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2018年“全球十大突破性技術”

作者: admin 日期: 2018-03-27 人氣: - 評論: 0

導讀: 3月25日,《麻省理工科技評論》正式揭曉2018年“全球十大突破性技術”。

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3月25日,《麻省理工科技評論》正式揭曉2018年“全球十大突破性技術”。

具體包括:給所有人的人工智能(云端AI)、對抗性神經網絡、人造胚胎、“基因占卜”、傳感城市、巴別魚耳塞、完美的網絡隱私、材料的量子飛躍、實用型3D金屬打印機、零碳排放天然氣發電等。

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1、實用型3D金屬打印機

雖然3D打印技術已經存在了幾十年,但它之前仍然局限在業余愛好者和設計師的小圈子內,只是用來制造一次性原型。而且,之前的3D打印技術使用任何非塑料材料(尤其是金屬)時,成本非常昂貴,速度也慢得讓人無法接受。

不過現在,隨著成本越來越低,使用也越來越簡單,這項技術有望成為可用于零部件生產的實用技術。如果它被廣泛應用,將有可能改變我們大規模量產產品的方式。

2017年,來自勞倫斯·利弗莫爾國家實驗室(LawrenceLivermoreNationalLaboratory)的研究人員宣布他們研發出了一種3D打印不銹鋼零部件的方法,通過這種方法生產出來的零部件的強度是通過傳統方法生產出來的兩倍。

同樣在2017年,位于波士頓附近的3D打印初創公司Markforged發布了第一臺價格在10萬美元以下的3D金屬打印機。

而另一家位于波士頓地區的3D打印初創公司DesktopMetal也在2017年12月開始交付他們的第一臺3D金屬原型打印機。該公司還計劃推出體積更大的、用于工業制造的打印機,它們的速度將會比之前的3D金屬打印機快100倍。

短期來看,有了這項技術后,制造商們將不再需要維持大量的庫存,他們可以按需地打印一個部件。比如說,當顧客需要給舊車替換一個零部件的時候,就可以立即提供給他。

長期來看,那些大規模生產某一特定零部件的大工廠將會被產品線豐富的小工坊所取代。這些小工坊將能按照顧客的需求隨時打印出各種各樣的零部件。

根據美國材料試驗學會旗下F42技術委員會訂定的相關標準,將增材制造,也就是俗稱的3D打印,分為七大類技術方法,目前應用在“金屬”的打印主要有四種技術,分別為金屬粉床熔化(PBF,PowderBedFusion)、雷射金屬沉積(LMD,LaserMetalDeposition)、黏著劑噴涂成型(BinderJetting),以及分層實體制造(LOM,LaminatedObjectManufacturing)。

在上述的技術中,現階段最被看好且應用最多的是金屬粉床熔化,在列印時披上一層粉末,再透過雷射進行燒熔出想要的形狀,兩點重要的原因:可以制作出各種復雜形狀的產品,以及如果金屬粉末控制得宜,就能做出精致度很好的產品。舉例來說,25微米(Micrometer)的金屬粉末顆粒就能打印出表面細致度是25微米的產品,如果把金屬粉末顆??s小至2~5微米,就可達到表面細致度就是2~5微米,就會比傳統CNC制程做出的更漂亮,但前提是金屬粉末必須控制得宜。

但相較于傳統的鑄造或鍛造工法,3D金屬打印還有幾個阻礙,一是機器設備以及金屬粉末的成本都仍偏高,二是盡管目前3D金屬打印已經來到了四支雷射噴頭可同時工作,但以用戶的角度來看,速度還是慢。

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2、零知識驗證——完美的網絡隱私

對于很多加密貨幣,盡管理論上來說,這些交易都是匿名的,但通過與其他數據進行結合,還是可以追蹤到甚至識別出交易人。然而,零知識驗證技術卻有助于真正解決這個問題。而且有望進一步幫助實現真正的互聯網隱私。

舉個例子,該工具可以讓你不用透露出生日期就能證明自己年滿18歲,或者不用透露自己的銀行余額或其他細節,就能證明自己在銀行有足夠的存款可以完成金融交易。這樣就大大降低了隱私泄漏或身份盜用的風險。

盡管研究人員已經研究了幾十年,但直到去年人們對零知識驗證的興趣才開始暴增,某種程度上,這要得益于人們對加密貨幣日益增長的熱情。同時,很大一定程度上也得益于2016年末建立的電子貨幣——Zcash把零知識驗證應用于實際。Zcash的研發人員使用一種叫做zk-SNARK(簡明非交互零知識驗證)的方法讓用戶進行匿名交易。通常,這在比特幣以及其他公共區塊鏈系統中是不可能實現的,比特幣以及其他公共區塊鏈系統中的交易對所有人都是公開透明的。

不過盡管zk-SNARK承諾種種好處,但計算量大,運行緩慢。同時,zk-SNARK需要“信任安裝”,所生成的密鑰如果落入壞人之手就可以破壞整個系統。不過,研究人員正在努力研究替代方案,希望可以更加高效地部署零知識驗證,同時不需要上述密鑰。

3、零碳排放天然氣發電

在可預見的未來,我們可能要一直將天然氣作為主要的發電能源之一?,F成又便宜的天然氣發出的電占美國總發電量的30%,全世界發電量的22%。天然氣雖然比煤炭清潔得多,仍造成了大量的碳排放,而現有技術體系通常是進一步增設CO2吸附、脫硫脫硝、降灰等環保裝置來實現。

然而,這些手段大都是補救性質的,會增加發電成本和能耗,降低經濟效益。而現在,美國能源公司NetPower徹底摒棄傳統的以水蒸氣為工質的熱能循環過程,選用全新的以高壓高溫超臨界CO2為介質的Allam循環過程。這樣就從本質上解決了CO2排放和NOx污染的問題,且回收的CO2還變廢為寶,可應用于采油或作為化工原材料等利用。

該技術發電綜合效率更高,設施大幅簡化,固定投資少,占地面積小。如果該技術成熟并實現產業化,將引領熱力發電領域的技術革命,不僅對天然氣發電意義重大,對煤電領域也有非常重要的參考價值。

4、人造胚胎

英國劍橋大學的胚胎學家們利用干細胞培育出了一種逼真的小鼠胚胎。值得一提的是,該胚胎并不是由卵細胞與精子結合而來的,只使用了從另一個胚胎中得到的細胞。

團隊負責人Zernicka-Goetz稱,她的“合成”的胚胎可能不會發育成老鼠。盡管如此,它們也意味著,我們很快就可以實現在沒有卵子的情況下育出哺乳動物。

據了解,人工合成的人類胚胎將是科學家們的福音,這可以讓他們梳理出胚胎在早期發展中經歷的過程。而且,由于這些胚胎是從易操作的干細胞發展而來的,實驗室將能夠使用各種工具,例如基因編輯技術,在它們生長的過程中對它們進行研究。

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5、對抗性神經網絡

人工智能識別物體的能力已經越來越強了:給它看一百萬張圖片,它就可以用驚人的準確度來告訴你究竟哪張里面有個行人在過馬路。但是AI幾乎不可能獨自生成行人的圖片。如果它可以實現這一點,它將可以創造大量看似真實的合成圖片,把行人放在各種環境下。而自動駕駛系統或許足不出戶就能使用這些圖片進行訓練。

但問題在于,從無到有創造一個東西需要想象力,而這正是人工智能技術一直難以實現的能力。

直到2014年,當時還是蒙特利爾大學博士生的IanGoodfellow突然想到了這個問題的答案,這就是“對抗式生成網絡”(GAN)。

“對抗式生成網絡”使用兩個神經網絡,而且使用同一個數據集進行訓練。其中一個神經網絡叫生成網絡,它的任務就是依照所見過的圖片來生成新的圖片,比如一個多長一條手臂的行人。而另外那個神經網絡叫判別網絡,它的任務則是判斷它所見得圖片是否與訓練時的圖片相似,還是由生成模型創造出來的“假貨”,比如,判斷那個長著三個手臂的人有沒有可能是真的?

慢慢的,生成網絡創造圖片的能力會強到無法被判別網絡識破的程度?;旧?,經過訓練之后,生成網絡學會了識別并創造看起來十分真實的行人圖片。

這項技術已經成為了在過去十年最具潛力的人工智能突破,幫助機器產生甚至可以欺騙人類的成果。一些專家相信,GAN在某種程度上已經開始理解它們所見到,所聽到的世界的底層結構。而這意味著,隨著人工智能開始獲得想象力,它們也可能開始理解它在這世界上所看到的東西。

不過,GAN的成果并非完美:它們可能生成有兩套把手的自行車,或者眉毛錯位的臉。

6、云端AI——給所有人的人工智能

人工智能一直以來都只是亞馬遜、百度、谷歌和微軟等大型科技公司,以及少數初創公司的玩物。對于其他領域的眾多公司來說,人工智能太貴也太難,無法全面普及。

這個問題該如何解決?基于云端的機器學習工具正在將人工智能帶給更廣泛的群體。如今,亞馬遜旗下的AWS子公司幾乎統治了云AI市場。谷歌則試圖通過TensorFlow這款可以開發機器學習系統的開源人工智能框架來挑戰它的地位。而谷歌近日剛公開的CloudAutoML也是一套經過預先訓練,可以讓人工智能變得更容易使用的系統。

7、基因占卜

將來有一天,嬰兒出生時就會得到一份DNA檢測報告。這些報告將提供嬰兒患心臟病或癌癥的幾率、是否對煙草上癮,以及是否比一般人更聰明的預測。由于大型基因研究(部分研究涉及人數超過100萬人)的開展以及科學進步,這樣的報告很快就會從概念變成現實。

盡管新的DNA測試只是提供了概率推斷,而不是直接得出診斷結論,但依然可以極大地造福醫學的發展

8、傳感城市

如今,全球很多智慧城市計劃都已擱淺,要么下調了曾經雄心勃勃的目標,要么因為生活成本原因逼走了超級富豪之外的普通居民。而多倫多的一個叫Quayside的項目,卻希望從頭開始重新設計一個社區,用最新的數字技術將其重建,打破現有的失敗局面。

Alphabet旗下位于紐約市的SidewalkLabs將和加拿大政府進行合作,讓這一高科技項目落地在多倫多Waterfront工業區。

該項目的目標之一就是讓一切關于設計、政策以及信息科技的決策都以一個巨大的傳感器網絡為基礎。這個網絡將收集各種信息:空氣質量、噪聲水平以及人們的行為等數據。

在該規劃中,一切車輛都是自動駕駛的共享車輛,地下也將跑著負責送快遞這種低級體力勞動的機器人。SidewalkLabs表示,他們計劃讓正在設計的軟件與系統開源,可以允許其他公司在其上創建服務,類似為手機開發APP的做法。

9、巴別魚耳塞——ai翻譯

在風靡一時的科幻經典《銀河系漫游指南》中,你把一條黃色的巴別魚塞到耳朵里,就可以聽到實時翻譯。在現實世界中,谷歌已經研究出了一個過渡性的解決方案:一副叫做PixelBuds價值159美元的耳塞。這副耳塞可以在Pixel智能手機上通過谷歌翻譯應用進行實時翻譯。需要一個人佩戴耳塞,另一個人手持手機。

谷歌翻譯之前就已經有了對話功能,其iOS和安卓版應用都可以自動識別說話者的語言,然后自動翻譯。但背景噪音會增加應用理解話語的難度,同時也會讓應用很難判斷說話人何時停頓,何時開始翻譯。PixelBuds有效解決了這些問題,因為佩戴人可以在說話的同時用手指點擊和長按右邊的耳塞。將交互分別放在智能手機和耳塞上,可以讓雙方都能控制麥克風。

10、材料的量子飛躍

新型量子計算機功能強大,不過它的發展道路上依然籠罩著一層迷霧:量子計算機有著當今計算機無法比擬的計算力,但是我們至今尚未弄清楚這種能力能被用來做什么。一個前景無限的應用方向正在向量子計算機招手:精確分子設計。

未來,科學家可以利用這項技術設計出新型蛋白質,用于研制更有療效的藥物,或是設計出新型高效電池中的電解質、直接將太陽能轉化為液態燃料的神奇化合物以及更高效的太陽能電池。

然而,量子計算還有不少需要突破的地方,首先,量子計算的精度相當低,雖然用在深度學習等精度需求不高的計算上相當合適,但要處理傳統計算機的通用計算工作,可能就力有未逮了。其次,量子計算這種高度并行的計算環境需要框架的適配,以及編譯器的針對性優化,這種開發邏輯與現有的計算架構完全不同。


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