Современные технологии в компьютерной технике. Электроника для оптимизации тела. WebVR: виртуальная реальность в браузере

Сфера информационных технологий развивается в двух преимущественно независимых циклах: продуктовом и финансовом. В последнее время не утихают споры о том, на каком этапе финансового цикла мы находимся; очень много внимания уделяется финансовым рынкам, которые подчас ведут себя непредсказуемо и сильно колеблются. С другой стороны, продуктовым циклам достается относительно мало внимания, хотя именно они двигают информационные технологии вперед. Но, анализируя опыт прошлого, можно попытаться понять текущий продуктовый цикл и предугадать дальнейшее развитие технологий.

Развитие продуктовых циклов в сфере высоких технологий происходит за счет взаимодействия платформ и приложений: новые платформы позволяют создавать новые приложения, которые, в свою очередь, повышают ценность этих платформ, замыкая таким образом цепь положительной обратной связи.

Малые продуктовые циклы повторяются постоянно, но исторически сложилось так, что раз в 10–15 лет начинается очередной большой цикл – эпоха, полностью меняющая облик IT.

Финансовые и продуктовые циклы развиваются в основном независимо друг от друга

Когда-то возникновение компьютеров побудило предпринимателей создать первые текстовые редакторы, таблицы и много других приложений для ПК. С появлением интернета мир увидел поисковые механизмы, онлайн-коммерцию, электронную почту, социальные сети, бизнес-приложения модели SaaS и много других сервисов. Смартфоны дали толчок развитию мобильных социальных сетей и мессенджеров, а также появлению новых видов услуг вроде карпулинга. Мы живем в разгар мобильной эпохи, и, судя по всему, нас ожидает еще много любопытных инноваций.

Каждую эпоху можно условно разделить на 2 фазы: 1) фазу формирования – когда платформа впервые появляется на рынке, но является дорогостоящей, сырой и/или сложной в обращении; 2) активную фазу – когда новый продукт решает упомянутые недостатки платформы, тем самым начиная период ее стремительного развития.

Компьютер Apple II был выпущен в 1977 году, а Альтаир 8800 – в 1975 году, но активная фаза эпохи ПК началась с релиза IBM PC в 1981 году.

Продажи ПК в год (тыс.)

Фаза формирования интернета началась в 80-х и ранних 90-х годах , когда он, по сути, представлял собой инструмент обмена текстовыми данными, используемый учеными и правительством. Выход первого браузера, NCSA Mosaic, в 1993 году ознаменовал начало фазы интенсивного развития интернета, которая не закончилась и по сей день.

Количество пользователей интернета по всему миру

В 90-х годах уже существовали мобильные телефоны, а первые смартфоны появились на заре нулевых, но повсеместное производство смартфонов началось в 2007–2008 годах с выходом первого iPhone, а затем – с появлением платформы Android. С тех пор количество пользователей смартфонов взлетело до небес, и сейчас их число достигло уже порядка двух миллиардов. А к 2020 году смартфоны будут у 80 % населения планеты.

Продажи смартфонов по всему миру (млн.)

Если длительность каждого цикла действительно составляет 10–15 лет, всего через несколько лет начнется активная фаза новой компьютерной эпохи. Выходит, новая технология уже находится в фазе формирования. На сегодняшний день можно выделить несколько главных трендов в сферах аппаратного и программного обеспечения, позволяющих нам частично пролить свет на следующую эпоху. В данной статье я хочу обсудить эти тренды и выдвинуть несколько предположений о том, как может выглядеть наше будущее.

Аппаратное обеспечение: компактное, дешевое и универсальное

В мейнфрейм-эпоху только крупные организации могли позволить себе компьютер. Мини-компьютеры были доступны для организаций поменьше, а компьютеры – для домов и офисов.

Размер компьютеров уменьшается с постоянной скоростью

Сейчас мы на пороге новой эпохи, в которой процессоры и сенсоры становятся настолько дешевыми и компактными, что компьютеров скоро будет больше, чем людей.

Этому способствуют два фактора. Во-первых, неуклонный прогресс в производстве полупроводников за последние 50 лет (Закон Мура). Во-вторых, то, что Крис Андерсон называет «мирными дивидендами от войны смартфонов»: головокружительный успех смартфонов способствовал большим инвестициям в разработку процессоров и сенсоров. Загляните внутрь современного квадрокоптера, очков виртуальной реальности или любого устройства интернета вещей – что вы увидите? Правильно – главным образом компоненты смартфона.

Но в современную эпоху полупроводников всё внимание перешло от отдельных процессоров к целым узлам специальных микросхем, известным как однокристальные системы.

Цены на компьютеры стабильно снижаются

Обыкновенная однокристальная система сочетает в себе энергоэффективный ARM-процессор и специальный графический процессор, а также устройства обмена информацией, управления питанием, обработки видеосигнала и так далее.

Raspberry Pi Zero: 5-долларовый Компьютер на Linux с процессором 1 GHz

Эта инновационная архитектура позволила сбросить минимальную стоимость базовых вычислительных систем со 100 до 10 долларов за единицу. Отличным примером послужит Raspberry Pi Zero – первый 5-долларовый компьютер на Linux с частотой 1 GHz. За те же деньги можно приобрести микроконтроллер Wi-Fi , поддерживающий одну из версий Python. Совсем скоро эти микропроцессоры будут стоить меньше доллара, и мы без труда сможем встраивать их практически всюду.

Но более серьезные достижения происходят сегодня в мире высококачественных микропроцессоров. Отдельного внимания заслуживают графические процессоры , лучшие из которых производит компания NVIDIA. Графические процессоры полезны не только для обработки графики, но и при работе с алгоритмами машинного обучения, а также с устройствами виртуальной и дополненной реальности. Однако представители компании NVIDIA обещают более существенные улучшения производительности графических процессоров в ближайшем будущем.

Козырем всей сферы информационных технологий по-прежнему остаются квантовые компьютеры, которые пока существуют преимущественно в лабораториях. Но стоит сделать их коммерчески привлекательными, и это приведет к грандиозному росту производительности, прежде всего, в сфере биологии и искусственного интеллекта.

Квантовый компьютер Google

Программное обеспечение: золотой век искусственного интеллекта

Сегодня в мире программного обеспечения происходит много любопытных вещей. Хороший пример – распределенные системы. Их появление обусловлено многократным увеличением количества устройств за последние годы, что вызвало необходимость распараллеливать задания на нескольких машинах, налаживать обмен данными между устройствами и координировать их работу. Отдельного внимания заслуживают такие технологии распределенных систем, как Hadoop или Spark , предназначенные для работы с большими массивами данных. Стоит также упомянуть технологию блокчейн, обеспечивающую безопасность данных и ресурсов и впервые реализованную в криптовалюте Bitcoin.

Но, пожалуй, самые захватывающие открытия совершаются сегодня в области искусственного интеллекта (ИИ), имеющего длинную историю взлетов и падений. Еще сам Алан Тьюринг предсказывал , что к 2000 году машины будут способны имитировать людей. И хотя это предсказание пока не осуществилось, есть веские причины полагать, что ИИ наконец вступает в золотой век своего развития.

«Машинное обучение – это ключевой, революционный способ переосмысления всего, что мы делаем», – генеральный директор компании Google Сундар Пичаи .

Наибольший ажиотаж в области ИИ сосредоточен вокруг так называемого глубинного обучения – метода, который был широко освещен в рамках одного известного проекта компании Google, запущенного в 2012 году. В этом проекте была задействована высокопроизводительная сеть компьютеров, целью которой было научиться распознавать котиков на видеороликах с YouTube. Метод глубинного обучения основывается на искусственных нейронных сетях – технологии, зародившейся еще в 40-х годах прошлого века. Недавно эта технология снова стала актуальной из-за многих факторов : появления новых алгоритмов, снижения стоимости параллельных вычислений и широкого распространения больших наборов данных.

Процент ошибок в конкурсе ImageNet (красная линия соответствует показателям человека)

Остается надеяться, что глубинное обучение не станет просто очередным модным термином Силиконовой долины. Впрочем, интерес к этому методу обучения подкрепляется впечатляющими теоретическими и практическими результатами. К примеру, до введения глубинного обучения допустимый процент ошибок победителей ImageNet, известного конкурса по машинному видению, составлял 20–30 %. Но после его применения правильность алгоритмов неуклонно росла, и уже в 2015 году показатели машин превзошли показатели человека.

А вот небольшое стартап-приложение для классификации предметов в реальном времени:

Приложение Teradeep идентифицирует предметы в реальном времени

Хм, а ведь где-то я уже это видел:

Фрагмент из фильма Терминатор 2: Судный день (1991 г.)

Одним из первых приложений с методом глубинного обучения, выпущенных крупной компанией, было удивительно умное приложение для поиска изображений Google Photos:

Поиск по фотографиям (без метаданных) с ключевой фразой «big ben»

В скором времени нас ожидает значительное повышение производительности ИИ во всех сферах программного и аппаратного обеспечения: голосовые помощники, поисковые механизмы, чат-боты , 3D сканеры , языковые переводчики, автомобили, дроны, системы диагностической визуализации и многое-многое другое.

«Легко предугадать идеи следующих 10000 стартапов: взять Х и прибавить искусственный интеллект», – Кевин Келли .

Стартапы, создающие продукцию с упором на ИИ, должны оставаться предельно сфокусированными на определенных приложениях, чтобы поддерживать конкуренцию с крупными компаниями, для которых ИИ является высшим приоритетом. Системы ИИ становятся эффективнее по мере того, как увеличивается объем собранных для них данных. Получается нечто вроде маховика, постоянно вращающегося за счет так называемого эффекта сети данных (больше пользователей → больше данных → лучше продукция → больше пользователей). К примеру, команда картографического сервиса Wase использовала эффект сети данных, чтобы сделать качество предоставляемых карт лучше, чем у их более маститых конкурентов. Всем, кто намерен использовать ИИ для своего стартапа, стоит придерживаться аналогичной стратегии.

Программное + аппаратное обеспечение: новые компьютеры

Сейчас на стадии формирования находится целый ряд перспективных платформ, которые скоро вполне могут перейти на стадию развития, так как они сочетают в себе самые последние разработки из сфер программного и аппаратного обеспечения. И хотя эти платформы могут выглядеть по-разному либо иметь разную комплектацию, у них есть одна общая черта: использование последних расширенных возможностей умной виртуализации. Рассмотрим некоторые из этих платформ:

Автомобили. Крупные информационно-технологические компании вроде Google, Apple, Uber и Tesla немало инвестируют в разработку автономных или беспилотных автомобилей. На рынке уже представлены полуавтономные автомобили Tesla Model S и вскоре ожидается выход обновленных и более совершенных моделей. Создание полностью автономного автомобиля потребует некоторого времени, однако есть основания полагать, что ждать осталось не более пяти лет. На самом деле, уже существуют разработки полностью автономных автомобилей, которые ездят не хуже, чем под управлением человека. Тем не менее, в силу многих аспектов культурного и регулятивного характера такие автомобили должны ездить намного лучше, чем управляемые человеком, чтобы быть допущенными к широкой эксплуатации.

Беспилотный автомобиль составляет схему своего окружения

Несомненно, объем инвестиций в беспилотные автомобили будет только расти. В дополнение к информационно-технологическим компаниям, крупные производители автомобилей тоже начали задумываться над автономностью. Нас ждет еще много интересных стартап-продуктов. Программные средства глубинного обучения стали настолько эффективными, что сегодня одному-единственному разработчику под силу сделать полуавтономный автомобиль.

Самодельный беспилотный автомобиль

Дроны. Современные дроны укомплектованы по последнему слову техники (в основном компонентами смартфонов и механическими деталями), но имеют относительно простое ПО. В скором времени появятся усовершенствованные модели, оснащенные компьютерным зрением и другими видами ИИ, что сделает их более безопасными, удобными в управлении и полезными. Фото- и видеосъемка с дронов будет популярной не только среди аматоров, но, что важнее, найдет и коммерческое применение. К тому же, существует немало опасных видов работ, в том числе высотных, для выполнения которых было бы гораздо безопаснее использовать дроны.

Полностью автономный полет дрона

Интернет вещей. Самые основные преимущества устройств интернета вещей – это их энергоэффективность, безопасность и удобство. Хорошими примерами первых двух характеристик могут послужить продукты Nest и Dropcam . Что касается удобства, стоит обратить внимание на устройство Echo от Amazon.

Большинство людей полагают, что Echo – это очередная маркетинговая уловка, но, воспользовавшись хотя бы раз, они удивляются, насколько удобным оказывается это устройство. Оно блестяще демонстрирует эффективность голосового управления как основы пользовательского интерфейса. Конечно, мы еще не скоро увидим роботов с универсальным интеллектом, способных поддерживать полноценный разговор. Но, как показывает Echo, компьютеры уже способны справляться с более-менее сложными голосовыми командами. По мере того как метод глубинного обучения будет совершенствоваться, компьютеры научатся лучше понимать язык.

3 основных преимущества: энергоэффективность, безопасность, удобство

Устройства интернета вещей также найдут применение в бизнес-сегменте. К примеру, устройства с сенсорами и возможностью сетевого подключения широко используются для оперативного контроля промышленного оборудования.

Носимая техника. Сегодня функциональность носимых компьютеров варьируется в зависимости от ряда факторов: емкости батареи, средств коммуникации и обработки данных. Наиболее успешные устройства обычно имеют весьма узкую сферу применения: к примеру, фитнес-трекинг. По мере улучшения компонентов аппаратного обеспечения носимые устройства будут, как и смартфоны, расширять свою функциональность, открывая тем самым возможности для новых приложений. Как и в случае с интернетом вещей, предполагается, что голос станет основным пользовательским интерфейсом управления носимыми устройствами.

Миниатюрный наушник с искусственным интеллектом, фрагмент из фильма «Она»

Виртуальная реальность. 2016 год будет очень интересным для развития средств VR: релиз очков виртуальной реальности Oculus Rift и HTC Vive (и, возможно, PlayStation VR) означает, что удобные и иммерсивные системы VR наконец станут общедоступными. Разработчикам устройств VR придется хорошенько постараться, чтобы не допустить возникновения у пользователей так называемого эффекта «зловещей долины» , при котором чрезмерная правдоподобность робота или другого искусственного объекта вызывает неприязнь у людей-наблюдателей.

Для создания качественных систем VR требуются качественные экраны (с высоким разрешением, высокой частотой обновления и низкой инерционностью), мощные видеокарты и возможность отслеживать точное положение пользователя (предыдущие поколения систем VR могли только отслеживать поворот головы пользователя). В этом году благодаря новым устройствам пользователи впервые смогут испытать на себе полноценный эффект присутствия
Создание виртуального мира в 3D формате с помощью очков VR

Дополненная реальность. Скорее всего, AR получит развитие только после VR, потому что для полноценного использования дополненной реальности потребуются все возможности виртуальной вместе с дополнительными новыми технологиями. К примеру, для полноценного объединения в одной интерактивной сцене реальных и виртуальных объектов средствам AR потребуются продвинутые технологии машинного зрения с малой задержкой.

Устройство дополненной реальности, фрагмент из фильма «Kingsman: Секретная служба»

Но, скорее всего, эпоха дополненной реальности наступит быстрее, чем вам кажется. Этот деморолик был отснят непосредственно через устройство AR Magic Leap:

Демонстрация Magic Leap: виртуальный персонаж в реальной среде

Этот деморолик был снят непосредственно через устройство Magic Leap 14 октября 2015 года. При его создании не применялись ни спецэффекты, ни композитинг.

Что дальше?

Возможно, циклы в 10–15 лет больше не повторятся, и мобильная эпоха будет последним из них. А может быть, следующая эпоха будет короче, или лишь какой-то один подвид из рассмотренных выше технологий станет впоследствии действительно важным.

Я предпочитаю думать, что мы сейчас находимся в точке пересечения нескольких эпох. «Мирными дивидендами от войны смартфонов» стало стремительное появление новых устройств и разработок в сфере ПО, в особенности искусственного интеллекта, способного сделать эти устройства еще более умными и полезными.

Некоторые исследователи отмечают, что большинство новых устройств пока еще находятся в «пубертатном периоде» : они могут быть несовершенными и в некоторой степени нелепыми, а всё потому, что они еще не перешли в фазу развития. Как и в случае с персональными компьютерами в 70-х, интернетом в 80-х и смартфонами на заре нулевых, мы видим не полную картину, а лишь фрагменты того, во что текущим технологиям предстоит превратиться. Так или иначе, будущее близко: рынки колеблются, мода приходит и уходит, но прогресс, как и прежде, уверенно двигается вперед.

Сфера информационных технологий развивается в двух преимущественно независимых циклах: продуктовом и финансовом. В последнее время не утихают споры о том, на каком этапе финансового цикла мы находимся; очень много внимания уделяется финансовым рынкам, которые подчас ведут себя непредсказуемо и сильно колеблются. С другой стороны, продуктовым циклам достается относительно мало внимания, хотя именно они двигают информационные технологии вперед. Но, анализируя опыт прошлого, можно попытаться понять текущий продуктовый цикл и предугадать дальнейшее развитие технологий.

Развитие продуктовых циклов в сфере высоких технологий происходит за счет взаимодействия платформ и приложений: новые платформы позволяют создавать новые приложения, которые, в свою очередь, повышают ценность этих платформ, замыкая таким образом цепь положительной обратной связи.

Малые продуктовые циклы повторяются постоянно, но исторически сложилось так, что раз в 10–15 лет начинается очередной большой цикл – эпоха, полностью меняющая облик IT.

Финансовые и продуктовые циклы развиваются в основном независимо друг от друга

Когда-то возникновение компьютеров побудило предпринимателей создать первые текстовые редакторы, таблицы и много других приложений для ПК. С появлением интернета мир увидел поисковые механизмы, онлайн-коммерцию, электронную почту, социальные сети, бизнес-приложения модели SaaS и много других сервисов. Смартфоны дали толчок развитию мобильных социальных сетей и мессенджеров, а также появлению новых видов услуг вроде карпулинга. Мы живем в разгар мобильной эпохи, и, судя по всему, нас ожидает еще много любопытных инноваций.

Каждую эпоху можно условно разделить на 2 фазы: 1) фазу формирования – когда платформа впервые появляется на рынке, но является дорогостоящей, сырой и/или сложной в обращении; 2) активную фазу – когда новый продукт решает упомянутые недостатки платформы, тем самым начиная период ее стремительного развития.

Компьютер Apple II был выпущен в 1977 году, а Альтаир 8800 – в 1975 году, но активная фаза эпохи ПК началась с релиза IBM PC в 1981 году.

Продажи ПК в год (тыс.)

Фаза формирования интернета началась в 80-х и ранних 90-х годах , когда он, по сути, представлял собой инструмент обмена текстовыми данными, используемый учеными и правительством. Выход первого браузера, NCSA Mosaic, в 1993 году ознаменовал начало фазы интенсивного развития интернета, которая не закончилась и по сей день.

Количество пользователей интернета по всему миру

В 90-х годах уже существовали мобильные телефоны, а первые смартфоны появились на заре нулевых, но повсеместное производство смартфонов началось в 2007–2008 годах с выходом первого iPhone, а затем – с появлением платформы Android. С тех пор количество пользователей смартфонов взлетело до небес, и сейчас их число достигло уже порядка двух миллиардов. А к 2020 году смартфоны будут у 80 % населения планеты.

Продажи смартфонов по всему миру (млн.)

Если длительность каждого цикла действительно составляет 10–15 лет, всего через несколько лет начнется активная фаза новой компьютерной эпохи. Выходит, новая технология уже находится в фазе формирования. На сегодняшний день можно выделить несколько главных трендов в сферах аппаратного и программного обеспечения, позволяющих нам частично пролить свет на следующую эпоху. В данной статье я хочу обсудить эти тренды и выдвинуть несколько предположений о том, как может выглядеть наше будущее.

Аппаратное обеспечение: компактное, дешевое и универсальное

В мейнфрейм-эпоху только крупные организации могли позволить себе компьютер. Мини-компьютеры были доступны для организаций поменьше, а компьютеры – для домов и офисов.

Размер компьютеров уменьшается с постоянной скоростью

Сейчас мы на пороге новой эпохи, в которой процессоры и сенсоры становятся настолько дешевыми и компактными, что компьютеров скоро будет больше, чем людей.

Этому способствуют два фактора. Во-первых, неуклонный прогресс в производстве полупроводников за последние 50 лет (Закон Мура). Во-вторых, то, что Крис Андерсон называет «мирными дивидендами от войны смартфонов»: головокружительный успех смартфонов способствовал большим инвестициям в разработку процессоров и сенсоров. Загляните внутрь современного квадрокоптера, очков виртуальной реальности или любого устройства интернета вещей – что вы увидите? Правильно – главным образом компоненты смартфона.

Но в современную эпоху полупроводников всё внимание перешло от отдельных процессоров к целым узлам специальных микросхем, известным как однокристальные системы.

Цены на компьютеры стабильно снижаются

Обыкновенная однокристальная система сочетает в себе энергоэффективный ARM-процессор и специальный графический процессор, а также устройства обмена информацией, управления питанием, обработки видеосигнала и так далее.

Raspberry Pi Zero: 5-долларовый Компьютер на Linux с процессором 1 GHz

Эта инновационная архитектура позволила сбросить минимальную стоимость базовых вычислительных систем со 100 до 10 долларов за единицу. Отличным примером послужит Raspberry Pi Zero – первый 5-долларовый компьютер на Linux с частотой 1 GHz. За те же деньги можно приобрести микроконтроллер Wi-Fi , поддерживающий одну из версий Python. Совсем скоро эти микропроцессоры будут стоить меньше доллара, и мы без труда сможем встраивать их практически всюду.

Но более серьезные достижения происходят сегодня в мире высококачественных микропроцессоров. Отдельного внимания заслуживают графические процессоры , лучшие из которых производит компания NVIDIA. Графические процессоры полезны не только для обработки графики, но и при работе с алгоритмами машинного обучения, а также с устройствами виртуальной и дополненной реальности. Однако представители компании NVIDIA обещают более существенные улучшения производительности графических процессоров в ближайшем будущем.

Козырем всей сферы информационных технологий по-прежнему остаются квантовые компьютеры, которые пока существуют преимущественно в лабораториях. Но стоит сделать их коммерчески привлекательными, и это приведет к грандиозному росту производительности, прежде всего, в сфере биологии и искусственного интеллекта.

Квантовый компьютер Google

Программное обеспечение: золотой век искусственного интеллекта

Сегодня в мире программного обеспечения происходит много любопытных вещей. Хороший пример – распределенные системы. Их появление обусловлено многократным увеличением количества устройств за последние годы, что вызвало необходимость распараллеливать задания на нескольких машинах, налаживать обмен данными между устройствами и координировать их работу. Отдельного внимания заслуживают такие технологии распределенных систем, как Hadoop или Spark , предназначенные для работы с большими массивами данных. Стоит также упомянуть технологию блокчейн, обеспечивающую безопасность данных и ресурсов и впервые реализованную в криптовалюте Bitcoin.

Но, пожалуй, самые захватывающие открытия совершаются сегодня в области искусственного интеллекта (ИИ), имеющего длинную историю взлетов и падений. Еще сам Алан Тьюринг предсказывал , что к 2000 году машины будут способны имитировать людей. И хотя это предсказание пока не осуществилось, есть веские причины полагать, что ИИ наконец вступает в золотой век своего развития.

«Машинное обучение – это ключевой, революционный способ переосмысления всего, что мы делаем», – генеральный директор компании Google Сундар Пичаи .

Наибольший ажиотаж в области ИИ сосредоточен вокруг так называемого глубинного обучения – метода, который был широко освещен в рамках одного известного проекта компании Google, запущенного в 2012 году. В этом проекте была задействована высокопроизводительная сеть компьютеров, целью которой было научиться распознавать котиков на видеороликах с YouTube. Метод глубинного обучения основывается на искусственных нейронных сетях – технологии, зародившейся еще в 40-х годах прошлого века. Недавно эта технология снова стала актуальной из-за многих факторов : появления новых алгоритмов, снижения стоимости параллельных вычислений и широкого распространения больших наборов данных.

Процент ошибок в конкурсе ImageNet (красная линия соответствует показателям человека)

Остается надеяться, что глубинное обучение не станет просто очередным модным термином Силиконовой долины. Впрочем, интерес к этому методу обучения подкрепляется впечатляющими теоретическими и практическими результатами. К примеру, до введения глубинного обучения допустимый процент ошибок победителей ImageNet, известного конкурса по машинному видению, составлял 20–30 %. Но после его применения правильность алгоритмов неуклонно росла, и уже в 2015 году показатели машин превзошли показатели человека.

А вот небольшое стартап-приложение для классификации предметов в реальном времени:

Приложение Teradeep идентифицирует предметы в реальном времени

Хм, а ведь где-то я уже это видел:

Фрагмент из фильма Терминатор 2: Судный день (1991 г.)

Одним из первых приложений с методом глубинного обучения, выпущенных крупной компанией, было удивительно умное приложение для поиска изображений Google Photos:

Поиск по фотографиям (без метаданных) с ключевой фразой «big ben»

В скором времени нас ожидает значительное повышение производительности ИИ во всех сферах программного и аппаратного обеспечения: голосовые помощники, поисковые механизмы, чат-боты , 3D сканеры , языковые переводчики, автомобили, дроны, системы диагностической визуализации и многое-многое другое.

«Легко предугадать идеи следующих 10000 стартапов: взять Х и прибавить искусственный интеллект», – Кевин Келли .

Стартапы, создающие продукцию с упором на ИИ, должны оставаться предельно сфокусированными на определенных приложениях, чтобы поддерживать конкуренцию с крупными компаниями, для которых ИИ является высшим приоритетом. Системы ИИ становятся эффективнее по мере того, как увеличивается объем собранных для них данных. Получается нечто вроде маховика, постоянно вращающегося за счет так называемого эффекта сети данных (больше пользователей → больше данных → лучше продукция → больше пользователей). К примеру, команда картографического сервиса Wase использовала эффект сети данных, чтобы сделать качество предоставляемых карт лучше, чем у их более маститых конкурентов. Всем, кто намерен использовать ИИ для своего стартапа, стоит придерживаться аналогичной стратегии.

Программное + аппаратное обеспечение: новые компьютеры

Сейчас на стадии формирования находится целый ряд перспективных платформ, которые скоро вполне могут перейти на стадию развития, так как они сочетают в себе самые последние разработки из сфер программного и аппаратного обеспечения. И хотя эти платформы могут выглядеть по-разному либо иметь разную комплектацию, у них есть одна общая черта: использование последних расширенных возможностей умной виртуализации. Рассмотрим некоторые из этих платформ:

Автомобили. Крупные информационно-технологические компании вроде Google, Apple, Uber и Tesla немало инвестируют в разработку автономных или беспилотных автомобилей. На рынке уже представлены полуавтономные автомобили Tesla Model S и вскоре ожидается выход обновленных и более совершенных моделей. Создание полностью автономного автомобиля потребует некоторого времени, однако есть основания полагать, что ждать осталось не более пяти лет. На самом деле, уже существуют разработки полностью автономных автомобилей, которые ездят не хуже, чем под управлением человека. Тем не менее, в силу многих аспектов культурного и регулятивного характера такие автомобили должны ездить намного лучше, чем управляемые человеком, чтобы быть допущенными к широкой эксплуатации.

Беспилотный автомобиль составляет схему своего окружения

Несомненно, объем инвестиций в беспилотные автомобили будет только расти. В дополнение к информационно-технологическим компаниям, крупные производители автомобилей тоже начали задумываться над автономностью. Нас ждет еще много интересных стартап-продуктов. Программные средства глубинного обучения стали настолько эффективными, что сегодня одному-единственному разработчику под силу сделать полуавтономный автомобиль.

Самодельный беспилотный автомобиль

Дроны. Современные дроны укомплектованы по последнему слову техники (в основном компонентами смартфонов и механическими деталями), но имеют относительно простое ПО. В скором времени появятся усовершенствованные модели, оснащенные компьютерным зрением и другими видами ИИ, что сделает их более безопасными, удобными в управлении и полезными. Фото- и видеосъемка с дронов будет популярной не только среди аматоров, но, что важнее, найдет и коммерческое применение. К тому же, существует немало опасных видов работ, в том числе высотных, для выполнения которых было бы гораздо безопаснее использовать дроны.

Полностью автономный полет дрона

Интернет вещей. Самые основные преимущества устройств интернета вещей – это их энергоэффективность, безопасность и удобство. Хорошими примерами первых двух характеристик могут послужить продукты Nest и Dropcam . Что касается удобства, стоит обратить внимание на устройство Echo от Amazon.

Большинство людей полагают, что Echo – это очередная маркетинговая уловка, но, воспользовавшись хотя бы раз, они удивляются, насколько удобным оказывается это устройство. Оно блестяще демонстрирует эффективность голосового управления как основы пользовательского интерфейса. Конечно, мы еще не скоро увидим роботов с универсальным интеллектом, способных поддерживать полноценный разговор. Но, как показывает Echo, компьютеры уже способны справляться с более-менее сложными голосовыми командами. По мере того как метод глубинного обучения будет совершенствоваться, компьютеры научатся лучше понимать язык.

3 основных преимущества: энергоэффективность, безопасность, удобство

Устройства интернета вещей также найдут применение в бизнес-сегменте. К примеру, устройства с сенсорами и возможностью сетевого подключения широко используются для оперативного контроля промышленного оборудования.

Носимая техника. Сегодня функциональность носимых компьютеров варьируется в зависимости от ряда факторов: емкости батареи, средств коммуникации и обработки данных. Наиболее успешные устройства обычно имеют весьма узкую сферу применения: к примеру, фитнес-трекинг. По мере улучшения компонентов аппаратного обеспечения носимые устройства будут, как и смартфоны, расширять свою функциональность, открывая тем самым возможности для новых приложений. Как и в случае с интернетом вещей, предполагается, что голос станет основным пользовательским интерфейсом управления носимыми устройствами.

Миниатюрный наушник с искусственным интеллектом, фрагмент из фильма «Она»

Виртуальная реальность. 2016 год будет очень интересным для развития средств VR: релиз очков виртуальной реальности Oculus Rift и HTC Vive (и, возможно, PlayStation VR) означает, что удобные и иммерсивные системы VR наконец станут общедоступными. Разработчикам устройств VR придется хорошенько постараться, чтобы не допустить возникновения у пользователей так называемого эффекта «зловещей долины» , при котором чрезмерная правдоподобность робота или другого искусственного объекта вызывает неприязнь у людей-наблюдателей.

Для создания качественных систем VR требуются качественные экраны (с высоким разрешением, высокой частотой обновления и низкой инерционностью), мощные видеокарты и возможность отслеживать точное положение пользователя (предыдущие поколения систем VR могли только отслеживать поворот головы пользователя). В этом году благодаря новым устройствам пользователи впервые смогут испытать на себе полноценный эффект присутствия
Создание виртуального мира в 3D формате с помощью очков VR

Дополненная реальность. Скорее всего, AR получит развитие только после VR, потому что для полноценного использования дополненной реальности потребуются все возможности виртуальной вместе с дополнительными новыми технологиями. К примеру, для полноценного объединения в одной интерактивной сцене реальных и виртуальных объектов средствам AR потребуются продвинутые технологии машинного зрения с малой задержкой.

Устройство дополненной реальности, фрагмент из фильма «Kingsman: Секретная служба»

Но, скорее всего, эпоха дополненной реальности наступит быстрее, чем вам кажется. Этот деморолик был отснят непосредственно через устройство AR Magic Leap:

Демонстрация Magic Leap: виртуальный персонаж в реальной среде

Этот деморолик был снят непосредственно через устройство Magic Leap 14 октября 2015 года. При его создании не применялись ни спецэффекты, ни композитинг.

Что дальше?

Возможно, циклы в 10–15 лет больше не повторятся, и мобильная эпоха будет последним из них. А может быть, следующая эпоха будет короче, или лишь какой-то один подвид из рассмотренных выше технологий станет впоследствии действительно важным.

Я предпочитаю думать, что мы сейчас находимся в точке пересечения нескольких эпох. «Мирными дивидендами от войны смартфонов» стало стремительное появление новых устройств и разработок в сфере ПО, в особенности искусственного интеллекта, способного сделать эти устройства еще более умными и полезными.

Некоторые исследователи отмечают, что большинство новых устройств пока еще находятся в «пубертатном периоде» : они могут быть несовершенными и в некоторой степени нелепыми, а всё потому, что они еще не перешли в фазу развития. Как и в случае с персональными компьютерами в 70-х, интернетом в 80-х и смартфонами на заре нулевых, мы видим не полную картину, а лишь фрагменты того, во что текущим технологиям предстоит превратиться. Так или иначе, будущее близко: рынки колеблются, мода приходит и уходит, но прогресс, как и прежде, уверенно двигается вперед.

Платежные системы с распознаванием лиц: широко применяются уже сейчас

Системы распознавания лиц используются во многих странах для розыска преступников, контроля доступа к режимным объектам, а в некоторых странах - для подтверждения платежей в онлайн-банкинге. С 2014 года китайская компания Alibaba Group тестирует алгоритмы распознавания лиц, разработанные компанией Face++. Их собираются использовать для идентификации личности и подтверждения заказов в платежной системе Alipay. Точность алгоритма уже достигла 80%.

Еще одна компания, которая постепенно внедряет распознавание лиц, - . Она использует функцию Selfie Pay, которая позволяет подтверждать онлайн-платежи с помощью селфи. Чтобы приложение сделало снимок, нужно кивнуть или моргнуть - таким образом алгоритм убедится, что перед ним живой клиент, а не его фотография. Систему уже тестируют в Нидерландах, США, Канаде и странах Евросоюза. В этом году MasterCard обещает расширить перечень стран.

Панорамное селфи: уже сейчас

Первая любительская камера Panono Explorer Edition, позволяющая делать фото с обзором в 360 градусов, появилась на рынке в 2015 году и открыла новую эру в области фотографии. После этого на рынке появилось множество панорамных камер стоимостью до $500 производства Kodak, Samsung, Sony и других компаний. Журналисты из ведущих мировых изданий используют такие камеры, чтобы снимать репортажи из горячих точек. Например, журналисты из The New York Times на камеру Samsung Gear 360 сняли видео из лагеря беженцев в Нигере.

Формат 360-градусных фото и видео дает возможность показать происходящее наиболее достоверно, и в будущем, возможно, станет стандартом для новостных материалов.

Панорамные видеоролики уже используют для создания виртуальной реальности. Например, британский производитель алкоголя Diageo снял VR-ролик «Decisions», предупреждающий об опасности вождения в состоянии алкогольного опьянения.

Генная терапия 2.0: уже сейчас

Фото: Steve Gschmeissner/Science Photo Library

Генная терапия - совокупность биотехнологических и медицинских методов, направленных на лечение заболеваний, вызванных мутациями в структуре ДНК или поражением ДНК вирусами, с помощью редактирования генетического аппарата. Изначально генную терапию рассматривали как средство излечения наследственных генетических заболеваний, однако сейчас исследователи надеются применить ее для борьбы с широким спектром заболеваний: болезнью Альцгеймера, диабетом, сердечной недостаточностью и раком. В мае Евросоюз одобрил использование генной терапии при тяжелом комбинированном иммунодефиците у детей.

Одной из самых перспективных технологий генной терапии является редактирование генома CRISPR/Cas9. Эту технологию открыли в 2013 году как механизм бактериального иммунитета вирусной ДНК. Ученые называют ее «молекулярными ножницами», так как она позволяет с высокой точностью вырезать и изменять участки ДНК любых организмов прямо в живых клетках. В октябре китайские ученые провели первый в мире эксперимент по взрослого человека с помощью технологии CRISPR/Cas9. Сотрудники Сычуаньского университета ввели модифицированные Т-лимфоциты пациенту, больному раком легких. Предполагается, что это запустит процесс уничтожения раковых клеток в его организме.

Ботнет вещей: уже сейчас

В начале 2000-х годов хакеры научились взламывать подключенные к интернету компьютеры и организовывать их в сеть для массированных атак на определенный сервер. С распространением «интернета вещей» - недорогих подключаемых камер, принтеров и сканеров - хакеры все чаще стали выбирать своей мишенью уязвимые смарт-устройства. Через них киберпреступники получают контроль над оборудованием локальных сетей, модемами, сетевыми хранилищами, системами видеонаблюдения и даже промышленными управляющими системами.

В сентябре сайт хостинговой компании OVH подвергся рекордным с помощью ботнета. Суммарная мощность атак достигла 1 Тб/с, наибольшая мощность одной из них - 799 Гб/с.

Обучение с подкреплением: распространится через 1–2 года

Искусственный интеллект AlphaGo, основанный на обучении с подкреплением, обыграл в го мирового чемпиона Ли Седоля

Обучение с подкреплением - один из способов машинного обучения, в ходе которого система обучается, взаимодействуя со средой. Самые перспективные исследования в этой области ведет лаборатория DeepMind, подразделение Alphabet. В 2016 году ее программа AlphaGo обыграла мирового чемпиона Ли Седоля со счетом 4:1 в го - древнекитайскую настольную игру, которая долгое время считалась недоступной искусственному интеллекту.

Сотрудники DeepMind предполагают, что перспективы обучения с подкреплением гораздо шире игрового искусственного интеллекта. Например, оно позволит роботам учиться ходить и манипулировать незнакомыми предметами без предварительных исчерпывающих инструкций, а беспилотным автомобилям - извлекать опыт из каждой поездки.

Практический квантовый компьютер: через 4–5 лет

Квантовый компьютер D-Wave Systems.

Квантовый компьютер - это вычислительное устройство, которое для передачи и обработки данных использует явления квантовой суперпозиции и квантовой запутанности. Основной единицей вычисления в нем является квантовый бит, который, в отличие от бита, может означать 1 и 0 одновременно. Это позволяет квантовому компьютеру производить вычисления в 100 млн раз быстрее, чем стандартный компьютер.

В мае прошлого года IBM через облачную платформу IBM Quantum Experience открыл доступ к своему квантовому компьютеру, который находится в лаборатории в Йорктаун-Хайтс. На данный момент около 40 тысяч пользователей провели более 275 тысяч экспериментов с использованием IBM Quantum Experience. Процессор компьютера состоит из пяти кубитов, а в будущем IBM надеется увеличить мощность до 50 кубитов. 6 марта компания объявила о создании нового подразделения IBM Q, которое будет заниматься разработкой модели квантового компьютера.

Кроме IBM, в этом году сразу несколько компаний - Google, Inte, Microsoft, - а также Научно-исследовательский институт Нидерландов и Технический институт Делфта обещают представить практические наработки в области квантовых вычислений.

Нейрочипы для парализованных: через 10–15 лет

Парализованный пациент играет в Guitar Hero с помощью нейрочипа. Фото: Battelle Memorial Institute

В последние годы ученые делают большие успехи в разработке нейроинтерфейсов, восстанавливающих двигательные функции у пациентов с травмами спинного мозга. Если в 2015 году речь шла в основном об опытах на животных - крысах и приматах, - то сейчас лаборатории в разных странах тестируют новые технологии на добровольцах-людях.

В апреле 2016 года сотрудникам Университета штата Огайо и Мемориального института Баттеля удалось достичь серьезного прогресса при лечении пациента с квадриплегией - параличом всех конечностей. Благодаря имплантированному в двигательную область коры головного мозга микрочипу, передающему декодированные сигналы в мускулы руки с помощью электростимуляторов, он смог заново научиться шевелить пальцами руки и даже в Guitar Hero.

В будущем ученые также надеются создать беспроводные нейрочипы, способные восстанавливать нейронные связи у пациентов с болезнью Альцгеймера.

Беспилотные грузовики: через 5–10 лет

Беспилотный грузовик Otto совершил первый коммерческий рейс 20 октября 2016 года. Фото: Anheuser-Busch, Otto

Согласно прогнозам, появление на дорогах автономных грузовиков окажет более сильное и противоречивое влияние на общество, чем появление легковых автомобилей. В долгосрочной перспективе беспилотные технологии сделают грузоперевозки дешевле, но в краткосрочной приведут к всплеску безработицы. Согласно докладу Белого дома, только в США работу около 1,7 миллиона водителей грузовиков.

Разработчики предполагают, что внедрение автономных грузовиков поможет сократить количество аварий, так как более 90% из них происходят вследствие ошибок водителя.

Первая коммерческая доставка беспилотным грузовиком состоялась 20 декабря. Ее совершила принадлежащая Uber компания Otto, которая занимается разработкой автономных систем управления для грузового транспорта. Грузовик без водителя преодолел 200 километров города Форт-Коллинс до Колорадо Спрингс со скоростью 88 километров в час и доставил 45 тысяч банок пива Budweiser для пивоваренной корпорации Anheuser-Busch.

Клеточный атлас: через 5 лет

Иллюстрация: Genome Research Limited

Международный консорциум ученых из США, Великобритании, Швеции, Израиля, Нидерландов и Японии собирается создать подробную трехмерную карту человеческих клеток, которая впервые визуализирует то, из чего состоит тело человека. Для этого придется каталогизировать 37,2 триллиона микроскопических изображений клеток человеческого организма, определив молекулярную подпись каждой клетки и присвоив ей «географические координаты» расположения в человеческом организме. «Клеточный атлас» - приоритетный проект в списке медицинских исследований, в которые Марк Цукерберг и его жена Присцилла Чан собираются инвестировать $3 миллиарда. Ученые ожидают, что этот проект окажет значительное влияние на биологию и медицину на ближайшие несколько десятилетий, поможет понять причины развития онкологических и аутоиммунных заболеваний, а также разработать эффективные препараты для их лечения.

Солнечные термофотоэлектрические батареи: через 10–15 лет

Нанофотонный солнечный термофотоэлектрический элемент. Фото: MIT

Стандартные кремниевые солнечные элементы захватывают только видимое излучение в диапазоне от фиолетового (380 нанометров) до красного (780 нанометров) и могут преобразовать в электричество ограниченное количество света. В настоящее время большинство солнечных батарей работают с коэффициентом полезного действия 20%, и, по подсчетам ученых, даже в теории он не сможет превысить 32%. Ученые Массачусетского технологического института (MIT) работают над созданием термофотоэлектрического преобразователя (STPV), который позволит получать энергию не только из света, но и из преобразованного тепла.

Элемент состоит из нескольких слоев углеродных нанотрубок, которые поглощают тепловое излучение, и фотонного кристалла-излучателя, который преобразует его в световое излучение видимого спектра и перенаправляет на солнечную ячейку, которая преобразует энергию в электричество. Такая установка как минимум в два раза эффективнее обычных солнечных элементов.

Лазерные чипы, гибкие печатные схемы, мемристоры и другие чудеса техники уже совсем рядом! Представьте себе мир, в котором электронные устройства заряжают себя сами, музыкальные плееры, способные проиграть всю вашу аудиоколлекцию, самовосстанавливающиеся батареи и чипы, изменяющие свои возможности «на лету». Судя по тому, над чем сегодня работают американские исследовательские лаборатории, все это не только возможно, но и перспективно.

«Следующие пять лет станут действительно впечатляющим периодом в развитии электроники, — говорит Дэвид Сейлер (David Seiler), глава подразделения полупроводниковой электроники коммерческого отдела Национального института Стандартов и Технологий (National Institute of Standards and Technology, NIST) в Гейтерсберге, штат Мерилэнд. - Множество вещей, которые сегодня кажутся далекой фантастикой, получат повсеместное распространение».

Итак, вы готовы начать путешествие в будущее электроники? Многие из идей, о которых мы расскажем сегодня, могут выглядеть фантастически, некоторые покажутся лишенными здравого смысла, но все их объединяет то, что они уже были опробованы в лабораториях и имеют все шансы превратиться в коммерческие продукты в ближайшие 5 лет.

Основная тема этой статьи - новые разработки в области микропроцессорной техники - от процессоров, передающих данные с помощью лазеров, заменяющих провода, до схем, выполненных на основе новых материалов, которые придут на смену традиционному кремнию. Эти технологии могут стать строительным материалом для множества новых инновационных продуктов, некоторые из которых мы даже не можем себе представить сегодня.

Чипы без проводов: лазерное соединение

При ближайшем рассмотрении можно увидеть, что типичный микропроцессор содержит миллионы тонких проводов, которые тянутся во все направления, соединяя активные элементы. Заглянув под поверхность вы найдете еще раз в пять больше проводов. Юрген Мишель (Jurgen Michel), ученый из Центра микрофотоники при Массачусетском технологическом институте в Кембридже (MIT"s Microphotonics Center in Cambridge), намерен заменить все эти провода импульсами германиевых лазеров, передающих данные с помощью инфракрасного излучения.

«По мере увеличения числа ядер и компонентов в процессорах соединительные провода переполняются данными и становятся слабым каналом связи. Использование фотонов вместо электронов позволяет улучшить ситуацию», — объясняет Мишель.

Перемещая данные со скоростью света, германиевые лазеры способны передавать биты и байты информации в 100 раз быстрее, чем путем перемещения электронов по проводам. Это особенно важно для связи между ядрами процессора и его памятью. Так же, как оптоволоконные линии улучшили эффективность телефонных звонков, использование лазеров в микропроцессорах может поднять обработку данных на небывалые высоты.

Самое приятное, что система Массачусетского технологического института не требует применения внутри процессоров огромного количества тоненьких кабелей. Вместо этого чип содержит множество скрытых туннелей и полостей, по которым перемещаются световые импульсы, а крошечные зеркала и сенсоры передают и интерпретируют данные.

Сочетание традиционной кремниевой электроники с оптическими компонентами, известное как кремниевая фотоника, может сделать компьютеры более экологичными - дружественными для окружающей среды. И все потому, что лазеры потребляют меньше энергии, чем провода, и излучают меньше тепла в окружающее пространство.

«Оптоэлектроника - это настоящий святой Грааль, — говорит Сейлер. - Она позволяет расширить возможности электроники и предоставляет при этом отличный способ снизить энергопотребление, поскольку не содержит проводов, которые являются настоящими теплорадиаторами для окружающего пространства».

В феврале 2010 года Мишель и его коллеги, Лайонел Кимерлинг (Lionel Kimerling) и Джифенг Лиу (Jifeng Liu), успешно создали и протестировали действующую схему, использующую для передачи данных встроенный германиевый лазер. В новом чипе была достигнута скорость передачи данных свыше 1 ТБ/с, что на два порядка быстрее, чем позволяют лучшие современные чипы с проводными соединениями.

Новый чип был создан с использованием современных технологий производства полупроводников с некоторыми дополнениями, поэтому Мишель считает, что переход к использованию чипов на основе лазерных соединений состоится уже в ближайшие пять лет. Если дальнейшие тесты пройдут успешно, MIT лицензирует технологию производства. Широкое распространение нового типа чипов ожидается к 2015 году.

Более того, к 2015 году ожидается появление компьютеров с 64-ядерными процессорами, ядра которых будут работать независимо и одновременно.

«Соединять их при помощи проводов - тупиковый путь, — говорит Мишель. - Использование германиевого лазера имеет грандиозный потенциал и большое преимущество».

Новейшие схемы: мемристоры

Ваш MP3-плеер переполнен любимыми музыкальными композициями и вы чувствуете себя сродни убийце, удаляя тот или иной трек? В таком случае мемристоры могут прийти как раз вовремя.

Это первые фундаментально новые электронные компоненты после создания в 50-х годах прошлого века кремниевых транзисторов. Мемристоры являются более скоростной, долговечной и потенциально более дешевой альтернативой флэш-памяти. А еще они в два раза более емкие - настоящее раздолье для любителей музыки.

«Если сегодня мы решим пересмотреть технологию производства компьютеров, мы просто обязаны использовать мемристорную память, считает Р. Стенли Уильямс (R. Stanley Williams), ведущий исследователь и глава группы квантовых исследований (Quantum Science Research, QSR) HP Labs в Пало-Альто, Калифорния. - Это фундаментальная структура для будущей электроники».

Мемристор - другими словами, резистор с памятью, — впервые упомянул профессор Калифорнийского университета Леон Чу (Leon Chua) еще в 1971 году. Но мемристорные прототипы HP Labs не демонстрировались публично вплоть до 2008 года.

Для создания мемристоров HP использует чередующиеся слои диоксида титана и платины. Под электронным микроскопом они выглядят как серии длинных параллельных выступов. Ниже под прямым углом расположен такой же слой, образуя «кубики» с размерами ячеек 2 х 3 нм.

Ключевой момент состоит в том, что любые два соседних провода можно соединить с электрическим переключателем под поверхностью, создавая ячейку памяти. Изменяя напряжение, прилагаемое к «кубикам», ученые могут открывать и закрывать крошечные электронные переключатели, сохраняя данные, как в традиционных чипах флэш-памяти.

Новый тип памяти получил название ReRAM (Resistive Random Access Memory). Такие чипы не только позволяют сохранить в два раза больше данных, чем флэш, но и работают в 1 000 раз быстрее, а также выдерживают до 1 000 000 циклов перезаписи, по сравнению со 100 000 циклов перезаписи у стандартной флэш-памяти. Кроме того, ReRAM читает и записывает данные на сравнимых скоростях, тогда как флэш-памяти требуется намного больше времени для записи данных, чем для их чтения.

HP и южнокорейская компания Hynix заключили договор о сотрудничестве с целью наладить массовое производство чипов ReRAM, которые смогут найти применения во многих портативных устройствах, таких как мультимедийные плееры. А ведь это означает терабайты музыкальных треков, видео и электронных книг! Первые продукты с новыми чипами памяти ожидают на рынке в 2013 году.

ReRAM также придет на смену динамической оперативной памяти в компьютерах. Поскольку ReRAM энергонезависима, она не будет терять информацию при выключении системы и не будет расходовать электроэнергию, в отличие от DRAM. По мнению Уильямса, грядет эра мгновенной обработки данных. Сегодня пользователи чаще не выключают компьютеры, а отправляют их в спящий режим. Но все равно для «пробуждения» компьютерной технике требуется от нескольких секунд до минуты, и лишь после этого доступ к данным будет восстановлен. Устройства, использующие ReRAM, возвращаются в рабочее состояние мгновенно.

Более того, по словам Уильямса, есть возможность размещать массивы мемристоров внутри чипа один над другим. Это путь к созданию 3D-памяти, которая позволит более рационально использовать пространство внутри чипа, вмещать гораздо больше памяти в одинаковый физический объем.

«Не существует фундаментальных ограничений на количество слоев, которые мы можем произвести, — объясняет Уильямс. - В ближайшие 10 лет мы можем создать чипы с объемом памяти в петабайт». Это миллион гигабайтов памяти, его достаточно для хранения видео высокой четкости, которого хватило бы на год просмотра. При этом размеры самого чипа не превышают размеров человеческого ногтя.

«Память - это только одна из возможностей применения мемристоров, но далеко не единственная. У этой технологии гигантский потенциал», — считает Сейлер.

В ближайшие 20 лет дизайн компьютеров может быть пересмотрен. В 2010 году исследователи из HP обнаружили, что мемристоры можно использовать для логических вычислений, а не только для хранения данных. Это означает, что, теоретически, обе эти функции можно реализовать на одном чипе.

И опять слово Уильямсу: «Один мемристор способен заменить множество схем, что в свою очередь позволит упростить архитектуру, дизайн и работу компьютеров». Например, один мемристор способен заменить шесть транзисторов, используемых для создания статичных ячеек RAM в кэш-памяти процессора.

По мнению Уильямса, мемристорная технология позволит даже создать искусственные нейронные синапсы, способные имитировать работу мозга. Сегодня это лишь отдаленные перспективы, но главное - в принципе возможные.

«Мемристоры имеют все шансы переписать правила электроники», — говорит Супратик Гуха (Supratik Guha), директор департамента физических наук IBM. Однако, по его мнению, технология требует дальнейшего совершенствования. «Они могут иметь потенциал в качестве элементов памяти, — добавляет он. - Но, как и любая другая технология, здесь следует двигать ползком, прежде чем идти и идти, прежде чем бежать».

Другими словами, мемристорные технологии не появятся неожиданно. Пройдет еще много времени, прежде чем мемристоры станут столь же широко распространенными, как DRAM или флэш-память.

Изменяемые чипы: программируемые слои

От самых скоростных процессоров к самым миниатюрным модулям памяти. Почти все чипы, используемые в современной электронике, имеют одну общую черту: их активные элементы находятся в верхних 1-2% слоя кремния, из которого он сделан.

В ближайшие несколько лет ситуация изменится, так как производители будут стараться втиснуть в вертикальные слои как можно больше компонент. Некоторые производители, такие как Intel, используют технологии склеивания отдельных чипов, а ученые из Университета Рочестера создают многослойные 3D-структуры внутри чипов. Оба подхода являются очень сложными и дорогими.

Вот если бы можно было заставить чипы перестраивать свою схему «по требованию», чтобы иметь несколько слоев активных элементов. Эта идея была воплощена в технологии Spacetime от Tabula и нашла применение в архитектуре чипов ABAX.

Вместо того, чтобы намертво впечатывать в кремний несколько слоев постоянных компонент, ABAX использует перепрограммируемые схемы, которые могут изменять функции в зависимости от требований пользователя. Сегодняшние чипы производителя содержат 8 разных слоев, свойства которых можно изменить в мгновение ока.

«Это выглядит примерно как супермаркет с восемью этажами, — объясняет Стив Тиг (Steve Tieg), глава по технологиям компании Tabula. - Чтобы перемещаться между этажами вы пользуетесь эскалатором». Но вместо того, чтобы создавать восемь отдельных физических этажей с собственной структурой и ассортиментом товаров, Tabula продемонстрировала способ создать единый слой (или этаж), который можно переконфигурировать в зависимости от задач.

«Это можно сравнить с тем, как если бы пока покупатель находится на эскалаторе, кто-то перестраивал бы этаж, чтобы создать нужный уровень с нужными продуктами, — добавляет Тиг. - Обстановка за пределами эскалатора выглядит так, будто покупатель находится на восьмом этаже, но на самом деле этаж один, просто изменившийся в соответствии с его потребностями».

Перепрограммирование чипа в рабочее состояние занимает всего 80 пикосекунд, в 1000 раз быстрее цикла вычислений обычного чипа. Таким образом, слои меняются практически «на лету», пока чип находится в ожидании следующей цепочки команд.

Таким образом, чипы ABAX позволяют сделать больше с меньшими затратами. Сделанные с использованием традиционной технологии производства полупроводников, чипы Tabula ABAX обходятся производителю примерно в ту же сумму, что и производство обычных чипов. Данный дизайн по-прежнему использует только верхние слои чипа, но один слой выполняет функции восьми различных чипов. По словам Тига, технология позволяет увеличить плотность схем в два раза, а память и пропускную способность видео - в 3.5 раза.

Сегодня Tabula сконцентрировала усилия на производстве чипов для специальных целей. Такие чипы - настоящие «рабочие лошадки» нашего времени. Они находят применение, например, в беспроводных маршрутизаторах или оборудовании для вышек сотовой связи.

В дальнейших планах Tabula - наладить производство чипов для популярных электронных устройств - цифровых камер, игровых консолей, а быть может даже и для полноценных компьютеров. Текущий 8-слойный дизайн чипов уже запущен в массовое производство, и сейчас Tabula работает над созданием 12-слойной версии с перспективой увеличения количества слоев до 20.

«Не существует ограничения на количество слоев, которые мы могли бы интегрировать», — отметил Тиг.

От сажи к схемам: графены

На протяжении последних 45 лет количество транзисторов в кремниевых процессорах компьютеров удваивалось каждые два года, доказав, что закон Мура работает так же надежно, как и закон тяготения. По мере того, как активные элементы чипов становились все меньше и дешевле для производства, в конечные устройства их можно было «втиснуть» во все возрастающих количествах, что в свою очередь увеличивало сложность, возможности и… энергопотребление электроники.

Но на самом деле такой путь оказался тупиковым. Ученые пытались поместить в кремниевый чип еще больше транзисторов, но примерно с размеров в 14 нм начались трудности с дальнейшей миниатюризацией элементов. 14 нм - это размер двух молекул гемоглобина в нашей крови или около одной тысячной размера гранулы тальковой пудры.

Вещество под названием графен вдохнуло новую жизнь в закон Мура, доказанный кремниевыми технологиями. Графен представляет собой слой атомов углерода, выстроенных в виде шестиугольных ячеек. Толщина такого слоя - 1 атом. Под электронным микроскопом графен очень похож на соты.

«Он не только странно выглядит, но и обладает необычными свойствами, — говорит Вольт де Гир (Walt de Heer) заведующий нанолабораторией Технологического института Джорджии. - Графен - уникальный материал будущего. Он скоростной, потребляющий мало энергии и из него можно делать самые миниатюрные элементы. Его возможности превосходят кремний, он делает то, что не под силу кремнию. Именно за ним будущее электроники».

Исследователи в области полупроводников экспериментировали с графеном еще с 70-х годов прошлого века. Но до недавнего времени им не удавалось создать ультратонкие слои графеновых шестиугольников. Ученые из Манчестерского университета Андре Гейм (Andre Geim) и Константин Новоселов успешно создали первые графеновые слои в 2004 году (за это и другие достижения в исследовании графенов в 2010 году они были удостоены Нобелевской премии). После этого графеновые технологии начали быстро развиваться.

В начале 2011 года группа де Гира создала графеновые провода - первый большой шаг на пути к созданию микрочипов. Толщины провода около 10 нм удалось добиться путем эпитаксии - наращивания чистого графена на кремниевой основе. (Эпитаксия - процесс наращивания тонкого слоя кристалла на подложке из другого кристалла (субстрате), так что наращиваемый слой повторяет структуру субстрата).

В конце концов, ученым удалось получить электронные структуры, имеющие толщину 1 нм и намного более скоростные, чем кремний. По прогнозам ученых, использование графенов позволит создать процессоры с частотой, измеряемой в терагерцах - это в 20 раз быстрее, чем быстродействие современным кремниевых процессоров.

В следующем году ученые Технологического института Джорджии надеются завершить создание прототипа чипа со встроенным графеном и протестировать возможности использования уникальных свойств этого материала для создания микросхем.

Ученые из IBM создали экспериментальные транзисторы и интегральные схемы на основе графенов, используя стандартные технологии производства полупроводников. По их словам - это можно считать первым шагом на пути к использованию графенов в промышленных масштабах.

«Эта область имеет огромный потенциал, — говорит директор департамента физических наук IBM Супратик Гуха. - Графены найдут применение в военной промышленности и в беспроводных технологиях, кроме того, их можно будет интегрировать с кремнием. Сегодня нужно хорошо потрудиться, чтобы продемонстрировать возможности создания схем усилителей с интегрированными в них высококачественными активными элементами из графена».

По прогнозам, первые продукты, использующие графены, появятся в 2013 году. Поэтому ожидать появления в ближайшее время супер-скоростных ноутбуков с графеновыми процессорами пока преждевременно. Если такая техника и появится, она будет слишком дорогой и сможет найти применение лишь в тех областях, где цена не имеет значения по сравнению с высокими скоростями и низким энергопотреблением.

Также и привычные нам интегральные схемы когда-то были «дорогим удовольствием» и применялись лишь в военной промышленности и для других особых целей. История в этой области такова, что многие вещи являются в мир дорогими и недоступными, а затем становятся дешевыми и общераспространенными. Графены имеют огромный потенциал, предполагается, что они могут стать общедоступными уже в ближайшие 10 лет.

Печатные схемы: бюджетные чипы

Стандартная технология производства полупроводников включает целый ряд сложных этапов, которые проводятся в абсолютно чистом помещении, где нет разрушительной для электроники пыли и загрязняющих веществ. Компания Xerox применяет более простой и дешевый способ производства электроники путем печати схем на пластиковой основе. Технологический процесс подразумевает использование оборудования, которое может стоить тысячи долларов, но не миллиарды, необходимые для развертывания традиционного завода для производства процессоров.

«Обычные электронные элементы - быстрые, маленькие и дорогие, — говорит Дженифер Эрнст (Jennifer Ernst), бывший директор по развитию бизнеса лаборатории Xerox PARC в Пало-Альто, Калифорния. - Печатая их непосредственно на пластик, PARC делает электронные элементы медленными, большими и дешевыми».

Технологический процесс печатания схем, разработанный PARC, требует немногим больших усилий, чем, например, распечатка обычной картинки. Все, что для этого нужно - специальные материалы, вроде серебряных чернил, а сама схема наносится на гибкие полиэтиленовые пластины, а не на хрупкий кремний. В принципе, конечный продукт даже сложно назвать чипом.

Адаптация различных технологий печати, включая впрыскивание чернил, штамповку и трафаретную печать, PARC производит усилители, батареи и переключатели намного менее дорогие, чем произведенные традиционным способом. А недавно компании удалось наладить производство 20-разрядной памяти и контроллеров, которые появятся в продаже уже в следующем году.

Другой интересный проект на основе печатных схем - детектор взрывов, который PARC разработала для Управления перспективного планирования оборонных научно-исследовательских работ США (U.S. Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA). Гибкие печатные схемы встраиваются в военные каски, где новые сенсоры измеряют давление, мощность звука, ускорение и освещенность в условиях боевых действий.

Проведя неделю на передовой, солдат возвращается и сдает каску в специальную лабораторию, где полученные данные тщательно анализируются, и врачи делают вывод о возможности наличия травм головного мозга. Такие датчики хорошо выполняют свою работу, а стоят менее $1 по сравнению с $7, в которые обходится один традиционный сенсор.

Конечно же, печатные схемы и близко не способны конкурировать с кремнием, когда речь идет о быстродействии или возможности «упаковать» в малый объем миллиарды транзисторов. Но существует много областей применения, где стоимость гораздо важнее быстродействия. А в начале 2012 года печатные схемы начнут применять в игрушках и электронных играх, требующих простейшей обработки данных - например, синтезаторах речи, а также для управления подушками безопасности в автомобилях.

А уже к 2015 году печатные схемы можно будет найти и в других электронных продуктах - гибких ридерах электронных книг, которые можно будет сворачивать в трубочку наподобие бумажных журналов или для производства одежды из специальных тканей с солнечными элементами, с помощью которой можно будет подзаряжать мобильный телефон или музыкальный плеер.

По прогнозам аналитической фирмы IDTechEx, объемы продаж гибких печатных схем возрастут с $1 млрд в 2010 до $45 млрд в 2016 году. Они найдут применение в широком спектре устройств.

Инновационные технологии стали, пожалуй, величайшим проводником перемен в современном мире. Без риска здесь никогда не обходится, но позитивные технологические прорывы обещают дать новаторские решения самых неотложных мировых проблем современности − от нехватки ресурсов до глобальных изменений окружающей среды. (…) Выдвигая на передний план самые важные технологические достижения, Совет стремится повысить информированность об их потенциале и способствовать закрытию брешей в инвестициях, регулировании и общественных представлениях.

− Нубар Афеян (Noubar Afeyan), предприниматель, один из составителей доклада

А теперь посмотрим на сами инновации.

Эти инновационные технологии практически невидимые. Среди них: наушники-вкладыши, следящие за частотой сердечных сокращений, датчики, контролирующие осанку (их носят под одеждой), временные татуировки, которые следят за работой жизненно важных органов, и тактильные подошвы, которые укажут вам дорогу по GPS с помощью вибрации.

Последние, кстати, хотят использовать в качестве поводыря для слепых. А всем известные очки Google Glass инновационная технология уже помогают онкологам в проведении операций.

Google Glass — инновационная технология

2. Наноструктурированные графитные композитные материалы

Автомобильные выхлопы, загрязняющие атмосферу, − бич современных экологов. Неудивительно, что повышение рабочей эффективности транспорта − одно из приоритетных технологических направлений.

Способствовать этому будут методы наноструктурирования углеродного волокна для новейших композитных материалов, которые помогут снизить вес автомобилей на 10% и больше. Для чего? Легкой машине нужно меньше топлива, а, значит, она будет меньше загрязнять окружающую среду

Еще одна проблема экологического характера − уменьшение запасов пресной воды и связанное с ней опреснение морской воды. Опреснение позволяет увеличить запас пресной воды, но есть у него и недостатки. Причем, серьезные. Для опреснения нужно много энергии, и кроме того, в результате образуются отходы концентрированной соленой воды. Последняя, возвращаясь в море, крайне негативно влияет на морскую флору и фауну.

И самым многообещающим решением этого вопроса может стать принципиально новый взгляд на эти отходы. Они могут быть рассмотрены как сырьевой источник очень ценных веществ: лития, магния, урана, обычной соды, кальция, калийных соединений.

Проблемы энергетики − неиссякаемый источник вопросов. Но некоторые из них, похоже, станут вполне разрешимыми, благодаря новым инновационным технологиям. Например, предлагается использовать проточные батареи для сохранения химической энергии в жидком виде и в больших количествах. Это похоже на то, как мы храним уголь и газ.

Позволят сохранять достаточно большие объемы энергии и всевозможные твердые батареи, причем, в дешевых и доступных материалах.

Недавно были также изобретены графеновые конденсаторы большой емкости, с помощью которых можно очень быстро заряжать и разряжать аккумуляторы, совершая многие десятки тысяч циклов. Рассматривают инженеры и другие потенциалы, например, кинетическую энергию в больших маховиках и хранение сжатого воздуха под землей.

Молекулярная структура графена

5. Нанопроволочные литиево-ионные батареи

Такие инновационные батареи будут быстрее проводить полную зарядку и вырабатывать на 30-40% больше электричества, чем сегодняшние литиево-ионные батареи. Все это поможет улучшить рынок электромобилей, а еще позволит хранить солнечную энергию прямо у себя дома. Специалисты предполагают, что уже сейчас и на протяжении ближайших двух лет батареи с кремниевым анодом станут использовать также и в смартфонах.

Настоящий скачок вперед в этой сфере произошел еще в прошлом году. Именно поэтому высока вероятность, что в скором будущем нас ждут важные прорывы, касающиеся использования инновационной технологии дисплеев без экрана. О чем идет речь? О головной гарнитуре виртуальной реальности, бионических контактных линзах, разработке мобильных телефонов для пожилых и слабовидящих людей, о видеоголограммах, не требующих очков и подвижных деталей.

Glyph: футуристический шлем виртуальной реальности

7. Лекарства для кишечной микрофлоры человека

В последнее время выяснилось, что кишечная микрофлора влияет на развитие множества заболеваний − от инфекций и ожирения до диабета и воспалений пищеварительного тракта.

Всем известно, что антибиотики разрушают кишечную микрофлору, вызывая такие осложнения, как инфекции от бактерии Clostridium difficile, а иногда и угрожая жизни человека. Поэтому сегодня во всем мире ведутся клинические исследования. В результате удалось обнаружить группы микробов в здоровом кишечнике. Эти микробы помогут создать лекарства нового поколения, а те, в свою очередь, помогут улучшить лечение кишечной микрофлоры человека.

Это тоже лекарства нового поколения. Получить их позволят достижения в исследовании рибонуклеиновых кислот (РНК). С помощью этих препаратов удастся разбавить присутствующий в чрезмерных количествах натуральный белок и станет возможным производить в естественных условиях организма оптимизированные лекарственные протеины.

Лекарства на основе РНК будут производить уже созданные частные фирмы, но в сотрудничестве с крупными фармацевтическими компаниями и научными центрами.

9. Прогнозная аналитика

Смартфоны — инновационные технологий, в которых содержится невероятное количество информации о деятельности людей, как владельцев этих смартфонов, так и их знакомых (списки контактов, регистрация вызовов, GPS, Wi-Fi, фотографии с привязкой к местности, данные по загрузкам, используемые нами приложения и т.д.) помогут строить детальные прогнозные модели о людях и их поведении.

Все это, по мнению специалистов, должно служить благой цели − например, городскому планированию, назначению индивидуальных лекарств, медицинской диагностике.

Инновационная технология Управлять компьютером только силой мысли − совсем не фантазия. Более того, это куда ближе к реальности, чем мы привыкли думать. Интерфейсы «мозг-компьютер» (когда компьютер считывает и интерпретирует сигналы непосредственно из головного мозга), уже проходят клинические испытания. А главное − уже есть неплохие результаты. Нужны они, впрочем, не для увеселения, а для людей с ограниченными возможностями. Например, для тех, кто страдает квадриплегией (параличом рук и ног), синдромом изоляции, людям, перенесшим инсульт, и передвигающимся на инвалидной коляске. Интерфейс «мозг-компьютер» способен на многое. С его помощью человек сможет управлять, скажем, роботизированной рукой для того, чтобы пить, есть и делать многое другое. А еще, мозговые имплантаты способны частично восстановить зрение.