Содержание статьи
Один из самых авторитетных технических журналов — MIT Technology Review — опросил специалистов и в феврале опубликовал список самых многообещающих технологий года. Некоторые из них уже применяются, другие — находятся на стадии успешных экспериментов. Читать новости технологий можно на сайте. Рассказываем подробнее, о чем речь.
Отказ от паролей
Взломы и утечки персональных данных стали настоящей эпидемией в киберпространстве. В этих условиях полагаться на обычный пароль становится все более опасно. Его могут украсть, получить с помощью подменных сайтов и выпытать при помощи хитрых манипуляций. Менеджеры паролей, такие как Dashlane и 1Password, — половинчатое решение. Особенно когда речь идет о безопасности глобальных систем, от которых зависят компании и государства. Более радикальный выход — в полном устранении паролей.
Сейчас компании все активнее переходят на биометрические способы идентификации. Система распознавания лиц Apple стала одной из первых, внедренных в массовом порядке. В марте 2021 года Microsoft объявила, что некоторые из ее клиентов могут полностью отказаться от паролей, а в сентябре предложила пользователям вообще удалить эту опцию.
Вариантов уникальной подписи, которые используются или находятся в разработке, уже около десятка. Помимо лица это радужка глаза, голос, отпечаток пальца или ладони, рисунок вен или даже ДНК. Впрочем, и здесь не все идеально. Во-первых, такой пароль нельзя передать другому при необходимости. Во-вторых, уже сейчас существуют программы, способные достоверно имитировать голос или черты лица. В-третьих, злоумышленники могут переключиться с охоты за паролями на прямой шантаж человека — обладателя нужных биометрических данных.
Еще одно опасение касается того, как собранные данные будут использовать правительства. Осенью 2021 года Европарламент призвал запретить правоохранителям использовать системы распознавания лица в общественных местах. Главный аргумент парламентариев — внедрение таких систем может привести к установлению тотального контроля за людьми, в том числе за их лояльностью.
Машинное определение структуры белков
Почти все процессы в нашем теле идут с участием белков. А то, что делает тот или иной белок, определяется в том числе его трехмерной формой. Белок состоит из ленты аминокислот, которая сворачивается в сложный узел. Неправильно свернутый белок может запустить в организме патологические процессы, например болезнь Крейтцфельдта — Якоба.
Понимая, как работает тот или иной белок, ученые могут разрабатывать точно нацеленные лекарства и изучать действие болезней. Но раньше определение трехмерной структуры и, следовательно, функции белка занимало месяцы кропотливой работы в лаборатории. Это был самый точный способ.
Все изменилось в конце 2020 года, когда компания DeepMind представила AlphaFold2. Это программное обеспечение на основе искусственного интеллекта, способное предсказывать форму белков с точностью до атома. Это первый раз, когда компьютеру удалось превзойти в этом деле человека. Результаты работы программы эксперты сочли «поразительными».
Научные группы по всему миру начали использовать AlphaFold2 для исследований рака, устойчивости к антибиотикам и COVID-19. DeepMind также создала общедоступную базу данных, которая заполняется белковыми структурами, предсказанными программой. Сейчас в ней около 800 тыс. записей, и DeepMind обещает добавить более 100 млн уже в 2022 году. Это почти каждый белок, известный науке.
Подлинное значение AlphaFold2 станет ясно только через год или два, но именно этот год может стать решающим.
