Kunstige embryoer, intelligente byer og nye kvantematerialer. Alt dette er teknologier som er med på MIT Technology Reviews topp 10-liste over teknologier som nettstedet – som utgis av det amerikanske eliteuniversitet MIT – anser vil få sitt gjennombrudd i løpet av 2018.
Gjennombrudd i den forstand at de er teknologier som på den ene eller den andre måten, vil få en markant innflytelse på hverdagen vår i løpet av det neste året.
På lista finnes det også flere teknologier som muligens kan komme til å redefinere hvordan industrien produserer og utvikler produkter på. Her er tre av dem:
1: 3D-metallutskrift til massene
Var det noen som ropte ulv? Få teknologier har vært så hypet som 3D-utskrift – og metallutskrift – som har vært brukt i industrien i årtier – er ikke noe unntak.
Men MIT Technology Review bemerker at inntil nå har det å skrive ut i metaller som titan og rustfritt stål vært en ganske kostbar og tidkrevende affære. Men dette er i ferd med å endre seg.
Den amerikanske skriverprodusenten Markforged lanserte i 2017 en metallskriver til under 100.000 amerikanske dollar, og en annen Boston-basert oppstartsbedrift, den mye omtalte Desktop Metal, leverte i desember 2017 sine første metallskrivere beregnet for prototyp-produksjon.
Samtidig har General Electric, som i flere år har 3D-skrevet metallkomponenter til drivstoffdysene i jetfly, lansert en betaversjon av en metallskriver som kan skrive ut større emner enn hittil, skriver MIT Technology Review. Denne skriveren blir etter planen kommersiell hyllevare i år.
I Danmark har Teknologisk Institut nylig åpnet et senter for metallutskrift, og det er støttet av blant andre bedriftene Grundfos og Danfoss. Grundfos innviet selv i fjor et dedikert senter for 3D-utskrift med blant annet en nyinnkjøpt metallskriver.
2: Kunstig intelligens blir mer tilgjengelig
Hvis 3D-utskrift var det helt store dyret i åpenbaringen for tre-fire år siden, har kunstig intelligens – også kalt AI – på mange måter overtatt tronen som den kanskje mest hypede teknologien i dag.
Kunstig intelligens kan være mange ting, og komme i mange forkledninger, men felles for den samlingen av teknologier som benytter seg av AI – inkludert maskinlæring – er at den fremdeles er et gode forbeholdt de få – det vil si spesielt de store teknologigigantene.
Men de samme gigantene er nå også i ferd med å gjøre kunstig intelligens langt mer tilgjengelig enn tidligere, skriver MIT Technology Review. Sky-baserte maskinlæringsverktøy er på frammarsj, noe som gjør det enklere for ingeniører og teknikere å bygge enkle maskinlæringsapplikasjoner.
Akkurat slik som man ser det på markedet for IoT-programvare og -applikasjoner, foregår det nå et konsolideringskappløp på AI-markedet. De store teknogigantene som Amazon, Google, Microsoft og flere andre, prøver hver for seg å kapre markedsandeler via både egne plattformer og samarbeider på tvers av verdikjeden.
Amazon har sin AWS-plattform, mens Google har lansert det åpne kildekode-biblioteket TensorFlow, som kan brukes til å programmere maskinlæringsprogramvare. Samtidig har Google introdusert Cloud AutoML – en portefølje av maskinlæringsapplikasjoner.
Denne typen systemer kan være med på å spre AI til sektorer som helseinstitusjoner, produksjonsindustrien og energibransjen, som eller har hatt vansker med å kapitalisere på teknologiene, kommenterer MIT Technology Review.
En av nøkkelaktørene kan bli den amerikansk-kinesiske AI-forskeren Andrew Ng. Den tidligere Stanford-professoren var medstifter av Googles deep learning-prosjekt, Google Brain, og inntil begynnelsen av 2017 ansvarlig for AI-aktivitetene til Baudu, som er Kinas gren av Google.
.png){kind=logo}
Han har nå stiftet sin egen AI-bedrift med det erklærte målet å gjøre AI og maskinlæring langt mer tilgjengelig enn i dag, blant annet for produksjonsbedrifter. Bedriften samarbeider allerede med verdens største elektronikkprodusent, Foxconn.
- Her sover Foxconn-arbeiderne i lunsjen: Snart blir nesten alle erstattet av roboter uten behov for pauser
3: Maskinene blir kreative
Nevrale nettverk – en av forutsetningene for framskrittene innen kunstig intelligens – blir stadig dyktigere til å kjenne igjen bilder, og på den måten lære seg selv hvordan for eksempel en fotgjenger i en fotgjengerovergang ser ut.
Men de nevrale nettverkene er i seg selv fullstendig fantasiløse. De kan ikke selv danne seg et bilde av hvordan en fotgjenger ser ut. Men alt det er i ferd med å endre seg, skriver MIT Technology Review.
Forklaringen? Et såkalt GAN-nettverk (generative adversarial network), som ser ut til å bli en av de største landevinningene innen AI på ti år. Ideen er fostret av en ph.d.-student på University of Montreal; Ian Goodfellow – i dag ansatt hos Google Brain – og består svært forenklet i å la to neurale nettverk duellere mot hverandre.
Begge nettverkene trenes via de samme datasettene. Men det ene nettverket, kalt frambringeren (generator), blir bedt om å utvikle variasjoner av bilder, som det allerede har sett – for eksempel en fotgjenger med tre armer. Det andre nettverket, kalt utskilleren (discriminator), blir derimot programmert til å oppdage hvorvidt frambringerens bilder er sanne eller ikke. Til slutt blir frambringeren så dyktig til å frambringe variasjoner av bilder at det andre nettverket ikke kan finne ut om bildet er sant eller falskt.
Potensialet i GAN ligger i å utstyre maskiner med en form for kreativitet og fantasi som de ellers per definisjon ikke har. For eksempel har utviklere fra databrikkeprodusenten Nvidia fått et GAN-nettverk til å produsere hundrevis av bilder av ansikter som ikke eksisterer – utelukkende ut fra bilder av kjente.
- Ikke alle vil bli gjenkjent: Endrer ansiktsbilder for å lure algoritmene
Bør tas med en klype salt
Som MIT Technology Reviews redaktører selv kommenterer, må denne typen lister naturligvis tas med en klype salt. Noen teknologier kollapser under vekten av sin egen hype, og noen har brukt betydelig lenger tid på å modne enn andre.
MIT Technology Review har utgitt en årlig topp-10-liste over gjennombruddsteknologier siden 2001.
Tidligere omtalte teknologier omfatter blant annet robotkonstruksjon (2001), trådløse sensornettverk (2003), augmented reality (utvidet virkelighet) (2007), solart drivstoff (2010) og landbruksdroner (2014).
Hele 2018-lista kan ses her.
Artikkelen er opprinnelig publisert på Ing.dk.
- Bosch mener tilkobling av biler er helt fundamentalt: Internettets inntog i kjøretøyene våre tilfører en ny dimensjon til bilkjøring
