Професії майбутнього: чому варто вчитися вже сьогодні

Хірурги навчаться збільшувати людську пам’ять за допомогою комп’ютерних чіпів, а адміністратори клімату регулювати погоду в будь-якій частині світу. Розповідаємо про те, які професії можуть з’явитися у найближчі півстоліття.

Сучасний ринок праці змінюється швидше, ніж будь-коли. Ще нещодавно ніхто не чув про такі професії, як чайний бармен чи фахівець із інтеграції хмарних пропозицій. Важко уявити, що буде ще за кілька десятків років – із впровадженням нових технологій. Зарубіжні футурологи вважають, що вже в найближчі півстоліття людству знадобляться сіті-фермери, дизайнери тіл та майстри з перенесення даних із мозку на зовнішні носії. Ось список із десяти професій, які, за прогнозами експертів, будуть особливо потрібні серед роботодавців.

Фахівець з біохакінгу

Тепер наукою займаються не лише професійні вчені. Платформи з відкритим вихідним кодом дозволяють усім бажаючим використовувати дані наукової спільноти для аматорських досліджень у сфері молекулярної біології. Таких ентузіастів називають біохакер. Вони навчаються точково керувати своєю біохімією, шукають нові методи лікування складних хвороб та намагаються продовжити життя. Вчені вважають, що праця віртуальних біохакерів-фрілансерів надаватиме велику практичну допомогу у великих дослідженнях.

Забруднення пластиком

 Пластик всюдисущий у нашому повсякденному житті. Деякий пластик ми можемо використовувати повторно або переробляти. Вироби з нього відіграють важливу роль у таких сферах, як медицина та громадська безпека, але інші предмети, як-от соломинки, призначені лише для одноразового використання. Насправді понад 40 відсотків пластику використовується лише один раз, перш ніж його викинуть, де він залишається в навколишньому середовищі протягом тривалого часу. Він часто розпадається на дрібніші частинки, які називають мікропластиком, які можуть поглинати як тварини, так і люди. На щастя, є речі, які ми можемо зробити, щоб допомогти, наприклад, припинити використовувати пластикові пакети, соломинки та пляшки, переробляти, коли це можливо, і правильно утилізувати відходи.

Використовуйте ці ресурси, щоб дізнатися більше

https://res.cloudinary.com/dtpgi0zck/video/upload/q_auto/vc_vp9/v1/videos/Science%20101:%20Plastics.webm?_s=vp-1.10.1

Матеріали з сайту https://www.nationalgeographic.org/society/

Нобелівську премію з хімії присудили за дизайн і прогнозування структури білків

 Шведська королівська академія наук оголосила лауреатів Нобелівської премії з хімії. У 2024 році половину премії присудили Девіду Бейкеру (David Baker) за комп'ютерний дизайн білків, а іншу половину — Демісу Гассабісу (Demis Hassabis) і Джону Джамперу (John M. Jumper) за передбачення їхньої структури. Лауреатів оголосили під час онлайн-трансляції на сайті Нобелівської премії.

Як відкриття науковців змінили уявлення про білки?
З 1970-х років науковці намагалися передбачити структуру білків за послідовністю амінокислот у них, але це завдання ускладнювалося через необхідність враховувати надзвичайно велику кількість чинників. Біоінформатики навіть створили змагання CASP, ціллю якого було якомога точніше та швидше передбачити структуру білка за його послідовністю.
Один з цьогорічних лауреатів, Девід Бейкер, був учасником змагання CASP у 1998 році. Для передбачення структури білків він використовував інструмент Rosetta, коли вигадав застосовувати програмне забезпечення навпаки. Замість передбачення структури білків за амінокислотною послідовністю науковець запропонував вводити необхідну структуру та розраховувати, яка послідовність амінокислот її утворить. З першого успішно створеного штучно білка у 2003 році зародилася така сфера біоінформатики, як дизайн білків, що дозволило створювати нові типи білків, які не зустрічаються в природі. Дизайн білків знайшов застосування у розробці ліків, вакцин і наноматеріалів.

Нобелівську премію з фізики присудили за нейромережі та машинне навчання

Шведська королівська академія наук оголосила лауреатів Нобелівської премії з фізики. У 2024 році ними стали Джон Гопфілд (John J. Hopfield) та Джеффрі Гінтон (Geoffrey E. Hinton) за фундаментальні відкриття та винаходи, що уможливили машинне навчання за допомогою штучних нейронних мереж. Лауреатів оголосили під час онлайн-трансляції на сайті Нобелівської премії.

Як відкриття науковців допомогло у створенні нейромереж?

Хоча комп’ютери не можуть мислити, машини тепер можуть імітувати такі функції, як пам’ять і навчання. Зробити це можливим допомогли Джон Гопфілд і Джеффрі Гінтон, використовуючи фундаментальні концепції та методи квантової та статистичної фізики, вони розробили технології, які використовують структури в нейромережах для обробки інформації. У таких нейромережах використовують вузли, кожен з яких має своє числове значення та взаємодіє з іншими вузлами через зв’язки, які стають сильнішими у процесі навчання мережі.
Джон Гопфілд у 1980-х роках створив структуру, яка може зберігати та реконструювати інформацію, подібно до асоціативної пам’яті в людей. Мережа Гопфілда заснована на наявності в елементарних частинок спіну, який обумовлює його магнітні властивості й енергію частинки. Використовуючи дані про вузол, мережа Гопфілда працює так, щоб знаходити зв’язки між вузлами з найменшою енергією та таким чином зберігати зображення. Коли ж їй надають неповні або спотворені зображення, мережа покроково оновлює збережені на вузлах дані, щоб відтворити нормальне зображення.