「ディープラーニング」-「ディープラーニング」。
プロジェクトの基本的な考え方は、人間の言語を理解し、自分で結論や決定を引き出すことができる真にスマートなコンピューターを作成するという考え方です。 このアイデアの作成者はアメリカの発明家レイ・カーツワイルであり、彼のスタートアップの物語は、Google CEOのラリーペイジとの出会いから始まります。 彼らの会議の目的は、心の作り方というタイトルのカーツワイルの今後の本について議論することでした。 会議中、Kurzweilは、「スマート」コンピューターの概念を実現するために会社を設立したいという希望を共有しました。 もちろん、このようなアイデアを実装するには、Googleの規模のコンピューティングパワーが必要であり、アイデアを聞いた後、ラリーペイジなどの専門家は、独自の収入源を持つ小さな会社を実装するのは難しいと気づいたため、R.KurzweilをGoogleに招待しました。 Kurzweilは、考え直すことなく、GoogleのCTOとして働き始めました。 この迅速な合意の理由の1つは、いわゆる「ディープラーニング」の分野における同社の業績でした。 プログラムアルゴリズムは、思考の約80％が発生する新しい大脳皮質のニューロンの活動を模倣しようとします。 ソフトウェアは、言葉の本当の意味で、音、画像、その他のデータのパターンを認識する方法を学習します。 したがって、ディープラーニングの基本的な考え方は、ソフトウェアが人工の「神経回路網」内の新皮質ニューロンの大規模な配列をシミュレートできるということです。 今日、コンピューターとシステムの理論の科学者であるプログラマーは、数式の絶え間ない改善とコンピューターの能力の向上により、仮想ニューロンのこれまでよりも多くのレイヤーをシミュレートでき、この分野の研究が進行中です。 かなり重要な成果の1つは、昨年6月に1,000万フレームのYouTubeビデオがGoogleディープラーニングシステムによってデモされたことであり、猫や他のオブジェクトを認識する他のプログラムの2倍の効果がありました。 興味深いことに、この技術は、企業が携帯電話用の音声認識アプリケーションの動作を調整するのに役立ちました。
一時的なソーシャルメディア-一時的なソーシャルネットワーク
今日、私たちの個人的な生活の重要な側面は、私たちが他者に開示する情報を管理する能力です。 現在、すべての写真、ステータスの更新、ソーシャルネットワークで公開された投稿はすべてクラウドに保存されています。 この情報を誰かと共有したいのですが、これは、情報を永久に利用できるようにしたいという意味ではありません。 そして、ここで疑問が生じます。人々がインターネット上で日常生活と同じようにメッセージを作成できるとしたらどうなります。私たちが発行したものはすべて自動的に消え、後世のために「記録」されません。 そして、このようなサービスはSnapchat携帯電話アプリケーションを約束し、このアプリケーションの人気は過去1年間で劇的に増加しました。
このプロジェクトの作成者は、スタンフォード大学の学部生であるEvan SpeigelとBobby Murphyです。 このアイデアは2年前に思いつきました。 ニューヨークの頃、アンソニー・ワイナー下院議員は彼のカラフルな写真を偶然撮った。それはその後ツイッターに投稿され、辞任しなければならなかった。 Snapchatプログラムを使用すると、ユーザーは写真や短いビデオを撮影し、受信者に表示される時間を決定できます。 最大公開時間は10秒で、その後、画像は永久に消えます。
Snapchatでは、ユーザーは毎日1億枚の写真とビデオを共有しています。 そして、これによりFacebookのクリエイターは緊張し、ユーザー情報の機密性に無関心ではなくなり、12月にPokeと呼ばれるSnapchatに類似したアプリケーションを立ち上げました。
その作成者は、Snapchatの人気を説明し、人々が自分の意見が永遠にデジタル文書の一部になることを心配せずに意見を表明できるようにします。
出生前DNAシーケンス-出生前DNAシーケンス
昨年、世界で広く使用されているDNAシーケンスマシンのメーカーであるイルミナは、収入のほとんどない、あまり知られていない新興企業のVerinataに5億ドル近くを支払うことに同意しました。 そしてすべては、スタートアップが人間の胚のDNAを解読できる技術に基づいているからです。
この技術の原理は非常にシンプルで安全です-DNAを解読するために、胚は決して邪魔されず、母体の血液を採取して胚DNAを探します。 このようにして、子供が生まれる前に、ダウン症候群などのかなり深刻な病気を特定することがすでに可能です。 この技術は、母親の胎児を脅かすものではないため、画期的なものであり、これ以前に利用可能な技術は流産の脅威を生み出しました。 イルミナのCEOであるジェイ・フラットリーの予測によると、年間200万人の女性がそのようなテストを受けます。
ベリナタ自体は、カリフォルニア州レッドウッドシティにあります。
積層造形-3Dプリンティング
General Electric （GE）は、3D印刷を使用して、ジェットエンジンの部品を製造します。 世界最大のジェットエンジンサプライヤであるゼネラルエレクトリックは、金属の鋳造と溶接ではなく3Dプリンティングを使用して、新しい航空機エンジン用の燃料噴射装置を製造する予定です。 積層造形として知られるこの方法は、ガスタービンから超音波機械に至るまで、GEが多くの複雑な部品を設計および製造する方法を完全に変えることができます。
医療用インプラント、エンジニアやデザイナー向けのプラスチックプロトタイプなど、ニッチな要素を作成するために3Dプリントがすでに使用されています。 しかし、数千のジェットエンジンで使用される金属合金の大量生産に対するソリューションは、重要な技術的課題です。
昨秋、GEは金属の精密製造を自動化するノウハウを備えた企業を2社買収し、GE Aviationの活動における技術をまとめました。
バクスター：ブルーカラーロボット-バクスター：ロボット、プロダクションワーカー
Robot Baxterは、アメリカの企業Rethink Roboticsによって開発されました。 ロボットは生産労働者として作成され、適応性があり、カメラ、センサー、およびオブジェクトを「見る」、力を感じる、タスクを「理解する」ことができる洗練されたソフトウェアが含まれています。 その結果、同社は変化する条件に自動的に適応するロボットを作成し、期待されることを実行しました。 通常の産業用ロボットとは、その顔、動く目、動きの柔軟性、使用の多さによって区別されますが、通常のロボットは特定のタスクのみを実行できますが、バクスターは必要なキャプチャを選択して何をすべきかを示すだけです。 このような喜びの価格は25,000ドルであり、産業企業の場合、従業員を雇うときの金額は他のコストと比べて大きくありません。 一般に、Rethink Roboticsは、製品の手頃な価格と操作およびワークフロー中の安全性の原則に基づいて動作します。
「メモリインプラント」-「メモリインプラント」
ロサンゼルスの南カリフォルニア大学の生物医学エンジニアおよび神経科学者であるセオドア・バーガーは、重度の記憶喪失の患者が電子インプラントから助けを得る可能性がある、それほど遠くない将来の日を想定しています。 アルツハイマー病、脳卒中または何らかの外傷によって脳が損傷した人々では、その結果としてニューラルネットワークが破壊され、長期的な記憶が形成されなくなります。 20年以上にわたり、Bergerはニューロンが適切に機能するときに再生する信号の処理を模倣するシリコンチップの開発に取り組み、経験と知識を思い出すことができます。 最終的に、バーガーは、脳にチップを移植することで長期記憶を作成する能力を回復したいと考えています。 デバイスは、電極を備えた小さなチップであり、短期記憶から長期記憶（海馬）への移行を担う脳の領域に埋め込まれ、その後、信号（短期記憶）を記録します。 その後、信号はコンピューターに送信され、そこで数学的に長期記憶に変換されます。 その後、2組目の電極に送られ、海馬の別の部分を刺激します。
このデバイスの目的は、個々の記憶を特定することではなく、それらが長期的な記憶にどのように変換されるかを研究することです。
Bergerのチームは、簡単な暗記課題で訓練されたラットのデバイスをテストしました。 インプラントを装着した各ラットを、2つのレバーのあるチャンバーに入れました。 最初、彼女は片側に1つのレバーを見せられ、ラットがそれを押しました。 少し待ってから、2つのレバーが両側に現れ、ラットが2番目のレバーを押すと、一口の水を受け取りました。 このタスクを正常に完了するには、ラットが最初に押したレバーを覚えておく必要がありました。
記憶補綴の機能をテストするために、研究者は記憶の自然な機能を妨げる物質をラットに注入し、てこで実験を繰り返しました。 ラットは依然としてレバレッジを正しく使用することができました-つまり、新しい記憶を形成することができました。 言い換えれば、ラットのインプラントはそれらの情報を記憶しています。
安い電話からのビッグデータ-安い電話からのビッグデータ
この技術の本質は、単純な携帯電話から収集され、その後分析される情報が、科学者や研究者に、人々がどこで、どのように、どれだけ動いて、自分の行動を描写するかについての洞察を得る機会を提供できることです。 これらのデータは、最も危機的な状況を解決するのに役立ちます。また、一部の病気の広がりを理解し、広がりを防ぐのに役立ちます。
ボストンのハーバード公衆衛生大学院の有名な疫学者であるキャロライン・ブークは、ケニア西部の高地にあるコンピューター地図を指しています。 ブケはマラリアとの闘いに従事しており、ケリジョ市の近くにあるこの塔から送信されたデータは、金のためにその価値があると説明しています。
彼女と同僚がこのタワーから送信されたデータを調べたところ、ケリジョタワーを通過する電話やテキストメッセージを送信する人々は、地域の平均よりも16倍も遠く離れていることがわかりました。 さらに、彼らは他の人よりも3倍もビクトリア湖の北東の地域を訪れる可能性が高く、これは保健省によってマラリアのホットスポットとして特定されました。 したがって、塔の信号半径は、蚊に刺されて人から人へと伝染する可能性のあるマラリアの伝染の重要な領域をカバーします。 流行の原因の可能性は衛星画像で示されました。茶畑は移民労働者でいっぱいでした。 そして、キャロライン・ブーケは、感染した人々が大量にいることを明らかにしました。
現在、Bukeはマラリアのspread延に関する新しい予測モデルを構築しています。これは、マラリアの大規模な中心地であるビクトリア湖が長い間特定されているが、それ以前には、このエリアに何人が到着して減少しているか、いつ到着して減少したか、どの特定の彼らが行く場所、利用可能な場所のどれが最も人々を引き付けるか。
この情報を入手するための既存の非常に一般的な方法には、マラリアの被害者の看護師との最近の面談が含まれます。
携帯電話から受信したデータのインテリジェントな分析は、マラリアと闘うための新しい手段を講じるのに役立ちます。たとえば、そもそも蚊との闘いを強化する必要がある場所を理解するのに役立ちます。 これらのデータを分析することで、医療専門家、政府などが流行の特定と監視、災害の管理、交通システムの最適化に使用できるツールを作成する方法を示します。
スーパーグリッド-スーパーネット
スーパーグリッド（英語）-超高電圧ネットワーク。 高電圧の直流送電線は、現在送電網を支配している交流送電線よりも先に、数千キロメートルの距離および水中の長距離にわたって効率的に電力を輸送できます。 しかし、高DC電圧はポイントツーポイント伝送にしか使用できないため、安定した電力システムに必要な統合グリッドネットワークを形成することは不可能でした。
ABBのスイスのコングロマリットは、このようなネットワークの主要な技術的ハードルを解決しました。 彼らは、問題のあるグリッドの一部を切断し、他の人が作業を継続できるようにするDC「サーキットブレーカー」を開発しました。 これらのネットワークは、再生可能エネルギーのリモートソースを接続する場合により効率的になります。
