Տպել
3D տպագրություն՝ մետաղների օգտագործմամբ
Տասնամյակների ընթացքում 3D տպագրության տեխնոլոգիան հետաքրքրություն էր վայելում միայն տեխնոլոգիայի սիրահարների և դիզայներների համար: Նրանք ստեղծում էին մեկանգամյա օգտագործման իրեր պլաստիկից, քանի որ ուրիշ նյութերը, օրինակ՝ մետաղը, դարձնում էին տպագրությունը թանկարժեք և ոչ երկարատև:
Հիմա 3D տպագրությունը դարձել է ավելի հեշտ և արագ, և հնարավոր է ստեղծել իրեր ցանկացած նյութից: Սա նշանակում է, որ արտադրողները ստիպված չեն լինի պահպանել հազարավոր դետալներ: Պատվերը ստանալուց հետո նրանք կարող են արագ իրականացնել այն և ուղարկել պատվիրատուին:
Արհեստական էմբրիոններ
Ըստ մասնագետների՝ հաջորդ քայլը կլինի արհեստական էմբրիոնների ստեղծումը մարդկանց ցողունային բջիջներից: Դրա վրա աշխատում են Միչիգանի և Ռոքֆելլերի համալսարանների մասնագետները:
Արհեստական էմբրիոնների ստեղծման վերաբերյալ քննարկվում են մի շարք հարցեր: Օրինակ, ի՞նչ կլինի, եթե դրանք չտարբերվեն իրական էմբրիոններից, որքա՞ն երկար է պետք դրանք աճեցնել լաբորատորիաներում, մինչև դրանք ցավ կզգան, և այլն:
Նշենք, որ էմբրիոնը սաղմ է՝ մարդու և կենդանու պտուղը՝ ձվադրումից մինչև վերջնական արդյունքը:
Խելացի քաղաք
Խելացի քաղաքի գաղափարը դեռևս ֆանտաստիկայի ժանրից է: Խելացի քաղաք ստեղծելու բոլոր գաղափարները դեռևս թղթի վրա են:
Սակայն Alphab’s Sidewalk Labs ընկերությունը Quayside նախագծի շրջանակներում ցանկանում է իրականություն դարձնել այս նախագիծը և մի ամբողջ թաղամաս կառուցել Տորոնտոյում:
Alphab’s Sidewalk Labs-ը պլանավորում է հավաքագրել մեծաքանակ ինֆորմացիա քաղաքի և բնակիչների մասին: Նախագծի շրջանակներում նախատեսվում է ավտոմատացնել քաղաքի տրանսպորտային համակարգը, մետրոյի աշխատանքը, և այլն:
Արհեստական ինտելեկտ բոլորի համար
Արհեստական ինտելեկտը նախկինում թանկարժեք խաղալիք էր այնպիսի ընկերությունների համար, ինչպիսին են Amazon, Baidu, Google և Microsoft ընկերությունները, իսկ մյուսների համար այն անհասանելի գործիք էր: Սակայն, ոլորտի գիգանտները ցանկանում են պահպանել իրենց մշակումները բաց ամպային համակարգերում և հասանելի դարձնել դրանք բոլորի համար:
Մինչ այս այս ոլորտում դոմինանտ էր AWS- ը՝ Amazon-ի դուստր ընկերությունը: Google-ն այս ամենից անմասն չմնաց և ստեղծեց TensorFlow-ը՝ արհեստական ինտելեկտի գրադարան՝ բաց կոդով:
Ոլորտի գիգանտները մեկը մյուսի հետևից ստեղծում են բաց կոդով գրադարաններ:
Նեյրոցանցեր՝ պատկերացմամբ
Արհեստական ինտելեկտը շատ լավ հասկանում է առարկաներից: Ցույց տվեք միլիոնավոր նկարներ, և այն հեշտությամբ կասի, թե որտեղ են պատկերված մարդիկ, որտեղ՝ ճանապարհները: Սակայն երկար ժամանակ արհեստական ինտելեկտը հնարավորություն չի ունեցել ինքնուրույն ստեղծել ինչ-որ բաներ և ունենալ պատկերացում: Արհեստական ինտելեկտը կարող էր օգտագործվել կրթության համար: Օրինակ, առանց վարորդի մեքենաները կարող էին ճանաչել մարդկանց:
Մոնրեալի համալսարանի ասիստենտ Յան Գուդֆելոուն առաջարկել է լուծել այս խնդիրը նոր մեթոդով: Ալգորիթմը կառուցված է երկու նեյրոցանցերի համատեղ աշխատանքի վրա: Դրանցից մեկը ստեղծում է նկարներ, իսկ մյուսը համեմատում է այն տվյալների բազայի հետ:
Այս նոր մեթոդը՝ GAN-ը, համարվում է հեղափոխական լուծում տխնոլոգիաների ոլորտում: Շատ մասնագետներ համոզված են, որ այս նոր ալգորիթմով արհեստական ինտելեկտը կսովորի ավելի լավ հասկանալ շրջակա աշխարհը:
Սիրարփի Աղաբաբյան
