未來最も潛在力がある十大新興科學技術の初回露出

18人の科學者で構成された専門家チームは、最も潛在力のある重要な技術成果を十大選出し、將來の技術動向を理解し、人々の新しい技術に対する懸念と懸念を解消し、技術の発展を阻害する投資、監督管理及び公衆の認知のギャップを補うことを目的としています。

無人機からAIが臺頭するまで、このランキングは急速に未來に向かう科學技術を見せてくれます。

製造業の未來、

印刷器官から

積材製造は、積層製造とも訳され、主に3 D印刷を指す。

2012年のオバマ大統領の一般教書によると、革新的な製造業はアメリカの製造業を振興する重要な手段である。

その中で、積層製造はオバマ政権の革新の突破口である。

名前の通り、積材製造は減材製造の裏面となります。

後者は伝統的な製造方式を指します。欲しい形のために、より大きな材料（木材、金屬、石その他）からいくつかの層を削ったり、除去したりします。

対照的に，積材製造は，デジタルテンプレートを用いて，緩い材料（液體または粉體）を基礎として，層ごとに三次元形狀に重畳した。

量産品と違って、三次元印刷は最終ユーザーのニーズに応じてカスタマイズできます。

隠適美會社は例です。コンピュータの製図によると、ユーザーの歯の形が口に合う、透明に近い歯の矯正器をカスタマイズします。

他の3 D印刷の醫學応用は生物學の方面に多く見られます。直接に人間の細胞を印刷して、それによって生體組織を作って、薬物の安全ふるい検査の方面で、これらの生體組織は広い応用の見通しを持っています。

生體プリントの最初の例は肝臓の細胞層を印刷し、薬物テストに用いられ、最終的に移植器官の製造に用いられる可能性がある。

今日では、生體プリントは皮膚や骨、心臓や血管の組織を生成するために使われています。

基板印刷の次の重要な発展段階は、集積電子部品の3 Dプリントになります。

ナノスケールのコンピュータ部品、例えばプロセッサは、3 D印刷方式を採用するのが難しいです。電子部品を他の多くの異なった材料から作られた部品とつなぎ合わせるのが非常に難しいからです。

他の分野では、今の4 Dプリントは次世代の製品をもたらす可能性があります。周りの環境の変化（例えば、熱と空気の濕度）によって変化します。

この技術は服裝や靴類や健康食品などの面で優れています。

分散型の製造と同じで、積材の製造は伝統的な加工、サプライチェーンに対して転覆性の破壊を構成しています。

今でもこの技術は初期段階にあり、主に自動車、航空、醫學分野に使われています。

より多くのビジネスチャンスが出現するにつれて、技術革新は絶えず大衆市場との距離を縮めています。この技術は今後10年間で急速な発展を遂げる見込みです。

燃料電池自動車：

水素運動エネルギーゼロ排出車

電気や炭化水素などのエネルギー駆動車に比べて、燃料電池自動車はずっと潛在力と優勢を持っています。

最近になって、自動車メーカーたちはこの新しい技術を市場に出すつもりです。

燃料電池車の最初の価格は7萬ドルぐらいになるかもしれませんが、今後數年で販売量が増えるにつれて、価格は著しく下がるはずです。

バッテリーは外部のエネルギーに接続すると5～12時間の充電時間が必要ですが、燃料電池は水素や天然ガスを利用して直接電気エネルギーを生成します。

しかし、実際には燃料電池と蓄電池の両方があり、燃料電池は電気エネルギーを生成し、バッテリーは駆動のための運動エネルギーを貯蔵するために使われています。

そのため、燃料電池自動車はハイブリッド車に屬しており、將來的には再生ブレーキを採用する可能性が高く、ブレーキ時に発生する運動エネルギーを無駄な熱に変えずに保存することがエネルギーの利用効率、範囲の最大化の鍵となります。

電池の電気自動車と違って、

非常に長いです。燃料タンクあたり650キロは走ることができます。水素燃料の注入時間は約3分です。水素がきれいに燃焼し、蒸気だけを放出します。そのため、水素運動エネルギーで駆動する燃料電池自動車はゼロ排出を実現します。これは空気汚染を減らすための重要な手段です。

安価な水素の大規模生産に直面する重大な挑戦の一つは、天然ガス、ディーゼルオイル注油ステーションと肩を並べることができず、最終的に水素エネルギー補給の基礎建設に取って代わることである。

現在，長距離輸送の水素エネルギー（さらには水素エネルギーが圧縮狀態にある必要がある）は，経済的可能性がない。

しかし、革新的な水素エネルギー保存技術、例えば、高圧貯蔵輸送を必要としない有機液體運送業者は、まもなく長距離輸送コストを低減し、ガス貯蔵、意外放出のリスクを緩和する。

次世代ロボットは生産ラインを降ります。

人々はとっくに1つのロボットから日常の重労働を全面的に受け入れる未來世界を予見しました。

しかし、このマシンの人間化の未來は、頑迷にボイコットされて現実になっています。

ロボットは、流水線その他の制御可能な作業に限られます。

私たちはロボット（例えば自動車製造業）に大きく依存していますが、ロボットは巨大な體をしていますので、協力している労働者に対して脅威となり、安全施設から離れざるを得ません。

ロボットの科學技術の長足の進歩は日常の現実の中の人とロボットの協力を可能にします。

より良く、より安価なセンサーはロボットをより“理解”し、反応させることができます。

複雑な生物構造の非凡な柔軟性、適応性に觸発され、ロボットの體もより柔軟になり、適応性もより強いです。

クラウドコンピューティング革命によって、ロボットは遠隔で指令、情報を受信できます。完全に獨立したユニットに設計する必要はありません。

ロボットの新紀元はこれらのマシンを大型メーカーの生産ラインから離れて、人類の生活の中の一連の任務を完成するように助けます。

GPSの技術を借りて、スマートフォンのように、雑草や収穫などの精確な農業にロボットを使い始めました。

日本では、ロボットも病人の起床を助けたり、脳卒中の患者の身體制御力を強化するなどの介護分野に使われています。

もっと小さいですが、もっと精巧です。

主に重い仕事や人間にはできない仕事を処理するために使われます。

実際、ロボットは二種類の仕事に適しています。繰り返したり、危険な仕事をしたりして、24時間続けて働いています。給料は人工より低いです。

現実生活では、次世代ロボットは彼らの代わりに人間と協力します。

將來得られる設計の進歩と人工知能の発展を考慮しても、人類の參與と監督管理は依然として重要です。

循環利用可能な熱硬化性

プラスチック、ゴミに別れを告げて埋めます。

プラスチックは2種類に分けられます。熱可塑性プラスチックと熱硬化性プラスチックです。

前者は何度も加熱成型ができ、子供のおもちゃからトイレの便器まで、熱可塑性プラスチックが広く使われています。

形を溶かすことができるので、通常はリサイクルもできます。

しかし、熱硬化性プラスチックは熱を通して一度だけ形を作ることができます。その後、高溫高圧にあっても、元の形を維持することができます。

このような耐久性のために、熱硬化性プラスチックは現代社會において、重要な役割を果たしています。

彼らは多くの製品に広く使われています。攜帯から電路板や航空工業まで。

しかし、この特徴はリサイクルが難しいということです。

その結果、これらの熱硬化性ポリマーのゴミを埋めなければなりません。

持続可能な発展を考えると、熱硬化性プラスチックのリサイクルが必要です。

2014年、熱硬化性プラスチックの循環利用が大きな進展を遂げ、新たな熱硬化性ポリマーが発見され、回収されました。

このポリスという物質は強酸に溶けてポリマーチェーンを分解し、部品のような単體を形成し、これらの単體は新製品に再重合することができます。

伝統的にリサイクルできない熱硬化性のプラスチックのように、これらの新しい構造は非常に堅固で、熱と硬さに耐えられます。応用市場では、リサイクルできない先輩たちと同じように、潛在力が大きいです。

100%の回収が実現できないにもかかわらず、このような革新が広く適用されれば、プラスチックごみの土地埋め立てが大幅に減少し、循環可能な経済への進出が加速されます。

私たちは今後5年間、循環可能な熱硬化性プラスチックが循環不能な熱硬化性プラスチックに取って代わることができることを期待しており、2025年に広く応用できる。

精確な遺伝子工學技術、

もっと少ない論爭でもっと良い提供をする。

の農作物

伝統的な遺伝子工學はずっと論爭されています。

最新の技術は直接「植物」の遺伝子コードを修正することによって、植物に栄養があり、気候変動にも対応できるようになります。

これらの利點と修正の精度は、現在の懸念と質疑を広く受け入れられると信じています。

現在、農作物遺伝子工學は主に根癌土壌桿菌技術を採用しています。

公衆は普遍的に恐怖感がありますが、この技術は有効で信頼できると証明されました。

科學界の共通認識は、伝統的な交配技術に比べて、遺伝子レベルから農作物を修正することで、より多くのリスクをもたらすことはない。

特定の遺伝子部位を切斷し、対象ゲノムを既知、使用者が選択したシーケンスに変異させる。

この技術は、不要な遺伝子を消失させたり、修正したりすることができます。自然の突然変異と同じです。

同じソースから技術を再構築することで、新しいDNA配列、さらには遺伝子全體を正確にゲノムに挿入することができます。

遺伝子工學の分野では、もう一つの大きな突破が期待されているのは、農作物に対するRNAi干渉（ここ數年、RNAi研究がブレークスルー的な進展を遂げ、『Science』誌に2001年の科學的進歩の一つと評され、2002年の十大科學的進歩の第一位にランクされた）です。

RNAiはウイルスや病原菌に効果的に抵抗し、農作物を病蟲害から守り、化學殺蟲剤の使用を減らすことができます。

例えば、ウイルスの遺伝子はパパイヤを保護するために使われています。ホワイエでは、この技術は10年間の使用を経て、パパイヤ自身が免疫力を進化させていません。

RNAiも大部分の食糧作物に大いに利益を受けさせて、たとえば、麥を保護してさびを抵抗して、穀物、ジャガイモとバナナは枯れ病を抵抗します。

これらの革新の中には、発展途上國の小型農場主に特に有利なものが少なくない。

これらの技術が収入を効果的に増加させ、百萬人の食事の質を改善することができるという認識に伴って、遺伝子工學に伴う論爭も少なくなります。

それだけではなく、より正確なゲノム修正も大衆の恐怖を解消します。特に、外部の遺伝子物質を導入していないため、最終的にはいわゆる遺伝子組み換え動植物がありません。

これらの技術はいずれも植物の耐性を大いに高めることによって、水源、土地、化學肥料などの外部資源への依存を低減することができる。

同時に、天気の変化にも適応しやすいです。

自然人工知能、

コンピュータが勉強できると

何がありますか？

人工知能（AI）は、簡単に言えば、コンピュータで人間ができることをする科學です。

過去數年間、AIの発展は著しいです。今はほとんどが音聲を識別できるスマートフォンを使っています。あるいは畫像認識技術を利用して空港の入國先を早く通過します。

自動運転の自動車と自動無人機は大規模な応用前のテスト段階にあります。ある特定の學習と記憶任務において、機械の表現は人間を超えています。

人工知能計算機システムWatsonはクイズゲームJeopardyの中で人類の最優秀選手を打ち負かしました。

次の世代のロボット技術のように、AIは生産力を著しく向上させることができます。機械が人工に取って代わったように、さらにかつてないほどです。

多くの証拠によると、自動運転は衝突確率を減少させ、道路交通事故による死亡と傷害を避けることができます。機械は人間が犯したミスを犯さないため、注意力が集中しない、視力が悪い、その他の欠點があります。

スマートマシンは大容量の記憶している情報に素早くアクセスし、感情的に偏見なく対応できるし、病気を診斷する時に専門醫よりも優れている。

Watsonシステムは腫瘍科に適用されて診斷を協力して、がん患者に個性的な治療方案を提供しています。

長い間、AIにSFの悪夢を抱いてきました。

AIは確かにリスクをもたらします。一番著しいのは超スマートマシンはいつか人間を超えて奴隷化するかもしれません。

數十年が経ちましたが、専門家たちはこの問題をますます重視しています。

より簡単に言えば、人工的な知能計算機による経済変化は、社會の不平等を悪化させ、現在の仕事の機會を脅かしかねない。

例えば、ほとんどの人工輸送機の代わりに無人で、タクシーを短期で運転するとますますダメになります。

一方、自然AIは、人間の屬性に限定される創造性、感情、個人関係をより価値のあるものにするかもしれない。

分散製造:

家の前のオンライン工場

分散型の製造は私たちが製品を製造して輸送する途中で局面を打開しています。

伝統的な製造業では、原材料を大規模な中央工場に送り、そこで同じ製品に加工して、お客様に屆けます。

分散工場では、原材料と製造方法が分離され、製造された製品は最終顧客に非常に近いです。

本質的には、この考えは、材料のサプライチェーンをできるだけ多くのデジタル情報で代替することである。

例えば、椅子を作りたいです。木材の調達や椅子の製造を工場に置くのではなく、椅子を作る部品のカット數字をコンピューター切斷ツールを使った現地メーカーに発表します。

消費者または現地の工房は自分でこれらの部品を組み立てて完成品になります。

このモデルを使っている會社はアメリカの家具會社AtFABです。

現在は分布式で作ったDIYプレイヤーの活動に大きく依存しています。ファンたちは自分たちの3 Dプリンタと地元の材料で製品を作っています。

このようにして、消費者は個性的にカスタマイズして彼らの需要と好みを満たす製品をカスタマイズすることができます。

集中生産と違って、創造性のデザイン要素はより多くの人が可視化と生産に參加すると、製品はより多くの性質を生み出します。

分散生産は期待され、より効果的に資源を使用し、集中型工場內の容量浪費を減らすことができる。

最初のプロトタイプと製品を作るために必要な資本を減らすことによって、市場への進出のハードルも低くなりました。

重要なのは、製造業の全體的な環境への影響を減らすことです。デジタル情報はネットワークを通じて伝達されます。実物の製品ではなく、道路、鉄道貨物水路を通じて伝達されます。

分散型の製造応用がもっと普遍的であれば、伝統的な労働市場と伝統的な製造業を混亂させます。

これは確かにリスクを構成しています。遠隔人工醫療設備の調整と制御はもっと難しくなるかもしれません。銃器類の製品は合法でもなく危険です。

すべてのものが分散生産方式で作られるわけではないが、伝統的な製造業とサプライチェーンは大部分の重要かつ複雑な消費品の生産を保証するために依然として存在している。

分散生産は、スマートフォンや自動車のような現在の標準化された製品の多様化を奨勵します。

応用規模は無限です。イギリスのFacit Homesは個人的なデザインと3 D印刷を利用して、消費者のためにカスタムハウスを建てました。

製品の機能は絶えず発展して、異なった市場と地理位置にサービスして、貨物とサービスは迅速にあれらの伝統の製造業の覆うことができない地區まで拡散します。

感知と避難ができる無人機

飛んでいくロボット（よく知られている無人運転車、または無人機）でケーブルを検査したり、緊急物資を輸送したりすることは、近年では軍事力の重要かつ論爭的な部分となっています。

この技術は農業撮影や多くの他の応用にも応用されています。これらのところは安価で幅広い空中偵察が必要です。

しかし、これらの無人機は、地上で遠隔操作されているということで、人間のパイロットが必要です。

無人機技術の次のステップは、開発機が自ら飛行し、より広い応用分野に持ち込んでいくことです。

この目的のために、無人機は周辺環境を感知し、応答して高度と飛行軌道を調整し、それらの飛行軌道上で他の物體と衝突することを避ける必要がある。

信頼できる自主性と衝突防止システムを備えた無人機は、人間にとって危険すぎたり、遠すぎたりする任務を遂行することができます。例えば、電力ケーブルを検査したり、緊急時に醫療用品を提供したりします。

無人輸送機は他の飛行機や障害を考慮して目的地への最良のルートを見つけることができます。

農業では、多くの空気由來の可視化データを収集処理する機會がないので、これらのデータに基づいて化學肥料と灌漑を正確に活用できる。

2014年1月、IntelとAcending技術會社は多動力の無人原型機を展示しています。この無人機は障害物の位置を特定できます。そして自動的にそれらが設定した航行ルートを歩く人類を避けます。

無人機はIntelのリアルタイム感知カメラを使っています。カメラは8グラムしかなく、厚さは4 mmを超えません。

このクラスの衝突防止システムは領空を共有する未來を迎え、多くの無人機が人類に接近するところを飛行し、各種の任務を遂行する。

無人機は本質的に2次元ではなく3次元で操作するロボットです。次世代のロボット技術の進歩はこの傾向を加速させます。

神経形態技術：

人間の脳をまねる

コンピュータ?チップ

今の最高のスーパーコンピューターでも、人間の脳の複雑さには敵わない。

コンピュータはリニアで、高速の基幹ネットワークを通じて、メモリチップと中央プロセッサの間でデータを往復移動します。

脳は完全に互いに関連しているので、論理と記憶は緊密に交差して、その密度と多様性は現代のコンピュータの數十億倍になります。

ニューラルチップは、従來のハードウェアとは全く異なる方法で情報を処理しようとしています。すなわち、脳の構造をシミュレーションし、コンピュータの思考応答能力を大幅に向上させようとしています。

數年來、小型化はすでに伝統的な計算能力の領域で大幅に発展しましたが、中央プロセッサと記憶の中で絶えずデータのボトルネックを移転するのはこのように大量のエネルギーを消費し、熱の流失を引き起こし、長期的な発展を制限しました。

対照的に、神経チップはデータ処理部分を同一の関連モジュールに格納し、エネルギーをより効果的に利用し、より強力にすることができる。

この意味では、システムは數十億のネットニューロンを複製し、人間の脳を補っている。

神経形態技術は強力な計算の次の段階であり、データ処理速度を大幅に高め、機械學習能力を高める。

より強力な計算能力を持ち、より少ないエネルギーを消費し、より小さな體積を占有し、これらの利點を持つニューラルチップはよりスマート化された小規模なマシンをもたらし、小型化と人工知能を次の段階に持ち込んでいく。

潛在的なアプリケーションは、無人機が視覚的な手がかりに対してよりよく処理し、応答することができ、カメラやスマートフォンがより強く、インテリジェント化でき、大規模なデータ演算が金融市場や天気予報の解読に役立つ。

コンピュータは予測と學習を行います。プリコーディング方式だけではなく、対応します。

デジタルゲノム:

あなたの遺伝パスワード

USBメモリ時代の

保健センター

人類のゲノムを構成する32億の塩基配列に対して、長年の時間と數億ドルの資金を費やしました。今日は數分間と數百ドルでゲノムを測って、デジタル化できます。

結果はUSBメモリに保存でき、簡単にインターネットで共有できます。

このような迅速かつ安価に私達の獨特で個人的なゲノムの能力を確定し、より個性的で効率的な保健改革をもたらしました。

多くの人間が手を焼く健康問題は、心臓病から癌まで、遺伝子と関係があります。

実は癌は遺伝子による病気の中で一番いい記述です。

デジタル化によって、醫師は腫瘍のゲノムを通して患者の癌治療方法を決定することができます。

この技術は精密醫學を現実にして、高度な標的治療の発展を切り開き、後治療の方法を改善する潛在的な効果を提供します。特に癌に対抗している患者に対して。

他の個人情報と同じです。プライバシーのために、人の數字遺伝子も保護しなければなりません。

個人のゲノム分析はすでに挑戦に直面しています。人類は自分自身の遺伝的な病気のリスクについてもっと多くの理解を持っています。また、雇用主や保険會社などの他の人はこれらの情報を入手して利用したいです。

しかし、利益はリスクを超えている可能性が高いです。個性的な治療と標的治療はより多くの潛在力を生み出すことができます。