Исследования будущего уже сейчас

Мы всегда узнаем интересные научные достижения только когда они достигают успеха. Однако если вам интересно, что изучается и разрабатывается прямо сейчас, если вы хотите увидеть будущее – читаем.

Плоды этих исследований через столетие могут изменить нашу жизнь также, как век назад изменил компьютер. Тем не менее ученые не делают загадку из этих исследований, напротив, многие из них делятся с миром своими успехами и поражениями. Чем именно занимаются ученые сегодня, что можно ожидать в будущем от науки и как изменится мир науки? Вот мои лауреаты на ответы на эти вопросы.

Редактирование генома

Ученые разработали способ редактирования генов с помощью систем CRISPR/Cas9. Что это такое? Наследственные заболевания вызваны тем, что в геноме пациента, который состоит из 6 миллиардов «букв» – нуклеотидов, допущена одна «опечатка». Как найти такую ошибку, которая может сулить человеку болезнью? Ученые разрабатывают целую систему.

Она работает так, что при попадании вируса в бактериальную клетку он обнаруживается с помощью специализированных Cas-белков, связанных с CRISPR (особые участки бактериальной ДНК). Если фрагмент вируса «записан» в спейсере (отличающиеся друг от друга фрагменты ДНК) CRISPR, Cas-белки разрезают вирусную ДНК и уничтожают ее, защищая клетку от инфекции.

Это исследование находится на завершающем этапе. Еще год назад метод был готов к клиническому использованию, однако между разработчиками – Калифорнийским университетом в Беркли и частным Институтом Броада развернулась битва за право обладания патентом, который сулила миллиардные прибыли.

В итоге суд действительно дал разрешение на исследование, которое было проведено над человеческими эмбрионами. Система редактирования генома CRISPR/Cas9 успешно исправила мутации у половины эмбрионов, в одном полностью и в двух частично. Все эмбрионы были впоследствии уничтожены, подсаживать их для продолжения беременности не планировалось. Над этой системой еще проводятся доработки, с целью увеличить шанс излечения, а также изучения возможных последствий.

Новая система лингвистического перевода

Ученые ждут настоящего прорыва в области машинного перевода за счет подключения нейронных сетей. Их основное отличие – способность к самообучению. Как техника может чему-то учиться, спросите вы? Ближайший аналог это ваш смартфон, а вернее программное обеспечение Т9, которое быстро запоминает слова. Скоро лексический запас смартфона сравняется с вашим. Google начал применять нейросети для перевода в конце 2016 года, благодаря этому количество ошибок в переводах текстов сократилось на 60 процентов. А вскоре выяснилось, что искусственный интеллект способен создавать и собственный язык.

Читайте также:  Фундаментальная ошибка атрибуции

«Железного переводчика» учили переводить с японского на английский и с корейского на английский. Внезапно выяснилось, что ИИ способен переводить напрямую с японского на корейский, хотя его этому не учили. Изучение карты памяти показало, что нейросеть сама создала собственный алгоритм перевода, в котором язык-посредник (английский) был не нужен.

Исследования изотопа гелий-3

Гелий-3 — более лёгкий из двух стабильных изотопов гелия. Тонна лунного грунта (в тончайшем приповерхностном слое) содержит порядка 0,01 г гелия-3. Сегодня исследования этого вещества актуально, так как гелий-3 является весьма обнадеживающим альтернативным источником энергии. По словам ученых, ничего лучшего пока не придумано и на это есть как минимум 2 причины. «Во-первых, это очень эффективное термоядерное топливо, а во-вторых, что еще более ценно, оно является экологически чистым,» — утверждает Эрик Галимов, директор Института Геохимии и аналитической химии им. В.И. Вернадского. Более подробно узнать об изучении гелия-3 вы можете в моей статье: https://allowwonder.com/zachem-my-izuchaem-lunu-i-skol-ko-e-to-stoit/

Квантовый компьютер

Мировые корпорации (такие, как Google и IBM) и крупнейшие научные центры (в том числе и российские) включились в так называемую квантовую гонку. Ее цель создание квантовых компьютеров, производительность которых в миллионы раз выше чем у обычных машин. Исследователи добились определенных успехов. Например, компания Google похвасталась, что принадлежащий ей квантовый компьютер D-Wave научился считать в 100 миллионов раз быстрее, чем обычный компьютер. Однако использовать эти машины в повседневной практике пока не получается. По-настоящему выиграет гонку этого исследования тот, кто сможет подстроить машинную мощь под человеческие нужды.

 

Все эти исследования – лишь малая часть того, что изучается, открывается и дорабатывается по всему миру. Следите за нашими новостями, и я продолжу список всего самого актуального в науке 21 века.

 

comments powered by HyperComments