Еще один пост из серии статей был посвящен историческим технологическим и научным достижениям, сделавшим 2020 год «годом наступления будущего».
Было сказано, что сверхразумный компьютер будет последним изобретением, которое когда-либо понадобится человечеству. Идея состоит в том, что как только будет изобретен компьютер, который умнее людей, его можно будет использовать для продвижения футуристических технологий более быстрыми темпами, чем люди могут когда-либо мечтать достичь.
Хотя до этого дня еще несколько десятилетий, специализированные системы искусственного интеллекта и методы машинного обучения уже успешно применяются для всех видов научных исследований и изобретений, чтобы значительно ускорить технологические разработки, такие как предсказание погоды, картографирование Вселенной, производство обильной чистой энергии, и значительно продвинулись вперед в биологии и материаловедении.
Вот пять главных достижений в области искусственного интеллекта, представленных в 2020 году, «году наступления будущего».
5. Улучшение прогнозов погоды с помощью ИИ
Метеорологи не прогнозируют погоду. Компьютеры делают. Не просто компьютеры, но и одни из самых мощных компьютеров на планете используются для моделирования глобальных погодных условий. Теперь системы искусственного интеллекта получают данные о погоде за десятилетия, чтобы делать прогнозы намного быстрее, используя примерно в 7000 раз меньшую вычислительную мощность. Новую технику прогнозирования погоды с искусственным интеллектом необходимо будет усовершенствовать, прежде чем она будет готова к использованию в прайм-тайме. Однако теперь более совершенное прогнозирование погоды с помощью искусственного интеллекта кажется неизбежным.
4. ИИ ускоряет астрономию
Сегодняшние телескопы и обзоры неба дают одни из самых массивных наборов данных в истории человечества. Людям практически невозможно копаться в океанах данных. Теперь ИИ используется для резкого увеличения скорости построения карты Вселенной. Модели машинного обучения сейчас привлекаются для выполнения задач, на которые у человека уйдет много жизней, таких как идентификация и классификация сверхновых и картографирование галактик, а также охота на экзопланеты. Один астроном с искусственным интеллектом смог классифицировать 2315 сверхновых с высокой точностью. А другой используется для сканирования массивных наборов данных из астрономических обзоров, чтобы нанести на карту и классифицировать тысячи галактик и звезд. Ожидается, что в ближайшие десятилетия возможности этих систем искусственного интеллекта будут экспоненциально расширяться, прокладывая новые захватывающие пути к последнему рубежу и открывая новые окна в нашу вселенную.
3. ИИ приближает термоядерную энергию к реальности.
Вычисленные алгоритмы искусственного интеллекта используются для точной настройки сложных параметров, участвующих в управлении реакциями термоядерного синтеза и плазменными ускорителями частиц, гораздо быстрее и эффективнее, чем люди. ИИ также используется для ускорения итераций проектирования этих технологий. Сегодня, с помощью систем искусственного интеллекта, ускорители, которые по размеру меньше обычных ускорителей, могут фокусировать самые мощные в мире лазеры до точки, позволяющей ученым исследовать атомную структуру материалов. Системы искусственного интеллекта также привлекаются для помощи в стабилизации плазмы, используемой для инициирования термоядерных реакций. При нынешних темпах развития бесконечная чистая термоядерная энергия может быть не за горами.
2. AI решает квантовую химию
Ученые AI разработали метод исследования сложного мира квантовой химии. Системы искусственного интеллекта используются для решения уравнения Шредингера для предсказания химических и физических свойств атомов и молекул с беспрецедентной точностью и эффективностью. Разработка обещает открыть захватывающие новые горизонты в области материаловедения.
1. AI решает проблему сворачивания белков
Сеть искусственного интеллекта, разработанная Google, ответвлением DeepMind, сделала гигантский скачок в решении одной из величайших задач биологии. Система способна предсказывать трехмерную форму белка по аминокислотной последовательности и обещает значительно ускорить усилия по пониманию строительных блоков клеток и позволит быстрее и эффективнее открывать новые лекарства. Это меняет правила игры, - говорит Андрей Лупас, биолог-эволюционист из Института биологии развития Макса Планка. Это изменит медицину. Это изменит исследования. Это изменит биоинженерию. Это все изменит .
