D-печати связано с необходимостью создания более функциональных и адаптивных материалов и структур. В то время как 3D-печать позволяет создавать статичные объекты сложной формы, 4D-печать позволяет объектам изменяться и адаптироваться к окружающей среде.
4D-печать используется для создания медицинских имплантов и устройств, которые могут адаптироваться к изменениям в теле пациента. Например, самовосстанавливающиеся стенты или искусственные ткани, которые могут изменять свою форму в ответ на физиологические условия.
В строительстве 4D-печать применяется для создания материалов, которые могут адаптироваться к изменениям окружающей среды, таким как изменение температуры или влажности. Это может быть полезно для создания умных фасадов зданий, которые изменяют свои свойства в зависимости от погодных условий. Удивительно, но это реальность.
Развитие 4D-печати требует использования интеллектуальных материалов, таких как гидрогели, термоактивные полимеры, легированные металлы и другие материалы с памятью формы. Для создания таких объектов используются специализированное ПО и технологии, позволяющие запрограммировать изменения формы и свойств материала.
В 2024 году эта технология уже показывает свою практическую ценность, но её потенциал ещё только начинает раскрываться. В будущем можно ожидать появления новых материалов и приложений, которые ещё больше расширят возможности этой инновационной технологии.
С ростом числа возобновляемых источников энергии и удаленных друг от друга энергоресурсов возник вопрос о том, как ими эффективно управлять.
Виртуальные электростанции (Virtual Power Plants, VPPs) — это инновационный подход к управлению энергетическими ресурсами, который получает все большее признание в современной энергетике.
Виртуальные электростанции объединяют распределённые источники энергии, такие как солнечные панели и ветряные турбины, в единую сеть, управляемую с помощью программного обеспечения. Это позволяет оптимизировать производство и потребление энергии, улучшая устойчивость и надежность энергосистем.
Эти системы также обеспечивают гибкость в регулировании нагрузки и предоставляют резервную мощность для поддержания стабильности сети или возникновения непредвиденных ситуаций.
В США виртуальные электростанции становятся важным элементом стратегии устойчивого развития. Компании, такие как Tesla и Sunrun, предлагают решения для домохозяйств и бизнеса, позволяя им участвовать в VPP и получать за это вознаграждения.
Использование VPP способствует снижению стоимости производства и передачи энергии, что делает энергетику экономичной и доступной для всех.
Федеративное машинное обучение — это метод, который позволяет обучать модели машинного обучения прямо на смартфонах (или ноутбуке), без необходимости передавать личные данные пользователя на центральный сервер.
Вот как это работает: вместо того чтобы отправлять данные на сервер, модель машинного обучения отправляется на устройства пользователей. Затем каждое устройство обучает модель на своих данных, никуда их не передавая. Только обновленные параметры модели отправляются обратно на сервер, где они объединяются с другими обновлениями от других устройств. Это позволяет создавать общую модель, учитывающую данные всех пользователей, при этом не нарушая их конфиденциальность.
За счет распределенного хранения данных и обучения моделей федеративное обучение помогает снизить риски кибератак и взломов, связанных с централизацией данных. Каждое устройство обрабатывает только свои собственные данные, что делает процесс менее уязвимым к массовым нарушениям безопасности.
Эта технология взяла начало от обычного машинного обучения, но адаптировалась для работы с распределенными данными и с учетом повышенных требований к конфиденциальности и безопасности в таких сферах как, например, FinTech и MedTech. С появлением ИИ контролировать доступ систем к данным обычных пользователей стало почти невозможно, поэтому компании, которые дорожат репутацией используют федеративное МО для обеспечения безопасности своих клиентов.
Существует даже ежегодная конференция Federated Learning for Data Privacy and Confidentiality, собирающая лучших специалистов для обсуждения новых исследований и приложений в этой области.
Прогнозы развития федеративного МО – возможная интеграция с технологией блокчейн, мультиплеерное обучение и коллективный интеллект, широкое применение в защищенных и конфиденциальных средах.
Fog Computing является частью концепции Edge Computing, про которую мы уже писали, но они имеют разные подходы к обработке данных.
Fog Computing и Edge Computing — это две связанные концепции, которые помогают обрабатывать данные ближе к месту их создания, что улучшает скорость и эффективность работы сети. Edge Computing фокусируется на обработке данных на самых периферийных устройствах, таких как датчики или мобильные устройства, что позволяет быстро реагировать на изменения и обрабатывать небольшие объемы данных прямо на месте.
Fog Computing расширяет эту идею, создавая вычислительные узлы и серверы, которые находятся ближе к краю сети, чем традиционные централизованные облака данных. Это позволяет обрабатывать и анализировать большие объемы данных, например, для мониторинга больших промышленных систем или управления умными городами (таким образом, эта технология напрямую используется в IoT).
Применение Fog Computing можно увидеть в различных отраслях, где требуется сложная обработка данных на расстоянии от централизованных серверов. Например, в промышленности для мониторинга производственных процессов или в транспортной отрасли для управления транспортными потоками.
У вас есть смартфон, который подключен к IoT устройствам в вашем доме. Эти устройства собирают данные о температуре, безопасности и общем состоянии вашего дома.
Edge Computing на вашем смартфоне может обрабатывать первичные данные, например, определить, что температура в комнате выше установленного порога, или обнаружить движения на камере. Эти данные могут быть обработаны непосредственно на устройстве, что позволит вам быстро вмешаться.
Вместо того чтобы отправлять все данные в облако для долгосрочного хранения и анализа, Fog Computing агрегирует и анализирует данные более глубоко. Например, система может определить, что последние несколько дней температура в вашей комнате стабильно выше нормы, что может указывать на проблемы с кондиционированием воздуха.
Далее, Fog Computing может сам принять решение — отправить уведомление на ваш смартфон или включить умный термостат для автоматического регулирования температуры. Таким образом, управление вашим домом становится более автономным и быстрым благодаря обработке данных на Fog-уровне.
Нейро-символический искусственный интеллект (Neuro-Symbolic AI) сочетает в себе два подхода: нейронные сети, которые используются для обучения на больших объемах данных, и символьную обработку.
Основная идея в том, чтобы системы могли не только учиться на примерах, но и использовать логику и знания для принятия решений. Например, анализировать медицинские данные и предсказывать диагнозы, учитывая стандартные медицинские правила.
Преимущество нейро-символического подхода – способность решать сложные задачи, требующие глубокого понимания и логического мышления. Это может быть полезно везде, где важно не просто обрабатывать данные, но и делать осмысленные выводы.
Квантово-устойчивая криптография – это специальные методы шифрования, созданные для защиты данных от будущих вычислений на квантовых компьютерах. Эти методы используют новые математические подходы, которые остаются безопасными даже в условиях развития квантовых технологий.
Какие методы использует квантово-устойчивая криптография? Например, случайные числа. Так, данный подход использует квантовые физические процессы для генерации исключительно случайных чисел. Это позволяет создавать числа, которые невозможно предсказать или воспроизвести.
Будущее квантово-устойчивой криптографии обещает дальнейший рост и инновации в области защиты данных. Ожидается, что с развитием технологий квантовых вычислений и расширением применения квантовых алгоритмов, потребность в эффективной защите информации от новых типов атак будет только возрастать.
В первом полугодии 2024 мир столкнулся с ростом серии атак программ-вымогателей, а также утечек данных, направленных на кражу данных и вымогательство.
Например, в мае 2024 года международная служба доставки СДЭК столкнулась с масштабной кибератакой, которая привела к серьёзным сбоям в работе компании. Ответственность за атаку взяла на себя хакерская группа Head Mare. В результате атаки были нарушены вычислительные мощности компании, что привело к недоступности сайта и приложения, а также к невозможности отправки и получения посылок.
Атака включала использование вируса-шифровальщика, который не только шифрует данные, но и может их украсть. Огромная масса данных пользователей оказалась в руках мошенников и это только один из случаев.
По данным Exploding Topics, ежегодно жертвами кибератак становятся более 800 000 человек. По состоянию на первый квартал 2024 года киберпреступники создают около 1 миллиона фишинговых сайтов в месяц — это почти в 7 раз больше, чем во втором квартале 2020 года.
Исследования в области магнитных материалов и устройств приводят к созданию новых типов памяти и логических элементов для компьютеров. Технологии, как MRAM (магниторезистивная память с произвольным доступом), предлагают высокую скорость, энергоэффективность и устойчивость к радиации.
В жестких дисках (HDD) и SSD магнитные материалы обеспечивают значительную емкость при относительно низкой стоимости. Это делает их привлекательными для различных сегментов пользователе (домашние ПК, серверные системы или облачные хранилища данных).
Магнитные материалы используются в магнитных резонансных томографах (MRI), которые являются необходимыми для точной диагностики и мониторинга заболеваний. Постоянное развитие в области медтеха требует и дальнейшего усовершенствования магнитных материалов для улучшения качества изображений и сокращения времени исследований.
В электронной промышленности магнитные материалы используются для создания более точных сенсоров и актуаторов, что способствует развитию интернета вещей (IoT) и улучшению автоматизированных систем.
Сегодня, технологии стали намного ближе и доступнее, чем еще несколько лет назад. И современный человек, вне зависимости от возраста, более открыто воспринимает технические новинки, превращая их в часть своей жизни.
Использовать ли последние достижения науки и техники – выбор за вами.