DAMO アカデミーの 2021 年のトップ 10 テクノロジー トレンドが発表されました: 量子コンピューティング、脳コンピューター インターフェイス...

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2021年の技術開発はどこへ向かうのでしょうか？

以下に、基礎研究、IT技術、生産と生活の3つの側面からアリババ・ダモ・アカデミーからの10の回答を紹介します。

量子コンピューティング、脳コンピュータインターフェース、第3世代半導体アプリケーション、AI医薬品研究、フレキシブル電子材料...

その中には、学術研究とテクノロジーの応用によってもたらされる変化の両方があります。

「星店」の愛称でも知られるDAMOアカデミーの会長、張建鋒氏は、このトレンド予測では、テクノロジーと人間が新たなタイプの協力関係を形成していると信じている。

人間と機械のコラボレーションにより、人間は本来の反復的で退屈で危険な作業から解放され、より先駆的で思慮深く創造的な作業に従事できるようになります。

これら 10 のトレンドは、2021 年の技術開発の予測であるだけでなく、2020 年の最先端の技術革新の概要でもあります。

基礎研究: 半導体、量子コンピューティング、フレキシブル材料

トレンド1：窒化ガリウムや炭化ケイ素に代表される第3世代半導体は、大きな応用ブームを迎えている

半導体材料の開発は3世代にわたる変化を経てきました。

第一世代は1950年代のシリコンとゲルマニウム、第二世代は1980年代のガリウムヒ素とインジウムリン、そして第三世代は20世紀末の窒化ガリウム（GaN）とシリコンカーバイド（SiC）でした。

以前は、第一世代の半導体材料であるシリコンが最も広く使用され、CPU、GPUなどを含むすべてのロジックデバイスの基礎となっていました。

第三世代半導体材料については、耐高温性、耐電圧性、高周波性、高出力性、耐放射線性などの特徴を備えているものの、製造設備や調製技術の不足により、長年狭い範囲でしか使用されていません。

しかし、近年の製造技術の向上により、この状況は打破されてきました。

現在、第3世代半導体が実用化されています。新エネルギー車はシリコンカーバイドパワーデバイスを使用して電力変換効率を向上させ、バッテリー寿命を延ばしています。一部の電子機器メーカーは窒化ガリウム急速充電ヘッドを発売しています...

2021年までに、産業用充電、5G高周波デバイス、再生可能エネルギー、エネルギー貯蔵の電源において、第3世代半導体の応用が爆発的に増加すると予想されています。

特に高周波・高電圧のアプリケーションでは、第 3 世代半導体の特性により、既存のシリコン デバイスを置き換えることができます。

トレンド2：ポスト量子超越性時代では、量子エラー訂正と実用上の利点が中心的な課題となる

2020年は「量子超越性」の実現後の最初の年であり、量子エラー訂正と実用上の利点という2つのマイルストーンが達成されます。

その中で、「量子誤り訂正」を実証するシステムは、マルチビット、高精度、高接続性を同時に実現する必要があり、それは少なくとも数千の高品質で強く相関したビットが必要であることを意味します。

「実用上の利点」に関しては、アナログ物理学が引き続き主流となり、コールドアトムや量子アニーリングシステムなどのアナログ量子コンピューティングプラットフォームは、デジタルプラットフォームとともに刺激的な進歩を生み出し続けるでしょう。

2021 年には、量子ビット数の増加に加えて、次の分野でも進歩が見られるかもしれません。

新しい設計に基づく超高精度の超伝導ビットと、現在の線形構造を放棄したスケーラブルな 2 次元イオントラップ...

量子コンピューティングの発展に伴い、超伝導も新たなトレンドの到来を告げるでしょう。低温エレクトロニクスの成熟により、かさばって高価な常温エレクトロニクスは終焉を迎え始めるでしょう。

トレンド3: 炭素ベースの技術の進歩によりフレキシブルエレクトロニクスの開発が加速

近年、炭素系材料の製造において画期的な進歩がありました。

炭素系材料には、0次元フラーレン、1次元カーボンナノチューブ、2次元グラフェン、3次元グラファイト、ダイヤモンドなどがあります。

中でも、カーボンナノチューブとグラフェンは、優れた電気特性、光透過率、延性を備えているため、フレキシブルエレクトロニクスの「天然」材料と考えられています。

今年、研究者らは、純度99.9999%に達する高密度、高純度の半導体アレイカーボンナノチューブ材料を8インチ基板上に作製することに成功し、カーボンナノチューブ集積回路の重要な材料ボトルネックを突破し、量産に向けた技術を蓄積した。

研究者らはこの材料を基にして電界効果トランジスタとリング発振回路も量産し、その性能は同サイズのシリコンベースのデバイスや回路を上回った。

同時に、グラフェンの大面積化が達成され、優れた電気特性を持つことが実証されました。

これらの画期的な進歩は、炭素ベースの集積回路がまず産業化の基盤を築き、「炭素時代」が到来しようとしていることを意味します。

IT業界: AI、脳コンピュータインターフェース、クラウドネイティブ

トレンド4: AIが医薬品やワクチンの研究開発の効率を向上

現在、AIは医療画像診断や医療記録管理などの補助診断の場面で広く使用されていますが、ワクチン開発や医薬品の臨床研究への応用はまだ探索段階にあります。

「ネイチャー」誌のデータによれば、新薬の平均的な研究開発費は約26億ドル、期間は約10年、成功率は10％未満だという。

研究開発サイクルにおいて、新薬発見の作業量は膨大であり、新薬開発の前臨床研究段階には通常 3 ～ 6 年かかります。 AIを薬物スクリーニングと組み合わせると、化合物スクリーニングに費やす時間を大幅に短縮できます。

AIはワクチンの設計と開発の分野でも強力な助っ人となるでしょう。

例えば、開発中のワクチンに化合物を追加して効能を高め、抗体の産生をよりよく刺激するプロセスでは、AI合成と比較スクリーニングを使用して、高品質の候補化合物を迅速に見つけることができます。

このようにAIとワクチンや医薬品の臨床研究を組み合わせることで、反復的な作業や時間の消費を減らし、研究開発の効率を向上させ、医療サービスや医薬品の普及を大きく促進することができます。

トレンド5: 脳コンピューターインターフェースは人間が生物学的限界を超えるのを助ける

脳コンピューターインターフェース技術は数十年にわたる研究の歴史があり、脳と機械の統合という目標に向けた人類にとって大きな前進です。

現在、実用化には程遠いものの、脳コンピュータインターフェースは、新世代のヒューマンコンピュータインタラクションやヒューマンコンピュータハイブリッドインテリジェンスの重要な中核技術として、神経工学の発展を促進する上で重要な役割を果たしてきました。

この新しい技術は、埋め込み型と非埋め込み型に分かれており、人間の脳の動作原理をより高次元空間から分析するのに役立ちます。

例えば、ロボットアームの制御に関しては、脳コンピューターインターフェースは、アプリケーションの精度を向上させ、意識があり健全な思考力はあるものの、話したり手を動かしたりすることができない患者に正確なリハビリテーションサービスを提供するのに役立ちます。

トレンド6: データ処理は「自律性と自己進化」を実現する

クラウド コンピューティングの発展とデータ規模の継続的な指数関数的増加により、従来のデータ処理は、高いストレージ コスト、複雑なクラスター管理、多様なコンピューティング タスクなどの大きな課題に直面しています。

データ量の大幅な増加と、処理シナリオの複雑化と多様化に直面し、手動による管理とシステム調整も限界に達しています。

したがって、データ管理システムの自動最適化を実現するためにインテリジェントな方法を使用することは、データ処理の将来の発展にとって避けられない選択です。

人工知能と機械学習は、インテリジェントなホットデータとコールドデータの階層化、異常検出、インテリジェントモデリング、リソースの動員、パラメータ調整、ストレステストの生成、インデックス推奨などの分野で徐々に広く使用されるようになっています。

データ処理の「自律性と自己進化」を実現することで、データの計算、処理、保管、運用・保守の管理コストを効果的に削減します。

トレンド7: クラウドネイティブがIT技術システムを再構築

従来の IT 開発環境には、製品開発および発売サイクルが長い、研究開発効率が低いなどの問題があります。

クラウド ネイティブ アーキテクチャは、クラウド コンピューティングの分散性、スケーラビリティ、柔軟性などの特性を最大限に活用して、異機種ハードウェアおよび環境でさまざまなクラウド コンピューティング リソースをより効率的に適用および管理します。

さらに、方法論、ツール セット、プラクティス、製品テクノロジを通じて、IT 開発者は開発プロセス自体にも集中できるようになります。

将来的には、チップ、開発プラットフォーム、アプリケーションソフトウェア、さらにはコンピューターもクラウドで誕生するでしょう。

ネットワーク、サーバー、オペレーティングシステムなどのインフラストラクチャ層が高度に抽象化されれば、コンピューティングコストが削減され、反復効率が向上し、クラウドコンピューティングの利用の敷居が大幅に下がり、テクノロジーの応用範囲が広がります。

生産と生活：農業インテリジェンス、産業インターネット、スマートオペレーション

トレンド8: 農業はデータインテリジェンスの時代へ

伝統的な農業産業の発展は、土地資源の利用率の低さや生産から小売までの断絶などのボトルネック問題に直面しています。

現在、IoT、人工知能、クラウドコンピューティングに代表されるデジタル技術が農業産業と深く融合し、農業産業のチェーンプロセス全体を開放しています。

新世代のセンサー技術と組み合わせることで、農地の地上データ情報をリアルタイムで取得し、把握することが可能になります。

ビッグデータ分析と人工知能技術を活用することで、膨大な農業データを迅速に処理し、作物の監視、精密育種、環境資源のオンデマンド割り当てを実現できます。

同時に、5G、IoT、ブロックチェーンなどの技術の応用を通じて、農産物の物流と輸送の制御性と追跡可能性を確保し、農産物のサプライチェーンプロセス全体の安全性と信頼性を保証することができます。

農業は、食料を天候に頼る時代から別れを告げ、スマート農業の時代に入ります。

トレンド9: インダストリアルインターネット、単一ポイントインテリジェンスからグローバルインテリジェンスへ

現在の産業インテリジェンスは、実装コストの高さと複雑さ、サプライサイドデータの接続の難しさ、全体的なエコシステムの不完全さなどの要因によって制限されており、依然として断片化されたニーズを解決することに主に焦点を当てています。

パンデミック中にデジタル経済が示した回復力により、企業は産業インテリジェンスの価値にさらに注目するようになりました。

デジタル技術、新しいインフラストラクチャ、その他の要因の発展と相まって、産業インテリジェンスは、単一ポイントのインテリジェンスからグローバルなインテリジェンスへと急速に飛躍するでしょう。

特に、自動車、家電、ブランド衣料、鉄鋼、セメント、化学など、優れた情報技術基盤を持つ製造業では、サプライ チェーン、生産、資産、物流、販売、その他のリンクを含む企業の生産決定のクローズド ループの全体的なインテリジェントなアプリケーションにインダストリアル インターネットが使用されます。

トレンド10: スマートオペレーションセンターが未来の都市の標準になる

過去 10 年間で、スマート シティはデジタル手段の助けを借りて都市ガバナンスを効果的に改善してきました。

しかし、新型コロナウイルス感染症の予防・抑制の過程で、一部のいわゆるスマートシティで問題が露呈し始め、特に「建設重視、運用軽視」による業務応用不足の現象が顕著になった。

このような状況において、都市の管理者は、オペレーション センターを通じてデータ リソースを活性化し、ガバナンスとサービスのグローバル化、洗練化、リアルタイム性を推進したいと考えています。

AIoT 技術の成熟度と普及度の向上、および空間コンピューティング技術の進歩により、運用センターのインテリジェンス レベルがさらに向上します。

スマートオペレーションセンターは、デジタルツインを基盤として都市システムを統合し、総合的なスマートガバナンス機能を提供することで、未来都市のデジタルインフラとなる。

来たる2021年、基礎技術とテクノロジー産業はDAMOアカデミーの予想通りに発展するのでしょうか？

待って見てみましょう。