현재 최첨단 과학이나 기술은 무엇입니까?

현재 최첨단 과학 또는 기술에는 스텔스 방지 기술, 유전 기술, 뇌 과학, 생명 과학, Google이 지원하는 "인간 생명 연장 계획", 에어 스크린, 망막에 직접 투영, 투명 휴대폰, VR 기술, 나노소재 및 기타 기술,

스텔스 방지 기술은 스텔스 조치의 효과를 감소시키거나 심지어 무효화하는 방법을 연구하는 기술입니다. 본질적으로 스텔스 기술은 항공기의 레이더, 적외선, 레이저, 텔레비전, 시각 및 음향 특성을 최대한 줄여 다양한 적 탐지 장비의 탐지, 탐지 및 추적을 어렵게 만들고 전투 효율성을 감소시키는 것입니다. 적의 정밀 유도 무기를 제거하여 항공기 생존성을 향상시킵니다.

레이더 스텔스는 최초의 스텔스 기술이 개발되어 사용된 만큼, 안티 레이더 스텔스는 현재 안티 스텔스 기술 ​​개발에서도 중점을 두고 있다. 현대 전장의 정찰 및 탐지 시스템은 주로 레이더, 적외선, 전자, 가시 광선, 음파 및 기타 탐지 시스템입니다. 따라서 전통적인 레이더 스텔스 및 적외선 스텔스 외에도 무기 스텔스 기술에는 광학 스텔스, 플라즈마 스텔스, 등.

프론티어 과학 기술 핫스팟:

1. 양자 정보 처리

양자 정보 처리의 기본 개념은 미세한 입자의 존재입니다. 원자, 전자 및 광자 수준의 세계. 양자 중첩 및 양자 얽힘과 같은 독특한 물리적 현상을 통해 정보를 인코딩하고 처리하는 데 사용됩니다. 고전 이론으로는 달성할 수 없는 방식이다. 양자정보처리 기술에는 크게 양자컴퓨팅과 양자통신이 포함된다.

양자 컴퓨팅에는 프로세서, 코딩, 소프트웨어 알고리즘 등 핵심 기술이 포함됩니다. 최근 이러한 기술은 급속도로 발전했지만, 여전히 적은 수의 큐비트, 짧은 일관성 시간, 높은 오류율 등 많은 과제에 직면해 있으며 현재 기술 연구와 프로토타입 개발 및 검증의 중요한 단계에 있습니다. 기존 컴퓨팅에 비해 성능 이점이 아직 완전히 입증되지 않았습니다.

양자통신은 기존 통신 기술과 달리 양자 상태 정보의 전송을 구현할 수 있다. 크게 양자 순간이동(QT)과 양자 키 분배(QKD) 두 가지로 나눌 수 있다.

QT를 기반으로 한 양자통신과 양자인터넷은 앞으로도 양자정보기술 분야의 최첨단 연구특징이 될 것이다. QKD는 초기에 이론적 프로토콜에서 장치 시스템으로 성숙해 왔으며 이제 산업 응용의 초기 단계에 진입했습니다.

2. 3세대 반도체

국제적으로는 밴드갭 폭(Eg)이 2.3전자볼트(eV) 이상인 반도체 소재를 일반적으로 3세대 반도체라고 부른다. 일반적인 3세대 반도체 소재로는 탄화규소(SiC), 질화갈륨(GaN), 다이아몬드, 산화아연, 질화알루미늄 등이 있다.

제3세대 반도체 소재는 높은 밴드갭, 높은 열전도도, 높은 항복 전계 강도, 높은 포화 전자 표류율, 높은 결합 에너지 등의 특성을 갖고 있으며, 해당 장치는 고주파수, 고전력 및 낮은 특성을 가지고 있습니다. 손실, 고압 저항, 고온 저항, 강한 방사선 저항 및 기타 장점.

핵심 기술 포인트는 대형, 저결함 기판, 에피택셜 준비 기술, 고품질 SiC 두꺼운 에피택셜 기술, 고신뢰성 패키징 기술입니다.

기술 개발의 경쟁 상황은 다음과 같습니다. 산업 체인의 모든 링크(기판, 에피택시 웨이퍼, 장치, 모듈, 다운스트림 애플리케이션 등)는 주로 미국, 유럽 및 일본, 글로벌 SiC 시장은 미국, 유럽, 일본 및 기타 독점 기업이 지배하고 있습니다. GaN 시장은 일본 제조업체가 지배하고 있으며, Sumitomo Electric, Mitsubishi Chemical 및 Sumitomo Chemical의 3개 회사가 전체 시장의 85% 이상을 점유하고 있습니다. 시장 점유율.

3세대 반도체 소재의 응용 전망은 매우 넓다. 주요 응용 분야로는 반도체 조명, 전력전자소자, 레이저 및 검출기, 물에서 수소 생산, 바이오센서 등이 있다.

3. 증강 분석

증강 분석은 인공지능 기술을 비즈니스 인텔리전스에 적용한 것으로, 구체적으로는 머신러닝 기술과 자연어 처리 기술을 데이터에 적용한 것입니다. BI 분야 및 분석. 증강 분석은 인간의 지능과 상황 인식을 향상시키고, 데이터 관리, 분석 및 비즈니스 인텔리전스에 대한 접근 방식을 변화시키며, 데이터 과학의 양상과 기계 학습/인공 지능 모델의 개발 및 활용을 변화시킵니다.

전통적인 수동 데이터 마이닝과 비교하여 증강 분석은 일련의 알고리즘과 통합 학습 기술을 사용하여 실행 가능한 결과를 사용자에게 설명함으로써 중요한 데이터 결론을 잃을 위험을 줄입니다.

Gartner Consulting은 향후 2~5년 내에 향상된 분석이 BI 시장의 지배적인 추세가 될 것이라고 예측합니다. 증강 분석 기술을 사용하여 생성된 기계 학습 모델은 인사, 재무, 영업, 마케팅, 애프터 서비스, 조달 및 자산 관리 부서의 직원이 비즈니스 결정과 실행을 내리는 데 도움을 주기 위해 엔터프라이즈 애플리케이션에 점점 더 많이 내장되고 있습니다.

4. 인공지능 칩

인공지능 칩은 일반적으로 인공지능 알고리즘을 가속화하기 위해 특별히 설계된 칩을 말합니다. 인공지능 칩은 기술 아키텍처에 따라 이미지 처리 장치(GPU), 반맞춤형 FPGA(필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이), 완전 맞춤형 ASIC(주문형 집적 회로), 뉴로모픽 칩으로 구분됩니다. 기능에 따라 추론 링크 칩은 애플리케이션 시나리오에 따라 서버 측(클라우드)과 모바일 측(단말기)으로 구분됩니다.

현재 GPU는 비교적 성숙한 단계로 발전했습니다.

Google, Facebook, Microsoft, Twitter 및 Baidu와 같은 회사는 GPU를 사용하여 이미지, 비디오 및 오디오 파일을 분석하여 검색 및 이미지 태깅과 같은 애플리케이션 기능을 향상시키고 있습니다. 많은 자동차 제조업체들도 GPU를 사용해 자율주행 기술을 개발하고 있습니다.

인공지능 칩 기술이 빠르게 발전하고 있지만 현 단계에서는 아직 산업화 초기 단계에 불과하다. 다양한 기업의 수준에는 차이가 있지만 기본적으로는 여전히 동일한 출발선에 있습니다. 기술적으로 획기적인 발전을 이룩하고 먼저 산업화할 수 있는 기업만이 산업 발전을 주도할 수 있습니다.