13 ведущих компьютерных прорывов:чего ожидать к 2026 году

Вычислительные инновации относятся к технологическим разработкам и достижениям в области вычислений, включая аппаратные устройства и программные приложения. 

Скорость компьютерных инноваций ускоряется, постоянно появляются новые технологии. Основными факторами такого быстрого расширения являются: 

• Растущая доступность компьютерной мощности
• Рост устройств Интернета вещей
• Рост искусственного интеллекта 
• Крупные инвестиции в исследования и разработки 

Коллективные усилия инженеров, ученых и исследователей из промышленности, научных кругов и сообщества разработчиков ПО с открытым исходным кодом способствовали распространению таких инноваций.

В ближайшие годы мы можем ожидать еще большего прогресса, открывающего новые возможности и влияющего на различные аспекты нашей жизни:от общения и развлечений до здравоохранения и транспорта. 

Ниже мы выделили современные вычислительные инновации, которые направлены на расширение вычислительных возможностей, решение сложных проблем, повышение эффективности и предоставление новых возможностей в различных областях. 

Примечание :Чтобы научить вас чему-то новому, мы не включили более широкие термины, такие как интегральные схемы, Интернет, облачные вычисления, большие данные, искусственный интеллект, блокчейн, виртуальная реальность и квантовые вычисления. 

9. Квантовая криптография

Изображение предоставлено:Amazon

Использует принцип Quantum для защиты передачи данных

Квантовая криптография, также называемая квантовым распределением ключей (QKD), фокусируется на безопасной связи, основанной на принципах квантовой механики. Он обеспечивает безопасный канал связи, используя фундаментальные свойства квантовой механики, такие как теорема о запрете клонирования и принцип неопределенности. 

В то время как традиционные криптографические методы для защиты данных полагаются на математические уравнения и сложность вычислений, квантовая криптография опирается на законы физики. Он более безопасен и не может быть взломан никакими способами (даже квантовыми компьютерами). 

Квантовая криптография все еще является развивающейся областью — она еще не получила широкого распространения в практических системах. Однако было проведено несколько экспериментов и мелкомасштабных реализаций. Например, 

В 2017 году исследователи из Национального института информационных и коммуникационных технологий и Токийского университета успешно продемонстрировали QKD на расстоянии 404 километров. 

В 2022 году группа исследователей из Женевского и Оксфордского университетов продемонстрировала протокол QKD, невосприимчивый к дефектам и уязвимостям физических устройств, от которых страдают современные квантовые протоколы. Это гораздо более сильная форма безопасности по сравнению с любым традиционным криптографическим методом. 

Преимущества квантовой криптографии

• Невозможно перехватить перехватчику.
• Может обеспечить безопасную связь на очень высоких скоростях.

Недостатки 

• Сложная технология; еще не широко доступен.
• Очень дорого, что ограничивает его использование приложениями с высоким уровнем безопасности.

Китай, в частности, находится в авангарде исследований в области квантовой криптографии. Китайская академия наук добилась значительных успехов в этой области, а исследователи из Шанхайского института микросистем и информационных технологий и Университета науки и технологий Китая участвовали в многочисленных успешных развертываниях сетей квантовой связи. 

8. Пограничный искусственный интеллект

Внедряйте искусственный интеллект непосредственно на периферийных устройствах

Edge AI предполагает развертывание и выполнение моделей и алгоритмов AI непосредственно на периферийных устройствах, таких как смартфоны и устройства IoT, вместо того, чтобы полагаться на облачную инфраструктуру. 

Это приближает возможности искусственного интеллекта к источнику данных, облегчая обработку, анализ и принятие решений в реальном времени на периферийных устройствах. Это может иметь решающее значение в приложениях, требующих быстрого реагирования и малой задержки, таких как мониторинг здравоохранения, автономные транспортные средства и промышленная автоматизация. 

Edge AI также повышает конфиденциальность и безопасность, сохраняя конфиденциальную информацию локально на периферийных устройствах и обрабатывая данные без передачи их в облако. Это снижает риски утечки данных и обеспечивает конфиденциальность и защиту данных.  

Популярные примеры Edge AI 

• Беспилотные транспортные средства используют данные, которые локально обрабатываются камерами и радарными системами.
• Видеонаблюдение использует периферийный искусственный интеллект для идентификации объектов и людей и быстрого реагирования на угрозы безопасности.
• Промышленная автоматизация достигается за счет мониторинга и анализа данных от датчиков и оборудования в режиме реального времени.
• В сельскохозяйственной отрасли используются данные, собранные с периферийных устройств, для оптимизации распределения ресурсов, прогнозирования урожайности и обеспечения эффективных методов ведения сельского хозяйства. 

Будущее Edge AI кажется многообещающим, и ожидается, что в ближайшие годы он станет свидетелем выдающегося роста. Разработка энергоэффективного и более мощного вычислительного оборудования позволит легко развертывать сложные модели искусственного интеллекта непосредственно на периферийных устройствах. 

7. Обработка естественного языка (НЛП)

Позволяет компьютерам эффективно понимать человеческий язык 

НЛП фокусируется на взаимодействии машин и человеческого языка. Его главная цель — позволить компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать осмысленный человеческий язык. 

Он использует несколько методов для решения различных аспектов обработки языка. Например, он реализует 

• Токенизация для разбиения текста на более мелкие части для дальнейшей обработки и анализа  
• Морфологический анализ для понимания структуры и образования слов.
• Семантический анализ для понимания значения фраз 
• Анализ настроений для определения эмоционального тона, выраженного в тексте.
• Генерация естественного языка для получения ответов на основе заранее определенных правил или изученных шаблонов.

Большинство методов НЛП основаны на моделях машинного обучения, таких как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, скрытые модели Маркова и условные случайные поля. Эти модели обучаются на огромных объемах аннотированных данных для изучения закономерностей и отношений в языке. 

Чем лучше эти модели обучены (на разных наборах данных), тем лучше они смогут делать прогнозы и выполнять задачи, связанные с языком. 

Обработка естественного языка уже используется во многих областях; наиболее распространенными приложениями являются

• Поисковые системы используют NLP для понимания запросов пользователей, анализа содержимого веб-страниц и предоставления более релевантных результатов поиска. 
• Системы онлайн-мониторинга текста анализируют отзывы клиентов и публикации в социальных сетях, чтобы получить представление о мнениях, отношениях и тенденциях.  
• Чат-боты и виртуальные помощники облегчают поддержку клиентов и автоматическое взаимодействие. 
• Инструменты суммирования текста создают краткие описания длинных и сложных документов. 
• Инструменты финансового анализа анализируют финансовые отчеты и новости бизнеса, чтобы извлечь ценную информацию, настроения и рыночные тенденции. 
• Платформы клинического анализа текста могут изучать медицинские записи и биомедицинскую литературу, что помогает в таких задачах, как поиск медицинской информации и диагностика заболеваний. 
• Системы анализа юридических документов облегчают юридические исследования, анализ контрактов и комплексную проверку.

По мере развития этой области появляются новые приложения и варианты использования, демонстрирующие возможности и универсальность методов НЛП. 

Согласно отчету Grand View Research, ожидается, что к 2030 году объем мирового рынка обработки естественного языка превысит 439 миллиардов долларов, а среднегодовой темп роста составит 40,4%. 

6. Объяснимый ИИ (XAI)

Делает модели ИИ более понятными для людей

XAI относится к разработке систем искусственного интеллекта, которые могут предоставлять прозрачные и понятные объяснения своим действиям и решениям. Его главная цель — помочь людям понять и поверить в обоснование моделей ИИ и их процессов принятия решений. 

Обычные системы искусственного интеллекта, особенно основанные на методах глубокого обучения, обычно функционируют как «черные ящики», внутренние механизмы и процессы принятия решений которых нелегко интерпретировать. Отсутствие прозрачности иногда приводит к серьезным проблемам в сфере здравоохранения, финансов и беспилотных транспортных средств. 

Вот почему XAI необходим – он может обеспечить прозрачность, доверие и подотчетность. Это также может заставить системы искусственного интеллекта соответствовать законодательным и нормативным требованиям, обеспечивая этичное поведение и защиту прав личности.

В частности, XAI стремится ответить на такие вопросы, как 

• Почему модель ИИ сделала конкретный прогноз или решение?
• Как работает модель искусственного интеллекта?:
• Какие факторы учитываются в модели ИИ?
• Каковы ограничения и предвзятости модели ИИ?
• Насколько модель ИИ уверена в своих прогнозах или решениях?
• Какие данные повлияли на решение модели ИИ?

XAI включает в себя различные методы, наиболее распространенными из которых являются объяснения на основе правил, локальные объяснения, глобальные объяснения и контрфактические объяснения. 

Продолжающиеся исследования и разработки в этой области приведут к лучшему пониманию и ответственному использованию технологии искусственного интеллекта, что обеспечит ее широкое внедрение в различных отраслях. 

5. Совместимость с блокчейном

Способность сетей блокчейнов беспрепятственно взаимодействовать друг с другом 

Технология блокчейн обычно работает на отдельных протоколах или сетях, каждая из которых имеет свой собственный набор правил, структур данных и механизмов консенсуса. Эти отдельные сети часто сталкиваются с проблемами при обмене данными. 

Функциональная совместимость блокчейнов направлена на преодоление этих проблем и установление надежных связей между различными сетями блокчейнов. Он обеспечивает беспрепятственную передачу данных между несколькими платформами блокчейна, обеспечивая совместимость и сотрудничество между несколькими децентрализованными системами. 

Это достигается за счет реализации ряда методов, таких как токенизация, атомарные свопы, межцепочные мосты и протоколы взаимодействия. 

Преимущества  

• Беспрепятственная передача цифровых активов, таких как криптовалюты или токены, между различными блокчейнами 
• Обеспечивает легкий доступ к децентрализованным приложениям и сервисам в нескольких блокчейнах.
• Улучшает общую ликвидность и уменьшает фрагментацию рынка.
• Упрощает использование механизмов консенсуса и функций безопасности нескольких цепочек.
• Повышает подотчетность и снижает вероятность мошенничества.
• Позволяет сетям блокчейна развиваться и адаптироваться к меняющимся требованиям.

Это позволяет разработчикам объединять сильные стороны различных сетей для создания мощных децентрализованных приложений, охватывающих несколько экосистем. 

Потенциальные применения совместимости блокчейнов распространяются на множество областей, начиная от децентрализованных финансов и трансграничных платежей и заканчивая услугами страхования и здравоохранения. 

4. Квантовое машинное обучение (QML) 

Интегрирует принципы квантовых вычислений и машинного обучения

QML — это новая область, которая сочетает в себе принципы квантовых вычислений и машинного обучения для разработки новых методов решения сложных вычислительных задач. В нем исследуется, как квантовые алгоритмы и методы могут применяться к классическим задачам машинного обучения. 

QML использует уникальные свойства квантовых систем для улучшения различных аспектов машинного обучения, таких как оптимизация данных, визуализация, выбор функций и распознавание образов.  

В частности, он включает в себя изучение методов кодирования классических данных в квантовые состояния, использование квантовых операций для выполнения вычислений над представлениями квантовых данных и разработку алгоритмов, которые могут использовать квантовые свойства суперпозиции и запутанности для более эффективного поиска оптимальных решений, чем классические методы оптимизации. 

Преимущества 

• Может обеспечить экспоненциальное ускорение по сравнению с классическими вычислениями для конкретных задач.
• Поможет более эффективно решать проблемы оптимизации.
• Может представлять сложные структуры данных и отношения с использованием квантовых состояний 
• Может исследовать квантовые явления, моделировать квантовые системы и оптимизировать квантовые процессы 

Недостатки 

• Ограниченная доступность квантового оборудования.
• Склонность к ошибкам, вызванным декогерентностью и шумом.
• Сложно получить квантовые данные и разработать квантовые алгоритмы 
• Результаты сложно интерпретировать и объяснить с помощью классических методов.

Несмотря на все эти ограничения, QML может произвести революцию в существующих технологиях машинного обучения. Например, 

• Ускорьте процесс открытия лекарств, анализируя огромные наборы молекулярных данных и прогнозируя их свойства.
• Улучшите финансовое моделирование и анализ рисков за счет оптимизации распределения портфеля и прогнозирования рыночных тенденций.
• Оптимизация логистики цепочки поставок, что приведет к повышению эффективности и экономии затрат.
• оптимизировать распределение и управление энергией в интеллектуальных энергосистемах.
• Улучшите задачи распознавания образов, включая обработку видео.

Поскольку квантовое оборудование становится более мощным, мы можем ожидать, что QML откроет новые возможности в различных отраслях и областях. 

3. Биометрическая аутентификация

Использование уникальных характеристик людей для подтверждения их личности

Как следует из названия, эта технология использует биометрические данные (которые представляют собой измеримые и отличительные биологические или поведенческие характеристики) для целей аутентификации. Оно зависит от присущих человеку физиологических или поведенческих особенностей. 

Для аутентификации используются несколько типов биометрических данных, наиболее распространенными из которых являются отпечатки пальцев, черты лица, распознавание голоса, распознавание радужной оболочки глаза, распознавание сетчатки, распознавание подписи и геометрия руки. 

Некоторые продвинутые системы используют поведенческую биометрию — она включает в себя сбор и анализ уникальных моделей поведения, таких как движение мыши, ритм набора текста и анализ походки, для аутентификации людей на основе их поведенческих характеристик. 

Преимущества 

• Предлагает более высокий уровень безопасности, чем традиционные методы аутентификации, такие как PIN-коды или пароли. 
• Более надежный и удобный
• Значительно снижает риск кражи личных данных и мошеннических действий.

Недостатки 

• Часто вызывает вопросы конфиденциальности.
• Дорогая реализация.
• Могут возникнуть ошибки, приводящие к ложному принятию или ложному отклонению.

Биометрическая аутентификация, особенно распознавание отпечатков пальцев и лиц, широко используется для контроля доступа в безопасных физических местах, таких как офисы и зоны ограниченного доступа. Он также широко используется на смартфонах и ноутбуках для разблокировки устройств, авторизации транзакций и защиты конфиденциальной информации. 

Технология может быть интегрирована в системы безопасности транспортных средств для аутентификации водителя или владельца транспортного средства. Он также внедряется в секторах здравоохранения для обеспечения безопасного доступа к медицинским записям и контроля доступа в зоны ограниченного доступа, такие как фармацевтические диспансеры и лаборатории. 

Будущие системы могут использовать комбинацию нескольких биометрических признаков, таких как голос, сетчатка глаза и черты лица, чтобы обеспечить более надежную аутентификацию с более высокой точностью.  

2. Генеративно-состязательные сети (GAN)

Создает реалистичный и креативный контент

GAN состоят из двух нейронных сетей:генератора и дискриминатора. Генератор отвечает за создание новых данных, тогда как дискриминатор отвечает за различие между реальными и сгенерированными (поддельными) данными. 

Целью генератора является создание реалистичных выборок (из обучающих наборов данных), которые могут обмануть дискриминатор. Дискриминатор, с другой стороны, действует как классификатор и пытается отличить реальные образцы от синтетических образцов. 

Обе модели обучаются итеративно и обновляют свои параметры в зависимости от производительности. Конечная цель — создать образцы, неотличимые от реальных данных. 

Преимущества 

• Можно создавать новый визуальный контент, трансформировать стили и создавать уникальный дизайн.
• Изучается на немаркированных данных.
• Улучшается со временем.

Недостатки 

• Обучение требует больших вычислительных ресурсов 
• Может использоваться для создания вредоносного контента, например дипфейков.

Технология доказала свою эффективность в создании креативного контента. Его использовали для создания текста, неотличимого от текста, написанного человеком, создания реалистичных изображений несуществующих объектов и людей, а также для создания музыки, неотличимой от музыки, сочиненной человеком. 

GAN также могут повысить качество фотографий с низким разрешением и обнаружить аномалии в больших и сложных выборках (путем изучения нормальных закономерностей в наборах данных и выявления отклонений). 

По мере развития исследований генеративно-состязательные сети найдут применение в широком спектре областей:от открытия лекарств и рекламы до игр и виртуальной реальности. 

1. Нейроморфные вычисления

Самообучающийся нейроморфный исследовательский чип Intel под названием Loihi 

Вычисления, вдохновленные человеческим мозгом

Нейроморфные вычисления относятся к компьютерному дизайну и архитектуре, вдохновленным структурой и функциями человеческого мозга. Цель — разработать аппаратные и программные системы, имитирующие поведение биологических нейронных сетей. 

Он включает в себя специализированное оборудование (например, нейроморфные чипы) и алгоритмы, разработанные для воспроизведения поведения нейронной сети. Это может открыть более эффективные и мощные вычислительные возможности. 

В аппаратном обеспечении обычно используются аналоговые схемы, которые могут эффективно выполнять нейронные вычисления. Поскольку модели нейронных сетей реализуются на аппаратном уровне, нейроморфные вычислительные системы могут обеспечивать высокую производительность при малом энергопотреблении. 

Эти системы могут существенно улучшить задачи компьютерного зрения, такие как видеоанализ, распознавание лиц, обнаружение объектов и понимание сцены. Их возможности распознавания образов и параллельной обработки делают их хорошо подходящими для таких задач. 

Нейроморфные вычисления также могут сыграть жизненно важную роль в автономных транспортных средствах — они могут быстро и эффективно обрабатывать данные с радаров, камер, LiDAR и других датчиков.

В робототехнике нейроморфные вычислительные системы могут обрабатывать данные датчиков в режиме реального времени и принимать разумные решения на основе окружающей среды. Это может улучшить восприятие роботов, планирование движений и контроль, создавая более функциональные и адаптируемые роботизированные системы. 

Преимущества 

• Возможности параллельной обработки и обработки в реальном времени 
• Возможности обучения и адаптации
• Энергоэффективность 
• Отказоустойчивость

Недостатки

• Не подходит для всех типов компьютерных задач.
• Очень сложная

Хотя нейроморфные вычисления все еще являются развивающейся областью, в последние годы появилось множество проектов и платформ. Два наиболее ярких примера — Intel Loihi и IBM TrueNorth. 

Чип Loihi содержит 130 000 нейронов, каждый из которых способен взаимодействовать с тысячами других, а чип TrueNorth содержит 1 миллион цифровых нейронов и 256 миллионов синапсов, тесно связанных между собой посредством инфраструктуры маршрутизации, управляемой событиями. 

По данным исследования рынка Polaris, к 2032 году доход мирового рынка нейроморфных компьютеров составит 29,54 миллиарда долларов США, а среднегодовой темп роста составит 21,1 % с 2023 по 2032 год. 

Другие важные вычислительные инновации

11. Роевая робототехника

Роевая робототехника фокусируется на координации нескольких роботов для коллективного выполнения задач. Он вдохновлен поведением социальных насекомых, таких как пчелы и муравьи, которые демонстрируют сложное коллективное поведение, не требуя какого-либо централизованного контроля. 

Отдельные роевые роботы могут общаться друг с другом, обмениваться данными и координировать свои действия, используя локальное зондирование, беспроводную связь или взаимодействие на ограниченном расстоянии. Они могут обмениваться данными о своем состоянии, окружении или задачах, которые они выполняют. 

Они хорошо подходят для совместных задач, требующих совместной работы нескольких роботов. Примеры включают распределенное зондирование, совместную транспортировку и манипулирование объектами. Их можно использовать для таких задач, как исследование неизвестных регионов, составление карты местности или поиск целей. 

В частности, в наши дни более популярными стали дисплеи дронов. Ночью они используют несколько дронов с подсветкой для художественных представлений или рекламы. 

10. Дифференциальная конфиденциальность

Дифференциальная конфиденциальность — это основа защиты конфиденциальности при анализе данных и статистических вычислениях. Он предлагает математическую модель для защиты конфиденциальности людей, при этом позволяя извлекать ключевую информацию из набора данных. 

Хотя он не гарантирует идеальную конфиденциальность, он направлен на достижение баланса между полезностью данных и сохранением конфиденциальности. 

Он работает путем добавления шума к данным. Шум добавляется таким образом, что он не влияет на анализ данных, но затрудняет извлечение злоумышленником информации о человеке. 

Количество шума, добавляемого к данным, определяется коэффициентом, называемым эпсилон. Эпсилон контролирует компромисс между полезностью и конфиденциальностью. Более низкое значение эпсилон означает, что добавляется меньше шума, что обеспечивает большую полезность данных, но меньшую конфиденциальность. 

В последние годы этот метод привлек значительное внимание, особенно в таких областях, как машинное обучение, социальные науки и здравоохранение, где часто используется конфиденциальная информация. 

12. Киберфизические системы

Киберфизические системы объединяют физические компоненты с элементами вычислений, связи и управления, обеспечивая плавное взаимодействие между физическим и виртуальным мирами. 

Точнее, он объединяет физические компоненты, такие как машины или биологические системы, с киберэлементами, такими как программное обеспечение или сети связи. Он использует сложные вычислительные модели и методы искусственного интеллекта для обработки и анализа собранных данных. 

Эти модели затем оптимизируют операции, выявляют аномалии, принимают решения и реагируют на изменения в режиме реального времени. 

Киберфизические системы находят применение в различных областях:от производства и транспорта до умных зданий и энергетических сетей. Например, в производстве эти системы позволяют осуществлять мониторинг оборудования в режиме реального времени, адаптивные производственные процессы и профилактическое обслуживание. В умных городах его можно использовать для управления потреблением энергии, оптимизации транспортных потоков или повышения общественной безопасности.  

13. Гомоморфное шифрование

Гомоморфное шифрование предполагает выполнение вычислений над зашифрованными данными (без их расшифровки). Другими словами, это криптографический метод, который позволяет обрабатывать данные в зашифрованном виде, сохраняя конфиденциальность и конфиденциальность. 

Хотя этот метод гарантирует строгую конфиденциальность, он имеет определенные ограничения. Операции, выполняемые с зашифрованными данными, обычно выполняются медленнее и требуют больше ресурсов ЦП по сравнению с выполнением тех же операций с открытыми текстовыми данными. 

Однако текущие исследования и разработки в области гомоморфного шифрования устраняют эти ограничения. Это многообещающая область криптографических исследований для защиты конфиденциальности людей и обеспечения безопасных вычислений. 

Больше знать

Какие компьютерные инновации, как ожидается, окажут большое влияние в будущем?

Ожидается, что машинное обучение, периферийные вычисления, 5G, технология блокчейна, дополненная реальность и технологии редактирования генов во многом определят наше будущее.

Какую пользу компьютерные инновации могут принести различным отраслям?

Инновации в сфере вычислительной техники могут принести пользу отраслям по-разному: 

Производство. Промышленные роботы и системы автоматизации могут улучшить производственные процессы, уменьшить количество человеческих ошибок, повысить эффективность и обеспечить быстрое и точное выполнение сложных задач. 

Здравоохранение. Машинное обучение может анализировать информацию о пациентах, медицинские изображения и генетические данные, чтобы помочь в точном и раннем выявлении заболеваний, что приводит к более качественной диагностике и планированию лечения. 

Финансы. Хотя анализ больших данных может позволить финансовым учреждениям анализировать огромные объемы данных и выявлять мошенничество, технология блокчейна может обеспечить безопасные и прозрачные системы транзакций, улучшая трансграничные транзакции и смарт-контракты. 

Транспорт:ИИ и сенсорные технологии позволяют разрабатывать беспилотные транспортные средства, повышая безопасность и эффективность перевозок. Прогнозные модели могут оптимизировать трафик посредством анализа данных в реальном времени и помочь в планировании транспортной инфраструктуры. 

Энергетический и экологический менеджмент. Инновации в области вычислений могут обеспечить мониторинг параметров окружающей среды в режиме реального времени для выявления источников загрязнения и прогнозирования экологических рисков. Они также могут анализировать структуру энергопотребления и оптимизировать использование энергии в зданиях, промышленных процессах и транспортных системах. 

Образование. Адаптивные учебные платформы и образовательное программное обеспечение могут персонализировать процесс обучения, адаптируя контент к индивидуальным потребностям учащихся. Передовые инструменты анализа данных могут отслеживать успеваемость учащихся и модели обучения, позволяя учителям определять области для улучшения и персонализировать меры.  

Объем рынка вычислений следующего поколения

Ожидается, что к 2030 году объем мирового рынка компьютеров следующего поколения превысит 451 миллиард долларов США, а в период с 2023 по 2030 год его среднегодовой темп роста составит 19,1%. 

Ключевые факторы, обусловившие этот впечатляющий рост, включают расширение научно-исследовательской деятельности среди технологических компаний, растущий спрос на обработку и управление огромными объемами данных, а также растущее внедрение новых технологий, таких как 5G, машинное обучение и блокчейн. 

Подробнее

• 17 лучших научно-технических исследовательских лабораторий в мире
• 8 наиболее распространенных методов шифрования для сохранения личных данных