미래에 우리의 삶을 향상시킬 흥미로운 기술들이 많이 있습니다. 그것들이 새로운 종류의 물질이든, 진보된 로봇 공학이든, 앞으로 몇 년 동안 과학이 우리의 세계를 변화시킬 많은 방법들이 있습니다.
인공지능(AI)
AI는 사람들이 정보를 통합하고, 데이터를 분석하고, 결과적인 통찰력을 사용하여 의사 결정을 개선하는 광범위한 도구입니다. 그것은 모든 삶을 변화시키고 있습니다.
미래에, AI는 우리가 문제에 대한 새로운 해결책을 찾는 것을 도울 것입니다. 예를 들어, 그것은 우리가 SARS-CoV-2 대유행을 위한 백신을 개발하거나 기후 변화를 길들이기 위해 거대한 드론 무리를 보내는 것을 도울 수 있습니다.
하지만 AI가 진정으로 유익하려면, 기본적인 인간 가치를 보호하는 방식으로 사용되어야 합니다. 이는 기술을 규제하고 윤리적 갈등을 해결하며 법적 현실을 고려해야 한다는 것을 의미합니다.
AI 시스템에는 크게 두 가지 유형이 있습니다. 범위가 다른 좁은 AI와 일반 AI가 여기에 포함됩니다. 좁은 인공지능은 종종 특정하고 좁은 문제나 응용 프로그램을 해결하는 데 사용됩니다. 그것이 반드시 인간의 지능을 복제하는 것은 아닙니다.
마찬가지로, 일반 AI는 다양한 작업을 처리하고 다른 AI와 상호 작용할 수 있는 더 광범위한 시스템입니다. 그것은 인간의 지능을 반영하고 전략적이고 추상적으로 생각하며 복잡한 문제를 처리할 수 있습니다.
또한 가장 정확한 결과를 제공하는 데 중요한 자체 수정 기능이 있습니다. 기계 학습, 딥 러닝 및 기타 기술의 조합을 사용하여 일반 AI는 사회에 상당한 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
그러나 일반적인 AI는 알고리즘을 훈련시키기 위해 엄청난 컴퓨팅 능력을 필요로 합니다. 이것은 인공지능이 소행성의 움직임이나 다른 복잡한 작업을 추적하는 데 사용될 수 있는 천문학과 같은 영역에 배치되는 것을 어렵게 만듭니다. 기업이 인공지능을 기존 인프라와 통합하는 것도 어렵습니다.
3D 바이오프린팅
3D 바이오프린팅은 2007년부터 과학계에서 유행하고 있는 비교적 새로운 기술입니다. 그것의 적용 범위는 광범위하며 조직 공학에서 약물 개발에 이르기까지 모든 것을 포함할 수 있습니다.
3D 바이오프린팅의 가장 확실한 용도 중 하나는 재생 의학입니다. 그것은 연구원들이 실험실에서 테스트할 수 있는 기능적인 조직을 만들 수 있게 해줍니다. 이러한 조직은 특정 질병에 대해 개발 중인 재생 의학 약물 또는 의료 장치의 연구 및 테스트 모두에 사용될 수 있습니다.
의학에서도 3D 바이오프린팅이 약물 발견을 위한 도구로 주목받고 있습니다. 다양한 화합물에 대한 신체의 반응을 시뮬레이션하기 때문에 연구자들이 더 나은 후보를 식별하고 발견 파이프라인을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
더 정확하다는 것 외에도, 그것은 또한 전통적인 동물 모델보다 덜 비쌉니다. 이것은 훨씬 더 빠른 약물 발견 과정과 더 효과적인 결과로 이어질 가능성이 높습니다.
그러나 바이오프린팅은 광범위한 기술이 되기 전에 해결해야 할 많은 과제가 있습니다. 우선 여러 분야에 걸쳐 기술과 엔지니어링 기술을 결합해야 하는 복잡한 프로세스입니다.
또한, 그것은 바이오 잉크에 축적될 세포와 안전하고 호환되어야 합니다. 세포가 제대로 성장하고 인쇄 과정에서 살아남을 수 있도록 세심하게 모니터링해야 하는 섬세한 균형입니다.
바이오프린팅의 미래는 밝아 보이지만, 프린터에서 완벽하게 기능하는 기관이 생산되려면 아직 멀었습니다. 그 때까지, 과학자들은 세포 친화적이고 튼튼할 새로운 바이오 잉크를 개발하고, 인쇄된 혈관 구조를 호스트 혈관 구조 후 인쇄물과 통합하는 방법을 찾기 위해 노력하고 있습니다. 이것은 생물학적으로 인쇄된 장기를 생존 가능하고 잠재적으로 이식 가능하게 만드는 중요한 단계입니다.
스마트 시티
스마트 시티는 시민들에게 안전하고 효율적이며 지속 가능한 생활 환경을 제공하도록 설계되었습니다. 이는 정보 통신 기술을 사용하여 데이터를 모니터링, 통신 및 공유할 수 있는 시스템, 장치, 서비스 및 인프라의 연결된 생태계를 구축함으로써 이루어집니다.
이러한 기술은 이동성 향상, 에너지 소비 감소, 폐기물 관리 간소화 및 상주 서비스 향상에 사용될 수 있습니다. 그것들은 또한 대기 질을 향상시키고, 교통 혼잡을 줄이고, 경제 성장을 촉진하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
결과적으로, 스마트 기술이 있는 도시들은 살고 일하기에 더 인기 있는 장소가 되고 있습니다. 이러한 도시 지역은 더 짧은 통근 시간, 교통 시스템 접근성, 더 안전한 거리, 녹지 및 향상된 주민 서비스를 제공합니다.
게다가, 이 지방 자치 단체들은 종종 높은 삶의 질과 번창하는 경제로 알려져 있습니다. 이러한 도시들은 종종 인프라를 개선하고 프로세스를 간소화하기 위해 기술을 사용하기 때문에 다른 도시들보다 더 지속 가능합니다.
스마트 시티를 달성하기 위한 가장 큰 과제 중 하나는 주민들이 시스템을 신뢰하고 기능에 자신감을 갖도록 하는 것입니다. 이는 범죄 추적이나 연락 추적과 같은 목적으로 데이터를 사용할 계획인 도시에 특히 중요한 고려 사항입니다.
하지만, 스마트 시티 옹호자들은 이것이 불가능한 일이 아니라고 말합니다. 이는 올바른 접근 방식을 취하고 이를 실현하기 위한 적절한 리소스를 확보하는 것의 문제일 뿐입니다.
첫 번째 단계는 강력하고 환경 변화에 적응할 수 있는 기술을 개발하는 것입니다. 여기에는 인공지능, IoT 및 기계 학습이 포함됩니다.
이러한 기술은 도시와 주민의 안전을 모니터링하고 실시간 공간 관리를 제공하며 시민들이 지역 당국에 문제를 보고할 수 있도록 하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 구조 상태를 평가하고 홍수, 산사태 및 허리케인과 같은 긴급 상황에 대한 조기 경고를 제공하는 데 사용할 수 있습니다.
개인화된 의학
개인 맞춤형 의료는 환자의 의료 프로필과 상태를 종합적으로 파악하여 환자를 개별적으로 치료하는 새로운 패러다임을 의미합니다. 이 접근법은 단순히 기술적인 발전일 뿐만 아니라 사회적이고 윤리적인 접근법으로서 현대적이고 첨단적인 의학 접근법에 대한 비판을 해결하는 것을 목표로 합니다.
현재, 환자들은 종종 동일한 질병을 가진 개인들의 집단으로 취급되기 때문에, 특정 집단을 대상으로 하고 그들에게 가장 효과적인 약을 개발하는 것을 어렵게 만듭니다. 이로 인해 일부 시간이 많이 소요되는 임상시험에서는 효과적이지 않은 치료법이 나올 수 있습니다.
하지만, 유전자 연구의 출현은 과학자들이 특정 질병의 발달에 기여하는 개별 유전자를 식별할 수 있게 해줍니다. 이것은 의사들이 왜 약이 한 환자를 치료하는 데 효과적인지 이해하는 데 도움이 되지만 다른 환자는 그렇지 않습니다. 미래에는 이러한 정보를 사용하여 각 환자의 고유한 유전자에 맞게 치료를 조정하여 환자에게 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다.
개인화된 의학의 과학이 빠르게 발전하고 있지만, 광범위한 채택에는 여전히 몇 가지 장벽이 있습니다. 예를 들어, FDA는 원칙적으로 이 관행에 대한 지지를 표명했지만 아직 많은 처방약에 대한 의무적인 요구 사항은 아닙니다.
여기에는 개인 정보 보호, 법적 문제 및 의사가 환자 데이터를 기반으로 치료에 대한 정보에 입각한 결정을 내리도록 보장하는 능력에 대한 우려가 포함됩니다. 또한 새로운 치료법이 개발되고, 테스트되고, FDA의 승인을 받기까지 오랜 시간이 걸립니다.
이러한 문제를 극복하기 위해서는 다양한 과학 분야의 전문가들과 의료 전문가들 사이의 진정한 학제간 대화를 통해 개인화된 의학의 개념이 형성되어야 합니다. 이러한 협력을 장려하는 틀을 만들기 위해 정치인과 규제 당국이 이를 지원해야 합니다.
로보틱스
로봇은 작업을 자동화하고 단순화하는 좋은 방법입니다. 그들은 점심 휴식, 병가 또는 교대 시간을 요구하지 않으며, RSI(반복적인 스트레스 부상)를 피하면서 인간 근로자보다 더 일관된 비율로 일할 수 있습니다.
오늘날 로봇은 이미 의료에서 제조, 가정 생활에 이르기까지 여러 산업 분야에서 상당한 기여를 하고 있습니다. 예를 들어, 의료 로봇 공학은 환자의 물리적 치료를 돕고, 병원을 돌아다니며 의약품을 전달할 수 있습니다. 이러한 로봇은 또한 원격으로 의료 절차를 수행할 수 있어 비용을 절감하고 환자 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다.
제조업은 로봇 공학이 상당한 영향을 미친 또 다른 분야이며, 조립 라인 로봇은 인간이 효율적으로 할 수 없는 반복적인 작업을 처리합니다. 마찬가지로, 산업용 로봇은 창고 포장과 농업 유지보수에 사용됩니다.
로봇 공학의 미래는 자동화 및 증강 프로세스를 수용하는 산업이 늘어남에 따라 계속 확장되고 진화할 것입니다. 기술이 발전함에 따라, 점점 더 많은 로봇들이 인간이 더 효율적이고 비용 효율적으로 할 수 있는 동일한 작업을 수행할 수 있을 것입니다.
예를 들어, 자율 주행 차량의 미래는 밝으며 향후 10년 내에 현실이 될 수 있습니다. Tesla와 Waymo와 같은 회사들은 로봇으로 움직이는 택시가 전 세계 주요 도시의 도로에 다닐 수 있는 길을 열어주고 있습니다.