1.4D 인쇄
영화 속 트랜스포머가 짧은 시간 안에 변신하는 것을 모두 본 적이 있다고 믿습니다. 가까운 장래에, 4D 인쇄 기술은 당신이 필요로 하는 모형을 단시간 내에 형성할 것이다. (존 F. 케네디, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 4D 인쇄는 "프로그래밍 가능한 물질" 및 3D 인쇄 기술을 사용하여 모양, 밀도, 색상, 탄성, 전도성, 광학 특성, 전자기 특성 등 자체 변경 물리적 특성을 가진 3D 개체를 만드는 것을 의미합니다. ) 예정된 자극 (예: 물에 넣거나 가열, 가압, 전기, 조명 등. 여기서 "프로그래밍 가능한 물질" 은 모양, 밀도, 전도성, 색상, 광학 특성, 전자기 특성 등을 프로그래밍 가능한 방식으로 변경할 수 있는 물질을 말합니다. 4D 인쇄의 네 번째 차원은 물체의 모양이나 성능이 제조된 후에 스스로 변할 수 있다는 것을 의미한다.
4D 인쇄로 만든 물체는 적어도 두 가지 형태가 있다. 하나는 물체의 각 부분이 서로 연결되어 자신을 다른 형태나 표현으로 바꿀 수 있다는 것이다. 또 다른 하나는 객체는 분리 가능한 3D 픽셀 (평면 픽셀과 유사한 볼륨 기반 픽셀, "프로그래밍 가능한 물질" 의 기본 단위, "프로그래밍 가능한 물질" 에 따라 다른 3D 픽셀이 있음) 로 구성되며, 3D 픽셀은 더 큰 프로그래밍 가능한 부분을 형성하거나 3D 픽셀로 분해할 수 있습니다.
4D 인쇄는 3D 인쇄보다 한 시간 차원이 더 많습니다. 3D 인쇄는 사전 모델링한 다음 완제품을 인쇄하는 반면, 4D 인쇄는 프린터를 통해 변형 가능한 스마트 재질에 제품을 내장하여 특정 시간이나 활성화 조건에서 사전 설계에 따라 자체 조립됩니다. 인쇄 공예는 결코 참신하지 않고, 관건은 인쇄 후의 변화이다. 이 기술을 적용하면 지하관 등 도달할 수 없는 곳에서 물체를 스스로 조립할 수 있고 가구 자전거 자동차 건물 제조에도 적용할 수 있다. 4D 인쇄의 개념은 생물학적 자기 복제 능력에 의해 영감을 받았다. 일부 전문가들은 이 기술의 출현이 자가조립 가구 시대의 도래를 예고할 수 있다고 생각한다.
정밀 유전 공학
전통적인 유전 공학은 줄곧 논란이 되고 있다. 하지만 새로운 기술이 등장하면서 식물의 유전 코드를 직접 "편집" 하여 식물의 영양 성분을 개선하고 기후 변화에 더 잘 적응할 수 있게 되었습니다. 이러한 기술에는 아연 지핵산효소 (ZFNs), 전사 활성화 인자형 효과물 핵산효소 (TALENS), 최근 도입된 CRISPR-Cas9 시스템이 포함되며, 이 시스템은 세균에서 바이러스 방어 메커니즘으로 진화할 수 있다. 이 시스템은 RNA 분자를 사용하여 대상 DNA 를 잠그고 알려진 순서와 사용자가 선택한 순서에 따라 대상 게놈에서 자릅니다. 이렇게 하면 원치 않는 유전자를 억제하거나 유전자를 개량하여 자연 돌연변이와 같은 기능을 발휘할 수 있다. 또한 CRISPR 은 동종 재조합을 통해 새로운 DNA 서열이나 완전한 유전자를 게놈에 정확하게 이식하는 데도 사용할 수 있습니다.
유전공학의 또 다른 유망한 분야는 작물에 RNA 간섭 기술 (RNAi) 의 응용이다. RNA 간섭은 바이러스와 곰팡이 병원체 방지, 병충해로부터 식물 보호, 화학 농약에 대한 수요 감소에 효과적이다. 바이러스 유전자는 이미 파파야 나무를 환반바이러스로부터 보호하는 데 널리 사용되었다. 하와이를 예로 들어보죠. 지난 10 년경 이 바이러스의 내성이 증가할 기미가 보이지 않았다. 또한 RNA 간섭은 주요 식량 작물에 도움이 되며 밀짚 녹병, 벼 도열, 감자 역병, 바나나 시들어가는 병 등을 예방한다.
현재 많은 생물 과학자들이 암의 돌파구에 힘쓰고 있는데, 그중에서도 유전자 공학이 필수적이다. 아마도 가까운 장래에, 인류는 암의 강력한 치유를 실현하여 인류의 수명을 더 길고 지속 가능하게 할 수 있을 것이다.
3. 무선 전력 전송
오늘날 점점 더 많은 전자제품이 사람들의 일과 생활에 큰 편리를 가져다 주지만, 전통적인 전력 전송 방식은 대부분 전선이나 콘센트를 통해 터미널 제품으로 전기를 전송하는 것이다. 모바일 장치, 무선 데이터 전송 및 무선 네트워크 기술이 보급됨에 따라 사람들은 전통적인 전력 전송 방식의 속박에서 벗어나 혼란스러운 전력선으로 인한 고민에서 벗어나고 싶어 합니다. 이에 따라 무선 전력 전송 기술은 2 1 세기의 가장 유망한 기술이 되었으며, 무선 충전 제품이 새로운 관심의 초점이 되었습니다. 현재, 세계의 많은 나라들은 무선 전력 전송 기술을 연구하고 발전시키고 있으며, 무선 전력 전송 시스템이 여러 분야에서 사용되는 것을 탐구하고 있으며, 실화화를 시도하고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 무선, 무선, 무선, 무선, 무선, 무선, 무선)
무선 에너지 전송 또는 무선 전력 전송이라고도 하는 무선 전력 전송 (W irelessPowerTransmission, WPT) 은 전자기 감지 및 에너지 변환을 통해 이루어집니다. 무선 에너지 전송은 주로 전자기 감지, 전자기 진동, 무선 주파수, 마이크로웨이브, 레이저를 통해 비접촉 전력 전송을 가능하게 한다. 공간 무선 전력 전송의 전력 거리에 따라 무선 전력 전송은 단거리, 중거리, 원격 전송이라는 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
4. 무인운전
무인 자동차, 컴퓨터 구동 자동차 또는 바퀴 달린 이동 로봇이라고도 하는 자동운전 자동차는 운송 동력이 있는 무인 지상 차량입니다. 자동화 차량으로서 자동운전차는 주변 환경을 감지하고 인간의 조작 없이 탐색할 수 있다. 완전 자동 운전한 자동차는 아직 완전히 상용화되지 않았다. 대부분 원형차와 전시시스템이다. 일부 믿을 만한 기술은 이미 양산차종에 내려져 현실이 되고 있다.
자동운전차는 레이더, 광레이더, GPS 및 컴퓨터 비전을 통해 주변 환경을 감지할 수 있다 [1][2]. 고급 제어 시스템은 감지된 데이터를 적절한 탐색 도로, 장애물 및 관련 로고로 변환합니다. 정의에 따르면 자동 주행 자동차는 입력 데이터를 감지하여 지도 정보를 업데이트할 수 있으므로 차량이 위치를 계속 추적할 수 있습니다.
자동운전차의 디스플레이 시스템은 1920s 및 1930s 로 거슬러 올라갈 수 있으며, 진짜 자동운전이 가능한 첫 번째 자동차가 1980s 에 나타납니다. 1984, 카네기멜론 대학은 Navlab 프로그램 및 ALV 프로그램을 홍보합니다. 1987 년 벤츠는 독일 뮌헨 연방 국방대학 * * * 과 함께 유레카 프로메테우스 프로그램을 실시했다. 이후 많은 대기업과 연구기관들이 자동운전차의 운영 원형을 만들기 시작했다. 2 1 세기 이후 정보기술이 발전함에 따라 비약적으로 발전했다. 완전 자동운전차량은 이미 테스트차량에서 만들어졌고 테슬라는 특정 환경에서 자동운전차량을 최초로 선보였다.
5. 전천후 에너지 수집 기술
언제 어디서나 각종 연료에서 에너지를 생산할 수 있는 기술로 인체와 환경의 온도차를 이용하여 전기를 생산한다. 핀란드 국립기술연구센터는 주변 환경에서 에너지를 수집하고 전기로 변환하여 소형 전자 설비를 충전할 수 있는' 에너지 수집 트리' 를 개발했다. 영국에서는 사람의 발걸음이 전기를 만들어 전구를 작동시키고 휴대전화를 충전할 수 있다. 이 발명 기술은 스마트 도시의 다음 단계로, 교통밀도가 높은 거리에 전천후 에너지 수집 활주로를 깔고 활주로를 걸으면 모두가 친환경 에너지에 기여할 것이다.
6. 지능형 공장
"스마트 공장" 의 발전은 스마트 산업 발전의 새로운 방향이다. 이러한 특성은 제조에 반영됩니다.
1. 시스템은 자율적입니다. 외부 세계와 그 자체의 정보를 수집하고 이해하며 이 정보를 사용하여 자신의 행동을 분석, 판단 및 계획할 수 있습니다.
둘째, 전체 시각화 기술의 실천: 신호 처리, 추론 예측, 시뮬레이션 및 멀티미디어 기술을 결합하여 현실을 확장하여 실제 설계 제조 과정을 보여줍니다.
셋째, 조정, 재구성 및 확장 기능: 시스템의 각 그룹은 작업 임무에 따라 최적의 시스템 구조를 형성합니다.
4. 자체 학습 및 유지 관리 능력: 시스템 자체 학습 기능을 통해 제조 과정에서 데이터베이스를 보완 및 업데이트하고, 문제 해결을 자동화하고, 문제 해결 및 유지 관리를 제공하거나, 올바른 시스템 구현을 알릴 수 있는 기능을 제공합니다.
동사 (verb 의 약어) 인간-기계 시스템: 인간-기계 간의 조화로운 협력 관계로 서로 다른 수준에서 서로를 보완합니다.
고도의 자동화, 대용량 데이터, 인터넷의 미래 공장과 결합하여 다양한 센서, 네트워킹 기술, 클라우드 컴퓨팅을 통해 인력을 줄이고 효율적으로 생산할 수 있습니다. 현재의 대규모 생산 전략에 비해 미래는 다원화, 소규모 맞춤형 생산으로 전환될 것이다. 점점 더 많은 임베디드 장치가 공장 제조 프로세스에 액세스됨에 따라 클라우드 아키텍처를 통한 배포 제어 시스템이 가장 중요한 추세 중 하나입니다. 소위 산업 4.0 은 새로운 세대의 산업 혁명입니다. 제 1 차 산업혁명은 물과 증기에 의해 추진되고, 이어 제 2 차 산업혁명으로 전력 구동을 통해 대규모 생산을 도입하고, 이어 디지털혁명을 도입하여 정보기술을 도입하여 생산을 더욱 자동화했다. 이제 우리는 제 4 차 산업 혁명의 위기에 처해 있으며, 그것은 자동화와 디지털화의 융합이 될 것이다.
7. 먼 곳에서 손을 흔들어 원격 조종하다
이 기술은 생체 공학 원리 (박쥐 초음파 사냥) 를 바탕으로 동작 신호를 휘두르는 초음파를 식별하고, 사람이 휘두르는 순간에 발생하는 동작 신호를 정확하게 포착하고 식별하여 전력에 대한 상대적 원격 제어를 가능하게 한다. 그래서, 침대에서 자더라도, 이 스위치를 사용하고 먼 곳에서 손을 흔들어 집의 다른 방에 있는 등불과 기타 가전제품을 켜고 끌 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 가족명언) 최근 화웨이의 최신 휴대전화 발표회에서도 이 기능이 멀리서 손짓 인식을 통해 화면을 닦고 앱을 클릭할 수 있다는 점을 보여줬다. 이는 향후 스마트 제품이 현실화될 것이라는 의미다.
8. 가상 현실
서로 다른 시공간에서 거리의 제한을 극복할 수 있다. * * * 행사에 참여하는 리얼 체험 기술이 있습니다. 이를테면 집에 있어도 먼 친척과 친구들과 함께 공을 칠 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 가족명언) 현재 상업화 단계에 이르렀고 홀로그램의 응용기술도 발전하고 있다. VR 은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 3D 가상 세계를 만들어 사용자에게 시각, 청각, 촉각을 제공하는 시뮬레이션으로, 사용자가 몰입감을 느낄 수 있도록 하며, 3D 공간에서 사물을 동기화, 제한 없이 관찰할 수 있도록 합니다. 사용자가 이동할 때 컴퓨터는 즉시 복잡한 작업을 수행하고 정확한 세계 3D 이미지를 반송하여 현장감을 생성할 수 있습니다.
9. 얼굴 인식 기술
얼굴 인식 [1] 기술은 컴퓨터 기술을 이용하여 얼굴을 인식하는 것을 말한다. 얼굴 인식은 얼굴 추적 감지, 이미지 확대율 자동 조정, 야간 적외선 탐지, 노출 강도 자동 조정 등 컴퓨터 기술의 연구 핫스팟 영역입니다.
얼굴 인식 기술은 생체 인식 기술에 속하며, 생물 자체의 생물학적 특징을 통해 생물 개체를 구분한다.
10. 고도의 인공지능
인공지능 (AI) 은 스마트기계, 기계지능이라고도 하며, 사람이 만든 기계가 나타내는 지능을 가리킨다. 보통 인공지능은 일반 컴퓨터 프로그램을 통해 인간의 지능을 보여주는 기술이다. 이 단어는 또한 이런 지능 시스템이 실현될 수 있는지, 어떻게 실현될 수 있는지를 지적했다. 한편, 의학, 신경과학, 로봇학, 통계학의 발전을 통해 인류의 무수한 직업이 점차 대체되고 있다는 전망도 있다.
일반 교과서의 인공지능에 대한 정의 분야는' 지능주체의 연구와 설계' 로, 지능주체는 주변 환경을 관찰하고 목표를 달성하기 위한 조치를 취할 수 있는 시스템이다. 존 매카시는 1955 에서' 스마트기계를 만드는 과학과 공학' 으로 정의했다. 안드레아스 카플란 (Andreas Kaplan) 과 마이클 해레인 (Michael Haenlein) 은 인공지능을 "시스템이 외부 데이터를 올바르게 해석하고, 이 데이터로부터 배우고, 유연한 적응을 통해 특정 목표와 임무를 달성할 수 있는 능력" 으로 정의했다.
인공지능의 연구 기술과 전문성이 매우 강하고, 각 가지가 매우 깊고, 서로 연결되지 않아, 관련 면이 매우 넓다 [8]. 인공지능에 대한 연구는 몇 가지 기술적 문제로 나눌 수 있다. 그 지점 분야는 주로 특정 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있으며, 그 중 하나는 다양한 도구를 사용하여 특정 애플리케이션을 완료하는 방법입니다.
AI 의 핵심 문제는 추리, 지식, 계획, 학습, 교류, 인식, 이동, 도구 사용, 기계 조작 능력, 인간과 비슷하거나 심지어 인간보다 낫다 [9]. 인공지능은 여전히 이 분야의 장기 목표 [10] 이다. 현재, 강력한 인공지능은 이미 초보적인 성과를 거두었으며, 심지어 이미지 인식, 언어 분석, 책상 게임 등 일부 방면에서 돌파구를 마련했다. 인공지능의 보편성은 같은 AI 프로그램이 위의 문제를 해결할 수 있다는 것을 의미하고, 알고리즘을 다시 개발하지 않고도 기존 AI 를 사용하여 작업을 수행할 수 있다는 것을 의미합니다. 이는 인간의 처리 능력과 같습니다. 단지 사고력이 통합된 강력한 인공지능을 얻기 위해 공부하는 데 시간이 걸릴 뿐이다. 비교적 유행하는 방법은 통계 방법, 전산 지능, 전통 AI 이다. 현재 대량의 도구에는 검색, 수학 최적화, 논리 추론 등 인공지능이 적용되었다. 바이오닉스, 인지심리학, 확률론, 경제학에 기반한 알고리즘도 한 걸음 더 탐구하고 있다. 사고는 뇌, 사고 통제 행동, 의지를 필요로 하는 것에서 비롯되며, 사고는 모든 데이터 집합의 정리로, 하나의 데이터베이스와 맞먹는다. 그래서 인공지능은 결국 인간을 대신할 기계로 진화할 것이다. (존 F. 케네디, 생각명언)