A genetikai kód tervezését forradalmasító módszer, a CRISPR génszerkesztő egyik feltalálója Jennifer Doudna (2. kép) szerint a technikával az emberiség legnagyobb problémái közül néhányra, például az éghajlatváltozásra is találhatunk megoldást.

Az MIT Technology Review-nak adott interjúban elmondta, hogy a CRISPR segíthet mikrobiális közösségeket a vízben és a talajban lévő szénhez való hozzáférésben.

A futurisztikus gondolat, ha megvalósul, nagyon komoly hatással lehet a jövőben, de még (a 2020-as Nobel-díjas) Doudna szerint is sok idő telhet el addig.

„Sokan foglalkoznak a CRISPR klinikai, orvosi felhasználásával. Ugyanakkor azt gondolom, hogy a következő évtizedben, amikor a technológia globális, illetve a hétköznapjainkra gyakorolt hatásán gondolkozunk, eszünkbe jutnak majd a mezőgazdasági alkalmazások, sőt, potenciálisan, az éghajlatváltozásra is komolyabb hatással lehet” – nyilatkozta.

Az ötlet: növények olyan szintű „feljavítása”, hogy legalább néhány évig környezetükből felszívják a széndioxidot. Egyesek már kísérleteznek is gyökérrendszerek felerősítésével, és a széndioxid tárolásáért felelős védőburok fejlesztésével. Ugyanezek az eljárások élőlényeknek is segíthetnek több széndioxidot tárolni.

A CRISPR azonban nemcsak a több széndioxid tárolásában segíthet növényeken, hanem lehetővé is teheti számukra, hogy jobban ellenálljanak az egyre fenyegetőbb, a jövőre előbb-utóbb komoly diszruptív hatást kifejtő éghajlatváltozásnak.

A Kaliforniai Berkeley Egyetem kutatói például a rizs genetikáján akarnak módosítani, hogy a földkerekség egyik legfontosabb kalóriaforrása jobban ellenálljon a szárazságnak. A kutatásban a Doudna által alapított Innovatív Genomika Intézet is részt vesz. Egyelőre azonban nagyon korai szakaszban járnak. Először meg kell érteniük, hogy a különböző alkotóelemek hogyan kapcsolódnak egymáshoz.

A CRISPR eddig is bizonyította sokoldalúságát, és a tudósokat ugyan főként az orvosi alkalmazások lelkesítik, a globális élelmiszerláncra és az éghajlatváltozásra gyakorolt hatása viszont minden másnál fontosabb lehet.

Az infokom világ egyik szenzációja, hogy Elon Musk múlt héten csilliárdokért felvásárolta a népszerű közösségimédia-oldalt, a Twittert. A felvásárlásban a szabad véleménynyilvánítás megőrzése is motiválta. Az évek során a vállalat bevett gyakorlatává vált ugyanis egyes tweetek promótálása, mások eltemetése. De hogyan akar ezen változtatni Musk?

A létező legegyszerűbb módon, a cég rangsoroló algoritmusának (ranking algorithm, lásd 2. ábra) nyilvánossá tételével. Egy ilyen algoritmus, például a Google-é vagy a Facebooké féltve őrzött kincs. Ezek a programok döntik el, hogy adott esetben milyen tweetek kerülnek a felhasználó hírfolyamába. A közösségimédia-vállalatok titokban tartják, utolsóként tennék közkinccsé.

Musk törekvése felkavarhatja az állóvizet. Andrew Ng, a gépitanulás-kutatás egyik legelismertebb képviselője néhány hete osztotta meg a témára vonatkozó gondolatait hírlevelében.

Mi indokolja a rangsoroló algoritmusok titokban tartását? – teszi fel a kérdést, majd sorolja is az érveket.

Elsőként, így nehezebbé válik a csalók és a levélszemétküldők (spammers) tevékenysége, nehezebben manipulálják a program outputjait. Persze a védekezésnek léteznek más módjai is, de az algoritmus titokban tartása tényleg korlátozza a csalást. Más szempontból, nyílt forrású szoftverek is lehetnek nagyon biztonságosak, mert komplett közösségek lesik a hibákat, és tömik be a réseket. Ugyanakkor más egy hagyományos szoftvert megvédeni hackerektől, és más egy rangsoroló algoritmust megóvni a statisztikák manipulálásától. A támadók, ha rendelkeznek az algoritmus offline másolatával, és folyamatosan kísérleteznek, várhatóan jobban promótált üzenetformátumokat dolgoznak ki.

Másrészt, ha azt akarjuk, hogy minél többen értésék az algoritmus működését, akkor az azt működtető adatokat is nyilvánossá kell tenni, mert a rendszer viselkedése mindkettőtől függ. A Twitter adatainak nyilvánossá tétele nem praktikus, és nemcsak az adatsor monumentális mérete miatt, hanem mert a felhasználók érdekeit és jogait is sérti.

Harmadrészt, az algoritmus viselkedése, a gépi tanulás „fekete doboz” jellege miatt akkor is nehezen elemezhető, ha a kód és az adatok elérhetők.

Negyedrészt, a szabadalmaztatott algoritmusok versenyelőnnyel rendelkeznek. A Twitter rengeteg időt és anyagiakat fektetett az algoritmus fejlesztésébe, és a program a cég egyik védjegye, ez is megkülönbözteti a versenytársaktól. Ha nyilvános lesz, a riválisok versenyelőnyhöz jutnak.

A titokban tartás melletti érvek után Ng felsorolja az ellenérveket is, összesen kettőt.

Egyrészt, kutatók és a szélesebb szakmai közösség jobban megismerik az algoritmust, jobban figyelnek a problémákra és a szolgáltató semlegességére. Az ilyen típusú megfigyelés nyomás alatt tartja, és a termék állandó tökéletesítésére ösztönzi a céget, és ha jónak bizonyul, nagyobb a társadalmi elfogadottsága, többen bíznak meg benne.

Mivel ezek az algoritmusok milliók, milliárdok életét, demokratikus választások végeredményét befolyásolják, az állampolgárokat és a kormányokat megilleti az a jog, hogy többet tudjanak róluk.

Az online szabad véleménynyilvánításnak persze csak egy része a rangsoroló algoritmus, és Musk kicsit naivnak is tűnik, ráadásul a megengedőbb közösségi médiumokat elönti a gyűlöletbeszéd, sok a csalás, a levélszemét, süllyed a színvonal. A Twittert viszont az üzleti teljesítménye miatt érte rengeteg bírálat, ez tette lehetővé Musk színrelépését is.

Ng szerint bonyolult a kérdés, viszont hajlik az algoritmus legalább részleges közkinccsé tételére.

Marketingesek mesterséges intelligencia által generált arcképekkel felturbózott, kamu közösségimédia-személyeket használnak termékeik szélesebb körű, költségvetésüket viszont nem növelő értékesítésére – állapította meg a Stanford Internet Observatory két kutatója, miután a LinkedInt tanulmányozva ezernél több, valószínűleg generatív ellenséges ideghálókkal (GAN) készített kamuprofilt fedeztek fel.

Cégek független marketingeseket vesznek fel üzleti körük bővítésére. Ezek a marketingesek közösségi médiafelületeken küldik el üzeneteiket a potenciális ügyfeleknek, csakhogy kamuprofilokat használnak ajánlatuk elküldéséhez. A válaszokat pedig az eredeti cég sales-részlegéhez továbbítják.

Nem nehéz ilyen profilokat találni. A LIA (LinkedIn Lead Generation Assistant) például online avatárokhoz való hozzáférést értékesít, amelyek aztán LinkedIn profilokat keresgélnek, hogy havi háromszáz dollárért találjanak elkötelezett ügyfeleket. Egy másik cég, a Renova Digital lehetővé teszi, hogy ügyfelei havi 1300 dollárért két avatárt használjanak. A felsorolás természetesen folytatható.

A két kutató figyelmeztetésére a LinkedIn törölte a közösségi szabályait megsértő profilokat: 2021 első félévében összesen tizenötmillió kamuprofilt távolított bel. Szinte az összest vagy a regisztrációnál, vagy gyanús viselkedést tanúsítva, automatikusan blokkolta.

A stanfordi kutatók közkinccsé tettek pár tippet, hogy hogyan ismerhetők fel kamu LinkedIn-profilok.

Például a képek túl jól vannak elrendezve, a szemek mindig horizontálisan, a mértani középpontban találhatók, aszszimmetrikusak a fülbevalók, furcsán állnak a hajszálak. Ezeken a profilokon általában hosszasan sorolják fel a munkahelyeket, a betöltött pozícióról viszont jóval kevesebb az információ. Az alkalmazók között sok a nagyvállalat, például az Amazon, a Salesforce stb. A kamu oktatástörténetekben több a pontatlanság, logikátlanság, például egyesek olyan iskolákban nyertek el fokozatokat, amelyek nem adnak diplomát az adott fokozatból.

Mi mindebből a tanulság? Az, hogy a közösségi média korában vállalatok sokkal több potenciális fogyasztóhoz juthatnak el, mint amennyit a sales-részlegük elérhet. Ezért van szükségük innovatív mesterségesintelligencia-megoldásokra. Csakhogy a kockázat is nagy, mert ha kiderül a turpisság, bőven oda a potenciális nyereség. Hiába trendi a technológia, az átverés attól még átverés marad.

A különösen az Egyesült Államokban népszerű, sőt, kultikus, versenyzőknek komoly bevételeket generáló bowling egy bábusport, a teke rokona, egyes felosztások szerint a „tekecsalád” tagja.

Kívülállók számára mind egyforma, pedig vannak köztük bőven különbségek. Az aszfaltpályás tekézés „a” tekesport, a föld- vagy agyagpályán is játszott az itthon legnépszerűbb, a kugli, aztán volt még a mára elhalt, üdülőhelyeken űzött lengőteke, és az amerikaiak örömére, persze van a bowling is.

A végcél közös bennük: mindegyikben tíz bábut kell feldönteni az elgurított labdával.

A bowling népszerűségét jelzi, hogy rengeteg a róla készült animáció és szintén számítógépes technológiával létrehozott bizarr mém. Az egyiket a lassan már legendásnak nevezhető, pedig csak pár éve alapított OpenAI szöveget képpé alakító (text-to-image generator) DALL-E2 rendszere hozta létre.

Adam Goldberg marketingmenedzser arra kényszerítette a mesterséges ideghálót, hogy csináljon képeket a pályán végig-gördülő „vibráló, mosolygó és nevető golyókról.” A végeredmény mindenkinek elnyerte a tetszését, a Twitter-re is kiposztolták.

A golyók tényleg mosolyt csalnak az arcunkra, megnevettetnek.

DALL-E2 munkái nem most kerültek fel először OpenAI-alkalmazottak Twitter-ére, viszont ezek a legszórakoztatóbbak.

Egy másik OpenAI tweeten Aravind Srinivas kutató ránézésre kézzel festett képet osztott meg. Természetesen ezúttal is az idegháló volt az alkotó, a kép „új nyelv megtanulására kísérletet tevő” robotot ábrázol. Aditya Ramesh, az előd DALL-E és a mostani DALL-E2 társfejlesztője elmondta: fejlett ideghálója még hatásosabb képeket tud majd generálni.

Az OpenAI évek óta lázban tartja és befolyásolja a szakmai közvéleményt. Csodás és szörnyűséges munkákat egyaránt jegyez, az utolsó frissítés viszont telitalálat. A bowling golyók egyébként azt is bizonyítják, hogy ez az MI már nemcsak a tartalomra, hanem a stílusra és az egyensúlyra is figyel.

Ukrajna orosz inváziója a világtörténelem egyik legadatgazdagabb fegyveres konfliktusa. Rengeteg fénykép, videó, műholdas és más légifelvétel készül róla, nagyon sok a közösségimédia-anyag. Az információ-cunamiban való tájékozódásban, komplexebb kép kialakításában sokat segítenek a  mesterségesintelligencia-technikák.

Sokféle adattípust elemeznek MI-vel. A PrimerAI például természetesnyelv-modellt gyakoroltatott be az orosz argó és a katonai szleng felismerésére, és a rendszer el is csípett, majd átírt online küldött, egyáltalán nem titkosított rádióüzeneteket. A Berkeley Egyetem kutatói gépilátás-modelljeikkel azonosítanak sérült épületeket.

Megölt, foglyul ejtett, kitelepített vagy háborús bűnt elkövető személyeket arcfelismeréssel igyekeznek azonosítani. Az online képek alanyok beleegyezése nélküli felhasználása miatt sokat kritizált Clearview AI startup az ukrán kormány számára tette elérhetővé technológiáját, de a kormánnyal kapcsolatban nem álló kutatók is hasonló eszközökkel igyekeznek elemezni a háborús képeket.

A Clearview AI kétszáz fiókot nyitott öt ukrán ügynökségnél, a hivatalos szervek eddig ötezernél több kereséshez használták az appot. A rendőrség a New York Times-nak elmondta, hogy halott orosz katonákat fotójuknak az Odnoklassniki közösségimédia-oldalra feltöltött képekkel való egyeztetésével igyekeznek azonosítani. Hadifoglyok és az Ukrajnában nem katonai munkát végzők azonosítására szintén használják a technológiát.

A Bellingcat holland oknyomozó csoport az orosz FaceClone appot gyakoroltatta a VKontakte közösségimédia-oldalon. Ukrán otthonokat kifosztó orosz katonák személyazonosságára derített fényt az eltulajdonított javak postázása közben. A Bellingcat korábban, a Tactical Systems katonaikiképző-céggel együttműködve, a Microsoft arcfelismerő technikájával cáfolta meg azokat a híreszteléseket, hogy egy elfogott orosz pilótát 2017-ben Putyin elnökkel közösen fényképeztek le.

Egy percig se legyenek kétségeink, hogy az orosz erők és szimpatizánsaik is ugyanezeket a technológiákat, vagy talán jobbakat is alkalmaznak ezekre a célokra, csak ők a Facebookot, Twittert, TikTokot stb. fürkészik. Putyin Oroszországában (különösen most) nem szokás a technikai újítások világgá kürtölése.

Az arcfelismerés hibás outputot is eredményezhet, ráadásul háborús időkben nagyobb a kapkodás, erősebb a rendszerekre nehezedő nyomás, könnyen előfordulhat kémek, bűnözők, halottak téves azonosítása. A háborús bűnösöket MI nélkül viszont még nehezebb lenne bíróság elé állítani.

Röntgenképek olvasata meglehetősen szubjektív, több tényezőtől függ, hogy a radiológus mit vesz észre rajtuk, hogyan értékeli őket. Értelemszerűen, minél fáradtabb, annál könnyebben hibázhat.

Az Európai Unió most hagyott jóvá egy, a radiológusok munkáját segítő mesterségesintelligencia-rendszert, amely felismeri a mellkasról készült, rendellenességmentes röntgenképeket.

A litván Oxipit startup által fejlesztett ChestLink az európai hatóságok részéről orvosi használatra elsőként elfogadott, tehát az egészségügyi és biztonsági előírásoknak megfelelő, autonóm gépilátás-rendszer. Az engedéllyel lehetővé vált a ChestLink rendszernek a huszonhét tagállamban, valamint Liechtensteinben, Norvégiában, Svájcban és Törökországban történő telepítése.

A rendszer az Oxpit korábbi termékét, a ChestEye-t használja, hetvenöt rendellenesség, például az endéma és a tuberkulózis jeleit kutatja. Ha egyet sem talál, orvosi tájékoztatót generál. Máskülönben radiológusnak továbbítja a képet, hogy a szakember nézze át.

Mielőtt telepítik egy klinikán, a cég röntgenvizsgálatokat végez, hogy megállapítsa a rendszer által nagy valószínűséggel felismert rendellenesség-mentes képek arányát. Telepítés után az Oxpit kiértékeli ChestLink hatékonyságát, és csak utána hagyják autonóm módban működni.

Egy éven keresztül több klinikán tesztelték, és a tesztekhez ötszázezer képet használtak. Az autonóm működtetésre a tervek alapján jövőre kerül sor. Az Oxpit bízik, hogy az FDA-től, az Egyesült Államok Élelmiszer- és Gyógyszerhatóságától is zöld fényt kapnak.

Az egészséges mellkast ábrázoló röntgenképek azonosításával és a róluk készült beszámolókkal, a rendszer sokat segít a radiológusoknak, mert a szakembereknek így már tényleg csak a fokozottabb figyelmet igénylő képekre kell összpontosítaniuk.

A radiológusok – különösen csapatmunkában – egyelőre a legjobb mesterségesintelligencia-rendszereknél is jobban diagnosztizálnak, az MI kevésbé ellentmondásos, problémamentes képek felismerésére történő gyakoroltatása viszont nagyon jó megközelítésnek tűnik.

A mesteréges intelligencia összességében pozitív hatással lesz a társadalomra, egyes árnyoldalairól viszont nem feledkezhetünk meg. Például meglepően könnyű jószándékú gépitanulás-algoritmusokat átállítani a rossz oldalra.

Fabio Urbina és kollégái a Collaborations Pharmaceuticalsnál pont ezt tették: az első lépésben hasznos vegyületek tervezéséhez, illetve a mérgezők elkerüléséhez felhasználható gyógyszer-felfedező/fejlesztő modellt dolgoztak ki. A következő lépésben viszont a feje tetejére állították a rendszert, újratrenírozták a modellt, hogy ezúttal mérgeket generáljon. Hat óra leforgása alatt negyvenezer toxint hozott létre, amelyek közül néhány a kezdő adatsorban nem szereplő, tényleges vegyiháború-ágens.

A szerzők nem részletezték az architektúrát, az adatsort és a módszertant sem, mert nem akarták felbátorítani a rosszfiúkat. Egyes következtetések mégis levonhatók a közzétett adatokból.

A cég generatív modellje a MegaSyn, a kutatók egy LSTM-et (Long short-term memory, a mélytanulásban használt neurálisháló-architektúra) gyakoroltattak be vegyületek létrehozásához. Vegyi szerkezetek és alszerkezetek gigantikus tárházát használva, szabványosított szövegformátummal dolgoztak.

Ezt követően az LSTM-et úgy gyakoroltatták tovább, hogy a gyilkos idegméreg VX-hez hasonló vegyületeket hozzon létre. Finomhangolás közben a modell több korábbi állapotát lementették, amelyek nagyon változatos vegyi anyagokat generáltak, míg a későbbiek a finomhangolás-sorral majdnem azonosakat dolgoztak ki.

Ezekkel a finomhangolt modellekkel többezer, toxikusságuk és az emberi szervezetre gyakorolt hatásuk alapján rangsorolt vegyületet készítettek. A MegaSyn sorrendkialakító funkciója bünteti a toxikusságot, de jutalmazza a nagyobb biológiai hatást. Emiatt a szerzők kevésbé törődtek a toxikussággal, inkább a legnagyobb hatású, leggyilkosabb vegyületekre összpontosítottak helyette.

Később, az általuk generált legkárosabb tíz százalék alapján, az összes modellt finomhangolták, hogy még gyilkosabb anyagokkal álljanak elő.

A kutatók bebizonyították, hogy ipari modell felhasználható vegyi fegyverek előállításához. Elképzelhető, hogy nemcsak gyógyszerfejlesztésre kitalált modellekkel is megtehető ugyanez.

Mindannyiunk lakásában van évek óta fiókok mélyén az enyészetre váró, elfeledett laptop, kamera és sok más leselejtezett elektronikus cucc. Valamire jó lehet még, van rá érdeklődő és hasonlókkal hitegetjük magunkat, de közben tisztában vagyunk vele, hogy tovább fognak porosodni.

A rengeteg elhasznált és kidobott elem szintén drasztikusan növeli az e-szemét mennyiségét.  

Pedig az elektronikus hulladék ugyanúgy újrahasznosítható, mint a papír és a műanyag – különösen akkor, ha tudjuk is, hogyan kell csinálni, hogyan csökkenthető káros környezeti hatásuk.

A 2019-es adatok alapján az évi ötvenmillió tonna globális elektronikus hulladék zöme lerakóban végzi. Az ezeket feldolgozó, a szemétből anyagokat kinyerő személyeket gyakran éri fertőzés, megbetegedés a mérgező vegyületek, ólom stb. miatt. De nemcsak ők, hanem mind veszélyben vagyunk, hiszen a kockázatos anyagok belekerülhetnek a talajba, talajvízbe, veszélyeztetve például az élelmiszer- és a vízellátást.

Amikor az elektromos hulladékot újrahasznosító helyre visszük öreg eszközeinket, szétszedik őket, és kinyerik belőlük a felhasználható anyagokat. Innentől kezdve viszont szigorúan kell követniük a különböző szintű (állami, helyi stb.) szabályozásokat.

De mik is hasznosíthatók újra? Asztali számítógépek, laptopok, tabletek, mobiltelefonok, nyomtatók és szkennerek, digitális kamerák, televíziók és kiegészítőik, faxgépek, játékkonzolok, és még folytathatnánk.

Ha csak öregek, de működnek még, megpróbálhatjuk eladni vagy elajándékozni ezeket, viszont ha véglegesen elromlottak, több opció közül választhatunk.

Az USA-ban például a Best Buy az egyik legnépszerűbb megoldás, napi három darabot vihetünk, Kalifornia állam kivételével, egyesekért fizetni kell, másokat (telefontokot, légkondicionálót stb.) meg nem fogadnak el.

Egyik programjuk azzal segít, hogy ha nagyobb készüléket veszünk tőlük, a régit bizonyos pénzszolgáltatás ellenében, beszámítják. Két nagyobbat és korlátlan számú kisebbet fogadnak el. A cuccokat újrahasznosításra specializálódott vállalatoknak küldik el.

A Staples több tucat, kb. 18 kiló (40 pound) alatti eszközt, napi hetet vesz át ingyen, lényegében mindent. Ők is egy újrahasznosító céggel működnek együtt.

Az Apple és az Amazon szintén lehetővé teszi, hogy megszabaduljunk a lestrapált eszközöktől, egyik bevett módszerük: következő vásárláskor beszámítják őket.

A legtöbb amerikai nagyvárosban komoly újrahasznosító létesítmények működnek, megkönnyítve a környezettudatos életmódot. Persze a legjobb újratölthető elemekkel, napenergiával mi is tehetünk még többet érte.

Watararu Chino japán mérnök különleges ötlettel állt elő: leegyszerűsítve, lábbelibe ágyazta be a Braille-írást. A felismerés azután jött, hogy megtudta: tapintható, tapogatásérzékelőkkel felszerelt járdákon, burkolatokon hagyott kerékpárok gátolják járáskárosult személyek mozgását.

Az ötletből kiindulva fejlesztette az Ashirase járástámogató rendszert. A rendszerben találunk egy rugalmas motorra szerelt kütyüt is, és persze mindezek a cipőben vannak.

A cipőt viselő látáskárosultak speciális okostelefonos alkalmazást használnak. Az appon megadják úticéljukat, mire a cipőben lévő készülék – főként rezgéssel – irányítja őket.

A jobb lábfejen érzékelhető rezgések például arra figyelmeztetik a felhasználót, hogy a következő saroknál forduljon vissza. A vibráció ritmusa jelzi neki, hogy milyen messze van a sarok.

Chino hosszú ideje imádja az autókat, 2008-ban a Hondánál kezdett el dolgozni, önvezető és más technológiák fejlesztésében vett részt. De miután a felesége látáskárosult nagymamája 2018-ban beleesett egy folyóba, és megfulladt, még jobban megértette, mennyire veszélyes lehet a sétálás/menés.

„Régóta megszállottja vagyok a biztonságos autók fejlesztésének. Egyik szememmel mindig a biztonságra figyelek, de azt is felfogtam, hogy a menés szintén veszélyes lehet. Tisztában vagyok vele, hogy ez is a mobilitás része” – nyilatkozta.

Felismerése következményeként, kilépett a Hondától, és létrehozta a mechanikus, járástámogató asszisztenst. Ashirase már az év végén kereskedelmi forgalomba kerülhet, huszonötezer jenért, azaz 206 dollárért fogják árulni, az app havi használati díja pedig kb. kétezer jen lesz.

A mérnök megjegyezte, hogy sok látáskárosult személytől hallotta: feladták, hogy új helyekre menjenek. Buszon és vonaton is érzékelte, mennyire idegesek, félnek. Azt szeretné, hogy idegeskedés helyett zenét hallgassanak, és azt élvezzék a vonaton. Lábbelijük jelzése pedig azt is tudatja velük, hogy megérkeztek a végcélként megjelölt állomásra.

Az emberi szervezetben lévő implantátumokból kockázatos és nehézkes is lehet az adattovábbítás. A New Yorki Columbia Egyetem kutatói új technikát találtak ki rá.

Lényege, hogy az adatokat az emberi szövet ionjaira írják, és a testen kívül lévő fogadóállomás, nagysebességű adattovábbítás mellett, le tudja onnan olvasni őket.

A beültethető elektronikus eszközök egyre fontosabb szerepet játszanak az egészségügyben. Folyamatosan képesek figyelni a szív tevékenységét, az agyat és más szerveket, és szükség esetén, figyelmeztetik a kezelőorvost.

Ezeknek az implantátumoknak az egyik hátulütője, hogy adatokat nehéz kinyerni az emberi szervezetből. Ha vezetékes megoldást alkalmazunk, a szövetek könnyen megfertőződhetnek, vezeték nélküli megoldások, például rádió- és fényjelek, ultrahang és bluetooth esetében pedig az adatok nem jutnak át eredményesen a szöveteken.

A Columbia Egyetem kutatói tanulmányban ismertetik az adatok szervezeten belüli, onnan kifelé irányuló továbbítását támogató új technológiájukat, a technológia fejlesztését. A módszer az emberi test saját kommunikációs eljárásának az előnyeit használja ki.

Mivel a test sejtjei ionok cserélgetésével kommunikálnak egymással, a kutatók igyekeznek kiaknázni a szövetekben tárolt energia elektromos lehetőségeit. Az új kommunikációs módszerhez a szövetbe ültetett elektródapár kódolja az elektromos impulzusokat váltogató eszközből jövő adatokat, majd a szövetben lévő ionban tárolja az energiát. A szövet felületére, például bőrre, egy másik elektródapárt tehetnek, hogy megkapja a tárolt energiát, és dekódolja az adatokat.

A fejlesztők elmondták, hogy a technikával tíz centi mély szöveteken keresztül továbbíthatók adatok, és sokkal kisebb a veszteség, mint bármilyen mélységben történő rádiófrekvenciás kommunikáció esetében. A továbbítási sebesség is gyorsabb volt, mint más technikákkal, és a módszer optimalizálható is.

Patkányokkal, idegi interfész implantátumokkal tesztelték, és egy idő után sikeres és pontos volt a külső vevőállomás felé történő adattovábbítás.

Az ionkommunikációhoz alacsonyabb feszültség és kevesebb áram kell, mint más vezeték nélküli technológiáknál. Az így működő eszközök könnyen készíthetők puha, biokompatiblis anyagokból. Következő lépésként az ionkommunikációhoz használható organikus, tranzisztorokkal működő bioszenzort fejlesztenek.