Future тойм: AI дата төвийн цахилгааны савлагаа, Webb-ийн шинэ орчлон, сансрын нарны хавтан

Уламжлалт цахилгаан сүлжээний төлөвлөлт үйлдвэр, оффис, айл өрхийн харьцангуй таамаглаж болох хэрэглээнд тулгуурладаг. Харин AI сургалт, inference-ийн том ачааллууд цаг, байршлаар хурдан шилжиж, эрчим хүчний системд “зан төлөвийн” шинэ эрсдэл нэмэж байна. Монгол уншигчдын хувьд энэ нь дата төвийн хөрөнгө оруулалт ярихдаа зөвхөн мегаватт бус, сүлжээний уян хатан байдал, хөргөлт, нөөц чадал, тарифын бүтэц зэрэг асуудлыг хамтад нь харах хэрэгтэй гэсэн дохио. Дараагийн анхаарах зүйл нь AI компаниуд сүлжээний операторуудтай ачааллаа хэрхэн урьдчилан таамаглаж, зохицуулах хэлцэл хийх вэ гэдэг байх болно.

Ийм орчинд AI-ийн зорилго нь хэрэглэгчтэй ярилцах биш, мэдрэгчийн урсгал дата, засвар үйлчилгээний тэмдэглэл, тоног төхөөрөмжийн төлөвийг нэгтгэн алдаа гарахаас өмнө анхааруулах явдал. Үр ашиг нэмэхээс гадна зогсолт багасгах, засварын цагийг зөв товлох, эрсдэлийг эрт барих нь гол үнэ цэнэ болно. Гэхдээ аж үйлдвэрийн AI нь “алдаа гаргавал reload хийнэ” гэсэн програмын орчин биш. Модель, оператор, дүрэм журам, audit trail зэрэг нь хамт ажиллах ёстой тул бодит үр дүн нь технологиос гадна байгууллагын процесс хэр бэлэн байгаагаас шалтгаална.

Энэ нь одоогийн космологийн загвар шууд нурлаа гэсэн үг биш. Харин анхны од, галактик, хар нүх хэр хурдан үүссэн бэ, гэрэл ба тоосны хэмжилтүүдийг хэрхэн тайлбарлах вэ гэдэг дээр илүү нарийн шалгалт шаардаж байна. Дараагийн чухал үе нь Webb-ийн шинэ ажиглалтыг бусад дуран, спектрийн хэмжилт, симуляцитай тулгах явдал. Хэрэв эдгээр объект үнэхээр төсөөлснөөс эрт, том байсан нь батлагдвал орчлонгийн эхний хэдэн зуун сая жилийн тухай сурах бичиг шинэчлэгдэх магадлалтай.

Perovskite нь хөнгөн, нимгэн, үйлдвэрлэхэд харьцангуй уян хатан байж болох материал учраас сансрын хэрэглээнд сонирхол татдаг. Хөөргөлтийн жин, талбай, эрчим хүчний гарц зэрэг нь хиймэл дагуулын эдийн засагт шууд нөлөөлнө. Гэхдээ сансрын орчинд цацраг, температурын хэлбэлзэл, удаан хугацааны найдвартай ажиллагаа том шалгуур хэвээр. Verde-ийн дараагийн том сорил нь лабораторийн амлалт биш, тойрог замд баталгаажсан performance байх болно.

Генийн дараалал зөв байх нь хангалтгүй; эс дотор тэр дараалал бодитоор уншигдаж, RNA тогтвортой байж, уураг үүсгэх ёстой. Ийм жижиг мэт дүрмүүд synthetic biology, вакцин, эмчилгээний молекул үйлдвэрлэлд том зөрүү гаргаж чадна. Энэ судалгаа AI-аар ген, уураг зохион бүтээх чиглэлд ч хэрэгтэй сануулга өгнө. Модель “ажиллах” дараалал санал болгохын тулд зөвхөн биохимийн зорилт бус, эсийн дотоод чанарын хяналтын механизмыг тооцох шаардлагатай.

Phonon-уудыг гэрлийн photon-той адил нарийн удирдаж чадвал шинэ төрлийн мэдрэгч, холбоо, эмнэлгийн дүрслэл, материалын туршилтад хэрэг болох боломжтой. Одоогоор ажиллах нөхцөл нь маш бага температур зэрэг лабораторийн хязгаарлалттай. Ийм нээлт шууд бүтээгдэхүүн болохгүй ч квант технологийн суурь багажны санг өргөжүүлдэг. Дараагийн алхам нь төхөөрөмжийг тогтвортой, давтагдахуйц, илүү практик температур болон масштаб руу ойртуулах явдал.

Европын сансрын салбарт жижиг хөөргөлтийн үйлчилгээ стратегийн ач холбогдолтой болж байна. Дэлхийн ажиглалтын хиймэл дагуулууд газар тариалан, даатгал, уур амьсгал, батлан хамгаалалт зэрэг олон зах зээлд дата нийлүүлдэг. Isar-ийн хувьд энэ нь технологийн баталгаа төдийгүй харилцагчийн итгэлийн шалгалт. Хэрэв хөөргөлт амжилттай болвол Европт SpaceX-ээс хамаарал багатай, бүс нутгийн хөөргөлтийн сонголт нэмэгдэх дохио болно.