MSFT (Microsoft Corp.) 설립자 Bill Gates는 큰 구조적 변화를 파악하는 데 익숙하지 않습니다. 억만 장자 비즈니스 대기업은 가정용 컴퓨터, 데스크톱 운영 체제 및 인터넷이 일상 생활의 큰 부분이 될 것이라고 정확하게 예측했습니다.
MIT Technology Review는 Gates가 연례 기술 목록을 작성하도록 초대했습니다. 게스트 편집자가 목록을 정리 한 것은 이번이 처음입니다.
"빌의 목록은 우리가 인류의 기술 개발에있어 팁을 내리고 있다는 믿음을 반영합니다. 대부분 인생을 더 길게 만드는 기술에서 대부분 더 나은 기술로 발전합니다. MIT Technology Review의 편집장 인 기드온 리치 필드 (Gideon Lichfield)는 보도 자료에서 이렇게 말했다.
게이츠가 제안한 내용은 다음과 같습니다.
1. 로봇 손재주
로봇 및 자동화 도구는 전 세계 공장에서 등장했지만 "서툴고 유연하지 않기"때문에 신중하게 통제 된 환경에서 작동합니다. 로봇 손재주는 이러한 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 로봇 손과 같은 기계 장치를 만들고 인공 지능 소프트웨어를 적용함으로써이 기계는 미래에 익숙하지 않은 장치와 환경을 처리 할 수있는 더 나은 장비를 갖추어야합니다.
2. 뉴 웨이브 원자력
퓨전은 원자로가 녹을 수없고 기존의 원자력 에너지와 같이 높은 수준의 폐기물을 생성하지 않기 때문에 선호되는 미래의 전원으로 청구되고 있습니다. IV 세대 핵분열 원자로, 소형 모듈 형 원자로 및 핵융합 원자로를 포함한 새로운 설계는 혁신에 가까워지고 있으며 탄소 배출을 줄이고 전력 원을보다 안전하고 저렴하게 만들 것을 약속합니다.
3. Preprees 예측
그의 헬스 케어 선택 중에서, 게이츠는 아기가 조산 할 가능성을 식별 할 수있는 새로운 혈액 검사 뒤에 지원을 던졌습니다. 이 혁신은 많은 어린이들의 생명을 구할 수 있습니다.
4. 환약에 내장 프로브
삼키는 캡슐은 인간의 소화 시스템 내부에 이미지를 투사하고 생검을 수행 할 수도 있습니다. 영유아 치료에도 사용할 수있는이 장치는 환경 장 기능 장애와 같은 값 비싼 질병이 퍼지는 것을 방지하는 데 도움이됩니다.
5. 맞춤형 암 백신
신체의 면역계를 사용하여 종양 세포를 죽이는 치료법이 개발되고 있습니다. 과학자들은이 백신의 상용화에 성공한 것으로 알려져 있는데, 이 백신이 성공하면 많은 사람들이 암으로 사망하는 것을 막을 수있다.
6. 소가없는 버거
실험실에서 재배 한 식물 기반 대안은 환경을 파괴하지 않으면 서 육류의 영양가를 창출한다고합니다. 인구가 증가하고 먹이를 더 많이 입을수록 과학자들은 오염 된 육류 산업에 대한 지구의 의존도를 낮추는 경제적 인 솔루션을 찾기 위해 노력하고 있습니다. 게이츠는 멤피스 미트 (Memphis Meats)라는 줄기 세포에서 동물 조직을 성장시키는 회사에 투자했습니다.
7. 이산화탄소 포수
대기로 들어가기 전에 탄소를 포획하는 기술은 이제 합리적인 가격으로 꾸준히 제공되고 있습니다. 전문가들은 탄소 포집 및 저장 도구를 사용하여 발전소의 CO2 배출량을 최대 90 % 줄일 수 있습니다. Occidental Petroleum Corp와 Chevron (OXY)은 게이트와 2 개의 석유 및 가스 회사가 캐나다의 탄소 공학에 투자했습니다.
8. 손목 착용 심전도 (ECG) 모니터
규제 및 기술 혁신이 쉬워 짐에 따라 이제 사람들은 웨어러블 장치로 마음을 모니터링 할 수 있습니다. AAPL (Apple Inc.)은 FDA의 허가를 받아 시계에서 ECG 기능을 개발 한 회사 중 하나입니다.
9. 하수구없는 위생
MIT Technology Review에 따르면 약 23 억 명의 사람들이 좋은 위생 시설을 이용할 수 없기 때문에 치명적인 박테리아, 바이러스 및 기생충이 퍼질 수 있습니다. 하수도 시스템없이 작동하고 그 자리에서 폐기물을 처리하는 에너지 효율적인 화장실은이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
10. 원활한 대화 AI 보조자
MIT Technology Review는 아마존 닷컴 (AMZN) 알렉사 (Alexa)와 애플 시리 (Siri)와 같은 AI 보조원들은 여전히 우리의 삶을 단순화 할 수 없다고 지적했다. 기계가 언어를 더 잘 이해하고보다 자율적으로 이해할 수 있도록 단어 사이의 의미 적 관계를 포착하는 최근의 발전이 이루어지고 있습니다.
