Az Ethereum Alapítvány és a kriptovaluta körüli szélesebb körű nyílt forrású mozgalom 2019-ben teljes megújulást ígér.

Az ethereumot az akkor 18 éves orosz-kanadai Vitalik Buterin úgy tervezte hat éve, hogy a többi blokklánc (blockchain) alapú pénzhez hasonlóan a központi felügyelet nélküli mozgások biztonságosak és decentralizáltak legyenek. Emellett mindenki számára elérhető, leállás-, cenzúra- és csalásmentes globális számítógépnek is szánta. Az adattárolásban, a gépi döntéstámogatásban, az értékelosztás automatizálásában, a feladatok mikroszerződésekkel történő kivitelezésében, a rájuk épülő appokban benne is rejlett a tökéletes felhőszámítási platform ígérete.

A jelen valósága azonban sokkal prózaibb, mert hiába futnak rajta sokmilliós alkalmazások, az Ethereum számszerűsíthető társadalmi-gazdasági hasznánál lényegesen több áramot fogyaszt. Egyetlen tranzakcióhoz több elektromosság kell, mint amennyit egy átlagos amerikai háztartás naponta elhasznál.

A többi kriptovalutához hasonlóan ismét a bányászat a probléma oka. Minél nagyobb számítási kapacitással rendelkezünk, annál több az esélyünk, és annál valószínűbb, hogy a bányászatot felgyorsító, főként kínai chipekkel az elosztott folyamatok előbb-utóbb központi ellenőrzés alá kerülnek.

Ezen szeretnének az ethereum kódjának átírásával, a gyorsító chipek használatának büntetésével és helyszíni tesztekkel drasztikusan változtatni.

A kriptovaluta értéke 2017-ben 8 dollárról 862-re szökött fel (később elérte az 1385-öt, majd novemberre 120-ra esett vissza), és ezzel párhuzamosan a felhasznált számítási erőforrások is drámai módon növekedtek: meghuszonötszöröződtek. Az energiafogyasztás környezeti hatásai pedig közismertek…

Az ambiciózus cél a fogyasztás 99 százalékos csökkentése 2019 végéig, amely ökológiai mellett komoly gazdasági előnyökkel szintén kecsegtet. A kivitelezéshez programozóknak és szervezeteknek együtt kell dolgozniuk a specifikációkon, implementációikon, és persze azon is, hogy mindezek hibátlanul működjenek együtt. A megvalósítás egyik módja, hogy ugyanazon a tranzakción szimultán dolgozó sokmillió processzor helyett a program véletlenszerűen válasszon ki egyetlenegyet. A résztvevők bányászat helyett hitelesítenek. Minden hitelesítőnek tétet kell felajánlania biztosítékul; minél többet tesz fel valaki, annál előnyösebb pozícióban találja magát, viszont annál nagyobbat bukhat is, ha csal.

Az Ethereum vezetősége eldöntötte, hogy az új megoldáshoz teljesen új blokkláncot is épít, és a régivel kiegészült az Ethereum 2.0 két láncból fog állni.

Zaki Manian tanácsadó szerint technikailag az eddigi messze legambiciózusabb nyílt közösségi projektről van szó.

A kortárs HAL nem ártó mesterséges intelligencia, nevén (pontosabban a rövidítésén) kívül semmi köze nincs Arthur C. Clarke regényének és Stanley Kubrick filmjének, a 2001- Űrodisszeának legendás gépéhez, sőt, nagyon is jótékony célra találták ki és alkalmazzák.

A japán Cyberdyne által fejlesztett Hybrid Assistive Limb (azaz HAL) Hibrid Segítő/Támogató Végtagot jelent, és az Egyesült Államok Élelmiszerbiztonsági és Gyógyszerészeti Hivatala 2018 elején engedélyezte, hogy klinikák és egészségügyi központok gerincvelő-sérülésben szenvedő betegek gyógyítására használják a robotikus exoskeletont.

Az exoskeletonok mesterséges külső csontvázak, az emberi testet magukba foglaló teherbíró-helyváltoztató szerkezetek, amelyeket egyelőre főként katonai és egészségügyi célokra használnak.

A jacksonville-i (Florida) Brooks Rehabilitációs Központban tavaly márciusban állították munkába, azóta segít lebénult alsó végtagú, alsó testű betegek gyógykezelésében. Az Egyesült Államokban egyelőre sehol másutt nem dolgoznak vele, de hamarosan változik a helyzet, mert 2019-ben egyelőre meg nem nevezett további öt kórház számít az exoskeletonra.

A többi rehabilitációs exoskeleton (ReWalk, EksoGT stb.) testtömegük eloszlásának megváltoztatásával automatikusan előre mozgatja a betegeket. HAL másként működik: kideríti a páciensek által mozgatni próbált speciális izmok tevékenységét, és segíti őket a tevékenység kivitelezésében. Lényegében nem a gép, hanem az ember a kivitelező.

HAL a beteg lábának hátsó részére szerelt elektródák segítségével érzékeli az idegek felől érkező jeleket, hogy az illető mozogni szeretne. A jeleket elemezve próbálja megállapítani, hogy a páciens agya milyen utasításokat ad a végtagnak a helyváltoztatás irányáról. Egy átlagos exoskeleton csak egy lépést tenne, előre meghatározott mozgást kivitelezne ilyenkor. HAL rugalmasabb, mert segít elérni azt a pontot, ahova az agy mozgatni akarja a lábat.

Mivel a mozgást a páciens agya, és nem az exoskeleton irányítja, az agy megtanulja egy-egy lépés hatását, hogy kivitelezése közben hogyan érzi magát az illető. Amíg a neurális jelzések elérik a végtagot, a visszacsatolás HAL beavatkozása nélkül segíti a betegeket a járás újbóli megtanulásában.

Az eddigi tapasztalatok pozitívak.

Például a 18 felhasználó egyikét, az 57 éves Danny Balt több mint két éve motorkerékpározás közben ütötte el egy teherszállító jármű, és lábai lebénultak. A program 60 részből áll, és a férfi járni akar egyik lánya közelgő esküvőjén.

Jól halad, decemberben már saját lábon tett meg kicsi, de határozott lépéseket.

Brit kutatók decemberben fejezték be új marsi robotjuk tesztjeit. Az autonóm rendszert a négykerekes Sherpa terepjárón vizsgálták a Szahara vörös és sziklás marokkói részén. Emberi beavatkozás nélkül közel másfél kilométert tett meg. A szoftver különféle szenzorokból és forrásokból érkező adatok összekombinálásával generál hasznos információkat, például térképeket.

Miután a gép megérkezik a Marsra, magától dönti majd el, hogy merre kutakodjon. Mesterséges intelligenciája mondja meg a helyszínt, illetve hogy hogyan jusson el oda. Szélvészgyors munkára ne számítsunk, nagyjából napi 1 kilométert fog megtenni.

A terepjáró energiagazdálkodásról is döntő szoftverét a londoni King’s College és az Airbus fejlesztette. Változatos adottságokkal rendelkezik, például leállít egyes funkciókat, ha takarékoskodni akar az árammal. Az MI lehetővé teszi azt is, hogy a humán operátorok által figyelmen kívül hagyott, ám mégis érdekesnek tűnő dolgokat kivizsgáljon.

Az új technológia komoly előrelépés a jelenleg használatban lévő távirányított marsi robotokhoz képest. Utóbbiak lassúak, nyolc perc kell nekik a Földről érkező utasítások fogadására, amellyel a lehetőségek jócskán behatárolódnak, és naponta csal néhány tíz métert tesznek meg.

„Az új autonóm robottechnológia segít megfejteni a Mars titkait. Büszke vagyok, hogy az Egyesült Királyság fontos szerepet játszik benne” – nyilatkozta Catherine Mealing-Jones, az Egyesült Királyság Űrügynökség egyik vezetője.

A brit terepjáró, az Európai Űrügynökség (ESA) a tervek szerint 2020-ban a Marson landoló ExoMars gépének nevét egyelőre nem ismerjük, tavasszal hozzák majd nyilvánosságra. (A Brit Űrügynökség a kezdeményezés második legfontosabb szereplője, magába a misszióba 260, műszerekbe pedig 14 millió fontot fektettek.)

Az ExoMars az ESA és az orosz Roscosmos űrügynökség közös missziójában fog kutakodni a marsi élet után. A misszió első részeként 2016-ban fellőtt kommunikációs műholdat állítottak Mars körüli pályára. A műholdról 2016-ban űrszondát is küldtek a bolygóra, de az landoláskor a talajba csapódott.

Kevés infokom terület fejlődött olyan dinamikusan az elmúlt években, mint a mesterséges intelligencia. A fejlődés több kérdést felvet, például hogy az MI milyen hatással lesz a munka világára. Sokan félnek az állásvesztéstől, a gyakran prognosztizált tömeges munkanélküliségtől.

Nem biztos, hogy így lesz, sőt, elképzelhető, hogy az MI jóval több állást teremt, mint bármely más eddigi technológia. Radikális technológiai váltások sem számítanak új jelenségnek; az Egyesült Államokban sem a gőzgép, sem az elektromosság nem vezetett tömeges munkahely-vesztéshez.

Egy közelebbi példa: a Mosaic webböngésző 1993-as bevezetésekor senki nem gondolta, hogy bő negyedszázad múlva az internet hány állást teremt, dollár-billiókat érő cégek tűnnek fel a világhálón, a kommunikációs költségek lassan a nullához közelítenek, teljesen új tevékenységi körök jelennek meg. Tény, kevesebb levelet írunk, kevesebb papírújságot olvasunk, viszont rengetegen dolgoznak a világhálón…

Az MI az internetnél is jobban átrendezheti a terepet. A probléma, hogy az új lehetőségek zömét még el sem tudjuk képzelni.

Például hibátlan gépi fordítás sokat segíthet a tolmácsoknak, a program elvégzi az alapmunkát, a nüánszok érzékelése viszont csak az embernek megy. A bővülő gazdasági kapcsolatokkal pedig egyre nő a (mesterséges intelligenciával segített) tolmácsok iránti igény.

Az amerikai Munkastatisztikai Hivatal előrejelzése alapján az MI által érintett több szektorban (könyvelés/számvevés, törvényszéki munkák, földrajzi technikák, technológiai újságírás, pénzügyek, orvosi berendezések üzemeltetése, diatetika, webfejlesztés, ügyfélszolgálat stb.) új állások teremtésében is tetten érhető növekedés várható. A növekedés nem az MI ellenére, hanem az MI miatt történik. Viszont a korai 1990-es évek internetéhez hasonlóan, a legfőbb pozitív változásokról egyelőre elképzelésünk sincs.

A pesszimizmust adatok félreolvasása is fokozza. Egy oxfordi prognózisban például egyes funkciók 47 százalékának automatizálásáról írtak, az adat viszont az állások 47 százalékának elvesztéseként szivárgott át a köztudatba.

Carl Frey és Michael Osborne az anyag szerzői a valószínűsíthető komputerizáció alapján is számszerűsítettek állásokat. Többek között társadalomtudományi kutatóasszisztensek, légkör- és űrtudományi kutatók, gyógyszerész-segédek munkájának 65 százaléka ugyan automatizálódik, ám ez csak annyit jelent, hogy másféle, kreatívabb tevékenységeket fognak végezni.

A kérdést pontosabb lenne úgy megfogalmazni, hogy az MI megszünteti-e az alacsonyabb képzettséget igénylő állásokat, és nagyobb tudást, szakértelmet igénylőket teremt? Képesek leszünk-e a jelenleginél valamivel bonyolultabb munkát végezni?

Ez a jelenség sem új, mert az ipari forradalom idején már megtörtént. Farmerek gyári munkásokká váltak, gyári munkásokból üzemvezetők lettek stb.

Egy másik adat: az Accenture 2018-as tanulmánya szerint az új MI-alkalmazások és az ember-gép együttműködés 2020-ig világszerte 10 százalékos állásnövekedést eredményez.

A közismert mondás szerint egy kép ezer szóval ér fel. De mi van akkor, ha meg sem tudjuk mondani, hogy mit látunk rajta? Homályos családi fotóktól iskolai fényképekig, sokszor nehéz megállapítani, hogy pont mire is gondolhatnak a megörökített személyek.

Gépi tanulás, ideghálókon alapuló mélytanulás (deep learning) segítségével a Delaware Egyetem (UD) egyik kutatócsoportja úgy tűnik, képes megválaszolni a bonyolult kérdéseket. Tömegből arcokat kiszúrni is nehéz, érzelmi állapotuk azonosítása pedig még nagyobb kihívás. (A győzteseket a 2018 októberében tartott ACM Nemzetközi Konferencia a Multimodális Interakcióról rendezvényen hirdették ki.)

A Xin (Cindy) Guo doktorandusz által vezetett DE-csapat első helyet ért el a Hatodik Érzelem-felismerés a vadonban (EmotiW 2018) három kategóriájának egyikében, a csoportszintű érzelem-felismerésben.

A csapatoknak embercsoportot ábrázoló képsort adtak, és a fotókon látható személyeket érzelmi állapotuk alapján boldognak, közömbösnek vagy negatívnak osztályozó algoritmust kellett fejleszteniük.

Másfél hónapjuk és hét próbálkozásuk volt a lehető legpontosabb algoritmus kidolgozására.

Az UD győztes megoldása kacifántos címet kapott: arcokon, jeleneteken, testvázon és képi figyelmen alapuló vegyes mély modellt használó csoportszintű érzelem-felismerés.

A kutatók hét különböző modellt összekapcsolva dolgozták ki az eltérő felbontású, homályostól a kristálytiszta fényképekig, szinte mindenen dolgozó algoritmust.

A kutatás célja honlapokra feltöltött képek automatikus osztályozása.

„Ha keresünk, azért fogjuk látni a keresett képeket, mert az algoritmus lefut és felcímkézi, hogy az adott személyek boldogok, vagy sem. Tüntetésen, partin, esküvőn vagy például találkozón megörökített embercsoportok érzelmeinek elemzésére használható. A technológia továbbfejleszthető arra is, hogy az algoritmus megmondja: milyen típusú eseményt ábrázol egy adott kép” – magyarázza Guo.

Új eszköz, a tumorban lévő sejtek részletes térképe áll orvosok rendelkezésére a rák elleni küzdelemben. A térkép virtuális valóság (VR) szimulációban alaposan felderíthető, elemezhető.

A Rákkutatás UK Cambridge Intézete (CRUK), azaz a fejlesztők szerint kutatók így új és intuitív módon tanulmányozhatnak orvosi adatsorokat, amellyel akár nem várt felfedezésekig is eljuthatnak.

Az új virtuális laborban részletes szkeneket készítettek mellrák-szövetekről, majd a világ minden részén használható szimulációvá alakították át azokat.

A szimuláció azért egyedi és úttörő, mert minden egyes rákos sejt elemezhetővé válik, amit eddig még sohasem sikerült megvalósítani. Mivel az adatokat mikroszkóplemezek helyett inkább a szimulációban tárolják, orvosok saját mintáik előkészítése nélkül fedezhetik fel, és vizsgálhatják hosszasan azokat.

„Új gyógymódok kidolgozásához kritikus tényező, hogy megértsük a rákos sejtek egymás közötti, illetve az egészséges szövetekkel folytatott interakcióit. Az új rendszerrel dinamikusabb a tumor vizsgálata, mint az eddig használt statikus 2D megoldásokkal” – jelentette ki Karen Vousden, a CRUK vezető kutatója.

A működő szimuláció a rákos szövet köbmilliméter-méretű, nagyon részletes szkenjein alapul. Egy-egy mintán a kb. 100 ezer sejt mindegyikének kiemelték a molekuláris és genetikai karakterjegyeit.

Az eredmény: a virtuálisvalóság-térképen jól látható, hogy melyik sejt rákos, melyiknek vannak xy genetikai változatai, és hogy a biopszia idején mennyire volt fejlett a tumor. Ezeket az infókat fáradságos munka volt könnyen fertőződő mintákból kivonatolni.

A virtuális valóság alkalmazásával a rákkutatás felhasználóbarátabb és részletesebb lesz, mint eddig. Tudósok avatárként a szó szoros értelmében merülhetnek bele a munkájukba, könnyebben találhatnak ki új gyógymódokat, ráadásul megnyílnak a kapuk a hangsúlyozottan együttműködés-alapú diagnózisok és beteggyógyítás felé. A világ különböző pontjain élő kutatócsoportok dolgozhatnak majd együtt.

Ezek a szimulációk természetesen nem jelentenek garanciát a mellrák megelőzésére, gyógyítására, viszont legalább leegyszerűsítik a kutatást.

Robotgyártó cégek összesen több mint félmilliárd dolláros szerződést kötöttek a Pentagonnal, és a megállapodások értelmében bombákat hatástalanító, valamint a katonák előtt, embereket óvó, csatatéri felderítő munkát végző gépeket fejlesztenek.

Ők indulnának meg például dombok felé, adott esetben őket lőnék le a messzeségben meglapuló mesterlövészek. A háromezer hátizsák-méretű robotot a csapatok részben golyófogóként használnák veszélyes szituációkban.

Amerikai szakértők egyébként attól tartanak, hogy elveszíthetek a kisebb katonai robotok versenyét, mert Kína és Oroszország hasonló fejlesztései gyorsabban haladhatnak.

Ezek a csatatéri szerkezetek egyelőre még nem a félelmetes fegyvereket automatikusan kezelő, világszerte rengeteg vita tárgyát képező „gyilkos robotok.” A befektetéseket egyébként a félelem is meghatározza, hogy a nemzetközi vetélytársak főszereplővé válhatnak a csatatéri robotok fejlesztésében.

Egy májusi szenátusi meghallgatáson több szakértő figyelmeztetett, hogy Kína és Oroszország óriási összegeket fektet légi, tengeri és szárazföldi botokba, és például mindkét országnak vannak már fegyveres drónjai.  

Amerikai katonai vezetők inkább köztes megoldásokban gondolkoznak. Ilyen például a Massachusetts állambeli Endeavor Robotics közepes méretű, felderítő és robbanószerkezeteket hatástalanító Kentaur botja. A bot intelligensebb és könnyebben telepíthető, mint a másfél évtizede ugyanerre a célra használt távirányított terepjárók. (A cég a Roomba robotporszívókról ismert iRobotból nőtt ki.)   

Mark Milley vezérkari főnök személyes meggyőződése, hogy „10-15 éven belül a robotok meghatározó harctéri szerephez jutnak.”

Ez a forgatókönyv hatalmas váltást jelentene a hadviselésben, és minden jel arra utal, hogy tényleg meg fog valósulni. Az amerikai szárazföldi erők ugyanis 5 ezer változó méretű és autonómiaszintű robotot szándékoznak hamarosan alkalmazni.

A haditengerészet és a légierő is hasonló számokban gondolkozik.

A 2,5 milliárd felhasználóval rendelkező, 40 milliárd dollár éves bevételt jegyző Facebook a WhatsApp üzenetküldő alkalmazáson pénzátutalást biztosító kriptovalutát fejleszt. A céghez közeli források szerint jelenleg az indiai átutalási piacra összpontosítanak.

Két ok miatt dönthettek a WhatsApp mellett: az alkalmazás a szubkontinensen rendkívül népszerű, több mint 200 millióan használják, illetve a Világbank adatai alapján India vezet az átutalásokban, 2017-ben 69 milliárd dollárnak megfelelő összeget utaltak az országba.

A Facebook a dollárhoz rögzített úgynevezett stablecoinon dolgozik. Ezeknek a blokklánc-alapú kriptopénzeknek a rendeltetése a stabilitás megteremtése, a kriptovalutákra jellemző folyamatos és jelentős árfolyam-ingadozások minimalizálása. A robbanást 2017 jelentette számukra, egyes időszakokban 120-nál több cég foglalkozott a bitcoinnál könnyebben használható és jóval nagyobb biztonságot nyújtó digitális fizetőeszközzel.

Egyelőre azonban inkább kisebb, mint nagyobb sikerekről beszélhetünk, sőt, a jelent a bizonytalanság jellemzi. Több nagy médianyilvánosságban részesített projektet abbahagytak, és az ellentmondásos Tether a legismertebb stablecoin. 

A mamutvállalat távol van a pénz kibocsátásától, inkább a stratégián, például a felügyeleti eszközökön, a stablecoin értékét védő szabályos fizetőeszközökön gondolkodnak.

Infokom berkekben régóta számítanak arra, hogy a Facebook pénzügyi szolgáltatásokat is fog nyújtani. 2014-ben valószínűleg ezért bízták meg David Marcus korábbi PayPal-elnököt a Messenger app működtetésével. Marcus a cég nyilvánosan alig említett blokklánc-kezdeményezéseinek irányítójává vált. LinkedIn profilok alapján negyvenen lehetnek a csoportban.

„Sok más vállalathoz hasonlóan, mi is vizsgáljuk a blokklánc-technológia lehetőségeit. Az új kis csapat többféle alkalmazást tanulmányoz. A témában nincs más mondanivalónk” – nyilatkozta szűkszavúan a Facebook egyik szóvivője.

A nagyvállalat és India kapcsolata tovább bonyolítja a helyzetet. Az indiai kormány nemrég figyelmeztette a Facebookot, hogy álhírek elterjedése miatt a WhatsApp a felelős egy tömeges erőszakhullámért. Vajon a nép és a kormány megbízik-e annyira a platformban és az új kriptovaluta stabilitásában, hogy pénzátutalásra használják?

A számok viszont bizakodásra adhatnak okot: Indiánál csak Kínában használják többen az internetet. Jelenlegi számuk 480, a Forrester Research előrejelzése szerint 2022-ben 737 millió lesz.

A Harry Potter regények mágikus fotói egy kivételtől eltekintve, ugyanolyanok, mint a hétköznapi fényképek. A kivétel: a rajtuk látható karakterek animáltak; mozognak, mosolyognak, időnként eltűnnek…

A fantasy után hamarosan a valóságban is megjelenhetnek hasonló képek. Chung-Yi Weng, a Washington Egyetem doktorandusza és munkatársai Photo Wake-Up („fénykép, ébredj fel”) szoftvere ugyanis lehetővé teszi egyetlen statikus képkocka központi karakterének animálását, míg a kép többi része változatlan marad.

A feladat sokkal nehezebb, mint gondolnánk. A számítástudomány egyik megoldatlan problémáját, testhelyzetek pontos felbecslését kell kezelni hozzá. Egy személy kétdimenziós képénél a gépilátás-algoritmusnak ki kell találnia, hogy az illető milyen háromdimenziós pozícióban van.

Ez azért bonyolult, mert a testet gyakran más testrészek takarják el, például, ha valaki karba font kézzel áll, a végtagnak csak egyes részei láthatók. Sokan próbálkoztak a megoldással, főként 3D testhálókkal, de csak részsikereket értek el, időnként a valóságtól távoli, mulatságos végeredménnyel.

Weng és társai a Microsoft és a Max Planck Intelligens Rendszerek Intézete által fejlesztett SMPL programot használták. Első lépésben az illető testét 2D-ben kivágták a képről, majd ráfotóztak egy 3D csontvázat. Az animálható csontváz a mozgás érzetét kelti, és így – igaz csak meghatározott (és korlátozott) feltételek mellett – felbecsülhető a testpozíció.

A kódnak szemből, tetőtől talpig látnia kell a testet. Kisebb takarásokat képes kezelni, nagyobbakat, például keresztbe tett lábakat viszont már nem.

Weng érdeme, hogy a 2D kivágásra realisztikus 3D modellt eredményező meghajlítási módszert talált ki. A testalakú hálót 2D térben helyezték el, és a hajlító/görbítő algoritmus előbb a testrészeket azonosítja, majd pontosan összehangolja őket a 2D kivágással.

A 2D után az egészet 3D-vé alakították át, és a módszer összetett sziluettekkel is jól működött. A fejre különösen figyelnek, és az algoritmus speciális mozgásokat, például a tekintetet is kiszámolja.

A kutatók a csontváz és a kivágás közötti orientáció megváltoztatását biztosító, a hibákat korrigáló, az animációt finomhangoló felhasználói felületet is fejlesztettek.

A bámulatos végeredmény úgy néz ki, mint egy animált fénykép. A például embermodellezéshez, avatárok létrehozásához használható technika a kiterjesztett valóságban (augmented reality, AR) is működik.

Az adattárolás mindenkori célja, hogy minél nagyobb információmennyiségnek minél kisebb fizikai térben szorítsunk helyet. A Bázeli Egyetem kutatói messzire mentek ezen az úton – speciálisan kialakított molekulákat hoztak létre egyeket és nullákat megjelenítő egyedi atomokból.

Az elmúlt hét évben a kivitelezéshez szükséges nenotechnológián dolgoztak. Az elképzelés ígéretes, viszont a két állapotot váltogató atomokat egybefogó molekulák összegyűjtésén alapuló fizikai tárolórendszer kiépítése egyelőre túl nehéz és költséges.

A svájci kutatók szerint munkájuk technikai változásokat vetít előre.

Saját alkotóelemeit összegyűjtő (self-assembling) fémmolekula-hálózatot fejlesztettek. Mihelyst az építőkockaként működő molekulák helyes sorrendbe álltak, és megfelelő hőmérsékletet és nyomást biztosítottak nekik, a háló összerakta magát a részekből.

Az 1 nanométer széles lyukakkal rendelkező szénalapú molekulákból álló hálózat minden egyes lyukába egyedi xenon-atomot raktak. Ezek az atomok irányított elektromos impulzusokkal kapcsolhatók át folyékony halmazállapotról szárazra, és vissza.

A kutatást a xenon-atomokkal bővített, önmaga összerendezésére alkalmas fémhálózat, valamint az atomi léptékű tárolás fejlődését hátráltató számos logisztikai akadály felszámolása teszi egyedivé. A korábbi molekuláris architektúrákat ugyanis részről részre haladva, egyszerre csak egy részen munkálkodva dolgozták ki. A fáradságos munkához, a szerkezetek molekulává rendezéséhez eddig drága laboratóriumokra volt szükség.

A siker azonban nem vetíti előre, hogy xenon-atomokból azonnal ipari vagy fogyasztói tárolórendszereket építenek. A fejlesztők szerint új anyagkombinációkkal kell kísérletezniük, mielőtt megtalálnák a mindennapi beállításokban, és nemcsak nanotech laborban használható megoldást.

Azért nélkülözhetetlenek ezek a kísérletek, mert xenon-atomok manipulálásához extrém alacsony hőmérséklet kell. Az anyag természetes állapotában gáz, és a halmazállapotok közti váltáshoz nagyjából -260 Celsius-fok szükséges.

A kutatással beigazolódott, hogy kivitelezhetők önmagukat egyberendező molekulákból álló hálózatok, és hihetetlenül kicsi adattároló rendszerek építhetők belőlük. Ténylegesen működő rendszerekhez azonban valószínűleg az „emberibb” hőmérsékleten is megmunkálható alkohollal dolgoznak majd.