Тренды в биоинженерии

Будущее биоинженерии. О чем тренд?

От клеточного уровня до сложных живых систем будущее биоинженерии отражает конвергенцию биологических и информационных технологий для преобразования бизнеса и общества. Четыре области: биомолекулы, биосистемы, интерфейсы биомашин и биокомпьютинг. В последние годы биомолекулы и биосистемы получили широкое развитие.

• Биомолекулы. Картирование и разработка внутриклеточных молекул (например, ДНК, РНК, белков), связанных с изучением омики (например, геномики, протеомики).
• Биосистемы. Картирование и проектирование сложных биологических организаций, процессов и взаимодействий (например, клеток, тканей и органов).
• Интерфейсы биомашин. Связь нервной системы живых организмов с машинами.
• Биокомпьютинг. Использование ячеек и сотовых компонентов для вычисления информации (например, хранение, поиск, обработка данных).

Каковы наиболее примечательные технологии?

В отношении биомолекул и биосистем несколько технологий недавно добились значительного прогресса.

Омики

Вирусно-векторная генная терапия

Описание технологии. Постоянная замена плохо функционирующих генов для лечения генетических заболеваний, где модифицированные вирусы действуют как средства доставки лекарств генетических последовательностей.

Преимущества. Лечит ранее неизлечимые заболевания. Может лечить болезни до того, как они проявятся.

Пример. Лечение муковисцидоза.

мРНК-терапия

Описание технологии. Временное использование синтетической мРНК, переведенной в белок, для компенсации отсутствующих или мутировавших генов.

Преимущества. Предлагает временную альтернативу генной терапии, которая способствует экспрессии генов без риска.

Пример. COVID-19 вакцина.

Тканевая инженерия

Культивированное мясо

Описание технологии. Мясо, полученное путем взятия небольшого образца клеток животных и выращивания их в контролируемой среде, имитирующей обычные мясные качества.

Преимущества. Сочетает свойства мяса животных и мяса на растительной основе с сильными вкусовыми качествами, безопасностью пищевых продуктов, благополучием животных и благополучием работников.

Пример. Культивированное куриное мясо для употребления в пищу

Биоматериалы

Вставки материалов

Описание технологии. Материалы, которые заменяют химические вещества, полученные из ископаемого топлива, биохимическими веществами без изменения существующих производственных процессов.

Преимущества. Создание экономичных материалов с минимальными перерывами в производстве. Предложение более экологических чистых альтернатив традиционным химикатам с одновременным сокращением выбросов углерода.

Пример. Полиэтилен на основе биоэтанола.

Биозаменители

Описание технологии. Материалы с использованием биохимических веществ, которые обеспечивают аналогичное качество и стоимость, но оказывают большее воздействие на окружающую среду, чем традиционные химические вещества.

Преимущества. Повысить устойчивость, но потребуются комплексные изменения в цепочке создания стоимости. Минимизируйте нормативные барьеры с низкими входными барьерами

Пример. Веганская кожа из грибов

Биобеттеры

Biobetter — это биологическая молекула, основанная на инновационной молекуле, но с улучшениями, направленными на повышение эффективности, действенности, безопасности или соблюдения пациентом режима лечения.

Описание технологии. Материалы с новыми сочетаниями свойств, полученные в результате уникального биохимического синтеза.

Преимущества. Повышение устойчивости - предлагается высокое качество и технические характеристики.

Пример. Оптические пленки на биологической основе.

Преимущества

• Возможность решения глобальных проблем с помощью улучшенных/расширенных решений для здравоохранения и ускорять воздействие на окружающую среду с помощью возобновляемых источников энергии.
• Новые устойчивые методы производства, которые более экологичны и более экономически эффективные.

Риски и неопределенности

• Зарождающиеся биорынки, которые должны решать проблемы потребительского восприятия, безопасности, стоимости и качества конечной продукции.
• Отсутствие регулирования рождающихся рынков, наряду с существующими правилами в отношении генетически модифицированных организмов.
• Этические опасения по поводу степени модификации живых систем, таких как человеческие гены.

Темы дебатов

Благодаря междисциплинарным инновациям и потенциальному сквозному влиянию биоинженерия затрагивает и другие области.

1. Риск и биоэтика. Как мы должны использовать биоэтику, чтобы определить подходящую степень редактирования генома?

• Биология самовоспроизводится и самоподдерживается, примение не ограничено, много пробелов в знаниях и в взаимосвязях между биологическими науками, экспериментирование может привести к непреднамеренным, потенциально опасным последствиям.
• Некоторые методы генной терапии и другие методы (редактирование соматического гена) обычно считаются подходящими для лечения редких заболеваний; другие генные методы, которые могут повлиять на будущие поколения (редактирование генов зародышевой линии), вызывают споры.
• Точно так же разные ценности и принципы могут влиять на разные взгляды на этическое использование и неправильное использование в биоинженерии, например, на редактирование человеческих черт, получившее название «игра в Бога».

2. Изменения в существующей повседневной жизни. Как культивируемое мясо вписывается в существующие рационы? Это вегетарианское, веганское, кошерное?

• Выращенное мясо может принести благополучие животным и работникам (например, оно не подвергается жестокому обращению), что делает его более этичным и экологичным вариантом.
• Тем не менее, культивируемое мясо представляет собой беспрецедентную и нюансированную область диетических ограничений (например, некоторые считают, что это все еще животное), и отдельные потребители вынуждены занимать другую позицию; в будущем культивируемое мясо может получить стандартизированные сертификаты (например, без жестокости, кошерность), чтобы облегчить потребителям принятие решений.

3. Перспективы. Что сформирует долгосрочное воздействие и последствия биоинженерных технологий?

• Различные точки зрения обсуждают сроки, тип и масштаб воздействия, а также уровень нарушение (например, нормативные изменения) в обществе и экономике.
• В зависимости от своего исполнения эти технологии могут усиливать или расширять социально-экономическое неравенство из-за неравного уровня технологического доступа.
• Наряду с цифровыми дебатами о конфиденциальности и согласии, эти темы также затрагивают дебаты, связанные с индивидуальной личной биологической информацией (например, происхождение, наследственные признаки).

Источник.
McKinsey Technology Trends Outlook 2022. August 2022. McKinsey analysis.

Будущее космических технологий

Наиболее примечательные технологии

Технологические достижения и уменьшение размера, веса и мощности спутников и ракет-носителей способствовали экономической эффективности, делая новые космические приложения экономически целесообразными.

Возросшая вычислительная мощность за счет использования технологии потребительских процессоров в распределенных спутниковых сетях для поддержки сбора данных с датчиков с все более высоким разрешением.

Описание технологий

1. Спутники.

1.1. Применение новых технологий.

Менее дорогие датчики с более высоким разрешением, которые ведут наблюдение (например, за Землей, планетами), обычно используя пассивное наблюдение в нескольких спектрах (например, оптический, инфракрасный) и активные датчики (через радар).

Менее дорогостоящие, более эффективные энергосистемы, использующие меньшие, легкие солнечные панели и более эффективные батареи, что позволяет небольшим (кубическим) спутникам иметь больше энергии.

Больше возможностей при меньшем размере, весе и мощности, что позволяет выполнять новые миссии.

1.2. Индустриализация сборки.

Модульная конструкция: производственный подход, позволяющий ускорить проектирование, разработку и сборку с помощью архитектур кубических спутников (построенных с использованием стандартных размеров, т. е. единиц 10 × 10 × 10 см), используемых в качестве расширяемых строительных блоков.

Переход от штучного изготовления к сборочной линии: в ответ на повышенный спрос (на увеличение группировок) и инвестиции в объекты, переход от единичного производства спутников к массовому производству.

Демократизация производства: снижение затрат благодаря новым производственным процессам, включая аддитивное производство и модульные конструкции, что позволяет выйти на рынок новым игрокам.

2. Архитектурный сдвиг. Переход в архитектуре от отдельных спутников геостационарной орбите к расширенным архитектурам на низких орбитах.

2.1. Группировка низкоорбитальных спутников (LEO - Low-Earth-orbit)

Спутники на низкой околоземной орбите, которые вращаются близко к атмосфере Земли (высота 300–2000 км).

Увеличение количества активных спутников с ~ 4100 в 2021 г. до ~ 2700 в 2020 г. с упором на мегагруппировки, использующие спутники меньшего размера.

Плюсы: более плотное покрытие и высокая пропускная способность по всему миру, меньшая задержка, более высокая гибкость и возможность пересмотра.

3. Коммуникации. Лазерная связь.

Лазерная связь позволит спутникам общаться, используя импульсы света для передачи данных.

Существует потенциал увеличения скорости передачи данных в 100–1000 раз по сравнению с традиционной радиочастотой.

Возможность направлять лазерное излучение в очень определенные места (как на спутники в космосе, так и на наземные станции на Земле), что уменьшает перекрытие покрытия и помехи.

4. Цифровые возможности. Граничные вычисления и ИИ.

С ростом числа запусков спутников и космических аппаратов для таких видов деятельности, как наблюдение Земли, будут собираться все большие объемы данных, что потребует периферийных вычислений.

Пограничные вычисления позволяют обрабатывать данные ближе к точке сбора в облаке, используя возможности искусственного интеллекта и машинного обучения, сокращая задержки и экономя пропускную способность для предоставления информации практически в реальном времени.

5. Исследование дальнего космоса. Ядерный двигатель

Ядерная тепловая/электрическая двигательная установка может перемещать космические корабли с более высокой скоростью на большие расстояния, что позволит исследовать дальний космос.

Технологические достижения оптимизируют производительность и надежность, а также повышают доступность, чтобы обеспечить частоту более частых запусков.

6. Операции. Обслуживание на орбите.

Заправка/модификация спутников: спутники заправляются или модифицируются прямо на орбите, чтобы продлить их срок службы, а также снизить затраты на замену.

Компания Orbit Fab разработала сквозную заправку топливом с помощью быстро подключаемого интерфейса перекачки жидкости (RAFTI).

Изменение положения орбиты включает в себя повышение орбиты или изменение наклона спутника.

Запуск космических объектов: повторное использование конструкций ракеты-носителя, двигателей и так далее в сочетании с технологическими достижениями (например, в области материаловедения, автоматизированного проектирования, трехмерной печати) и увеличением скорости запуска способствуют снижению эксплуатационных расходов.

Утилизация по окончании срока службы — это сброс космического мусора в атмосферу Земли для захоронения, что снижает риск столкновения.

Темы дебатов

1. Милитаризация космоса. Как лидеры могут определить права и нормы?

Правительства признают космос в качестве области боевых действий (например, помехи GPS, противоспутниковое оружие), о чем свидетельствуют недавние организационные изменения (например, космические команды, созданные во Франции, Японии, Великобритании, США).

2. Правовые конфликты между государствами. Как лидеры могут определить права собственности и доступа?

Ключевой потребностью сектора является достижение общего понимания прав доступа и использования собственности и ресурсов (например, точек Лагранжа, спектра и полезных ископаемых, обнаруженных в космосе); такие права могут помочь создать демократизированную систему, при которой все могут пользоваться преимуществами космоса.

3. Космический мусор и управление движением. Должна ли низкоорбитальная группировка иметь ограничения?

По мере того, как все больше компаний получают доступ к космосу, возникает обеспокоенность по поводу космического мусора, управления космическим движением и перегруженности (например, неопределенность в отношении того, с чем могут столкнуться около 27 000 обломков в космосе и когда).

Источник.
McKinsey Technology Trends Outlook 2022. August 2022. McKinsey analysis.

Тренды - доверительные архитектуры и цифровая идентификация

О чем это - доверительные архитектуры и цифровая идентификация?

Рост числа кибератак и утечек данных постоянно создает новые проблемы, связанные с использованием современных технологий. Технологии цифрового доверия позволяют организациям получить конкурентное преимущество за счет создания, масштабирования и поддержания доверия заинтересованных сторон (например, клиентов, регулирующих органов) при использовании их данных и цифровых продуктов и услуг.

Технологии

Цифровое доверие устраняет цифровые риски, связанные с данными, облачными технологиями, искусственным интеллектом и аналитикой, а также культурой управления рисками.

Архитектура с нулевым доверием (ZTA)

Дизайн системы ИТ-безопасности, при котором всем объектам внутри и за пределами компьютерной сети организации нельзя доверять по умолчанию, и им необходимо доказать надежность. Включает управление доступом, защиту устройств, сетевую безопасность, шифрование данных, непрерывный мониторинг и многое другое.

Цифровая идентификация

Механизмы предоставления полной информации, характеризующей и выделяющей отдельный объект (например, систему, человека, организацию) в цифровом пространстве/Идентификаторы объектов состоят из отличительных атрибутов (например, имени, идентификатора, характеристик).

Инженерия конфиденциальности

Методы, используемые для обеспечения надзора, реализации, эксплуатации и поддержания конфиденциальности. Включает снижение рисков для конфиденциальности данных, распределение ресурсов и встраивание средств обеспечения конфиденциальности в существующие системы.

Объяснимый искусственный интеллект (XAI)

Методы построения понимания и доверия к моделям ИИ для реального развертывания. Касается справедливости, подотчетности, ответственности, прозрачности и этики

Примеры инноваций

Самосуверенная идентичность (SSI)

Описание

• Пользователи могут контролировать свои учетные данные (атрибуты идентификации личности); они могут выбрать определенные данные для обмена (например, имя, пароль) и аудиторию обмена (например, работодатели, поставщики медицинских услуг).

Функциональность

• Пользователи напрямую взаимодействуют с эмитентами удостоверений личности и организациями, не полагаясь на посредника для облегчения обмена данными.
• Данные и учетные данные пользователя хранятся в децентрализованном реестре (например, в блокчейне) для легкого доступа и проверки.

Преимущества

• Повышение индивидуального контроля над идентификацией доверенных транзакций. Без посредника - пользователи сами контролируют, какими данными они делятся и с кем.
• Улучшенная безопасность, поскольку децентрализованное хранилище данных ограничивает уязвимость к атакам.

«Беспарольная» личность

Описание

• Пользователи могут проверять и аутентифицировать цифровую личность без традиционных буквенно-цифровых паролей, используя другие формы идентифицирующей информации.

Функциональность

• Пользователи могут предоставлять альтернативную идентифицирующую информацию, такую как:
• Биометрические данные (например, сканирование лица, сканирование сетчатки, отпечаток большого пальца, голос).
• Устройства и приложения (например, мобильный телефон, электронная почта).
• Документы (например, водительское удостоверение, паспорт).

Преимущества

• Альтернативные средства защиты от растущих атак с использованием уязвимостей (например, фишинг, взлом паролей методом грубой силы).
• Снижение неэффективности для пользователя (например, слишком много паролей, потерянный пароль).
• Эффективность и удобство; пользователи могут полагаться на упрощенную. идентифицирующую информацию в зависимости от уровня риска.

Инженерия конфиденциальности

Описание

• Методы проектирования, используемые для реализации практики, регулирующей реализацию, операции и поддержание конфиденциальности.
• В целом, эти технологии поддерживают стратегическое снижение рисков конфиденциальности, распределение ресурсов и внедрение средств контроля конфиденциальности.

Преимущества

• Повышение безопасности и контроля над данными для клиентов, сотрудников и организаций в результате дополнительных мер контроля и защиты.
• Более простой процесс внесения изменений в конфиденциальность, поскольку технологии формируют инфраструктуру конфиденциальности, которая может облегчить обновление конфиденциальности из постоянно меняющейся нормативно-правовой базы.

"Объяснимый" ИИ

Описание

• Методы, связанные с ИИ, сочетающие социальные науки и психологию, позволяющие людям понимать, должным образом доверять и эффективно управлять новыми технологиями ИИ.
• Типы «объяснимости» различаются в зависимости от цели объяснения (например, объяснение того, как работает модель, пояснение, почему входные данные модели привели к ее выходным данным, и предоставление дополнительной информации, необходимой людям, чтобы доверять модели и развертывать ее).

Преимущества

• Более честные алгоритмические результаты, учитывая, что технологии XAI могут помочь смягчить предвзятость в данных, модели и других процессах.
• Повышение прозрачности, уверенности и надежности моделей ИИ, улучшение организационной эффективности, репутации и взаимоотношений
• Повышение эффективности и действенности конвейера моделей ИИ благодаря лучшему пониманию данных модели, входных и выходных данных и алгоритмов.

Общие риски и неопределенности

• Сложность реализации будет значительной, учитывая требования к ресурсам, нехватку талантов, отсутствие общих таксономий, проблемы координации сторон и необходимые изменения в организационных нормах и практиках, необходимые для достижения эффективного развертывания.
• Проблемы с совместимостью возникнут при обновлении или переносе технологий и их интеграции с устаревшими системами или с множеством фрагментированных точечных решений.
• Развитие правил, касающихся цифрового доверия и конфиденциальности, стало важной темой, поскольку прошлые стандарты (например, в отношении конфиденциальности и постоянства данных) противоречат этим технологиям; регуляторные меры по устранению этих различий и определению новых областей будут влиять на направление цифрового доверия.
• Может возникнуть противоречие между конфиденциальностью и справедливостью, например, противоречие между стремлением избежать чрезмерного сбора демографических данных и потребностью в этих данных для оценки и смягчения предвзятости.
• Отсутствие стандартизации и общепринятых передовых практик того, как и когда использовать архитектурные методы обеспечения доверия в разных отраслях, что по-прежнему будет проблемой.

Темы для дебатов

Развитие цифровой сети зависит от других популярных технологий и экосистемы в целом, что вызывает вопросы о ее дальнейшем развитии.

1. Ожидания заинтересованных сторон. Как меняются ожидания клиентов, сотрудников и сообществ в отношении данных (особенно конфиденциальности), прозрачности и результатов аналитики, а также безопасности и отказоустойчивости технологий?

Поскольку новые технологии стремятся персонализировать пользовательский опыт, заинтересованные стороны будут ожидать достижения баланса между конфиденциальностью (приоритет, который требует отказа от сбора демографических данных) и справедливостью (приоритет, который может использовать демографические данные для проверки и исправления предубеждений). В одном исследовании 97% опрошенных выразили обеспокоенность тем, что предприятия и правительство могут злоупотреблять их данными.

2. Регулирование данных и конфиденциальности. Как регулирующие органы согласовывают прошлые стандарты с развивающимися технологиями, которые имеют внутренние конфликты?

Существующие правила конфиденциальности данных могут противоречить новым технологиям Web3. Например, «право на забвение» из Общего регламента по защите данных в ЕС обеспечивает соблюдение права людей на удаление их данных. Однако хранение данных в блокчейне создает потенциал для неизменяемого реестра, из которого нельзя «удалить» прошлые данные.

3. Идентификация зоны риска. Где компании обычно больше всего подвержены цифровым и аналитическим рискам?

Например, уязвимости, которые могут использовать хакеры, — это неправильно выведенные из эксплуатации устаревшие системы, нарушения доступа к сторонним партнерам и плохо настроенные ссылки на базы данных. Правильный подход к управлению рисками потребует от компаний определения зрелой системы корпоративных рисков и проведения формальной комплексной оценки рисков с учетом их индивидуальных систем.

Источник. 

McKinsey Technology Trends Outlook 2022. August 2022. McKinsey analysis.

Тренды - Квантовые технологии

Квантовые технологии -  это футуристические технологии, которые призваны в ближайшие десятилетия изменить нашу вычислительную, сетевую и сенсорную инфраструктуру, открывая невообразимые возможности. Квантовые вычисления используют квантовые свойства частиц, что обеспечивает гораздо большую скорость обработки информации по сравнению с классическим компьютером. В некоторых вычислительных задач квантовая технология может ускорить вычисления в геометрической прогрессии по сравнению с классическими компьютерами.

Приложения квантовых технологий

Квантовая связь. Передача закодированной квантовой информации между удаленными точками на основе оптоволоконной сети или спутников. Главной особенностью является квантово-защищенное соединение с помощью квантового шифрования.

Квантовое зондирование. Может обеспечить измерения различных физических величин с чувствительностью, которая на несколько порядков выше, чем у классических сенсоров. Приложения включают радар, микроскопию и магнитометры.

Квантовое моделирование. Моделирование квантово-механических систем, таких как молекулы, химические реакции или электроны. Используется для создания и испытания лекарств, моделирование белков.

Квантовая линейная алгебра. Алгоритмы, которые могут обеспечить экспоненциальное ускорение по сравнению с обычными алгоритмами и могут использоваться в таких задачах, как предоставление финансовых консультаций, автономное вождение, автоматическая торговля и профилактическое обслуживание.

Квантовая оптимизация. Оптимизация в реальном времени за счет сокращения времени вычислений с часов до секунд в таких задачах, как генеративный дизайн, управление трафиком и оптимизация портфеля практически во всех отраслях; современные подходы к квантовой оптимизации дают только квадратичное ускорение, которое с учетом накладных расходов на использование квантовых вычислений по сравнению с традиционными вычислениями еще не дает значительного улучшения производительности.

Квантовая факторизация. Самое раннее известное применение квантовых вычислений, эффективная квантовая факторизация для взлома шифрования RSA как основы большинства современных безопасных протоколов передачи данных. Но для достижения этого потребуется намного больше высококачественных кубитов по сравнению с тем, что имеется в настоящее время.

Квантовая (классическая) криптография. Квантовые генераторы случайных чисел (QRNG) Повышенная безопасность классических криптографических протоколов, персональные идентификационные номера, лотереи, численное моделирование.

Квантовая криптография. Протоколы квантового шифрования. Защищенная связь, обеспечиваемая конфиденциальным ключом, сгенерированным квантовым способом.

Квантовый интернет. Инфраструктура квантовой связи. Обмен квантовой информацией через континентальные или глобальные расстояния для обеспечения:
• защищенная связь на большие расстояния;
• распределенные квантовые вычисления.

Преимущества технологии

Преимущество первопроходца: организации могут начать инвестировать в сотрудников и в инфраструктуру, заранее создавать экосистемы квантовых технологий или присоединяться к таким экосистемам, готовиться к грядущим потрясениям, определяя варианты использования технологии в бизнесе, пока технология совершенствуется благодаря фундаментальным научным исследованиям.

Краткосрочные приложения: многие отрасли могут извлечь выгоду из преимуществ квантовых вычислений в краткосрочной перспективе, даже если их необходимо сочетать с традиционными высокопроизводительными вычислениями.

Риски и неопределенность

Технические проблемы: сложно управлять достаточным количеством и качеством кубитов в течение времени, необходимого для получения значимых результатов вычислений.

Экономическая эффективность: большинство вычислений, выполняемых корпоративными квантовыми компьютерами, могут быть выполнены традиционными суперкомпьютерами и при гораздо меньших затратах. Впрочем ожидается, что это изменится, как только будет достигнуто квантовое преимущество и квантовые компьютеры общего назначения займут центральное место.

Неопределенная дорожная карта: Текущие достижения в квантовых технологиях рисуют многообещающее будущее, но могут быть потенциальные препятствия для внедрения (например, нормативные, технологические, финансовые), которые пока не очевидны.

Зарождающаяся экосистема: коммерчески доступны только несколько проверенных аппаратных платформ, а и очень мало специалистов, обладающих навыками квантовых вычислений. Ситуация может измениться по мере развития технологии и расширения ее внедрения.

Темы дебатов

Квантовые технологии только зарождаются, и многие вопросы остаются без ответа; несмотря на в целом оптимистичные прогнозы, эти технологии по-прежнему имеют неопределенное будущее

1. Технологическая готовность. Будут ли квантовые технологии готовы в ближайшие 10 лет?

• Многие организации заявляют, что их квантовые компьютеры превосходят классические суперкомпьютеры, намекая на то, что в ближайшие десять лет они создадут зрелые продукты.
• Однако результаты исследований часто оспариваются, и в прошлом эксперты опровергали утверждения о квантовом превосходстве.
• Более того, квантовые компьютеры еще не заменили классические компьютеры ни в одной конкретной нише, несмотря на заявления о превосходстве, что указывает на то, что технологии еще не созрели.

2. Воздействие и нарушения. Будут ли квантовые технологии революционными?

• Организации почти в каждой отрасли уже экспериментируют с квантовыми вычислениями или проявляют интерес к ним, а квантовые коммуникации уже тестируются клиентами во многих частях мира.
• Несмотря на многолетние исследования, квантовые компьютеры все еще не влучше классических компьютеров в решении любой серьезной бизнес-задачи.
• В настоящее время лучшие квантовые подходы к оптимизации дают только квадратичное ускорение, которое явно не превосходит традиционные вычисления, если учесть дополнительные накладные расходы, связанные с квантовыми вычислениями (например, исправление ошибок).
• Ожидается, что квантовые вычисления не повлияют на большую часть вычислительной работы и будут полезны только для узкоспециализированных задач.

3. Организационная готовность. Как компании должны подготовиться к квантовым технологиям?

• Привлечение талантов станет серьезной проблемой для организаций в ближайшем будущем, поскольку компании спешат нанять немногочисленных экспертов в этой области.
• Определение эффективных вариантов использования до того, как квантовые технологии созреют, даст преимущество дальновидным организациям.
• Современные квантовые компьютеры требуют огромных инвестиций, но они обеспечивают вычислительную мощность, аналогичную мощности традиционных компьютеров.
• Поскольку стек квантовых технологий еще не созрел, компаниям может быть трудно предсказать, какая аппаратная парадигма для квантовых компьютеров будет доминировать в ближайшие 10–15 лет.

Источник. 

McKinsey Technology Trends Outlook 2022. August 2022. McKinsey analysis. 

Немного о сомнениях в квантовых технологиях

Источник: https://habr.com/ru/company/getmatch/blog/687154/

Фундаментально не ясно - какие коммерчески проблемы можно решать с помощью квантовых компьютеров. Самым известным их потенциальным применением сегодня является алгоритм Шора, позволяющий быстро разлагать большие числа на составляющие их простые числа (факторизация). С кубитами эту задачу можно решатьв миллионы раз быстрее, чем на классических компьютерах.

Таким образом, алгоритм Шора стал настоящей находкой для квантовой индустрии. Но здесь забывается одна деталь. Алгоритм Шора позволяет решать проблему факторизации, и быстро взламывать любые данные, зашифрованные алгоритмами RSA и их производными. Но существует множество других криптографических схем! Сотни из них практически неуязвимы для квантовых компьютеров. И если у кого-то появится машина, взламывающие шифры на основе алгоритма факторизации, то гораздо дешевле будет просто перейти на другой алгоритм шифрования.

Другое применение квантовых компьютеров связывалось с поиском новых химических формул и разработкой лекарств. Пока нет твердых доказательств того, что вычисления в квантовой химии можно ускорить квантовыми компьютерами. Источник - Is there evidence for exponential quantum advantage in quantum chemistry? Seunghoon Lee, Joonho Lee, Huanchen Zhai, Yu Tong, Alexander M. Dalzell, Ashutosh Kumar, Phillip Helms, Johnnie Gray, Zhi-Hao Cui, Wenyuan Liu, Michael Kastoryano, Ryan Babbush, John Preskill, David R. Reichman, Earl T. Campbell, Edward F. Valeev, Lin Lin, Garnet Kin-Lic Chan.

Проблема, согласно анализу Даса Сармы, состоит в том, что, хотя технология кажется физически возможной, но нужен соответствующий массив кубитов. Cамые сложные современные квантовые компьютеры имеют десятки кубитов, причем все они декогерентны, подвержены шуму. В то же время создание квантового компьютера, способного взламывать RSA-коды, потребует многих миллионов, если не миллиардов таких компонентов. Несколько десятков тысяч из них будут использоваться для самих вычислений — это так называемые логические кубиты. Всё остальное потребуется для поиска и исправления ошибок, то есть компенсации декогеренции. Другими словами, квантовые вычисления вполне могут появиться. Но можно ли получить с их помощью прибыль - пока большой вопрос.

Реальность киберугроз

Червь Stuxnet

Обычно, когда эксперты хотят проиллюстрировать возможности киберопераций, приводится пример червя Stuxnet, который был создан ЦРУ и разведывательной службой Израиля – Моссадом, с целью затормозить развитие иранской ядерной программы (операция «Олимпийские игры»). Размер вредоносной программы составил всего 500 килобайт. В отличие от других вирусов, червь не пытался воровать данные с кредитных карт, не портил содержимое жестких дисков и вообще не делал ничего предосудительного. Более того, программа получила подлинные сертификаты безопасности от компаний Realtek и JMicron.

Stuxnet охотился за промышленным оборудованием компании Siemens, а точнее – за контроллерами Simatic S7 и рабочими станциями SCADA. Эти устройства позволяют управлять промышленным оборудованием с обычного персонального компьютера, работающего под операционной системой Windows. Создателей программы интересовали центрифуги для обогащения урана. Если Stuxnet не находил искомого оборудования, он уходил в спящий режим, продолжая распространяться на флешках и по локальным сетям. Если же он обнаруживал центрифуги, то перехватывал управление потоком данных между контроллерами и компьютером и начинал посылать хаотичные команды, которые приводили к тому, что центрифуги буквально разносило на куски.

Чтобы понять масштаб успеха, достаточно вспомнить, что в 1981 году для уничтожения одного-единственного исследовательского реактора «Озирак» Израиль использовал 14 истребителей и  организовал предельно рискованную для пилотов операцию. Однако программа весом в 500 килобайт справилась с задачей уничтожения более 1200 центрифуг. Атака Stuxnet на иранские ядерные центры стала первым случаем, когда программа ломала железо.

Другой случай - заражение вирусом системы управления трубопроводом

Хакерская группировка Darkside заразила вирусом-шифровальщиком компьютерные сети компании Colonial Pipeline – оператора стратегически важной для США сети трубопроводов, по которым добытая в Техасе нефть доставляется на нефтеперерабатывающие заводы Нью-Йорка, а полученные из нее бензин и дизельное топливо перекачиваются в обратном направлении.

До атаки трубопроводная система обеспечивала около 45% потребностей Восточного побережья США в топливе. Внедренный в компьютерную систему вирус парализовал работу нефтепровода, что привело к мгновенному дефициту бензина во всех штатах, через которые он проходит. Власти штатов Вирджиния, Джорджия, Северная Каролина и Флорида вынуждены были объявить чрезвычайное положение. В результате ущерб от одной кибератаки оказался сопоставим с последствиями мощного урагана или небольшого экономического кризиса.

Третий случай - возможность утопить несколько миллионов человек нажатием кнопки

В 2013 году американские спецслужбы засекли активность иранских хакеров на своей территории. Иранцы атаковали и успешно взломали программную инфраструктуру небольшой дамбы на севере Нью-Йорка. Если бы террористы задались целью перехватить контроль не над никому не известным и не нужным сооружением, а, скажем, над плотиной Гувера, – скорее всего, им бы это удалось. В случае прорыва или злонамеренного сброса воды искусственное цунами снесет несколько десятков небольших городов в четырех штатах на площади в 360 кв. км. Стена воды докатится до пригородов Лас-Вегаса. После аварии штаты Калифорния и Невада потеряют до четверти генерируемой электроэнергии. Кроме того, от воды, запасенной в искусственном озере Мид – самом большом по площади водохранилище США – зависит жизнь 25 млн человек. В зависимости от характера ущерба последствия для них могут быть самыми разными, в том числе и фатальными.

Источник

https://www.sovsekretno.ru/articles/kibervoyny-kak-novaya-realnost/?utm_source=google.com&utm_medium=organic&utm_campaign=google.com&utm_referrer=google.com

КИБЕРВОЙНЫ КАК НОВАЯ РЕАЛЬНОСТЬ. Влад ШЛЕПЧЕНКО. 08.08.2021

Объемы создания данных - взгляд 2023 года

Появление облака и 5G , например, экспоненциально увеличивает вычислительную мощность и скорость сети, что может способствовать внедрению инноваций. Разработки в метавселенной дополненной и виртуальной реальности открывают двери для виртуальных исследований и разработок с помощью , например, цифровых двойников и иммерсивного обучения. Достижения в области искусственного интеллекта, машинного обучения и программного обеспечения 2.0 (машинно-написанный код) открывают доступ к целому ряду новых услуг и продуктов, от автономных транспортных средств до подключенных домов.

Прогнозируется, что глобальное создание данных вырастет до более чем 180 зеттабайт к 2025 году по сравнению с 64,2 зеттабайта в 2020 году.6 Совокупный годовой темп роста рынка платформ разработки с низким кодом (CAGR) прогнозируется на уровне около 30 процентов до 2030 года.

Тренды - Разработка программного обеспечения нового поколения

Разработка программного обеспечения нового поколения

Затронутые этапы жизненного цикла:

1. Планирование и анализ (Planning and analysis).
2. Архитектурный дизайн (Architecture design).
3. Разработка и кодирование (Development and coding).
4. Тестирование (Testing).
5. Развертывание и обслуживание (Deployment and maintenance).

Источник. 

McKinsey Technology Trends Outlook 2022. August 2022. McKinsey analysis. 

Технология или набор инструментов:

• Платформы с низким объемом кодирования или без кодирования (Low-code/no-code platform). Платформы на основе графического пользовательского интерфейса (GUI) для неразработчиков, которые можно использовать при создании приложений.
• Инфраструктура как код (Infrastructure-as-code). Шаблоны конфигурации для предоставления инфраструктуры для приложений, использующих Terraform, Ansible и т. д.
• Микросервисы и API  (Microswevices and APIs). Автономные модульные фрагменты кода, которые можно собирать в более крупные приложения.
• ИИ «партнер программиста»  (AI "pair programmer"). Рекомендации по коду на основе контекста входного кода или естественного языка.
• Тестирование с использованием ИИ (AI-based testing). Автоматизированное модульное тестирование и тестирование производительности для сокращения времени, затрачиваемого разработчиком на тестирование.
• Автоматическая проверка кода (Automated code review). Автоматизированные программные проверки исходного кода с помощью ИИ или предопределенных правил.

Каковы наиболее примечательные технологии?

На протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения технологии уже повышают скорость разработки.

Платформы с низким объемом кодирования или без кодирования (Low-code/no-code platform).

• Стандартизированные инструменты и процессы, масштабирующие технологические инновации за счет повторного использования компонентов.
• Ускорение разработки приложений с помощью программных компонентов plug-and-play
• Более тесная согласованность бизнеса в результате приближения технических требований к бизнес-подразделениям
• Автоматическое развертывание моделей в производственных приложениях
• Расширенный мониторинг и обслуживание (например, переобучение модели) для сведения к минимуму снижение производительности.

2. Этап - Архитектурный дизайн

Инфраструктура как код:

• Более высокая масштабируемость, поскольку шаблоны конфигурации используются для быстрой и согласованной настройки новых сред.
• Снижение рисков, поскольку шаблоны конфигурации исключают возможность человеческой ошибки

3. Этап - Разработка и кодирование

Программист - партнер ИИ

• Быстрая разработка, так как разработчики пишут код быстрее с меньшими трудностями, чтобы облегчить «поток разработчиков».
• Активатор автоматических переводов и инструментов lowcode/no-code

Микросервисы и API

• Ускорение разработки, поскольку микросервисы и API служат строительными блоками, которые компании используют для простого добавления функций в программное обеспечение.
• Новые потоки доходов в виде API-интерфейсов могут предоставляться клиентам в рамках модели «как услуга».

4. Этап - Тестирование

Тестирование на основе ИИ

• Более быстрое и эффективное тестирование благодаря интеллектуальной автоматизации
• Улучшенный тестовый охват и эффективность: ожидается, что автоматизированное написание сценариев превысит 80% тестового охвата.

5. Этап - Развертывание и обслуживание

Автоматическая проверка кода

• Более быстрая и эффективная проверка кода с более широким охватом в результате устранения ручного ввода и устранения человеческих предубеждений.

Что дебатируется?

1. В какой степени технология "без кода" может уменьшить потребность в программистах?

Хотя платформы с низким кодом/без кода помогают командам быстро создавать прототипы или позволяют неразработчикам взять на себя часть работы разработчиков, они по-прежнему недостаточно гибки с точки зрения сокращения объемов разработки на каждом этапе жизненного цикла разработки программного обеспечения (например, когда устаревшие системы требуют обновления).

2. С культурной точки зрения, будут ли команды — как разработчики, так и не разработчики — принимать или сопротивляться технологиям следующего поколения?

Технологии автоматизации сокращают время, затрачиваемое на разработку, что вызывает опасения у сотрудников, чьи рабочие процессы в высокой степени автоматизированы; разработчики, тестировщики и аналитики могут неохотно или охотно переходить на новые технологии, в зависимости от безопасности работы, технического комфорта и т. д.

3. Какие проблемы, связанные с интеллектуальной собственностью могут повлиять на код, написанный приложением ИИ?

По мере того, как компании используют инструменты для создания ИИ, возникают проблемы с правом собственности: будет ли оно принадлежать компании, разработавшей приложение, или оно будет принадлежать поставщику инструментов для создания кода с поддержкой ИИ?

4 В какой степени бизнес-подразделения будут нести ответственность за «здоровье» приложений?

По мере того как программное обеспечение следующего поколения предоставляет возможности разработки «не разработчикам», внедренным в бизнес-подразделения, возникают вопросы об организационной структуре и обязанностях — например, когда бизнес-пользователи создают приложения, кто несет ответственность за их поддержку?

Источник. 

McKinsey Technology Trends Outlook 2022. August 2022. McKinsey analysis.

Рисковать или не рисковать

Даниеэль Каннеман в книге "Думай медленно, решай быстро" о стремлении к риску.

Рассмотрим две задачи.

• Задача 1. Выберите - 900$ ИЛИ 90 %-ную вероятность получить 1000$.
• Задача 2. Выберете - потерю 900$ ИЛИ 90 %-ную вероятность потерять 1000$ долларов.

Скорее всего, вы будете 

• избегать риска в Задаче 1 и получить 900$
• играть в Задаче 2 и с вероятностью 10% ничего не потерять.

В задаче 2 гарантированная потеря вызывает отторжение и заставляет пойти на риск. 

Люди стремятся к риску, если все возможности плохи.

* * *

Другая задача.

• Задача 3. Сначала выдают 1000$. Затем требуют выбрать
• а) игру с 50 % выиграть 1000$ 
• ИЛИ 
• б) гарантировано получить 500$.
• Задача 4. Сначала выдают 2000$. Затем требуют выбрать
• а) игру с 50 % потерять 1000$ 
• ИЛИ 
• б) просто потерять 500$.

С точки зрения математического ожидания итог в обоих играх задачах одинаков. Но в задаче 3 выбирают деньги, а в задаче 4 - игру. 

Сравнение двух задач подчеркивает важнейшую роль точки отсчета, с которой оцениваются варианты. 

Точка отсчета в Задаче 3 - 1000$ в Задаче 3, и 2000$ - в Задаче 4. 

Но в Задаче 3 - увеличение богатства на 500$, а в Задаче 4 - проигрыш в размере 500$.

* * *

Рассмотрим ситуации «смешанного» выбора: и риск потери и возможность выигрыша. Нужно решить, согласиться на игру или отказаться от игры. Итак, задача

• Задача 5. Подбрасывается монета. Если решка - потеря 100$. Если орел - выигрыщ 150$.

Для большинства страх потери 100$ сильнее надежды получить 150$.

Степень неприятия потерь можно измерить, спросив себя: какой минимальный выигрыш уравновесит потерю 100$? Для большинства — примерно 200$. «Коэффициент неприятия потерь» неоднократно оценивался экспериментально и обычно колеблется от 1,5 до 2,5.

Представьте игру с шансами 50:50, в которой вы можете потерять 10$. Какой минимальный выигрыш сделает игру привлекательной? Если ответ: «10$», то вы безразличны к риску. Если меньше 10$, вы стремитесь к риску. Если больше — у вас существует неприятие риска.

Более сложное упражнение:

• Если в игре с бросанием монеты вы можете проиграть 500$, то при каком выигрыше вы согласитесь играть?
• Увеличим проигрыш до 2000$? То каков должен быть выигрыш?

О чем это говорит?
Возможно коэффициент неприятия потерь растет по мере повышения ставок, но все же незначительными темпами.

А теперь перейдем к смешанному выбору. То в ситуациях смешанного выбора присутствует шанс как выиграть, так и проиграть. И в смешанных случаях потери кажутся вдвое большими возможного выигрыша. 

Как теория перспектив, так и теория полезности не могут также справиться с ситуациями смешного выбора. В этих теориях принято допущение, что варианты оцениваются независимо друг от друга и выбирается тот вариант, который имеет большую ценность.

 

Вот. Но это допущение ошибочно!

О науке от Питера Уоттса

"В конечном итоге наука – лишь корреляция. Не важно, насколько эффективно она использует одну переменную для описания другой; ее уравнения по сути дела покоятся на поверхности черного ящика. (Святой Герберт, наверное, выразил это наиболее кратко, заметив, что все доказательства неминуемо сводятся к предположениям, не имеющим никаких доказательств.) Таким образом, разница между наукой и верой заключается в способности предвидения – не более, но и не менее. Научные озарения показали себя лучшими предсказателями, чем духовные, по крайней мере в мирских делах. Они господствуют не потому, что отражают истину, а потому что работают".

Питер Уоттс "Эхопраксия"

Ему вторит Талеб:

"Посмотрите на роль эвристического (практического) знания, содержащегося в традициях. Как эволюция оказывает влияние на индивида, так она проявляется и в этих неявных, необъяснимых практических правилах, которые передаются из поколения в поколение, – Карл Поппер назвал этот процесс эволюционной эпистемологией. Немного изменим концепцию Поппера (на деле – совсем чуть-чуть): я утверждаю, что эволюция – это не соревнование идей, эволюция – это когда люди соревнуются с системами, которые базируются на этих идеях. Идея выживает не потому, что она более конкурентоспособна, а потому, что выживает человек, который считает ее верной! Отсюда следует, что мудрость, переданная вам бабушкой, должна быть неизмеримо более важной (эмпирически, а значит, с научной точки зрения), чем все то, что вы изучаете в школе бизнеса (и, разумеется, куда дешевле)".