Những công nghệ đột phá sẽ thay đổi cách sống và làm việc (phần 2)

6. Những chùm vệ tinh khổng lồ

Vệ tinh có thể truyền một kết nối băng thông rộng đến các thiết bị đầu cuối internet, chúng có thể cung cấp internet cho bất kì thiết bị nào gần đó. Chỉ riêng hãng SpaceX đã muốn gửi số lượng vệ tinh vào quỹ đạo gấp 4.5 lần so với số lượng đã từng phóng từ thời Sputnik. Những vệ tinh được chế tạo ngày càng nhỏ gọn hơn, có giá rẻ hơn và nhiều tới nỗi được gọi là các “chòm sao vệ tinh”. Trong kỷ nguyên tàu con thoi, phóng một vệ tinh vào vũ trụ có giá khoảng 24.800 USD mỗi pound. Một vệ tinh liên lạc nhỏ nặng bốn tấn đi vào quỹ đạo có giá gần 200 triệu USD. Ngày nay, một vệ tinh SpaceX Starlink nặng khoảng 500 pounds (227 kg). Một chiếc tên lửa SpaceX Falcon 9 để mang theo vệ tinh vào vũ trụ có giá chỉ khoảng 1.240 USD mỗi pound, có thể mang theo cả chục vệ tinh mỗi lần phóng.

Chỉ riêng năm ngoái đã có 120 vệ tinh Starlink được phóng vào quỹ đạo vào năm ngoái, công ty SpaceX đã có kế hoạch ra mắt lô 60 vệ tinh cứ mỗi hai tuần kể từ tháng 1 năm 2020. OneWeb sẽ ra mắt hơn 30 vệ tinh vào cuối năm nay. Chúng ta có thể sớm thấy được hàng ngàn vệ tinh hoạt động song song để cung cấp truy cập internet cho cả những người nghèo nhất và xa nhất trên hành tinh này.

Tuy nhiên, một số nhà khoa học đang lo ngại bởi vì những vật thể này sẽ làm ảnh hưởng tới nghiên cứu thiên văn học. Tồi tệ hơn, viễn cảnh một vụ va chạm có thể tạo ra hàng triệu mảnh vụn không gian. Starlink suýt mất 1 vệ tinh thời tiết vào tháng 9 là một lời cảnh báo rằng thế giới đang thiếu sự chuẩn bị để quản lý các phương tiện trên quỹ đạo này. Cách quản lý những chòm sao vệ tinh khổng lồ trong thập kỷ này sẽ tác động đến tương lai của không gian quỹ đạo.

7. Ưu thế lượng tử Máy tính lượng tử lưu trữ và xử lý dữ liệu theo cách hoàn toàn khác với máy tính mà chúng ta đều quen thuộc. Về lý thuyết, chúng có thể giải quyết một số vấn đề mà ngay cả siêu máy tính cổ điển mạnh nhất sẽ phải mất hàng thiên niên kỷ để giải quyết, như phá những mật mã hiện đại hoặc mô phỏng hành vi chính xác của các phân tử để giúp khám phá các loại thuốc và vật liệu mới.

Đã có những máy tính lượng tử hoạt động được vài năm, nhưng chỉ trong một số điều kiện nhất định, chúng mới vượt trội so với máy tính cổ điển, và vào tháng 10, Google đã tuyên bố lần đầu tiên chứng minh sức mạnh lượng tử mạnh đến như vậy. Với máy tính có 53 qubit, đơn vị tính toán lượng tử cơ bản, Google đã thực hiện một phép tính dưới ba phút. Trong khi theo tính toán của Google, siêu máy tính lớn nhất thế giới sẽ phải mất 10.000 năm, hay 1,5 tỷ lần. IBM không tin tuyên bố này của Google, họ nói rằng việc tăng tốc tối đa chỉ gấp khoảng ngàn lần; nhưng kể cả như vậy, đây cũng vẫn là một cột mốc quan trọng và mỗi qubit bổ sung sẽ làm cho máy tính nhanh gấp đôi.

Bản demo của Google hoàn toàn là một ý tưởng thử nghiệm – tính những tổng ngẫu nhiên trên máy tính và đưa ra các kết quả đúng. Mục tiêu bây giờ là xây dựng các máy có đủ qubit để giải quyết các vấn đề hữu ích. Đây là một thách thức khó đạt được: càng có nhiều qubit, càng khó duy trì sự tinh tế của trạng thái lượng tử. Các kỹ sư của Google tin rằng cách tiếp cận họ đang làm có thể đạt được từ 100 đến 1.000 qubit, đủ để làm một việc gì đó hữu ích, nhưng không ai chắc chắn điều gì.

Hơn thế nữa, các máy có thể bẻ khóa mật mã học ngày nay sẽ cần hàng triệu qubit; có lẽ sẽ mất nhiều thập kỷ đạt được đến đó. Nhưng một trong những ứng dụng tiềm năng là có thể mô hình hóa các phân tử dễ dàng hơn để xây dựng các mô hình phân tử thuốc.

8. Trí tuệ nhân tạo (AI) tí hon Một vấn đề của trí tuệ thông minh nhân tạo là xây dựng các thuật toán mạnh hơn, đòi hỏi dữ liệu và sức mạnh tính toán nhanh hơn, dựa vào các điện toán đám mây tập trung. Điều này không chỉ tạo ra lượng khí thải carbon đáng báo động mà còn hạn chế tốc độ và quyền riêng tư của các ứng dụng AI.

Nhưng những AI tí hon đang thay đổi điều đó. Những hãng công nghệ khổng lồ và các nhà nghiên cứu đang nghiên cứu các thuật toán mới để thu nhỏ các mô hình học sâu (deep-learning) hiện có mà không mất khả năng của chúng. Trong lúc đó, một thế hệ chip AI chuyên dụng mới nổi, hứa hẹn sẽ tích hợp nhiều sức mạnh tính toán hơn vào không gian vật lý nhỏ hơn, đồng thời đào tạo và chạy AI với năng lượng ít hơn nhiều.

Tháng 5 năm ngoái, Google đã thông báo rằng giờ đây họ có thể chạy Google Assistant trên điện thoại của người dùng mà không cần gửi yêu cầu đến máy chủ từ xa. Kể từ iOS 13, Apple chạy các khả năng nhận dạng giọng nói của Siri và bàn phím QuickType cục bộ của họ trên iPhone. IBM và Amazon hiện cũng cung cấp các nền tảng dành cho nhà phát triển để tạo và triển khai AI tí hon.

Tất cả điều đó có thể mang lại nhiều lợi ích. Các dịch vụ hiện có như trợ lý giọng nói, tự động sửa lỗi và máy ảnh kỹ thuật số sẽ trở nên tốt hơn và nhanh hơn mà không cần phải ping đám mây mỗi khi chúng cần truy cập vào mô hình deep-learning. AI tí hon cũng sẽ tạo ra các ứng dụng mới, như phân tích hình ảnh y tế dựa trên thiết bị di động hoặc xe tự lái với thời gian phản ứng nhanh hơn. Cuối cùng, AI được nội địa hóa tốt hơn cho quyền riêng tư, vì dữ liệu của bạn không còn cần phải xuất khỏi thiết bị của bạn để cải thiện một dịch vụ hoặc tính năng.

Nhưng khi lợi ích của AI bị chi phối, thì đó cũng chính là thách thức của nó. Việc chống lại các hệ thống giám sát hoặc video deepfake trở nên khó khăn hơn, chẳng hạn, các thuật toán nhận thức cũng có thể sinh sôi nảy nở. Các nhà nghiên cứu, kỹ sư và nhà hoạch định chính sách cần phải hợp tác ngay bây giờ để phát triển kiểm tra kỹ thuật và chính sách về những tác hại tiềm tàng này.

9. Thuật toán Differential privacy 

Năm 2020, Chính phủ Hoa Kỳ có một nhiệm vụ lớn: thu thập dữ liệu về 330 triệu cư dân của đất nước trong khi vẫn phải giữ kín danh tính của họ. Dữ liệu được công bố trong các bảng thống kê mà các nhà hoạch định chính sách và học giả phân tích khi làm luật hoặc tiến hành nghiên cứu. Theo luật, Cục điều tra dân số phải đảm bảo rằng dữ liệu phải được bảo mật tuyệt đối.

Nhưng vẫn có những mánh khóe để có thể làm lộ những thông tin ẩn danh này, đặc biệt là nếu dữ liệu điều tra dân số được kết hợp với các số liệu thống kê công khai khác.

Vì vậy, Cục điều tra dân số đã đưa một thuật toán để tạo ra những thông tin nhiễu vào dữ liệu. Thông tin nhiễu này có thể là thay đổi độ tuổi của người được điều tra, hoặc gán cho một số người da trắng thành người da đen và ngược lại, trong khi vẫn giữ tổng số của từng độ tuổi hoặc nhóm dân tộc như nhau. Thao tác càng gây nhiễu thì càng khó lộ danh tính.

Thuật toán Differential privacy là một kỹ thuật toán học làm cho quy trình này trở nên nghiêm ngặt bằng cách khiến mức độ bảo mật tăng lên khi thêm nhiễu. Phương pháp này đã được Apple và Facebook sử dụng để thu thập dữ liệu tổng hợp mà không xác định người dùng cụ thể.

Nếu mọi việc suôn sẻ, phương pháp có thể sẽ được các cơ quan điều tra liên bang khác hoặc các nước khác sử dụng. Các quốc gia khác như Canada và Vương quốc Anh cũng đang theo dõi để ứng dụng thuật toán này.

10. Các thuộc tính của biến đổi khí hậu Mười ngày sau khi cơn bão nhiệt đới Imelda bắt đầu tràn vào các khu vực quanh Houston, Hoa Kỳ vào tháng 9 năm 2019, một nhóm nghiên cứu ứng phó đã nhanh chóng tuyên bố rằng biến đổi khí hậu chắc chắn đóng một vai trò nhất định đến cơn bão này.

Nhóm Ghi nhận thời tiết thế giới (World Weather Attribution), đã so sánh các mô phỏng máy tính có độ phân giải cao về các nơi biến đổi khí hậu đã xảy ra và không xảy ra. Hiện nay, các cơn bão nguy hiểm có khả năng nhiều gấp 2,6 lần và có thể mạnh hơn tới 28%.

Chỉ một thập kỷ trước đây, chúng ta vẫn không thể tìm ra mối quan hệ chính xác giữa các hiện tượng thời tiết này với biến đổi khí hậu. Nhưng trong vài năm trở lại đây, các nhà khoa học đã có thể tìm ra mối liên hệ của bất kỳ sự kiện thời tiết cụ thể nào với biến đổi khí hậu. Nhiều nghiên cứu thuộc tính thời tiết cực đoan hơn đã được thực hiện trong vài năm qua, các công cụ và kỹ thuật cải tiến nhanh chóng đã khiến chúng trở nên đáng tin cậy và thuyết phục hơn.

Để làm được điều này, giới khoa học khí hậu và khí tượng đã ứng dụng rất nhiều công nghệ hiện đại khác nhau. Cụ thể, bản ghi kéo dài của dữ liệu vệ tinh chi tiết đang giúp chúng ta hiểu các hệ thống tự nhiên. Ngoài ra, sức mạnh tính toán tăng lên có nghĩa là các nhà khoa học có thể tạo ra các mô phỏng có độ phân giải cao hơn và thực hiện nhiều thí nghiệm ảo hơn. Những điều này và những cải tiến khác đã cho phép các nhà khoa học tuyên bố sự chắc chắn về mặt thống kê ngày càng tăng rằng: sự nóng lên toàn cầu thường thúc đẩy các sự kiện thời tiết nguy hiểm hơn.

Bằng cách giải quyết vai trò của biến đổi khí hậu từ các yếu tố khác, các nghiên cứu đang cho chúng ta biết những loại rủi ro nào mà chúng ta cần chuẩn bị đối phó, bao gồm có bao nhiêu trận lũ lụt hay bao nhiêu đợt nắng nóng nghiêm trọng sẽ khiến tình trạng nóng lên toàn cầu trở nên tồi tệ hơn. Nếu chúng ta biết lắng nghe, chúng có thể giúp chúng ta hiểu cách xây dựng lại các thành phố và cơ sở hạ tầng cho một thế giới thay đổi khí hậu.