IBM (NYSE: IBM) opublikował dziś listę pięciu przełomowych innowacji naukowych, które mają potencjał, by zmienić sposób naszej pracy, interakcji i codziennego życia w ciągu najbliższych pięciu lat: Dzięki sztucznej inteligencji zyskamy wgląd w ludzką psychikę
Obrazowanie wielospektralne i sztuczna inteligencja sprawią, że będziemy widzieć jak superbohaterowie. Makroskopy pozwolą nam zrozumieć złożoność Ziemi w najdrobniejszym szczególe. Laboratoria medyczne, zintegrowane w pojedynczym układzie, pozwolą nam
diagnozować choroby w nanoskali. Inteligentne czujniki natychmiast wykryją zanieczyszczenie powietrza.
W 1690 roku, Galileusz wynalazł teleskop i zobaczył otaczający nas kosmos w zupełnie nowy sposób. Dzięki temu dowiódł, że Ziemia i inne planety w naszym układzie słonecznym poruszają się po orbitach wokół Słońca, co wcześniej było niemożliwe do zaobserwowania. IBM Research kontynuuje prace nad udoskonaleniem instrumentów naukowych – czy to urządzeń, czy zaawansowanego oprogramowania – by to, co niewidzialne stało się widzialne, zarówno
w makro, jak i nanoskali.
– Społeczność naukowa ma długą tradycję tworzenia narzędzi, które pozwalają nam widzieć świat w zupełnie nowy sposób. Na przykład dzięki mikroskopom możemy dostrzec rzeczy niewidoczne dla ludzkiego oka, a dzięki termometrowi – zrozumieć procesy zachodzące na Ziemi
i w ludzkim ciele. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji i nanotechnologii, chcemy wynaleźć nową generację narzędzi, które w ciągu następnych 5 lat wspomogą naukowców w odkryciu skompilowanych systemów, które dziś są niewidoczne. – mówi Piotr Pietrzak, Chief Technology Officer IBM Polska i Kraje Bałtyckie.
Nowe rozwiązania mog wspomóc rozwój rolnictwa, podnieść efektywność energetyczną przemysłu, wykryć zanieczyszczenie powietrza zanim zaczną mieć one zgubny wpływ na zdrowie czy zdiagnozować choroby – fizyczne i psychiczne – z wyprzedzeniem, bazując na powtarzających się, nie zauważalnych dla chorego symptomach. Globalny zespół naukowców i badaczy IBM pracuje nad tym, by takie rozwiązania trafiły z laboratoriów do szpitali, miast i fabryk.
Prognoza IBM 5 in 5 jest oparta na badaniu trendów rynkowych i społecznych oraz na przełomowych technologiach tworzonych w laboratoriach IBM Research rozsianych po całym świecie. Poniżej przedstawiamy 5 instrumentów, które sprawią, że niewidoczne stanie się widoczne w ciągu następnych 5 lat.
Dzięki sztucznej inteligencji zyskamy wgląd w ludzką psychikę
Dziś niemal 20% dorosłych osób w USA cierpi na dolegliwości psychiczne, zarówno neurologiczne (jak choroba Alzheimera, Parkinsona czy Huntingtona) lub kliniczne (jak depresja czy psychoza). Tymczasem corocznie, zaledwie połowa z nich otrzymuje potrzebną pomoc i opiekę. Globalnie koszt leczenia chorób psychicznych przewyższa łączne koszty leczenia cukrzycy, chorób układu oddechowego i nowotworów. Tylko w Stanach Zjednoczonych, opieka medyczna nad pacjentami cierpiącymi na choroby psychiczne wynoszą bilion dolarów rocznie.
Kluczem do zrozumienia ludzkiego mózgu jest mowa. W ciągu 5 lat to, co pacjenci piszą i mówią, będzie mogło stanowić dla lekarzy podpowiedź, jak wygląda ich kondycja psychiczna. Powtarzające się wzory w wypowiedziach czy tekstach będą analizowane przez systemy kognitywne, co pozwoli wykryć objawy choroby na bardzo wczesnym etapie, a przez to ułatwić lekarzom diagnostykę, monitorowanie i leczenie.
W IBM, naukowcy pracują na zapisach rozmów z wywiadów klinicznych i zarejestrowanych wypowiedziach pacjentów wykorzystując technikę uczenia maszynowego, by zidentyfikować wzorce wskazujące na możliwość wystąpienia schizofrenii, psychozy, manii czy depresji. Dziś próbka wystarczająca do przeprowadzenia wstępnego badania pod kątem psychozy to zaledwie 300 słów.
W przyszłości, podobna technologia może zostać użyta do pomocy pacjentom z chorobą Parkinsona, Alzheimera czy Huntingtona, stresu pourazowego, a nawet osobom z autyzmem czy ADHD. Systemy kognitywne mogą analizować wypowiedzi czy teksty pacjentów pod kątem symptomów językowych, takich jak znaczenie, składnia czy intonacja. Rezultaty badania, łącznie z danymi z inteligentnych urządzeń noszonych przez użytkowników czy skanów EEG i rezonansu magnetycznego, pozwalają na zbudowanie znacznie pełniejszego obrazu stanu zdrowia pacjenta, a przez to ułatwiają lekarzowi diagnozę i dopasowanie terapii.
Niewidoczne niegdyś znaki staną się więc jasnymi sygnałami, pozwalającymi przewidzieć prawdopodobieństwo wystąpienia chorób. Ułatwią też leczenie, poprzez dostarczenie informacji, jak sprawdza się zalecona przez lekarza kuracja w praktyce codziennego życia, uzupełniając dane zbierane podczas wizyt.
Obrazowanie wielospektralne i sztuczna inteligencja sprawią, że będziemy widzieć jak superbohaterowie
Ponad 99,9 procent spektrum elektomagnetycznego jest niemożliwe do zobaczenia dla ludzkiego oka. Przez ostatnie 100 lat, naukowcy stworzyli narzędzia, które emitują energię o różnej długości fali. Dziś, dzięki tym urządzeniom, można skanować zawartość bagaży na lotnisku, wylądować przy ograniczonej widoczności we mgle czy wykonać badania medyczne, jak choćby rentgen. Niestety, są to drogie i specjalistyczne urządzenia, pozwalające zobaczyć tylko część spektrum elektromagnetycznego.
W ciągu pięciu lat, nowe urządzenia korzystające z obrazowania wielospektralnego i sztucznej inteligencji pozwolą ludziom zobaczyć więcej, poprzez łączenie obrazów różnych częstotliwości fali elektromagnetycznej. Co najważniejsze jednak, te urządzenia będą przenośne, dostępne i tańsze, dzięki temu wzrok superbohatera może stać się osiągalny dla wszystkich.
Dostęp do zjawisk, które do tej pory były niewidzialne, pozwoli na przykład ułatwić prowadzenie samochodu i będzie kolejnym krokiem w rozwoju autonomicznych aut. Przy użyciu czujników, obrazowanie wielospektralne pozwoli widzieć poprzez mgłę czy deszcz oraz wykryć trudne do zauważenia niebezpieczeństwo, takie jak cienką warstwę lodu na drodze. Uprzedzi nas również, że przed nami znajduje się jakiś obiekt (co akurat jest już możliwe i stosowane), a technologie kognitywne pozwolą określić, czy jest to niegroźna puszka, czy może zwierzę, albo dziura w asfalcie, która może grozić uszkodzeniem opony.
Ta sama technologia w telefonach pozwoli na podstawie zdjęcia jedzenia określić wartość odżywczą potrawy. Obrazowanie wielospektralne w przypadku leków umożliwi odróżnienie oryginału od podróbki. To, co niedawno było poza zasięgiem wzroku czy dostępne jedynie w laboratorium, dziś staje się dostępne, a za chwilę powszechne.
Naukowcy z IBM budują kompaktową platformę do obrazowania wielospektralnego, która pozwoli „widzieć” więcej warstw spektrum elektromagnetycznego, co z kolei ułatwi tworzenie dostępnych i tańszych urządzeń i aplikacji.
Makroskopy pozwolą nam zrozumieć złożoność Ziemi w najdrobniejszym szczególe
Firmy i organizacje gromadzą eksabajty danych – jednak wiele z nich nie jest w żaden sposób zorganizowanych. Według statystyk, 80 procent czasu ludzi pracujących z danymi jest tracone na oczyszczanie danych, zamiast na ich analizowanie i wyciąganie wniosków.
Dzięki Internetowi Rzeczy, nowe dane dostarczają dziś również lodówki, żarówki, pulsomierze, ale też drony, satelity czy kamery. Już teraz sześć miliardów połączonych urządzeń generuje biliony bajtów danych miesięcznie i liczba ta rośnie co roku o ponad 30%. Cyfrowe informacje, transakcje i interakcje społeczne pokazują, że coraz więcej z fizycznego świata przenosi się do sieci.
W ciągu 5 lat, algorytmy uczenia maszynowego i oprogramowania pozwolą nam lepiej zorganizować informacje o fizycznym świecie – dzięki temu zamiast strumienia danych otrzymamy użyteczne wnioski. Nazywamy to „makroskopem” – tak jak mikroskop przybliża nam rzeczy małe, tak „makroskop” pozwoli nam dostrzec zależności, przeanalizować je i wyciągnąć z nich trendy i znaczenie.
Na przykład poprzez gromadzenie, organizację i analizę danych o klimacie, glebie, poziomie wody i w zestawieniu z planowanymi pracami nawadniającymi, rolnicy będą mogli dobrać właściwe rośliny do danego miejsca, tak, by przyniosły jak największe plony, przy jednoczesnym ograniczeniu zużycia cennej wody.
W 2012 roku IBM Research rozpoczął projekt w winiarni Gallo, integrując dane na temat nawodnienia gleby, dane pogodowe, obrazy satelitarne i inne dane z czujników by przewidzieć, jaka ilość wody jest potrzebna, by zbiory były jak największe, a jakość winogron – jak najlepsza. W przyszłości, „makroskopy” pozwolą nam wykorzystywać ten pomysł w innych miejscach na świecie. Poza naszą planetą, technologie makroskopowe mogą pomóc analizować dane płynące z teleskopów, by przewidzieć zderzenia asteroidów i dowiedzieć się więcej o ich składzie.
Laboratoria medyczne, zamknięte w procesorze, pozwolą nam diagnozować chorobyw nanoskali
Wczesne wykrywanie chorób w wielu przypadkach jest kluczowe – czym wcześniej uda się zdiagnozować pacjenta, tym łatwiej go leczyć. Jednak w przypadku chorób nowotworowych czy choroby Parkinsona, objawy pojawiają się, kiedy choroba jest już w zaawansowanym stadium. Tymczasem informacje o stanie zdrowia mogą pochodzić z cząsteczek zawartych we krwi, moczu, pocie czy łzach. Dzisiejsze technologie często napotykają trudności w zidentyfikowaniu i analizie tych biocząsteczek.
W najbliższych pięciu latach, nowe mikrourządzenia wielkości nanoprocesora, będą mieściły w sobie laboratoria medyczne, pozwalające na zbadanie płynów ustrojowych i alarmujące, kiedy pojawią się nieprawidłowości wymagające kontroli lekarza. Celem jest zmniejszenie całego laboratorium biochemicznego do wielkości jednego procesora krzemowego.
Technologia laboratorium w procesorze mogłaby więc zostać opakowana w poręczne urządzenie, pozwalając ludziom na szybkie i częste badanie biomarkerów wykrytych w płynach ustrojowych. Takie laboratorium mogłoby wysyłać dane do platformy chmurowej, gdzie wraz z danymi z inteligentnych zegarków czy urządzeń monitorujących sen, byłyby analizowane przez systemy sztucznej inteligencji. Tak przygotowane wnioski pozwoliłby na dokładniejszą ocenę stanu zdrowia i ostrzegałyby, zanim choroba zaczęłaby się rozwijać.
W IBM Research naukowcy opracowują technologię laboratorium w procesorze, która pozwoli na wyodrębnienie biocząsteczek o średnicy 20 nanometrów – tyle mają między innymi cząsteczki DNA, wirusy i egzosomy. Te cząsteczki będą mogły być analizowane pod kątem obecności choroby, zanim pojawią się jej objawy.
Inteligentne czujniki natychmiast wykryją zanieczyszczenie powietrza
Choć zanieczyszczenie powietrza może być niewidoczne dla ludzkiego oka, jego efekty po czasie stają się wyraźnie odczuwalne. Gaz ziemny, powszechnie uważany za czyste paliwo, zawiera metan – alkan, który – jeśli nie przetworzony na energię – przyczynia się do globalnego ocieplenia. Ocenia się, że metan wpływa na ocieplenie klimatu niemal w takiej samej skali, jak dwutlenek węgla.
W Stanach Zjednoczonych, energia przemysłowa uzyskana z ropy naftowej i gazu jest największym emitentem metanu. Agencja Ochrony Środowiska USA (EPA) ocenia, że ponad 9 milionów ton metanu wyciekło do atmosfery w procesie spalania gazu ziemnego w 2014 roku. W przeliczeniu na emisję dwutlenku węgla, gazy cieplarniane miały większy wpływ na środowisko w USA niż łączna emisja z zakładów produkcji żelaza, stali, cementu i aluminium.
W ciągu 5 lat, czujniki rozmieszczone wokół rur przesyłowych, miejsc wydobycia czy przechowywania gazu, będą na bieżąco informować o niewidocznych wyciekach. Sieć bezprzewodowych czujników, przesyłających dane do chmury obliczeniowej, pozwoli na stały monitoring infrastruktury gazowej, redukując zanieczyszczenie powietrza, straty związane z wyciekiem i zmniejszając ryzyko nieszczęśliwych wypadków.
Naukowcy z IBM pracują z organizacjami wydobywającymi gaz ziemny, jak na przykład Southwestern Energy, by zbadać możliwość rozwoju inteligentnego systemu monitorowania obecności metanu, jako część projekt ARPA-E Methane Observation Networks with Innovative Technology to Obtain Reductions (MONITOR) program.
Prace IBM skupiają się wokół fotoniki krzemowej, nowej technologii przesyłania danych przy pomocy fal świetlnych, pozwalającej na prowadzenie obliczeń dosłownie z prędkością światła. Te procesory będą stanowić część sieci czujników wokół lub w samej infrestrukturze, mogą też być umieszczone w dronach. W ten sposób będą wyciągać wnioski z otoczenia i w połączeniu z danymi o sile wiatru, danymi satelitarnymi i źródłami historycznymi, pozwolą stworzyć modele środowiskowe i wykryć źródła zanieczyszczenia w czasie rzeczywistym.