Журнал Массачусетского технологического института MIT Technology Review опубликовал традиционный ежегодный список из десяти прорывных технологий 2020 года.

Невзламываемый интернет

Еще в 2017 году китайские ученые создали первую спутниковую линию квантовой связи, побили рекорд по дальности квантовой телепортации и заявили о готовности запустить «невзламываемый» квантовый сервис обмена сообщениями. За последние несколько лет достижений на этом поприще было немало, из последнего — в декабре 2019 года физики из Бристольского университета Великобритании успешно осуществили квантовую телепортацию информации между двумя компьютерными чипами. Прямо сейчас группа нидерландских исследователей из Делфтского технического университета занимаются построением квантовой сети связи, которая соединит четыре города. Сервис должен заработать в ближайшие пять-шесть лет, а за ним последует развертывание глобальной квантовой сети — она будет готова к концу 2030 года.

Суперперсонализированная медицина

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.

Цифровые деньги

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.

«Лекарства от старости»

Испытания первой волны нового класса препаратов на людях уже начались. Эти лекарства не позволят вам жить дольше (пока), но нацелены на лечение определенных заболеваний, замедляя или обращая вспять фундаментальный процесс старения.

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.

Обнаруженные ИИ молекулярные соединения

Около 10⁶⁰ — столько во вселенной молекул, которые можно превратить в потенциально спасающие жизнь лекарства. Это больше, чем число атомов в Солнечной системе, предлагая практически неограниченные химические возможности — если бы только химики могли подобрать правильные сочетания. На сегодня есть соответствующие инструменты машинного обучения, чтобы анализировать большие базы данных существующих молекул и их свойств. В обозримом будущем это сильно облегчит и удешевит поиск потенциальных кандидатов в революционные лекарства. 

В сентябре ученые из биотехнологической компании Insilico Medicine и Института аэрокосмических наук Университета Торонто провели убедительную демонстрацию: используя ИИ-алгоритмы, подобные тем, что помогли машинам превзойти человечество в го, исследователи выявили около 30 000 новых молекулярных соединений с желаемыми свойствами. Они выбрали шесть, чтобы синтезировать и проверить. В итоге выбрали одно самое перспективное, которое оказалось многообещающим в тестах на животных.

Огромные группировки спутников

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.

Квантовое превосходство

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 в 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.

Крошечный ИИ

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

Новая методика измерения конфиденциальности важного набора данных. В 2020 году перед правительством США стоит весьма нетривиальная задача: собрать данные о 330 миллионах жителей страны, обеспечив полную конфиденциальность. Данные публикуются в статистических таблицах, которые политики и ученые анализируют при написании законодательства или проведении исследований. 

По закону, Бюро переписи населения США должно следить за тем, чтобы эти данные не могли попасть в сторонние руки. Но есть специальные техники, позволяющие «деанонимизировать» отдельные личности, особенно если данные переписи объединяются с другой общедоступной статистикой. Чтобы сделать данные невосприимчивыми к подобного рода изощренным техникам, Бюро вносит неточности или «шум» в собираемые данные. Это может привести к тому, что некоторые люди станут моложе, а другие — старше, или пометить некоторых белых как чернокожих, и наоборот.

Дифференциальная конфиденциальность — это математический метод, который позволет упорядочить процесс, измеряя, насколько увеличивается конфиденциальность при добавлении шума. Этот метод уже используется Apple и Facebook для сбора общих данных без идентификации конкретных пользователей.

Установление связей с изменениями климата

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 современніх 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