Світовий економічний форум опублікував звіт про десять найбільших технологічних трендів 2023 року.

1.Гнучкі сонячні панелі, що мають широкий спектр застосувань. Вони можуть бути використані для зарядки портативних електронних пристроїв, які можна носити з собою, таких як смартфони, планшети чи навушники. Також вони можуть бути вбудовані у текстиль, що відкриває можливості для створення одягу з інтегрованими сонячними панелями.

2.Творчий штучний інтелект, також відомий як генеративний AI, є одним з технологічних трендів, який здобуває все більшу популярність. Ця технологія використовується для створення нових творів, таких як музика, малюнки, тексти, відео і багато іншого, з використанням алгоритмів машинного навчання.

3.Екологічне авіаційне паливо, відоме також як стійке або стале авіаційне паливо, є одним з технологічних трендів, спрямованих на зменшення впливу авіації на навколишнє середовище. Це паливо виготовляється зі стійких джерел, таких як біомаса, відходи рослинного походження, синтетичні ресурси або ресурси вторинного використання.

4.Штучні віруси, відомі як дизайнерські фаги, є одним з технологічних трендів, що привертають значну увагу в галузі біотехнології та молекулярної біології. Дизайнерські фаги є модифікованими вірусами, які призначені для специфічного впливу на мікроорганізми, зокрема на бактерії.Застосування дизайнерських фагів має потенціал в лікуванні інфекційних захворювань, зокрема тих, що стають проблемою через поширення резистентності до антибіотиків. Вони можуть бути використані для вбивства шкідливих бактерій або пригнічення їх росту, надаючи альтернативу до традиційних методів лікування.

5. Концепція метаверсу для ментального здоров'я відноситься до використання віртуальних просторів і технологій розширеної реальності для покращення ментального благополуччя та надання підтримки людям із психічними проблемами. Одним з потенційних застосувань метаверсу для ментального здоров'я є терапевтичні сесії та підтримка. Він може забезпечити віртуальні простори, де люди можуть зустрічатися з терапевтами або отримувати підтримку від спільноти, що переживає подібні проблеми. 

6. Датчики рослин, які можна носити на тілі (wearable plant sensors) вони прикріплюються до рослин, дозволяючи моніторити їхні фізіологічні параметри та отримувати розширену інформацію про ріст, врожайність та здоров'я рослин. Ця технологія дозволяє аграрним фахівцям приймати інформовані рішення щодо оптимізації вирощування рослин, наприклад, щодо поливу, добрив та захисту від шкідників. 

7.Просторова оміка (spatial omics) технологія дозволяє аналізувати молекулярні характеристики клітин та тканин у контексті їхньої просторової організації, що дає можливість отримати глибше розуміння функцій і взаємодій між різними клітинами в організмі.

8. Гнучка нейронна електроніка (flexible neural electronics) - ця технологія має потенціал змінити спосіб, яким ми взаємодіємо з різними гаджетами та пристроями, включаючи пристрої для мозкового комп'ютерного інтерфейсу (BCI), протези та імпланти. Основна перевага гнучкої нейронної електроніки полягає в її здатності пристосовуватися до форм та структур нервової системи.

9.Сталі дата-центри - цей підхід прагне зменшити вплив інформаційних технологій на довкілля шляхом оптимізації енергоефективності, використання відновлюваних джерел енергії та ефективного управління ресурсами. Вони оптимізуються для мінімізації споживання енергії шляхом використання ефективних серверів, охолодження та освітлення, а також застосування технологій віртуалізації для оптимізації розміщення обчислювальних завдань.

10. Медицина, фасилітована штучним інтелектом (AI), відкриває нові можливості для поліпшення діагностики, лікування та управління охороною здоров'я. Штучний інтелект використовується для аналізу великих обсягів даних, розпізнавання патернів, прийняття рішень та виявлення нових зв'язків, що допомагає лікарям і медичним спеціалістам у прийнятті кращих рішень та наданні більш точної та ефективної медичної допомоги.

Одним з основних застосувань AI у медицині є діагностика та прогнозування захворювань. AI може аналізувати медичні зображення, такі як рентгени, магнітно-резонансна томографія (МРТ) чи комп'ютерна томографія (КТ), для виявлення ознак захворювань та навіть розпізнавання патологій, які можуть бути незрозумілі для людського ока. AI також може використовуватись для аналізу медичних даних, історії хвороби та симптомів пацієнтів для розробки прогностичних моделей та рекомендацій щодо лікування.