2019.04.01 11:28 臺北時間

【MIT科技評論(下)】2019年十大突破性技術 未來拯救生命的強大武器

(來源:GATES FOUNDATION)
(來源:GATES FOUNDATION)
《麻省理工科技評論》正式揭曉 2019 年「全球十大突破性技術」(10 Breakthrough Technologies)。

人造肉漢堡

重大意義:實驗室培育的人造肉和植物制成的素肉,能在不破壞環境的情況下接近真實肉類的味道和營養價值。人造肉的出現,可以緩解畜牧業生產造成的毀滅性的森林砍伐、水汙染和溫室氣體排放。
主要研究者:美國人造肉企業Beyond Meat
成熟期:目前已經有成形的植物性素肉;2020年左右可研制成功實驗室人造肉。
根據聯合國的預測,世界人口數量將在 2050 年達到 98 億,人口富裕水平也會上升。但這於對氣候變化來說可不是什麽好事——人類一旦脫貧致富,就往往要吃掉更多肉。據預測,到 2050 年,人類吃掉的肉會比 2005 年多 70%。事實證明,飼養供人類食用的動物,是對環境的最大傷害之一。根據動物種類的不同,以西方工業化方法生產一磅肉類蛋白要比生產等量植物蛋白多用 4 到 25 倍的水,6 到 17 倍的土地,6 到 20 倍的化石燃料。
而問題在於,人肯定不會馬上就戒掉肉類。也就是說,實驗室培養的人造肉和植物制成的素肉可能是抑制環境惡化的最好辦法。實驗室人造肉的過程,是從動物身上提取肌肉組織,然後放入生物反應器進行培育。雖然最終成品的口感可能有待提高,但外形上已經與我們正常吃的肉差不多了。荷蘭馬斯特裏赫大學的研究人員已在為實驗室人造肉的量產而努力。
他們認為,到明年,人造肉漢堡的生產成本可能都比牛肉漢堡還低。但人造肉也不完美,生產人造肉對環境到底有多大改善,我們還只能粗估。世界經濟論壇最近的一份報告說,生產實驗室人造肉的溫室氣體排放量也只比生產牛肉生產少大概 7%。對環境更友好的肉類替代品,就是 Beyond Meat 和 Impossible Foods(比爾·蓋茨投資了這兩家美國人造肉初創企業)等公司研發的植物制成的“素肉”。
他們用豌豆蛋白、大豆、小麥、馬鈴薯和植物油來還原動物肉的質地和口感。Beyond Meat 公司在加州新開了一家占地 26000 平方英尺(約 2400 平方米)的工廠,已經在 3 萬家商店和餐館售出了超過 2500 萬個漢堡。密歇根大學可持續系統中心分析顯示,Beyond Meat 制作漢堡產生的溫室氣體可能比傳統牛肉漢堡少 90%。

捕獲二氧化碳

重大意義:實用且經濟地從空氣中直接捕獲二氧化碳的方法,可以吸走超量排放的溫室氣體。從大氣中去除CO2可能是阻止災難性的氣候變化最後的可行方法之一。
主要研究者:Carbon Engineering、Climeworks、Global Thermostat
成熟期:5到10年
即使我們降低目前的二氧化碳排放速度,溫室氣體造成的變暖效應依然會持續數千年之久。為防止氣溫攀升至危險範圍,聯合國氣候變化委員會當前得出的結論是,在本世紀,全世界將需要從大氣中去除高達 1 萬億噸的二氧化碳。
去年夏天,哈佛大學氣候科學家大衛·凱斯(David Keith)計算之後驚喜地發現,一種叫做直接空氣捕獲(Direct Air Capture,DAC)的方法,理論上可以將機器捕集二氧化碳的成本降低到每噸 100 美元以下。先前估計的成本要比這個數字高出一個數量級,因而許多科學家曾認為這項技術太過昂貴,不具備可行性。不過,直接空氣捕獲仍需至少數年的時間,才有可能將成本降低到接近 100 美元的範圍。
然而,一旦成功實現了二氧化碳的捕集,還要想辦法處理。由凱斯在 2009 年參與共同創辦的加拿大初創企業碳工程公司(Carbon Engineering),計劃擴大其試驗工廠的規模,來提高合成燃料的產量。這種合成燃料的關鍵原料之一,就是所捕獲的二氧化碳。(比爾·蓋茨是碳工程公司的投資方。)
直接從大氣中吸取 CO2,是一種高難度的應對氣候變化的方法,但我們已經沒有多少選擇了。
總部位於蘇黎世的 Climeworks 在意大利的直接空氣捕獲工廠,將利用捕集到的二氧化碳和氫氣一起生產甲烷,而他們位於瑞士的第二家工廠則會把二氧化碳出售給汽水企業。紐約的 Global Thermostat 也是如此,該公司於去年在阿拉巴馬州完成了第一家商業化碳捕集工廠的建設。
不過,如果二氧化碳被用於合成燃料或生產汽水,那麽它們中的大部分最後還是會回到大氣中去。我們的終極目標,是實現溫室氣體的永久封存。其中的一些會被封存在類似於碳纖維、聚合物或混凝土這樣的產品中去,但更多的需要深埋於地下。目前還沒有可行的商業模式來支持這項成本高昂的工作。
事實上,從工程學的角度來看,從空氣中吸取 CO2 是應對氣候變化最困難、也是最昂貴的方法之一。但鑒於目前我們降低排放的進程太過緩慢,我們並沒有多少別的選擇。

可穿戴心電儀

重大意義: 隨著監管機構的批準和相關技術的進步,人們可以輕松通過可穿戴設備持續監測自己的心臟健康。可檢測心電圖的智能手表可以預警如心房顫動等潛在的危及生命的心臟疾病。
主要研究者:蘋果、AliveCor、Withings
成熟期:現在
健康監測裝置並不是真正的醫療設備,劇烈的運動或表帶沒系緊都會幹擾傳感器讀取脈搏。而心電圖則是在病人中風或心臟病發作之前,醫生就可以用其來診斷心臟異常,但需要去正規診所才能檢查,因此人們經常不能及時就診。
隨著監管部門新法規的出台和軟、硬件的相關創新,心電監測智能手表已經問世,它具有可穿戴設備的便利性,並且能夠提供接近醫療設備的精度。矽谷初創公司 AliveCor 推出了一款與蘋果手表兼容的腕帶,該腕帶可以檢測出心房顫動,這是導致血栓和中風的常見原因。
去年,蘋果發布了帶有心電圖 (ECG) 功能的 Apple Watch,並且該功能已經通過 FDA 認證。隨後,健康設備公司 Withings 也宣布計劃發布一款配有心電圖功能的手表。現階段的可穿戴心電圖監測設備仍然只有一個傳感器,而真正的心電圖設備則有 12 個傳感器。目前還沒有任何一種可穿戴設備能夠診斷心臟病。
但這種情況可能很快就會改變。去年秋天,AliveCor 就一款應用程序和雙傳感器系統向美國心臟協會 (American Heart Association) 提交了初步審查,據稱該系統可以檢測到某種類型的心臟病。

無下水道廁所

重大意義: 節能廁所可以在沒有下水道系統的情況下使用,並且可以就地分解糞便。23億人缺乏安全的衛生設施,並許多人因此死亡
主要研究者:杜克大學、南佛羅里達大學、Biomass Controls、加州理工學院
成熟期:1-2年
全球大約有 23 億人沒有良好的衛生條件。由於缺乏衛生的廁所,人們將糞便傾倒在附近的池塘和溪流中,這會傳播細菌、病毒和寄生蟲,從而導致腹瀉和霍亂。全世界每 9 名兒童中就有 1 名死於腹瀉。
現在,研究人員正在努力開發一種新型廁所,這種廁所對發展中國家來說也足夠便宜,不僅可以處理糞便,還可以對其進行分解。2011 年,比爾·蓋茨提出重新發明廁所挑戰,並設立了X大獎。
自從挑戰開始以來,有幾個團隊已經將設計的廁所原型投入使用。所有的糞便都是就地處理的,不需要用大量的水把它們送到遙遠的處理廠。
大多數的廁所原型都是獨立的,不需要下水道,但他們看起來像傳統的廁所,裝在一個小隔間裏並且有馬桶。由南佛羅裏達大學設計的 NEW generator 馬桶用一種厭氧膜過濾汙染物,這種厭氧膜的孔徑比細菌和病毒都小。另一個來自康涅狄格州 Biomass Controls 的項目則像是一個海運集裝箱大小的煉油廠,它能加熱糞便,使其轉化成一種富含碳的物質,用作土壤肥料。但是這些廁所有一個缺點,它們並不是在所有場合都能使用。
例如,Biomass Controls 的產品每天能為成千上萬的用戶提供方便,因此它不太適合較小的村莊。相反,杜克大學開發的另一套系統則只能供少數家庭使用。
所以,現在的挑戰是如何讓這些廁所更便宜,更能適應不同規模的社區。
來自南佛羅里達大學、領導 NEW generator 小組的 Daniel Yeh 副教授表示:「建造一兩個原型廁所非常棒,但要真正讓技術影響世界,唯一的辦法就是讓這些設備進行大規模生產。」

流利對話的 AI 助手

重大意義:捕捉單詞之間語義關系的新技術正在使機器更好地理解自然語言。人工智能助手現在可以執行基於對話的任務,如預訂餐廳或協調行李托運,而不僅僅是服從簡單命令。
主要研究者:谷歌、阿里巴巴、亞馬遜
成熟期:1-2 年後
我們已經習慣了人工智能助手——Alexa 在客廳裏播放音樂,Siri 在你的手機上為你定鬧鐘——但它們並沒有真正做到所謂的智能。它們本應簡化我們的生活,但卻收效甚微。它們只識別很小範圍的指令,稍遇偏差就很容易出錯。
但最近的一些進展將增加你的數字助理的功能。2018 年 6 月,OpenAI 的研究人員開發了一種技術,可以在未標記的文本上訓練人工智能,以減少人工對數據進行分類標記時花費的成本和時間。幾個月後,谷歌的一個團隊推出了一個名為 BERT 的系統。該系統在研究了數百萬個句子後學會了如何預測漏掉的單詞。在一個多項選擇測試中,它在填空方面的表現和人類一樣好。
這些改進加上更好的語音合成系統,讓我們從簡單的向人工智能助手下指令轉向與它們交談。它們將能夠處理日常瑣事,如做會議記錄、查找信息或網上購物。這樣的人工智能助手已經面世,如谷歌助手的逆天升級版谷歌 Duplex,可以幫你接聽電話,甚至過濾掉垃圾郵件及電話推銷。它還可以打電話幫你預約餐廳或沙龍。
在中國,消費者正在習慣阿里巴巴 (Alibaba) 的 AliMe。AliMe 通過電話協調包裹遞送,還可以與顧客討價還價。
盡管人工智能程序能更好地找出你的需求,它們仍然不能理解一個完整的句子。腳本化或由統計生成的回答反映了向機器灌輸真正的語言理解是多麽困難。一旦我們解決了這個難題,我們也許會看到人工智能的另一種進化:從物流協調員到保姆、老師,甚至朋友。
本文係由DeepTech深科技授權刊登。原文連結: 权威发布:《麻省理工科技评论》2019年“全球十大突破性技术”
更新時間|2023.09.12 20:29 臺北時間

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