Предсказывать будущее — дело рискованное, ведь резкие перемены в мире, как показывает опыт, могут наступить в любой момент. Но цель статьи не в предсказании, а в том, чтобы выделить тренды, которым следуют в технологически развитых регионах и которые, весьма вероятно, повлияют на будущее человечества. А начнем мы с одного любопытного коллективного научного исследования.
В течение 8 последних лет группа ученых из Института инженеров электроники и электротехники (IEEE) проводит регулярные исследования на предмет перспективных технологий. Для создания отчета на 2022 год инженеры из IEEE опросили несколько тысяч ученых по всему миру и составили список самых технологических трендов. Из него мы взяли, на наш взгляд, самые интересные, чтобы рассказать о них подробнее.
1. 3D интегральные схемы (3D IC)
3D IC — трехмерная интегральная схема (ИС), построенная путем вертикального объединения различных микросхем в один корпус. Внутри корпуса устройства соединены между собой с помощью кремниевых переходников или гибридных соединений. Целью разработки 3D IC было увеличение производительности при вычислительных операциях с одновременным снижением энергопотребления.
Понятно, что для 2D-систем повышение производительности означает увеличение площади кристалла и потребляемой мощности. Архитектура 3D IC позволяет увеличить плотность вычислительных элементов при той же или меньшей мощности и при сохранении и даже уменьшении площади. Это приводит к уменьшению размера электронных устройств.
В двумерных ИС каждый кристалл размещается отдельно на печатной плате. Затем несколько матриц в одних и тех же корпусах соединяются проводящими дорожками. Укладка нескольких кристаллов друг на друга в одной ИС позволяет экономить много места, а меньшее расстояние между «упакованными» таким образом кристаллами позволяет быстрее обмениваться данными между ними, да еще и с меньшим потреблением энергии.
Передача данных между кристаллами, расположенными друг над другом, осуществляется через кремниевые переходники TSV, встроенные в нижний кристалл. Эти TSV представляют собой вертикально расположенные «столбики», которые также состоят из проводящего материала (преимущественно из меди). Объединение кристаллов в один корпус вместо нескольких корпусов на печатной плате увеличивает плотность ввода-вывода в 100 раз. И благодаря новейшим технологиям передача энергии на бит уменьшается до 30 раз.
2. Универсальная память
Так называемая «универсальная память» (Universal Memory) — система памяти следующего поколения, обладающая сверхплотной структурой и способная заменить собой буквально всё — от флэш-памяти в цифровых камерах до жестких дисков любого типа.
По оценкам экспертов, через 15-20 лет мы, скорее всего, сможем уместить содержимое всех DVD, когда-либо просмотренных нами, всего лишь на одном компактном устройстве.
Статическая и динамическая оперативная память (ОЗУ), используемая в современных ноутбуках и ПК, работает достаточно быстро, но требует слишком много места и энергии. Флеш-память плотная и энергонезависимая (для хранения данных не требуется питание), но она слишком медленная для компьютеров. Универсальная память сочетает достоинства обеих и при этом предлагает значительно большую надежность и долговечность.
Ячейки структуры Universal Memory сделаны из углеродных нанотрубок (технология компании Nantero), каждая из которых меньше 0,0001 толщины человеческого волоса. Когда на ячейку подается небольшое напряжение, нанотрубки прогибаются, касаются электрода и замыкают цепь, сохраняя цифровое значение. Нанотрубки остаются на месте даже при отключении напряжения, что значительно увеличивает долговечность устройства. А высокая плотность обеспечивает гораздо больший объем памяти для мобильных устройств.
Окончательное усовершенствование технологии, когда каждая нанотрубка кодирует один бит, позволит хранить триллионы битов на квадратный сантиметр, то есть в тысячи раз больше, чем это возможно сегодня. Для сравнения: обычный DVD содержит менее 50 миллиардов битов. Впрочем, разработчики из Nantero пока еще не приблизились к этим значениям, но возможности для этого есть.
Кроме того, подвешивание нанотрубок — не единственный способ создания универсальной памяти. Другие технологии включают магнитную память с произвольным доступом, которую разрабатывают Motorola и IBM, и молекулярную память, где лидером исследований является Hewlett-Packard. Но отраслевые эксперты наблюдают за прогрессом Nantero с большим оптимизмом. В случае успеха этот новый вид памяти позволит нам пользоваться громадными объемами памяти на любом устройстве, и проблема частой покупки внешних накопителей утратит актуальность.
3. Кремниевая фотоника
Кремниевая фотоника (Silicon Photonics или SiPh) позволяет передавать объемные данные между компьютерными чипами с помощью оптических лучей. Причем за меньшее количество времени, чем электрические проводники. Для интеграции фотонных схем с электронными компонентами используется кремний полупроводникового качества.
Технология также задействует фотонные системы для генерации и обработки, различных способов манипулирования данными и для их сверхскоростной передачи как между микрочипами, так и внутри них.
Для обеспечения высокоскоростного доступа к вычислениям и хранилищам в кремниевой фотонике используются приемопередатчики. По сравнению с традиционной электроникой, это устраняет узкие места в сети, которые приводят к снижению вычислительной мощности, и позволяет значительно ускорить передачу данных на большие расстояния. Системы кремниевой фотоники включают целый набор компонентов: лазер, модулятор, фотодетектор, фильтр, волновод.
Кремниевая фотоника обещает стать фундаментальной технологией для решения проблем с пропускной способностью, задержками и энергопотреблением в высокопроизводительных системах передачи данных.
Различные разработки кремниевой фотоники включают системы для ЦОД (центры обработки данных), высокопроизводительных вычислений, телекоммуникаций, оборонных и аэрокосмических, а также для медицинских и медико-биологических приложений.
Так, например, в сентябре 2021 года американская компания NeoPhotonics Corp выпустила приемопередатчик CFP2-DCO. Эта система содержит сверхчистый лазер Nano, а также когерентный приемник класса 40 и модулятор когерентного драйвера, которые могут передавать данные со скоростью до 400 Гбит/с на расстояние до 1500 км. При этом также улучшается качество оптического сигнала.
Ожидается, что росту рынка кремниевой фотоники будет способствовать растущий спрос на услуги высокоскоростной широкополосной связи для мобильных устройств и ноутбуков, приложений для умного дома, систем онлайн-обучения, сетевых игр.
4. NUI, естественный пользовательский интерфейс
Естественный пользовательский интерфейс, или NUI (Natural UI) — система взаимодействия человека с компьютером, когда пользователь управляет электронным устройством посредством интуитивно понятных действий, связанных с естественным повседневным поведением человека. Наглядной демонстрацией возможностей NUI являются сенсорные экраны, которые позволяют пользователю управлять мобильным устройством более естественно, чем при помощи курсора.
NUI может работать различными способами, в зависимости от цели и требований пользователя. Более простые NUI полагаются на промежуточные устройства для взаимодействия, более продвинутые либо вообще невидимы для пользователя, либо настолько ненавязчивы, что кажутся таковыми.
Еще один хороший пример NUI знаком геймерам: это системы распознавания жестов, которые отслеживают движения пользователя и преобразовывают эти движения в инструкции. Игровые системы Nintendo Wii и PlayStation Move работают с помощью акселерометров и гироскопов на основе контроллера, которые способны определять наклон, вращение и ускорение. Еще более интуитивный тип датчиков оснащен камерой и специальным ПО, которое распознает определенные жесты и преобразует их в действия. Некоторые датчики движения (например, Microsoft Kinect) обеспечивают взаимодействие с помощью движений тела, жестов и голосовых команд.
Развиваются и алгоритмы распознавания речи, когда система идентифицирует произносимые слова и фразы и преобразует их в подходящий электронный формат для взаимодействия. Приложения для распознавания речи включают маршрутизацию вызовов, преобразование речи в текст и работу с компьютером, мобильными и другими устройствами без использования рук. Характерными примерами NUI в этой области являются функции голосового поиска и голосового управления устройством.
5. BigData
Невиданные ранее объемы информации, поступающие в том числе с устройств IoT, требуют создания инновационных решений для эффективного анализа такого количества данных. Согласно отчету Seagate, количество информации в мире и дальше будет расти по экспоненте, и к 2025 году общий объем данных достигнет 175 ЗБ (зеттабайт) против 64 ЗБ в 2020-м. Напомним, 1 ЗБ — это миллион миллионов гигабайт, 1 миллиард терабайт, миллион петабайт или 1 тысяча эксабайт. Представить такое человеческому мозгу уже очень сложно.
Зачем же нужны технологии для анализа терабайтов, петабайтов, а в будущем эксабайтов и зеттабайтов данных? Ответ очевиден: для улучшения качества ИИ, который будет учиться на этой информации. Полные массивы данных повышают качество обучения, поскольку ни один байт не оказывается выброшенным из-за оптимизации. С развитием BigData обретает полный смысл глубокое обучение, которое становится по-настоящему глубоким. Уникальная синергия ИИ и больших данных обеспечивает беспрецедентные возможности для анализа, ведь чем больше данных у алгоритма ИИ, тем более точных результатов он может достичь.
Исследования показывают, что использование связки AI + BigData может автоматизировать почти 80% всей физической работы, 70% работы по обработке данных и 64% задач по сбору данных. Используя обработку естественного языка, ИИ может различать типы информации и находить возможные связи между наборами данных. Он также может распознавать типичные человеческие ошибки, выявлять и устранять потенциальные проблемы с данными. И следующие технологии BigData будут этому способствовать.
Базы данных NoSQL. Технология NoSQL пришла на смену реляционным базам данных SQL. Последние хранят только определенный набор структурированной информации, что противоречит современным вычислительным архитектурам. Технологии NoSQL реализуют масштабируемое хранилище информации с гибкой моделью. Они позволяют хранить вводимые данные без четкой структуры или взаимосвязи. Вместо структурированных таблиц в этих базах данных хранятся разнородные документы, включая изображения, видео и даже сообщения в социальных сетях. Системы NoSQL нацелены на использование новых архитектур облачных вычислений, которые позволят выполнять массовые вычисления по доступным ценам. Технология призвана снизить рабочие нагрузки и удешевить внедрение систем BigData. Благодаря NoSQL компании смогут повысить гибкость хранения, извлечения и обработки больших объемов разнообразных данных в реальном времени.
Озера данных (Data Lake). Огромный объем информации также привел к внедрению более совершенных методов хранения. «Озера данных» — это репозитории, которые позволяют пользователям хранить данные любого типа и объема. Таким образом, озера данных могут собирать данные из любых бизнес-систем — от CRM и ERP до датчиков IoT и других интеллектуальных устройств. Преимущества этих облачных технологий BigData включают масштабируемость и универсальность форматов данных. Это, в свою очередь, приводит к снижению затрат на управление. Кроме того, озера данных позволяют выполнять обработку на месте и помогают предприятиям проводить глубокую аналитику, прогнозное моделирование и визуализацию результатов. Наиболее перспективной сферой для внедрения технологий Data Lake считается медицина.
6. Облачные технологии
Облачные технологии наращивают свое присутствие в различных областях, и всё больше компаний используют их в самых разных IT-сегментах, от программного обеспечения для бухгалтерского учета до полномасштабных решений IaaS, PaaS, SaaS. Следующая статистика иллюстрирует текущее состояние рынка облачных вычислений:
Средние и крупные компании уже используют облако для обработки около 94% всех бизнес-процессов. Из этого числа 75% работают по схеме программного обеспечения как услуги (SaaS).
К концу 2022 года мировой рынок облачных вычислений достигнет капитализации 623 млрд долларов США. К 2025 году эта цифра превысит отметку в 800 млрд долларов.
Общие расходы конечных пользователей на облачные сервисы к концу 2022 года составят около 397 млрд долларов. В 2021 году эта цифра составляла около 332 млрд долларов.
Более 92% предприятий используют мультиоблачную стратегию, то есть размещают свои ресурсы на нескольких облачных сервисах со связью между ними, чтобы избежать операционных или финансовых проблем и не потерять важные данные.
Около трети расходов на IT у средней компании приходится на облачные сервисы.
На Северную Америку приходится 61% мирового рынка облачных вычислений.
Более 48% компаний планируют перенести большую часть своих приложений в облако к концу 2022 года.
К 2025 году предприятия будут развертывать до 95% новых рабочих процессов на облачных платформах.
Эта статистика ясно показывает, что облачные технологии будут играть ключевую роль в IT в ближайшие годы. Что касается облачных тенденций 2022 года, то отметим существенное увеличение доли граничных и бессерверных вычислений (Edge Computing и Serverless Computing), рост мощностей облачных платформ AI/ML (ИИ + машинное обучение) и блокчейна. Также облачные вычисления будут иметь важное значение для систем кибербезопасности на основе ИИ, обзором которых мы и завершим эту статью.
7. Кибербезопасность на основе ИИ
Ежегодный рост числа кибератак и их опасности вынуждает компании, занимающиеся кибербезопасностью, искать технические решения для устранения уязвимостей. Одним из таких решений может стать искусственный интеллект, который будет отслеживать и защищать сети от атак хакеров в режиме реального времени, а не реагировать на угрозу после того, как ущерб уже нанесен.
Также ИИ может помочь принимать специалистам более обоснованные решения, так как позволит лучше определять, как нужно действовать, в зависимости от конкретных угроз. ИИ можно эффективно использовать для автоматического анализа сетевого трафика — на наличие потенциальных угроз или несанкционированного доступа. Он может с высокой степенью точности обнаруживать вредоносные программы, благодаря доступности больших объемов данных для моделей глубокого обучения.
Кроме того, системы кибербезопасности на основе ИИ могут предотвращать утечки конфиденциальных данных организаций и клиентов. Тот же Google три года назад вполне успешно использовал Tensorflow для блокировки 100 миллионов писем со спамом. Поможет ИИ предотвращать и облачные кибератаки, а еще повысит безопасность устройств IoT, хотя злоумышленники тоже научились атаковать сети IoT при помощи ИИ, так что здесь ожидается напряженная схватка.
Больше трендов
Разумеется, одними этими тенденциями сфера IT не ограничивается, но рамки статьи не позволяют рассказать обо всём сразу. Помимо описанных технологий, также активно развиваются:
Квантовые вычисления;
Микроэлектромеханические устройства MEMS;
SDN, программно-определяемые сети;
IoT, Интернет вещей;
IoB, Интернет поведения;
3D печать;
Машинное и глубокое обучение;
Компьютерное зрение и распознавание образов;
Медицинская робототехника;
Телемедицина;
Блокчейн;
Edtech, технологии дистанционного образования.
Если хотите, чтобы мы рассказали и о них, пишите в комментариях!
НЛО прилетело и оставило здесь промокод для читателей нашего блога:
— 15% на все тарифы VDS (кроме тарифа Прогрев) — HABRFIRSTVDS.
