Comprender el proceso del cáncer (y del envejecimiento) lo suficientemente bien como para que podamos detenerlos.
La conciencia es otra área, aunque este es un problema tan difícil que las proyecciones son imposibles.
Encontrar un planeta habitable es algo que posiblemente podría suceder en el futuro cercano, pero no produciría un trabajo al nivel de un “origen de especies”, dado que gran parte de nuestra teoría ya está allí. Investigar lo que hay en el planeta sería imposible durante mucho tiempo simplemente porque se necesitarían telescopios ultrapotentes para tomar algo más grande que los espectros del planeta.
- ¿Cuál es la ciencia detrás de las varitas de incienso (Agarbattis)?
- Si los espejos reflejan la luz y los ecos reflejan el sonido, ¿qué refleja el olor, el gusto o el tacto?
- ¿Qué es el movimiento?
- Si un asteroide con un diámetro de 1 km golpeara la Tierra y no pudiéramos evitar que golpeara la Tierra, pero podríamos influir en dónde aterriza, ¿dónde deberíamos enviarlo?
- ¿Cómo es posible el movimiento?
En términos de “ciencia revolucionaria”, honestamente creo que los avances más importantes caen en el ámbito del espacio de posibilidades. Vivimos en un área de espacio de posibilidades terriblemente estrecha, cuando es posible que existan numerosos tipos diferentes de arquitecturas posibles, lenguajes, inteligencias artificiales, organismos artificiales, sistemas operativos, sistemas lógicos, códigos genéticos, sistemas políticos, redes sociales, marcos, y planetas El mapeo y el análisis del espacio de posibilidades (que en realidad solo es posible con simulaciones que pueden producir petabytes de datos [y algoritmos que pueden analizarlos]) es un área en la que un avance inesperado definitivamente podría ocurrir sin previo aviso (ya que muchas personas tendrán que mantener sus actividades secretas).
Además, los experimentos sociales realmente pueden generar ideas inesperadas (y ciencia revolucionaria) en el marco del análisis de políticas
Y muchos de nuestros modelos son bastante toscos. Con la próxima era de la ciencia basada en datos, podríamos hacer que nuestros modelos sean mucho menos crudos (y mucho más específicos). Las métricas como IQ, por ejemplo, son extremadamente crudas y podrían ser completamente reemplazables en las próximas décadas.
Aparte de eso, la minería de datos se está volviendo mucho más prominente en la ciencia, aunque probablemente no produzca algo en el orden o la relatividad. La ciencia de datos, en general, es donde podemos descubrir nuevas ideas: solo tendríamos que encontrar formas eficientes de analizar terabytes de terabytes de datos.
Vida Artificial / Abiogénesis
http://www.nytimes.com/2011/07/2…
Comunicación con delfines
http://www.newscientist.com/arti… * podría * ser enorme, aunque simplemente no sabemos cuán compleja es la comunicación con delfines.
Dinámica molecular computacional
Además, esto podría tener potencial (http://cacm.acm.org/magazines/20…
Ponga esto en su lista de tareas pendientes: lea el siguiente documento del investigador David Shaw y colegas que describe su motor de dinámica molecular (MD) Anton. El motor Anton de Shaw aplica conceptos informáticos de vanguardia al problema biológicamente crucial de modelar interacciones moleculares. En una era en la que gran parte de nuestra tecnología informática más avanzada se gasta creando criaturas cada vez más horribles en las que podemos disparar agujeros virtuales cada vez más grandes, la idea de utilizar productivamente esta tecnología para explorar la naturaleza en su forma más cercana y personal es a la vez emocionante y tranquilizador.
La naturaleza del problema computacional que Anton pretende resolver, y los aspectos únicos del diseño resultante, son miradas fascinantes en una esquina del espacio de diseño de la computadora que rara vez visitamos, a pesar de que cada uno de nosotros es una máquina biológica que depende de correcto funcionamiento de mecanismos moleculares. Cuando las enfermedades hacen que estos mecanismos salgan mal, los investigadores médicos intentan inferir las causas y los posibles remedios a partir de evidencia muy indirecta y propensa a errores, ya que carecen de medios directos para medir o simular las bases moleculares. David Shaw llama a su nuevo instrumento un “microscopio computacional” y, si tiene éxito, tiene el mismo impacto que cambia el juego que el microscopio óptico original de Anton van Leeuwenhoek. (La máquina de Shaw fue nombrada en honor de van Leeuwen-hoek).
Transición de arquitecturas von Neumann (http://cacm.acm.org/magazines/20…
El problema raíz con las máquinas paralelas no ha sido que cualquiera sea intrínsecamente malo, sino más bien que es difícil darles sentido como una totalidad. El hecho más sorprendente acerca de las máquinas secuenciales es que todas son iguales: emulan la abstracción de von Neumann. Esta similitud ha sido vital para el crecimiento de la informática, ya que nos ha permitido escribir software portátil para esta abstracción y hacer que las máquinas la emulen. Por lo tanto, el modelo von Neumann ha servido como el “modelo puente” vital entre el software y el hardware.
Hace tiempo que me interesa la cuestión de si existe un modelo de puenteo igualmente efectivo para máquinas paralelas y cuál podría ser. El paralelismo ha llegado con múltiples núcleos en nuestras computadoras portátiles. Mi opinión es que las fuerzas impulsoras irresistibles que han provocado esto han sido los imperativos de la física. Se deduce, creo, que tenemos que tener en cuenta las limitaciones físicas de conducción para ver qué es lo más fundamental sobre la computación paralela. La computación, la comunicación, la sincronización y la memoria necesitan varios recursos, que a su vez están limitados por las disposiciones físicas de los dispositivos. El modelo de puente buscado tiene que dar cuenta de estos costos. Nos han mimado durante los últimos 60 años al tener una abstracción tan simple como el modelo de von Neumann es suficiente. La vida se volverá un poco más complicada ahora. La ausencia de un modelo de puente aceptado es evidente incluso en el nivel teórico de los algoritmos.
Mi trabajo más reciente aborda estos problemas a través de un modelo de puente propuesto en particular, llamado Multi-BSP, que intenta capturar las limitaciones físicas de las máquinas de la manera más simple posible. Utiliza la sincronización de barrera de manera jerárquica e idealiza una máquina como un conjunto de parámetros numéricos que especifican un punto en el espacio de las posibles máquinas. La mención de los muchos detalles arquitectónicos de las máquinas actuales que la física no sugiere inevitablemente se omite deliberadamente.
