Энергоэффективные вычислительные технологии

Развитие технологий, таких как искусственный интеллект, приводит к росту потребления энергии — значит, увеличиваются и выбросы углекислого газа в окружающую среду. Поэтому одним из главных технотрендов в следующем году станут энергоэффективные вычисления — решения, которые снижают энергопотребление IT-систем.

Что можно сделать, чтобы снизить потребление:

• работать со специальными архитектурами приложений, кода и алгоритмов, которые требуют меньше энергии;

• использовать более экологичные источники энергии;

• перейти на более эффективное оборудование.

В Gartner считают, что создать энергоэффективное оборудование в ближайшие 5–10 лет позволят нейроморфные и квантовые вычисления. На их базе появятся новые вычислительные платформы и оборудование.

Нейроморфные вычисления — это подход к вычислениям на основе понимания структуры и функций человеческого мозга. Такая архитектура позволит машинам делать то, чего не могут кремниевые чипы.

Понять, какую энергоэффективность могут дать нейроморфные чипы, можно на примере появившегося в апреле 2024 года прототипа Hala Point. По словам разработчиков, при моделировании всех 1,15 млрд нейронов система способна работать в 20 раз быстрее, чем человеческий мозг, а при меньшем их числе — и в 200 раз. Количество нейронов в чипе примерно соответствует мозгу совы или коре мозга капуциновой обезьяны. Hala Point способен решать задачи оптимизации, используя в 100 раз меньше энергии, чем традиционные архитектуры, при этом выигрыш в скорости может быть 50-кратным.

Большой шаг в нейроморфное будущее сделали российские учёные совместно с китайскими коллегами. На базе кристалла металлоорганического соединения они разработали нейроморфный вычислительный элемент, который может хранить информацию до 200 дней — в тысячу раз дольше, чем большинство современных нейроморфных материалов. Такой элемент поможет перейти от классической архитектуры к архитектуре вычислений в памяти, без обращения к жёстким дискам. То есть в компьютере будущего появится долговременная и мощная оперативная память

Благодаря нейроморфным процессорам будет совершенствоваться интернет вещей, IoT (о том, что это такое и как он развивается, мы подробно писали в другом материале). Десятки миллиардов гаджетов смогут работать без подключения к интернету, и уже в 2025 году могут появиться нейроморфные чипы для смартфонов.

Многофункциональные роботы

Сегодня в промышленных компаниях работает порядка 4 млн многофункциональных роботов. Например, роботы Spectro и Motus от Яндекса успешно справляются со сборкой заказов, упаковкой и перемещением товаров на складах. Они снижают риск получения травм и освобождают силы людей для более значимых занятий. А новый прототип складского робота Dilectus способен выполнять автономно не одну задачу, а целый цикл. О том, как роботы помогают сотрудникам Яндекс Маркета, мы уже рассказывали.

Ещё сильнее повысить эффективность производства поможет появление многофункциональных машин. Такие роботы могут выполнять дополнительные и не предусмотренные первоначальной разработкой задачи. А в идеале — будут распознавать их самостоятельно, переключаться между ними и даже сами осваивать новые навыки.

Робот компании Physical Intelligence научился выполнять множество бытовых задач. На видео компания продемонстрировала различные скилы своей модели: та сушит одежду в машине, складывает бельё, убирает посуду со стола и даже собирает картонную коробку.

Безопасный квантовый скачок

ООН объявила 2025 год Международным годом квантовой науки и технологий — во всём мире будут больше и чаще говорить об их важности. Квантовые технологии — это уже не далёкое будущее, а наше настоящее. Мы рассказывали о них в материале о топовых технологиях 2024 года.

Новые разработки в области квантовых вычислений делают эту технологию потенциально доступной для любых пользователей, в том числе недобросовестных. Поэтому одним из главных технологических трендов 2025 года станет квантовая криптография — метод защиты коммуникаций на основе принципов квантовой физики.

Например, благодаря прорыву учёных из Оксфордского университета миллионы людей и компаний вскоре смогут безопасно использовать всю мощь квантовых вычислений.

Учёные вводят метод слепых квантовых вычислений, который позволяет безопасно соединить два отдельных квантовых вычислительных устройства — скажем, человека, находящегося дома или в офисе, и облачный сервер. Используя такие вычисления, клиенты могут получить доступ к удалённым квантовым компьютерам для обработки конфиденциальных данных с помощью секретных алгоритмов и даже проверять правильность результатов, не раскрывая никакой личной информации.

Мы сможем пользоваться квантовой сетью и не бояться, что кто-то без нашего ведома получит данные. Благодаря методу слепых вычислений под защитой будут имена, адреса, номера телефонов, банковские данные, пароли, медицинская информация и сведения, которые составляют коммерческую или государственную тайну.

Гибридные вычисления

Такие вычисления смогут принести миру ещё больше технологических прорывов — например, ИИ, выходящий за рамки текущих технологических ограничений, или предприятия с более высоким уровнем автоматизации. Гибридные вычисления способны расширить человеческие возможности для максимальной персонализации работ и услуг.

Гибридная вычислительная система объединяет возможности:

• различных процессоров — центрального (CPU) и графического (GPU);

• различных типов памяти — оперативной и графической;

• различных сетей — локальной и глобальной;

• и других механизмов.

В будущем к ним добавятся ещё и возможности нейроморфных и квантовых систем.

Биотехнологическая революция

В 2025 году биотехнологии продолжат менять наш мир. Такие прорывы, как редактирование генов с помощью CRISPR, будут находить всё более широкое применение, включая лечение генетических заболеваний — мышечной дистрофии, муковисцидоза и серповидно-клеточной анемии. Также могут появиться новые методы лечения рака с меньшими побочными эффектами и лучшими результатами.

База этой тенденции — дальнейшее развитие генной инженерии, связанное с развитием информационных технологий, поскольку расшифровка генома человека невозможна без микроэлектроники и современных компьютеров.

К примеру, алгоритмы классификации изображений используются для быстрого обнаружения симптомов болезней растений на изображениях листьев или раковых клеток на медицинских снимках. А биофармацевтические стартапы применяют ИИ для ускорения процесса разработки лекарств: искусственный интеллект выявляет биомаркеры, а также просматривает научную литературу в поисках новых продуктов.

• Arpeggio Bio создаёт платформу на основе РНК (рибонуклеиновой кислоты) для разработки терапевтических средств. Компания использует искусственный интеллект для реконструкции сигнальных путей. Они преобразует данные анализа РНК в визуализацию, которая даёт представление о том, как лекарства влияют на уровни кислот в зависимости от дозы, времени и ткани.

• Шведский стартап DeepTrait использует искусственный интеллект для выявления генетических маркеров заболеваний. Нейросети анализируют данные, чтобы понять генетические механизмы признаков патологии. Решение DeepTrait находит применение в селекции растений и животных, разработке новых лекарств и диагностике.