新素材の画期的な進歩、AIの医療への参入…2021年はどんな新しい技術トレンドを迎えるのでしょうか？

2020年も終わりに近づいていますが、疫病は科学技術の進歩を止めることはなく、量子コンピューティング、基礎材料、バイオメディカルなどの分野で一連の重大な科学技術のブレークスルーが次々と登場しています。来たる2021年に向けて、ポスト疫病時代に基礎技術とテクノロジー産業はどのように発展し、飛躍を遂げるのでしょうか？

12月28日、アリババDAMOアカデミーは2021年のトップ10テクノロジートレンドを発表し、材料技術、AI、ヒューマンコンピュータインタラクション、データ、クラウドコンピューティングなどの分野を網羅し、テクノロジー業界の新たな予測を提供しました。 DAMOアカデミーが設立から3年を経て、毎年恒例の技術トレンドを発表するのは今回で3回目となる。

新しい材料は物理的限界を打ち破り、全体的なエネルギー消費を削減します
DAMOアカデミーの予測によると、材料技術は2021年に科学技術の発展における重要なトレンドの1つになるでしょう。

高コストや未熟な生産技術などの問題により、多くの新素材はまだ大規模に適用されていません。 DAMOアカデミーは、今後数年間で、窒化ガリウム（GaN）やシリコンカーバイド（SiC）に代表される第3世代半導体材料が、材料成長やデバイス準備などの技術において飛躍的な進歩を遂げると考えています。どちらも、耐高温性、耐電圧性、高周波性、高出力性、耐放射線性などの利点がありますが、プロセスとコスト要因により、長年にわたって小規模なアプリケーションに限定されてきました。

近年、材料成長やデバイス製造などの技術の継続的な進歩により、第3世代半導体のコスト効率の利点が徐々に現れ、応用市場を開拓しています。SiCコンポーネントは自動車インバーターに使用され、GaN急速充電器も大量に発売されています。そのため、DAMOアカデミーは、第3世代半導体材料がさらなる進歩を遂げ、5G基地局、新エネルギー車、超高電圧、データセンターなどの新しいインフラシナリオに適用され、全体的なエネルギー消費量が大幅に削減されると予測しています。

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同時に、新しい素材の価値は、より優れた性能を提供することだけにとどまらず、従来の素材の物理的限界を打ち破ることもできます。

DAMOアカデミーは、フレキシブルデバイスを製造するための中核材料である炭素ベースの材料が研究室から出て、自由に伸ばしたり曲げたりできるフレキシブル電子デバイスの製造に使用されるようになると予測している。

フレキシブルエレクトロニクスの開発における主なボトルネックは材料にあります。現在のフレキシブル材料は「柔軟性が不十分」で故障しやすいか、または電気特性が「硬い」シリコンベースのエレクトロニクスほど優れていません。近年、炭素系材料の技術革新により、フレキシブルエレクトロニクスの材料選択肢が広がりました。例えば、この材料で作られた電子皮膚は、本物の皮膚と同様の機械的特性を持つだけでなく、外部環境を感知する機能も備えています。

AIがグローバルインテリジェンスを実現し、医薬品研究開発の効率を向上
ここ数年、AI技術は伝統的な産業に深く統合されてきました。例えば、AIは製造企業に導入され、品質検査業務の効率化を図っています。医療分野では、AIは現在、医用画像診断や医療記録管理などの補助診断シーンで広く活用されていますが、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、AIを活用して医薬品を開発し、市場に投入することに成功した事例は極めて稀です。

DAMOアカデミーは、新しいAIアルゴリズムの反復とコンピューティングパワーのブレークスルーにより、薬物の分子標​​的の確認や薬物の薬化可能性などの困難な問題が解決されると考えています。たとえば、ワクチン開発のプロセスでは、AIは効果的な化合物モデルを自動的に入力し、コンピューター合成プログラムによって生成された数億の異なる化合物と比較およびスクリーニングできます。最終的には、ワクチンの高品質の候補化合物を迅速に見つけることができ、ワクチン/薬物の開発サイクルが長く、コストが高いという問題を効果的に解決します。

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DAMOアカデミーはまた、生産プロセスにおけるAIの応用はまだ始まりに過ぎないと指摘した。自動車、家電、衣料、鉄鋼、化学など、情報技術の基礎がしっかりしている業界も、サプライチェーン、生産、資産、物流、販売など、さまざまなリンクでグローバルインテリジェンスを実現し、最終的には生産と運営の効率を大幅に向上させることができるだろう。

ポスト疫病時代には、材料技術やAI医療研究開発において画期的な進歩が達成されるでしょう。同時に、DAMOアカデミーは、人間とコンピュータの相互作用、クラウドコンピューティング、スマートシティなども2021年の技術開発の主要分野になると予測しています。

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、爆発的なアプリケーション拡大を経験している

窒化ガリウム（GaN）やシリコンカーバイド（SiC）に代表される第3世代半導体は、今後5年間で5G基地局、新エネルギー車、超高電圧、データセンターなどの分野で広く使用されるようになるだろう。

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トレンド2：量子超越性以降の時代では、量子エラー訂正と実用上の利点が中心的な命題となる

2020年は「量子超越性」の翌年です。世界の量子コンピューティングへの投資は引き続き増加し、テクノロジーとエコロジーは活況を呈し、複数のプラットフォームが色鮮やかです。この傾向は、2021年も社会の注目と期待を高め続けるでしょう。量子コンピューティングの研究は、その実用的価値を証明する必要があり、業界は「ポスト覇権」時代の使命、すなわち、共同イノベーション、数多くの科学技術問題の解決、量子エラー訂正と実用的利点という2つのマイルストーンの早期達成への道を開くことに注力する必要があります。

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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

フレキシブルエレクトロニクスとは、ねじる、折りたたむ、伸ばすなどの形状変化を経ても元の性能を維持する電子機器のことを指します。ウェアラブルデバイス、電子皮膚、フレキシブルディスプレイなどとして活用できます。近年、炭素系材料の技術革新により、フレキシブルエレクトロニクスの材料選択肢が広がりました。炭素系フレキシブル材料であるカーボンナノチューブの品質は、すでに大規模集積回路の製造要件を満たしており、この材料で製造された回路の性能は、同じサイズのシリコン系回路の性能を上回っています。また、別の炭素系フレキシブル材料であるグラフェンの大面積製造も実現されています。

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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

AIは、医療画像診断や医療記録管理などの補助診断シナリオで広く使用されています。将来的には、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。

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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

脳コンピュータインターフェースは、新世代の人間とコンピュータの相互作用および人間とコンピュータのハイブリッド知能の重要な中核技術です。脳コンピュータインターフェースという新しい技術分野では、脳と外部デバイス間の通信を研究し、精神力と思考を通じて機械を制御します。例えば、ロボットアームの制御における応用精度の向上や、意識があり健全な思考力が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対する正確なリハビリテーションサービスの提供に役立ちます。

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トレンド6: データ処理は「自律性と自己進化」を実現する

従来のデータ処理では、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、大きな課題に直面しています。したがって、インテリジェントな方法によるデータ管理システムの自動最適化を実現することは、データ処理の将来の発展にとって避けられない選択となっています。人工知能と機械学習の手法は、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、データの計算、処理、保存、運用と保守の管理コストを効果的に削減し、データ管理システムの「自律性と自己進化」を実現します。

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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 開発環境では、製品の開発と発売のサイクルが長く、研究開発の効率が低いです。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型、スケーラブル、柔軟な特性を最大限に活用して、異機種ハードウェアと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。方法論的なツール セット、ベスト プラクティス、製品テクノロジを通じて、開発者はアプリケーション開発プロセス自体に集中できます。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し、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を高度に抽象化し、コンピューティングコストを削減し、反復効率を向上させ、クラウドコンピューティングの使用の敷居を大幅に下げ、テクノロジーの応用の境界を拡大することができます。

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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。モノのインターネット、人工知能、クラウドコンピューティングに代表される科学技術は、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・認識することができ、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、改良された育種、環境資源のオンデマンド割り当てを実現することができます。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が確保され、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が確保されます。農業は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。

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トレンド9: インダストリアルインターネットは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をより重視するようになりました。デジタル技術の進歩と普及、新しいインフラへの投資と相まって、これらの要因は、自動車、家電、ブランド衣料、鉄鋼、セメント、化学など、情報技術の基礎が良好な製造業を中心に、産業インテリジェンスが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と急速に移行することを促進します。サプライチェーン、生産、資産、物流、販売などのリンクを含む、企業の生産決定のクローズドループを経由するグローバルインテリジェントアプリケーションが大規模に出現します。

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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 年間にわたり、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と抑制の過程で、一部のいわゆるスマートシティでは、特に「建設に重点を置き、運用を軽視」したことによる業務アプリケーションの不足などの問題が露呈した。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、オペレーションセンターのインテリジェンスレベルがさらに向上し、都市をデジタルツインに基づく統一システムとして扱い、全体的なスマートガバナンス機能を提供することで、将来の都市のデジタルインフラストラクチャになります。

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