13 のコンピューティングの主要なブレークスルー:2026 年までに期待されること
コンピューティングのイノベーションとは、ハードウェア デバイスやソフトウェア アプリケーションなど、コンピューティング分野における技術開発と進歩を指します。
コンピューティングの革新の速度は加速しており、新しいテクノロジーが常に登場しています。この急速な拡大の背後にある主な要因は次のとおりです。
- コンピュータの能力の利用可能性の向上
- IoT デバイスの成長
- 人工知能の台頭
- 研究開発への多額の投資
産業界、学界、オープンソース コミュニティにわたるエンジニア、科学者、研究者の共同の努力が、このようなイノベーションの拡大を推進してきました。
今後数年間で、私たちはさらに変革的な進歩を遂げ、新たな道を切り開き、コミュニケーションやエンターテイメントから医療や交通に至るまで、私たちの生活のさまざまな側面に影響を与えることが期待されます。
以下では、計算能力を強化し、複雑な問題を解決し、効率を向上させ、複数の領域で新たな可能性を可能にすることを目的とした最新のコンピューティングのイノベーションを取り上げます。
注意 :新しいことを教えるために、集積回路、インターネット、クラウド コンピューティング、ビッグ データ、人工知能、ブロックチェーン、仮想現実、量子コンピューティングなどのより広範な用語は含めていません。
9.量子暗号
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量子原理を利用してデータ送信を保護します
量子暗号は、量子鍵配布 (QKD) とも呼ばれ、量子力学の原理に基づいた安全な通信に焦点を当てています。複製禁止定理や不確定性原理などの量子力学の基本特性を使用して、安全な通信チャネルを提供します。
従来の暗号技術はデータを保護するために数式と計算の複雑さに依存していますが、量子暗号は物理法則に依存しています。これはより安全であり、いかなる手段を使っても (量子コンピューターであっても) 破られることはありません。
量子暗号はまだ発展途上分野であり、実際のシステムにはまだ広く導入されていません。 ただし、いくつかの実験と小規模な実装が行われました。たとえば、
2017年、情報通信研究機構と東京大学の研究者は、404キロメートルの距離でQKDを実証することに成功した。
2022 年、ジュネーブ大学とオックスフォード大学の研究者チームは、現在の量子プロトコルを悩ませている物理デバイスの欠陥や脆弱性の影響を受けない QKD プロトコルを実証しました。これは、従来の暗号化技術と比較して、はるかに強力なセキュリティ形式です。
量子暗号の利点
- 盗聴者が傍受することは不可能
- 非常に高速で安全な通信を提供できる
デメリット
- 複雑なテクノロジー。まだ広く利用可能ではない
- 非常に高価であるため、使用は高セキュリティ アプリケーションに限定されます
特に中国は量子暗号研究の最前線に立っている。中国科学院はこの分野で大きな進歩を遂げ、上海マイクロシステム情報技術研究所と中国科学技術大学の研究者は、量子通信ネットワークの展開に数多くの成功を収めてきました。
8.エッジ AI
AI をエッジ デバイスに直接実装する
エッジ AI には、クラウドベースのインフラストラクチャに依存するのではなく、スマートフォンや IoT デバイスなどのエッジ デバイスに AI モデルとアルゴリズムを直接展開して実行することが含まれます。
AI 機能をデータ ソースに近づけ、エッジ デバイスでのリアルタイムの処理、分析、意思決定を容易にします。これは、医療監視、自動運転車、産業オートメーションなど、迅速な応答と低遅延が必要なアプリケーションで非常に重要です。
また、エッジ AI は、機密情報をエッジ デバイス上でローカルに保ち、データをクラウドに送信せずに処理することで、プライバシーとセキュリティを向上させます。データ侵害のリスクを軽減し、データのプライバシーと保護を確保します。
エッジ AI の一般的な例
- 自動運転車は、カメラやレーダー システムによってローカルで処理されたデータを使用します
- ビデオ監視ではエッジ AI を使用して物体や人物を識別し、セキュリティの脅威に迅速に対応します
- 産業オートメーションは、センサーや機械からのデータをリアルタイムで監視および分析することによって実現されます
- 農業業界は、エッジデバイスから収集したデータを活用して、リソース割り当てを最適化し、作物収量を予測し、効率的な農業実践を確保します。
エッジ AI の将来は有望に見え、今後数年間で目覚ましい成長を遂げると予想されています。エネルギー効率が高く、より強力なコンピューティング ハードウェアの開発により、複雑な AI モデルをエッジ デバイスに直接展開することが簡単になります。
7.自然言語処理 (NLP)
コンピュータが人間の言語を効率的に理解できるようにします
NLP は、機械と人間の言語の間の相互作用に焦点を当てています。その主な目標は、コンピュータが意味のある人間の言語を理解し、解釈し、生成できるようにすることです。
複数の技術を利用して、言語処理のさまざまな側面に対処します。たとえば、
を実装します。- さらなる処理と分析のためにテキストをより小さな単位に分割するためのトークン化
- 単語の構造と形成を理解するための形態素解析
- フレーズの意味を理解するための意味分析
- テキスト内で表現されている感情の調子を判断するための感情分析
- 事前定義されたルールまたは学習したパターンに基づいて応答を生成する自然言語生成
ほとんどの NLP 手法は、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク、隠れマルコフ モデル、条件付きランダム フィールドなどの機械学習モデルに依存しています。これらのモデルは、言語のパターンと関係を学習するために、大量の注釈付きデータでトレーニングされます。
これらのモデルが (さまざまなデータセットで) トレーニングされるほど、より適切に予測を行い、言語関連のタスクを実行できるようになります。
自然言語処理はすでに多くのドメインで使用されています。最も一般的なアプリケーションは
です。- 検索エンジンは NLP を使用してユーザーのクエリを理解し、ウェブページのコンテンツを分析し、より関連性の高い検索結果を提供します。
- オンライン テキスト モニタリング システムは、顧客のレビューやソーシャル メディアの投稿を分析して、意見、態度、傾向についての洞察を得ることができます。
- チャットボットと仮想アシスタントは、顧客サポートと自動化された対話を促進します。
- テキスト要約ツールは、長く複雑なドキュメントの簡潔な要約を生成します。
- 財務分析ツールは、財務レポートやビジネス ニュースを分析して、インサイト、センチメント、市場トレンドを抽出します。
- 臨床テキスト分析プラットフォームは、医療記録や生物医学文献を検査して、医療情報の検索や病気の診断などのタスクを支援できます。
- 法的文書分析システムにより、法的調査、契約分析、デュー デリジェンスが容易になります。
この分野が進歩し続けるにつれて、新しいアプリケーションやユースケースが出現し、NLP 技術の能力と多用途性が実証されています。
Grand View Research のレポートによると、世界の自然言語処理市場規模は 2030 年までに 4,390 億ドルを超え、40.4% という驚異的な CAGR で成長すると予想されています。
6.説明可能な AI (XAI)
AI モデルを人間にとってより説明しやすくします
XAI は、AI の行動と決定について透明性があり、わかりやすい説明を提供できる AI システムの開発を指します。その主な目標は、人間が AI モデルとその意思決定プロセスの背後にある推論を理解し、信頼できるようにすることです。
従来の AI システム、特に深層学習手法に基づく AI システムは、通常、内部メカニズムや意思決定プロセスが容易に解釈できない「ブラック ボックス」として機能します。この透明性の欠如は、医療、金融、自動運転車業界で大きな懸念につながることがあります。
これが、XAI が必要な理由です。XAI は透明性、信頼、説明責任を提供することができます。また、AI システムを法律および規制の要件に準拠させ、倫理的な行動と個人の権利の保護を確保することもできます。
より具体的には、XAI は次のような質問に答えることを目的としています。
- AI モデルが特定の予測や決定を行った理由
- AI モデルはどのように機能しますか?:
- AI モデルで考慮される要素は何ですか?
- AI モデルの制限とバイアスは何ですか?
- AI モデルの予測または決定にはどの程度自信がありますか?
- AI モデルの決定に影響を与えたデータは何ですか?
XAI にはさまざまなテクニックが含まれますが、最も一般的なものは、ルールベースの説明、ローカルな説明、グローバルな説明、および反事実的な説明です。
この分野で進行中の研究開発は、AI テクノロジーのより深い理解と責任ある使用につながり、さまざまな業界での普及を可能にします。
5.ブロックチェーンの相互運用性
ブロックチェーン ネットワークが相互にシームレスに通信できる機能
ブロックチェーン テクノロジーは通常、別個のプロトコルまたはネットワーク上で機能し、それぞれが独自のルール、データ構造、コンセンサス メカニズムのセットを備えています。これらの異なるネットワークは、データ交換時に課題に直面することがよくあります。
ブロックチェーンの相互運用性は、これらの課題を克服し、異なるブロックチェーン ネットワーク間に信頼性の高い接続を確立することを目的としています。これにより、複数のブロックチェーン プラットフォーム間でのデータのシームレスな転送が可能になり、複数の分散システム間の相互運用性とコラボレーションが可能になります。
これは、トークン化、アトミック スワップ、クロスチェーン ブリッジ、相互運用性プロトコルなどのさまざまな技術を実装することで実現されます。
メリット
- 異なるブロックチェーン間での暗号通貨やトークンなどのデジタル資産のシームレスな転送
- 複数のブロックチェーンにわたる分散型アプリやサービスへの簡単なアクセスを提供
- 全体的な流動性を向上させ、市場の断片化を軽減する
- 複数のチェーンのコンセンサス メカニズムとセキュリティ機能を簡単に活用できるようにする
- 説明責任を強化し、不正行為の可能性を軽減する
- ブロックチェーン ネットワークを進化させ、変化する要件に適応できるようにする
これにより、開発者はさまざまなネットワークの長所を組み合わせて、複数のエコシステムにまたがる強力な分散型アプリケーションを作成できます。
ブロックチェーンの相互運用性の潜在的な応用例は、分散型金融や国境を越えた支払いから保険や医療サービスに至るまで、数多くの領域に広がります。
4.量子機械学習 (QML)
量子コンピューティングと機械学習の原理を統合します
QML は、量子コンピューティングと機械学習の原理を組み合わせて、複雑な計算問題を解決するための新しい技術を開発する新興分野です。量子アルゴリズムと技術を古典的な機械学習タスクにどのように適用できるかを探ります。
QML は、量子システムの固有の特性を利用して、データの最適化、視覚化、特徴の選択、パターン認識などの機械学習のさまざまな側面を強化します。
より具体的には、古典的なデータを量子状態にエンコードする手法の探索、量子演算を活用して量子データ表現の計算を実行すること、重ね合わせともつれの量子特性を利用して古典的な最適化手法よりも効率的に最適解を見つけることができるアルゴリズムの開発が含まれます。
利点
- 特定のタスクについて従来のコンピューティングよりも大幅に高速化できる
- 最適化問題に効果的に取り組むことができる
- 量子状態を使用して複雑なデータ構造と関係を表現できる
- 量子現象の調査、量子システムのモデル化、量子プロセスの最適化ができる
デメリット
- 量子ハードウェアの可用性は限られています
- デコヒーレンスやノイズによってエラーが発生しやすい
- 量子データの取得と量子アルゴリズムの開発が難しい
- 従来の方法では結果を解釈して説明するのが難しい
これらすべての制限にもかかわらず、QML は既存の機械学習テクノロジーに革命を起こす可能性を秘めています。たとえば、
- 大規模な分子データセットを分析し、その特性を予測することで創薬プロセスを加速する
- ポートフォリオの配分を最適化し、市場動向を予測することで、財務モデリングとリスク分析を改善する
- サプライ チェーンの物流を最適化し、効率の向上とコスト削減を実現する
- スマート グリッド システムにおけるエネルギーの分配と管理を最適化する
- ビデオ処理などのパターン認識タスクを強化する
量子ハードウェアがより強力になるにつれて、QML がさまざまな業界や領域で新たな可能性を解き放つことが期待できます。
3.生体認証
個人の固有の特性を使用して身元を確認する
名前が示すように、このテクノロジーは認証目的で生体認証データ (測定可能な独特の生物学的特性または行動特性) を使用します。それは個人の生来の生理学的または行動的特徴に依存します。
認証には数種類の生体認証データが使用されます。最も一般的なものは、指紋、顔の特徴、音声認識、虹彩認識、網膜認識、署名認識、手の形状です。
いくつかの高度なシステムでは、行動生体認証を使用しています。これには、マウスの動き、タイピングのリズム、歩行分析などの固有の行動パターンを捕捉して分析し、行動の特徴に基づいて個人を認証することが含まれます。
利点
- PIN やパスワードなどの従来の認証方法よりも高いレベルのセキュリティを提供
- より信頼性と利便性が向上
- 個人情報の盗難や不正行為のリスクを大幅に軽減
デメリット
- プライバシーに関する懸念が生じることが多い
- 実装には費用がかかる
- エラーが発生し、誤った承認または誤った拒否が発生する可能性があります
生体認証、特に指紋と顔認証は、オフィスや制限エリアなどの物理的な場所を保護するためのアクセス制御に広く使用されています。 また、デバイスのロックを解除し、取引を承認し、機密情報を保護するために、スマートフォンやラップトップでもよく使用されます。
この技術を車両セキュリティ システムに統合して、ドライバーまたは車両所有者を認証できます。また、医療記録への安全なアクセスを確保し、調剤薬局や研究所などの制限エリアへのアクセスを制御するために、医療分野でも導入されています。
将来のシステムでは、音声、網膜、顔の特徴などの複数の生体特徴を組み合わせて使用し、より高精度で強力な認証を提供する可能性があります。
2.敵対的生成ネットワーク (GAN)
リアルでクリエイティブなコンテンツを生成します
GAN は、ジェネレーターとディスクリミネーターという 2 つのニューラル ネットワークで構成されています。ジェネレーターは新しいデータを作成する責任を負い、ディスクリミネーターは本物のデータと生成された (偽の) データを区別する責任を負います。
ジェネレーターは、ディスクリミネーターをだますことができる現実的なサンプルを (トレーニング データセットから) 作成することを目的としています。一方、ディスクリミネーターは分類子として機能し、実際のサンプルと合成サンプルを区別しようとします。
どちらのモデルも反復的にトレーニングされ、パフォーマンスに応じてパラメーターを更新します。最終的な目標は、実際のデータと区別できないサンプルを作成することです。
利点
- 新しいビジュアル コンテンツを作成し、スタイルを変換し、独自のデザインを生成できる
- ラベルのないデータから学習する
- 時間の経過とともに改善する
デメリット
- トレーニングには大量の計算が必要
- ディープフェイクなどの有害なコンテンツの生成に使用される可能性がある
このテクノロジーはクリエイティブなコンテンツの生成に効果的であることが証明されています。人間が書いたテキストと区別できないテキストを作成したり、存在しない物体や人物のリアルな画像を作成したり、人間が作曲した音楽と区別できない音楽を作成したりするために使用されてきました。
GAN は、低解像度の写真の品質を向上させ、大規模で複雑なサンプルの異常を検出することもできます (データセット内の正常なパターンを学習し、逸脱を特定することによって)。
研究が進むにつれて、敵対的生成ネットワークは、創薬や広告からゲームや仮想現実に至るまで、幅広い分野で応用できるようになるでしょう。
1.ニューロモーフィック コンピューティング
Intel の自己学習ニューロモーフィック研究チップ、Loihi
人間の脳にヒントを得たコンピューティング
ニューロモーフィック コンピューティングとは、人間の脳の構造と機能にインスピレーションを得たコンピューターの設計とアーキテクチャを指します。目標は、生物学的ニューラル ネットワークの動作を模倣するハードウェアおよびソフトウェア システムを開発することです。
これには、ニューラル ネットワークの動作を再現するために開発された特殊なハードウェア (ニューロモーフィック チップなど) とアルゴリズムが含まれます。これにより、より効率的で強力なコンピューティング機能が解放される可能性があります。
ハードウェアは通常、ニューラル計算を効率的に実行できるアナログ回路を使用します。ニューラル ネットワーク モデルはハードウェア レベルで実装されるため、ニューロモーフィック コンピューティング システムは低電力で高性能を実現できます。
これらのシステムは、ビデオ分析、顔認識、物体検出、シーン理解などのコンピューター ビジョン タスクを大幅に改善できます。パターン認識と並列処理機能により、このようなタスクに最適です。
ニューロモーフィック コンピューティングは、自動運転車でも重要な役割を果たします。レーダー、カメラ、LiDAR、その他のセンサーからのデータを迅速かつ効率的に処理できます。
ロボット工学では、ニューロモーフィック コンピューティング システムはセンサー データをリアルタイムで処理し、周囲の状況に基づいて賢明な意思決定を行うことができます。ロボットの認識、動作計画、および制御を改善し、より有能で適応性のあるロボット システムを実現できます。
利点
- リアルタイムおよび並列処理機能
- 学習能力と適応能力
- エネルギー効率が高い
- フォールトトレラント
デメリット
- あらゆる種類のコンピューティングの問題には適していない
- 非常に複雑
ニューロモーフィック コンピューティングは依然として発展途上の分野ですが、近年、数多くのプロジェクトやプラットフォームが登場しています。 Intel の Loihi と IBM の TrueNorth は、最も注目すべき 2 つの例です。
Loihi チップには 130,000 個のニューロンが搭載されており、各ニューロンは数千個の他のニューロンと通信できます。TrueNorth チップには、イベント駆動型のルーティング インフラストラクチャを通じて緊密に相互接続された 100 万個のデジタル ニューロンと 2 億 5,600 万個のシナプスが含まれています。
Polaris の市場調査によると、世界のニューロモーフィック コンピューティング市場は、2032 年までに 295 億 4,000 万ドルの収益に達し、2023 年から 2032 年にかけて 21.1% の CAGR で成長すると予想されています。
その他の重要なコンピューティング イノベーション
11.群れロボティクス
Swarm ロボティクスは、タスクを共同で達成するために複数のロボットを調整することに焦点を当てています。これは、集中管理を必要とせずに複雑な集団行動を示すミツバチやアリなどの社会性昆虫の行動からインスピレーションを得ています。
個々の群れロボットは、ローカル センシング、無線通信、または限定範囲の相互作用を使用して、相互に通信し、データを共有し、動作を調整できます。彼らは自分自身の状態、環境、または実行しているタスクに関するデータを交換することがあります。
これらは、複数のロボットが連携して動作する必要がある協調作業に適しています。例には、分散センシング、協調輸送、オブジェクト操作などがあります。 これらは、未知の領域の探索、エリアの地図作成、ターゲットの検索などのタスクに使用できます。
特に最近はドローンの展示が人気となっています。彼らは夜間に複数の照明付きドローンを芸術的な展示や広告に使用します。
10.差分プライバシー
差分プライバシーは、データ分析および統計計算におけるプライバシー保護のためのフレームワークです。データセットから重要な情報を抽出できるようにしながら、個人のプライバシーを保護するための数学的モデルを提供します。
完全なプライバシーを保証するものではありませんが、データの有用性とプライバシー保護のバランスを取ることを目的としています。
データにノイズを追加することで機能します。ノイズはデータ分析に影響を与えない方法で追加されますが、攻撃者が個人の情報を抽出することは困難になります。
データに追加されるノイズの量は、イプシロンと呼ばれる係数によって決まります。イプシロンは、ユーティリティとプライバシーの間のトレードオフを制御します。イプシロン値が低いほど、追加されるノイズが少なくなり、データの有用性は高まりますが、プライバシーは低下します。
この技術は近年、特にプライバシーに関わる情報が頻繁に関与する機械学習、社会科学、ヘルスケアなどの分野で大きな注目を集めています。
12.サイバーフィジカルシステム
サイバーフィジカル システムは、物理コンポーネントとコンピューティング、通信、および制御要素を組み合わせて、物理世界と仮想世界の間のシームレスな対話を可能にします。
より具体的には、機械や生物学的システムなどの物理コンポーネントと、ソフトウェアや通信ネットワークなどのサイバー要素を統合します。高度な計算モデルと AI 技術を採用して、収集されたデータを処理および分析します。
これらのモデルは、運用を最適化し、異常を特定し、意思決定を行い、リアルタイムで変化に対応します。
サイバーフィジカル システムは、製造や輸送からスマート ビルディングやエネルギー グリッドに至るまで、さまざまな分野で応用されています。たとえば、製造業では、これらのシステムにより、機器のリアルタイム監視、適応型生産プロセス、予知保全が可能になります。スマート シティでは、エネルギー消費の管理、交通の流れの最適化、公共の安全の向上に使用できます。
13.準同型暗号化
準同型暗号化では、暗号化されたデータに対して (復号化せずに) 計算を実行します。言い換えれば、これはデータを暗号化された形式で処理し、機密性とプライバシーを保護することを可能にする暗号化技術です。
この技術は強力なプライバシーを保証しますが、一定の制限があります。暗号化されたデータに対して実行される操作は、通常、平文データに対して同じ操作を実行する場合に比べて遅くなり、より多くの CPU リソースが必要になります。
ただし、準同型暗号化における継続的な研究と開発により、そのような制限が解決されつつあります。これは、安全な計算を可能にしながら人々のプライバシーを保護するための暗号研究の有望な分野です。
その他の情報
将来大きな影響を与えると予想されるコンピューティング イノベーションにはどのようなものがありますか?
機械学習、エッジ コンピューティング、5G、ブロックチェーン テクノロジー、拡張現実、遺伝子編集テクノロジーは、私たちの未来を大きく形作ると予想されています。
コンピューティングのイノベーションはさまざまな業界にどのようなメリットをもたらしますか?
コンピューティングのイノベーションは、さまざまな方法で業界に利益をもたらします。
製造:産業用ロボットと自動化システムは、製造プロセスを強化し、人的エラーを削減し、効率を向上させ、高度なタスクを迅速かつ正確に実行できるようにします。
ヘルスケア:機械学習は、患者情報、医療画像、遺伝子データを分析して、正確かつ早期の病気の検出を支援し、より適切な診断と治療計画につながります。
金融:ビッグデータ分析により金融機関は大量のデータを分析して不正行為を検出できるようになりますが、ブロックチェーン技術により安全で透明な取引システムが保証され、国境を越えた取引とスマートコントラクトが改善されます。
輸送:AI とセンサー技術により自動運転車の開発が可能になり、安全性と輸送効率が向上します。予測モデルは、リアルタイムのデータ分析を通じて交通を最適化し、交通インフラの計画に役立ちます。
エネルギーと環境管理:コンピューティングの革新により、環境パラメータのリアルタイム監視が可能になり、汚染源を特定し、環境リスクを予測できます。また、エネルギー消費パターンを分析し、建物、産業プロセス、輸送システムにおけるエネルギー使用を最適化することもできます。
教育:アダプティブ ラーニング プラットフォームと教育ソフトウェアは、個々の生徒のニーズに合わせてコンテンツを調整することで、学習体験をパーソナライズできます。高度なデータ分析ツールは生徒の成績と学習パターンを監視し、教師が改善すべき領域や個別の介入が必要な領域を特定できるようにします。
次世代コンピューティングの市場規模
世界の次世代コンピューティング市場規模は、2030 年までに 4,510 億ドルを超えると予想されており、2023 年から 2030 年にかけて 19.1% の CAGR で成長します。
この目覚ましい成長の主な要因には、テクノロジー企業の研究開発活動の増加、大量のデータの処理と管理に対する需要の増加、5G、機械学習、ブロックチェーンなどの新技術の採用の増加などが含まれます。
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