۹ فناوری که جهان را تغییر خواهد داد

به گزارش مشرق، در جهانی که پیشرفت فناوری با سرعتی بی‌سابقه در حال حرکت است، برخی از نوآوری‌ها تأثیری بنیادین بر زندگی انسان‌ها و مسیر توسعه جهانی خواهند داشت.
از مهندسی فضا و سفرهای بین‌قاره‌ای گرفته تا تکنولوژی‌هایی که می‌توانند طول عمر انسان را افزایش دهند یا سیستم‌های ناوبری را از محدودیت‌های فعلی آزاد کنند، این دستاوردها نشان‌دهنده ورود ما به دورانی جدید از قابلیت‌های فناورانه‌اند.
تحولات علمی و فناورانه در حوزه‌های مختلف نه‌تنها افق‌های جدیدی را برای صنایع مختلف باز کرده‌اند، بلکه پتانسیل تغییرات اساسی در ابعاد اجتماعی، اقتصادی و زیست‌محیطی را نیز دارند.
این دستاوردها حاصل دهه‌ها تحقیق، سرمایه‌گذاری و همکاری‌های میان‌رشته‌ای بوده‌اند و اکنون در آستانه ورود به مرحله‌ای‌اند که می‌توانند تأثیر عملی و ملموسی بر زندگی انسان‌ها بگذارند.
در این گزارش براساس بررسی‌های CB Insights، حوزه‌های کلیدی که باعث تغییر روند حرکت جهان در آینده نزدیک خواهند شد را مرور کرده‌ایم.
گزارش CB Insights با هدف شناسایی فناوری‌هایی که توانایی تغییر روندهای اجتماعی و اقتصادی را دارند، ۹ حوزه کلیدی را انتخاب کرده است.
این انتخاب‌ها بر اساس تحلیل‌های داده‌محور و معیارهای دقیقی انجام شده است که تضمین می‌کنند تنها نوآوری‌های با بیشترین پتانسیل شناسایی شوند.
یکی از معیارهای اصلی در این تحلیل، بلوغ تجاری (Commercial Maturity) است.
این شاخص نشان می‌دهد که یک شرکت یا فناوری تا چه حد آماده ورود به بازار و جذب مشتریان واقعی است.
علاوه بر این، از امتیاز موزاییک (Mosaic Score) استفاده می‌شود که سلامت شرکت‌ها را با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته تحلیل می‌کند.
همچنین، تحلیل‌های مالی نظیر تعداد و میزان سرمایه‌گذاری‌ها، به شناسایی فناوری‌هایی که بیشترین توجه سرمایه‌گذاران را جلب کرده‌اند کمک می‌کنند.
به‌عنوان مثال، روند سرمایه‌گذاری‌ها در فناوری‌هایی مانند رایانش کوانتومی و فناوری‌های دست‌کاری مغز نشان‌دهنده علاقه بالای بازار به این حوزه‌هاست.
علاوه بر این، تحلیل اخبار و داده‌های رسانه‌ای به CB Insights امکان می‌دهد که فناوری‌هایی را که بیشترین پوشش رسانه‌ای را دریافت کرده‌اند شناسایی کند.
این ابزار، میلیون‌ها مقاله خبری را تجزیه‌وتحلیل می‌کند تا روندهای کلیدی و تأثیرات بالقوه فناوری‌ها را ارزیابی کند.
در نهایت، تحلیل روابط تجاری به شناسایی همکاری‌ها، رقابت‌ها و شبکه‌های تجاری شرکت‌ها کمک می‌کند.
با این روش، فناوری‌هایی که به‌سرعت درحال‌توسعه و گسترش هستند شناسایی شده و در گزارش نهایی قرار می‌گیرند.
این معیارها در کنار هم تضمین می‌کنند که فناوری‌های معرفی‌شده در گزارش، تأثیرات واقعی و بلندمدتی بر جامعه و اقتصاد جهانی داشته باشند.
چالش‌های آب‌وهوایی
بر اساس نسخه ۲۰۲۴ گزارش ریسک که توسط مجمع جهانی اقتصاد منتشر شده است، تغییرات شدید آب‌وهوایی در دهه آینده به‌عنوان بزرگ‌ترین تهدید بلندمدت جهان شناسایی شده‌اند.
این تغییرات، از طوفان‌ها و سیلاب‌ها گرفته تا خشکسالی‌های گسترده، تأثیرات اقتصادی و اجتماعی عمیقی بر جای می‌گذارند.
شدت این رویدادها چنان افزایش یافته که طبق برآوردها، مدیریت ناکافی تغییرات آب‌وهوایی می‌تواند طی دهه آینده تا ۳۰ تریلیون دلار از تولید ناخالص داخلی جهان را کاهش دهد.
این رقم عظیم به‌خوبی نشان‌دهنده تأثیرات مخرب تغییرات جوی بر اقتصاد جهانی است و اهمیت توسعه ابزارهای پیشرفته برای پیش‌بینی و مدیریت این چالش‌ها را آشکار می‌کند.
علاوه بر این، داده‌های منتشرشده توسط اداره ملی اقیانوسی و جوی ایالات متحده آمریکا (NOAA) نشان می‌دهد که تنها در سال ۲۰۲۲، خسارات ناشی از طوفان‌ها و دیگر حوادث جوی در ایالات متحده به ۱۶۵ میلیارد دلار رسیده است.
این میزان خسارت طی دهه گذشته روندی صعودی داشته است که بیانگر افزایش فراوانی و شدت این رویدادها است.
در ایران نیز، سیلاب‌های گسترده سال ۱۳۹۸ که ۲۱ استان کشور را تحت‌تأثیر قرار داد، خسارتی بالغ بر ۴۰ هزار میلیارد تومان به همراه داشت.
این موارد تأکیدی بر آسیب‌پذیری کشورهای پیشرفته و درحال‌توسعه در برابر بحران‌های آب‌وهوایی است.
هوش مصنوعی راهکاری برای پیش‌بینی‌های دقیق‌تر
ورود هوش مصنوعی به حوزه پیش‌بینی آب‌وهوایی، توانسته است دقت و سرعت این پیش‌بینی‌ها را به‌طور چشمگیری افزایش دهد.
مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی مانند فورکستنت (FourCastNet) از انویدیا (Nvidia) و گرف‌کست (GraphCast) از گوگل دیپ مایند(Google DeepMind)، توانسته‌اند با تحلیل داده‌های تاریخی و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، الگوهای پیچیده جوی را شناسایی کنند.
مدل هوش مصنوعی فورکستنت پیش‌بینی‌های هفت‌روزه را تنها در کمتر از دو ثانیه و مدل هوش مصنوعی گرف‌کست پیش‌بینی‌های ده‌روزه را بادقت بالا و در کمتر از یک دقیقه ارائه می‌دهد.
هوش مصنوعی نورال جی‌سی‌ام (NeuralGCM) که توسط گوگل ریسرچ توسعه‌یافته نیز قابلیت پیش‌بینی‌های بلندمدت چند دهه‌ای را با استفاده از یادگیری ماشین و داده‌های فیزیکی دارد.
مدل استورم‌کست (StormCast) از ان‌ویدیا ریسرچ (Nvidia Research) بر پیش‌بینی رویدادهای شدید آب‌وهوایی در مقیاس کیلومتری تمرکز دارد.
این مدل‌ها نه‌تنها زمان پردازش پیش‌بینی‌ها را به‌شدت کاهش داده‌اند، بلکه امکان ارائه اطلاعات دقیق‌تر برای مدیریت بحران‌ها را نیز فراهم کرده‌اند.
پیش‌بینی‌های دقیق آب‌وهوایی به کمک هوش مصنوعی نقش مهمی در کاهش خسارات و بهبود برنامه‌ریزی در صنایع مختلف ایفا می‌کنند.
برای مثال، در صنعت بیمه، این پیش‌بینی‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا ریسک‌های جوی را به‌درستی ارزیابی کرده و خسارات ناشی از طوفان‌ها، سیلاب‌ها و دیگر حوادث طبیعی را مدیریت کنند.
در بخش خدمات مالی، فناوری پیش‌بینی آب‌وهوایی به سرمایه‌گذاران امکان می‌دهد تا اثرات اقلیمی را بر سرمایه‌گذاری‌های بلندمدت خود تحلیل کنند.
این داده‌ها، به‌ویژه برای بانک‌ها و شرکت‌های سرمایه‌گذاری که به دنبال کاهش ریسک‌های زیست‌محیطی هستند، بسیار ارزشمند است.
علاوه بر این، پیش‌بینی‌های دقیق آب‌وهوایی در حوزه دفاعی نیز کاربردهای حیاتی دارند.
ارتش‌ها و سازمان‌های امنیتی می‌توانند با استفاده از این فناوری، برنامه‌ریزی دقیق‌تری برای عملیات نظامی یا مدیریت بحران داشته باشند.
برای مثال، در مناطقی که تحت‌تأثیر طوفان یا سیلاب قرار گرفته‌اند، این پیش‌بینی‌ها به تخصیص بهتر منابع و کاهش زمان واکنش کمک می‌کنند.
شرکت‌هایی نظیر سوئیس‌ری (Swiss Re) و مونیخ‌ری (Munich Re) از پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی برای ارزیابی ریسک‌های مرتبط با تغییرات جوی استفاده می‌کنند.
این شرکت‌ها توانسته‌اند با تحلیل داده‌های پیش‌بینی‌شده توسط مدل‌هایی مانند فورکست‌نت (FourCastNet)‌به بیمه‌گذاران خدمات دقیق‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تری ارائه دهند.
علاوه بر این، شرکت‌های فناوری مانند ان‌ویدیا(Nvidia)، گوگل (Google) و مایکروسافت (Microsoft) نیز با همکاری صنعت بیمه، ابزارهایی برای بهبود ارزیابی ریسک و مدیریت بحران توسعه داده‌اند.
برای مثال، مایکروسافت با مدل آرورا(Aurora)، توانسته است به بانک‌ها و شرکت‌های بیمه کمک کند تا اثرات احتمالی تغییرات اقلیمی را بر سرمایه‌گذاری‌ها و دارایی‌های خود پیش‌بینی کنند.
فناوری‌های دست‌کاری مغز
رابط‌های مغز و کامپیوتر (BCIs) به دستگاه‌هایی اطلاق می‌شود که ارتباط مستقیم بین مغز و دستگاه‌های خارجی ایجاد می‌کنند.
فناوری‌های دست‌کاری مغز نیز با هدف بهبود کیفیت زندگی و درمان بیماری‌های عصبی به‌سرعت در حال پیشرفتند.
این فناوری در مراحل اولیه برای کمک به بیماران مبتلا به اختلالات حرکتی توسعه‌یافته است، اما به‌زودی به حوزه‌های مصرفی و درمانی گسترده‌تری نیز گسترش خواهد یافت.
ازجمله پیشرفت‌های جدید، استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تنظیم فعالیت مغز و درمان بیماری‌هایی نظیر پارکینسون و افسردگی است.
رابط‌های مغز و کامپیوتر که ارتباط مستقیم بین مغز و دستگاه‌های خارجی را فراهم می‌کنند، در حال ورود به مراحل تجاری‌سازی هستند.
این فناوری‌ها در ابتدا برای کمک به بیماران با مشکلات حرکتی توسعه یافته‌اند، اما در آینده می‌توانند در حوزه‌هایی مانند درمان افسردگی و ADHD نیز کاربرد داشته باشند.
به کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی، این فناوری‌ها می‌توانند سیگنال‌های عصبی را به‌دقت تفسیر و ابزارهای جدیدی برای توان‌بخشی ایجاد کنند.
شرکت‌های پیشرو در این زمینه، باتکیه‌بر الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی و توسعه دستگاه‌های کم تهاجمی، توانسته‌اند به موفقیت‌های چشمگیری دست یابند.
به‌عنوان مثال، نورالینک با توسعه ایمپلنت‌های مغزی توانسته است سیگنال‌های عصبی بیماران مبتلا به ALS را بادقت ۹۷.۵ درصد به گفتار تبدیل کند.
این شرکت تاکنون ۶۸۰ میلیون دلار سرمایه جذب کرده و در حال آزمایش فناوری‌هایی است که می‌توانند زندگی بیماران را دگرگون کنند.
همچنین، دو شرکت Motif Neurotech و Forest Neurotech درحال‌توسعه دستگاه‌های غیرتهاجمی هستند که بدون نیاز به جراحی‌های پیچیده، فعالیت‌های مغزی را کنترل و تنظیم می‌کنند.
این دستگاه‌ها برای درمان بیماری‌هایی نظیر افسردگی، اختلالات اضطرابی و ADHD استفاده می‌شوند.
الگوریتم‌های هوش مصنوعی نقش مهمی در تفسیر دقیق سیگنال‌های مغزی و تنظیم واکنش‌های درمانی ایفا می‌کنند.
پیش‌بینی می‌شود طی ۱۰ تا ۱۵ سال آینده، این فناوری‌ها به حوزه‌های مصرفی گسترده‌تری وارد شوند و برای بهبود کیفیت زندگی انسان‌ها، ارتقای سلامت روانی و حتی افزایش توانایی‌های شناختی به کار گرفته شوند.
هم‌زمان، افزایش سرمایه‌گذاری‌ها و همکاری‌های شرکت‌های فناوری نشان‌دهنده شتاب در توسعه این حوزه است.
بازار عامل‌های هوش مصنوعی
ای آی ایجنت (AI Agent) که می‌توان آن را به «عامل هوش مصنوعی» یا «هوش مصنوعی عامل‌گونه» ترجمه کرد، نوعی برنامه خودمختار هوش مصنوعی است که قادر به برنامه‌ریزی، یادگیری از تجربیات، تطبیق با اطلاعات جدید و تصمیم‌گیری بر اساس وظایف محول شده به خود است.
این عامل‌ها که یکی از جدیدترین پیشرفت‌ها در حوزه هوش مصنوعی به شمار می‌آیند، در حال تغییر نحوه تعامل انسان با نرم‌افزارها و سیستم‌ها هستند.
این فناوری‌ها که بر پایه مدل‌های زبانی بزرگ Large Language Models یا LLM و هوش مصنوعی مولد (Generative AI) طراحی شده‌اند، می‌توانند وظایف پیچیده را به‌صورت خودکار انجام داده، به‌طور مستقل تصمیم‌گیری کرده و با سایر عامل‌ها همکاری کنند.
قابلیت‌های آن‌ها باعث شده فراتر از دستیارهای دیجیتال عمل کنند و در حوزه‌هایی مانند مدیریت فرایندهای سازمانی و ارائه خدمات پیشرفته نقشی کلیدی ایفا کنند.
رشد استارتاپ‌ها و فناوری‌های پیشرفته
تاکنون بیش از ۳۰۰ استارتاپ در حوزه عامل‌های هوش مصنوعی راه‌اندازی شده‌اند.
این پیشرفت‌ها به دلیل توانایی عامل‌ها در انجام وظایف پیچیده و ایجاد تغییرات بنیادی در نرم‌افزارهای سازمانی رخ‌داده است.
در گذشته، نرم‌افزارها نیازمند تعامل مستقیم انسان بودند؛ اما اکنون عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به‌صورت پویا نرم‌افزارها را تنظیم و نیازهای سازمانی را مستقل برآورده کنند.
ازجمله نوآوری‌های کلیدی:
۱- AutoGen: فریم‌ورک متن‌بازی که در آگوست ۲۰۲۳ معرفی شد و برای توسعه عامل‌های مکالمه محور طراحی شده است.
این پروژه توسط مایکروسافت و دانشگاه‌های پیشرو پشتیبانی می‌شود.
۲- LangGraph: ابزاری برای پشتیبانی از تعاملات چندعاملی که در ژانویه ۲۰۲۴ معرفی شد و موفق به جذب ۲۵ میلیون دلار سرمایه در مرحله A شد.
۳- CrewAI: چهارچوبی برای کار گروهی عامل‌ها که وظایف پیچیده را بین اعضا تقسیم می‌کند.
بازارهای عامل هوش مصنوعی، پلتفرم‌هایی هستند که امکان انتخاب عامل‌ها بر اساس نیازهای خاص (مانند تخصص، بودجه یا سرعت) را فراهم می‌کنند.
این بازارها مشابه بازارهای سنتی، محیطی رقابتی برای عامل‌ها ایجاد می‌کنند.
Microsoft Copilot عاملی که قابلیت تعامل با ابزارهای خارجی دارد و در سپتامبر ۲۰۲۴ به‌صورت محدود عرضه شد.
Slack Agent Hub پلتفرمی که با همکاری Salesforce، Adobe و Anthropic توسعه‌یافته و امکان ادغام عامل‌ها در محیط‌های تیمی را فراهم می‌کند.
Emergence با جذب بیش از ۱۰۰ میلیون دلار سرمایه، درحال‌توسعه فناوری‌های مرتبط با هماهنگی عامل‌هاست.
این سه نمونه از شرکت‌های پیش رو در این زمینه بودند.
این بازارها منجر به کاهش هزینه‌های نیروی انسانی و افزایش بهره‌وری می‌شوند.
شرکت‌ها با استفاده از این عامل‌ها می‌توانند وظایف تکراری و پیچیده را به هوش مصنوعی سپرده و نیروی انسانی را به تصمیم‌گیری‌های استراتژیک اختصاص دهند.
پیش‌بینی می‌شود استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی هزینه‌ها را تا ۸۰ درصد کاهش دهد که این کاهش هزینه یکی از عوامل اصلی گسترش این فناوری است.
حفاری فوق عمیق
انرژی زمین گرمایی یک منبع پاک، بی‌پایان و پایدار است.
جایگزینی این انرژی با سوخت‌های فسیلی می‌تواند به کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای کمک کند.
این منبع انرژی، کمتر از ۰.۲ درصد از ترکیب انرژی جهان را تشکیل می‌دهد.
بااین‌حال، فناوری‌های جدید، این ظرفیت را افزایش می‌دهند.
حفاری فوق عمیق (Ultra-Deep Drilling) به‌عنوان راه‌حلی نوآورانه برای تأمین انرژی پاک و پایدار، امکان دسترسی به منابع عظیم زمین گرمایی را فراهم کرده است.
این منابع که در اعماق بیش از ۶ مایل از سطح زمین قرار دارند، دمایی بیش از ۷۵۰ درجه فارنهایت دارند.
در این دما، آب به حالت فوق‌بحرانی تبدیل می‌شود و توانایی تولید انرژی ۵ تا ۱۰ برابر بیشتر از چاه‌های زمین گرمایی معمولی را دارد.
این فناوری، امکان تولید انرژی ۲۴ ساعته و بدون وقفه را فراهم می‌کند که جایگزینی عالی برای سوخت‌های فسیلی و راه‌حلی برای کاهش انتشار کربن در سطح جهانی است.
برخلاف انرژی‌های تجدیدپذیر مانند باد و خورشید که وابسته به شرایط آب‌وهوایی هستند، انرژی زمین گرمایی به‌صورت ۲۴ساعته تولید می‌شود؛ بنابراین تولید مداوم انرژی یکی از مزایای انرژی زمین گرمایی فوق عمیق محسوب می‌شود.
جایگزینی سوخت‌های فسیلی با انرژی زمین گرمایی می‌تواند انتشار کربن را به‌طور چشمگیری کاهش دهد و نیاز به سوخت‌های فسیلی را کاهش دهد.
انرژی که پایدار و مداوم است و نیازهای صنایع و جوامع را بدون وقفه برآورده می‌کند.
در سال ۲۰۲۰، تنها ۲۲ میلیون دلار سرمایه‌گذاری در حوزه حفاری فوق عمیق انجام شده است.
این میزان در سال ۲۰۲۴ به ۷۴۳ میلیون دلار رسید.
تعداد معاملات نیز از ۴ معامله در سال ۲۰۲۰ به ۱۳ معامله در سال ۲۰۲۳ افزایش یافت.
نمودار سرمایه‌گذاری و تعداد معاملات، نشان‌دهنده افزایش اعتماد سرمایه‌گذاران به پتانسیل این فناوری‌ها است.
این رشد، ناشی از تقاضای جهانی برای انرژی‌های تجدیدپذیر و کاهش وابستگی به سوخت‌های فسیلی است.
کشورهای پیشرفته در رأس سرمایه‌گذاری‌های این حوزه قرار دارند، زیرا به دنبال کاهش انتشار کربن و تحقق اهداف توافق پاریس هستند.
سرمایه‌گذاری‌ها در حفاری فوق عمیق از ۲۲ میلیون دلار به ۷۴۳ میلیون دلار طی چهار سال افزایش‌یافته است.
این رشد نشان‌دهنده اهمیت جهانی انرژی زمین گرمایی در کاهش انتشار کربن و تأمین انرژی پایدار است.
تکنولوژی‌های کلیدی حفاری فوق عمیق
فناوری‌های نوآورانه حفاری، امکان دستیابی به منابع زمین گرمایی را به‌طور قابل‌توجهی بهبود بخشیده‌اند.
از جمله این فناوری‌ها، حفاری امواج میلی‌متری (Millimeter Wave Drilling) است که توسط شرکت کوایز انرژی (Quaise Energy) توسعه‌یافته است.
این فناوری با استفاده از انرژی امواج میلی‌متری، سنگ‌ها را تبخیر می‌کند؛ روشی که در مقایسه با حفاری سنتی، سریع‌تر و کارآمدتر است.
حفاری پلاسمایی (Plasma Drilling) نیز یکی دیگر از فناوری‌های پیشرفته است که توسط شرکت جی‌ای دریلینگ (GA Drilling) ارائه شده است.
این روش، سنگ‌ها را به حالت مایع تبدیل کرده و امکان دسترسی به عمق‌های بیشتر را فراهم می‌کند.
مزایای این فناوری‌ها شامل کاهش هزینه‌های حفاری، افزایش سرعت استخراج انرژی و کاهش وابستگی به فناوری‌های حفاری سنتی است.
شرکت‌های فعال در این حوزه، فعالیت‌های خود را در مناطق مختلف جهان گسترش داده‌اند تا از منابع زمین گرمایی برای کاهش وابستگی به سوخت‌های فسیلی استفاده کنند.
استفاده از فناوری‌های امواج میلی‌متری و حفاری پلاسمایی، فرایند دستیابی به منابع زمین گرمایی را تسریع کرده، هزینه‌های استخراج را کاهش و بهره‌وری را افزایش داده است.
این نوآوری‌ها، افقی جدید در بهره‌برداری از انرژی‌های پاک و تجدیدپذیر ایجاد کرده‌اند.
زیست‌پردازش
زیست‌پردازش به ترکیب نورون‌های زیستی با سیستم‌های محاسباتی اشاره دارد که هدف آن بازتولید کارایی مغز انسان در رایانه‌هاست.
مغز انسان با مصرف تنها ۲۰ وات انرژی، توانایی انجام میلیاردها محاسبه در ثانیه را دارد، درحالی‌که یک ابرکامپیوتر برای دستیابی به عملکرد مشابه به ۲۰ مگاوات انرژی نیاز دارد.
این تفاوت قابل‌توجه در مصرف انرژی، اهمیت توسعه فناوری‌های زیست‌پردازش را برجسته می‌کند.
این تفاوت عظیم در مصرف انرژی نشان می‌دهد زیست‌پردازش چگونه می‌تواند در کاهش هزینه‌ها و حفظ منابع انرژی تأثیرگذار باشد.
برای مثال، در حوزه هوش مصنوعی استفاده از این فناوری می‌تواند هزینه‌های آموزش مدل‌های یادگیری عمیق را تا چندین برابر کاهش دهد.
زیست‌پردازش می‌تواند به‌طور چشمگیری مصرف انرژی را در سیستم‌های محاسباتی کاهش دهد.
تراشه‌های زیستی از نورون‌های انسانی برای انجام وظایف پیچیده استفاده می‌کنند و به‌جای مصرف انرژی بالا، انرژی زیستی مغز را بازتولید می‌کنند.
تعدادی از استارتاپ‌ها و شرکت‌های پیشرو درحال‌توسعه سیستم‌های زیستی برای کامپیوترهایند که به‌طور قابل‌توجهی می‌توانند آینده فناوری را تحت‌تأثیر قرار دهند.
به‌عنوان مثال، Cortical Labs یک پلتفرم به نام Neuroplatform را توسعه داده که از نورون‌های زیستی (Biological Neurons) برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کند.
این پلتفرم نوآورانه تلاش دارد تا فرایندهای پردازشی را با الهام از نحوه عملکرد مغز انسان به‌طور زیستی انجام دهد.
همچنین، شرکت Koniku در حال ساخت تراشه‌های زیستی (Biological Chips) است که قابلیت ترکیب با سیستم‌های هوش مصنوعی (AI Systems) را دارند.
این تراشه‌ها با استفاده از نورون‌های زیستی می‌توانند داده‌ها را به‌طور طبیعی پردازش کرده و عملکردهای هوش مصنوعی را تقویت کنند.
این نوع فناوری‌ها می‌توانند نه‌تنها قدرت پردازش کامپیوترها را بهبود بخشند، بلکه از نظر انرژی، سرعت و کارایی نیز پیشرفت‌های قابل‌توجهی ایجاد کنند.
همچنین، این سیستم‌های زیستی می‌توانند به ایجاد روابط پیچیده‌تر بین پردازش‌های محاسباتی و سیستم‌های زیستی منجر شوند که پتانسیل زیادی در زمینه‌های مختلف علمی و فناوری به همراه خواهد داشت.
بهبود توانایی کامپیوترها در پردازش داده‌ها به‌صورت موازی (مدل‌سازی مغزی)، بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و استفاده از نورون‌های زیستی برای شبیه‌سازی فرایندهای عصبی ازجمله مزیت آن به‌حساب می‌آید.
زیست‌پردازش به‌عنوان یکی از نوآوری‌های مهم در کاهش هزینه‌های انرژی برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی شناخته شده است.
این فناوری می‌تواند به‌طور مستقیم بر توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی تأثیر بگذارد و سرعت یادگیری مدل‌ها را افزایش دهد.
این فناوری با توانایی کاهش مصرف انرژی و بهبود کارایی سیستم‌های محاسباتی، یکی از حوزه‌های کلیدی در آینده فناوری‌های دیجیتال خواهد بود.
این فناوری نه‌تنها به بهبود سیستم‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند، بلکه کاربردهای گسترده‌ای در علوم پزشکی، امنیت سایبری و مدل‌سازی مغزی دارد.
اگرچه این فناوری از پتانسیل بالایی برخوردار است، اما با چالش‌های قابل‌توجهی مواجه است.
برای مثال هزینه بالای توسعه فناوری‌های زیستی و محدودیت در دسترسی به نورون‌های انسانی برای توسعه تراشه‌های زیستی از چالش‌های این روشند؛ چراکه توسعه و تولید تراشه‌های زیستی همچنان بسیار پرهزینه است.
منابع نورون‌های انسانی برای تولید انبوه این تراشه‌ها محدودند.
این فناوری می‌تواند نقش مهمی در کاهش مصرف انرژی، بهبود سیستم‌های هوش مصنوعی و توسعه کاربردهای پزشکی و صنعتی ایفا کند.
باوجود چالش‌هایی نظیر هزینه‌های بالا و محدودیت منابع، فرصت‌های بالقوه این فناوری، آینده‌ای روشن برای آن رقم می‌زند.
پرتفوی‌های بهینه‌شده کوانتومی
رایانه‌های کوانتومی با استفاده از قدرت محاسباتی بی‌نظیر خود، قادر به حل مسائل پیچیده‌ای نظیر بهینه‌سازی پرتفوی مالی هستند.
این فناوری که در مراحل اولیه توسعه است، می‌تواند بهره‌وری بانک‌ها را در شناسایی تقلب، بهبود امتیازدهی اعتباری و پیش‌بینی بازار افزایش دهد.
سرمایه‌گذاری در فناوری‌های مرتبط با رایانه‌های کوانتومی طی چند سال گذشته به‌طور قابل‌توجهی افزایش‌یافته است.
میزان سرمایه‌گذاری در سال ۲۰۲۰، ۴۲۶ میلیون دلار بوده و این در حالی است که این رقم در سال به ۱.۴۶ میلیارد دلار رسیده است.
تعداد معاملات نیز در سال‌، ۶۳ معامله و در سال ۲۰۲۳، ۱۰۸ معامله بوده است.
آمارها نشان‌دهنده رشد چشمگیر سرمایه‌گذاری‌ها و افزایش معاملات در حوزه فناوری‌های کوانتومی است.
شرکت‌های پیشرو، مانند IBM، D-Wave و Rigetti Computing، توانسته‌اند فناوری‌های کوانتومی را تجاری‌سازی کرده و توجه سرمایه‌گذاران را جلب کنند.
پیشرفت‌های فناوری باعث کاهش هزینه‌های سخت‌افزاری و افزایش دسترسی به این فناوری‌ها شده است.
اگرچه رایانه‌های کوانتومی پتانسیل بالایی در تغییر فضای مالی دارند، اما چالش‌هایی نیز وجود دارد و یکی از آنها محدودیت در مقیاس‌پذیری است به این معنا که هنوز بسیاری از دستگاه‌های کوانتومی در مراحل آزمایشی قرار داشته و برای استفاده تجاری به توسعه بیشتری نیاز دارند.
پیچیدگی سخت‌افزاری، هزینه بالای نگهداری‌، توسعه این فناوری‌ها و امنیت سایبری نیز از دیگر چالش‌ها هستند؛ چراکه با افزایش قدرت پردازشی، خطرات جدیدی در زمینه شکستن رمزگذاری‌های فعلی ایجاد می‌شود.
آینده فناوری‌های کوانتومی در حوزه مالی
با پیشرفت‌های مداوم، انتظار می‌رود رایانه‌های کوانتومی به یکی از ابزارهای کلیدی در تحلیل بازار، مدیریت سرمایه و شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری تبدیل شوند.
این فناوری‌ها که در حال حاضر توسط شرکت‌های بزرگ به کار گرفته می‌شوند، می‌توانند در سال‌های آینده در دسترس سازمان‌ها و استارتاپ‌های کوچک‌تر نیز قرار گیرند.
رایانش کوانتومی یکی از هیجان‌انگیزترین حوزه‌های فناوری است که با استفاده از ویژگی‌های مکانیک کوانتومی، قدرت پردازشی فوق‌العاده‌ای ارائه می‌دهد.
این فناوری با استفاده از واحدهای اطلاعاتی به نام «کیوبیت» به‌جای بیت‌های سنتی، امکان انجام محاسباتی را فراهم می‌کند که برای رایانه‌های کلاسیک غیرممکن است.
یکی از برجسته‌ترین کاربردهای رایانه‌های کوانتومی در بخش مالی است.
بانک‌ها و مؤسسات مالی از این فناوری برای حل مسائل پیچیده‌ای نظیر بهینه‌سازی پرتفوی مالی، شبیه‌سازی‌های مونت‌کارلو و تشخیص تقلب استفاده می‌کنند.
شرکت‌های پیشرو نظیر Quantinuum و Multiverse Computing از پیش‌گامان این فناوری هستند.
Quantinuum، با جذب ۳۰۰ میلیون دلار سرمایه، درحال‌توسعه ابزارهایی برای حل مسائل مالی پیچیده است و همکاری نزدیکی با بانک‌هایی نظیر JPMorgan دارد.
Multiverse Computing که ابزارهای کوانتومی برای بهینه‌سازی مالی توسعه داده است، همکاری‌هایی با Moody’s Analytics و سایر مؤسسات مالی دارد.
همچنین Classiq با جذب سرمایه از Citi Innovation Labs، نرم‌افزارهایی برای تسهیل استفاده از محاسبات کوانتومی در بانک‌ها ارائه می‌دهد.
اگرچه فناوری رایانش کوانتومی هنوز در مراحل اولیه توسعه قرار دارد، اما پیشرفت‌های اخیر نشان داده‌اند که این فناوری می‌تواند تأثیرات عمیقی بر بخش مالی و سایر صنایع داشته باشد.
با کاهش هزینه‌های سخت‌افزاری و افزایش دسترسی به رایانه‌های کوانتومی، انتظار می‌رود این فناوری در دهه آینده به ابزاری کلیدی در تحلیل بازار، مدیریت سرمایه و شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری تبدیل شود.
برنامه‌ریزی سلولی و اپی‌ژنتیک
برای اولین‌بار در سال ۲۰۱۸، تعداد افراد بالای ۶۴ سال از تعداد کودکان زیر ۵ سال پیشی گرفت.
این روند نمایانگر چالش‌های مرتبط با افزایش جمعیت سالمند و هزینه‌های بهداشتی مرتبط با آن است.
در حوزه سلامت، برنامه‌ریزی سلولی و اپی‌ژنتیک به‌عنوان ابزاری برای مقابله با پیری و افزایش طول عمر سالم شناخته می‌شود.
برنامه‌ریزی سلولی و اپی‌ژنتیک به‌عنوان ابزاری برای معکوس کردن روند پیری سلولی و درمان بیماری‌های مرتبط با افزایش سن شناخته می‌شود.
این فناوری با تغییر در بیان ژن‌ها بدون تغییر در خود ژن، می‌تواند سلول‌ها را به حالت جوان‌تر بازگرداند.
شرکت‌هایی مانند Altos Labs و Retro Biosciences در این زمینه فعالیت می‌کنند و توانسته‌اند توجه سرمایه‌گذاران بزرگی مانند جف بزوس را جلب کنند.
این فناوری‌ها می‌توانند درمان‌های جدیدی برای بیماری‌های مرتبط با افزایش سن ارائه داده و هزینه‌های سنگین مرتبط با مراقبت‌های بهداشتی را کاهش دهند.
بیماری‌های مزمن مسئول ۹۰ درصد از هزینه‌های بهداشتی سالانه ایالات متحده هستند که بالغ بر ۴.۵ تریلیون دلار است.
فناوری‌های بازبرنامه‌ریزی اپی‌ژنتیک می‌توانند با کاهش ابتلا به این بیماری‌ها، تاثیر مثبتی بر کاهش این هزینه‌ها داشته باشند.
شرکت Turn Bio در ماه می ۲۰۲۴ توافقی به ارزش بیش از ۳۰۰ میلیون دلار برای توسعه داروهایی برای بیماری‌های مرتبط با سن امضا کرد.
این فناوری با تغییر بیان ژن‌های سلول‌ها بدون دست‌کاری ژن‌ها، اثرات پیری سلولی را معکوس می‌کند.
به‌عنوان مثال، سلول‌های پیری که دیگر تقسیم نمی‌شوند، می‌توانند دوباره فعال شده و عملکرد سالم خود را بازیابند.
فناوری‌های بازبرنامه‌ریزی اپی‌ژنتیک نویدبخش درمان بیماری‌های مرتبط با سن مانند آلزایمر، بیماری‌های قلبی و دیابت هستند.
شرکت‌های بزرگی مانند Altos Labs با سرمایه‌گذاری جف بزوس و Retro Biosciences با حمایت سم آلتمن در این حوزه فعالند.
مجموع سرمایه‌گذاری‌ها در این شرکت‌ها به میلیاردها دلار می‌رسد که نشان‌دهنده امید به موفقیت در این فناوری است.
سیستم‌های ناوبری بدون GPS
سیستم‌های ناوبری جایگزین جی‌پی‌اس برای مقابله با تهدیداتی نظیر اخلال در سیگنال‌های ماهواره‌ای و تقویت پایداری در شرایط بحرانی طراحی شده‌اند.
این فناوری‌ها، شامل حسگرهای کوانتومی، ماهواره‌های مدار پایین (LEO) و سیستم‌های ادغام چند حسگری، می‌توانند در شرایط بحرانی به‌عنوان پشتیبان عمل کنند.
در شرایطی که جی‌پی‌اس با حملات سایبری یا اختلالات مواجه شود، این سیستم‌ها می‌توانند از خرابی‌های گسترده جلوگیری کنند.
این فناوری‌ها به‌ویژه در صنایع حمل‌ونقل خودران و نظامی کاربرد دارند و نقش مهمی در افزایش تاب‌آوری سیستم‌های ناوبری ایفا می‌کنند.
این فناوری‌ها از حسگرهای کوانتومی و سیستم‌های مبتنی بر ادغام داده‌ها برای ارائه موقعیت‌یابی دقیق استفاده می‌کنند.
سیستم‌های ناوبری فعلی که به جی‌پی‌اس متکی هستند، در معرض تهدیدات جدی مانند جعل موقعیت و تداخل سیگنال قرار دارند.
این مشکلات می‌توانند زیرساخت‌های حیاتی مانند حمل‌ونقل هوایی، کشتیرانی و عملیات نظامی را مختل کنند.
برآوردها نشان می‌دهد قطع جی‌پی‌اس می‌تواند روزانه ۱ میلیارد دلار خسارت اقتصادی به همراه داشته باشد.
فناوری‌های جایگزین برای سیستم‌های ناوبری
روش‌های غیر رادیویی شامل استفاده از میدان‌های مغناطیسی، اینرسی، گرانش یا تصاویر بصری برای تعیین موقعیت است.
این روش‌ها می‌توانند مکمل یا جایگزینی برای جی‌پی‌اس باشند.
استفاده از ادغام حسگرها که منابع مختلفی مانند سیگنال‌های شبکه‌های سلولی، لیدار و حسگرهای داخلی را ترکیب می‌کند، سیستم‌های ناوبری مقاوم‌تری ایجاد می‌کند.
شرکت‌هایی مانند Mesa Quantum و Xona Space Systems درحال‌توسعه فناوری‌هایی برای جایگزینی یا تکمیل جی‌پی‌اس هستند.
به‌عنوان نمونه Mesa Quantum قراردادی به ارزش ۱.۹ میلیون دلار از نیروی فضایی ایالات متحده برای توسعه سیستم‌های ناوبری جایگزین دریافت کرده است.
Xona Space Systems درحال‌توسعه ماهواره‌هایی برای ارائه خدمات ناوبری دقیق‌تر در مدار پایین زمین (LEO) است.
شرکت Iridium نیز یکی از بازیگران اصلی است که برای تقویت جایگزین‌های جی‌پی‌اس وارد عمل شده است.
پیش‌رانش هسته‌ای پیشرفته
با افزایش تقاضا برای پرتاب ماهواره‌ها و بارهای دیگر به فضا و کاهش هزینه‌های پرتاب، صنعت فضایی با رشد چشمگیری روبه‌رو شده است.
بر اساس آمار، تعداد پرتاب‌های مجاز ایالات متحده از ۴ پرتاب در سال ۲۰۱۰ به ۱۱۷ پرتاب در سال ۲۰۲۴ رسیده است.
این افزایش نمایانگر نیاز فزاینده به فناوری‌های جدید و کارآمد در حوزه پرتاب فضایی است.
موتورهای شیمیایی فعلی محدودیت‌های عمده‌ای برای سفرهای بلندمدت فضایی دارند.
به دلیل نیاز به حجم بالای سوخت و محدودیت سرعت، این موتورها نمی‌توانند برای مأموریت‌های دوردست بهینه باشند.
فناوری پیش‌رانش حرارتی هسته‌ای که توسط ناسا و دارپا درحال‌توسعه است، می‌تواند بازدهی ۲ تا ۳ برابر بیشتر از موتورهای شیمیایی فعلی داشته باشد.
این فناوری با استفاده از رآکتور هسته‌ای برای گرم‌کردن پیشران، توانایی دستیابی به سرعت‌های بالاتر و فاصله‌های بیشتر را فراهم می‌کند.
شرکت‌های لاکهید مارتین (Lockheed Martin) و بی‌دبلیوایکس‌تکنولوژیز(BWXTechnologies) با همکاری ناسا درحال‌توسعه و آزمایش فناوری موشک حرارتی هسته‌ای (Nuclear Thermal Rocket) هستند.
این فناوری که می‌تواند به‌طور چشمگیری بهره‌وری مأموریت‌های فضایی را افزایش دهد، قرار است اولین آزمایش خود را در سال ۲۰۲۷ انجام دهد.
در کنار این فناوری، پیش‌رانش فیوژن (Fusion Propulsion) نیز به‌عنوان یک گزینه با پتانسیل بالا در حال تحقیق‌وتوسعه است.
این فناوری قابلیت ارائه انرژی بیشتری نسبت به فناوری حرارتی هسته‌ای دارد، اما همچنان در مراحل اولیه توسعه قرار دارد.
پیش‌رانش فیوژن توجه شرکت‌های بزرگی مانند لاکهید مارتین ونچرز (Lockheed Martin Ventures) و ایرباس ونچرز (Airbus Ventures) را به خود جلب کرده است.
این شرکت‌ها با سرمایه‌گذاری در پروژه‌های مرتبط، به دنبال پیشرفت در حوزه فناوری‌های نوین فضایی و استفاده از انرژی‌های پیشرفته در مأموریت‌های بین‌سیاره‌ای‌اند.
این پیشرفت‌ها نشان‌دهنده تلاش جهانی برای کاهش زمان سفرهای فضایی و افزایش کارایی مأموریت‌های فضایی آینده است.