«Мегасозвездия» спутников, препараты против старения, квантовые сети и другие технологические достижения 2020 года

Список издания MIT Technology Review.

Издание MIT Technology Review ежегодно составляет список технологических достижений, которые, по мнению редакторов, существенно повлияют на решение важных задач в сфере финансов, медицины, ИТ и других индустрий.

В список не попадают новые устройства или «одноразовые» громкие события — в нём только технологические прорывы, которые могут серьёзно изменить жизнь и работу людей, отмечает MIT Technology Review.

В этом году в список попали:

В 2020 году голландские исследователи завершат строительство квантовой сети между Гаагой и Делфтом.

Интернет, основанный на квантовой физике, скоро сможет обеспечить безопасную связь. Команда под руководством Стефани Вехнер из Делфтского технического университета строит сеть, соединяющую четыре города Нидерландов с помощью квантовых технологий. Отправленные по этой сети сообщения нельзя взломать, пишет MIT Technology Review.

За последние несколько лет ученые научились передавать пары фотонов по оптоволоконным кабелям таким образом, чтобы полностью защитить закодированную в них информацию.

Например, китайская команда использовала технологию для строительства двух тысяч километров сетевой магистрали между Пекином и Шанхаем.

Но этот проект частично использует классические компоненты сети, которыми периодически разрывается квантовая связь, что создает риск взлома сети. Поэтому Delft станет первой в мире сетью, передающей информацию с помощью квантовых технологий от начала до конца.

Технология основана на квантовой запутанности — хаотичном поведении частиц атома. Запутанные фотоны невозможно тайно проанализировать, не нарушив их содержимое.

Но запутанные частицы трудно создать, и ещё труднее передать на большие расстояния. Команда Вехнер продемонстрировала, что может отправить их на расстояние более 1,5 километра, и уверена, что сможет установить квантовую связь между Делфтом и Гаагой к концу 2020 года.

Для обеспечения бесперебойного соединения на столь большом расстоянии потребуются квантовые ретрансляторы, расширяющие сеть. Такие ретрансляторы сейчас разрабатываются в Делфте и других лабораториях.

По мнению Вехрен, первый масштабный проект квантовой сети будет завершен в ближайшие 5-6 лет, а к концу десятилетия удастся развернуть глобальную квантовую сеть.

Разрабатываются новые лекарства для лечения уникальных генетических мутаций.

MIT Technology Review приводит пример безнадёжного заболевания: ребенок с смертельной болезнью, которое встречается настолько редко, что его не только не лечат, но и не изучают. Есть даже поговорка: «Too rare to care» (слишком редкое, чтобы о нём заботиться).

Но ситуация может измениться благодаря новым классам лекарств, которые могут адаптироваться к человеческим генам. Если чрезвычайно редкое заболевание вызвано определённой ошибкой ДНК (которых несколько тысяч), то теперь есть хотя бы шанс бороться за исправление генетики.

Один из таких случаев — специфическая генетическая мутация у девочки Милы Маковец, которая встретилась только у неё. С момента определения генетической ошибки до разработки лекарства прошел год. Оно получило название «Миласен» в честь девочки.

Оно не вылечило болезнь, но стабилизировало её состояние: уменьшило судороги и позволило девочке стоять и ходить при помощи окружающих.

Новые лекарства могут заменять и редактировать гены, а также проводить антисмысловую терапию, с помощью которой стираются или исправляются генетические ошибки.

Общая черта подобных лекарств — возможность их программирования для исправления или компенсации наследственнных заболеваний через переписывание ДНК.

Пока таких успешных примеров мало, но тенденция растёт: если раньше исследователи отказывались от поиска лечения из-за сложности, теперь они видят возможное решение в ДНК и пытаются помочь больному.

Настоящая проблема «индивидуального лечения» (n-of-1) в том, что оно игнорирует все общепринятые представления о разработке, тестировании и продаже фармацевтических препаратов.

«Кто будет платить за лекарства, которые помогают одному человеку, но требуют большой команды для разработки и производства?» — отмечает MIT Technology Review.

Разработка цифровой валюты будет иметь серьзные последствия для финансовой конфиденциальности.

В июне прошлого года Facebook представил «глобальную цифровую валюту» Libra. Идея вызвала обратную реакцию, и теперь Libra может никогда не запуститься, или по крайней мере не так, как предполагалось изначально.

Но Libra всё ещё имеет значение: спустя несколько дней после анонса Facebok представитель Народного банка Китая намекнул, что в ответ страна ускорит разработку собственной цифровой валюты.

Сейчас Китай готов стать первой страной с крупной экономикой, которая выпустит цифровую версию своих денег и в дальнейшем заменит ею наличные.

Китайские лидеры видят угрозу в Libra, так как её резерв будет состоять из долларов и может усилить влияние США на мировую финансовую систему, отмечает MIT Technology Review. Издание считает, что Китай намерен продвигать «цифровой юань» на международном уровне, чтобы противостоять роли доллара, как мировой резервной валюты.

Libra может стать геополитическим событием и начать войну за цифровые деньги: в октябре 2019 года глава Facebook Марк Цукерберг пообещал Конгрессу, что Libra «расширит финансовое лидерство Америки, а также демократические ценности и контроль во всём мире».

Препараты, которые пытаются лечить недуги, нацеливаясь на естественный процесс старения в организме, показали себя многообещающими.

На людях начали испытывать первую волну нового класса антивозрастных препаратов. Они пока не позволяют прожить дольше, а направлены на лечение специфических болезней с помощью замедления или изменения процесса старения на фундаментальном уровне.

Класс препаратов называется сенолитиками. Они удаляют определенные клетки, которые накапливаются с возрастом и моут создавать воспаления, подавлять механизмы восстановления клеток и создают токсичную среду для соседних клеток.

В июне 2019 года компания Unity Biotechnology из Сан-Франциско рассказала о первых результатах лечения пациентов с легким и тяжелым остеоартрозом коленного сустава, а результаты более масштабного клинического испытания ожидаются во второй половине 2020 года. Компания также разрабатывает аналогичные препараты для лечения возрастных заболеваний глаз и легких.

Сенолитики проходят испытания на людях одновременно с рядом других многообещающих подходов, направленных на биологические процессы, лежащие в основе старения и различных возрастных заболеваний.

Например, компания Alkahest вводит пациентам компоненты, уникальные для крови молодых людей. По мнению компании, это может остановить когнитивный и функциональный спад у пациентов, страдающих болезнью Альцгеймера легкой или умеренной степени тяжести. Также Alkahest тестирует на пациентах лекарства от болезни Паркинсона и деменции.

В декабре 2019 года исследователи медицинского колледжа Дрексельского университета пытались выяснить, может ли крем с иммунодепрессантом рапамицином замедлить старение кожи человека.

Экспериментов становится всё больше, а значит исследователи прикладывают всё больше усилий, чтобы выяснить, можно ли «взломать» многие болезни, связанные со старением и замедлить их появление — от рака и артрита до деменции и болезней сердца.

С помощью ИИ ученые открывают перспективные лекарственные соединения.

По оценкам исследователей существует около дециллиона молекул, которые могут быть использованы для создания лекарств. Это больше, чем все атомы в Солнечной системе, что предполагает практически неограниченные возможности для химиков — только среди молекул нужно найти стоящие.

В этом химикам помогают инструменты машинного обучения, которые анализируют базы данных существующих молекул и их свойств и предлагают новые варианты комбинаций. Так машинное обучение ускоряет и удешевляет поиск новых молекул-кандидатов на создание лекарств.

В сентябре команда исследователей из гонконгской компании Insilico Medicine и Университета Торонто продемонстрировала работу технологий машинного обучения — они синтезировали несколько потенциальных лекарств, найденных с помощью алгоритмов.

Используя глубокое обучение и генеративные модели, исследователи выявили около 30 тысяч новых молекул с желаемыми свойствами и выбрали шесть для синтеза и тестирования. Одно из них оказалось многообещающим после успешных тестов на животных.

Компании могут дёшево создавать, запускать и эксплуатировать одновременно десятки тысяч спутников на орбите, например, для полного покрытия Земли доступом в интернет. Только SpaceX хочет отправить на орбиту в 4,5 раза больше спутников, чем их было запущено со времён «Спутника-1».

Раньше запуск спутника в космос стоил около $24 800 за 0,45 кг и с учетом его веса в 4 тонны обходился в $200 млн. Теперь же спутник SpaceX Starlink весит 227 кг, а запуск многоразовой ракеты Falcon 9 с десятками Starlink стоит около $1240 за 0,45 кг.

Первые 120 спутников Starlink были запущены в 2019 году, а начиная с января 2020 года SpaceX планировала запускать партии по 60 спутников каждые две недели. Их конкурент OneWeb запустит более 30 спутников до конца 2020 года.

Но некоторые исследователи недовольны действиями космических компаний, потому что беспокоятся, что спутники нарушат астрономические исследования. Ещё хуже — перспектива столкновения спутников, которые станут миллионами кусков космического мусора и сделают интернет-услуги со спутников и будущие исследования космоса практически невозможными.

В сентябре 2019 года метеорологическому спутнику ESA пришлось уворачиваться от столкновения со Starlink — MIT Technology Review считает это признаком, что компании не готовы управлять таким большим объемом трафика на орбите Земли. И то, что произойдет с «мегасозвездиями» спутников в этом десятилетии, определит будущее орбитального пространства.

Google представила первое наглядное доказательство того, что квантовый компьютер превосходит классический.

Квантовые компьютеры хранят и обрабатывают данные совершенно иначе, чем традиционные. Теоретически, они могут решать определенные классы задач, с которыми даже самым мощным классическим суперкомпьютерам понадобились бы тысячелетия.

Например, взлом современных криптографических алгоритмов или моделирование точного поведения молекул для поиска новых лекарств и материалов.

Квантовые компьютеры доказывают свою работоспособность уже несколько лет, но они превосходят классические только в определенных условиях.

Например, в октябре 2019 года Google объявила о первой демонстрации «квантового превосходства»: компьютер с 53 кубитами (основная единица квантовых вычислений) выполнил расчеты чуть более, чем за три минуты, тогда как самому мощному в мире суперкомпьютеру понадобилось бы на это 10 тысяч лет — в 1,5 млрд раз больше.

IBM оспорила заявление Google, посчитав, что разница может быть лишь в тысячи раз, но даже при такой оценке это существенное ускорение, отмечает MIT Technology Review.

Демонстрация Google была лишь доказательством концепции, теперь же цель в том, чтобы создать машину с достаточным количеством кубитов для решения полезных задач. Это сложный проект, так как чем больше кубитов, тем сложнее поддерживать их хрупкое квантовое состояние.

Инженеры Google считают, что используемый ими подход может привести к созданию компьютера с 100-1000 кубитами, чего будет достаточно для «полезной» работы компьютера, но какой именно — неизвестно, отмечает издание.

Но MIT Technology Review настроено оптимистично: если для создания машины с миллионом кубитов для взлома современных криптографических систем и потребуются десятилетия, то квантовый компьютер для моделирования молекул должен быть гораздо проще в разработке.

Теперь пользователи могут запускать мощные алгоритмы искусственного интеллекта на телефонах.

У технологий машинного обучения есть проблема: для создания более мощных алгоритмов исследователи увеличивают объемы данных и необходимую для обработки вычислительные мощности, всё чаще обращаясь к облачным сервисам.

Это не только увеличивает выбросы углерода, но и ограничивает скорость и конфиденциальность приложений с использованием технологий искусственного интеллекта.

Но есть и встречный тренд: ИТ-корпорации и исследователи работают над новыми алгоритмами для сокращения объемов существующих моделей глубокого обучения без потери их возможностей.

А разработчики нового поколения специализированных ИИ-чипов обещают увеличить вычислительную мощность при небольших габаритах чипа, а также уменьшить энергопотребление во время обучения и работы машинного обучения.

Пользователи постепенно получают доступ к этим разработкам. Например, в мае 2019 года Google объявила, что Google Assistant будет работать на смартфонах без отправки данных на сервера, а в iOS начали локально работать распознавание речи Siri и клавиатура QuickType. IBM и Amazon также предлагают платформы для разработки и развёртывания «миниатюрного ИИ»

С помощью миниатюрного ИИ существующие сервисы, например, голосовые помощники и автокоррекция, а также технологии вычислительной фотографии будут становиться лучше и быстрее без необходимости обращаться к облаку для работы модели глубокого обучения.

Локальная работа ИИ поможет в разработке новых приложений, таких как мобильный анализ медицинских снимков, улучшит реакцию беспилотных автомобилей и обеспечит большую конфиденциальность данных, так как их не придётся отправлять в облако для обработки.

Но это может принести и новые проблемы: например, будет сложнее бороться с поддельными видеозаписями и системами видеонаблюдения. Поэтому исследователям, инженерам и регуляторам придется работать вместе, чтобы разработать меры по предотвращению потенциального вреда, отмечает MIT Technology Review.

Использование метода, который добавляет случайные данные при сборе конфиденциальной информации пользователей для их защиты.

В 2020 году в США пройдет перепись населения, которая поставит перед правительством задачу собрать данные о 330 млн жителей, сохранив в тайне их личность. Данные публикуются в статистических таблицах, которые ученые и политики анализируют и учитывают при разработке законов или проведении исследований.

По закону, Бюро переписи населения должно сохранить в тайне информацию об опрошенных, но существуют способы деанонимизировать отдельных лиц, особенно, если данные переписи объединить с другой общедоступной статистикой.

Поэтому Бюро вносит «шум» в данные, например, изменяет возраст или цвет кожи человека, сохраняя при этом общие показатели возрастной или этнической группы. Чем больше «шума», тем сложнее деанонимизация.

Но избыток шума может сделать данные бесполезными: например, в переписи 2010 года после использования «шума» появились домохозяйства, в которых проживало 90 человек.

Поэтому Бюро использует дифференциальную приватность — математический метод, который делает процесс более точным, измеряя, насколько увеличивается конфиденциальность при добавлении шума. Его уже используют Google и Facebook для сбора данных без идентификации конкретных пользователей.

Если перепись пройдет успешно и данные опрошенных останутся в безопасности, метод дифференцированной приватности будут использовать другие федеральные агентства. Также его внедрение рассматривают некоторые страны, например, Канада и Великобритания.

Теперь ученые могут определить роль изменения климата при экстремальных погодных условиях.

Через 10 дней после тропического шторма Имельда в сентябре 2019 года исследователи заявили, что на возникновение шторма повлияло изменение климата.

Группа World Weather Attribution сравнила компьютерные модели мира, где изменение климата не произошло с моделью реального мира и пришла к выводу, что вероятность шторма в реальном мире была в 2,6 раза выше, а его сила — до 28% мощнее.

Если в начале 2010-х годов ученые неохотно связывали конкретные события с изменением климата, то к концу десятилетия было проведено гораздо больше исследований, связанных с экстремальными погодными условиями, а быстрое улучшение инструментов и методик сделало их более надежными и убедительными.

На это повлияли несколько причин. С одной стороны, улучшенная детализация и объем данных со спутников помог лучше понять природную систему. С другой, благодаря росту вычислительной мощности учёные могут создавать симуляции с более высоким разрешением и проводить больше виртуальных экспериментов, считает MIT Technology Review.

Сейчас у учёных достаточно статистических данных, которые позволяют всё более уверенно утверждать, что глобальное потепление генерирует более опасные погодные явления.

Теперь в исследованиях можно отделить роль климатических изменений от других факторов и лучше понимать, к каким рискам нужно готовиться: напримимер, прогнозировать наводнения и сильную жару с учетом глобального потепления. Также исследования могут помочь ученым понять, как перестроить города и инфраструктуру в более изменчивом климате.

#технологии #ии #климат #медицина #интернет #квантовыйкомпьютер