近年來(lái)，隨著科技的不斷發(fā)展，各行各業(yè)都在不斷涌現(xiàn)出新的趨勢(shì)和技術(shù)。在這些趨勢(shì)中，下面這些趨勢(shì)是未來(lái)五年內(nèi)最具發(fā)展?jié)摿Φ氖髷?shù)字科技趨勢(shì)趨勢(shì)。

 

 

 

 

第一，生物大數(shù)據(jù)

 

隨著對(duì)生命系統(tǒng)的不斷深入探究和各種其他高通量組學(xué)技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展，生物信息學(xué)的研究范疇不斷擴(kuò)大。各種組學(xué)數(shù)據(jù)以及生物系統(tǒng)層面的解讀不斷擴(kuò)展，生命科學(xué)從定性描述開(kāi)始實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)、精準(zhǔn)和定量解讀。這一趨勢(shì)將會(huì)促進(jìn)生物醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)和環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域的發(fā)展。

 

 

 

 

第二，生成式對(duì)抗式網(wǎng)絡(luò)算法

 

其次，生成式對(duì)抗式網(wǎng)絡(luò)算法（GANs）已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的熱門方向。GANs已廣泛應(yīng)用于圖像和視覺(jué)、語(yǔ)音和語(yǔ)言、信息安全等領(lǐng)域。未來(lái)，隨著GANs為代表的深度學(xué)習(xí)不斷迭代，人工智能將會(huì)更加智能化，產(chǎn)出效果或?qū)⒅饾u逼真接近至人類作品。

 

 

 

 

第三，沉浸式擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)娛樂(lè)平臺(tái)

 

隨著擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)產(chǎn)業(yè)鏈和技術(shù)不斷發(fā)展、內(nèi)容應(yīng)用逐漸繁榮，整個(gè)元宇宙娛樂(lè)生態(tài)正在持續(xù)豐滿，沉浸式擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)娛樂(lè)平臺(tái)有望迎來(lái)爆發(fā)。這一趨勢(shì)將會(huì)促進(jìn)游戲、娛樂(lè)、教育等領(lǐng)域的發(fā)展。

 

 

 

 

第四，量子原型樣機(jī)和專用處理器的研制

 

隨著量子計(jì)算機(jī)研制成果的不斷涌現(xiàn)，量子計(jì)算機(jī)的研制已從以院校、研究所為主的基礎(chǔ)性研究階段到了創(chuàng)新企業(yè)為主體的研究階段。通用量子計(jì)算機(jī)研制問(wèn)題將在未來(lái)五年內(nèi)被攻破，可實(shí)際使用的量子處理器將會(huì)落地。這一趨勢(shì)將會(huì)促進(jìn)計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)等領(lǐng)域的發(fā)展。

 

 

 

 

第五，AI 解碼蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)

 

Deepmind 公司的蛋白質(zhì)解碼預(yù)測(cè)系A(chǔ)lphaFold 的橫空出世讓蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)問(wèn)題有了新的解決方案。

 

該系統(tǒng)通過(guò)結(jié)合深度學(xué)習(xí)和物理模擬的方法，可以高效準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。對(duì)具有內(nèi)在無(wú)序特性的蛋白質(zhì)以及通過(guò)翻譯后修飾或環(huán)境條件改變結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)建模問(wèn)題在將來(lái)有望解決。

 

 

 

 

第六，移動(dòng)邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)

 

移動(dòng)邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)正逐漸成為物聯(lián)網(wǎng)、5G、工業(yè)自動(dòng)化、智能制造等領(lǐng)域的重要組成部分。該網(wǎng)絡(luò)具有低時(shí)延、高帶寬、個(gè)性化、高安全性、高隱私性等特點(diǎn)，可以滿足分布式服務(wù)、自動(dòng)工業(yè)控制等需求。未來(lái)，該領(lǐng)域的發(fā)展將更加智能化和集中化。

 

 

 

 

第七，可解釋的AI

 

由于人類社會(huì)的價(jià)值觀念和價(jià)值體系存在多元化的特點(diǎn)，未來(lái)發(fā)展具有可解釋性的人工智能，加強(qiáng)人機(jī)之間的理解，建立可解釋、可理解、可信任的人工智能體系成為趨勢(shì)。

 

 

 

 

第八，基于算法模型和安全隱私的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)

 

該技術(shù)可以在不泄露數(shù)據(jù)隱私的前提下，實(shí)現(xiàn)不同機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)共享和合作。未來(lái)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展將與邊緣計(jì)算、區(qū)塊鏈和網(wǎng)絡(luò)安全等多個(gè)領(lǐng)域關(guān)聯(lián)，更好的發(fā)揮其隱私性、高效性和便捷性。

 

 

 

 

第九，混合計(jì)算

 

該方法借鑒了異構(gòu)計(jì)算的思想，用不同的計(jì)算資源處理適合該結(jié)構(gòu)的任務(wù)，構(gòu)建出某領(lǐng)域?qū)Ｓ玫母咝?yīng)用組件。這種方法可以更好地滿足無(wú)線互聯(lián)、視頻處理、圖像識(shí)別、智能制造等多領(lǐng)域的高效處理需求。