Teknologi Canggih Yang Sedang Dikembangkan Saat Ini
Ittekcno.blogspot.com - Sampai akhir ini tidak terbayangkan sudah berapa teknologi yang dapat digunakan manusia utntuk membantu mereka dalam melakukan pekerjaan sehari hari mereka. Teknologi tidak terlepas dari kehidupan di era modern saat ini, para pengembang terus melakukan penelitian dan pengembangan terhadap teknologi untuk masa depan.
Artikel ini akan membahas tentang teknologi-teknologicanggih yang sedang dikembangkan saat ini oleh para ahli di bidangnya. Langsung saja mari kita sima pembahasan berikut ini.
1. Rasi bintang satelit
Kita sekarang dapat membangun, meluncurkan, dan mengoperasikan puluhan ribu satelit secara terjangkau di orbit sekaligus.
Satelit yang dapat mengirim koneksi broadband ke terminal internet. Selama terminal-terminal ini memiliki pandangan yang jelas ke langit, mereka dapat mengirimkan internet ke perangkat terdekat. SpaceX sendiri ingin mengirim lebih dari 4,5 kali lebih banyak satelit ke orbit dekade ini daripada yang pernah diluncurkan manusia sejak Sputnik.
Rasi bintang besar ini layak dilakukan karena kami telah belajar bagaimana membangun satelit yang lebih kecil dan meluncurkannya dengan lebih murah. Selama era pesawat ulang-alik, meluncurkan satelit ke luar angkasa biayanya sekitar $ 24.800 per pon. Satelit komunikasi kecil yang berbobot empat ton membutuhkan biaya hampir $ 200 juta untuk terbang.
Saat ini, sebuah satelit SpaceX Starlink memiliki berat sekitar 500 pound (227 kilogram). Arsitektur yang dapat digunakan kembali dan pembuatan yang lebih murah berarti kita dapat mengikat lusinan satelit ke roket untuk menurunkan biaya, peluncuran SpaceX Falcon 9 hari ini harganya sekitar $ 1.240 per pon.
120 satelit Starlink pertama naik tahun lalu, dan perusahaan berencana meluncurkan batch 60 setiap dua minggu mulai Januari 2020. OneWeb akan meluncurkan lebih dari 30 satelit akhir tahun ini. Kita dapat segera melihat ribuan satelit bekerja bersama-sama untuk menyediakan akses internet bahkan untuk populasi paling miskin dan paling terpencil di planet ini.
Tapi itu hanya jika semuanya berhasil. Beberapa peneliti marah karena mereka khawatir benda-benda ini akan mengganggu penelitian astronomi. Lebih buruk lagi adalah prospek tabrakan yang dapat menyebabkan jutaan puing-puing ruang, membuat layanan satelit dan eksplorasi ruang angkasa di masa depan nyaris mustahil. Hampir nyaris Starlink dengan satelit cuaca ESA pada bulan September adalah pengingat yang menyentak bahwa dunia tidak siap untuk mengelola lalu lintas orbital sebanyak ini. Apa yang terjadi dengan rasi bintang mega ini, dekade ini akan menentukan masa depan ruang orbit.
2. Supremasi kuantum
Google telah memberikan bukti jelas pertama tentang komputer kuantum yang mengungguli yang klasik.
Komputer Quantum menyimpan dan memproses data dengan cara yang sangat berbeda dari yang biasa kita semua lakukan. Secara teori, mereka dapat menangani kelas masalah tertentu yang bahkan superkomputer klasik yang paling kuat yang dapat dibayangkan membutuhkan ribuan tahun untuk diselesaikan, seperti memecahkan kode kriptografi saat ini atau mensimulasikan perilaku molekul yang tepat untuk membantu menemukan obat dan bahan baru.
Baca juga :
Sudah ada komputer kuantum yang berfungsi selama beberapa tahun, tetapi hanya dalam kondisi tertentu mereka mengungguli komputer klasik, dan pada bulan Oktober Google mengklaim demonstrasi pertama seperti "supremasi kuantum." Komputer dengan 53 qubit unit dasar perhitungan kuantum melakukan perhitungan dalam waktu tiga menit lebih sedikit, menurut perhitungan Google, superkomputer terbesar di dunia membutuhkan 10.000 tahun, atau 1,5 miliar kali lebih lama. IBM menantang klaim Google, mengatakan percepatan akan menjadi seribu kali lipat lebih baik, Meski begitu itu adalah tonggak sejarah, dan setiap qubit tambahan akan membuat komputer dua kali lebih cepat.
Namun, demo Google hanyalah bukti konsep, sama dengan melakukan penjumlahan acak pada kalkulator dan menunjukkan bahwa jawabannya benar. Tujuannya sekarang adalah untuk membangun mesin dengan qubit yang cukup untuk menyelesaikan masalah yang bermanfaat. Ini adalah tantangan yang berat: semakin banyak qubit yang dimiliki, semakin sulit untuk mempertahankan keadaan kuantum.
Insinyur Google meyakini pendekatan yang mereka gunakan bisa membawa mereka ke suatu tempat antara 100 dan 1.000 qubit, yang mungkin cukup untuk melakukan sesuatu yang bermanfaat tetapi tidak ada yang yakin apa.
Dan lebih dari itu, Mesin yang dapat memecahkan kriptografi hari ini akan membutuhkan jutaan qubit, mungkin butuh beberapa dekade untuk sampai ke sana. Tapi yang bisa memodelkan molekul harus lebih mudah dibuat.
3. AI berukuran mikro ( AI kecil )
Ai memiliki masalah dalam upaya untuk membangun algoritma yang lebih kuat, para peneliti menggunakan jumlah data dan daya komputasi yang lebih besar, dan mengandalkan layanan cloud terpusat. Ini tidak hanya menghasilkan emisi karbon dalam jumlah yang mengakhawatirkan tetapi juga membatasi kecepatan dan privasi aplikasi AI.
Tapi countertrend dari AI yang berukuran kecil mengubah itu. Raksasa teknologi dan peneiti akademis bekerja pada algoritma baru untuk mengecilkan model pembelajaran mendalam yang ada tanpa kehilangan kemampuan mereka. Sementara itu, generasi baru chip AI khusus berjanji unuk mengemasebih banyak daya komputasi ke dalam ruang fisik yanglebih ketat, dan melatih dan menjalankan AI dengan energi yang jauh lebih sedikit.
Kemajuan ini baru mulai tersedia bagi konsumen. Mei lalu, Google mengumumkan bahwa mereka sekarang dapat menjalankan Google Assistant di ponsel pengguna tanpa mengirim permintaan ke server jarak jauh. Pada iOS 13, Apple menjalankan kemampuan pengenalan suara Siri dan keyboard QuickType-nya secara lokal di iPhone. IBM dan Amazon sekarang juga menawarkan platform pengembang untuk membuat dan menggunakan AI kecil.
Semua ini dapat membawa banyak manfaat. Layanan yang ada seperti asisten suara, koreksi otomatis, dan kamera digital akan menjadi lebih baik dan lebih cepat tanpa harus melakukan ping cloud setiap kali mereka membutuhkan akses ke model pembelajaran mendalam. Tiny AI juga akan memungkinkan aplikasi baru, seperti analisis citra medis berbasis seluler atau mobil self-driving dengan waktu reaksi lebih cepat. Akhirnya, AI lokal lebih baik untuk privasi, karena data Anda tidak perlu lagi meninggalkan perangkat Anda untuk meningkatkan layanan atau fitur.
Tetapi ketika manfaat AI didistribusikan, demikian pula semua tantangannya. Ini bisa menjadi lebih sulit untuk memerangi sistem pengawasan atau video deepfake, misalnya, dan algoritma diskriminatif juga bisa berkembang biak. Para peneliti, insinyur, dan pembuat kebijakan perlu bekerja bersama sekarang untuk mengembangkan pemeriksaan teknis dan kebijakan tentang potensi bahaya ini.
4. Privasi diferensial
Pada tahun 2020, pemerintah AS memiliki tugas besar mengumpulkan data tentan 330 juta penduduk negara itu sambil menjaga identitas mereka tetap pribadi. Data dirilis dalam tabel statistik yang dianalisis oleh pembuat kebijakan dan akademisi saat menulis undang-undang atau melakukan penelitian. Secara hukum, biro sensus harus emastikan bahwa itu tidak dapat mengarah kembali ke individu manapun.
Tetapi ada trik untuk "mendenonimkan" individu, terutama jika data sensus dikombinasikan dengan statistik publik lainnya.
Jadi Biro Sensus menyuntikkan ketidakakuratan, atau "kebisingan," ke dalam data. Mungkin membuat beberapa orang lebih muda dan yang lain lebih tua, atau menyebut beberapa orang kulit putih sebagai kulit hitam dan sebaliknya, sambil menjaga jumlah total dari setiap usia atau kelompok etnis tetap sama. Semakin banyak suara yang Anda masukkan, semakin sulit proses anonimisasi.
Privasi diferensial adalah teknik matematika yang membuat proses ini ketat dengan mengukur seberapa banyak privasi meningkat ketika kebisingan ditambahkan. Metode ini sudah digunakan oleh Apple dan Facebook untuk mengumpulkan data agregat tanpa mengidentifikasi pengguna tertentu.
Tetapi terlalu banyak noise dapat membuat data tidak berguna. Satu analisis menunjukkan bahwa versi 2010 yang berbeda dari Sensus 2010 mencakup rumah tangga yang diperkirakan memiliki 90 orang.
jika semuanya berjalan dengan baik, metode ini kemungkinan akan digunaka oleh agen federal lainnya. negara-negara seperti kanada dan inggris juga akan mengikuti.