将来世界に革命を起こす可能性のあるトップ 10 のテクノロジーをご存知ですか?

将来世界に革命を起こす可能性のあるトップ10のテクノロジー

1.4Dプリント

映画の中でトランスフォーマーが短時間で変形するのを見たことがある人は多いと思います。近い将来、4D プリント技術によって、必要なモデルを短時間で形にすることができるようになります。 4D プリンティングとは、「プログラム可能な材料」と 3D プリンティング技術を使用して、所定の刺激 (水中に置く、加熱、加圧、通電、照明など) を受けて物理的特性 (形状、密度、色、弾性、伝導性、光学特性、電磁特性など) を自己変形できる 3 次元オブジェクトを作成することを指します。このうち「プログラマブル材料」とは、形状、密度、導電性、色、光学特性、電磁気特性などの特性をプログラムによって変更できる材料を指します。 4D プリンティングの 4 番目の次元とは、オブジェクトの形状や性能が製造後に変化する可能性があることを意味します。

4D プリントで製造されるオブジェクトには、少なくとも 2 つの形式があります。1 つは、オブジェクトの各部分が互いに接続され、別の形式や機能に変形できる形式です。もう 1 つは、オブジェクトが分離可能な 3 次元ピクセル (平面ピクセルに似たボリューム ベースのピクセル、3 次元ピクセルは「プログラム可能な物質」の基本単位であり、異なる「プログラム可能な物質」には異なる 3 次元ピクセルがあります) で構成され、これらを集約してより大きなプログラム可能な部分を形成し、それを 3 次元ピクセルに分解することもできます。

4D プリンティングには、3D プリンティングに比べて時間という側面が追加されています。3D プリンティングでは、事前にモデリングしてから完成品を印刷しますが、4D プリンティングでは、プリンターを通じて製品を変形可能なスマート マテリアルに埋め込み、特定の時間または起動条件で事前に設計された設計に従って自己組み立てします。印刷プロセスは新しいものではありませんが、重要なのは印刷後に起こる変化です。この技術を応用することで、地下のパイプなど、手の届きにくい場所でも物体を自己組織化することができます。また、家具、自転車、自動車、建物などの製造にも応用できます。 4D プリントのコンセプトは、生物の自己複製能力にヒントを得たものです。一部の専門家は、この技術の出現が自動組み立て家具の時代の到来を告げるかもしれないと考えています。

2. 精密遺伝子工学

伝統的な遺伝子工学は常に議論の的となってきました。しかし、植物の遺伝子コードを直接「編集」して栄養価を高めたり、気候変動にうまく適応したりすることを可能にする新しい技術が登場しています。これらの技術には、ジンクフィンガーヌクレアーゼ (ZFN)、転写活性化因子様エフェクターヌクレアーゼ (TALEN)、および細菌のウイルス防御機構として進化できる最近導入された CRISPR-Cas9 システムが含まれます。このシステムは RNA 分子を使用してターゲット DNA をロックし、ターゲットゲノム内のユーザーが選択した一連の既知の配列で切断します。このようにして、望ましくない遺伝子を抑制または修正して、自然な変異と変わらない機能を実行するようにすることができます。 CRISPR は、「相同組換え」と呼ばれる方法を使用して、新しい DNA 配列や遺伝子全体をゲノムに正確に挿入するためにも使用できます。

遺伝子工学において重要な進歩が期待されるもう一つの分野は、RNA干渉技術（RNAi）の作物への応用です。 RNAi は、ウイルスや真菌の病原体を効果的に予防し、植物を病気や害虫から保護し、化学農薬の必要性を減らすことができます。ウイルス遺伝子は、パパイヤの木をリングスポットウイルスから守るために広く使用されてきました。ハワイを例にとると、この方法は10年以上使用されており、ウイルス耐性が増加する兆候はありません。さらに、RNA 干渉は、小麦の茎さび病、イネのいもち病、ジャガイモ疫病、バナナ萎凋病などを予防することで、主要な食用作物にも利益をもたらします。

現在、多くの生物学者ががん研究の画期的な進歩に取り組んでいますが、そのためには遺伝子工学が不可欠です。近い将来、人類は強力ながん治療法を実現し、より長く持続可能な生活を送ることができるようになるかもしれません。

3. ワイヤレス電力伝送

現在、ますます多くの電子製品が人々の仕事や生活に大きな利便性をもたらしていますが、従来の電力伝送方法は、主に電線やソケットを介して端末製品に電力を伝送する方法です。モバイルデバイス、ワイヤレスデータ伝送、ワイヤレスネットワーク技術の普及に伴い、従来の電力伝送方法の制約を取り除き、乱雑な電力線によって引き起こされる問題を解消することが期待されています。 その結果、ワイヤレス電力伝送技術は21世紀で最も期待される技術となり、ワイヤレス充電製品は人々の新たな注目の的となりました。現在、世界中の多くの国々が無線電力伝送技術の研究開発を行っており、さまざまな分野での無線電力伝送システムの応用を模索し、実用化に取り組んでいます。

ワイヤレス電力伝送 (WPT) は、ワイヤレスエネルギー伝送またはワイヤレス電力伝送とも呼ばれ、電磁誘導とエネルギー変換によって実現されます。ワイヤレス電力伝送は、主に電磁誘導、電磁振動、無線周波数、マイクロ波、レーザーなどの方法を通じて非接触電力伝送を実現します。宇宙における無線電力伝送の異なる電力供給距離に応じて、無線電力伝送は、短距離伝送、中距離伝送、長距離伝送の 3 つのカテゴリに分類できます。

4. 自動運転

自律走行車は、無人運転車、コンピューター制御車、または車輪付き移動ロボットとも呼ばれ、輸送力を備えた無人の地上車両です。自動運転車は自律走行車であるため、人間の操作を必要とせずに周囲の環境を感知し、走行することができます。完全自動運転車はまだ完全には商品化されておらず、そのほとんどはプロトタイプやデモシステムです。いくつかの信頼性の高い技術は量産モデルに移行され、徐々に現実のものになりつつあります。

自律走行車はレーダー、ライダー、GPS、コンピュータービジョンなどの技術を使用して周囲の環境を感知することができます[1][2]。高度な制御システムは、センサーデータを適切なナビゲーション パス、障害物、および関連標識に変換します。定義上、自動運転車は感覚入力を使用して地図情報を更新し、車両が継続的に位置を追跡できるようにします。

自動運転車のデモンストレーションシステムは 1920 年代から 1930 年代にまで遡り、最初の真の自動運転車は 1980 年代に登場しました。 1984年、カーネギーメロン大学はNavlabプロジェクトとALVプロジェクトを推進し、1987年にはメルセデスベンツとドイツ連邦軍事大学ミュンヘンが共同でEureka Prometheusプロジェクトを推進しました。それ以来、多くの大企業や研究機関が自動運転車の実用的なプロトタイプの構築を開始しました。 21世紀以降、情報技術の発達により大きな進歩を遂げ、完全自動運転車は試験車両で製作され、特定環境での自動運転車を初めて発売したのはテスラモーターズでした。

5. 全天候型エネルギー収集技術

人体と環境の温度差を利用して、いつでもどこでもさまざまな燃料からエネルギーを生み出すことができる技術。フィンランド技術研究センターは、周囲の環境からエネルギーを集めて電気に変換し、小型電子機器を充電できる「エネルギー収穫ツリー」を開発した。英国では、人々の足跡から電気を生成し、電球を点灯したり、携帯電話を充電したりすることができます。この発明は、スマートシティの次のステップとなるでしょう。交通量の多い道路には、全天候型のエネルギー収集トラックが敷設されます。トラックの上を歩くことで、誰もがグリーンエネルギーのために貢献することになります。

6. スマートファクトリー

「スマート工場」の開発は、インテリジェント産業の発展に向けた新たな方向性であり、その特徴は製造と生産に反映されています。

1. システムには自律的な機能があり、外部情報と内部情報を収集して理解し、それを使用して独自の動作を分析、判断、計画することができます。

2. 総合的な視覚技術の実践：信号処理、推論予測、シミュレーション、マルチメディア技術を組み合わせて現実を拡張し、設計と製造のプロセスを現実世界で表示します。

3. 調整、再編成、拡張機能: システム内の各グループは、作業タスクに基づいて有用なシステム構造を形成する責任があります。

4. 自己学習およびメンテナンス機能: システムの自己学習機能により、製造プロセス中にデータベースを補充および更新し、障害診断を自動的に実行できます。また、システムには、障害のトラブルシューティングとメンテナンス、またはシステムに実行を通知する機能もあります。

5. 人間と機械の共存システム：人間と機械は相互に調整・協力し合い、さまざまなレベルで補完し合います。

高度な自動化とビッグデータ、IoTを組み合わせた未来の工場形態。各種センサー、ネットワーク技術、クラウドコンピューティングなどにより、人手を削減し、効率的な生産を可能にします。今後は、現在の大量生産戦略から、多様化・少量化・カスタマイズ化の戦略へとシフトしていくでしょう。 工場の製造プロセスに接続される組み込みデバイスが増えるにつれて、クラウド アーキテクチャを通じて制御システムを展開することが、今日の最も重要なトレンドの 1 つであることは間違いありません。いわゆるインダストリー4.0は、新世代の産業革命です。第一次産業革命は水力と蒸気の機械化によって推進され、第二次産業革命では電気駆動による大量生産が導入され、その次はデジタル革命で、情報技術を導入して生産をさらに自動化しました。現在、私たちは自動化とデジタル化の融合となる第四次産業革命の瀬戸際にいます。

7. 手を振ってリモコン操作

この技術は、バイオニクス（コウモリが超音波を使って狩りをする）の原理を利用して、手を振る動作信号から反射された超音波を識別し、手を振る瞬間に人が生成した動作信号を正確に捉えて識別し、比較的遠隔からの電源制御を実現します。そのため、ベッドで寝ているときでも、このスイッチを使用して、離れた場所からスイッチに向かって手を振るだけで、家中のさまざまな部屋の照明やその他の電化製品のオン/オフを切り替えることができます。この機能は、最近行われたファーウェイの最新携帯電話発表会でも実演されました。空中からのジェスチャー認識により、スクリーンショットを撮ったり、スワイプしたり、アプリをクリックしたりできます。これは、将来、スマート製品やスマートホームのリモートコントロールが実現することを意味します。

8. バーチャルリアリティ

異なる時間や空間で、距離の制約を乗り越えて人々が一緒に活動に参加できるようにするリアル体験技術。例えば、自宅にいながら遠く離れた親戚や友人とボール遊びをすることができます。現在は実用化段階に達しており、ホログラムの応用技術も開発中です。 VR はコンピューター シミュレーションを使用して 3D 仮想世界を作成し、ユーザーに視覚、聴覚、触覚などのシミュレーションを提供することで、ユーザーがその場にいるかのように感じ、3 次元空間内のものをリアルタイムで制限なく観察できるようにします。ユーザーが移動すると、コンピューターは即座に複雑な計算を実行し、世界の正確な 3 次元画像を送信して、臨場感を作り出すことができます。

9. 顔認識技術

顔認識[1]技術とは、人間の顔を識別するために分析と比較を行うコンピュータ技術の使用を指します。顔認識はコンピュータ技術における人気の研究分野であり、顔追跡検出、画像拡大の自動調整、夜間赤外線検出、露出強度の自動調整などの技術が含まれます。

顔認識技術は、生物（一般的には人間を指す）の生物学的特徴を利用して個々の生物を区別する生体認証技術の一種です。

2014年3月、香港中文大学情報工学部部長で中国科学院深圳先端技術研究所副所長の唐暁氏が率いるチームが研究結果を発表した。独自の顔認識アルゴリズムに基づき、精度は98.52％に達し、初めて人間の目の認識能力（97.53％）を上回った。 [2] 2019年8月17日、北京インターネット法院は「インターネット技術の司法応用に関する白書」を発表し、顔認識技術を含む10の典型的な技術応用について詳しく説明しました。

10. 高度な人工知能

人工知能 (AI) は、インテリジェント マシンや機械知能とも呼ばれ、人間が作った機械が示す知能を指します。人工知能とは、一般的に、通常のコンピュータ プログラムを通じて人間の知能を表現する技術を指します。この用語は、そのようなインテリジェント システムが実現可能かどうか、またどのように実現できるかを研究することも指します。同時に、医学、神経科学、ロボット工学、統計学の進歩により、無数の人間の職業が徐々に置き換えられると予測する人もいます。

一般的な教科書における人工知能の定義は、「知的エージェントの研究と設計」です。知的エージェントとは、周囲を観察し、目的を達成するために行動を起こすことができるシステムを指します。ジョン・マッカーシーは 1955 年にこれを「知的な機械を作る科学と工学」と定義しました。アンドレアス・カプランとマイケル・ヘンラインは、AI を「システムが外部データを正しく解釈し、そのデータから学習し、その知識を使用して柔軟な適応を通じて特定の目標とタスクを達成する能力」と定義しています。

人工知能の研究は高度に技術的かつ専門的であり、各分野は深くかつ相互に関連していないため、非常に広範囲にわたります[8]。人工知能の研究はいくつかの技術的な問題に分けることができます。そのサブフィールドは特定の問題の解決に重点を置いており、その 1 つはさまざまなツールを使用して特定のアプリケーションを完了する方法です。

AIの中心的な課題には、推論、知識、計画、学習、コミュニケーション、知覚、物体の移動、道具の使用、機械制御において人間と同等かそれ以上の能力を構築することが含まれます[9]。人工知能は現在もこの分野の長期目標となっている[10]。現在、強力な人工知能は初期の成果を達成しており、画像認識、言語分析、チェスゲームなどの一部の一方的な能力では人間のレベルを超えています。人工知能の汎用性は、同じAIプログラムで上記の問題を解決できることを意味します。アルゴリズムを再開発する必要はなく、既存のAIを使用してタスクを直接完了することができ、人間の処理能力と同じです。ただし、思考能力を備えた統合された強力な人工知能を実現するには時間がかかります。より一般的な方法には、統計的方法、計算知能、従来のAIが含まれます。現在、検索、数学的最適化、論理的推論など、人工知能を応用したツールが多数存在します。バイオニクス、認知心理学、確率論、経済学に基づいたアルゴリズムも徐々に研究されつつあります。 思考は脳から生まれ、思考は行動をコントロールします。行動には意志が必要ですが、思考は収集したすべてのデータを整理することであり、データベースに相当します。したがって、人工知能は最終的に人間に代わる機械へと進化します。

特記事項: 上記の写真はすべてインターネットから引用したものです