10 trend technology โลกปี2021 by พี่เสือใหญ่
โพสต์แล้ว: อังคาร ม.ค. 12, 2021 7:08 am
10 เทรนด์เทคโนโลยีของโลกในปี 2021 โดย Alibaba DAMO Academy
โดยพี่เสือใหญ่ หรือ ศาสดา
1.เซมิคอนดักเตอร์รุ่นที่ 3 (third-generation semiconductors)
แกลเลียมไนไตรด์และซิลิกอนคาร์ไบด์ เป็นวัสดุอันทรงพลังที่สำคัญในอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์แบบ Wide Band Gap หรือที่เรียกว่าเซมิคอนดักเตอร์รุ่นที่สาม วัสดุใหม่เหล่านี้สามารถใช้ในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เพื่อสร้างประสิทธิภาพที่เหนือกว่าเดิม ซึ่งทนทานต่อไฟฟ้าแรงสูง, อุณหภูมิที่สูงและรังสีที่สูงขึ้น
ความก้าวหน้าล่าสุดในการผลิตวัสดุและอุปกรณ์จะทำให้เซมิคอนดักเตอร์รุ่นที่ 3 มีราคาถูกลงสำหรับการนำไปใช้ในตลาด ทำให้เกิดการพัฒนาอย่างมากในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่นการสื่อสาร 5G, รถยนต์พลังงานใหม่, ระบบส่งไฟฟ้าแรงดันสูง และ data center จากเมื่อก่อนที่ใข้กับงานเล็กๆเท่านั้น
2. ยุคต่อไปของ Quantum Computing
การแก้ไขความพลาดของ Quantum และประโยชน์ของการประมวลผลแบบ Quantum จะมีความสำคัญที่สุดในยุคหลัง Quantum Supremacy
ปี 2020 เป็นปีแรกที่โลกประสบความสำเร็จในการนำ Quantum Computerมาใช้แก้ปัญหาที่โดยปกติแล้วไม่สามารถแก้ได้ด้วยคอมพิวเตอร์ทั่วไป หรือที่เรียกว่า Quantum Supremacy
ในปี 2020 นักลงทุนทั่วโลกได้หลั่งไหลเข้าสู่วงการ Quantum Computing เทคโนโลยีและระบบนิเวศที่เกี่ยวข้องได้เติบโตขึ้นเป็นอย่างมากและแพลตฟอร์มทางด้าน Quantum Computing จำนวนมากได้รับความนิยม
ยุคใหม่ของ Quantum Computing ในปี 2021 และหลังจากนั้น จะต้องให้นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรได้ทำงานร่วมกัน ในระดับวิทยาศาสตร์ นักวิจัยต้องแก้ไขปัญหาข้อผิดพลาดทาง Quantumเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการคำนวณและความน่าเชื่อถือของ Quantum หากไม่มีิสิ่งเหล่านี้ Quantum ก็จะใช้งานไม่ได้อีกต่อไป
ส่วนวิศวกรก็จำเป็นต้องระบุคุณค่าที่แท้จริงของโซลูชันที่ได้รับแรงบันดาลใจจาก Quantum และทำให้สามารถใช้งานจริงได้ เพื่อเปลี่ยนจินตนาการให้กลายเป็นความจริงให้ได้
3. วัสดุคาร์บอนแบบใหม่ จะสามารถสร้างอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่มีความยืดหยุ่นมากยิ่งขึ้น
อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่ยืดหยุ่น ให้ประสิทธิภาพที่เสถียร เแม้จะเสียรูปร่างไปเช่นงอ, พับและยืด เป็นที่ต้องการในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกแบบสวมใส่และหน้าจอที่มีความยืดหยุ่น ในอดีตวัสดุเหล่านี้ไม่มีความยืดหยุ่นเพียงพอ จึงไม่สามารถแข่งขันกับวัสดุที่ทำจากซิลิกอนแข็งซึ่งเหมาะสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์มากกว่าได้
แต่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาการพัฒนาที่ก้าวล้ำในวัสดุที่ทำจากคาร์บอน ทำให้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์มีความยืดหยุ่นมากยิ่งขึ้น จึงสามารถนำมาใช้แทนซิลิกอนได้แล้ว
เช่นปัจจุบันท่อคาร์บอนระดับนาโน ได้ถูกนำมาใช้ในการผลิตแผงวงจรรวมขนาดใหญ่ ที่ให้สมรรถนะการทำงานดีกว่าวงจรซึ่งผลิตจากซิลิกอนในขนาดเดียวกัน
นอกจากนี้การ์ฟีน (Garphene) ซึ่งเป็นวัสดุคาร์บอนที่มีศักยภาพสำหรับการใช้งานในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์แบบยืดหยุ่น ก็สามารถผลิตปริมาณมากได้แล้ว
4. การใช้ AI ช่วยให้พัฒนายาและวัคซีนทำได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น
เทคโนโลยี AI ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางเพื่อวิเคราะห์ภาพจาก CT Scanและจัดการข้อมูลทางการแพทย์ อย่างไรก็ตามการประยุกต์ใช้ในการพัฒนาวัคซีนและการวิจัยทางคลินิกของยายังอยู่ในขั้นทดลอง
แต่ในปัจจุบันอัลกอริธึม AI ใหม่ๆผนวกกับพลังในการประมวลผลที่กำลังก้าวสู่จุดสูงสุดใหม่ เทคโนโลยีนี้จะช่วยให้การวิจัยพัฒนายาและวัคซีนซึ่งก่อนหน้านี้ใช้เวลาและค่าใช้จ่ายสูงมาก สามารถทำได้อย่างรวดเร็ว, มีประสิทธิภาพและถูกต้องมากยิ่งขึ้น
เช่น การคัดกรองความเสี่ยงของคนจำนวนมาก, การสร้างแบบจำลองของโรค, การระบุผู้ติดเชื้อ, การคิดค้นสารต้นแบบ และการพัฒนายาต้นแบบ โดยการนำมาใช้งานแบบบูรณการจะลดงานที่ซ้ำซ้อน และเพิ่มประสิทธิภาพด้านการวิจัยและพัฒนา ผู้ที่ได้รับประโยชน์ก็คือประชาชนทั่วไปที่จะได้รับการดูแลรักษาทางการแพทย์และมียาที่ดียิ่งขึ้นนั่นเอง
5. ขยายขอบเขตของการเชื่อมต่อกันระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์และจักรกล เพื่อก้าวข้ามขีดจำกัดของร่างกายมนุษย์
เทคโนโลยีการเชื่อมต่อกันระหว่างคอมพิวเตอร์กับสมองของมนุษย์์(Brain-computer interface) เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำงานร่วมกันในยุคต่อไป ระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์ เทคโนโลยีนี้เป็นหลักในการผลักดันสาขาวิชาวิศวกรรมประสาท(neural engineering)
โดยจะวิเคราะห์การทำงานของสมองมนุษย์ในมุมที่ลึกขึ้น การเชื่อมต่อระหว่างสมองและคอมพิวเตอร์นี้สามารถสร้างเส้นทางการสื่อสารโดยตรงระหว่างสมองและอุปกรณ์ภายนอก โดยจะรับข้อมูล วิเคราะห์ และแปลสัญญาณสมอง เพื่อใช้ในการควบคุมเครื่องจักร
ในอนาคตเทคโนโลยีที่เชื่อมต่อกันระหว่างเครื่องจักรกับสมองของมนุษย์จะช่วยให้สามารถควบคุมแขนกลหุ่นยนต์ได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นและช่วยให้ผู้ป่วยที่ยังมีสติสัมปชัญญะครบถ้วน แต่ไม่สามารถพูดหรือเคลื่อนไหวได้สามารถเอาชนะข้อจำกัดทางร่างกายนี้ได้
6. AI เข้ามาช่วยในระบบบริหารจัดการข้อมูลโดยอัตโนมัติ และสามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง
ในโลกยุคดิจิทัลทุกวันนี้ข้อมูล 1.7 เมกะไบต์ถูกสร้างขึ้นในทุกวินาทีโดยทุกคนตามสถิติจาก Domo แพลตฟอร์มเก็บสถิติบนระบบ Cloud
การจัดการและประมวลผลข้อมูลแบบดั้งเดิมขาดความรวดเร็วและประสิทธิภาพในการรับมือกับความท้าทายด้านข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ
การใช้ AI เข้ามาช่วยในการบริหารจัดการข้อมูล ทำให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในทุกขั้นตอนตั้งแต่ต้นทุนการประมวลผล, การจัดเก็บ, การดำเนินการ และการบำรุงรักษา
ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของการประมวลผลแบบ Cloud และการเติบโตของปริมาณข้อมูลอย่างมหาศาล ทำให้เกิดความท้าทายที่น่าวิตกในด้านระบบประมวลผลข้อมูล และค่าใช้จ่ายเพื่อเก็บข้อมูล รวมถึงการบริหารจัดการคลัสเตอร์ในช่วงเปลี่ยนผ่านจากระบบดั้งเดิม
ระบบบริหารจัดการข้อมูลที่สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตนเองเป็นสิ่งที่ไม่สามารถทำได้ในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ในสถานการณ์ที่ซับซ้อนและหลากหลาย ดังนั้นระบบบริหารจัดการข้อมูลแบบอัตโนมัติด้วย AI จึงเป็นทางออกที่ดีที่สุดของการประมวลผลข้อมูลในอนาคต
AI และระบบการเรียนรู้ด้วยตนเองจะถูกนำไปใช้ในหลายด้าน เช่น การแยกข้อมูลที่ใช้งานบ่อยและไม่ค่อยได้ใช้ออกจากกัน, การตรวจจับความผิดปกติของข้อมูล, การสร้างโมเดลอัจฉริยะ, การวางแผนทรัพยากร, การปรับพารามิเตอร์, การทดสอบความทนทานของระบบ และระบบ IndexRecommendation
วิธีนี้จะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณ, ประมวลผล, จัดเก็บ, การดำเนินงานและบำรุงรักษา ทำให้ระบบบริหารจัดการข้อมูลแบบอัตโนมัติที่เรียนรู้ได้ด้วยตนเองสามารถเกิดขึ้นได้
7. เทคโนโลยี Cloud-Native จะพลิกโฉมระบบ IT
ในอนาคตชิป, แพลตฟอร์มการพัฒนา, แอปพลิเคชั่นและแม้แต่คอมพิวเตอร์จะอยู่บนระบบ Cloud ทั้งหมด
วิธีการหรือรากฐานทางสถาปัตยกรรมประเภทนี้ ช่วยลดอุปสรรคในการพัฒนาแอปบน Cloud ซึ่งหมายถึงการพัฒนาผลิตภัณฑ์อย่างรวดเร็ว, ความสามารถในการปรับขนาดข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว, การกระจายข้อมูลและการเพิ่มความยืดหยุ่นของข้อมูลสำหรับวิศวกร
สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้องค์กรสามารถบริหารจัดการและใช้อุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ และประมวลผล Cloud ที่มีหลายแบบได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
สถาปัตยกรรมที่รองรับระบบ Cloud ได้ตั้งแต่ต้น ทั้งระเบียบวิธี, ชุดเครื่องมือ, ขั้นตอน, ผลิตภัณฑ์ และเทคนิค ทำให้Developer ไม่ต้องกังวลและสามารถใช้เวลาไปกับการพัฒนาแอปพลิเคชั่นใหม่เท่านั้น
ในอนาคตทั้ง Chip แพลตฟอร์มการพัฒนา แอปพลิเคชั่น และแม้แต่คอมพิวเตอร์ จะอยู่บน Cloud ทั้งหมด ประโยชน์ของเทคโนโลยีที่รองรับระบบ Cloud ตั้งแต่ต้นนี้มีมากมาย
เช่น เทคโนโลยีนี้ช่วยจัดระเบียบเครือข่าย, เซิร์ฟเวอร์ และระบบปฏิบัติการ ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการประมวลผล, เพิ่มประสิทธิภาพของเทคโนโลยี, ลดข้อจำกัดในการพัฒนาแอปพลิเคชั่นบน Cloud และขยายขอบเขตการใช้งานแอปพลิเคชั่น
ตัวอย่างเช่นในเทศกาลวันคนโสดที่ผ่านมานี้ Alibaba ได้ใช้เทคโนโลยี Cloud-Native เพื่อรองรับคำสั่งซื้อกว่า 583,000 รายการต่อวินาที เมื่อรวมกับการประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติ, โครงสร้างพื้นฐานทางดิจิทัล ทำให้สามารถจัดการธุรกรรมอันมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่หยุดทำงาน(zero downtime)
8. เกษตรกรรมจะถูกขับเคลื่อนด้วยด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลอัจฉริยะ
เทคโนโลยีดิจิทัลยุคใหม่รวมถึง Internet of Things, AI และ Cloud Computing กำลังถูกนำมาใช้ทางการเกษตร เพื่อแก้ไขปัญหาการเชื่อมต่อระหว่างการวางแผนการผลิตและการค้าปลีก
การทำเกษตรแบบดั้งเดิมต้องประสบปัญหาจากการใช้พื้นที่อย่างไม่มีประสิทธิภาพ และขาดการเชื่อมต่อระหว่างผู้ผลิตและผู้ขาย ปัจจุบันเทคโนโลยีดิจิทัลรุ่นใหม่ ซึ่งรวมถึง Internet of Things(IoT), AI, Big Data และ Cloud Computing ได้ถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมการเกษตร นับตั้งแต่ขั้นตอนการผลิต ไปจนถึงการจำหน่ายให้แก่ผู้บริโภค
เซ็นเซอร์รุ่นใหม่ช่วยเก็บข้อมูลจากไร่นาได้แบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์ Big Dataและ AI ช่วยผลักดันการเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ทางเกษตรกรรม เกษตรกรจึงสามารถตรวจดูพืชผล และปรับปรุงพันธุ์ได้อย่างแม่นยำ รวมถึงจัดสรรทรัพยากรได้ตามความต้องการ
นอกจากนี้เทคโนโลยี เช่น 5G, IoT และBlockchain ยังถูกนำมาใช้เพื่อควบคุมและติดตามการขนส่งพืชผลทางการเกษตร และสร้างความมั่นใจเรื่องความปลอดภัยและการขนส่ง เทคโนโลยีดิจิทัลที่ทันสมัยเหล่านี้ทำให้เกษตรกรรมจะไม่ต้องพึ่งพาดินฟ้าอากาศอีกต่อไป แต่จะถูกขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลอัจฉริยะแทน
ตัวอย่างเช่น Alibaba ได้ใช้เทคโนโลยีBlockchain เพื่อช่วยในการติดตามความปลอดภัยและการขนส่งสินค้าเกษตรในจีน
9. อุตสาหกรรมอัจฉริยะ(Industrial Intelligence) จะกลายเป็นปรากฏการณ์ทั่วทั้งอุตสาหกรรม
Industrial Intelligence คือการใช้ AI และเทคโนโลยีดิจิทัลในอุตสาหกรรม การนำ AI มาใช้อย่างสมบูรณ์สำหรับ บริษัทต่างๆอาจมีค่าใช้จ่ายสูงและซับซ้อน เนื่องจากเกี่ยวข้องกับทุกอย่างตั้งแต่เครื่องจักรที่ต้องปรับปรุงใหม่ไปจนถึงการปรับโครงสร้างการดำเนินงาน Industrial Intelligence จะช่วยให้ผู้ประกอบการรอดและเจริญก้าวหน้าในยุคที่ COVID-19 ระบาด
ที่ผ่านมา Industrial Intelligence ถูกนำมาใช้ในงานบางประเภทเท่านั้นเนื่องจากมีราคาสูงและซับซ้อน และข้อมูลจากฝั่งผู้ผลิตแยกก็ส่วนกัน อีกทั้งระบบนิเวศก็ยังไม่พร้อม
แต่หลังจากการระบาดของ COVID-19ในปี 2020 ความยืดหยุ่นอย่างมากของเศรษฐกิจดิจิทัลทำให้องค์กรต่างๆหันมาสนใจ จนทำให้เทคโนโลยีดิจิทัลพัฒนาและเติบโตอย่างรวดเร็ว และมีเม็ดเงินเข้ามาลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานมากมาย
ปัจจัยเหล่านี้เข้ามาเปลี่ยนแปลงให้ Industrial Intelligence ก้าวกระโดดจากการใช้งานที่กระจุกตัวอยู่แค่ในบางอุตสาหกรรม ไปเป็นการใช้งานในวงกว้างทั้งอุตสาหกรรม
โดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมการผลิตที่มีระบบ IT ครอบคลุมอย่างเต็มที่แล้ว เช่น อุตสาหกรรมยานยนต์, เครื่องใช้ไฟฟ้า, เสื้อผ้าคุณภาพสูง, เหล็ก, ปูน และเคมี
Industrial Intelligence จะถูกนำไปใช้ในทุกอุตสาหกรรมและช่วยในการตัดสินใจในอุตสาหกรรมเหล่านั้นได้อย่างครบวงจร จะสร้างผลกระทบในวงกว้าง และถูกประยุกต์ใช้กับซัพพลายเชน, การผลิต, การบริหารจัดการสินทรัพย์, โลจิสติกส์ และการขาย
ตัวอย่างเช่น Xunxi โรงงานดิจิทัลแบบ New Manufacturing ของ Alibaba รวมเอา AI และการปรับปรุงระบบดิจิทัลในทุกด้านของการดำเนินงาน การใช้อัลกอริทึมและเทคโนโลยีอัจฉริยะต่างๆสามารถขับเคลื่อนนวัตกรรมขนาดใหญ่และแจ้งการตัดสินใจได้ในแบบ closed-loop สำหรับอุตสาหกรรมการผลิต
10. ศูนย์ปฏิบัติการอัจฉริยะสำหรับเมืองอัจฉริยะ จะกลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับเมืองในอนาคต
โครงการเมืองอัจฉริยะ(Smart City) เปิดตัวเป็นครั้งแรกเมื่อทศวรรษก่อน และจุดประกายให้เกิดการพัฒนาที่สำคัญในการบริหารจัดการเมืองด้วยเทคโนโลยีดิจิทัล
อย่างไรก็ตามเมื่อต้องรับมือกับการระบาดของ COVID-19 เมืองอัจฉริยะหลายแห่งต้องประสบปัญหา ศูนย์ปฏิบัติการอัจฉริยะ (Intelligent Operations Center) จึงได้รับการยอมรับ และถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มความสามารถในการใช้ทรัพยากรข้อมูล, สนับสนุนบริการสาธารณะและการดูแลเมืองทั่วโลกได้ในแบบเรียลไทม์
นอกจากนี้ Artificial Intelligence of Things (AIoT) ร่วมกับการประมวลผลเชิงพื้นที่(Spatial Cloud Computing) ยังถูกพัฒนาและนำไปใช้งานอย่างแพร่หลาย
โดยเทคโนโลยีการประมวลผลเชิงพื้นที่ได้ถูกปรับปรุงให้ดีขึ้น สิ่งเหล่านี้ทำให้ศูนย์ปฏิบัติการอัจฉริยะสามารถมองแต่ละเมืองเป็นระบบเดียวกัน และนำเสนอความสามารถด้านบริการที่ครอบคลุมทั้งเมืองได้ ศูนย์ปฏิบัติการอัจฉริยะจะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลของเมืองในอนาคต
DAMO ACADEMY UNVEILS TOP 10 TECH TRENDS SHAPING 2021
https://www.alizila.com/damo-academy-un ... ping-2021/
#Alibaba #AlibabaDAMOAcademy #AI #เทคโนโลยีโลก2021 #อาลีบาบา
โดยพี่เสือใหญ่ หรือ ศาสดา
1.เซมิคอนดักเตอร์รุ่นที่ 3 (third-generation semiconductors)
แกลเลียมไนไตรด์และซิลิกอนคาร์ไบด์ เป็นวัสดุอันทรงพลังที่สำคัญในอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์แบบ Wide Band Gap หรือที่เรียกว่าเซมิคอนดักเตอร์รุ่นที่สาม วัสดุใหม่เหล่านี้สามารถใช้ในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เพื่อสร้างประสิทธิภาพที่เหนือกว่าเดิม ซึ่งทนทานต่อไฟฟ้าแรงสูง, อุณหภูมิที่สูงและรังสีที่สูงขึ้น
ความก้าวหน้าล่าสุดในการผลิตวัสดุและอุปกรณ์จะทำให้เซมิคอนดักเตอร์รุ่นที่ 3 มีราคาถูกลงสำหรับการนำไปใช้ในตลาด ทำให้เกิดการพัฒนาอย่างมากในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่นการสื่อสาร 5G, รถยนต์พลังงานใหม่, ระบบส่งไฟฟ้าแรงดันสูง และ data center จากเมื่อก่อนที่ใข้กับงานเล็กๆเท่านั้น
2. ยุคต่อไปของ Quantum Computing
การแก้ไขความพลาดของ Quantum และประโยชน์ของการประมวลผลแบบ Quantum จะมีความสำคัญที่สุดในยุคหลัง Quantum Supremacy
ปี 2020 เป็นปีแรกที่โลกประสบความสำเร็จในการนำ Quantum Computerมาใช้แก้ปัญหาที่โดยปกติแล้วไม่สามารถแก้ได้ด้วยคอมพิวเตอร์ทั่วไป หรือที่เรียกว่า Quantum Supremacy
ในปี 2020 นักลงทุนทั่วโลกได้หลั่งไหลเข้าสู่วงการ Quantum Computing เทคโนโลยีและระบบนิเวศที่เกี่ยวข้องได้เติบโตขึ้นเป็นอย่างมากและแพลตฟอร์มทางด้าน Quantum Computing จำนวนมากได้รับความนิยม
ยุคใหม่ของ Quantum Computing ในปี 2021 และหลังจากนั้น จะต้องให้นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรได้ทำงานร่วมกัน ในระดับวิทยาศาสตร์ นักวิจัยต้องแก้ไขปัญหาข้อผิดพลาดทาง Quantumเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการคำนวณและความน่าเชื่อถือของ Quantum หากไม่มีิสิ่งเหล่านี้ Quantum ก็จะใช้งานไม่ได้อีกต่อไป
ส่วนวิศวกรก็จำเป็นต้องระบุคุณค่าที่แท้จริงของโซลูชันที่ได้รับแรงบันดาลใจจาก Quantum และทำให้สามารถใช้งานจริงได้ เพื่อเปลี่ยนจินตนาการให้กลายเป็นความจริงให้ได้
3. วัสดุคาร์บอนแบบใหม่ จะสามารถสร้างอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่มีความยืดหยุ่นมากยิ่งขึ้น
อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่ยืดหยุ่น ให้ประสิทธิภาพที่เสถียร เแม้จะเสียรูปร่างไปเช่นงอ, พับและยืด เป็นที่ต้องการในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกแบบสวมใส่และหน้าจอที่มีความยืดหยุ่น ในอดีตวัสดุเหล่านี้ไม่มีความยืดหยุ่นเพียงพอ จึงไม่สามารถแข่งขันกับวัสดุที่ทำจากซิลิกอนแข็งซึ่งเหมาะสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์มากกว่าได้
แต่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาการพัฒนาที่ก้าวล้ำในวัสดุที่ทำจากคาร์บอน ทำให้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์มีความยืดหยุ่นมากยิ่งขึ้น จึงสามารถนำมาใช้แทนซิลิกอนได้แล้ว
เช่นปัจจุบันท่อคาร์บอนระดับนาโน ได้ถูกนำมาใช้ในการผลิตแผงวงจรรวมขนาดใหญ่ ที่ให้สมรรถนะการทำงานดีกว่าวงจรซึ่งผลิตจากซิลิกอนในขนาดเดียวกัน
นอกจากนี้การ์ฟีน (Garphene) ซึ่งเป็นวัสดุคาร์บอนที่มีศักยภาพสำหรับการใช้งานในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์แบบยืดหยุ่น ก็สามารถผลิตปริมาณมากได้แล้ว
4. การใช้ AI ช่วยให้พัฒนายาและวัคซีนทำได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น
เทคโนโลยี AI ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางเพื่อวิเคราะห์ภาพจาก CT Scanและจัดการข้อมูลทางการแพทย์ อย่างไรก็ตามการประยุกต์ใช้ในการพัฒนาวัคซีนและการวิจัยทางคลินิกของยายังอยู่ในขั้นทดลอง
แต่ในปัจจุบันอัลกอริธึม AI ใหม่ๆผนวกกับพลังในการประมวลผลที่กำลังก้าวสู่จุดสูงสุดใหม่ เทคโนโลยีนี้จะช่วยให้การวิจัยพัฒนายาและวัคซีนซึ่งก่อนหน้านี้ใช้เวลาและค่าใช้จ่ายสูงมาก สามารถทำได้อย่างรวดเร็ว, มีประสิทธิภาพและถูกต้องมากยิ่งขึ้น
เช่น การคัดกรองความเสี่ยงของคนจำนวนมาก, การสร้างแบบจำลองของโรค, การระบุผู้ติดเชื้อ, การคิดค้นสารต้นแบบ และการพัฒนายาต้นแบบ โดยการนำมาใช้งานแบบบูรณการจะลดงานที่ซ้ำซ้อน และเพิ่มประสิทธิภาพด้านการวิจัยและพัฒนา ผู้ที่ได้รับประโยชน์ก็คือประชาชนทั่วไปที่จะได้รับการดูแลรักษาทางการแพทย์และมียาที่ดียิ่งขึ้นนั่นเอง
5. ขยายขอบเขตของการเชื่อมต่อกันระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์และจักรกล เพื่อก้าวข้ามขีดจำกัดของร่างกายมนุษย์
เทคโนโลยีการเชื่อมต่อกันระหว่างคอมพิวเตอร์กับสมองของมนุษย์์(Brain-computer interface) เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำงานร่วมกันในยุคต่อไป ระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์ เทคโนโลยีนี้เป็นหลักในการผลักดันสาขาวิชาวิศวกรรมประสาท(neural engineering)
โดยจะวิเคราะห์การทำงานของสมองมนุษย์ในมุมที่ลึกขึ้น การเชื่อมต่อระหว่างสมองและคอมพิวเตอร์นี้สามารถสร้างเส้นทางการสื่อสารโดยตรงระหว่างสมองและอุปกรณ์ภายนอก โดยจะรับข้อมูล วิเคราะห์ และแปลสัญญาณสมอง เพื่อใช้ในการควบคุมเครื่องจักร
ในอนาคตเทคโนโลยีที่เชื่อมต่อกันระหว่างเครื่องจักรกับสมองของมนุษย์จะช่วยให้สามารถควบคุมแขนกลหุ่นยนต์ได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นและช่วยให้ผู้ป่วยที่ยังมีสติสัมปชัญญะครบถ้วน แต่ไม่สามารถพูดหรือเคลื่อนไหวได้สามารถเอาชนะข้อจำกัดทางร่างกายนี้ได้
6. AI เข้ามาช่วยในระบบบริหารจัดการข้อมูลโดยอัตโนมัติ และสามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง
ในโลกยุคดิจิทัลทุกวันนี้ข้อมูล 1.7 เมกะไบต์ถูกสร้างขึ้นในทุกวินาทีโดยทุกคนตามสถิติจาก Domo แพลตฟอร์มเก็บสถิติบนระบบ Cloud
การจัดการและประมวลผลข้อมูลแบบดั้งเดิมขาดความรวดเร็วและประสิทธิภาพในการรับมือกับความท้าทายด้านข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ
การใช้ AI เข้ามาช่วยในการบริหารจัดการข้อมูล ทำให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในทุกขั้นตอนตั้งแต่ต้นทุนการประมวลผล, การจัดเก็บ, การดำเนินการ และการบำรุงรักษา
ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของการประมวลผลแบบ Cloud และการเติบโตของปริมาณข้อมูลอย่างมหาศาล ทำให้เกิดความท้าทายที่น่าวิตกในด้านระบบประมวลผลข้อมูล และค่าใช้จ่ายเพื่อเก็บข้อมูล รวมถึงการบริหารจัดการคลัสเตอร์ในช่วงเปลี่ยนผ่านจากระบบดั้งเดิม
ระบบบริหารจัดการข้อมูลที่สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตนเองเป็นสิ่งที่ไม่สามารถทำได้ในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ในสถานการณ์ที่ซับซ้อนและหลากหลาย ดังนั้นระบบบริหารจัดการข้อมูลแบบอัตโนมัติด้วย AI จึงเป็นทางออกที่ดีที่สุดของการประมวลผลข้อมูลในอนาคต
AI และระบบการเรียนรู้ด้วยตนเองจะถูกนำไปใช้ในหลายด้าน เช่น การแยกข้อมูลที่ใช้งานบ่อยและไม่ค่อยได้ใช้ออกจากกัน, การตรวจจับความผิดปกติของข้อมูล, การสร้างโมเดลอัจฉริยะ, การวางแผนทรัพยากร, การปรับพารามิเตอร์, การทดสอบความทนทานของระบบ และระบบ IndexRecommendation
วิธีนี้จะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณ, ประมวลผล, จัดเก็บ, การดำเนินงานและบำรุงรักษา ทำให้ระบบบริหารจัดการข้อมูลแบบอัตโนมัติที่เรียนรู้ได้ด้วยตนเองสามารถเกิดขึ้นได้
7. เทคโนโลยี Cloud-Native จะพลิกโฉมระบบ IT
ในอนาคตชิป, แพลตฟอร์มการพัฒนา, แอปพลิเคชั่นและแม้แต่คอมพิวเตอร์จะอยู่บนระบบ Cloud ทั้งหมด
วิธีการหรือรากฐานทางสถาปัตยกรรมประเภทนี้ ช่วยลดอุปสรรคในการพัฒนาแอปบน Cloud ซึ่งหมายถึงการพัฒนาผลิตภัณฑ์อย่างรวดเร็ว, ความสามารถในการปรับขนาดข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว, การกระจายข้อมูลและการเพิ่มความยืดหยุ่นของข้อมูลสำหรับวิศวกร
สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้องค์กรสามารถบริหารจัดการและใช้อุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ และประมวลผล Cloud ที่มีหลายแบบได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
สถาปัตยกรรมที่รองรับระบบ Cloud ได้ตั้งแต่ต้น ทั้งระเบียบวิธี, ชุดเครื่องมือ, ขั้นตอน, ผลิตภัณฑ์ และเทคนิค ทำให้Developer ไม่ต้องกังวลและสามารถใช้เวลาไปกับการพัฒนาแอปพลิเคชั่นใหม่เท่านั้น
ในอนาคตทั้ง Chip แพลตฟอร์มการพัฒนา แอปพลิเคชั่น และแม้แต่คอมพิวเตอร์ จะอยู่บน Cloud ทั้งหมด ประโยชน์ของเทคโนโลยีที่รองรับระบบ Cloud ตั้งแต่ต้นนี้มีมากมาย
เช่น เทคโนโลยีนี้ช่วยจัดระเบียบเครือข่าย, เซิร์ฟเวอร์ และระบบปฏิบัติการ ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการประมวลผล, เพิ่มประสิทธิภาพของเทคโนโลยี, ลดข้อจำกัดในการพัฒนาแอปพลิเคชั่นบน Cloud และขยายขอบเขตการใช้งานแอปพลิเคชั่น
ตัวอย่างเช่นในเทศกาลวันคนโสดที่ผ่านมานี้ Alibaba ได้ใช้เทคโนโลยี Cloud-Native เพื่อรองรับคำสั่งซื้อกว่า 583,000 รายการต่อวินาที เมื่อรวมกับการประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติ, โครงสร้างพื้นฐานทางดิจิทัล ทำให้สามารถจัดการธุรกรรมอันมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่หยุดทำงาน(zero downtime)
8. เกษตรกรรมจะถูกขับเคลื่อนด้วยด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลอัจฉริยะ
เทคโนโลยีดิจิทัลยุคใหม่รวมถึง Internet of Things, AI และ Cloud Computing กำลังถูกนำมาใช้ทางการเกษตร เพื่อแก้ไขปัญหาการเชื่อมต่อระหว่างการวางแผนการผลิตและการค้าปลีก
การทำเกษตรแบบดั้งเดิมต้องประสบปัญหาจากการใช้พื้นที่อย่างไม่มีประสิทธิภาพ และขาดการเชื่อมต่อระหว่างผู้ผลิตและผู้ขาย ปัจจุบันเทคโนโลยีดิจิทัลรุ่นใหม่ ซึ่งรวมถึง Internet of Things(IoT), AI, Big Data และ Cloud Computing ได้ถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมการเกษตร นับตั้งแต่ขั้นตอนการผลิต ไปจนถึงการจำหน่ายให้แก่ผู้บริโภค
เซ็นเซอร์รุ่นใหม่ช่วยเก็บข้อมูลจากไร่นาได้แบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์ Big Dataและ AI ช่วยผลักดันการเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ทางเกษตรกรรม เกษตรกรจึงสามารถตรวจดูพืชผล และปรับปรุงพันธุ์ได้อย่างแม่นยำ รวมถึงจัดสรรทรัพยากรได้ตามความต้องการ
นอกจากนี้เทคโนโลยี เช่น 5G, IoT และBlockchain ยังถูกนำมาใช้เพื่อควบคุมและติดตามการขนส่งพืชผลทางการเกษตร และสร้างความมั่นใจเรื่องความปลอดภัยและการขนส่ง เทคโนโลยีดิจิทัลที่ทันสมัยเหล่านี้ทำให้เกษตรกรรมจะไม่ต้องพึ่งพาดินฟ้าอากาศอีกต่อไป แต่จะถูกขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลอัจฉริยะแทน
ตัวอย่างเช่น Alibaba ได้ใช้เทคโนโลยีBlockchain เพื่อช่วยในการติดตามความปลอดภัยและการขนส่งสินค้าเกษตรในจีน
9. อุตสาหกรรมอัจฉริยะ(Industrial Intelligence) จะกลายเป็นปรากฏการณ์ทั่วทั้งอุตสาหกรรม
Industrial Intelligence คือการใช้ AI และเทคโนโลยีดิจิทัลในอุตสาหกรรม การนำ AI มาใช้อย่างสมบูรณ์สำหรับ บริษัทต่างๆอาจมีค่าใช้จ่ายสูงและซับซ้อน เนื่องจากเกี่ยวข้องกับทุกอย่างตั้งแต่เครื่องจักรที่ต้องปรับปรุงใหม่ไปจนถึงการปรับโครงสร้างการดำเนินงาน Industrial Intelligence จะช่วยให้ผู้ประกอบการรอดและเจริญก้าวหน้าในยุคที่ COVID-19 ระบาด
ที่ผ่านมา Industrial Intelligence ถูกนำมาใช้ในงานบางประเภทเท่านั้นเนื่องจากมีราคาสูงและซับซ้อน และข้อมูลจากฝั่งผู้ผลิตแยกก็ส่วนกัน อีกทั้งระบบนิเวศก็ยังไม่พร้อม
แต่หลังจากการระบาดของ COVID-19ในปี 2020 ความยืดหยุ่นอย่างมากของเศรษฐกิจดิจิทัลทำให้องค์กรต่างๆหันมาสนใจ จนทำให้เทคโนโลยีดิจิทัลพัฒนาและเติบโตอย่างรวดเร็ว และมีเม็ดเงินเข้ามาลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานมากมาย
ปัจจัยเหล่านี้เข้ามาเปลี่ยนแปลงให้ Industrial Intelligence ก้าวกระโดดจากการใช้งานที่กระจุกตัวอยู่แค่ในบางอุตสาหกรรม ไปเป็นการใช้งานในวงกว้างทั้งอุตสาหกรรม
โดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมการผลิตที่มีระบบ IT ครอบคลุมอย่างเต็มที่แล้ว เช่น อุตสาหกรรมยานยนต์, เครื่องใช้ไฟฟ้า, เสื้อผ้าคุณภาพสูง, เหล็ก, ปูน และเคมี
Industrial Intelligence จะถูกนำไปใช้ในทุกอุตสาหกรรมและช่วยในการตัดสินใจในอุตสาหกรรมเหล่านั้นได้อย่างครบวงจร จะสร้างผลกระทบในวงกว้าง และถูกประยุกต์ใช้กับซัพพลายเชน, การผลิต, การบริหารจัดการสินทรัพย์, โลจิสติกส์ และการขาย
ตัวอย่างเช่น Xunxi โรงงานดิจิทัลแบบ New Manufacturing ของ Alibaba รวมเอา AI และการปรับปรุงระบบดิจิทัลในทุกด้านของการดำเนินงาน การใช้อัลกอริทึมและเทคโนโลยีอัจฉริยะต่างๆสามารถขับเคลื่อนนวัตกรรมขนาดใหญ่และแจ้งการตัดสินใจได้ในแบบ closed-loop สำหรับอุตสาหกรรมการผลิต
10. ศูนย์ปฏิบัติการอัจฉริยะสำหรับเมืองอัจฉริยะ จะกลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับเมืองในอนาคต
โครงการเมืองอัจฉริยะ(Smart City) เปิดตัวเป็นครั้งแรกเมื่อทศวรรษก่อน และจุดประกายให้เกิดการพัฒนาที่สำคัญในการบริหารจัดการเมืองด้วยเทคโนโลยีดิจิทัล
อย่างไรก็ตามเมื่อต้องรับมือกับการระบาดของ COVID-19 เมืองอัจฉริยะหลายแห่งต้องประสบปัญหา ศูนย์ปฏิบัติการอัจฉริยะ (Intelligent Operations Center) จึงได้รับการยอมรับ และถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มความสามารถในการใช้ทรัพยากรข้อมูล, สนับสนุนบริการสาธารณะและการดูแลเมืองทั่วโลกได้ในแบบเรียลไทม์
นอกจากนี้ Artificial Intelligence of Things (AIoT) ร่วมกับการประมวลผลเชิงพื้นที่(Spatial Cloud Computing) ยังถูกพัฒนาและนำไปใช้งานอย่างแพร่หลาย
โดยเทคโนโลยีการประมวลผลเชิงพื้นที่ได้ถูกปรับปรุงให้ดีขึ้น สิ่งเหล่านี้ทำให้ศูนย์ปฏิบัติการอัจฉริยะสามารถมองแต่ละเมืองเป็นระบบเดียวกัน และนำเสนอความสามารถด้านบริการที่ครอบคลุมทั้งเมืองได้ ศูนย์ปฏิบัติการอัจฉริยะจะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลของเมืองในอนาคต
DAMO ACADEMY UNVEILS TOP 10 TECH TRENDS SHAPING 2021
https://www.alizila.com/damo-academy-un ... ping-2021/
#Alibaba #AlibabaDAMOAcademy #AI #เทคโนโลยีโลก2021 #อาลีบาบา