a.heateor_sss_amp{padding:0 4px;}div.heateor_sss_horizontal_sharing a amp-img{display:inline-block;}.heateor_sss_amp_gab img{background-color:#25CC80}.heateor_sss_amp_parler img{background-color:#892E5E}.heateor_sss_amp_gettr img{background-color:#E50000}.heateor_sss_amp_instagram img{background-color:#624E47}.heateor_sss_amp_yummly img{background-color:#E16120}.heateor_sss_amp_youtube img{background-color:#ff0000}.heateor_sss_amp_teams img{background-color:#5059c9}.heateor_sss_amp_google_translate img{background-color:#528ff5}.heateor_sss_amp_x img{background-color:#2a2a2a}.heateor_sss_amp_rutube img{background-color:#14191f}.heateor_sss_amp_buffer img{background-color:#000}.heateor_sss_amp_delicious img{background-color:#53BEEE}.heateor_sss_amp_rss img{background-color:#e3702d}.heateor_sss_amp_facebook img{background-color:#0765FE}.heateor_sss_amp_digg img{background-color:#006094}.heateor_sss_amp_email img{background-color:#649A3F}.heateor_sss_amp_float_it img{background-color:#53BEEE}.heateor_sss_amp_linkedin img{background-color:#0077B5}.heateor_sss_amp_pinterest img{background-color:#CC2329}.heateor_sss_amp_print img{background-color:#FD6500}.heateor_sss_amp_reddit img{background-color:#FF5700}.heateor_sss_amp_mastodon img{background-color:#6364FF}.heateor_sss_amp_stocktwits img{background-color: #40576F}.heateor_sss_amp_mewe img{background-color:#007da1}.heateor_sss_amp_mix img{background-color:#ff8226}.heateor_sss_amp_tumblr img{background-color:#29435D}.heateor_sss_amp_twitter img{background-color:#55acee}.heateor_sss_amp_vkontakte img{background-color:#0077FF}.heateor_sss_amp_yahoo img{background-color:#8F03CC}.heateor_sss_amp_xing img{background-color:#00797D}.heateor_sss_amp_instagram img{background-color:#527FA4}.heateor_sss_amp_whatsapp img{background-color:#55EB4C}.heateor_sss_amp_aim img{background-color: #10ff00}.heateor_sss_amp_amazon_wish_list img{background-color: #ffe000}.heateor_sss_amp_aol_mail img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_app_net img{background-color: #5D5D5D}.heateor_sss_amp_balatarin img{background-color: #fff}.heateor_sss_amp_bibsonomy img{background-color: #000}.heateor_sss_amp_bitty_browser img{background-color: #EFEFEF}.heateor_sss_amp_blinklist img{background-color: #3D3C3B}.heateor_sss_amp_blogger_post img{background-color: #FDA352}.heateor_sss_amp_blogmarks img{background-color: #535353}.heateor_sss_amp_bookmarks_fr img{background-color: #E8EAD4}.heateor_sss_amp_box_net img{background-color: #1A74B0}.heateor_sss_amp_buddymarks img{background-color: #ffd400}.heateor_sss_amp_care2_news img{background-color: #6EB43F}.heateor_sss_amp_comment img{background-color: #444}.heateor_sss_amp_diary_ru img{background-color: #E8D8C6}.heateor_sss_amp_diaspora img{background-color: #2E3436}.heateor_sss_amp_dihitt img{background-color: #FF6300}.heateor_sss_amp_diigo img{background-color: #4A8BCA}.heateor_sss_amp_douban img{background-color: #497700}.heateor_sss_amp_draugiem img{background-color: #ffad66}.heateor_sss_amp_evernote img{background-color: #8BE056}.heateor_sss_amp_facebook_messenger img{background-color: #0084FF}.heateor_sss_amp_fark img{background-color: #555}.heateor_sss_amp_fintel img{background-color: #087515}.heateor_sss_amp_flipboard img{background-color: #CC0000}.heateor_sss_amp_folkd img{background-color: #0F70B2}.heateor_sss_amp_google_news img{background-color: #4285F4}.heateor_sss_amp_google_classroom img{background-color: #FFC112}.heateor_sss_amp_google_gmail img{background-color: #E5E5E5}.heateor_sss_amp_hacker_news img{background-color: #F60}.heateor_sss_amp_hatena img{background-color: #00A6DB}.heateor_sss_amp_instapaper img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_jamespot img{background-color: #FF9E2C}.heateor_sss_amp_kakao img{background-color: #FCB700}.heateor_sss_amp_kik img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_kindle_it img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_known img{background-color: #fff101}.heateor_sss_amp_line img{background-color: #00C300}.heateor_sss_amp_livejournal img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_mail_ru img{background-color: #356FAC}.heateor_sss_amp_mendeley img{background-color: #A70805}.heateor_sss_amp_meneame img{background-color: #FF7D12}.heateor_sss_amp_mixi img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_myspace img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_netlog img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_netvouz img{background-color: #c0ff00}.heateor_sss_amp_newsvine img{background-color: #055D00}.heateor_sss_amp_nujij img{background-color: #D40000}.heateor_sss_amp_odnoklassniki img{background-color: #F2720C}.heateor_sss_amp_oknotizie img{background-color: #fdff88}.heateor_sss_amp_outlook_com img{background-color: #0072C6}.heateor_sss_amp_papaly img{background-color: #3AC0F6}.heateor_sss_amp_pinboard img{background-color: #1341DE}.heateor_sss_amp_plurk img{background-color: #CF682F}.heateor_sss_amp_pocket img{background-color: #ee4056}.heateor_sss_amp_polyvore img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_printfriendly img{background-color: #61D1D5}.heateor_sss_amp_protopage_bookmarks img{background-color: #413FFF}.heateor_sss_amp_pusha img{background-color: #0072B8}.heateor_sss_amp_qzone img{background-color: #2B82D9}.heateor_sss_amp_refind img{background-color: #1492ef}.heateor_sss_amp_rediff_mypage img{background-color: #D20000}.heateor_sss_amp_renren img{background-color: #005EAC}.heateor_sss_amp_segnalo img{background-color: #fdff88}.heateor_sss_amp_sina_weibo img{background-color: #ff0}.heateor_sss_amp_sitejot img{background-color: #ffc800}.heateor_sss_amp_skype img{background-color: #00AFF0}.heateor_sss_amp_sms img{background-color: #6ebe45}.heateor_sss_amp_slashdot img{background-color: #004242}.heateor_sss_amp_stumpedia img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_svejo img{background-color: #fa7aa3}.heateor_sss_amp_symbaloo_feeds img{background-color: #6DA8F7}.heateor_sss_amp_telegram img{background-color: #3DA5f1}.heateor_sss_amp_trello img{background-color: #1189CE}.heateor_sss_amp_tuenti img{background-color: #0075C9}.heateor_sss_amp_twiddla img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_typepad_post img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_viadeo img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_viber img{background-color: #8B628F}.heateor_sss_amp_webnews img{background-color: #CC2512}.heateor_sss_amp_wordpress img{background-color: #464646}.heateor_sss_amp_wykop img{background-color: #367DA9}.heateor_sss_amp_yahoo_mail img{background-color: #400090}.heateor_sss_amp_yahoo_messenger img{background-color: #400090}.heateor_sss_amp_youmob img{background-color: #3B599D}.heateor_sss_amp_gentlereader img{background-color: #46aecf}.heateor_sss_amp_threema img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_bluesky img{background-color:#0085ff}.heateor_sss_amp_threads img{background-color:#000}.heateor_sss_amp_raindrop img{background-color:#0b7ed0}.heateor_sss_amp_micro_blog img{background-color:#ff8800}

Site icon Insiderblog.hu

Öt újítás, mely öt éven belül megváltoztatja a világot

Látni, hallani, szagolni, tapintani és ízlelni is tudnak majd a jövő számítógépeiAz IBM közzétette idei 5in5 jelentését azokról az innovációkról, melyek a követező öt évben megváltozathatják életünket. Az idei lista olyan fejlesztéseket sorol fel, melyek új irányt szabhatnak a jövő számítástechnikájának.

Az IBM szerint az új korszak trendjeit a kognitív rendszerek technológiája alakítja majd: olyan gépek, melyek az emberi érzékelést imitálva látás, hallás, szaglás, tapintás és ízlelés útján képesek megtapasztalni a világot. Bár gondolkodni továbbra sem fognak helyettünk, mégis segítenek kiterjeszteni képességeinket, hatékonyabbá, produktívabbá tenni munkánkat és mindennapjainkat. A kognitív számítástechnikai rendszerek alkalmazásával könnyebben látunk majd át bonyolult, komplex helyzeteket, képesek leszünk lépést tartani az információ egyre növekvő sebességével, és megalapozottabban készíthetjük elő döntéseinket. Hatásuk az élet minden területén érvényesül majd, az egészségügytől a gazdaságon át a földrajzi távolságokat, nyelvi akadályok legyőző kommunikációig.

„Az IBM tudósai a világ minden táján együttes erővel dolgoznak azokon a nagyszabású fejlesztéseken, melyek a számítógépeket képessé teszik környezetük észlelésére” – mondta Bernie Meyerson, IBM fellow, a vállalat innovációs részlegének alelnöke. „Az emberi agy az érzékszervekre hagyatkozva gyűjt információt és tájékozódik a világban, a kognitív rendszerek pedig ezen érzékelések finomításával segíthetnek bennünket – akár a legösszetettebb problémák megoldásában is.”

E fejlesztésekhez fűződően az IBM idei Öt az Ötben jelentése a következő trendformáló jóslatokat fogalmazza meg:

Tapintás mobiltelefonon keresztül
Az IBM szakemberei olyan fejlesztésen dolgoznak, mely érintéses, infravörös és nyomásérzékeny technológiák alkalmazásával az anyag textúrájának, szövetének tapintását szimuláló érzeteket hoz létre. A felhasználó csupán végighúzza ujját a mobilján megjelenő árucikk képe fölött, és azonnal átélheti a tapintás élményét. A telefonok rezgési képességeit kihasználva minden tárgy egyedi rezgési mintázatot kap, mely rövid, gyors mintázatok vagy éppen hosszabb és erősebb rezgések segítségével idézi meg a tapintás érzetét.

Képzeljük el, hogy vásárláskor az előre kinézett menyasszonyi ruha anyagának – a szatén, selyem vagy csipke textúrájának – tapintását távolról, mobiltelefonunk képernyőjén keresztül érzékeljük majd; akárcsak egy kézműves alkotás gyöngydíszítését vagy egy takaró szövetét, melyet a világ másik végén kínálnak megvételre. Az újítás öt éven belül teljes kiskereskedelmi üzletágakat fog átalakítani, de a technológia a számítógépes játékok továbbfejlesztésében is új perspektívákat nyithat majd. A kognitív rendszerek a tapintás, a fizikai környezet érzésnek megteremtésével gazdagíthatják valóságélményünket, mobiltelefonunk a világgal folytatott természetes és intuitív interakció eszközévé válhat.

Kép a pixelek mögött
A világon évente 500 milliárd fénykép készül, és percenként 72 órányi videóanyagot töltenek fel a Youtube-ra, mindeközben a globális diagnosztikai képalkotó piac 2016-ig 26,6 milliárd dolláros növekedésre számít. A számítógépek ma még csak tagek (jelölések) és címek alapján képesek feldolgozni a képeket, valódi tartalmukat még nem tudják megfejteni. Az elkövetkező öt évben a rendszerek a vizuális jelenségek és adatok alkotóelemeit – a pixeleket – is értelmezni tudják majd, pontosan úgy, ahogyan az emberi szem vizsgálja egy fénykép részleteit. Ezekkel az agyi tevékenységhez hasonló képességekkel a vizuális médiából közvetlen tapasztalást nyerve olyan paramétereket elemezhetnek majd a számítógépek, mint a szín, a textúra, a minták vagy a keretek. Mindez az egészségügyben, a kiskereskedelemben, vagy éppen a mezőgazdaságban kaphat különös jelentőséget.

A technológia az egészségügyet hatalmas mennyiségű orvosi információ összegyűjtésével és feldolgozásával segítheti, elég csak az MRI, CT, röntgen és ultrahangos vizsgálatok képi leleteit említenünk. Az ilyen típusú leletek vizsgálatának kritikus pontja a túl apró, emberi szemmel nem látható elemek azonosítása. A technológia megtanítható például az egészséges és elhalt szövetek megkülönböztetésére, majd arra is, hogy a rögzített képet összevesse a beteg leleteivel és kórelőzményével. Egy ilyen „látó” rendszer komoly segítség lehet az egészségügyi problémák gyorsabb és pontosabb észlelésében.

Hallod, ahogy nő a fű?
Öt éven belül okos érzékelők rendszerei észlelik majd a hang olyan összetevőit, mint a hangnyomás, rezgés és frekvencia – elemzésük a legkülönbözőbb területeken, például a katasztrófavédelemben segíthetnek minket. Jobban fogjuk „hallani” környezetünket, érzékelni, mérni tudjuk majd a veszélyekre figyelmeztető mozgásokat és nyomásváltozásokat. A hangok finom észlelése révén akár egy fa kidőlése vagy egy fenyegető földcsuszamlás is előrejelezhető lesz. A nyers hangokat a szenzorok az emberi agyhoz hasonlóan érzékelik. Az adatokat feldolgozó rendszer egyéb „változókat” is figyelembe vesz, így a hozzájuk kapcsolható vizuális vagy tapintáson alapuló információkat is értelmezi. Amikor új hangokat érzékel, korábbi ismeretei és mintafelismerési képességei segítségével von le következtetéseket.

A technológia képes lesz a babák „gügyögését” valódi nyelvi információként feldolgozni, így megkönnyítheti a kommunikációt a kicsik és az orvos vagy a szülő között, segíthet a gyermek viselkedésének és igényeinek jobb megértésében. A rendszer például azt is megmondja majd nekünk, hogy a sírás éhséget vagy fájdalmat jelent, esetleg csak annyit, hogy a babának melege van. A technológia megtanulja kódolni a babahangok jelentését, és szofisztikált beszédfelismerő rendszere a gügyögéseket fiziológiai információkkal – szívritmussal, pulzusszámmal, testhőmérséklettel – kapcsolja össze.

A következő öt évben a rendszerek a hangmagasság, hangszínt elemzésével, a bizonytalanságok felismerésével képesek lesznek egy-egy beszélgetés finomabb aspektusainak megragadására is. Segíthetnek eredményesebbé, hatékonyabbá tenni dialógusainkat és a különböző kultúrák közötti kölcsönös megértést. Az IBM szakemberei az írországi Galway-öbölnél hamarosan víz alatti zajszintmérésbe kezdenek, hogy feltérképezzék a hullámenergiát átalakító készülékek hangját és rezgéseit, és kiderítsék, miként hatnak a tengeri élővilágra. Mindehhez a hanghullámokat rögzítő víz alatti szenzorokat és az észleléséket analizáló technológiát alkalmaznak.

Molekuláris konyha másképp
Az IBM kutatói olyan, ízérzékelésre képes számítástechnikai rendszer kifejlesztésén dolgoznak, amellyel a jövőben finomabb ételeket, új, izgalmas recepteket készíthetünk. A technológia molekuláris szintre bontja a hozzávalókat, feltárja az étel összetevőinek kémiáját és kedvelt illatokhoz, ízekhez kapcsolódó érzelmekhez társítja őket; több millió recept összevetésével új ízkombinációk felfedezésére is képes lesz.

A számítógépes algoritmusok pontosan feltárják majd az ételek kémiai szerkezetét, és az is megmondják, miért szeretünk bizonyos ízeket, míg másokat egyáltalán nem. Megtudhatjuk, hogy a különböző molekulák miként lépnek kölcsönhatásba egymással, milyen összetevőkből építkeznek az ízért felelős alkotóelemek. Mindezek ismeretében – különböző percepciós modellek segítségével – a rendszer előre megjósolja majd, hogy mely ízek lesznek ínyűnkre valók.

Új ízekkel gazdagítva egy tál nyers zöldség is vonzóbb választás lehet a sült krumplival szemben, de nem csak az egészséges ételeket tehetjük finomabbá: olyan szokatlan ételpárosításokra is rácsodálkozhatunk, melyekkel ízélményünk a végletekig fokozható. E megoldás a cukorbetegek édes ízek iránti igényének kielégítésében is sokat segíthet.

A rendszer veszélyszagot érez
A 5in5 jelentés szerint a bennünk bujkáló betegségeket is számítógépekbe vagy mobiltelefonba épített szenzorok segítenek majd idejében azonosítani. A szagok, biomarkerek és a leheletben található ezernyi molekula elemzésével az orvosok olyan megbetegedések korai diagnosztizálásához kapnak támogatást, mint a máj- és vese-rendellenességek, az asztma, a cukorbetegség és az epilepszia. A rendszer a kór jelenlétéről a „normális” és a „szokatlan” szagok megkülönböztetésével ad megerősítést.

Az IBM szakemberei jelenleg is végeznek olyan méréseket, melyek a környezeti hatásokat, közöttük a levegőben jelenlévő gázokat monitorozzák az értékes műalkotások megóvása érdekében, de a technológiát az egészségügy területén is rengeteg újítást hozhat. Az antibiotikumokra rezisztens baktériumok (pl. a Meticillin-rezistens Staphylococcus aureus, más néven MRSA), 2005-ben közel 19 000 kórházi fekvőbeteg halálát okozta az Egyesült Államokban. A kórokozó gyakran a bőrön is megtalálható, és kontaktussal könnyen terjed. Az MRSA veszély megszűntetésének egyik módja a higiénés előírások szigorú betartatása az egészségügyi dolgozókkal.

Az elkövetkező öt évben az IBM technológiája „szaglássza majd körbe” a kórházi felületeket, hogy kiderítse, teljes mértékben fertőtlenítettek-e a kórtermek és a várakozó helyiségek. Az új, vezeték nélküli, egymással összekapcsolódó hálózatok segítségével a szenzorok begyűjtik és értékelik a különböző kémiai anyagokról érkező adatokat, és folyamatos tanulással ismerkednek az új szagokkal. A szenzoros és kommunikációs technológiák a tanulási rendszerekkel integrálva olyan helyeken is képesek lesznek az adatmérésére, ahol eddig elképzelhetetlen volt. A mezőgazdaságban a termőtalaj összetételéről adhatnak információt, városi környezetben menhelyeken, közegészségügyi intézményekben szagolhatják ki a szennyezés jelenlétét. A hatóságok így időben megakadályozhatják a probléma eszkalálódását.

 

 

Megosztás
Exit mobile version