Pages

Showing posts with label Machine learning. Show all posts
Showing posts with label Machine learning. Show all posts

Friday, August 01, 2025

The Tech Convergence of the 2020s: Mapping the Major Technologies and the Future They’re Building Together

The Tech Convergence of the 2020s: Mapping the Major Technologies and the Future They’re Building Together


The 2020s are a decade of convergence. No longer is innovation driven by single technologies in isolation. Instead, the most transformative breakthroughs arise at the intersections—where artificial intelligence meets biotech, or where blockchain blends with climate tech. Below, we explore the 10–20 major technologies defining this decade, and then dive deep into the combinatorial magic that is giving rise to entire new industries and game-changing companies.


๐Ÿ”ง The 20 Most Pivotal Technologies of the 2020s

Here’s a breakdown of the most important technologies right now, and those likely to dominate the rest of the decade:

1. Artificial Intelligence (AI)

AI has become the foundational layer of modern tech—spanning natural language processing (like ChatGPT), computer vision, robotics, and more. It's being used in virtually every industry: healthcare, finance, logistics, creative arts, and even governance.

2. Machine Learning & Deep Learning

These subsets of AI enable systems to learn from data and improve over time. Neural networks, transformer models, and reinforcement learning are enabling breakthroughs in drug discovery, autonomous vehicles, and personalized recommendations.

3. Quantum Computing

Still in its early stages, quantum computing promises exponential speedups in processing power for certain types of problems—like simulating molecules or solving complex optimization challenges. Giants like IBM, Google, and startups like PsiQuantum are pushing the limits.

4. Blockchain and Decentralized Ledger Technologies (DLT)

Originally known for powering cryptocurrencies, blockchain is now being applied to supply chains, finance, digital identity, voting systems, and decentralized internet infrastructure.

5. Web3

Built on blockchain, Web3 proposes a user-owned internet with decentralized apps (dApps), community governance (DAOs), and new business models for creators. It's controversial, experimental—but evolving rapidly.

6. Extended Reality (XR): AR/VR/MR

Augmented reality (AR), virtual reality (VR), and mixed reality (MR) are redefining entertainment, education, training, and even remote work. Apple Vision Pro and Meta Quest are major players, with enterprises beginning to adopt XR seriously.

7. 5G and Next-Gen Connectivity

Ultra-low latency and high-speed internet through 5G (and eventually 6G) is enabling smart cities, IoT, real-time gaming, autonomous drones, and large-scale sensor networks.

8. Internet of Things (IoT)

Billions of connected devices—from smart thermostats to industrial machinery—are creating real-time digital mirrors of the physical world. IoT fuels predictive maintenance, smart agriculture, and real-time logistics.

9. Edge Computing

As IoT grows, edge computing processes data closer to the source (on the “edge” of the network) to reduce latency and bandwidth costs. Essential for self-driving cars, industrial automation, and real-time analytics.

10. Biotechnology & Genomics

CRISPR, gene editing, mRNA vaccines, and synthetic biology are transforming healthcare, agriculture, and even manufacturing. The biology revolution is catching up with the digital one.

11. Neurotechnology & Brain-Computer Interfaces (BCI)

Neural implants, wearable EEGs, and non-invasive interfaces like those developed by Neuralink and Synchron aim to bridge minds and machines—enabling new treatments, control systems, and potentially thought-based communication.

12. Renewable Energy & Storage

Solar, wind, and battery technology are reaching tipping points in cost and efficiency. Innovations in grid management and materials science (e.g., perovskites) are helping scale clean energy rapidly.

13. Climate Tech & Carbon Removal

Carbon capture, regenerative agriculture, direct air capture, and circular economy startups are aiming to mitigate climate change while creating trillion-dollar opportunities.

14. Autonomous Vehicles & Drones

Self-driving cars, delivery drones, and autonomous ships are changing transport and logistics. AI, sensors, edge computing, and regulatory frameworks play critical roles here.

15. Additive Manufacturing (3D Printing)

Used in aerospace, medicine, housing, and even food, 3D printing enables hyper-customization, decentralized manufacturing, and on-demand production.

16. Digital Twins

A digital replica of a physical object or system, digital twins are used to simulate, monitor, and optimize everything from factories to cities to humans.

17. Robotics

Modern robots are becoming more agile, adaptive, and collaborative. Boston Dynamics' humanoids or warehouse bots from companies like Locus Robotics are revolutionizing labor-intensive industries.

18. Cybersecurity and Zero-Trust Architectures

As systems become more interconnected, new frameworks for authentication, encryption, and secure access are critical. AI-powered threat detection and quantum-safe encryption are key focus areas.

19. Synthetic Media & Generative Content

AI-generated art, music, videos, voices (deepfakes), and 3D assets are transforming content creation and raising ethical concerns around authenticity and misinformation.

20. Space Tech

Satellite internet (Starlink), space tourism (Blue Origin, SpaceX), and asteroid mining are no longer science fiction. Space is now a geopolitical and commercial frontier.


๐Ÿ”„ The Power of Intersection: Where the Future Emerges

While each of these technologies is powerful on its own, it’s their convergence that is birthing entirely new industries. Let’s examine some potent intersection points:


๐Ÿง  AI + Biotech = Intelligent Drug Discovery

Startups like Insilico Medicine or Recursion use AI to model biological systems and discover molecules faster and cheaper than traditional pharma. AI dramatically reduces the time and cost of clinical trials.

New Industries:

  • Predictive healthcare platforms

  • Personalized medicine firms

  • AI-powered gene editing services


๐Ÿ“ก 5G + IoT + Edge = Hyperconnected Smart Environments

Imagine smart farms that monitor soil, water, and crops in real time—or factories that self-correct before breaking down.

New Companies:

  • Autonomous industrial infrastructure managers

  • Real-time agriculture-as-a-service platforms

  • Smart city operating systems


๐ŸŒ Blockchain + Climate Tech = Carbon Markets 2.0

Decentralized carbon credits with transparent, tamper-proof verification are disrupting traditional carbon offset schemes.

New Models:

  • On-chain regenerative farming protocols

  • Global environmental DAOs

  • Carbon-credit NFT marketplaces


๐ŸŽ“ XR + AI + Web3 = Metaverse Education

AI tutors, VR campuses, and credentialing on blockchain enable a new form of immersive, peer-to-peer learning.

New Startups:

  • Decentralized universities

  • AI-powered immersive tutors

  • Metaverse-native workforce training


๐Ÿš˜ Autonomous Vehicles + Digital Twins + Edge Computing

Simulated environments help test millions of driving scenarios. Digital twins of roads, cities, and vehicles enable real-time optimization and safer navigation.

Emerging Companies:

  • Infrastructure-aware autonomous mobility firms

  • Real-time fleet optimization services

  • Virtual regulators (for sim environments)


๐Ÿ’ก Quantum Computing + Cybersecurity

Quantum computers threaten current encryption. This gives rise to post-quantum cryptography and hybrid security layers.

Startups to Watch:

  • Quantum-safe cloud providers

  • Crypto wallet companies with quantum-proof keys

  • Zero-trust quantum security systems


๐Ÿงฌ BCI + Generative AI

This will be the interface revolution. Think-to-text, thought-controlled music composition, or even brain-guided game development.

Potential Ventures:

  • Brain-controlled design platforms

  • Mental health monitoring tools using brainwave-AI integration

  • BCI-driven creator platforms


๐Ÿญ 3D Printing + AI + Digital Twins

Factories that simulate, then print. Hyper-customized, localized manufacturing.

New Businesses:

  • AI-first microfactories

  • Personal product designers with 3D printing APIs

  • Print-on-demand prosthetics, shoes, homes


๐Ÿš€ What Comes Next: Founding the Future

Next-Gen Unicorns Will Be…

  • AI-native healthcare platforms (predictive diagnostics, mental health coaching, real-time biofeedback)

  • Web3-enabled climate marketplaces (transparent ESG tracking and crediting)

  • Neuro-enhancement platforms (BCI + neurofeedback + productivity tools)

  • Decentralized knowledge networks (Vidya-style collaborative education platforms with AI mentors)

  • AIxCrypto synthetic economic systems (game economies that mirror real economies with value)


๐Ÿงญ Final Thoughts: The Decade of Fusion

The rest of the 2020s won’t be about isolated tech miracles—but fusion. The magic lies in mixing disciplines, crossing silos, and creating recombinant innovation. We are witnessing the birth of a new industrial age—one where minds, machines, and markets blur. The most successful founders, researchers, and investors will be those who stand at the intersections—and know how to build bridges between them.


Which convergence excites you most? Which one are you building in?
Let’s keep the conversation going—because the future is being prototyped right now.


100 AI + Crypto: Top 10
Tech Startups At The Intersection Of AI And Crypto: Part 1
Tech Startups At The Intersection Of AI And Crypto: Part 2
100 Company Ideas At The Intersection Of AI And Crypto
The Plateau of Plenty: Why VCs Are the Seers of Our Time
Paul Graham’s Timeless Advice for Tech Startups: A Masterclass in Building the Future
Paul Graham, Brad Feld, Me, BBC (2010)
100 Emergent Technologies Of The Recent Decades And Their Intersections
Government Tech: The Next Great Leap in Nation-Building (GovTech)
AI-Era Social Network: The Facebook Killer That Looks Nothing Like Facebook
10 Trends In ClimateTech
Why Thinking Big Is the Safest Bet in the Age of AI and Exponential Technologies
The Collision of Emerging Technologies: Where the Future of Tech Ignites
Unicorns, Elephants, And Plentiful Trillion Dollar Companies
Software Ate the World. Now AI Is Eating Software.
Google vs. Google: The AI Disruption and the Innovator’s Dilemma

Multi-Disciplinary Approaches Will Win the Future
The $50 Trillion Unlock: Why GovTech, Not the BRI, Will Transform the Global South




2020 เค•ा เคฆเคถเค• เค”เคฐ เคคเค•เคจीเค•ी เคธंเค—เคฎ: เคช्เคฐเคฎुเค– เคคเค•เคจीเค•ों เค”เคฐ เค‰เคจเค•े เคฎिเคฒเคจ เคธे เคœเคจ्เคฎ เคฒेเคคे เคจเค เค‰เคฆ्เคฏोเค—


2020 เค•ा เคฆเคถเค• เค•ेเคตเคฒ เคจเคˆ เคคเค•เคจीเค•ों เค•ा เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เค•ि เค‰เคจเค•े เคธंเค—เคฎ เค•ा เคนै। เค…เคฌ เคจเคตाเคšाเคฐ เค•िเคธी เคเค• เคคเค•เคจीเค• เคธे เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เค•ि เคฆो เคฏा เค…เคงिเค• เคคเค•เคจीเค•ों เค•े เค†เคชเคธ เคฎें เคฎिเคฒเคจे เคธे เคนोเคคा เคนै। เคœเคฌ เค•ृเคค्เคฐिเคฎ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคœैเคต-เคช्เคฐौเคฆ्เคฏोเค—िเค•ी เคธे เคฎिเคฒเคคी เคนै, เคฏा เคฌ्เคฒॉเค•เคšेเคจ เคœเคฒเคตाเคฏु เคคเค•เคจीเค• เคธे เคœुเคก़เคคा เคนै — เคคเคญी เค…เคธเคฒी เค•्เคฐांเคคि เคนोเคคी เคนै। เค‡เคธ เคฌ्เคฒॉเค— เคฎें เคนเคฎ เค‰เคจ 10–20 เคช्เคฐเคฎुเค– เคคเค•เคจीเค•ों เค•ा เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เค•เคฐेंเค—े เคœो เค‡เคธ เคฆเคถเค• เค•ो เคชเคฐिเคญाเคทिเคค เค•เคฐ เคฐเคนी เคนैं, เค”เคฐ เคซिเคฐ เคœाเคจेंเค—े เค•ि เค‡เคจเค•े เค†เคชเคธी เคฎेเคฒ เคธे เค•ौเคจ-เคธे เคจเค เค‰เคฆ्เคฏोเค— เค”เคฐ เคธ्เคŸाเคฐ्เคŸเค…เคช เคœเคจ्เคฎ เคฒे เคธเค•เคคे เคนैं।


๐Ÿ”ง 2020 เค•े เคฆเคถเค• เค•ी 20 เคธเคฌเคธे เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคคเค•เคจीเค•ें

1. เค•ृเคค्เคฐिเคฎ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा (AI)

AI เค†เคœ เคนเคฐ เค‰เคฆ्เคฏोเค— เค•ी เคจींเคต เคฌเคจ เคšुเค•ी เคนै—เคšाเคนे เคตเคน เคธ्เคตाเคธ्เคฅ्เคฏ เคนो, เคตिเคค्เคค เคนो, เคฒॉเคœिเคธ्เคŸिเค•्เคธ เคนो เคฏा เคถिเค•्เคทा। ChatGPT เคœैเคธे เคฎॉเคกเคฒ เคช्เคฐाเค•ृเคคिเค• เคญाเคทा เคธเคฎเคเคจे เค”เคฐ เคธंเคตाเคฆ เค•เคฐเคจे เคฎें เค•्เคฐांเคคि เคฒा เคฐเคนे เคนैं।

2. เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— เค”เคฐ เคกीเคช เคฒเคฐ्เคจिंเค—

เคกेเคŸा เคธे เคธीเค–เคจे เค•ी เค•्เคทเคฎเคคा เคตाเคฒी เคฏे เคคเค•เคจीเค•ें เคจเคˆ เคฆเคตाเค“ं เค•ी เค–ोเคœ, เคธिเคซाเคฐिเคถ เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏाँ เค”เคฐ เคธ्เคตเคšाเคฒिเคค เคจिเคฐ्เคฃเคฏ เคช्เคฐเคฃाเคฒी เคฌเคจा เคฐเคนी เคนैं।

3. เค•्เคตांเคŸเคฎ เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค—

เคฏเคน เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เค•ा เคญเคตिเคท्เคฏ เคนै—เค…เคญी เคถुเคฐुเค†เคคी เค…เคตเคธ्เคฅा เคฎें เคนै เคฒेเค•िเคจ เค•ुเค› เคธเคฎเคธ्เคฏाเค“ं เค•ो เคนเคฒ เค•เคฐเคจे เคฎें เคชाเคฐंเคชเคฐिเค• เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐों เคธे เคฒाเค–ों เค—ुเคจा เคคेเคœ เคนो เคธเค•เคคी เคนै।

4. เคฌ्เคฒॉเค•เคšेเคจ เค”เคฐ เคกीเคธेंเคŸ्เคฐเคฒाเค‡เคœ़्เคก เคฒेเคœเคฐ เคŸेเค•्เคจोเคฒॉเคœी (DLT)

เค•्เคฐिเคช्เคŸोเค•เคฐेंเคธी เคธे เค†เค—े เคฌเคข़เคคे เคนुเค, เคฌ्เคฒॉเค•เคšेเคจ เค•ा เค‰เคชเคฏोเค— เค…เคฌ เคธเคช्เคฒाเคˆ เคšेเคจ, เคชเคนเคšाเคจ, เคฎเคคเคฆाเคจ เคช्เคฐเคฃाเคฒी, เค”เคฐ เคชाเคฐเคฆเคฐ्เคถिเคคा เคฌเคข़ाเคจे เค•े เคฒिเค เคนो เคฐเคนा เคนै।

5. เคตेเคฌ3

เคเค• เคตिเค•ेंเคฆ्เคฐीเค•ृเคค เค‡ंเคŸเคฐเคจेเคŸ—เคœเคนां เคเคช्เคธ, เคธंเคชเคค्เคคि เค”เคฐ เคชเคนเคšाเคจ เค‰เคชเคฏोเค—เค•เคฐ्เคคाเค“ं เค•े เคธ्เคตाเคฎिเคค्เคต เคฎें เคนोเคคी เคนै। เคฏเคน เคเค• เคช्เคฐเคฏोเค—ाเคค्เคฎเค• เคฒेเค•िเคจ เคคेเคœी เคธे เคฌเคข़เคคी เคฆुเคจिเคฏा เคนै।

6. เคเค•्เคธเคŸेंเคกेเคก เคฐिเคฏเคฒिเคŸी (XR): AR/VR/MR

เคตाเคธ्เคคเคตिเค• เค”เคฐ เค†เคญाเคธी เคฆुเคจिเคฏा เค•े เคฎेเคฒ เคธे เคถिเค•्เคทा, เคฎเคจोเคฐंเคœเคจ เค”เคฐ เค•ाเคฐ्เคฏเคธ्เคฅเคฒ เคฎें เคจเคˆ เคธंเคญाเคตเคจाเคँ เค–ुเคฒ เคฐเคนी เคนैं।

7. 5G เค”เคฐ เค…เค—เคฒी เคชीเคข़ी เค•ी เค•เคจेเค•्เคŸिเคตिเคŸी

เค…เคฒ्เคŸ्เคฐा-เคซाเคธ्เคŸ เค‡ंเคŸเคฐเคจेเคŸ, IoT, เค—ेเคฎिंเค—, เค”เคฐ เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เคถเคนเคฐों เค•े เคฒिเค เคฐीเคข़ เค•ी เคนเคก्เคกी เคฌเคจ เคฐเคนा เคนै।

8. เค‡ंเคŸเคฐเคจेเคŸ เค‘เคซ เคฅिंเค—्เคธ (IoT)

เคนเคฐ เคตเคธ्เคคु—เคซ्เคฐिเคœ เคธे เคฒेเค•เคฐ เคซैเค•्เคŸ्เคฐी เคฎเคถीเคจ เคคเค•—เคกेเคŸा เค‰เคค्เคชเคจ्เคจ เค•เคฐ เคฐเคนी เคนै। เค‡เคธเคธे เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃी เค†เคงाเคฐिเคค เคฐเค–เคฐเค–ाเคต, เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เค–ेเคคी เค”เคฐ เคฒॉเคœिเคธ्เคŸिเค•्เคธ เคธंเคญเคต เคนुเค† เคนै।

9. เคเคœ เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค—

เคกेเคŸा เค•ो เค‰เคธเค•े เคธ्เคฐोเคค เค•े เคชाเคธ เคนी เคช्เคฐोเคธेเคธ เค•เคฐเคจा, เคœिเคธเคธे เคฆेเคฐी เค˜เคŸे เค”เคฐ เค—เคคि เคฌเคข़े—เคฏเคน เคธ्เคตเคšाเคฒिเคค เคตाเคนเคจों เค”เคฐ เค”เคฆ्เคฏोเค—िเค• เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏों เค•े เคฒिเค เค†เคตเคถ्เคฏเค• เคนै।

10. เคœैเคต เคช्เคฐौเคฆ्เคฏोเค—िเค•ी เค”เคฐ เคœीเคจोเคฎिเค•्เคธ

CRISPR, mRNA, เค”เคฐ เคธिंเคฅेเคŸिเค• เคฌाเคฏोเคฒॉเคœी เค•ी เคฎเคฆเคฆ เคธे เคธ्เคตाเคธ्เคฅ्เคฏ, เค•ृเคทि เค”เคฐ เค‰เคค्เคชाเคฆเคจ เคฎें เค•्เคฐांเคคि เค† เคฐเคนी เคนै।

11. เคจ्เคฏूเคฐोเคŸेเค•्เคจोเคฒॉเคœी เค”เคฐ เคฌ्เคฐेเคจ-เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค‡ंเคŸเคฐเคซेเคธ (BCI)

เคฎाเคจเคต เคฎเคธ्เคคिเคท्เค• เค•ो เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เคธे เคœोเคก़เคจे เค•ी เคฆिเคถा เคฎें เคฌเคก़ी เคช्เคฐเค—เคคि เคนो เคฐเคนी เคนै—เคธोเคš เค•े เคœ़เคฐिเค เคŸेเค•्เคธ्เคŸ เคŸाเค‡เคช เค•เคฐเคจा เค…เคฌ เค•เคฒ्เคชเคจा เคจเคนीं เคฐเคนी।

12. เคจเคตीเค•เคฐเคฃीเคฏ เคŠเคฐ्เคœा เค”เคฐ เคฌैเคŸเคฐी เคคเค•เคจीเค•

เคธौเคฐ เค”เคฐ เคชเคตเคจ เคŠเคฐ्เคœा เค•ी เคฒाเค—เคค เค˜เคŸ เคฐเคนी เคนै, เค”เคฐ เคฌैเคŸเคฐिเคฏों เค•ी เคฆเค•्เคทเคคा เคฌเคข़ เคฐเคนी เคนै। เคฏे เคฌเคฆเคฒाเคต เคชเคฐ्เคฏाเคตเคฐเคฃ เค”เคฐ เค…เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा เคฆोเคจों เค•े เคฒिเค เค•्เคฐांเคคिเค•ाเคฐी เคนैं।

13. เคœเคฒเคตाเคฏु เคคเค•เคจीเค• เค”เคฐ เค•ाเคฐ्เคฌเคจ เคฐिเคฎूเคตเคฒ

เค•ाเคฐ्เคฌเคจ เค•ैเคช्เคšเคฐ, เคฐीเคœเคจเคฐेเคŸिเคต เคซाเคฐ्เคฎिंเค—, เค”เคฐ เคธเคธ्เคŸेเคจेเคฌเคฒ เคฎเคŸेเคฐिเคฏเคฒ्เคธ เค•ा เค‰เคชเคฏोเค— เคฌเคข़ เคฐเคนा เคนै। เคฏे เคคเค•เคจीเค•ें เคœเคฒเคตाเคฏु เคธंเค•เคŸ เค•ा เคต्เคฏाเคตเคธाเคฏिเค• เคธเคฎाเคงाเคจ เคชेเคถ เค•เคฐ เคฐเคนी เคนैं।

14. เคธ्เคตเคšाเคฒिเคค เคตाเคนเคจ เค”เคฐ เคก्เคฐोเคจ

เคธेเคฒ्เคซ-เคก्เคฐाเค‡เคตिंเค— เค•ाเคฐें, เคกिเคฒीเคตเคฐी เคก्เคฐोเคจ เค”เคฐ เค‘เคŸोเคฎेเคŸेเคก เคถिเคชिंเค— เคธिเคธ्เคŸเคฎ เคชเคฐिเคตเคนเคจ เค•ा เคšेเคนเคฐा เคฌเคฆเคฒ เคฐเคนे เคนैं।

15. 3D เคช्เคฐिंเคŸिंเค— (เคเคกिเคŸिเคต เคฎैเคจ्เคฏुเคซैเค•्เคšเคฐिंเค—)

เค‘เคจ-เคกिเคฎांเคก เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ เค”เคฐ เค•เคธ्เคŸเคฎ เค‰เคค्เคชाเคฆों เค•े เคฒिเค 3D เคช्เคฐिंเคŸिंเค— เค•ा เค‰เคชเคฏोเค— เคšिเค•िเคค्เคธा, เคฐเค•्เคทा, เค†เคตाเคธ, เค”เคฐ เคฏเคนां เคคเค• เค•ि เคญोเคœเคจ เคฎें เคญी เคนो เคฐเคนा เคนै।

16. เคกिเคœिเคŸเคฒ เคŸ्เคตिเคจ्เคธ

เค•िเคธी เคตเคธ्เคคु เคฏा เคช्เคฐเคฃाเคฒी เค•ी เคกिเคœिเคŸเคฒ เคช्เคฐเคคि, เคœो เคธिเคฎुเคฒेเคถเคจ เค”เคฐ เคฐीเคฏเคฒ-เคŸाเค‡เคฎ เคจिเค—เคฐाเคจी เคฎें เคฎเคฆเคฆ เค•เคฐเคคी เคนै—เคซैเค•्เคŸ्เคฐी, เคถเคนเคฐ เคฏा เคฏเคนां เคคเค• เค•ि เคถเคฐीเคฐ เค•े เคฒिเค เคญी।

17. เคฐोเคฌोเคŸिเค•्เคธ

เคฎाเคจเคต-เคœैเคธे เคฐोเคฌोเคŸ เค…เคฌ เค…เคงिเค• เคฌुเคฆ्เคงिเคฎाเคจ, เคซुเคฐ्เคคीเคฒे เค”เคฐ เคธเคนเคฏोเค—ी เคฌเคจ เคฐเคนे เคนैं—เค—ोเคฆाเคฎ, เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ เค”เคฐ เคฆेเค–เคญाเคฒ เคœैเคธे เค•्เคทेเคค्เคฐों เคฎें।

18. เคธाเค‡เคฌเคฐ เคธुเคฐเค•्เคทा เค”เคฐ เคœ़ीเคฐो-เคŸ्เคฐเคธ्เคŸ เค†เคฐ्เค•िเคŸेเค•्เคšเคฐ

เคœैเคธे-เคœैเคธे เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏाँ เคœुเคก़เคคी เคนैं, เคธुเคฐเค•्เคทा เคญी เค…เคงिเค• เคœเคŸिเคฒ เคฌเคจเคคी เคœा เคฐเคนी เคนै। AI-เคธंเคšाเคฒिเคค เค–เคคเคฐे เค•ी เคชเคนเคšाเคจ เค”เคฐ เค•्เคตांเคŸเคฎ-เคธुเคฐเค•्เคทिเคค เคเคจ्เค•्เคฐिเคช्เคถเคจ เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคฌเคจ เคฐเคนे เคนैं।

19. เคธिंเคฅेเคŸिเค• เคฎीเคกिเคฏा เค”เคฐ เคœेเคจเคฐेเคŸिเคต เค•ंเคŸेंเคŸ

AI เค…เคฌ เคšिเคค्เคฐ, เคธंเค—ीเคค, เค†เคตाเคœ़ เค”เคฐ เคตीเคกिเคฏो เคญी เคฌเคจा เคธเค•เคคा เคนै—เคœिเคธเคธे เคฐเคšเคจाเคค्เคฎเค•เคคा เค”เคฐ เค—เคฒเคค เคธूเคšเคจा เคฆोเคจों เค•े เคจเค เคฐाเคธ्เคคे เค–ुเคฒเคคे เคนैं।

20. เค…ंเคคเคฐिเค•्เคท เคคเค•เคจीเค•

SpaceX เค”เคฐ Blue Origin เคœैเคธी เค•ंเคชเคจिเคฏाँ เค…เคฌ เค‰เคชเค—्เคฐเคน เค‡ंเคŸเคฐเคจेเคŸ, เคธ्เคชेเคธ เคŸूเคฐिเคœ़्เคฎ เค”เคฐ เค–เคจเคจ เคœैเคธी เค…เคตเคงाเคฐเคฃाเค“ं เค•ो เคธाเค•ाเคฐ เค•เคฐ เคฐเคนी เคนैं।


๐Ÿ”„ เคคเค•เคจीเค•ों เค•ा เคธंเค—เคฎ: เคœเคฌ เคฆो เคฏा เค…เคงिเค• เคฎिเคฒเคคे เคนैं, เคคो เคญเคตिเคท्เคฏ เคฌเคจเคคा เคนै

เคฏเคน เคฆเคถเค• เค•ेเคตเคฒ เคจเคˆ เคคเค•เคจीเค•ों เค•ा เคจเคนीं เคนै—เคฌเคฒ्เค•ि เค‰เคจเค•े เคฎेเคฒ เค•ा เคนै। เค†เค‡เค เคฆेเค–ें เค•ुเค› เคถเค•्เคคिเคถाเคฒी เคฎेเคฒ:


๐Ÿง  AI + เคฌाเคฏोเคŸेเค• = เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เคฆเคตा เค–ोเคœ

AI เค…เคฌ เคฆเคตा เค–ोเคœ เคฎें เคช्เคฐเคฏोเค—เคถाเคฒाเค“ं เคธे เคฌेเคนเคคเคฐ เคธाเคฌिเคค เคนो เคฐเคนी เคนै। เค‡เคธเคธे เคฒाเค—เคค เค”เคฐ เคธเคฎเคฏ เคฆोเคจों เคฎें เคญाเคฐी เค•เคŸौเคคी เคนोเคคी เคนै।

เค‰เคฆ्เคฏोเค—:

  • เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃी เค†เคงाเคฐिเคค เคธ्เคตाเคธ्เคฅ्เคฏ เคฆेเค–เคญाเคฒ

  • เคตैเคฏเค•्เคคिเค•ीเค•ृเคค เคšिเค•िเคค्เคธा

  • AI เคธंเคšाเคฒिเคค เคœीเคจ เคธंเคชाเคฆเคจ เคธेเคตाเคं


๐Ÿ“ก 5G + IoT + เคเคœ เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— = เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เคฆुเคจिเคฏा

เค•िเคธाเคจ เค…เคชเคจे เค–ेเคค เค•ो เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸเคซोเคจ เคธे เคšเคฒा เคธเค•เคคे เคนैं। เคซैเค•्เคŸ्เคฐिเคฏाँ เคฌिเคจा เคฐुเค•ाเคตเคŸ เค•े เคšเคฒ เคธเค•เคคी เคนैं।

เคธ्เคŸाเคฐ्เคŸเค…เคช:

  • เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เค‡เคจ्เคซ्เคฐाเคธ्เคŸ्เคฐเค•्เคšเคฐ

  • เคฐीเคฏเคฒ-เคŸाเค‡เคฎ เค•ृเคทि เคธเคฎाเคงाเคจ

  • เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เคถเคนเคฐ เค‘เคชเคฐेเคŸिंเค— เคธिเคธ्เคŸเคฎ


๐ŸŒ เคฌ्เคฒॉเค•เคšेเคจ + เคœเคฒเคตाเคฏु เคคเค•เคจीเค• = เค•ाเคฐ्เคฌเคจ เคฌाเคœ़ाเคฐ 2.0

เคชाเคฐเคฆเคฐ्เคถी เค”เคฐ เคญเคฐोเคธेเคฎंเคฆ เค•ाเคฐ्เคฌเคจ เค•्เคฐेเคกिเคŸ เคธिเคธ्เคŸเคฎ เคคैเคฏाเคฐ เคนो เคฐเคนे เคนैं।

เคจเค เคฎॉเคกเคฒ:

  • เค‘เคจ-เคšेเคจ เค–ेเคคी เคช्เคฐोเคŸोเค•ॉเคฒ

  • เคชเคฐ्เคฏाเคตเคฐเคฃीเคฏ DAO

  • เค•ाเคฐ्เคฌเคจ NFT เคฌाเคœ़ाเคฐ


๐ŸŽ“ XR + AI + Web3 = เคฎेเคŸाเคตเคฐ्เคธ เคถिเค•्เคทा

AI เคถिเค•्เคทเค•, VR เค•เค•्เคทाเคं, เค”เคฐ เคฌ्เคฒॉเค•เคšेเคจ เคช्เคฐเคฎाเคฃเคชเคค्เคฐ—เคฏเคน เคนै เคญเคตिเคท्เคฏ เค•ी เคถिเค•्เคทा।

เคธ्เคŸाเคฐ्เคŸเค…เคช्เคธ:

  • เคตिเค•ेंเคฆ्เคฐीเค•ृเคค เคตिเคถ्เคตเคตिเคฆ्เคฏाเคฒเคฏ

  • เคฎेเคŸाเคตเคฐ्เคธ เคช्เคฐเคถिเค•्เคทเค•

  • เคฌ्เคฒॉเค•เคšेเคจ-เค†เคงाเคฐिเคค เคธ्เค•िเคฒ เคช्เคฐเคฎाเคฃเคจ


๐Ÿš˜ เคธ्เคตเคšाเคฒिเคค เคตाเคนเคจ + เคกिเคœिเคŸเคฒ เคŸ्เคตिเคจ्เคธ + เคเคœ เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค—

เคฐाเคธ्เคคों, เคตाเคนเคจों เค”เคฐ เคถเคนเคฐों เค•े เคกिเคœिเคŸเคฒ เคŸ्เคตिเคจ्เคธ เค•ी เคฎเคฆเคฆ เคธे AI เคก्เคฐाเค‡เคตिंเค— เค”เคฐ เคญी เคธुเคฐเค•्เคทिเคค เคฌเคจ เคฐเคนी เคนै।

เคธंเคญाเคตเคจाเคं:

  • เค‡เคจ्เคซ्เคฐाเคธ्เคŸ्เคฐเค•्เคšเคฐ-เคœ्เคžाเคจी เคตाเคนเคจ

  • เคตเคฐ्เคšुเค…เคฒ เคจिเคฏाเคฎเค•

  • เคฐीเคฏเคฒ-เคŸाเค‡เคฎ เคตाเคนเคจ เค…เคจुเค•ूเคฒเคจ


๐Ÿ’ก เค•्เคตांเคŸเคฎ เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— + เคธाเค‡เคฌเคฐ เคธुเคฐเค•्เคทा

เค•्เคตांเคŸเคฎ เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เคธे เคตเคฐ्เคคเคฎाเคจ เคเคจ्เค•्เคฐिเคช्เคถเคจ เค–เคคเคฐे เคฎें เคนै—เค‡เคธเคธे เคจเค เคธाเค‡เคฌเคฐ เคธुเคฐเค•्เคทा เค‰เคฆ्เคฏोเค— เค‰เคญเคฐेंเค—े।

เคจเค เค–िเคฒाเคก़ी:

  • เค•्เคตांเคŸเคฎ-เคธुเคฐเค•्เคทिเคค เค•्เคฒाเค‰เคก

  • เคœ़ीเคฐो-เคŸ्เคฐเคธ्เคŸ เคจेเคŸเคตเคฐ्เค• เคธुเคฐเค•्เคทा

  • เค•्เคฐिเคช्เคŸो เคตॉเคฒेเคŸ्เคธ เคœो เค•्เคตांเคŸเคฎ-เคช्เคฐूเคซ เคนों


๐Ÿงฌ BCI + เคœेเคจเคฐेเคŸिเคต AI

เคธोเคšो เค”เคฐ เคŸेเค•्เคธ्เคŸ เคŸाเค‡เคช เคนो เคœाเค। เคธंเค—ीเคค เคธिเคฐ्เคซ เคธोเคšเคจे เคธे เคฌเคจे। เคฏเคน เค…เคฌ เคตिเคœ्เคžाเคจ-เค•เคฅा เคจเคนीं เคนै।

เค‰เคฆ्เคฏोเค—:

  • เคธोเคš เค†เคงाเคฐिเคค เคกिเคœ़ाเค‡เคจ เคŸूเคฒ्เคธ

  • เคฎाเคจเคธिเค• เคธ्เคตाเคธ्เคฅ्เคฏ เคฎॉเคจिเคŸเคฐिंเค—

  • เคฌ्เคฐेเคจ-เค•ंเคŸ्เคฐोเคฒ्เคก เค—ेเคฎिंเค—


๐Ÿญ 3D เคช्เคฐिंเคŸिंเค— + AI + เคกिเคœिเคŸเคฒ เคŸ्เคตिเคจ्เคธ

เค‰เคค्เคชाเคฆเคจ เคธे เคชเคนเคฒे เคกिเคœिเคŸเคฒी เคชเคฐीเค•्เคทเคฃ เค•เคฐें। เคซिเคฐ เค‰เคธे เค…เคชเคจे เคชเคก़ोเคธ เคฎें เคช्เคฐिंเคŸ เค•เคฐें।

เคฌिเคœเคจेเคธ เค†เค‡เคกिเคฏाเคœ़:

  • AI เคธंเคšाเคฒिเคค เคธूเค•्เคท्เคฎ เคซैเค•्เคŸ्เคฐिเคฏाँ

  • เคต्เคฏเค•्เคคिเค—เคค เค‰เคค्เคชाเคฆ เคช्เคฐिंเคŸिंเค—

  • เค‘เคจ-เคกिเคฎांเคก เค•ृเคค्เคฐिเคฎ เค…ंเค—


๐Ÿš€ เค†เค—े เค•्เคฏा? เค•ौเคจ-เคธे เค‰เคฆ्เคฏोเค— เคฌเคจेंเค—े?

เคญเคตिเคท्เคฏ เค•े เคฏूเคจिเค•ॉเคฐ्เคจ เคนोंเค—े:

  • AI เค†เคงाเคฐिเคค เคธ्เคตाเคธ्เคฅ्เคฏ เคช्เคฒेเคŸเคซॉเคฐ्เคฎ

  • Web3 เคœเคฒเคตाเคฏु เคฌाเคœ़ाเคฐ

  • เคจ्เคฏूเคฐो-เคเคจ्เคนांเคธเคฎेंเคŸ เคŸूเคฒ्เคธ

  • AI เคถिเค•्เคทเค• เคตाเคฒे เคตिเค•ेंเคฆ्เคฐीเค•ृเคค เคœ्เคžाเคจ เคฎंเคš

  • AI + เค•्เคฐिเคช्เคŸो เค†เคงाเคฐिเคค เค…เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅाเคं


๐Ÿงญ เคจिเคท्เค•เคฐ्เคท: เคฏเคน เคฆเคถเค• เคนै เคธंเค—เคฎ เค•ा

2020 เค•ा เคฆเคถเค• เคคเค•เคจीเค•ों เค•ी เคถाเคฆी เค•ा เคฏुเค— เคนै। เคจเคตाเคšाเคฐ เค…เคฌ เค…เค•ेเคฒे เคจเคนीं เคนोเคคा—เคฌเคฒ्เค•ि เคฎिเคถ्เคฐเคฃ เคธे เคนोเคคा เคนै। เคœो เคฒोเค— เค‡เคจ เคšौเคฐाเคนों เคชเคฐ เค–เคก़े เคนैं—AI เค”เคฐ เคฌाเคฏोเคŸेเค•, XR เค”เคฐ เคถिเค•्เคทा, เคฏा เคฌ्เคฒॉเค•เคšेเคจ เค”เคฐ เคœเคฒเคตाเคฏु—เคตเคนी เคญเคตिเคท्เคฏ เคฌเคจाเคंเค—े।


เค†เคชเค•े เค…เคจुเคธाเคฐ เค•ौเคจ-เคธी เคคเค•เคจीเค•ी เคœोเคก़ी เคธเคฌเคธे เค…เคงिเค• เคฐोเคฎांเคšเค• เคนै?
เคŸिเคช्เคชเคฃिเคฏों เคฎें เคฌเคคाเคं—เค•्เคฏोंเค•ि เคญเคตिเคท्เคฏ เค…เคญी เคฌเคจाเคฏा เคœा เคฐเคนा เคนै।



Thursday, September 09, 2010

Google's Prediction API

Technology Review: Google Offers Cloud-Based Learning Engine: the smartest Web services around rely on machine learning--algorithms that enable software to learn how to respond with a degree of intelligence to new information or events...... Google-hosted algorithms could be trained to sort e-mails into categories for "complaints" and "praise" using a dataset that provides many examples of both kinds .... extracting emergency information from Twitter ...... machine-learning black box--data goes in one end, and predictions come out the other ...... "This API could be a way to get a capability cheaply that would cost a huge amount through a traditional route." ... Prediction API .... has the potential to be a leveler between established companies and smaller startups

We went from big, ugly computers - mainframes - to PCs. PCs were simpler. And over time they became pretty powerful. And then the cloud emerged. The internet itself was the cloud. So I agree with Larry Ellison when he claims he has always done the cloud thing.

We went from servers to data farms. And these data farms run by big companies like Google and Facebook are huge, big enough that the electricity costs are a major headache even for these rich companies.

When Larry bought Sun, I threw a challenge in his direction. Can you build data centers that are the size of servers? Or at least small data centers? That might be nano territory. But I figured what the heck? There is never too much drama in Larry's life. What is one more challenge?

One common denominator with these disruptive technologies is they have been democratizing forces. It has always been about making it possible for more and more people, more and more businesses. We basically want everybody to be able to go online.

Google's Prediction API is a step in that same direction, and I am glad. Suddenly even small businesses will be able to make sense of large quantities of data they might end up collecting.

Enhanced by Zemanta

Tuesday, September 07, 2010

Got Wings?

Sunrise - A Song of Two Humans (1927)Image by twm1340 via Flickr
Technology Review: Web Service Goes Date A-Mining: Unlike sites that rely on questionnaires, Wings tries to understand who you are by picking up the social media bread crumbs you leave online. ..... Wings doesn't ask you about yourself. It tells you. The service requires a Facebook account ..... All that data is fed into the service's recommendation engine. ..... Sunil Nagaraj, chief executive and cofounder of Triangulate, the company behind Wings. ..... The company raised $750,000 in July .... the density of one's social network turns out to be an important factor ..... couples tend to be well suited if they have similar percentages of friends from their own country versus other countries. It matters as well whether your Netflix rental or music playlist history tends toward the mainstream or underground. And couples that have lots of overlap in the types of people they follow on Twitter tend to match well ...... collecting and analyzing social data the way Wings does could be a new branch in the evolution of Web services that make smarter recommendations without having to be told something twice --or even once.

This comes across to me as the next wavelet for the social web's evolution rather than finally that it service that will find us all our soulmates that other dating sites or we ourselves can't. Relationships are mysterious things. Statistical analysis might show most white people go for white people, black for black, brown for brown, but recommending the same might reenforce a pattern that perhaps has been steadily breaking.

But it's good to see yet another startup taking a crack at online dating. Online dating sure is a growing phenomenon. A lot of people also in crowded cities like New York seem to find online dating preferable to meeting someone random at some bar.

It is not one or the other. What works for you works for you. It could be online. It could be offline. It could be a friend of a friend. It could be a perfect stranger.

Relationship building though you get to do on your own. There is not yet a site for that.

Technology Review

What's Next for the Netflix Algorithms?: more than 100 million ratings covering almost 18,000 titles from nearly half a million subscribers ..... combining lots of algorithms with machine-learning techniques might be a good approach to handling large datasets in general .... such algorithms could be applied in market trading, fraud detection, spam-fighting, and computer security

Can You Trust Crowd Wisdom?those ratings can easily be swayed by a small group of highly active users. ..... studied voting patterns on Amazon, the Internet Movie Database (IMDb), and the book review site BookCrossings .... In each case, they found that a small number of users accounted for a large number of ratings.

Digging a Smarter Crowd Instead of using the characteristics of articles to run its recommendation engine's algorithms, Digg's system is based entirely on calculating connections between users

Getting Computers Into the Groove Computers have revolutionized the production, distribution and consumption of music, but when it comes to recommending a good tune, they're still sorely lacking..... more automated methods of music search and recommendation could become important as on-demand music becomes more popular, and sites feel increased pressure to help users find new music...... while analyzing music using computers is "a very interesting and promising area of research," it will be hard to create a music search engine that's both general and fully automatic. "Music similarity is such a personal and variable thing," Crawford says. "Two heavy-metal tracks may seem highly similar to a classical-music expert like me, but entirely different to a heavy-metal enthusiast, who may in turn regard the music of Brahms and Tchaikovsky as very similar, which would be laughable to me."

Recommendation Nation The truth is that I now get more good recommendations about more things, more often, from Bayesian algorithms than from my best friends..... Better tech­nology doesn't mean worse friends.

Enhanced by Zemanta