IBM Research a publié la version 2017 de son « IBM 5 in 5 » innovations list, et explore comment le "cognitive computing" va augmenter notre connaissance du Monde.
Ainsi, pour IBM, l’intelligence artificielle et les nanotechnologies sont au cœur des innovations des cinq prochaines années. Les cinq innovations qui changeront nos vies sont les suivantes (ici) :
L’intelligence artificielle et la santé mentale. D'ici cinq ans, ce que nous dirons et écrirons sera analysés par de nouveaux systèmes cognitif, et pourra être utilisé comme indicateurs de notre santé mentale et de notre bien-être physique, et détecteurs de risque de maladies mentales et neurologiques pour mieux prédire, contrôler et suivre ces maladies. Les techniques de machine learning à partir de transcriptions et d'enregistrement d'entretiens psychiatriques permettent de trouver des schémas prédictifs de psychose, schizophrénie, obsession ou dépression. Aujourd’hui, 300 mots environ suffisent à aider les cliniciens à prédire la probabilité de trouble mental.
L’hyperimagerie augmentée par intelligence artificielle. De nouveaux dispositifs d'imagerie utilisant la technologie d'hyperimagerie et l'intelligence artificielle vont permettre de voir largement au-delà du domaine de la lumière visible, en combinant de multiples bandes du spectre électromagnétique pour révéler des informations utiles ou des dangers potentiels qui seraient cachés. Ces appareils vont devenir portables, financièrement abordables et accessibles à tous. L'hyperimage d’un médicament pharmaceutique, d’un chèque bancaire, ou autre, pourront par exemple nous dire ce qui est frauduleux et ce qui ne l’est pas, avec une nouvelle gamme du perceptible par l’humain là où il est aujourd'hui aveugle.
La compréhension de la complexité de la Terre. Dans cinq ans, nous maîtriserons des algorithmes de machine learning et des logiciels de traitement des informations issues milliards d’appareils contribuant à un « macroscope », système de logiciels et d’algorithmes qui permet de rassembler toutes les données complexes de la Terre pour analyser leur signification. En agrégeant, organisant et analysant ces données, sur le climat, les conditions du sol, les niveaux d’eau, les pratiques d’irrigation ou de culture, les agriculteurs bénéficieront d’informations clés qui les aideront à faire les bons choix de culture, de parcelles les meilleures pour planter tel ou tel végétal, de pratiques à adopter pour obtenir des rendements optimaux, tout en maîtrisant les réserves d’eau. De telles études sont déjà mises en oeuvre à la Gallo Winery, en Californie.
Des laboratoires médicaux « sur puce ». Les détectives nanotechnologiques de santé, capables d'identifier des indices invisibles dans nos différents fluides corporels, informeront immédiatement par réseau le médecin. Une seule puce de silicium comportera tous les processus nécessaires pour analyser les données biologiques, en ligne et de manière permanente, sans recours au laboratoire d'analyse que nous connaissons actuellement. Aujourd'hui, on sait déjà séparer et isoler les bioparticules d’un diamètre allant jusqu’à 20 nanomètres. Cette échelle donne accès à l’ADN, à des virus, à des exosomes. Ces particules pourront être analysées pour révéler la présence d’une maladie bien avant que n'en apparaissant es symptômes, permettant une véritable médecine prédictive adaptée à chacun.
Des capteurs détecteurs de pollution. Dans cinq ans, de nouvelles technologies de détection informeront à la vitesse de la lumière des données de capteurs déployées près des puits d'extraction de gaz, autour d'installations de stockage et le long des réseaux de pipelines et de distribution. L'industrie pourra localiser les fuites invisibles en temps réel et à des prix maîtrisés. Des réseaux de capteurs IoT connectés sans fil au Cloud assureront aussi le suivi continu au domicile, dans l'usine ou même dans les véhicules et drones, permettant ainsi de détecter instantanément les problèmes, de réduire la pollution et la survenue d'événements catastrophiques. Ces puces photoniques pourront être intégrées dans les sols, les infrastructures, les matériaux des véhicules et vêtements, générant des données qui, combinées à des données satellitaires et à d'autres sources historiques, peuvent être utilisées pour construire des modèles environnementaux complexes.
Voir le rapport IBM (ici).
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