미래의 10가지 기술 동향

기술의 미래에 대해 생각하고 있다면 알아야 할 XNUMX가지 사항이 있습니다. 이것들 기술 동향 인공 지능, 기계 학습, 5G 네트워크, 사물 인터넷, 에지 컴퓨팅, 가상 및 증강 현실, 자율 주행 차량, 양자 컴퓨팅 및 블록체인 기술을 포함합니다.

인공 지능과 머신 러닝

AI 및 기계 학습 기술에는 여러 유형이 있습니다. 그들은 다양한 방법으로 일을 도울 수 있습니다. 그러나 여러 가지 제한 사항도 있습니다. 예를 들어 이러한 도구는 항상 확장 가능한 것은 아닙니다.

몇몇 사람들은 그들이 일자리를 앗아가고 재정적 격차를 확대할 것이라고 걱정합니다. 일부 전문가들은 이것이 새로운 실업 시대로 이어질 것이라고 예측합니다.

이 분야가 계속 발전함에 따라 AI가 작업장에 미치는 잠재적 영향을 이해하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 미래에는 컴퓨터가 이전에는 불가능하다고 생각했던 상식적인 작업을 수행할 수 있게 될 것입니다.

이것은 그것들을 더 유용하게 만들 것입니다. 마찬가지로 AI는 의사 결정 프로세스를 간소화하고 시간을 절약할 수 있습니다. 결국 이러한 시스템은 소비자에게 보다 맞춤화된 미래를 제공할 수도 있습니다.

과학계는 AI 기술의 한계를 극복하기 위해 노력하고 있다. 핵심 영역 중 하나는 학습 프로세스를 가속화하는 것입니다. 일반적으로 이를 위해서는 차원 축소, 기능 추출 및 학습 프로세스 개선의 조합이 필요합니다. 이러한 방법은 경우에 따라 잘 적용됩니다.

사물 인터넷 IoT

사물 인터넷(IoT)은 산업을 변화시키는 기술입니다. 의료, 운송, 농업 등 IoT는 자원 효율성을 최적화하고 낭비를 최소화하며 교통량을 개선하는 다양한 솔루션을 제공합니다.

IoT 장치는 센서와 액추에이터를 사용하여 내부 상태를 수집하고 보고합니다. 데이터를 활용하여 패턴을 분석하고 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 액추에이터는 문이나 전원 콘센트 제어와 같은 명령에 따라 작업을 수행할 수 있습니다.

실제 사용 외에도 IoT는 많은 획기적인 혁신을 창출했습니다. 그 중 하나는 의료 서비스 제공자가 전통적인 진료 예약이 아닌 경우에도 환자의 건강 지표를 지속적으로 모니터링할 수 있도록 하는 것입니다.

2020년까지 XNUMX억 개 이상의 장치가 인터넷에 연결될 것으로 예상됩니다.

IoT 전문가의 최근 보고서에서는 IoT를 둘러싼 과제와 기회에 대해 설명합니다. 다양한 지원 기술과 표준 아키텍처는 물론 IoT의 현재 및 미래 배포에 대해 설명합니다.

IoT 구현의 또 다른 과제는 대역폭입니다. IoT 시스템이 널리 보급됨에 따라 더 많은 대역폭이 필요합니다. 이렇게 증가하면 IoT 네트워크의 대기 시간이 낮아져 시스템이 더 유동적이고 효율적으로 만들어질 수 있습니다.

블록 체인 기술

블록체인은 분산 컴퓨터 네트워킹 시스템입니다. 이 기술은 안전하고 불변하며 투명한 시스템을 가능하게 합니다. 그것은 다양한 산업 분야에서 널리 사용됩니다.

예를 들어 은행이 보다 안전하게 자금을 교환할 수 있습니다. 또한 제XNUMX자 검증과 관련된 많은 비용을 없앨 수 있습니다.

이점 외에도 이 기술은 여러 가지 다른 방법으로 사용할 수 있습니다. 여기에는 트랜잭션에 대한 무결성 증명 제공 및 의료 데이터 보안이 포함됩니다.

그러나 이러한 이점에는 단점이 있습니다. 예를 들어 기본 서버가 손상되면 전체 시스템이 다운됩니다. 마찬가지로 블록에 대한 다운로드 프로세스는 블록에 포함된 데이터만큼만 안전합니다.

마지막으로 클라우드 환경 사용과 관련된 일반적인 보안 문제가 있습니다. 이러한 위험에는 데이터 손실, 도난 및 해킹이 포함됩니다. 데이터 손실 위협은 가볍고 안전한 블록체인 알고리즘을 사용하여 완화할 수 있습니다.

블록체인 애플리케이션의 좋은 예는 개인 키를 사용하여 환자의 건강 기록을 인코딩하는 것입니다. 현재 이 프로세스는 비용과 시간이 많이 소요됩니다.

퀀텀 컴퓨팅

양자 컴퓨팅은 양자 역학을 사용하는 새로운 형태의 컴퓨팅입니다. 장점도 많지만 한계도 많습니다. 예를 들어 오류 수정 양자 컴퓨팅과 같은 특정 영역에서 잘 수행할 수 없습니다.

그러나 모델링 및 시뮬레이션을 포함하여 다른 방식으로 사용할 수 있습니다. 특히 분자 시뮬레이션에서 단백질의 거동을 시뮬레이션하는 능력이 있다.

이 기술은 더 나은 배터리 설계, 전기 자동차 배터리 개선, 기타 제품 및 서비스 설계에 도움이 됩니다.

양자 컴퓨팅의 또 다른 응용 분야는 암호화 분야입니다. 양자 암호화는 양자 역학을 기반으로 합니다. 그 결과 고효율 읽기 및 디코딩 기능이 제공됩니다.

일부 기업은 이미 실험을 진행하고 있습니다. 기술 동향. 예를 들어, Volkswagen은 D-Wave Systems의 도움으로 이를 탐색하고 있습니다.

Google과 IBM은 이 기술에 대한 활동에 참여하고 있습니다. 그리고 주요 정부는 투자를 하고 있습니다. 여기에는 미국, 영국 및 호주가 포함됩니다.

양자 컴퓨터를 기존 컴퓨터와 함께 사용하면 하이브리드 시스템이 될 수 있습니다. 이러한 장치는 기존 컴퓨터보다 수천 배 더 빠를 수 있습니다.

그들은 약물 설계에서 일기 예보에 이르기까지 수십 개의 전산 과학 및 공학 분야에 영향을 미칠 것입니다.

가상 현실과 증강 현실

스마트 기기의 증가로 VR 및 AR 시장이 성장할 것입니다. 앞으로 이러한 기술은 비즈니스의 디지털 전환에서 핵심적인 역할을 할 것입니다.

또한 기업이 보다 자연스러운 방식으로 소비자와 소통하고 상호 작용하도록 도울 것입니다. 이러한 기술의 예상 수익은 500년까지 2025억 달러가 넘습니다.

NMC/CoSN Horizon Report는 가상 및 증강 현실을 가장 매력적인 것으로 평가합니다. 이 두 기술이 15.5년까지 유럽 경제에 2022억 유로 이상을 기여할 것으로 예측합니다.

가상 및 증강 현실의 가장 인기 있는 애플리케이션 중에는 게임, 쇼핑 및 엔터테인먼트가 있습니다. 이러한 산업이 향후 몇 년 동안 성장에 가장 크게 기여할 가능성이 높지만 산업은 이를 넘어 다른 영역으로 확장되고 있습니다.

가상 및 증강 현실은 현재 의료 산업에서 수술 오류의 위험을 줄이기 위해 사용되고 있습니다. 의료 전문가들도 시각 장애를 진단하기 위해 VR 및 AR 시스템의 시선 추적 기술을 사용하고 있습니다.

가상 현실과 증강 현실이 빠르게 성장하고 있지만 아직 개발 초기 단계에 있습니다. 가격이 비싸고 표준화가 되지 않는 등 활용에 한계가 있다.

그러나 시간이 지남에 따라 이러한 기술은 소비자가 더 저렴하고 접근할 수 있게 될 것입니다.

5G 네트워크

5G는 무선 네트워크의 속도와 응답성을 높이는 최신 셀룰러 기술입니다. 대기 시간을 몇 분의 5초로 줄일 수 있습니다. 또한 XNUMXG는 향상된 보안과 향상된 연결성을 제공합니다.

결과적으로 5G 네트워크는 새로운 애플리케이션과 혁신의 기회를 제공할 것입니다. 향후 몇 년에 걸쳐 단계적으로 시행될 예정입니다.

이 기술은 모든 산업에서 새로운 사용 사례를 가능하게 할 것입니다. 몇 가지 예로는 원격 수술, 의료 및 건강 관리, IoT, 드론, 정밀 농업 등이 있습니다.

또 다른 잠재적 응용 분야는 자율주행차입니다. 5G를 통해 운전자는 차량의 내비게이션 앱과 상호 작용할 수 있습니다. 또한 도로에 있는 다른 차량 및 개체와 통신할 수 있습니다.

예를 들어 사고 및 교통 체증에 대한 정보를 공유할 수 있습니다. 이는 실시간 응용 프로그램에 유용합니다.

또한 의료 산업은 원격 수술 및 진단에 집중하기 시작했습니다. 5G의 짧은 지연 시간 덕분에 의사는 지체 없이 예방 및 진단 치료는 물론 처방 처리를 수행할 수 있습니다.

운송 및 물류 부문은 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 이는 고속 인터넷 연결에 대한 필요성이 확대되기 때문입니다.

엣지 컴퓨팅 기술 동향

가장 흥미로운 것 중 하나 기술 동향 미래는 에지 컴퓨팅입니다. 데이터를 소스에 더 가깝게 처리하고 비즈니스 및 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

컴퓨팅을 에지에 더 가깝게 이동한다는 아이디어는 매력적으로 들리지만 구현하기 어려울 수 있습니다. 이 기술에는 상당한 진보가 필요하며 많은 기술적 장애물을 극복해야 합니다.

클라우드 컴퓨팅과 달리 에지 컴퓨팅은 중앙 집중식 단일 서버에 구축되지 않습니다. 대신 로컬 데이터를 처리하고 집계하기 위해 여러 에지 솔루션을 활용하는 상호 연결된 접근 방식입니다.

에지 컴퓨팅은 조직이 고객에게 보다 개인화되고 반응이 빠른 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 또한 데이터 프라이버시 문제를 해결하는 방법이기도 합니다.

또한 에지 컴퓨팅은 위험한 원격 위치에서 작업자의 안전을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 석유 굴착 장치가 보다 효율적으로 작동하도록 도울 수 있습니다. 그리고 직원 안전 장치에서 생성된 데이터를 분석하고 관리할 수 있습니다.

에지 컴퓨팅이 성장하고 있습니다. 기술 동향, 그리고 그것에 대한 많은 응용 프로그램이 있습니다. 잘 구성된 에지 배포는 여러 센서에서 생성된 데이터를 결합하여 환경에 대한 보다 정확한 보기를 제공합니다.

자율주행차 기술동향

자율주행차가 핵심 기술 동향 미래의. 물체를 감지하고, 도로를 매핑하고, 경로를 변경하고, 서로 통신하고, 사람의 개입 없이 탐색하는 기능을 갖춘 이 자동차는 이동성에 혁명을 일으킬 수 있습니다.

개인 차량으로 사용하든 더 넓은 교통망에서 사용하든 이 자동차는 도로를 더 안전하게 만들 수 있습니다.

자율주행차는 여행을 더 안전하게 만드는 것 외에도 교통 혼잡을 줄일 수 있습니다. 이것은 더 적은 사고와 더 효율적인 생활 방식을 의미할 수 있습니다.

이러한 차량을 사용함으로써 얻을 수 있는 이점은 많지만 문제는 안전을 보장하는 것입니다. 무인 자동차는 장애물을 감지 및 피하고, 사람을 식별하고, 방향을 바꿀 것인지 계속 진행할 것인지 결정할 수 있어야 합니다. 자동차의 안전이 위협받는 상황이 발생하면 인간 운전자가 제어할 수 있습니다.

많은 기업들이 공공 도로에서 무인 차량을 테스트하고 있지만 완전 자율 차량에 대한 법률은 아직 마련되지 않았습니다. 그럼에도 불구하고 Google, Lyft, Uber를 비롯한 여러 기술 회사는 밀집된 도시 지역에 상용 서비스를 도입하기 위한 자체 계획을 진행하고 있습니다.

생명공학 및 유전학 기술 동향

생명공학과 유전학은 우리의 삶을 변화시키는 기술입니다. 그들은 또한 우리가 식량과 농업을 생산하는 방식에 영향을 미치고 있습니다.

저항성이 증가한 작물을 개발하고 새로운 생화학 공정을 사용함으로써 생명공학은 환경 영향을 줄이고 더 영양가 있는 식품을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

수년 동안 유전학은 암과 희귀 질환을 치료하기 위한 유전자 치료에 사용되었습니다. 이제 첨단 컴퓨팅 기술로 기업들은 신제품 개발을 위해 연구 범위를 확장하고 있습니다.

농업에서 생명공학을 사용하면 살충제로 인한 생태 피해를 줄일 수 있을 것으로 기대됩니다. 또한 식품 생산에 필요한 에너지를 줄일 수 있는 잠재력이 있습니다. 또한 가뭄과 특정 곤충에 저항성이 있는 WEMA 작물이라는 작물을 만드는 데 사용됩니다.

생명 공학 산업은 15.8년에서 2021년 사이에 연평균 2028%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이 산업은 유전자 변형 식품, 백신 및 의약품에 대한 수요 증가로 인해 호황을 누리고 있습니다.

이러한 제품이 출시되면 사회는 안전과 환경에 미치는 영향에 대해 의문을 갖게 될 것입니다.

생명공학은 또한 우리가 임상시험을 수행하는 방식을 변화시켰습니다. 빅 데이터를 통해 연구자들은 새로 발견된 미생물을 더 잘 이해하고 환자를 진단하며 약물 치료를 개선할 수 있습니다. 그리고 클라우드 컴퓨팅 기술 덕분에 회사는 값비싼 하드웨어 없이도 데이터를 저장할 수 있습니다.

가장 유망한 것 중 하나 기술 동향 생명공학 분야는 인공지능(AI)이다. AI 알고리즘은 질병의 특성을 식별할 수 있으며 진단 및 의학에도 도움이 됩니다.

로보틱스 및 드론

차세대 로봇, 드론이 될 것으로 예상 기술 동향. 업무 환경을 바꾸고 생산성을 높일 수 있도록 설정되었습니다. 기술에 따라 로봇과 드론은 모든 종류의 작업을 완료할 수 있습니다.

로봇은 작업자의 생산성을 높일 것으로 예상되지만 유지 관리 및 정기적인 업그레이드도 필요합니다. 로봇 전문가는 로봇 시스템을 유지 관리하고 업그레이드하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

로봇과 드론은 인공 지능으로 프로그래밍할 수 있습니다. 소프트웨어 루틴은 로봇이 정보를 처리하고 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

인공 지능은 로봇과 드론의 정확성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 그것은 그것들을 더 효율적이고 덜 비싸게 만들 수 있습니다. 또한 이동성을 높일 수 있습니다.

로봇 공학의 또 다른 장점은 원격 제어가 가능하다는 것입니다. 예를 들어, 로봇 순찰견은 범죄자의 위치를 ​​모니터링할 수 있습니다. 이러한 유형의 로봇을 자율 로봇이라고 합니다.

현재 인간과 로봇의 관계는 복잡합니다. 기술 발전에도 불구하고 로봇과 드론은 여전히 ​​불완전합니다. 일부는 기술적 오류 및 소프트웨어 악용에 취약합니다.

그러나 자율 로봇을 연구하는 여러 회사가 있습니다. 한 가지 예가 보스턴 다이내믹스입니다. 이 회사는 미국에서 상업용 배송을 위해 드론을 사용할 수 있는 라이선스를 확보했습니다.

Statista가 실시한 연구에 따르면 응답자의 XNUMX분의 XNUMX 이상이 드론 배송을 선호하는 것으로 나타났습니다. 다른 국가들은 이것을 배치할 준비가 되어 있습니다. 기술 동향.

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