10 avanços da tecnologia para ficar de olho em 2018, segundo o MIT
De computação quântica a embriões artificiais, veja o que podemos esperar pela frente
Duelo de redes neurais, embriões artificiais, inteligência artificial na nuvem. Desde 2001, a MIT Technology Review faz uma lista anual dos principais avanços tecnológicos que vão afetar profundamente a vida das pessoas. Veja o que nos aguarda em 2018:
Impressão 3D de metais A impressão 3D já existe há décadas, mas ainda é mais usada como hobby ou para a produção de protótipos. E imprimir qualquer coisa que não fosse plástico – especialmente metal – era caro e demorado. Agora, contudo, o preço está caindo e a impressão está se tornando tão mais fácil que pode ser usada de forma mais prática na produção de itens. Se for amplamente adotada, isso pode mudar o modelo de produção industrial.
No curto prazo, diz o MIT, as indústrias não precisarão mais manter grandes estoques. No longo prazo, grandes fábricas que produzem em massa uma quantidade limitada de peças podem ser substituídas por plantas menores com maior variedade de produtos e que possam se adaptar às necessidades dos consumidores.
Embriões artificiais Em um avanço que redefine a forma como a vida é criada, embriologistas da Universidade de Cambridge conseguiram criar embriões de ratos usando apenas células-tronco de outro embrião, sem óvulo ou espermatozoide algum. Os pesquisadores colocaram as células em um molde tridimensional e elas começaram a se comunicar e a se alinhar, tomando a forma de um embrião de vários dias. “Nós sabemos que o potencial das células-tronco é mágico. Mas não sabíamos que elas podem se organizar de forma tão bonita e tão perfeita”, afirmou Magdelena Zernicka-Goetz, líder do time de pesquisa. Ela afirma que os embriões sintéticos provavelmente não poderiam se tornar um rato no futuro, mas o feito dá uma dimensão de que pode ser possível criar mamíferos dessa forma. O próximo passo é criar um embrião usando células-tronco humanas, em um processo de pesquisa que já foi iniciado nas universidades do Michigan e de Rockefeller. Isso vai ajudar os cientistas a entenderem o processo de diferenciação das células.
Cidades sensíveis Vários projetos de cidades inteligentes estão atrasados, reduziram os seus objetivos ambiciosos ou excluíram todos que não são ricos. Mas um projeto em Toronto, chamado Quayside, pretende mudar esse histórico de fracassos nas tentativas de repensar o urbanismo. O Sidewalk Labs, da Alphabet, está colaborando com o governo canadense no projeto. Um dos objetivos dele é basear as decisões sobre design, política e tecnologia em dados de uma extensa rede de sensores, que recolheram informações sobre a qualidade do ar, o nível de ruídos e as atividades das pessoas. O projeto prevê que todos os veículos serão autônomos e compartilhados. Robôs irão caminhar no subsolo para fazer coisas como entregar cartas. E todos os softwares e sistemas serão abertos, para que as pessoas possam criar outras soluções em cima da ferramenta.
Inteligência artificial para todos A inteligência artificial por enquanto foi usada principalmente por grandes empresas de tecnologia ou startups. Mas, para a maioria das empresas, a inteligência artificial ainda é muito cara e difícil de ser implementada. Hoje, no entanto, ferramentas de aprendizado de máquinas baseadas na nuvem estão levando a IA a um número cada vez maior de pessoas e empresas. Não está claro qual será a companhia líder nesse segmento, mas Amazon, Google e Microsoft estão trabalhando para assumir a dianteira. Afinal, há grandes oportunidades. O aprendizado de máquina será essencial para a revolução da inteligência artificial e sua disseminação em diferentes áreas. A tecnologia no futuro poderá trazer mais eficiência para setores como medicina, indústria e energia.
Redes neurais em duelo A inteligência artificial é muito boa para identificar coisas. Entre um milhão de imagens, consegue destacar a de um pedestre atravessando a rua. Mas a tecnologia ainda não consegue gerar a imagem de um pedestre sozinho. Se isso fosse possível, ela poderia criar imagens realistas de pedestres em vários cenários, onde a tecnologia dos carros autônomos poderia ser treinada sem que fosse necessário colocar o automóvel na rua, por exemplo. O problema é que criar algo completamente novo requer imaginação – e até agora os robôs não conseguem ser criativos. Mas uma possível solução foi criada por Ian Goodfellow, da Universidade de Montreal, em uma discussão em 2014.
A abordagem, conhecida como rede contraditória generativa (GAN, na sigla em inglês), usa duas redes neurais e coloca uma contra a outra como em um jogo. As duas redes têm o mesmo repertório de dados. Uma delas, conhecida como geradora, tem a tarefa de criar variações em imagens que já conhece – como um pedestre com três braços, por exemplo. A segunda, discriminadora, deve identificar se a imagem é real ou se foi criada pela rede geradora – basicamente, precisa dizer se essa pessoa com um braço a mais é real.
Com o tempo, o gerador se torna tão bom em produzir imagens que o discriminador não consegue detectar as falsas. Essencialmente, o gerador aprende a reconhecer e criar imagens realistas de pedestres. Essa tecnologia é considerada um dos maiores avanços da inteligência artificial na última década, e conseguiu gerar imagens que enganam até mesmo os humanos. Mas os resultados não são sempre perfeitos. Os GANs podem criar bicicletas com dois guidões ou rostos com a sobrancelha no lugar errado.
Fones de tradução simultânea Pode até parecer ficção científica, mas o Google criou um fone que traduz quase em tempo real, o Pixel Buds. Uma pessoa usa o fone e fala em sua própria língua, enquanto outra segura um celular, que reproduz o que foi falado no idioma escolhido. A pessoa sem o fone responde, e o tradutor repete na língua escolhida diretamente no fone. Alguns aplicativos já faziam coisas similares, no entanto, dependendo do nível de ruído ambiente, tinham dificuldade de entender o que foi dito ou quando a pessoa parou de falar e é hora de fazer a tradução. Mas o Pixel Buds não tem esse problema, porque o usuário pressiona um botão quando está falando. Outro benefício é que é possível olhar nos olhos da outra pessoa. Ainda há problemas com o dispositivo, mas que podem ser corrigidos.
Gás natural sem carbono O mundo ainda depende do gás natural como uma das principais fontes para se produzir eletricidade, e isso não deve mudar no futuro próximo. Barato e disponível, o combustível é a origem de 22% da geração de energia do mundo. Mas as emissões de carbono são preocupantes. Uma usina nos EUA está testando uma tecnologia que poderia tornar o gás natural uma energia limpa, capturando todo o dióxido de carbono gerado.
A usina coloca o gás carbônico produzido na queima do gás natural em uma câmara de alta pressão e alta temperatura. O fluido que resulta desse processo é usado para movimentar uma turbina. Dessa forma, a maior parte do dióxido de carbono poderia ser reciclada continuamente.
Privacidade online Uma ferramenta de privacidade vai permitir que o usuário prove que tem mais de 18 anos sem revelar sua data de nascimento, ou que tem dinheiro o suficiente para fazer uma transação financeira sem precisar compartilhar detalhes de sua conta bancária. Isso limita o risco de roubo de identidade. Trata-se de um protocolo criptografado conhecido como prova de conhecimento zero.
Apesar de vários pesquisadores trabalharem em uma tecnologia similar há anos, a prova de conhecimento zero foi criada com o Zcash, uma moeda digital lançada no final de 2016. Seus desenvolvedores desenvolveram um método conhecido como zk-SNARK para que os usuários da moeda pudessem fazer transações anonimamente. Isso não é possível no caso da maioria das criptomoedas, como o bitcoin, porque nelas as transações são visíveis a todos – ainda que teoricamente sejam anônimas, é possível chegar à identidade de um usuário cruzando os dados da rede.
Para os bancos, essa tecnologia pode ser uma forma de usar o blockchain em sistemas de pagamentos sem sacrificar a privacidade dos clientes, por exemplo.
Adivinhação genética Após anos de enormes estudos genéticos – alguns dos quais envolveram mais de um milhão de pessoas – a ciência comprovou que a maioria das doenças mais comuns, comportamentos e traços de personalidade são ditados pelos genes. Os cientistas estão criando uma “análise de risco poligênica”. Apesar de os testes de DNA oferecerem probabilidades, e não diagnósticos, eles podem ajudar a medicina. Por exemplo, se uma mulher tem mais chances de desenvolver câncer de mama, precisa fazer exames com mais frequência do que uma com pouco risco de ter essa doença. As farmacêuticas também podem usar essa análise para desenvolver remédios preventivos para doenças como Alzheimer ou problemas cardíacos. Escolhendo voluntários com maiores chances de ter a doença específica, os pesquisadores podem avaliar os testes de forma mais precisa.
O problema é que as previsões não são perfeitas. Quem quer realmente saber se pode desenvolver Alzheimer? E se uma pessoa com baixo risco de câncer deixar de fazer os exames periódicos e acabar com a doença? Outra questão controversa é que a análise de genes pode prever qualquer traço, não apenas doenças. Por exemplo, pode prever cerca de 10% do desempenho de uma pessoa em testes de QI. Como os pais e educadores irão usar esse tipo de informação para a educação das crianças?
O salto da computação quântica A computação quântica traz um enigma. Ela será capaz de realizar tarefas impensáveis para as máquinas atuais, mas ainda não sabemos para que usar todo esse poder. Segundo o MIT, uma possibilidade será desenhar moléculas precisamente. Os químicos sonham com proteínas novas para criar drogas mais eficazes, eletrólitos para baterias melhores, compostos que transformam a luz do sol em combustível líquido e painéis solares mais eficientes. Isso ainda não é possível porque desenvolver uma molécula em um computador convencional é difícil demais. Simular o comportamento de elétrons em moléculas relativamente simples já é complexo demais para os computadores atuais. Mas esse será um cálculo natural para os computadores quânticos, que em vez de usar bits que representam 1 ou 0, utilizam qubits, que são eles mesmos sistemas quânticos. Recentemente, pesquisadores da IBM usaram um computador quântico com sete qubits para desenhar uma pequena molécula feita de três átomos.