用显微镜通根管IBM预测未来5年人类生活5大创新

大家好，这里是老上光显微镜知识课堂，在这里你可以学到所有关于显微镜知识，好的，请看下面文章： 1月5日晚，北京时间，IBM的研究人员宣布了五项重大创新，预计将在未来五年内改变人类的生活。这一预测被称为IBM 5/5，它来源于6大洲12个实验室的3000名研究人员。
    
     这种预测的重点是人工智能和心理健康的未来、基于人工智能的超人视觉、能够掌握地球复杂情况的宏观显微镜、片上医学实验室以及能够检测环境的智能传感器。精神污染。这些领域的创新可以大大提高农业和能源效率，提前识别有害污染物，以及提前预防身体和心理健康问题。
    
     科学家有一个很好的传统，那就是发明一种装置，帮助我们从一个完全不同的角度看世界。例如，显微镜帮助我们看到肉眼看不到的微小物体，温度计帮助我们了解地球和人体的温度。IBM研究所科技和解决方案的e总裁说，随着人工智能和纳米技术的进步，我们计划投资开发新一代的技术和设备，使世界上这些看不见的复杂系统在未来出现。五年。
    
     IBM 5不仅考虑到市场和社会趋势，还考虑到世界各地IBM实验室正在开发的新技术。
    
     目前，美国有五分之一的成年人有心理健康问题，从神经障碍（亨廷顿病、阿尔茨海默病、帕金森病）到精神障碍（抑郁症和精神障碍），其中约有一半患有严重精神疾病的人患有精神疾病。每年没有治疗。在全球范围内，治疗精神疾病的费用甚至超过糖尿病、呼吸道疾病和癌症的总和。由于心理障碍，美国只有一个每年的经济负担高达1万亿美元。
    
     如果计算机是人类尚未完全理解的黑匣子，那么语言是黑匣子的关键。5年后，我们所说的和写的将成为身体和心理健康的指标。新的认知系统可以帮助医生和病人更好地预测、监测和跟踪心理。通过分析语言和写作模式来分析神经系统疾病。
    
     IBM科学家使用机器学习技术来分析精神科检查中的文字和声音记录，寻找能帮助临床医生准确预测和监测精神错乱、精神分裂症、躁狂和抑郁症的模式。目前，只有大约300字能帮助临床医生。预测精神疾病的概率。
    
     类似的技术可以帮助患有行为障碍的人，如帕金森病、阿尔茨海默病、亨廷顿病、创伤后应激障碍（PTSD），甚至自闭症和注意缺陷多动障碍（ADHD）。D书面内容和识别有意义的指标，包括语言意义、句法和语调。
    
     将这些结果与佩戴设备提供的数据以及磁共振成像和脑电图（EEG）扫描相结合，将有助于医生更好地诊断、理解和治疗基础疾病。
    
     不可见的信号将是一个明确的信号，以判断患者是否进入了某种心理状态，或测量治疗方案的具体效果，补充传统的临床评估。
    
     99.9%的电磁波谱是肉眼看不见的。在过去的100年里，科学家们开发了各种装置，可以释放和感测不同波长的能量。我们现在在医学成像中使用这些技术中的一些来观察牙齿的蛀牙，检查Airport pa。帮助飞机在雾天降落。但是这些设备非常专业和昂贵，只能看到特定波长的电磁频谱。
    
     在未来五年中，使用超成像技术的成像设备将集成多个波长的电磁频谱，从而大大扩展我们的视野，并暴露有价值或潜在危险的信号。所以，超人的视觉可以成为我们日常生活的一部分。
    
     如果你能看到周围所有看不见或有些模糊的物理现象，你可以帮助司机和无人驾驶的汽车更好地了解道路状况。例如，通过毫米波成像、照相机和其他传感器，超成像技术可以帮助汽车看穿雾。或者暴风雨，探测危险的道路条件，比如黑冰，或者帮助我们了解前方物体的距离和大小。认知计算技术将分析这些数据，以确定这些动物可能在哪里撞到过马路的动物，或者道路上的一个洞是否会刺穿轮胎。
    
     同样的技术嵌入手机后，可以通过拍照来分析食物的营养价值，以确定它是否可以安全使用。在医学和银行领域使用超成像技术可以帮助用户识别欺诈行为。人类所看到的将一个接一个地呈现给我们。
    
     IBM的科学家现在正在开发一个紧凑的超级成像平台，可以在单个平台上看到不同波长的电磁频谱，从而产生一系列实用且负担得起的设备和应用。
    
     今天的物理世界只允许我们从表面上理解复杂的互锁的生态系统。我们收集了大量的数据，但是大多数数据非常混乱。事实上，数据科学家花了大约80%的时间组织数据，而不是分析和理解意义。在它后面。
    
     由于物联网的发展，大量的网络设备已经成为新的数据源，从冰箱、灯泡和心率监测器到无人机、照相机、气象站、卫星和望远镜阵列。
    
     现在，大约有60000000000台联网设备每月提供数十Exabyte的数据，年增长率超过30%，在成功地将信息、商业交易和社会交互数字化之后，我们现在正在将物理世界数字化。
    
     在五年内，我们将使用机器学习算法和软件来组织关于物理世界的信息，并分析使用数以亿计的设备收集的复杂数据。RE和算法可以聚合复杂的地球数据并分析其背后的含义。
    
     例如，通过收集、组织和分析数据(气候、土壤环境、水位)及其与灌溉活动的关系，新一代农民可以选择更合适的作物、种植地点、耕作方法，同时保留宝贵的水资源。
    
     2012年，IBM的研究人员开始调查Gallo酿酒厂的概念，将灌溉、土壤和气象数据与卫星图像和其他传感器数据相结合，预测实现更佳葡萄产量和优质葡萄所需的具体灌溉方法。技术也将帮助我们把这个概念应用到世界的各个角落。
    
     除了了解自己的行星，宏观显微镜还可以收集和分析由望远镜收集的大量数据，以预测行星碰撞和进一步研究它们的组成。
    
     疾病的早期诊断是必要的。在大多数情况下，疾病被诊断得越早，治愈或控制的可能性就越大。然而，癌症或帕金森病等疾病很难诊断，在症状出现之前可能隐藏在人体内。
    
     唾液、眼泪、血液、尿液和汗液中的生物颗粒提供的信息有助于我们了解我们的健康。现有的技术很难捕获和分析这些生物颗粒，因为它们只是人类头发直径的几千倍。
    
     在接下来的五年中，新的片上医学实验室将作为一个纳米级的健康侦探来追踪体液中不能看到的信号，让我们立即知道是否应该去看医生。最终目的是压缩一个完整的疾病分析生化室。对芯片
    
     这种片上实验室技术最终将集成到便携式手持设备中，这种设备允许人们通过少量体液定期快速地分析生物指标，并易于将信息传输到云端。物联网设备，如睡眠监视器和智能手表，然后通过一个人工智能系统进行分析。这些数据可以帮助我们更好地了解我们的健康，了解何时出现问题，并阻止它们恶化。
    
     IBM研究所的科学家们正在开发一种芯片上实验室的纳米技术，它能够分离出直径高达20纳米的生物颗粒，足够地捕获DNA、病毒和异物。这种疾病。
    
     大多数污染物都是肉眼看不见的，直到它们产生显著的效果。例如，甲烷是天然气的主要成分。一般认为甲烷是一种清洁能源，但如果甲烷泄漏到空气中，就会产生温室效应。据估计，甲烷是仅次于二氧化碳的第二大全球变暖源。
    
     在美国，石油和天然气系统泄漏到大气中甲烷的更大工业来源。环境保护署估计，2017年有超过900万吨甲烷从天然气系统泄漏到大气中。这些温室气体相当于总排放量。美国所有钢铁、水泥和铝生产设施排放的温室气体。
    
     五年内，几乎所有的天然气生产井、储藏设施周围以及运输管道附近都将采用廉价的新传感技术，以准确定位任何时候肉眼看不到的气体泄漏。物联网可以连续监测巨大的天然气基础设施，发现泄漏只需几分钟，比前几周明显缩短。它不仅减少了污染和浪费，而且避免了灾难性的事故。
    
     IBM的科学家也正在跟踪这一趋势，与西南能源等天然气生产商合作，开发智能甲烷监测系统，并参与ARPA-E的MONTITOR项目。
    
     IBM研究的核心是硅光子学，这是一项通过光传输数据，从而计算光速的发展技术。这些芯片被构建到地面或基础设施的传感器网络中，甚至可以安装在无人机上。ta数据、卫星数据等历史数据、复杂环境模型可以快速确定污染发生时的污染源和污染物排放量。
    
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