다음은 중요한 문제를 해결하는 데 실질적인 변화를 가져올 것으로 믿는 연간 기술 발전 목록이다. 우리는 어떻게 선택할까? 우리는 일회성 트릭, 과장된 새로운 가제트를 피한다. 대신 우리는 우리가 살고 일하는 방식을 진정으로 변화시킬 돌파구를 찾는다.

 

해킹할 수 없는 인터넷

올해 말 네덜란드 연구자들은 Delft 와 Hague 사이에 양자인터넷을 완성한다.

양자물리학을 기반으로 한 인터넷은 곧 본질적으로 안전한 통신을 가능하게 한다. Delft University of Technology의 Stephanie Wehner가 이끄는 팀은 전적으로 양자 기술을 통해 네덜란드의 4개 도시를 연결하는 네트워크를 구축하고 있다. 이 네트워크를 통해 전송된 메시지는 해킹할 수 없다.

지난 몇 년 동안 과학자들은 광자 쌍을 광섬유 케이블에 암호화된 정보를 절대적으로 보호하는 방식으로 전송하는 방법을 배웠다. 중국의 한 팀은 이 기술을 사용하여 베이징과 상하이 사이에 2,000km의 네트워크 백본을 구축했다. 하지만 이 프로젝트는 부분적으로 양자 링크를 새로 구축하기 전에 양자 링크를 끊는 고전적인 구성 요소에 의존하여 해킹의 위험이 있다.

반면 Delft 네트워크는 양자 기술을 사용하여 끝에서 끝까지 도시간에 정보를 전송하는 최초의 기업이 될 것이다.

이 기술은 얽힘이라고 하는 원자 입자의 양자 동작에 의존한다. 얽힌 광자는 콘텐츠를 방해하지 않고는 은밀하게 읽을 수 없다.

그러나 얽힌 입자는 생성하기 어렵고 장거리 전송이 더 어렵다. Wehner의 팀은 1.5km (0.93마일) 이상을 보낼 수 있음을 입증했으며 올해 말까지 Delft와 Hague 사이에 양자 연결을 설정할 수 있다고 확신한다. 더 먼 거리에서 끊김 없는 연결을 보장하려면 네트워크를 확장하는 퀀텀 리피터가 필요하다.

이러한 중계기는 현재 Delft 및 다른 곳에서 설계 중이다. 첫 번째는 향후 5~ 6년 내에 완료될 것이라고 Wehner는 말한다. 10년 말까지 글로벌 양자 네트워크가 이어진다.

 

초 개인화 의학

고유한 유전적 돌연변이를 치료하기 위해 새로운 약물이 설계되고 있다.

다음은 절망적 사례의 정의이다. 치명적인 질병을 앓고 있는 어린이는 치료법이 없을 뿐만 아니라 실험실 가운을 입은 사람도 연구하지 않는다. "너무 보기 드물다"라는 말이 나온다.

그것은 사람의 유전자에 맞춰질 수 있는 새로운 종류의 약물 덕분에 곧 바뀔 것이다. 극히 드문 질병이 특정 DNA 실수로 인해 발생하는 경우 (수천 건이 그렇듯이) 이제 최소한 유전적 수정을 위한 싸움 기회가 있다.

그러한 사례 중 하나는 고유한 유전적 돌연변이로 인한 치명적인 질병으로 고통받는 어린 소녀 밀라 마코 벡의 경우이다. 그녀의 사례는 의사들이 그녀의 유전적 오류 판독에서 단 1년 만에 치료법으로 옮겨온 후 10월에 New England Journal of Medicine에 실렸다. 그들은 그녀의 이름을 따서 밀라센(milasen) 약이라 불렀다.

그 치료는 밀라를 치료하지 않았다. 그러나 그것은 그녀의 상태를 안정시킨 것 같다. 그것은 그녀의 발작을 줄였고 그녀는 도움을 받아 서서 걷기 시작했다.

밀라의 치료가 가능했던 이유는 유전자 의약품을 만드는 것이 그 어느 때보다 더 빨라졌거나 효과가 더 좋기 때문이다. 신약은 유전자 대체, 유전자 편집 또는 안티센스 (밀라가 받은 유형)의 형태를 취할 수 있는데, 이는 잘못된 유전 메시지를 지우거나 수정하는 일종의 분자 지우개이다. 치료의 공통점은 유전병을 수정하거나 보상하기 위해 디지털 방식으로 디지털 속도로 프로그래밍 할 수 있다는 것이다.

밀라와 같은 이야기가 몇 개 있을까? 지금까지는 소수이다.

그러나 더 많은 것이 진행 중이다. 연구자들이 한때 장애물을 보고“미안 해요”고 말했던 곳에서 그들은 이제 DNA에서 해결책을 보고 그들이 도울 수 있다고 생각한다.

"n-of-1"치료 (약물을 받는 사람의 수에 대한 참조)에 대한 진정한 도전은 의약품을 개발, 테스트 및 판매하는 방법에 대한 거의 모든 수용된 개념을 무시한다는 것이다. 이 약이 한 사람을 도울 때 누가 비용을 지불하지만 여전히 대규모 팀을 설계하고 제조할까?

 

디지털 통화

디지털 통화의 증가는 금융 사생활에 막대한 영향을 미친다.

지난 6월 페이스북은 리브라 라는 "글로벌 디지털 통화"를 공개했다. 이 아이디어는 반발을 불러 일으켰고 리브라는 적어도 원래 계획했던 방식으로는 시작되지 않을 수 있다. 하지만 여전히 차이가 있다. 페이스북이 발표된 지 며칠 만에 중국 인민 은행 관계자는 이에 대응하여 자체 디지털 통화 개발을 가속화할 것이라고 암시했다. 이제 중국은 실물 현금을 대체하기 위해 디지털 버전의 화폐를 발행 한 최초의 주요 경제가 될 준비가 되어 있다.

중국 지도자들은 대부분 미국 달러가 될 준비금으로 뒷받침되는 리브라를 위협으로 본다. 이는 세계의 사실상의 준비 통화로서 달러의 역할에서 기인하는 글로벌 금융 시스템에 대한 미국의 불 균형적인 권력을 강화할 수 있다. 일부는 중국이 디지털 위안화를 국제적으로 홍보할 계획이라고 의심한다.

이제 페이스북의 리브라의 피치가 지정학적으로 바뀌었다. 10월에 CEO인 Mark Zuckerberg는 리브라가 "미국의 재정적 리더십은 물론 우리의 민주적 가치와 전 세계에 대한 감독을 확대할 것"이라고 의회에 약속했다. 디지털 화폐 전쟁이 시작되었다.

 

노화 방지 약물

신체의 자연적인 노화 과정을 표적으로 삼아 질병을 치료하려는 약물은 가능성을 보여주었다.

새로운 종류의 노화 방지 약물의 첫 번째 물결이 인체 검사를 시작했다. 이러한 약물은 (아직) 더 오래 살 수는 없지만 근본적인 노화 과정을 늦추거나 역전시켜 특정 질병을 치료하는 것을 목표로 한다.

이 약물은 세놀리틱스(Senolytics)라고 불리며 나이가 들어 감에 따라 축적되는 특정 세포를 제거하여 작동한다. "노화"세포로 알려진 이 세포는 정상적인 세포 복구 메커니즘을 억제하고 주변 세포에 독성 환경을 만드는 낮은 수준의 염증을 생성할 수 있다.

6월 샌프란시스코에 기반을 둔 Unity Biotechnology는 경증에서 중증의 무릎 골관절염 환자의 초기 결과를 보고했다. 2020년 하반기에 대규모 임상 실험 결과가 나올 것으로 예상된다. 회사는 다른 질환 중에서도 눈과 폐의 노화 관련 질병을 치료하기 위해 유사한 약물을 개발하고 있다.

세놀리틱스(Senolytics)는 현재 노화와 다양한 질병의 근원에 있는 생물학적 과정을 표적으로 삼는 다른 많은 유망한 접근법과 함께 인간 테스트에 있다.

알카헤스트 (Alkahest)라는 회사는 젊은 사람들의 혈액에서 발견되는 성분을 환자에게 주입하고 경증에서 중등도의 알츠하이머 병으로 고통받는 환자의인지 및 기능 저하를 멈추기를 희망한다고 말한다. 이 회사는 또한 인체 검사에서 파킨슨 병과 치매 치료제를 보유하고 있다.

그리고 12월에 Drexel University College of Medicine의 연구원들은 면역 억제 약물인 라파 마이신이 포함된 크림이 인간 피부의 노화를 늦출 수 있는지 확인하기까지 했다.

이 테스트는 심장병, 관절염, 암, 치매 등 노화와 관련된 많은 질병을 해킹하여 발병을 지연시킬 수 있는지 알아보려는 연구원들의 확대된 노력을 반영한다.

 

AI가 발견한 분자

과학자들은 AI를 사용하여 유망한 약물 유사 화합물을 발견했다.

잠재적으로 생명을 구할 수 있는 약물로 바뀔 수 있는 분자의 세계는 놀라울 정도로 크기가 크다. 연구원들은 그 수를 약 1060개로 추정한다. 이는 태양계의 모든 원자보다 많은 수치이며, 화학자들만 가능하다면 사실상 무한한 화학적 가능성을 제공한다. 가치 있는 것을 찾으라.

이제 기계 학습 도구는 정보를 사용하여 새로운 가능성을 생성하는 기존 분자 및 그 속성의 대규모 데이터베이스를 탐색할 수 있다. 이를 통해 신약 후보를 더 빠르고 저렴하게 찾을 수 있다.

지난 9월 홍콩에 본사를 둔 Insilico Medicine과 토론토 대학의 연구팀은 AI 알고리즘으로 발견된 여러 약물 후보를 합성함으로써 전략이 효과가 있음을 보여주기 위해 설득력 있는 조치를 취했다.

연구자들은 고대 바둑 게임에서 컴퓨터가 세계 챔피언을 이길 수 있었던 것과 유사한 딥 러닝 및 생성 모델과 같은 기술을 사용하여 바람직한 특성을 가진 약 30,000개의 새로운 분자를 식별했다. 그들은 합성과 테스트를 위해 6개를 선택했다. 하나는 특히 활동적이었고 동물 실험에서 유망한 것으로 입증되었다.

약물 발견 분야의 화학자들은 종종 새로운 분자를 꿈꾼다. 이는 수년간의 경험과 최고의 약물 사냥꾼 중 예리한 직관으로 연마된 예술이다. 이제 이 과학자들은 상상력을 확장할 수 있는 새로운 도구를 갖게되었다.

 

위성 거대 별자리

이제 우리는 궤도에서 한 번에 수만 개의 위성을 저렴하게 구축, 발사 및 운영할 수 있다.

인터넷 단말기에 광대역 연결을 전송할 수 있는 위성. 이 터미널이 하늘을 잘 볼 수 있는 한 근처의 모든 장치에 인터넷을 제공할 수 있다. SpaceX 만해도 스푸트니크 이후 인류가 발사한 것보다 이번 10년 동안 4.5배 이상의 위성을 궤도에 보내기를 원한다.

이 거대한 별자리는 우리가 더 작은 위성을 만들고 더 저렴하게 발사하는 방법을 배웠기 때문에 실현 가능하다. 우주 왕복선 시대에 위성을 우주로 발사하는 데 드는 비용은 파운드당 약 $24,800이었다. 무게가 4톤에 달하는 소형 통신 위성은 비행하는 데 거의 2억 달러가 들었다.

오늘날 SpaceX Starlink 위성의 무게는 약 227kg(500파운드)이다. 재사용 가능한 아키텍처와 저렴한 제조 방식은 수십 개를 로켓에 묶어 비용을 크게 낮출 수 있음을 의미한다. 오늘 SpaceX Falcon 9 출시 비용은 파운드당 약 $1,240이다.

처음 120개의 Starlink 위성이 작년에 증가했으며 회사는 2020년 1월부터 2주마다 60개의 배치를 시작할 계획이다. OneWeb은 올해 말에 30개 이상의 위성을 시작할 예정이다. 우리는 곧 수천 개의 위성이 함께 작동하여 지구상에서 가장 가난한 사람들과 가장 먼 사람들에게도 인터넷 액세스를 제공하는 것을 볼 수 있다.

하지만 그것은 일이 잘 풀릴 때만 가능하다. 일부 연구자들은 이러한 물체가 천문학 연구를 방해할 것을 두려워하기 때문에 열성적이다. 더 나쁜 것은 수백만 개의 우주 쓰레기 파편으로 이어질 수 있는 충돌의 전망으로, 위성 서비스와 미래의 우주 탐사를 거의 불가능하게 만들 수 있다. 9월에 ESA 기상 위성에 대한 Starlink의 거의 실패는 전 세계가 이처럼 많은 궤도 교통량을 관리할 준비가 되어 있지 않다는 사실을 알려주는 충격적인 일이었다. 이번 10년 동안이 거대 별자리에서 일어나는 일은 궤도 공간의 미래를 정의할 것이다.

 

양자 우월

 

Google은 고전적인 컴퓨터를 능가하는 양자컴퓨터의 첫 번째 명확한 증거를 제공했다.

양자컴퓨터는 우리 모두에게 익숙한 것과는 완전히 다른 방식으로 데이터를 저장하고 처리한다. 이론적으로 그들은 오늘날의 암호화 코드를 깨뜨리거나 분자의 정확한 동작을 시뮬레이션하여 신약과 물질을 발견하는 것과 같이 상상할 수 있는 가장 강력한 고전적인 슈퍼컴퓨터조차도 해결하는 데 수천 년이 걸리는 특정 종류의 문제를 해결할 수 있다.

몇 년 동안 양자컴퓨터를 사용해 왔지만 특정 조건에서만 클래식 컴퓨터보다 성능이 뛰어나며 10월에 Google은 '양자 우월성'에 대한 첫 번째 시연을 주장했다. 53큐비트 (양자 계산의 기본 단위)가 있는 컴퓨터는 3분도 조금 넘게 계산을 수행했다. Google의 계산에 따르면 세계에서 가장 큰 슈퍼 컴퓨터가 1만년, 즉 15억배 더 길어 졌을 것이다. IBM은 속도 향상이 기껏해야 천 배가 될 것이라고 Google의 주장에 이의를 제기했다. 그럼에도 불구하고 그것은 이정표였고, 각각의 추가 큐비트는 컴퓨터를 두 배로 빠르게 만들 것이다.

하지만 Google의 데모는 엄격하게 개념 증명이었다. 계산기에서 임의의 합계를 계산하고 답이 옳다는 것을 보여주는 것과 같다. 이제 목표는 유용한 문제를 해결하기에 충분한 큐비트를 가진 기계를 만드는 것이다. 이것은 엄청난 도전이다. 큐비트가 많을수록 섬세한 양자 상태를 유지하기가 더 어려워진다. Google의 엔지니어들은 그들이 사용하는 접근 방식이 100에서 1,000큐비트 사이에 도달할 수 있다고 믿는다. 이는 유용한 작업을 수행하기에 충분할 수 있지만 그 누구도 그게 무엇인지 확실하지 않다.

그리고 그 이상? 오늘날의 암호화를 해독할 수 있는 시스템에는 수백만 큐비트가 필요하다. 거기에 도달하는 데 수십 년이 걸릴 것이다. 그러나 분자를 모델링 할 수 있는 것이 더 쉽게 만들 수 있어야 한다.

 

작은 AI

이제 휴대폰에서 강력한 AI 알고리즘을 실행할 수 있다.

AI에는 문제가 있다. 보다 강력한 알고리즘을 구축하기 위해 연구자들은 더 많은 양의 데이터와 컴퓨팅 성능을 사용하고 중앙집중식 클라우드 서비스에 의존하고 있다. 이는 놀라운 양의 탄소배출량을 생성할 뿐만 아니라 AI 애플리케이션의 속도와 프라이버시를 제한한다.

그러나 작은 AI의 반 추세가 그것을 바꾸고 있다. 기술 대기업과 학술 연구원은 기능을 잃지 않고 기존 딥 러닝 모델을 축소하기 위해 새로운 알고리즘을 개발하고 있다. 한편, 새로운 세대의 특수 AI 칩은 더 좁은 물리적 공간에 더 많은 컴퓨팅 성능을 제공하고 훨씬 적은 에너지로 AI를 훈련하고 실행할 것을 약속한다.

이러한 발전은 이제 막 소비자에게 제공되기 시작했다. 지난 5월 Google은 이제 원격 서버에 요청을 보내지 않고도 사용자의 휴대 전화에서 Google 어시스턴트를 실행할 수 있다고 발표했다. iOS 13부터 Apple은 Siri의 음성 인식 기능과 QuickType 키보드를 iPhone에서 로컬로 실행한다. IBM과 Amazon은 이제 작은 AI를 만들고 배포하기위한 개발자 플랫폼도 제공한다.

이 모든 것이 많은 이점을 가져올 수 있다. 음성 어시스턴트, 자동 수정 및 디지털 카메라와 같은 기존 서비스는 딥 러닝 모델에 액세스해야 할 때마다 클라우드를 핑(통신 상태를 테스트하는 것)할 필요없이 더욱 향상되고 빨라질 것이다.

또한 Tiny AI는 모바일 기반 의료 이미지 분석이나 반응 시간이 더 빠른 자율 주행 자동차와 같은 새로운 애플리케이션을 가능하게 한다. 마지막으로, 서비스나 기능을 개선하기 위해 데이터가 더 이상 장치를 떠날 필요가 없기 때문에 지역화 된 AI가 개인 정보 보호에 더 좋다.

그러나 AI의 이점이 분산됨에 따라 모든 문제도 마찬가지이다. 예를 들어 감시 시스템이나 딥 페이크 비디오와 싸우는 것이 더 어려워질 수 있으며 차별적 알고리즘도 확산될 수 있다. 연구원, 엔지니어 및 정책 입안자들은 이러한 잠재적인 피해에 대한 기술 및 정책 점검을 개발하기 위해 지금 협력해야 한다.

 

차별적 프라이버시

중요한 데이터 세트의 개인 정보를 측정하는 기술이다.

2020년에 미국 정부는 미국의 3억 3천만 주민에 대한 데이터를 수집하고 신원을 비공개로 유지하는 큰 임무를 수행한다. 데이터는 정책 입안자와 학자들이 법률을 작성하거나 연구를 수행할 때 분석하는 통계 테이블로 공개된다. 법에 따라 인구 조사국은 어떤 개인에게도 귀속되지 않도록 해야 한다.

그러나 특히 인구 조사 데이터가 다른 공개 통계와 결합되는 경우 개인을 "비 익명화"하는 트릭이 있다.

따라서 인구 조사국은 데이터에 부정확성 또는 "노이즈"를 주입한다. 각 연령 또는 인종 그룹의 합계를 동일하게 유지하면서 일부는 젊고 다른 사람은 나이가 들거나 일부 백인을 흑인으로 또는 그 반대로 표시할 수 있다. 더 많은 노이즈를 주입할수록 익명화가 더 어려워진다.

차별적 프라이버시는 노이즈가 추가될 때 프라이버시가 얼마나 증가하는지 측정하여 이 프로세스를 엄격하게 만드는 수학적 기술이다. 이 방법은 이미 Apple과 Facebook에서 특정 사용자를 식별하지 않고 집계 데이터를 수집하는 데 사용된다.

그러나 너무 많은 노이즈는 데이터를 쓸모 없게 만들 수 있다. 한 분석에 따르면 2010년 인구 조사의 차등 사적 버전에는 90명으로 추정되는 가구가 포함되었다.

모든 것이 잘되면 다른 연방 기관에서 이 방법을 사용할 가능성이 높다. 캐나다와 영국과 같은 국가들도 보고 있다.

 

기후 변화 기여

연구원들은 이제 극한의 날씨에서 기후 변화의 역할을 파악할 수 있다.

열대성 폭풍 이멜다가 지난 9월 휴스턴 지역의 인근 지역에 홍수를 일으키기 시작한 지 10일 후, 신속한 대응 연구팀은 기후 변화가 거의 확실히 역할을 했다고 발표했다.

World Weather Attribution 그룹은 기후 변화가 발생하거나 발생하지 않은 세계의 고해상도 컴퓨터 시뮬레이션을 비교했다. 이전에 우리가 살고 있는 세계에서는 심한 폭풍이 2.6배나 더 강했고 최대 28% 더 강했다.

이번 10년 초 과학자들은 특정 사건을 기후 변화와 연결하는 것을 꺼려했다. 그러나 지난 몇 년 동안 더 많은 극한 기후 속성 연구가 수행되었으며, 도구와 기술이 빠르게 개선되어 더 안정적이고 설득력이 있게 되었다.

이것은 진보의 조합으로 가능해졌다. 첫째, 상세한 위성 데이터 기록이 길어지면 자연계를 이해하는 데 도움이 된다. 또한 컴퓨팅 성능이 향상되어 과학자들은 고해상도 시뮬레이션을 만들고 더 많은 가상 실험을 수행할 수 있다.

이러한 개선과 기타 개선으로 인해 과학자들은 지구 온난화가 종종 더 위험한 기상 현상을 일으키고 있다는 통계적 확실성을 높일 수 있었다.

기후 변화의 역할을 다른 요인과 분리함으로써 연구는 예상되는 홍수의 양과 지구 온난화가 악화됨에 따라 얼마나 심한 폭염이 발생할 것인지 등 우리가 대비해야 할 위험의 종류를 알려준다. 우리가 듣기로 결정하면 기후 변화 세계를 위해 도시와 인프라를 재건하는 방법을 이해하는 데 도움이 될 수 있다.