1.플렉서블 배터리: 의료 및 전자섬유용 웨어러블 기술을 강화한다.

롤러블 컴퓨터 화면부터 '스마트' 의류까지 전자제품의 미래는 점점 더 유연해질 것으로 보인다.

웨어러블 장치, 플렉서블 전자 장치 및 구부릴 수 있는 디스플레이의 급속한 발전으로 인해 이러한 시스템의 민첩성에 맞는 전원이 필요하다. 쉽게 비틀거나 구부리거나 늘릴 수 있는 경량 소재로 만들어진 얇고 유연한 배터리가 시장에 출시되면서 표준형 견고한 배터리는 곧 과거의 유물이 될 수 있다.

현재 여러 유형의 유연한 배터리를 사용할 수 있다. 이 배터리는 재충전 가능하며 전도성 폴리머 집전체에 배치된 리튬 이온 또는 아연-탄소 시스템을 포함한다. 어떤 경우에는 첨가제가 전도성과 유연성을 향상시킨다.

플렉서블 배터리의 전극은 그래핀, 탄소 섬유 또는 천과 같은 탄소 기반 소재를 포함한 유연한 기판으로 코팅하거나 심지어 인쇄할 수도 있다. 플렉서블 배터리는 웨어러블 의료 기기, 생체의학 센서, 플렉서블 디스플레이, 스마트워치 등 점점 더 많은 분야에 응용되고 있다.

이러한 배터리로 구동되는 건강 관련 애플리케이션은 데이터를 의료 서비스 제공자에게 무선으로 전송하여 원격 환자 모니터링을 용이하게 할 수 있다. 또한 재킷, 셔츠 또는 기타 의류의 직물에 통합할 수 있는 유연한 배터리가 신흥 전력을 공급하는 데 필요하다. 내장형 난방 시스템부터 건강 모니터링까지 다양한 기능을 갖춘 섬유 기반 전자 장치이다.

플렉서블 배터리 시장은 향후 빠르게 성장할 것으로 예상된다. 한 연구에서는 전 세계 유연 배터리 시장이 2022년부터 2027년까지 2억 4,047만 달러 성장하여 이 기간 동안 연평균 성장률 22.79%로 가속화될 것으로 예측했다.

성장의 주요 동인은 웨어러블 기기에 대한 수요 증가와 전자 장치의 소형화 및 유연성 증가 추세일 것으로 예상된다.

LG Chem, Samsung SDI, Apple, Nokia, Front Edge Technology, STMicroelectronics, Blue Spark Technologies 및 Fullriver Battery New Technology를 포함한 여러 회사에서 플렉서블 배터리 기술을 적극적으로 개발하고 상용화하고 있다.

그러나 이 분야에는 여전히 혁신의 여지가 있으며 기술이 발전함에 따라 새로운 플레이어가 시장에 진입할 가능성이 높다.

플렉서블 배터리는 구부리고, 비틀고, 늘릴 수 있으므로 웨어러블 장치에 사용하기에 이상적이다. 웨어러블 기술에 대한 시장 수요가 지속적으로 증가함에 따라 플렉서블 배터리의 미래는 유망하며 더욱 발전할 가능성이 높다.

모든 배터리와 마찬가지로 극복해야 할 장애물 중 하나는 안전한 폐기 및 재활용이다. 애플리케이션은 순환적으로 변한다. 플렉서블 배터리 기술과 그에 수반되는 산업의 혁명적인 발전은 앞으로도 수년 동안 계속될 것으로 예상된다.

 

2. 생성 인공지능: 인간의 노력의 경계를 확장한다.

생성 인공지능(AI)은 데이터에서 영감을 받은 복잡한 알고리즘과 학습 방법을 사용하여 데이터의 패턴을 학습함으로써 새롭고 독창적인 콘텐츠를 만들 수 있는 강력한 유형의 AI이다. 생성 AI는 현재 여전히 텍스트, 컴퓨터 프로그래밍, 이미지 및 사운드 생성에 중점을 두고 있지만, 이 기술은 약물 설계, 건축, 엔지니어링 등 다양한 목적에 적용될 수 있다.

예를 들어, 이 글을 쓰는 시점에서 특정 조건을 표적으로 하는 후보 약물 분자를 생성하는 초기 작업이 발표되었다. 상상의 건물 사진을 만들거나 인테리어 디자인을 만드는 방법 등이 있다. NASA 엔지니어들은 현재 경량 우주 비행 장비를 제작할 수 있는 AI 시스템을 개발하기 위해 노력하고 있으며, 개발 시간을 10배 단축하는 동시에 구조적 성능을 향상시킨다.

생성 AI 기술은 식품 산업과 가구부터 가전제품까지 일상 사물의 디자인에도 영향을 미칠 수 있다. 과학 연구에서 생성 모델은 실험 설계를 개선하고, 데이터 요소 간의 관계를 식별하고, 새로운 이론을 창출함으로써 획기적인 발전을 촉진할 수 있다. 예를 들어, 최근 개발된 AI 알고리즘은 수학 공식을 일반 영어로 번역하거나 뇌 활동 데이터를 분석하여 인간 참가자가 염두에 두고 있는 물체의 그림을 생성할 수 있다.

고등학생과 대학생은 생성 AI를 더 자주 사용하고 있으며 일부 기관에서는 사용을 금지하는 반면 다른 기관에서는 생성 모델을 교육 실습에 통합하거나 학생이 이러한 도구를 익히도록 교육하고 있다. 생성 AI를 적절하게 사용하면 비판적 사고를 장려하고 창의력을 자극하며 새로운 아이디어를 활용하는 동시에 학생의 기술과 학습 진행 상황에 맞게 조정되는 맞춤형 커리큘럼을 만들 수 있다.

직장에서 최근 인기를 끌고 있는 ChatGPT 또는 그 후속 모델과 같은 AI 기반 언어 모델을 사용하면 생산성을 높이고 출력 품질을 향상시킬 수 있으며 대략적인 초안 작성이 아닌 아이디어 생성 및 편집 쪽으로 인간 작업을 재구성할 수 있다. 생성 AI 기술은 특히 능력이 부족한 근로자에게 도움이 되며 직업 만족도와 자기 효능감을 높일 수 있다.

이러한 채택으로 인한 생산성 향상 가능성을 고려하면 신기술을 도입하려면 일자리 대체 가능성을 인정하는 것이 중요하다. 따라서 근로자의 기술 향상 및 재교육 노력을 지원하는 정책과 프로그램은 기술 혁신의 이점을 널리 공유하고 근로자가 변화하는 고용 시장에서 성공하는 데 필요한 기술을 갖추도록 하는 데 필수적이다.

최신 개발에는 중요한 결정을 내리거나 중요한 조치를 취할 수 있는 자율 AI 시스템이 포함된다. 예를 들어 AutoGPT는 GPT-4 언어 모델을 사용하는 자율 AI 애플리케이션이다. AutoGPT는 목표를 더 작은 작업으로 나누고 인터넷 검색이나 텍스트 음성 변환 기술과 같은 도구를 사용하여 사용자가 식별한 목표를 자동으로 달성할 수 있다. 생성 AI 기술, 특히 자율 AI가 사람들의 일상 생활의 여러 측면에 점점 더 통합되면서 대중의 흥미와 우려가 커지고 있다.

생성 AI에 대한 대중의 신뢰를 구축하려면 애플리케이션이 합의된 전문적, 윤리적 표준을 충족해야 한다. 생성 AI 시스템은 훈련된 데이터와 당시 사회를 지배하는 관습을 나타낸다.

"이상치" 데이터와 새로운 사회적 관습을 포함하는 데 중점을 두고 훈련 데이터를 기반으로 AI 편견을 완화하기 위해 주의를 기울여야 한다. 또한, 애플리케이션의 의사결정 과정은 이해하기 쉬워야 하고, 애플리케이션의 목표는 운영자와 최종 사용자에게 명확하게 공개되어야 하며, 개인의 프라이버시가 존중되어야 한다. 잠재적인 피해를 완화하고 기술적 진보와 책임 있는 사용의 균형을 보장하기 위해 윤리적 지침과 거버넌스 구조를 개발해야 한다.

마지막으로, AI 설계자, 교육 데이터 작성자, 애플리케이션 사용 지침 작성자에게 적절한 크레딧이 부여되도록 저작권 귀속을 처리해야 한다. 올바른 제어가 이루어지면 생성 AI는 창의력을 발휘할 수 있는 더 많은 시간을 제공하고, 지식의 경계를 보여주며, 기존 사고에 도전하는 대련 파트너 역할을 할 수 있다.

 

3. 지속 가능한 항공 연료: 항공 산업을 순 제로 탄소 배출 방향으로 전환한다.

 

항공은 매년 전 세계 CO 배출량의 2~3%를 차지하며, 2022~2050년 사이에 "평소와 같은 비즈니스" 예상 배출량은 39기가톤에 달한다.

육상 운송을 위한 전기 자동차의 사용이 급속히 증가하는 반면, 장거리 비행에는 에너지 밀도가 높은 연료가 필요하기 때문에 항공 부문은 탈탄소화에 어려움을 겪고 있다. 또한 항공기 교체 비용이 비싸다는 것은 현재 항공기가 수십 년 동안 계속 운영될 것이며 전기 또는 수소 연료 비행기는 어떤 경우에도 장거리 비행에 적합하지 않을 수 있음을 의미한다.

생물학적(예: 바이오매스) 및 비생물학적(예: CO2) 자원에서 생산되는 지속 가능한 항공 연료(SAF)와 같이 현재 항공 인프라 및 장비에 대한 대규모 변경이 필요하지 않은 솔루션을 입력하라. SAF는 시스템 전반의 운영 효율성, 신기술 및 탄소 상쇄를 포함한 다른 탈탄소화 전략과 결합하여 향후 수십 년 동안 항공 산업을 순제로 탄소 배출에 도달하도록 이끌어야 한다.

오늘날 SAF는 전 세계 제트 연료 수요의 1% 미만을 차지하지만, 2050년까지 항공 산업을 순제로 전환하려면 이 수치를 2040년까지 13~15%로 늘려야 한다. 그러한 증가를 위해서는 300-400개의 새로운 SAF 공장을 건설해야 한다. 항공사, 제조업체, 연료 회사는 이러한 수준의 규모를 실현하기 위해 24시간 내내 노력하고 있다.

다행히 재생에너지를 활용한 생체원료로부터 SAF의 생산이 꾸준히 증가하고 있다. 국제항공운송협회(International Air Transport Association)에 따르면 SAF 생산량은 2022년 최소 3억 리터(낙관적으로는 4억 5천만) 리터에 도달했으며, 이는 2021년 생산량의 거의 3배에 달한다.

점점 더 많은 항공사가 SAF 사용에 전념하고 있으며, 이는 세계경제포럼(World Economic Forum)의 내일을 위한 깨끗한 하늘(Clean Skies for Tomorrow) 이니셔티브 및 First Movers Coalition과 같은 글로벌 노력을 통해 가속화될 추세이다.

미국 재료 시험 협회(ASTM)는 기존 석유 기반 제트 연료와 최대 50%의 비율로 혼합할 수 있는 9개의 SAF를 승인했다. 2009년 ASTM의 승인을 받은 최초의 SAF는 일련의 화학 반응을 통해 합성가스(일산화탄소와 수소의 혼합물)를 탄화수소로 전환하여 생산된다. 합성가스는 바이오매스나 폐기물, 더 나아가 재생 에너지를 사용하여 포집된 CO2와 녹색 수소로부터 제조할 수 있다.

2011년에 승인된 두 번째 SAF는 식물성 기름과 동물성 지방에서 생산된다. 지속 가능한 방식으로 생산되는 녹색 수소에 대한 필요성과 함께 원자재의 가용성 및 수집이 여전히 중요하다. 이 옵션에 대한 과제이다. 풍부한 비식용 바이오매스를 분해할 수 있는 대사 공학 미생물은 잠재적으로 식물성 기름과 동물성 지방에 대한 의존도를 줄일 수 있다.

지난 몇 년 동안 7개의 SAF가 추가로 승인되었으며 다른 흥미로운 후보도 여전히 활발히 개발 중이다. 한 가지 예는 조작된 박테리아를 사용하여 SAF의 에너지 프로필을 개선한다.

2023년에 영국의 행위자 컨소시엄은 지속 가능한 항공 연료만을 사용하여 최초로 순 제로 대서양 횡단 비행을 제공할 준비가 되어 있으며, 빠르게 발전하는 이 기술의 잠재력을 입증하고 세계를 순 제로 항공에 더 가깝게 만들 것이다.

 

4. 디자이너 파지: 인간, 동물 및 식물의 건강을 강화하는 엔지니어링 바이러스.

인체 내부에 살고 있는 미생물의 수는 인간 세포의 수와 일치하거나 초과할 수도 있다. 유기체가 품고 있는 미생물 군집을 미생물군집이라고 하며, 인간, 동물 및 식물의 미생물군집은 이러한 유기체의 건강에 중요한 역할을 한다.

최근의 발전으로 인해 미생물군집 공학은 인간의 복지와 농업 생산성에 도움이 되었다. 이 엔지니어링의 핵심은 특정 유형의 박테리아를 선택적으로 감염시키는 바이러스인 파지이다. 감염되면 파지는 유전 정보를 박테리아에 주입한다.

합성 생물학 도구를 사용하면 파지의 유전 정보를 다시 프로그래밍하여 감염된 박테리아가 생명공학적으로 설계된 유전 명령 세트를 실행할 수 있다. 예를 들어 과학자들은 생명공학 파지를 사용하여 박테리아의 기능을 변경하여 치료용 분자를 생성하거나 특정 약물에 민감하게 만들 수 있다.

파지는 일반적으로 한 가지 유형의 박테리아에만 감염되므로 복잡한 미생물군집 내의 개별 박테리아 종을 표적으로 삼을 수 있다.

디자이너 파지는 용혈성 요독 증후군(HUS)과 같은 미생물군집 관련 질병을 치료할 가능성을 보여주고 있다. 이 질병은 특정 종의 대장균에 의해 발생하며 신장과 혈액 응고 기능에 영향을 미치는 드물지만 심각한 질환이다.

과학자들은 대장균을 감염시키는 파지의 유전 물질을 조작했다. HUS로 이어지는 대장균 유전자를 잘라낼 수 있는 유전적 "가위"를 암호화한다.

동물 연구에 따르면 이러한 디자이너 파지를 투여하면 HUS 유발 균주의 존재가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 대장균을 미생물군집에 포함시켜 HUS 증상을 완화시켰다.

이 접근법은 최근 미국 식품의약국(FDA)으로부터 희귀의약품 지정을 받아 임상 시험을 준비하고 있다.

파지는 또한 가축의 성장을 촉진하고 특정 식물 질병을 치료하며 질병을 제거하기 위한 사료 보충제로 설계되고 있다. 세계보건기구(WHO)의 "원 헬스(One Health)" 접근 방식에 맞춰 식품 공급망에서 위험한 박테리아를 제거한다.

디자이너 파지 치료법의 유망한 초기 결과는 조작된 파지의 임상 테스트를 촉진하는 데 도움이 될 상당한 벤처 자본을 유치하고 있다.

디자이너 파지의 잠재적인 응용 분야는 다양하고 많다. 로커스 바이오사이언스(Locus Biosciences)는 항생제 내성 박테리아와 싸우기 위해 조작된 파지를 사용하는 반면 엘리고 바이오사이언스(Eligo Biosciences)는 특정 박테리아를 덜 병원성으로 만들기 위해 유사한 접근 방식을 추구하고 있다.

치료 목적을 지닌 파지 관련 임상시험 44건 중 29건이 2020년 초 이후 게시되었다. 천연 파지와 디자이너 파지를 모두 포함하는 파지 기반 치료법은 미생물군집을 설계하여 인간, 동물 및 식물의 건강을 향상시키는 강력한 방법으로 계속해서 등장할 것이다.

 

5. 정신건강을 위한 메타버스: 정신 건강을 개선하기 위한 가상 공간을 공유한다.

미국 공중보건국장은 최근 자신이 "우리 시대 미국의 가장 시급한 공중 보건 문제 중 하나"라고 부르는 것에 대한 전쟁을 선포했다. 과도한 화면 시간과 소셜 미디어는 심리적 웰빙을 감소시킬 수 있지만 책임감 있게 사용하면 웰빙을 향상시킬 수도 있다.

공유된 가상 공간에서 연결을 구축하는 데 소요되는 화면 시간은 증가하는 정신 건강 위기에 기여하는 것이 아니라 이를 해결하는 데 도움이 될 수 있다. 가상 공유 공간은 사람들이 직업적으로나 사회적으로 상호 작용할 수 있는 디지털 환경이다.

이러한 공간의 미래는 일반적으로 메타버스라고 불리며, 여기에는 증강 현실 또는 가상현실(AR/VR)로 강화된 가상 공유 공간이 포함될 수 있다.

현재 다수의 공유 가상 플랫폼이 존재하는 것처럼, 목적과 몰입도 수준이 다른 여러 메타버스가 있을 가능성이 높다.

코로나19 팬데믹 이전에 존재했던 정신 건강 위기는 이후 전례 없는 수준으로 증가하여 메타버스 기반 정신 건강 치료를 위한 조건이 성숙해졌다.

점점 커지는 위기를 감당하기에는 정신 건강 서비스 제공자의 수가 부족하며, 미국에서는 이러한 부족 현상을 해결하기 위해 원격 정신 건강 서비스에 대한 연방정부 환급 기회가 진행 중이다.

이상적으로는 정신 건강 중심의 기술 기반 인프라가 예방, 진단, 치료, 교육 및 연구 등 정신 건강의 모든 측면을 지원할 것이다.

게임 플랫폼은 이미 정신 건강 치료에 활용되고 있다. 이러한 플랫폼은 환자 참여를 높일 뿐만 아니라 정신 건강 문제의 오명을 벗는 데도 도움이 된다. 예를 들어, DeepWell Therapeutics는 우울증과 불안을 치료하기 위해 비디오 게임을 만들었다.

영국에 본사를 둔 Xbox 스튜디오 Ninja Theory는 정신 건강을 통합했다. 대중 시장 게임에 대한 인식 및 Insight 프로젝트를 통한 치료 확장 계획; TRIPP은 VR 기반 마음챙김과 명상을 통해 웰빙을 향상시키는 Mindful Metaverse를 만들었다.

성숙한 인터페이스 기술은 멀리 떨어져 있는 참가자 간의 사회적, 정서적 연결을 더욱 강화할 수 있다. 예를 들어 Emerge Wave 1은 초음파를 사용하여 터치를 시뮬레이션하여 사용자의 소셜 경험을 향상시키는 탁상용 장치이다. 비침습적 신경기술은 사용자의 감정 상태에 맞춰 피드백을 제공할 수도 있다. 예를 들어, Neurable 헤드셋은 전극을 사용하여 감정을 측정하고 그에 따라 음악을 조정할 수 있다.

결국, 메타버스는 난치성 우울증 치료를 위한 직접적인 뇌 자극과 같은 치료적 신경기술에도 연결될 것이다. 정신 건강 관리 요구의 연속성을 위해 메타버스를 활용하는 것은 윈윈(win-win)이 될 수 있다. 환자에게 도움이 될 뿐만 아니라 실용적이고 필요한 응용 프로그램에 메타버스를 접지하면 이러한 발전하는 가상 공간의 출현을 촉진할 수 있다.

 

6.웨어러블 식물 센서: 농업 데이터 수집을 혁신하여 전 세계에 식량을 공급한다.

유엔식량농업기구(FAO)는 2050년 세계 인구를 먹여살리기 위해서는 세계 식량 생산량이 70% 증가해야 한다고 밝혔다. 농업 분야의 기술 혁신은 이러한 극적인 확대에 대처하고 세계 식량 안보를 개선하는 데 중요한 단계가 될 것이다.

전통적으로 농작물은 토양 테스트와 육안 검사를 통해 모니터링되어 왔으며 두 가지 모두 비용과 시간이 많이 소요된다. 최근의 기술 발전으로 작물 모니터링의 용이성이 향상되어 농부들이 더 큰 규모로 작물 상태를 모니터링할 수 있게 되었다.

수년 동안 저해상도 위성 데이터를 사용하여 농지의 상태를 모니터링해 왔다. 이제 센서가 장착된 드론과 트랙터가 농작물 상태에 대한 고해상도 정보를 제공하고 있다.

모든 형태의 모니터링 결과 정보는 AI를 통해 처리될 수 있다. 작물 모니터링의 다음 개척지는 훨씬 더 높은 해상도, 즉 개별 식물의 모니터링이다.

웨어러블 식물 센서는 식물 건강을 개선하고 농업 생산성을 높일 것을 약속한다. 이 센서는 온도, 습도, 수분 및 영양 수준을 지속적으로 모니터링하기 위해 작물에 부착할 수 있는 소형 비침습적 장치이다. 식물 센서의 데이터는 수확량을 최적화하고 물, 비료 및 살충제 사용을 줄이며 질병의 조기 징후를 감지할 수 있다.

Growvera와 Phytech라는 두 회사는 식물의 잎이나 줄기에 삽입하여 전기 저항의 변화를 측정하는 초소형 바늘 센서를 독립적으로 개발했다. 데이터는 컴퓨터나 모바일 장치로 무선으로 전송되며, 여기에서 분석되어 식물 건강에 대한 통찰력을 얻는다.

따라서 농부들은 실시간으로 작물을 모니터링하고 수분 수준이나 영양 데이터에 따라 관개 또는 비료 적용을 조정하는 등 식물의 특정 요구 사항을 기반으로 정밀한 개입을 수행할 수 있다.

아직 할 일이 많이 남아있다. 웨어러블 센서는 설치 및 유지 관리 비용이 많이 들 수 있으며, 센서 데이터를 해석하려면 전문 지식이 필요할 수 있다.

농부들이 센서 데이터를 바탕으로 작물 관리에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 개선된 데이터 분석 도구가 필요하다. 웨어러블 센서가 식물 성장 및 발달에 미치는 장기적인 영향에 대해서도 조사가 필요하다.

이러한 과제에도 불구하고 웨어러블 식물 센서는 작물 생산 및 관리에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있다. 식물의 건강과 환경상태에 대한 실시간 데이터를 제공함으로써, 장치는 농부들이 농업 생산성을 최적화하고 폐기물을 줄이며 농업이 환경에 미치는 영향을 최소화하는 동시에 증가하는 세계 인구에 식량을 공급하는 데 도움이 될 수 있다.

 

7. 공간 오믹스: 생명의 신비를 풀기 위한 생물학적 과정의 분자 수준 매핑.

인체는 대략 다음과 같이 구성되어 있다. 2조개의 세포. 우리를 살아 있고 건강하게 유지하기 위해 그들은 어떻게 함께 일할까? 공간 오믹스는 연구자들에게 답변을 제공할 수 있다. 첨단 이미징 기술과 DNA 염기서열 분석의 특이성 및 분해능을 결합함으로써 이 새로운 방법을 사용하면 분자 수준에서 생물학적 과정의 대상, 장소, 시기를 매핑할 수 있다.

과학자들은 관심 있는 기관(예: 쥐의 뇌)부터 시작하여 조직을 단 하나의 세포 두께로 분할한다. 그런 다음 혁신적인 기술을 사용하여 각 슬라이스의 특정 생체 분자 위치를 시각화한다. 공간 오믹스를 사용하면 이전에는 관찰할 수 없었던 세포 구조와 생물학적 사건을 전례 없이 자세하게 볼 수 있다.

인간과 다른 종에서 발생하는 수많은 생물학적 과정을 자세히 설명하는 공간 오믹스 덕분에 새로운 세대의 분자 수준 "세포 지도책"이 개발 중이다. 예를 들어, 과학자들은 공간 오믹스를 사용하여 초파리 유충의 3차원 세포 지도를 구축하고 쥐 배아의 기관 발달에 대한 블랙박스를 열었다. 또 다른 연구에서는 손상된 양서류의 아홀로틀 뇌가 뇌 발달 중에 활성화된 메커니즘을 반영하는 메커니즘을 사용하여 스스로 치유된다는 사실이 밝혀졌다.

공간 오믹스는 또한 치료 발견에 대한 가능성을 보여준다. 과학자들은 이 기술을 사용하여 척수 손상 후 회복을 담당하는 것으로 보이는 척수 내 뉴런 집단을 식별했다.

마비된 쥐의 이러한 뉴런을 자극하면 걷기 회복 속도가 빨라졌다.

추가적인 건강 관련 응용 분야에는 종양의 다양한 세포 유형을 특성화하여 치료를 맞춤화하고 알츠하이머병 및 류마티스 관절염과 같은 복잡한 질병의 메커니즘을 밝히는 것이 포함된다.

감염성 질병은 공간 오믹스를 사용하여 조사할 수도 있다. 예를 들어, 코로나19로 사망한 사람들의 샘플을 대상으로 한 공간 오믹스 연구에서 SARS-CoV-2가 모든 조직에 걸쳐 세포 경로를 광범위하게 중단시키는 것으로 나타났다.

공간 오믹스 기술을 민주화하고 확장해야 할 필요성이 시급하다. 2021년 총 시장 가치는 2억 3,260만 달러이며, 2030년 예상 매출은 5억 8,720만 달러에 달하며 공간 오믹스 솔루션을 제공하려는 공공 및 민간 기업의 수가 늘어나고 있다.

2020년에는 학술 및 중개 연구 센터가 시장의 89%를 차지했지만, 시장은 제약 및 생명공학 산업을 포함하도록 극적으로 확장되고 있다.

공간 오믹스의 모든 가능성을 실현하려면 데이터 수집, 처리, 저장 및 표준화된 보고와 관련된 기술적 과제를 해결해야 한다. 또한, 기본 생물학을 더욱 조명하기 위해 대사산물과 같은 다른 생체분자 및 식물과 무척추동물을 포함한 다른 유기체를 매핑하도록 응용 프로그램을 확장해야 한다.

Nature Methods가 2021년 올해의 방법으로 공간 오믹스를 선택한 이후 짧은 시간 동안, 이는 틈새 기술에서 표준화되고 널리 사용되는 기술로 진화하여 생명에 대한 이해에 혁명을 일으켰다.

 

8. 유연한 신경 전자공학: 신경계와 인터페이스하기 위해 더 나은 엔지니어링 회로.

최근 몇 년 동안 뇌-기계 인터페이스(BMI)가 가시화되면서 언젠가 생각으로 기계를 제어하는 능력과 잠재력에 대한 집단적 상상력이 촉발되었다.

BMI를 사용하면 뇌가 생성하는 전기 신호를 센서 하드웨어로 캡처할 수 있다. 그런 다음 알고리즘은 이러한 전기 신호를 컴퓨터가 이해하고 실행할 수 있는 명령으로 디코딩한다.

BMI와 유사한 시스템은 이미 간질 환자를 치료하는 데 사용되고 있으며, 신경 보철 분야에서는 보철 팔다리가 전극을 사용하여 신경계와 연결된다.

초기 성공에도 불구하고 이러한 기술에는 과제가 있다. 현재 의사들이 사용하는 임플란트는 칩과 같은 단단한 재료로 만들어진다. 노트북이나 휴대폰 내부에 보관하면 장기적인 흉터가 생기고 상당한 불편함을 초래할 수 있다.

그들은 뇌의 움직임에 구부리거나 적응할 수 없기 때문에 시간이 지남에 따라 위치가 "표류"하여 캡처된 신호의 정확도가 떨어진다. 두개골 외부에 배치된 전극과 같은 비침습적 방법은 외과적 이식이 필요하지 않지만 두꺼운 안면 마스크를 통해 사람이 말하는 것을 듣는 것과 같이 약하고 해독하기 어려운 신호만 제공한다.

연구자들은 최근 부드럽고 유연한 생체적합성 물질을 기반으로 뇌 인터페이스 회로를 개발했다. 유연한 회로는 뇌에 적합하여 흉터와 센서 드리프트를 줄일 수 있다.

수백만 개의 뇌 세포를 한 번에 자극할 수 있는 충분한 센서로 가득 차 있어 하드 프로브의 규모와 기간보다 훨씬 더 뛰어난 성능을 발휘한다.

유연한 BMI를 신경과학 연구에 사용하면 치매, 자폐증과 같은 신경학적 상태에 대한 이해가 깊어질 수 있다. 병원에서 유연한 BMI는 빈번한 재보정 없이도 신경보철물을 더 효과적으로 제어할 수 있다.

유연한 BMI의 적용은 이미 미국 식품의약국에서 진행되고 있다. 미 행정부(FDA)의 승인을 받은 임상 시험을 통해 이 기술이 빠르게 현실화되었다.

미래에는 심장 박동 조율기와 같은 다른 이식형 장치에도 유사한 유형의 재료를 채택할 수 있다.앞으로 재료 제조 및 소프트 회로 프린팅의 발전은 유연한 BMI 기술을 더욱 향상시켜 궁극적으로 진정한 인간-AI 인터페이스로 이어질 수 있다.

많은 신흥 기술과 마찬가지로 광범위한 윤리적 문제도 해결해야 한다. 이러한 인터페이스를 광범위하게 구현하기 전에 먼저 고려해야 한다. 잠재적인 건강 결과는 대중의 수용 및 신뢰와 균형을 이루어야 한다.

또한, 뇌 유래 데이터의 민감한 특성을 고려할 때 개인 정보 보호 및 윤리적 사용 지침은 이러한 데이터가 단기, 중기 및 장기적으로 사용될 수 있는 방법을 확립해야 한다.

 

9. 지속 가능한 컴퓨팅: 순 제로 에너지 데이터 센터 설계 및 구현.

지구는 명백히 악화되는 환경 위기에 직면해 있지만, 데이터에 대한 의존도가 높아지는 것은 그다지 큰 역할을 하지 않는 것처럼 보일 수 있다. 그러나 Google 검색, 이메일, 메타버스, AI 및 점점 더 데이터 기반이 되는 사회의 수많은 다른 측면을 촉진하는 데이터 센터는 전 세계적으로 생산되는 전력의 약 1%를 소비하며, 이 양은 데이터 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 증가할 것이다.

단 하나의 "그린 데이터" 마법의 총알은 없지만, 신흥 기술이 혁신적인 방식으로 결합 및 통합되어 넷제로의 꿈을 빠르게 실현함에 따라 향후 10년 동안 순 제로 에너지 데이터 센터를 향한 상당한 진전을 이룰 것으로 예상된다. -에너지 데이터 센터는 달성 가능한 현실이다.

첫째, 열 관리 문제를 해결하기 위해 물이나 유전체 냉각수를 사용하여 열을 발산하는 액체 냉각 시스템이 개발되고 있으며, 잉여 열은 공간 난방, 온수 난방 및 산업 공정을 포함한 응용 분야에 재활용되고 있다. 예를 들어, 스톡홀름시는 데이터 센터의 폐열을 주택 난방에 활용하는 프로젝트를 시행하고 있다.

둘째, AI를 활용해 에너지 사용을 실시간으로 분석하고 최적화해 성능 저하 없이 효율성을 극대화하고 있다. DeepMind는 AI 기반 에너지 관리의 잠재력을 성공적으로 입증하여 Google 데이터 센터에서 에너지 소비를 최대 40% 절감했다.

셋째, 순 제로 에너지 데이터 센터를 지원하는 기술 인프라가 더욱 모듈화되고 수요 기반으로 변하고 있다. 예를 들어, 클라우드 및 엣지 컴퓨팅 시스템을 사용하면 데이터 처리 및 저장을 여러 장치, 시스템, 심지어 위치에 분산시킬 수 있다.

예를 들어 Crusoe Energy는 클라우드 컴퓨팅 인프라를 활성화하기 위해 메탄 폭발이 발생하는 현장에 모듈식 데이터 센터를 설치한다. 그렇지 않으면 대기 중으로 직접 방출될 메탄가스로 전력을 공급한다.

이러한 장치와 기타 조립식 장치는 쉽게 배포, 확장 또는 재배치가 가능하므로 데이터 센터 운영자는 에너지 사용을 최적화하고 회사의 변화하는 요구 사항에 적응할 수 있다.

소프트웨어 및 하드웨어의 추가 혁신에는 시스템 온 칩과 같은 새로운 컴퓨팅 아키텍처가 포함된다. 컴퓨터가 수행되는 작업량에 비례하여 에너지를 사용하는 에너지 비례 컴퓨팅과 같은 최적화가 있다.

순 제로 에너지 데이터 센터를 달성하려면 위에서 언급한 접근 방식을 새로운 발전, 저장 및 관리 기술과 통합하는 혁신적인 접근 방식이 필요하다. 이 분야에 대한 혁신과 투자의 물결을 고려하면 앞으로의 전망을 낙관할 이유가 있다.

 

10. AI 기반 의료: 의료 시스템의 효율성을 향상시키는 새로운 기술.

전 세계 의료 시스템의 단점은 코로나19 초기에 끔찍할 정도로 명백해졌다. 많은 병원의 지속 가능한 작업량이 급격히 초과되었을 때 전염병이 발생했다.

이에 대응하여 임박한 전염병을 예측하고 이를 효과적으로 해결하는 데 도움을 주기 위해 AI와 머신러닝(ML)을 의료에 통합하기 위해 정부 기반 및 학계 팀이 구성되었다(AI4PEP).

주요 건강 위기에 직면하여 국가 및 글로벌 의료 시스템의 효율성을 강화하고 치료에 대한 접근성을 민주화하려는 이러한 새로운 노력은 초기 단계에 있지만 품질 데이터를 AI 및 ML 모델에 통합함으로써 빠르게 확장될 것이다.

AI 기반 기술은 또한 많은 환자가 의료 시스템을 통해 의료 서비스를 받으려고 할 때 경험하는 오랜 지연과 관련된 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다.

놀랍게도 지연은 용량 부족이 아니라 기존 시설에 대한 접근이 고르지 않아 결과적으로 활용도가 낮기 때문에 발생하는 경우가 많다. 기존 의료 시설, AI, ML 및 데이터 분석의 선별된 데이터 세트에 적용했을 때 기술은 치료에 대한 환자의 접근성을 획기적으로 향상시켰다.

CloudMD의 자회사인 Medical Confidence는 이러한 기술을 사용하여 환자 치료 요구 사항과 시설 가용성을 최적으로 조정하여 치료 대기 시간을 획기적으로 단축했다. 어떤 경우에는 몇 달에서 몇 주까지만 가능하다. 치료에 대한 접근성을 최적화하기 위한 AI 기반 접근 방식은 캐나다에서 널리 채택되고 있으며 다른 곳에서도 복제될 가능성이 높다.

AI 기반 의료의 영향은 대부분의 인구에게 의료 서비스를 제공할 인프라와 인력이 부족한 개발도상국에서 훨씬 더 심오할 수 있다.

새로운 또는 진행 중인 질병의 식별, 모니터링 및 치료를 지원하는 지능형 도구, 방사선 데이터 판독을 용이하게 하는 AI 기반 시스템과 같은 것은 AI와 ML을 활용하여 현재 치료가 부족한 지역에서 의료 역량을 향상시키는 첫 번째 단계이다.

예를 들어 인도는 14억 명이 넘는 인구가 널리 분산되어 있으며 의료 봉사 활동을 강화하기 위해 AI 기반 접근 방식을 채택했다. 인도 정부는 필수 개인 정보 보호 장치를 갖춘 보조 기술을 통해 의사들이 원격 커뮤니티에 참여할 수 있도록 했다.

데이터 프라이버시를 보호하고 이러한 통찰력을 생성하는 데 필요한 고품질 데이터를 수집하는 것 외에도 AI 지원 의료 접근 방식을 구현하는 데 필요한 다른 과제에는 해당 기술에 대한 대중의 수용 및 보편적 채택 강화, 환자 규정 준수 보장 및 가능한 국가 안보 문제 해결이 포함된다.이러한 남은 장애물을 극복하기 어려울 수 있지만, 조치를 취하지 않을 경우의 위험은 분명하다.

더욱이, 수많은 인구의 건강과 복지에 대한 개인 데이터를 관리하는 시스템은 신중하게 만들어진 법적, 윤리적 프레임워크 내에서 작동해야 한다.

이러한 고려 사항은 이미 광범위한 논의의 주제이며, AI와 ML이 의료 분야에 전 세계적으로 적용될 것을 기대하면서 법적 프레임워크가 등장하기 시작했다. AI 기반 의료 솔루션은 향후 3년간 더욱 보편화될 것이다.

5년 안에 인류 건강에 큰 이익을 가져다 줄 것이다. 특히 소외 계층의 사람들에게 더욱 그렇다.