Csak néhány hét telt el Donald Trump megválasztása óta, de mint az várható volt, máris felvirágzott a kriptoüzlet. Szárnyal a bitcoin, legalább a felével ér többet, mint november ötödike előtt. A globális kriptopiac története során először meghaladta a hárombillió dollár összértéket, még a pandémia éveiben sem érte el ezt a szintet.

Elon Musk kedvenc kriptovalutája, a Dogecoin értéke 150 százalékkal emelkedett, növekedése folyamatos. Miután megerősített tény, hogy Musk és Vivek Ramaswamy biotech-vállalkozó a megválasztott elnök környezetében hivatalosan is fontos szereplők lesznek, még jobban kilőttek a kriptók. Ők hivatottak lefaragni az amerikai költségvetést, kormányköltéseket, bürokráciát.

Tavaly még „kripto télről” beszélt a szaksajtó, a bitcoin 20 ezer dollár alá esett vissza, mindenki temette a művészvilágban a húszas évek elején csúcsra futott NFT-t, a nem helyettesíthető tokeneket. Augusztusi beszámolók alapján az átlag NFT-birtokosok további 44,5 százalékot buktak, az NFT-munkák 95 százalékát pedig kvázi halottnak nyilvánították.

Kérdés, hogy a kripto újjászületése milyen hatással lesz a művészvilágban néhány éve meghatározó trendnek számított NFT-k helyzetére, mennyire változtat rajta.

A mozgások egyelőre nem realizálódtak több eladásban, aukciós házak előrejelzése alapján viszont keresletnövekedésre számíthatunk, több gyűjtő fog kriptovalutával vásárolni, és akár a 2021-eshez hasonló robbanás is jöhet hamarosan.

Több jel utal rá.

Maurizio Cattelain A komikusát, a virálissá vált leragasztott banánt 2019-ben 120 ezer dollárért értékesítették. November végén a Sotheby’s New Yorki kortárs eseményen elárverezi, becsült értéke egy és másfél millió dollár között van.

Michael Bouhenna, a Sotheby’s digitális művészet- és NFT-főnöke a banántól ihletve, létrehozta a szabályozatlan mémérme-piac legújabb szenzációjává vált $BAN-t. Semmiféle promóciót nem csinált neki, senkit nem bíztatott vásárlásra, viszont egy szerencsés befektető, 1795 dollárról indulva, két nap alatt 870 ezer dollárt keresett rajta. (A mémérmék internetes mémek és trendek által inspirált, karakterekről, állatokról, műalkotásokról stb. elnevezett, a kriptovilágon belül is illékony természetű valuták.)

Donald Trump alatt a kriptovaluták szabályozása várható, amellyel lefektetik a kereteket, keretekkel nagyobb lesz irántuk a bizalom, több befektetés áramlik a szektor felé. Különösen a digitális művészeti piacon sokkal gyakrabban fognak kriptóval fizetni, és minden bizonnyal újra felértékelődik az NFT-biznisz.    

Az elmúlt két évtizedben az új technológiák óriási mennyiségű biológiai adat előállításában segítettek kutatókat. Sejtes és többsejtű rendszerekre vonatkozó infók változatos területek fejlődését, például a genetikában végzett kísérleteket viszik előre. Megértésük azonban nem mindig könnyű, különösen, ha komplex rendszereket próbálunk elemezni.

Az MIT (Massachusetts Institute of Technology) biomérnökei új számítási módszert dolgoztak ki hasznos infók kinyerésére ezekből az adatkészletekből. Kimutatták, hogy így egy sor olyan kölcsönhatást képesek feltárni, amelyek meghatározzák, hogy például az immunrendszer miként reagál a tuberkulózis elleni oltásra és az azt követő fertőzésre.

Komplex biológiai rendszerek, mint az immunrendszer vizsgálatakor, tudósok sokféle adatot képesek kinyerni. Gépi tanulással modellek gyakoroltathatók be adott inputsor melletti speciális outputok előrejelzésére. Ebből a modellezésből viszont nem ismerjük meg, mi történik az input és az output között. Klinikai eseteknél nagyon hasznos, a biológia megértésében viszont már kevésbé, mert nem tudjuk, milyen mechanizmusok generálnak outputokat az inputokból.

A gépitanulás-megközelítés helyett a beszédfelismerésben és a gépi látásban elterjedt, a biológiában viszont ritkán alkalmazott valószínűségi grafikus hálózatokat használták. Minden egyes mért változó csomópont, és a modell térképet generál a csomópontok egymáshoz kapcsolódásáról.

Az MIT-kutatók korábban csak egy adattípusos elemzésre, most viszont többféle adatra használták. Matematikai technikával, „grafikus lasszóval” kiszűrték az egymásra közvetlenül nem ható változók közötti kapcsolatokat, a számítástudomány „zajait”. Így csak a legfontosabb interakciókra koncentrálnak, és kimutathatók a közvetlen hatások.

A módszert tuberkulózis elleni oltóanyagon tesztelték. Az adatok kb. kétszáz változót tartalmaztak, a méréseket oltás előtt és után, majd a fertőzést követően is elvégezték. Technikájukkal meg tudták állapítani, milyen lépések szükségesek nagyon erős immunreakció kialakításához.

Eljárásukat gyógyszerfejlesztésekhez, de például tumor mikrokörnyezetének tanulmányozásához is alkalmazhatják.

Egy brit fogyasztóvédelmi csoport (Which?) figyelmeztette a vásárlókat, hogy legyenek óvatosak legújabb elektronikus termékeik kiválasztásánál, ugyanis egyes okos eszközök túlzott megfigyelő tevékenységére találtak bizonyítékokat.

Forrólevegős olajsütőkről, intelligens konyhai gépekről, főként a kínai Xiaomi és Aigostar, valamint az amerikai Cosori termékeiről van szó. Mindegyik akarja tudni, hogy pontosan hol vagyunk, és engedélyt is kérnek hanganyagok telefonunkon történő rögzítésére.

Tartózkodási helyünktől függően az okos eszközzel összekötött Xiaomi alkalmazás a Facebook hirdetéskövetőjéhez, a TikTok Pangle hirdetőhálózatához és a kínai infokom nagyágyú Tencenthez is kapcsolódik.

Az Aigostar telepítéskor, fiókunk létrehozásakor elkéri születési dátumunkat, rákérdez a nemünkre. A Xiaomi olajsütőjével egyetemben, ezeket az adatokat kínai szerverekre küldik.

Adatbiztonság, a személyes adat védelme (privacy), követés és adattörlés szempontjából a Cosori kapta a legalacsonyabb pontszámot.

Ultimate okosórája telepítésekor, a Huawei kilenc kockázatos okostelefonos engedélyt kér a felhasználótól. A fogyasztóvédelmi cég azt tartja kockázatosnak, ha a termékfejlesztő túlzott hozzáférést kap készülékünkhöz: pontos tartózkodási hely, audióanyagok felvétele, tárolt fájljaink elérése, láthatja a többi telepített appot stb.      

Minden engedélykérést meg kellene indokolniuk. A Huawei persze elmondta, hogy a felhasználói adatokat nem használják fel marketinges, hirdetési célokra, hirdetéskövetők ugyanakkor aktívak az okosóráján. A cég szerint ez csak egyes régiókra érvényes.

A fogyasztóvédelmi anyagban nem kínai vállalatok (Amazon, Google, LG, Samsung) ezirányú termékpolitikáját szintén bírálták. Döbbenetes, milyen szintre fejlődött a fogyasztók adatainak gyűjtése, ráadásul a termékek adatgyűjtő tevékenysége, a gyűjtés célja egyre átláthatatlanabb. A témával foglakozó brit szervezet, az ICO 2025 tavaszára ígér új szabályozást.

A beszámolóra reagálva, a Huawei állítása szerint betartotta az Egyesült Királyság vonatkozó szabályait, a Cosori szerint okos termékei betartják a GDPR-t, az Aigostar pedig nem kommentálta az anyagot.

A Yonsei Egyetem nagyon komoly teljesítményre képes, 127 qubites IBM-géppel a középpontban, létrehozta Dél-Korea első kvantumszámítási csomópontját (hub). A kvantumkomputernek háromméteres üvegkocka ad otthont, és közel abszolút zéró fokra (-273 Celsius-fok) hűtötték le.

A csúcskategóriás processzort az IBM legmasszívabb gépét most telepítették először az Egyesült Államokon kívül. Egyelőre próbamódban működik, maga a központ november huszadikán nyílik meg hivatalosan.

Az esemény mérföldkőnek számít Dél-Korea informatikatörténetében. A központ az iparági együttműködésekre, szakterületi tehetségek kinevelésére igyekszik összpontosítani.

Más szempontból is speciális: az országban ez az első száz qubitet meghaladó gép. Valóban „értelmezhető” kutatásokhoz a száz kvantumbit a minimum. Dél-Koreában eddig csak nagyjából húsz qubit körüli kísérleti rendszereket használtak, az IBM gépével szignifikáns mértékben nőnek a lehetőségek, valóban új korszak kezdődik.

A kvantumszámítások egyelőre inkább a jövő, mint a jelen egyik fontos exponenciális technológiája. A Google 53 qubites gépe például kétszáz másodperc alatt végzett el olyan számításokat, amelyekhez mai szuperszámítógépeknek tízezer évre lett volna szükségük.

Emlékeztetőül: a Yonsei Egyetem rendszerének teljesítménye több mint a Google-gép duplája. Ezek a komputerek olyan területeken remekelnek, mint például a kriptográfia, ahol nagyléptékű párhuzamos számításokat végeznek. Egyes becslések alapján klasszikus komputerekkel százmillió évig tartó feladatok egy perc alatt megoldhatók olyan fejlett kvantumgépekkel, mint a dél-koreai.

Ezeket a becsléseket persze a gyakorlatban is be kell bizonyítani, és a kvantumszámításokat végző termékek kereskedelmi forgalmazása előtt még nagyon komoly kutatásokra van szükség.

A Yonsei Egyetem kutatói elmondták, hogy elsősorban biotechnológiai alkalmazásokkal terveznek foglalkozni: gyógyszer-szerkezetek előrejelzésével, ígéretes gyógyszerek azonosításával. A technológiával tíz-tizenöt évről a felére rövidíthetők ezek a kutatások.

A központhoz közel, mintegy 8500 négyzetméteres területen kvantumszámítási komplexum is épül. A létesítmény rendeltetése az IBM kvantumtechnológiájával megkönnyíteni az akadémiai és az ipari szektor együttműködését.

A big datával az adat kvázi mindenhatóvá vált, a dolgok internete (Internet-of-Things, IoT) gyors növekedésével egyre többhöz és könnyebben férünk hozzá. Világunkat szenzorok, okos eszközök és szoftverek kapcsolják össze a számítási felhővel, lehetővé téve az adatmegosztás és elemzés új módszereit.

Csakhogy ezeknek az eszközöknek a döntő többsége elemmel/akkumulátorral működik, és a változások nehezen érzékelhetők valós időben.

A San Diegói Kaliforniai Egyetem friss kutatása előrelépéésel kecsegtet. Ottani kutatók nemcsak a passzív vagy az erőforrással való kapcsolat nélküli érzékelés ígéretes példáit mutatták be, hanem azt is, hogy az nagyon olcsón és speciális műszerek nélkül, széles körben elterjedt eszközökkel megvalósítható.

A jól ismert, ruháktól kezdve könyvekig, számtalan tárgyba beágyazott rádiófrekvenciás azonosító (RFID) címkékből indultak ki. Az általában kicsi és rugalmas címkék chipről RFID-olvasóra továbbítják az adatokat. A feldolgozást az olvasó végzi, és számítógépes programra küldi értelmezésre.

Az RFID-címkék olcsó chipeken futnak, és mivel a kiskereskedelemben kilencven százalékos az elterjedtségük, széles körben, könnyen elérhetők.

A passzív érzékelést ma általában analóg-digitális konverzióval érik el, ami ugyan működik, viszont nagyon energiaigényes, nehezen skálázható, összességében fenntarthatósági problémák merülnek fel vele. 

A kaliforniai kutatók átalakító és elem nélkül, a környezet automatizálásával, az IoT-re kapcsolódással, nyers adatok olvasóra küldésével próbálkoztak.

Analóg érzékelésükkel közvetlenül észlelhetők környezeti jelek. Digitális interfészekkel ellentétben, az analógok a szenzorok által előidézett feszültség-/áramváltozást vezeték nélküli jel paramétereivé alakítják át. Ugyan többen fejlesztettek már passzív analóg érzékelőrendszereket, de azok csak egyedi alkalmazásokban működnek, minden összetevőt újra kell tervezni, hogy az egész általános rendeltetésű legyen.

A kaliforniai kutatók pont ezért választották az RFID-címkéket: telepítésükhöz nem kell speciális hardver, kereskedelmi forgalomban könnyen és olcsón beszerezhetők. Elemmentes megoldásukat olyan felhasználói esetekben tanulmányozzák, mint a mezőgazdaság automatizált öntözőrendszerei, sportolók teljesítmény-mérése, vagy parkolóházak elfoglaltsági szintje. 

Mindhárom esetben nagyon fontos, hogy rendelkezésre álljanak valósidejű adatok.

Az Amazon megkapta az amerikai Szövetségi Repülési Hivatal (FAA) engedélyt szállítódronja kisebb, csendesebb változatához. Az engedély nagyobb távolságra és pilóták látókörén túli repülésre vonatkozik.

Az Amazon Prime Air programja májusban hasonló engedélyt kapott, annyi különbséggel, hogy működési területét a korábbi tesztek helyszínére, a texasi College Station-re korlátozták.

Ezzel újabb lépéssel kerültek közelebb futurisztikus tervük, a szállítás teljes automatizálásának megvalósításához. Jeff Bezos, a nagyvállalat alapítója több mint tíz éve beszélt először róla, akkor nagyjából öt évre lőtte be a megvalósulást. De hiába fektettek bele dollármilliárdokat, a fejlesztés nagyon lassan megy.

A Prime Air-rel sok szabályozási gond adódott, csúsztak a határidők, a vállalat masszív elbocsátásokat végzett, csökkentették a kiadásokat, a drónprojekt néhány vezetője is távozott. A teszthelyszínek, köztük College Station lakói gyakran elégedetlenkedtek, például a nagy zajra panaszkodtak. A polgármester meg is kereste az FAA-t. Az Amazon közölte a lakókkal, hogy 2025 októberéig másik indítóállomást találnak a közelben. 

Az MK30 nevű új drónt 2022 novemberében mutatták be. Korábbi modellekkel összehasonlítva, enyhe esőben is tud repülni, és kétszer annyi távolságot képes megtenni. 

A drónos házhozszállítást meg is kezdték az arizonai főváros, Phoenix környékén. Az Amazon áprilisban jelentette be, hogy a kaliforniai Lockeford teszttelep bezárását követően, a Phoenixtől nyugatra fekvő Tolleson-ban tervezi a dróntevékenység felpörgetését.

A Prime Air drónt az egyik ottani raktárba viszik, mivel a gép már meglévő logisztikai hálózatba integrálásával fel kívánják gyorsítani a kiszállításokat.  

Az Amazon nincs egyedül. Az Alphabethez (Google) tartozó Wing, a UPS, a Walmart és egy sor startup, köztük a Zipline és a Matternet szintén gőzerővel dolgozik a drónos házhozszállításon. Ha ekkora a versengés, általában az ügyfél jár jól.

A gépi tanulás fejlődésének egyik fontos mutatója, hogy a begyakoroltatott modellek képesek-e a tanulás során nem tapasztalt problémákra eredményesen reagálni. Erre vannak a referenciaérték-tesztek (benchmarking). Csakhogy a tesztproblémák közül egyre több bekerült a képzési adatkészletekbe, amivel lehetetlenné vált a fejlődés akkurátus ellenőrzése.

Kutatók több széles körben használt referenciateszt-anyagban vettek észre nyugtalanító jeleket: egyes elemeik valahogy beszivárogtak a gyakorló adatok közé.

Az érettségi szintű matekproblémák teszteléséhez használt referencia-anyagon népszerű modellek feltűnően jobban teljesítettek, mint az alternatív teszteken. Csak egy magyarázat van rá: előzetesen láthatták a tesztsort vagy valami hasonlót.

Kutatók kimutatták, hogy referenciaértékek szennyezték a GPT-4 gyakorlásához használt adatkészletet.

Egy 2023-as tanulmányban kiértékelték, hogy a GPT-4 mennyire boldogul versenyszintű kódolási problémákkal. Kiderült, hogy 2021-es vagy korábbi versenyek problémáit könnyen megoldotta, későbbiekkel viszont komoly gondjai akadtak. Valószínűleg régebbi versenyeken gyakoroltatták. Az OpenAI idén bejelentette, hogy a GPT-4o-nál orvosolták a problémát.

Szubjektív értékelésnél szintén lehetnek komoly gondok. Az LMSys Chatbot Aréna is ilyen. Ha a modellek korábban használták az LMSys promptjait, jobban teljesítenek. Megoldásként az újonnan létrehozott Arena-Hard-ból és BenchBuilder-ből kiszedték a leggyakrabban használt promptokat.

A tesztek kiszivárgásának súlyos hosszútávú következményei lehetnek. Olyan, mintha egyetemi vizsga előtt a diákok hozzájutnának a vizsgakérdésekhez. Ezeknek a modelleknek nem azért javul a teljesítménye, mert annyit fejlődtek, hanem mert előzetesen ismerték a tesztet. Így viszont nem mérhető hitelesen az adott MI, és nem tudjuk, hol tart.

Megoldás lehet adatsoron belüli egyedi markerek alkalmazása, velük kiszűrhető a referenciaértékekkel való szennyeződés. Másik megoldás maguknak az értékeknek a folyamatos javítása, újabb és jóval nehezebb problémák bevezetésével. Persze a másolatok akkor is meg fognak jelenni a weben, amit úgy küszöbölhetünk ki, hogy a referenciaérték-tesztet csak privát szervereken futtatjuk.   

A Disney csoportot hoz létre a mostanában berobbant technológiák használatának koordinálására. Elsősorban a mesterséges intelligenciáról és a kiterjesztett valóságról (AR), valamint az AR és a virtuális valóság (VR) kombinációjáról, a kevert valóságról (mixed reality, MR) és a szintén az ebbe a technológiacsaládba tartozó, még újabb kibővített valóságról (extended reality, XR) van szó.

A médiaóriás több területen – filmekben, televíziós produkciókban, témaparkokban – igyekszik kiaknázni az ezekben rejlő lehetőségeket.

A csoportot az Apple Vision Pro, kevertvelóság-headset Disney appjának fejlesztését levezénylő Jamie Voris fogja vezetni. Az MI és az XR fejlődési üteme és az elterjedés mértéke olyan gyors most és a közeljövőben, hogy évekig meghatározza a felhasználói élményt, a kreatív munkát és a kapcsolódó üzleti tevékenységeket. A Disney számára kritikus az ígéretes lehetőségek kiaknázása és a potenciális kockázatok feltárása – magyarázza Alan Bergman, a Disney Entertainment társigazgatója.

A több mint százfős létszámra tervezett, szakértői részleg megalapítása egyértelműen jelzi, mennyire elkötelezettek az új technológiák használata iránt. Először csak az MI-re gondoltak, hogy hogyan tudják használni a szórakoztatóiparban, aztán bővítették a kört. Az AR alkalmazásaival eleve több részleg foglalkozik már: hogyan alkalmazzunk digitális elemeket a valóvilágban? A VR-rel, a szimulált közegben történő elmerüléssel és az MR-rel úgyszintén.

A szórakoztatóipari óriás hatalmas szakértelemmel rendelkezik az új technológiák területén. Amióta a nehéz VR headseteket és ormótlan szemüvegeket könnyebbekkel helyettesítették, a Disney lépésről lépésre alakította ki a technológiák legjavának kihasználására, a cég témaparkjaiban, a felhasználók lakásán és a mozikban új élményeket nyújtó megoldásokra fókuszáló csapatát.

2024-ben a techcégek kb. 1,7 millió AR/VR headsetet értékesítettek. A piaci részesedés 60,5 százalékával változatlanul a Meta az első, de nő a konkurencia, az Apple, a Sony és a TikTok mögött álló ByteDance veszélyt jelenthet Zuckerbergék egyeduralmára. Ráadásul a Google is jelezte idén, hogy visszatérhet az AR/VR businessbe.

A mesterségesintelligencia-fejlesztések energiaszükséglete közismerten nagy, és a jövőben az igény növekedni fog. Energetikai szakértők félelme, hogy a folyamat az energiaforrások kimerüléséhez vezethet, a félvezető-gyártásban kulcsszereplő Tajvan szigetén már pár éven belül komoly problémák jelentkezhetnek: elképzelhető, hogy nem lesz elég áram a gyártáshoz. Másrészt, fosszilis üzemanyagok fokozott használatával nő a károsanyag-kibocsátás.

Az MI-fejlesztők nem hozzák nyilvánosságra energiaszükségletük mértékét, az OpenAI viszont már új források kutatására és új infrastruktúra kiépítésére ösztönözte az amerikai kormányt. A katasztrófa-forgatókönyv alapján a meglévő erőművek kimerülnek, nőhet a széndioxid-kibocsátás, nem fordítanak elegendő figyelmet a fenntartható energiaforrásokra.

A Goldman Sachs szerint 2023 és 2030 között 160 százalékkal nő az adatközpontok energiaszükséglete, évi 200 (Goldman Sachs) és 300 (Wells Fargo) terawatt/órával az MI a növekedés egyötödét adja. Az áramszolgáltatóknak akár húsz százalékkal nagyobb igényt kell kielégíteniük, és így még jobban rá lesznek utalva a természetes gázokra és a fosszilis üzemanyagokra.

Szintén vészforgatókönyvekben szerepel, hogy a tendencia leállított szénalapú erőművek újranyitását eredményezheti, illetve például Virginiában máris több cég ütemezte át későbbi dátumra a zöldenergiára történő átállást.

A következőgenerációs Blackwell architektúrát használó minden egyes Nvidia GPU (grafikus feldolgozóegység) közel kétszer annyi energiát fogyaszt, mint a mostani topkategóriás H200. 2027-re 1,5 millió új egység készül el, míg a cég szerverei a mostani 85 helyett 134 terawatt/óra energiát fogyaszthatnak.

A techcégek zéró károsanyag-kibocsátás vállalásai nem teljesednek be. Ugyan alacsonyabb széndioxid-tartalmú energiaforrásokat használnak, de az összesített tevékenységgel mégis több károsanyagot generálnak. Ezért is fektetnek komoly összegeket a nap- és szélenergia mellett atomerőművekbe.

Az amerikai kormányra nehezedő nyomás egyértelmű: sokkal több pénzt kellene szénmentes energiaforrásokba pumpálniuk, amihez viszont működő rövid- és hosszútávú stratégiákat kellene kidolgozniuk.

Az MI azonban a megoldás része is lehet: tanulóalgoritmusokkal csökkenthető a fogyasztás, jobban kezelhető az energiafelhasználás. Segíthet megakadályozni vagy csökkentheti a széndioxid atmoszférába kerülését. Az atmoszféra, az óceán és az erdők monitorozásával szintén hozzájárul a klímaválság elleni küzdelemhez.

A többanyagos (multi-material) 3D nyomtatással lehetővé vált különféle anyagokból álló tárgyak egyetlen folyamatos fázisban történő printelése. Változatos színű és textúrájú, egyedire kidolgozott darabok hozhatók létre.

Az eljárásnak azonban megvannak a maga korlátai: lassú és drága, a mostani printerek nagy részénél cserélgetni kell a nyomtatófejet, az egyik anyagot el kell távolítani, mielőtt használjuk a másikat.

Az MIT (Massachusetts Institute of Technology) és a hollandiai Delfti Egyetem kutatói kevesebb anyagveszteséggel járó, pontosabb eredményt hozó, hatékonyabb technikát dolgoztak ki. Hőre reagáló anyagokkal dolgozva éri el, hogy különféle színű, formájú és textúrájú tárgyak ugyanabban a nyomtatási ciklusban kivitelezhetők legyenek.

A kutatók „sebesség-szabályozott vasalásnak” nevezik két nyomtatófúvókás géppel működő módszerüket. Az első lerakja a hőre érzékeny nyomtatószálat, a másik a nyomtatott anyagon indít el különféle változásokat: a hő célzott alkalmazásával módosul az átlátszóság mértéke és a textúra. Ha felgyorsítjuk a második fúvókát, a hőmérséklet pontos variálásával, a nyomtatószál színe, a nüánszok és a keménység változtatható tetszés szerint.

A módszerrel művészi vizuális effektusok dolgozhatók ki: változatos színek, különféle szövésű felületeken. Kibővíti a 3D nyomtatás lehetőségeit. A második fúvóka egyedüli szerepe, hogy hőt generálva érjen el változásokat.

A kutatók háromféle hőreagens anyaggal tesztelték az eljárást. Az egyik habos polimer, a másik fa-, a harmadik parafarostokat tartalmazó nyomtatószál volt. Az első részecskéi hőhatásra kitágultak, így lehet változtatni a nyomat formáján, átláthatóságán és textúráján. A másik kettő szénnel kiegészíthető, hogy sötétebb árnyalatokat hozzanak létre.

A demonstráción részben áttetsző vízpalackokat nyomtattak. Más technikákkal tovább tartott volna, több energiát és anyagot használtak volna fel.