سازمان‌ها باید برای رقابت مؤثر در عصر نوآوری ترکیبی، مشخص کنند که کدام ترکیب‌ها با نقاط قوت آن‌ها همسو هستند. این تحقیق، نقشه‌ای ساختاریافته از ترکیب‌های فناوری از 8 حوزه پیشرفته ارائه می‌دهد که سازمان‌ها می‌توانند از آن به عنوان نقطه شروعی برای همسویی استراتژیک بیشتر و توسعه قابلیت‌ها استفاده کنند. حوزه‌های انتخاب شده شامل هوش مصنوعی، محاسبات همه‌کاره، زیست‌شناسی مهندسی، هوش فضایی، رباتیک، مواد پیشرفته، انرژی نسل بعدی و فناوری‌های کوانتومی می‌شود که از طریق مشاوره تخصصی و نظرسنجی جهانی به عنوان مهم‌ترین حوزه‌ها در شکل‌دهی مسیر‌های نوآوری کوتاه‌مدت و میان‌مدت شناسایی شدند. با توجه به ماهیت ترکیبی پیشرفت‌های فناوری مدرن، هر حوزه به زیرحوزه‌های اصلی و اجزای فناوری خود تقسیم شده است. در طبقه‌بندی نهایی، 238 زیرمؤلفه فناوری تعیین شده است. هر زیرمؤلفه با استفاده از یک مدل بلوغ که براساس چهارچوب طبقه‌بندی چهار مرحله‌ای «سیمون واردلی» ایجاد شده، مورد ارزیابی قرار گرفته است. این چهارچوب، مبنایی منسجم برای درک چگونگی تکامل فناوری‌ها و جایگاه آن‌ها در چرخه عمر نوآوری فراهم می‌کند. مرحله نخست، فناوری‌های مرحله پیدایش هستند که اغلب به عنوان کاتالیزور‌های مبتنی بر پژوهش عمل می‌کنند و منتظر کاربرد عملی هستند. آن‌ها به عنوان متمایزکننده یا ارزش‌های گزینه‌های آینده عمل می‌کنند؛ اگرچه ممکن است بازده فوری ایجاد نکنند. سرمایه‌گذاری گزینشی در این فناوری‌ها مزایای رقابتی بالقوه آینده را تضمین می‌کنند.
مرحله دوم، فناوری‌های سفارشی قابل انطباق هستند که برای مقیاس‌پذیری نیاز به هماهنگی خاص با بازار دارند. در حالی که آن‌ها نیاز‌های خاص بازار را برطرف می‌کنند، عامل تمایز آن‌ها باید با نیاز‌های مشتری همسو باشد تا هزینه‌های توسعه را توجیه کند. مرحله سوم، فناوری‌های مرحله محصول است که برای ادغام آماده بوده و اغلب به عنوان عوامل توانمندساز همگرایی زنجیره ارزش، عمل می‌کند. آن‌ها قابلیت‌های عملی را فراهم می‌کنند که ارزش فوری مشتری را ارائه و هسته بیشتر سبد‌های فناوری را تشکیل می‌دهند. آن‌ها اغلب به عنوان پلتفرم‌هایی برای ادغام اجزای تجربی‌تر و تجاری‌تر عمل می‌کنند. مرحله بعدی، فناوری‌های مرحله کالاست که زیرساختی را فراهم می‌کند که به فناوری‌های جدید اجازه می‌دهد تا به طور مؤثر مقیاس‌پذیر شده و در نتیجه اثرات اکوسیستمی ایجاد کنند. آن‌ها بهره‌وری هزینه و مقیاس‌پذیری را ارائه می‌دهند. با به کارگیری اجزا و زیرساخت‌های استاندارد صنعتی، سازمان‌ها می‌توانند هزینه‌های عملیاتی را کاهش داده و منابع را بر تمایز با ارزش بالاتر متمرکز کنند.

1- حوزۀ هوش مصنوعی
هوش مصنوعی در حال قدرتمندتر شدن است و دامنه وظایف آن هم گسترش یافته است. به عنوان یک حوزه همه منظوره، این حوزه طیف پویایی از زیرمؤلفه‌ها را در یک چشم‌انداز بلوغ لایه‌ای ارائه می‌دهد که آن را به یک رابط منحصر به فرد برای ادغام و بهبود در تمام حوزه‌های دیگر تبدیل می‌کند. در لبه فناوری، هوش مصنوعی عامل محور، تصمیم‌گیری خودکار و همکاری بین سیستم‌های هوشمند را امکان‌پذیر می‌کند و نمایانگر مرحله پیدایش بلوغ است که در آن، ابتدا نوآوری شکل می‌گیرد. فناوری‌های سفارشی مانند هوش مصنوعی لبه‌ای، پردازش سریع‌تر روی دستگاه را برای برنامه‌های کاربردی بلادرنگ ارائه می‌کنند، در حالی که یادگیری یکپارچه، حریم خصوصی داده‌ها را از طریق آموزش مدل توزیع شده، بهبود می‌بخشد و یادگیری تقویتی، سازگاری در محیط‌های پیچیده را افزایش می‌دهد.

شبکه‌های هوش لبه توزیع شده
شبکه‌های هوش لبه توزیع شده، با تعبیه قابلیت‌های هوش مصنوعی به طور مستقیم در حاشیه شبکه، جایی که داده‌ها از آنجا سرچشمه می‌گیرند، چشم‌انداز محاسبات را از نو تصور می‌کنند و یک شبکه هوشمند از گره‌های محاسباتی ایجاد می‌کنند که اطلاعات را به صورت محلی پردازش می‌کنند، نه این که به امکانات متمرکز متکی باشند. این ترکیب، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا بدون هزینه‌های زیرساختی و آسیب‌پذیری‌های مرتبط با پردازش متمرکز، از دستگاه‌های اینترنت اشیا، حسگر‌ها و سایر فناوری‌های تولید داده خود ارزش استخراج کنند. این ترکیب به ویژه در چگونگی تغییر رویکرد اساسی در توسعه مدل هوش مصنوعی توسط یادگیری یکپارچه مشهود است. یادگیری یکپارچه به جای متمرکز کردن داده‌های حساس در امر آموزش، فرایند آموزش را در دستگاه‌های لبه، توزیع کرده و به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌های محلی بدون انتقال آن‌ها به سرور‌های متمرکز، یاد بگیرند. این سیستم‌ها هنگامی که با الگوریتم‌ها و سخت‌افزار‌های تخصصی هوش مصنوعی لبه ترکیب می‌شوند، هم به حفاظت از حریم خصوصی و هم به کارایی محاسباتی دست می‌یابند که با هر فناوری واحدی غیرممکن خواهد بود.

خودمختاری چندعاملی
ترکیب عوامل هوش مصنوعی با هوش مکانی و محاسبات همه‌کاره، نسل جدیدی از سیستم‌ها را ایجاد می‌کند که قادر به تصمیم‌گیری مستقل در محیط‌های پیچیده و دنیای واقعی هستند و به عنوان سیستم‌های چند عاملی با هم همکاری می‌کنند. این مجموعه‌های هماهنگ قادرند وظایف را بین عوامل تخصصی توزیع کنند به طوری که برخی از آن‌ها، لجستیک را مدیریت می‌کنند، برخی دیگر کنترل کیفیت با پیش‌بینی تعمیر و نگهداری را بر عهده می‌گیرند و... . این بیانگر یک تغییر اساسی از اتوماسیون سنتی مبتنی بر قانون به سیستم‌های پویا و آگاه از زمینه است که می‌توانند به عدم قطعیت و شرایط متغیر پاسخ دهند. این سیستم‌ها براساس اطلاعات فوری تصمیم‌گیری می‌کنند، از نتایج یاد می‌گیرند و بدون دخالت انسان، عملکرد خود را به طور مداوم بهبود می‌بخشند. هوش مصنوعی عامل‌گرا، چهارچوب تصمیم‌گیری را فراهم می‌کند در حالی که یادگیری تقویتی، این سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا به‌جای برنامه‌نویسی صریح، از طریق تجربه بهبود پیدا کنند. هوش فضایی و دید کامپیوتری، به سیستم، آگاهی موقعیتی داده و به آن‌ها اجازه می‌دهند محیط‌های پیچیده را درک کنند. این فناوری‌ها زمانی که با رباتیک پیشرفته ادغام می‌شوند، ماشین‌هایی ایجاد می‌کنند که نه تنها می‌توانند درک و تجزیه و تحلیل کنند، بلکه قادرند به طور فیزیکی براساس تصمیمات خود عمل کنند.

پردازش الهام گرفته از زیست سیستم‌ها
زیست سیستم‌ها رویکرد نوظهوری را در معماری محاسباتی نشان می‌دهند که از پیچیده‌ترین سیستم پردازش اطلاعات طبیعت، یعنی مغز انسان تقلید می‌کند. این یک تغییر اساسی از معماری‌های سنتی است. ادغام محاسبات نوروفورمیک با اصول بیولوژیکی، مرز‌های جدیدی را در محاسبات تطبیقی و کم مصرف باز می‌کند که به طور بالقوه می‌تواند وظایف پیچیده را با کسری از مصرف برق سیستم‌های سنتی انجام دهد. با استفاده از محاسبات درون‌حافظه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی و هوش مصنوعی لبه‌ای، این سیستم‌ها در یادگیری در زمان واقعی، تشخیص الگو و تصمیم‌گیری تطبیقی بهتر عمل می‌کنند.

تحول همگرایی
هم‌افزایی هوش مصنوعی و محاسبات همه کاره، شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا فراتر از مرز‌های متعارف خود نوآوری کنند و با ورود به بازار‌های نوظهور، ضمن رسیدگی به نیاز‌های روزافزون قدرت محاسباتی دستگاه‌ها، به دنبال بازده بالاتر باشند. یک تغییر آشکار در الگو‌های سرمایه‌گذاری در حال وقوع است به طوری که از سرمایه‌گذاری مبتنی بر چرخه‌های تبلیغاتی به سرمایه‌گذاری‌های استراتژیک در پلتفرم‌های همگرایی هوش مصنوعی که فناوری‌های متعددی را ادغام می‌کنند. در سال 2024، هوش مصنوعی بر جریان‌های سرمایه‌گذاری خطرپذیر تسلط داشت و در حالی که عدم قطعیت سرمایه‌گذاران همچنان پابرجاست، همگرایی هوش مصنوعی با اتوماسیون، رباتیک و محاسبات لبه، موضوعی تکرارشونده در بخش‌های فناوری با سریع‌ترین رشد به شمار می‌رود. این روند در سرمایه‌گذاری‌های استراتژیک توسط بازیگران اصلی مانند اینتل، انویدیا و سافت بانک و نیز ابتکارات عمومی مانند بودجه اتحادیه اروپا برای پروژه‌های فناوری هوش مصنوعی لبه منعکس شده است. تکامل سریع و پذیرش گسترده هوش مصنوعی، دولت‌های جهانی را به سمت تسریع توسعه چهارچوب‌های نظارتی سوق داده است. قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا که اکنون در حال اجراست، به عنوان یک سابقه مهم برای تنظیم جامع هوش مصنوعی عمل می‌کند. همچنین آمریکا، کانادا، برزیل، انجمن کشور‌های جنوب شرقی آسیا (آسه‌آن)، ژاپن و چین در حال توسعه رویکرد‌های نظارتی خود هستند.

افق هوش مصنوعی
هوش مصنوعی به ویژه در سال‌های اخیر پیشرفت کرده است. همزمان با پیشرفت هوش مصنوعی در توسعه نوآوری‌های فناورانه، مرز بعدی، توسط سیستم‌های خودکار، هوشمند و کارآمد شکل می‌گیرند. این معماری‌های هوشمند هیبریدی، پیچیدگی‌های جدیدی را برای کاربرد‌های هوش مصنوعی به ارمغان می‌آورد. ظهور شبکه‌های هوش مصنوعی خودبهینه ساز، به عنوان یک الگوی غالب پیش‌بینی می‌شود. انتظار می‌رود سیستم‌های امروزی با یادگیری از داده‌های عملیاتی و بدون دخالت انسان، عملکرد خود را به طور مداوم بهبود بخشند. باوجوداین، این پیشرفت به طور خودکار اتفاق نمی‌افتد بلکه پیشرفت‌های بیشتر در قابلیت‌های استدلال خودکار و بلوغ سیستم، پیش‌نیاز‌های ضروری خواهند بود.

2- محاسبات همه‌کاره
محاسبات همه‌کاره نمایانگر یک چشم‌انداز محاسباتی توزیع شده و غیرمتمرکز است که در آن، محاسبات به منبع داده نزدیک‌تر می‌شوند. پشیرفت سریع قدرت و دسترسی محاسباتی، ادغام‌ها و برنامه‌های کاربردی پیچیده‌تر را امکان‌پذیر می‌کند و در عین حال، با کاهش آسیب‌پذیری‌های متمرکز و تقویت انعطاف‌پذیری داده‌ها، خطرات امنیت سایبری را کاهش می‌دهد. محاسبات نورومورفیک و پردازنده‌های الهام‌گرفته از زیست، محاسبات تطبیقی و کم‌مصرف را امکان‌پذیر می‌کنند در حالی که یادگیری ماشینی تعبیه شده و محاسبات لبه‌ای متحرک، پردازش داده‌های فوری را به طور مستقیم روی دستگاه‌ها تسهیل می‌کنند. در عین حال، پیشرفت‌ها در شبکه‌های نرم‌افزاری تعریف شده (SDN)، حسگر‌های بی‌سیم و پردازش فوری، قابلیت اطمینان و مقیاس‌پذیری موردنیاز برای برنامه‌های کاربردی در مقیاس بزرگ را تضمین می‌کنند. SDN کارایی و انعطاف‌پذیری شبکه را افزایش داده، حسگر‌های بی‌سیم را جمع‌آوری و انتقال یکپارچه داده‌ها را امکان‌پذیر می‌کنند و پردازش فوری، برنامه‌های کاربردی حیاتی در هوش مصنوعی، سیستم‌های انرژی و رباتیک را تقویت می‌کند.

سیستم‌های هوشمند غیرمتمرکز
سیستم‌های هوشمند غیرمتمرکز، معماری واقعی بلاکچین، شبکه نظیر به نظیر (P2P) و هوش مصنوعی لبه‌محور را برای مقابله با بحران‌های محاسباتی با یکدیگر ترکیب می‌کنند. این بحران شامل ناکارآمدی انرژی پردازش داده‌های متمرکز و شکنندگی امنیت داده در سیستم‌های به هم پیوسته است. علاوه بر یادگیری یکپارچه، بلاکچین، برای اطمینان از تغییرپذیر بودن جریان کاری هوش مصنوعی، پاسخگویی رمزنگاری شده را نیز اضافه می‌کند. افزودن شبکه‌های P2P و شبکه‌های ارائه مفاهیم (CDNS) منابع را اختصاص داده و تأخیر را در مقایسه با خطوط سیستم‌های ابری سنتی کاهش می‌دهد.

اینترنت اشیا رباتیک
اینترنت اشیا رباتیک، توانمندی‌های پیشرفته رباتیک را با اتصالات شبکه‌ای و محاسبات لبه ادغام می‌کنند تا به این واسطه، اکوسیستم‌های رباتیک به هم پیوسته‌ای را ایجاد کنند که قادر به برقراری ارتباط، همکاری و به اشتراک‌گذاری هوش در خلال سیستم‌های توزیع شده باشند. با نزدیک‌تر کردن پردازش داده به منبع، محاسبات لبه به طور قابل توجهی، تأخیر را کاهش داده و ربات‌ها را قادر می‌سازد تا به فضای اطراف خود در زمان واقعی پاسخ دهند در حالی که پروتکل‌های شبکه، بهینه شده‌اند تا ارتباطات رباتیک به این سیستم‌ها اجازه هماهنگی اقدامات و به اشتراک‌گذاری دیدگاه‌ها را بدهد. محاسبات لبه در ترکیب با شبکه توری انعطاف‌پذیر، فرایند یادگیری ربات‌ها را متحول کرده و باعث سازگاری و اقدام جمعی آن‌ها می‌شود. ادغام ML تعبیه شده در سیستم‌های رباتیک در حالی که ارتباطات امن ربات به ربات و ربات به زیرساخت را ارائه می‌دهند، فاز بعدی اتوماسیون هوشمند را ایجاد کرده و سیستم‌هایی را خلق می‌کند که هوشمند بوده و هماهنگ عمل می‌کنند.

تحول همگرایی
سال 2024 افزایش ناگهانی در سرمایه‌گذاری‌های محاسبات لبه رخ داد. همان‌طور که صنایع به اکوسیستم‌های پیچیده‌تر و به‌هم‌پیوسته‌ای تبدیل می‌شوند، محاسبات همه‌کاره بار دیگر بر این نکته تأکید می‌کنند که افراد و سازمان‌ها چگونه باید با یکدیگر تعامل داشته و ارزش را در دنیای دیجیتال رد و بدل کنند. امنیت و اعتماد در زیرساخت داده به موضوعی حیاتی تبدیل شده است. شرکت‌ها به منظور کاهش آسیب‌پذیری‌های ذاتی در سیستم‌های متمرکز، سیستم‌های هوشمند غیرمتمرکزی را اتخاذ می‌کنند که در آن، داده و هوش مصنوعی در میان گره‌ها توزیع شده‌اند. این تغییر معماری، تاب‌آوری سیستم را بالا برده و از شفافیت و خودمختاری بیشتری در پردازش داده حمایت می‌کنند. غول‌های فناوری نقشی حیاتی در برقراری استاندارد‌هایی ایفا می‌کنند که ترکیبات بعدی را با هوش مصنوعی و هوش فضایی شکل می‌دهند. فناوری‌های محاسباتی همه‌کاره بالغ، از پروتکل‌های برقرارشده و قوانین ازپیش‌تعیین‌شده‌ای سود می‌برند که نوع انتقال داده و ارتباط دستگاه‌ها را هدایت می‌کند.

افق محاسبات همه‌کاره
شبکه‌های زیرساخت فیزیکی غیرمتمرکز (DePIN) نقطه‌عطف دیگری را برای ایجاد سیستم‌های دیجیتال کارآمدتر و انعطاف‌پذیرتر ارائه می‌دهد. این شبکه‌ها از فناوری بلاک‌چین برای هماهنگی بین مشارکت‌کننده‌های توزیع‌شده‌ای استفاده می‌کنند که با منابعی چون توان محاسباتی، ذخیره، پهنای باند یا داده حسگر مشارکت می‌کنند. امروزه، DePIN زیرساخت دیجیتالی چون شبکه‌های بی‌سیم، منابع محاسباتی، شبکه‌های حسگر، سیستم‌های انرژی و پلتفرم‌های حمل‌ونقل را در بر می‌گیرد. در حال حاضر، ارزش این زیرساخت‌ها در دنیا بین 30 تا 50 میلیارد دلار به‌ازای بیش از 1500 پروژه فعال برآورد شده است. پیش‌بینی می‌شود این بخش جدید تا سال 2028 تا 3 هزار و 500 میلیارد دلار رشد کند که بیانگر اهمیت روبه‌رشد چشم‌انداز فناوری است. مهم‌ترین تحول در اکوسیستم DePIN، ظهور هوش مصنوعی فیزیکی غیرمتمرکز (DePAI) است که تغییر اساسی در چگونگی تعامل سیستم‌های هوش مصنوعی با زیرساخت فیزیکی و داده‌های دنیای واقعی را نشان می‌دهد. هم‌زمان که DePIN به بلوغ می‌رسد، می‌تواند آینده محاسبات همه‌کاره را با ایجاد بافت محاسباتی توزیع‌شده شکل دوباره ببخشد. ذی‌نفعان اولیه، زیرساخت محاسبات هوش مصنوعی را در بر می‌گیرد و جزء 3 پروژه برتر درآمدزایی DePIN محسوب می‌شود که همگی روی ارائه منابع محاسباتی غیرمتمرکز برای کاربرد‌های هوش مصنوعی متمرکز شده‌اند.

3- حوزهٔ زیست‌شناسی مهندسی
زیست‌شناسی مهندسی در حال تغییر چگونگی ادغام سیستم‌های بیولوژیکی با فناوری‌های فیزیکی و دیجیتال است و قابلیت‌های جدیدی را در بخش‌های مختلف مانند مراقبت‌های بهداشتی، تولید و مدیریت محیط‌زیست ایجاد می‌کند. پیشرفت‌ها در فناوری دیجیتال، تأثیر زیست‌شناسی مهندسی را بیش‌ازپیش گسترش داده و نقش آن را در تسریع نوآوری دگرگون می‌کند. حسگر‌های زیستی سفارشی، جمع‌آوری داده‌های زیستی را بهبود می‌دهند درحالی‌که محاسبات زیستی در مرحله محصول و بیوانفورماتیک در مرحله کالا، قدرت محاسباتی را برای درک سیستم‌های زیستی افزایش می‌دهند. سیستم‌های چاپ زیستی سفارشی، ساخت ساختار‌های پیچیده زیستی را نوآورده کرده و مهندسی متابولیک، سلول‌ها را برای تولید مواد باارزش بالا، بار دیگر برنامه‌ریزی می‌کند.

تولید زیستی دقیق
تولید زیستی دقیق از پزشکی شخصی‌سازی‌شده گرفته تا سلول‌های قابل‌برنامه‌ریزی تا سیستم‌های غذایی، فناوری‌های زیست‌شناسی مهندسی را به کار می‌گیرد که شامل مهندسی آنزیمی و مولکولی، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده هوش مصنوعی و دوقلو‌های دیجیتال به‌منظور ایجاد مواد سفارشی، مولکول‌ها و سیستم‌های زیستی است. یکی از نتایج این ترکیب، زیست‌پزشکی دقیق است که شامل روشی برای تشخیص پیشگیرانه فردی، درمان و پیشگیری است. این کاربرد‌ها، داده خاص، اطلاعات بالینی و ژنومی هر بیمار را با ابزار‌های هوش مصنوعی ادغام کرده و این مجموعه‌داده‌های چندلایه را پردازش می‌کند تا به این واسطه، مشخص کند که سیستم‌های زیستی چگونه تعامل کرده و روی نتایج نفوذ می‌کنند. نتیجه دیگر، تولید آنزیمی و در سطح مولکولی است که در آن، آنزیم‌ها به‌عنوان اجزای مولکولی و قابل‌برنامه‌ریزی در یک بسته تولید زیستی پویا تا محصولات تولید زیستی سفارشی عمل می‌کنند. آنچه این ترکیب را قدرتمند می‌کند، توانایی آن برای ایجاد خود پایداری و تطبیق با تولیداتی است که می‌توانند تکامل یابند و به شرایط متغیر محیطی پاسخ دهند. این ترکیب نشان می‌دهد که چگونه سیستم‌های زیستی دقیق، ارائه راه‌حل‌های زیست‌شناسی مهندسی را متحول کرده و آن‌ها را به‌طور چشمگیری شخصی‌سازی‌شده و متناسب با نیاز‌های خاص می‌کنند. این پیشرفت‌ها در زنجیره‌های ارزش صنعت از مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا کشاورزی و انرژی، گسترش می‌یابند.

پلتفرم‌های محاسبات زیستی
پلتفرم‌های محاسبات زیستی، پیشرفتی را در محل تلاقی زیست‌شناسی و محاسبات ارائه می‌دهد، جایی که نه‌تنها زیست‌شناسی قابل‌مشاهده است، بلکه برای محاسبه نیز مورداستفاده قرار می‌گیرد و جنبه‌های عملکردی، ساختاری و فیزیولوژیکی خاصی از مغز انسان را تقلید می‌کند. این رابط‌های محاسبات زیستی، هنوز نوپا هستند؛ اما هم‌زمان با حرکت به‌سوی کانال‌های ارتباطی دوطرفه و مستقیم بین بافت زنده و سیستم‌های الکترونیکی، مرز همگرایی بنیادی را ارائه می‌دهد. پیچیدگی این رابط‌ها، کاربرد‌های جدیدی را هم در درمان‌های پزشکی و هم در تعاملات کامپیوتر - انسان امکان‌پذیر می‌کند. قدرت این همگرایی بسته به توانایی تبدیل سیگنال‌های زیستی پیچیده به شکل محاسباتی است که می‌توان آن را پردازش کرد.

سیستم‌های کشت سلولی
با ترکیب روش‌های تولید زیستی با فناوری‌های تولید پیشرفته، نسل جدیدی از سیستم‌های مقیاس‌پذیر و کشت سلولی دقیق در حال ظهور هستند. این همگرایی، چالشی قدیمی را مدنظر قرار می‌دهد که طی آن، شکاف بین فرایند‌های زیستی در مقیاس آزمایشگاهی و مواد زیستی در مقیاس صنعتی را به یکدیگر متصل می‌کند. ارگانیسم‌های مهندسی‌شده پیشرفته، مواد، ترکیبات و مواد مغذی را تولید می‌کنند. ادغام رآکتورهای زیستی، سیستم‌های پرینت زیستی، موقعیت‌های کاشت بهینه با هوش مصنوعی، سیستم‌های رباتیک و سلول خودکار، به اساس تولید زیستی پایدار و مؤثرتر وابسته است.

تحول همگرایی
الگو‌های ترکیبی در زیست‌شناسی مهندسی نشان می‌دهد سیستم‌های زیستی و دیجیتال چگونه درهم‌ تنیده شده و توانمندی‌های تحولی را ایجاد می‌کنند که فراتر از کاربردهای سنتی گسترده می‌شوند. این ترکیبات که از طریق پیشرفت در هوش مصنوعی قدرت می‌گیرند، به طور قابل‌توجهی تحول زنجیره ارزش را به گروه‌های تولیدی جدید تسریع کرده و می‌تواند چالش‌های حل‌نشده‌ای را از قبل مدنظر قرار دهد. فناوری‌های زیست‌شناسی مهندسی به طور سنتی، به‌واسطه استراتژی‌های بلندمدت ورود به بازار به دلیل تحقیق‌وتوسعه گسترده و نیز تأییدیه‌ها، بیشتر در صنعت مراقبت‌های بهداشتی به کار می‌رفت. در حال حاضر، با پیشرفت‌های اخیری که در هوش مصنوعی اتفاق افتاده، با توانمندسازی زیست‌شناسی مهندسی برای یادگیری از داده، الگو‌های تشخیصی و دقت بالا در حال ایجاد تحول در زنجیره ارزش است به‌طوری‌که طبق محیط‌های پیچیده متناسب‌سازی‌شده کاربرد‌های جدیدی را در کالا‌های مصرفی، انرژی و صنعت غذا ایجاد می‌کند. با بلوغ فناوری‌های زیست‌شناسی مهندسی، سرمایه‌گذاران درباره قابلیت استارتاپ‌ها در این حوزه خوش‌بین باقی مانده‌اند. باتوجه‌به اینکه روایت‌ها بیشتر به‌سوی نتایج جهانی تغییر مسیر داده‌اند انتظار می‌رود حوزه‌های کاربردی فراتر از مراقبت‌های بهداشتی برای سرمایه‌گذاری جذاب‌تر شوند. ماهیت پیچیده فناوری‌های زیست‌شناسی مهندسی در معرض موانع مهمی در مسیر ارائه سیاست‌های جامع‌تر و مؤثرتر و شبکه‌های تنظیمی قرار می‌گیرد.

افق زیست‌شناسی مهندسی
زیست‌شناسی مهندسی یک نقطه‌عطف تحول‌آفرین است که با همگرایی پیشرفت‌های چشمگیر فناورانه‌ای دنبال می‌شود که تأثیر آن فراتر از مراقبت‌های بهداشتی سنتی است. این هم‌افزایی بین هوش مصنوعی و گسترش داده‌های زیستی، در حال بازسازی سرعت، هزینه و توانمندی‌های مهندسی زیستی، کوتاه‌شدن جدول زمانی اکتشاف، توسعه دسترسی به تکنیک‌های پیشرفته است. در آینده‌ای نزدیک، تولید زیستی به یک روش تولید استاندارد برای محدوده گسترده‌ای از تولیدات، از مواد شیمیایی خاص و دارویی گرفته تا مواد جدید و کالا‌های مصرفی تبدیل می‌شود. هم‌زمان با ترکیب مواد زیستی و مکانیک زیستی پیشرفته با فناوری‌های خودکار، فرایند‌های تولیدی که از سیستم‌های زیستی استفاده می‌کنند، ضمن ارائه ویژگی‌های پایداری برتر، از نظر اقتصادی با روش‌های سنتی رقابت خواهند کرد. در حال حاضر، شرکت‌های مختلف در بخش‌های مختلف، فرایند‌های آنزیمی و رآکتورهای زیستی میکروبی را در بر می‌گیرند که با مزایای هزینه‌ای و فشار تنظیمی برای تمرین‌های پایدار دنبال می‌شوند. با نگاه به جلو، انتظار می‌رود سیستم‌های زیستی مهندسی در مقیاس بزرگ نقش کلیدی در مدیریت محیطی و تولید منابع ایفا کنند. از این طریق، فناوری‌های اکوسیستم مصنوعی در مرحله پیدایش باقی می‌مانند به‌طوری‌که در طیف گسترده‌ای، از جذب کربن گرفته تا پاک‌سازی زیستی و برای استخراج منابع و کشاورزی پایدار مورداستفاده قرار می‌گیرد.

4- حوزهٔ هوش فضایی
هوش فضایی، نشان‌دهنده یک تغییر بنیادی در چگونگی درک، تجزیه‌وتحلیل و تعامل با محیط‌های فیزیکی است. این تغییر، درک از و تعامل با فضای فیزیکی را متحول کرده و امکان همکاری و شبیه‌سازی را ایجاد می‌کند که در نهایت، نه‌تنها دارایی‌های فیزیکی به‌دست‌آمده از محیط‌های مجازی را کنترل می‌کند، بلکه آن‌ها را شبیه‌سازی هم می‌کند. در نوآوری‌های جدید، فناوری‌های سفارشی ساخته‌شده مانند ترکیب فیزیکی - دیجیتال با پلتفرم‌های واقعیت مجازی ترکیب‌ شده و فناوری دوقلوی دیجیتال، پیشرفت‌هایی را در فضای فراگیر، تعامل و شبیه‌سازی فضایی هدایت می‌کنند. درعین‌حال، فناوری‌هایی چون دید کامپیوتری، لیدار و تحلیل فضایی، داده سه‌بعدی و مفهوم محیط فضایی را برای کاربرد‌های وسیع ارائه می‌دهند. با تداوم، تحول و درهم‌تنیدگی این فناوری‌ها، فرصت‌هایی در مدل‌های تجاری جدید فراهم شده و ارزشی را در صنایع ایجاد می‌کنند.

پردازش فضایی
این الگو در حال تغییر نوع درک، تجزیه‌وتحلیل و تعامل سیستم‌ها با محیط‌های سه‌بعدی است. این الگو با چند فناوری دقیق مانند سیستم‌های با رزولوشن بالای لیدار که داده‌های دقیق میلی‌متری را ثبت می‌کند؛ با دید سه‌بعدی و تکنیک‌های تخمینی عمیق ادغام می‌شود که درک چندبعدی ایجاد می‌کند. این کاربرد‌ها شامل برنامه‌ریزی شهری است؛ جایی که از دید کامپیوتری برای وظایف فضایی در کنار شبکه‌های حسگر بی‌سیمی استفاده می‌شود تا مدل‌های مکانی جامعی ایجاد شود که پدیده‌های شهری را به طور دقیق شبیه‌سازی ‌کنند. در فرایند تولید، پردازش مکانی، ادغام فیزیکی - دیجیتالی را با قابلیت‌های همگام‌سازی در لحظه ترکیب می‌کند تا به ترازبندی دقیق برای سیستم‌های رباتیک و پوشش‌های واقعیت افزوده برای بازرسان دست یابد و کارایی را به طور قابل‌توجهی بهبود بخشد.

پلتفرم‌های فراگیر
این پلتفرم‌ها با ترکیب پلتفرم‌های واقعیت ترکیبی، موتور‌های محاسبات فضایی و سیستم‌های پیشرفته دید کامپیوتری، محیط‌هایی را ایجاد می‌کنند که در آن‌ها، محتوای دیجیتال به طور طبیعی در دنیای فیزیکی ادغام می‌شود. اساس فنی شامل قابلیت‌های دقیق آگاهی فضایی نسبت به فناوری‌هایی است که می‌توانند محیط را با سرعت 30 فریم در ثانیه نقشه‌برداری و هولوگرام‌های سه‌بعدی را با دقت میلی‌متری ایجاد کنند. این ادغام با شبکه‌های عصبی کانولوشن برای تشخیص اشیا، سیستم‌های دید سه‌بعدی برای تخمین عمق و فناوری‌های پیشرفته نمایشگر بهبود می‌یابد که اطلاعات دیجیتال را به طور یکپارچه در میدان دید کاربر ارائه می‌دهند. کاربرد آن در تولیدات هوافضاست، جایی که شرکت‌ها با پیاده‌سازی گردش‌های کاری هدایت‌شده، با واقعیت ترکیبی که مدل‌های طراحی به کمک کامپیوتر را با اجزای فیزیکی هم‌سو می‌کنند، خطا‌های مونتاژ را کاهش داده‌اند. آموزش پزشکی از طریق شبیه‌سازی‌های مجازی که شامل بازخورد لمسی هستند، متحول شده و دقت رویه‌ای را برای مداخلات پیچیده بهبود می‌بخشد. این کاربرد‌ها نشان می‌دهند که چگونه پلتفرم‌های فراگیر در حال ایجاد رابط‌های بصری هستند که در آن‌ها، اطلاعات مجازی دقیقاً در نقطه موردنیاز ظاهر شده و امکان تجربه محتوای دیجیتال را به روش‌هایی فراهم می‌کنند که طبیعی و مرتبط با متن هستند.

اکوسیستم‌های دوقلوی دیجیتال
اکوسیستم‌های دوقلوی دیجیتال ترکیبی از شبکه‌های حسگر اینترنت اشیا، موتور‌های شبیه‌سازی مبتنی بر فیزیک و تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی هستند که نمونه‌های مشابه پویا و هوشمندی از سیستم‌های فیزیکی را ایجاد می‌کنند. به عنوان مثال، سیستم‌های تعمیر و نگهداری تولیدکنندگان تجهیزات اصلی توربین گازی (OEMs)، در حال حاضر می‌توانند داده‌های حسگر اینترنت اشیا (ردیابی ارتعاش، دما و فشار) را با شبیه‌سازی‌های تحلیل المان محدود ترکیب کنند تا خستگی اجزا را قبل از خرابی پیش‌بینی کرده و شکست‌های برنامه‌ریزی نشده را کاهش دهند. OEM‌های خودکار، دوقلو‌های دیجیتال در وسعت کارخانه را اجرا می‌کنند که مسافت سنجی بازوی رباتیک را با مدل‌های شبیه‌سازی رویداد گسسته همگام‌سازی و زمان برنامه‌ریزی تولید را کاهش می‌دهند در حالی که توان عملیاتی را بهبود می‌دهند. توان این اکوسیستم‌ها از قابلیت همکاری حلقه بسته- به عنوان موتور‌های شبیه‌سازی داده فضایی نشئت می‌گیرد در حالی که هوش مصنوعی، خروجی‌های شبیه‌سازی را تجزیه و تحلیل می‌کند تا بهینه‌سازی‌ها را به طور خودکار در سیستم‌های کنترل صنعتی یا از طریق اپراتور‌های انسانی برای تأیید، انجام دهند.

تحول همگرایی
همگرایی هوش فضایی و فناوری‌های فراگیر اساساً دقت، تعامل و بهینه‌سازی فضایی فیزیکی را متحول می‌کند. سرمایه‌گذاری‌های اولیه در فناوری‌های هوش فضایی از طریق پیشرفت در واقعیت مجازی و واقعیت افزوده دنبال شده‌اند. در حال حاضر، سرمایه‌گذاری‌ها به سمت نوآوری‌های سخت‌افزاری مانند حسگر‌های پیشرفته هدایت شده و پلتفرم‌های نرم‌افزار مصنوعی توسعه داده شده‌اند که تجارت کاربر را بالا برده و فناوری‌های فراگیر را به لحاظ کاربردی گسترش می‌دهند. تلاش‌ها در مسیر استانداردسازی ابزار‌ها و روش‌ها در هوش فضایی و دید کامپیوتری به منظور بالا بردن قابلیت همکاری، دقت و کارآمدی انجام می‌شوند. در حوزه تشخیص اشیا، استاندارد‌ها به طور گسترده با دقت و سرعت در تشخیص و طبقه‌بندی اشیا در زمان واقعی سازگار شده‌اند.

افق هوش فضایی
فناوری‌های هوش فضایی، سطوح جدیدی از فراگیری را کشف کرده و با صنایع مختلفی سازگار شده است به طوری که اثرات شبکه ترکیبی را تولید می‌کند که شامل شدت تقاضا برای مهارت‌های محاسبات فضایی، ظهور استاندارد‌های قابلیت همکاری جدید و اقتصاد‌هایی در مقیاس اکوسیستم‌های نرم‌افزاری و سخت‌افزاری می‌شود. با بلوغ در همگرایی هوش فضایی، موج جدیدی از نوآوری ظهور می‌کند که سیستم‌های سه بعدی واقعی، ترکیب محاسبات همه کاره، حسگر‌های پیشرفته هوش مصنوعی و رباتیک و فناوری‌های حرکتی در هر محیطی را دربرمی‌گیرد. صنایعی چون مراقبت‌های بهداشتی، دوقلو‌های دیجیتال انسانی واکنش‌پذیر را توسعه می‌دهند. این سیستم‌های سه‌بعدی زمان واقعی، نوع برنامه‌ریزی جراحی‌ها را بازسازی کرده و مشارکت‌های جهانی را در میان متخصصان مراقبت‌های بهداشتی ارتقا می‌دهد.

5- حوزهٔ رباتیک
کاهش قیمت اجزای سخت‌افزار رباتیک، به عنوان یک اکوسیستم رو به رشد با ورودی‌های جدید و افزایش رقابت جهانی، زمینه توسعه حوزه‌های رباتیک را با سرعتی بی‌سابقه رقم می‌زند. پیشرفت‌ها در کنترل تطبیقی و فعال‌کننده‌های زیست‌تقلید، انعطاف‌پذیری و دقت رباتیک را افزایش می‌دهند در حالی که سیستم‌های رباتیک نرم، جابه‌جایی ظریف را بهبود بخشیده و هماهنگی‌های چند ربات، مشارکت‌های خودکار را در محیط‌های پویا ارتقا می‌دهند. در این میان، فناوری‌های مقرر شده‌ای چون تنظیمات دستی رباتیک، تشخیص حرکات، برنامه‌ریزی حرکتی، حسگر‌های لمسی و ارتباط ربات با ربات، اعتماد لازم را برای به کارگیری ربات‌ها در مقیاس بزرگ ایجاد می‌کند.

سیستم‌های رباتیک شناختی
سیستم‌های رباتیک شناختی، حسگر‌های چندوجهی، معماری‌های تطبیقی یادگیری ماشینی و بهینه‌سازی کنترل زمان واقعی را برای خلق ماشین‌هایی ادغام می‌کنند که قابلیت درک داشته و به محیط‌ها واکنش نشان می‌دهند. مدل‌های پیشرفته زبانی- بینایی (VLMs) و هوش مصنوعی فضایی سه بعدی در حال حاضر، داده‌ها را از لیدار، دوربین‌ها و حسگر‌های اینرسی می‌گیرند تا خطا‌های نقشه‌برداری محیطی را کاهش دهند. این پیشرفت در درک سیستم، در کاربرد‌هایی چون ادغام درک هندسی و معنایی مشهود است تا به ربات‌ها اجازه دهد به طور پویا راه‌هایی را با کمترین موارد مثبت کاذب در تشخیص موانع سازگار کنند و کار‌ها را با بهره‌وری بالاتری انجام دهند. تأثیر سیستم‌های رباتیک شناختی در چند حوزه از طریق سیستم‌های یادگیری یکپارچه مبتنی بر لبه، باعث می‌شود ربات‌های توزیع شده به طور مشارکتی، مدل‌های خود را بدون به اشتراک‌گذاری داده‌های حساس پالایش کرده و هزینه‌های انرژی وابستگی به سیستم‌های ابری را کاهش می‌دهد. در خودرو‌های خودران، ادغام ورودی‌های رادار و دوربین با مدل کنترل پیش‌بینی‌کننده، زمان‌های واکنش ترمز‌های اضطراری را کاهش داده است.
کاربرد‌های صنعتی نیز به همان اندازه دگرگون‌کننده هستند، به طوری که چهارچوب‌های کنترل شناختی با استفاده از سیستم‌های نظارتی- توجهی، به ربات‌ها اجازه می‌دهند هنگام مداخله همکاران انسانی، وظایف خود را سریع‌تر تغییر دهند.

سیستم‌های رباتیک زیستی
سیستم‌های رباتیک زیستی یک الگوی طراحی است که مواد پیشرفته، سیستم‌های کنترل نوروفورمیک و مهندسی بیومکانیک را برای ایجاد ماشین‌هایی ترکیب می‌کند که از ربات‌های سخت معمولی در سازگاری و کارایی بهتر عمل می‌کنند. این الگوی ترکیبی، چهار هم افزایی کلیدی فناوری را دربرمی‌گیرد: اول، سیستم‌های مواد و محرک مانند ربات‌های بالارونده الهام گرفته از مارمولک، از چسب‌های خشک نانوساختار جفت شده با محرک‌های آلیاژ حافظه‌دار استفاده می‌کنند. این امر ضمن حفظ نیرو‌های برشی، به کارایی چسبندگی دست می‌یابد و بازرسی‌های صنعتی را در محیط‌های خطرناک امکان‌پذیر می‌کند. دوم، معماری‌های حسگر و کنترلی به ماهی‌های رباتیک اجازه می‌دهند تا از حسگر‌های خط جانبی حساس به فشار و آرایه‌های سونار زیست‌تقلید همراه با مدل‌های نورودینامیکی مبتنی بر شبکه‌های عصبی بیولوژیکی استفاده کرده و به نرخ پاسخ اجتناب از مانع در زمان واقعی دست یابد و خطرات برخورد را در وظایف نظارت بر صخره‌های مرجانی کاهش دهند. درمجموع، این سیستم‌های الهام گرفته از زیست، در مقایسه با رویکرد‌های سنتی رباتیک، 3 تا پنج برابر بهبود بیشتر در بهره‌وری انرژی، سازگاری و تخصص در وظایف را نشان می‌دهند و محدودیت‌های تکاملی مانند کمبود انرژی و غیرقابل پیش‌بینی بودن محیط را به نقاط قوت مهندسی تبدیل می‌کنند.

سیستم‌های رباتیک جمعی
سیستم‌های رباتیک جمعی، هماهنگی ربات‌ها را به جای پیچیدگی فردی، از طریق هوش جمعی بازآفرینی می‌کنند. با الهام از سیستم‌های بیولوژیکی مانند کلونی مورچه‌ها یا کندو‌های زنبور عسل، عوامل فردی نسبتاً ساده‌ای از قوانین اساسی پیروی کرده و می‌توانند به طور جمعی وظایف بسیار پیچیده‌ای را از طریق تعاملات خود انجام دهند. رباتیک جمعی، قابلیت‌ها را در بین ربات‌های ساده‌تر متعددی توزیع می‌کند که با هم ارتباط برقرار کرده و اقدامات خود را هماهنگ می‌کنند. این معماری غیرمتمرکز، سیستم‌هایی با هوش نوظهور ایجاد می‌کند که مزایای قابل اندازه‌گیری در انعطاف‌پذیری و کارایی را نشان می‌دهد.

تحول همگرایی
بازار رباتیک جهانی آماده رشد قابل توجهی است که ناشی از نیاز به اتوماسیون وظایف، افزایش بهره‌وری و تصمیم‌گیری‌های خودکار در لحظه است. سرمایه‌گذاری‌ها به‌طور گسترده سیستم‌های هوشمند و سازگار را هدف قرار می‌دهند و سرمایه‌گذاری‌های اخیر بر توسعه سخت‌افزار و نرم‌افزار اختصاصی متمرکز شده‌اند که محیط‌های دنیای واقعی را شبیه‌سازی می‌کنند. این رویکرد هوش مصنوعی فیزیکی، ربات‌ها را قادر می‌سازد تا در محیط‌های مجازی آموزش دیده و به‌جای برنامه‌نویسی سنتی، از تجربیات خود بیاموزند. سرمایه‌گذاری در سیستم‌های رباتیک مشارکتی نیز در حال افزایش است به طوری که بیانگر آن است که سرمایه‌گذاران به دنبال ربات‌های همه‌کاره‌ای هستند که بتوانند چنین کاری را انجام داده و به صورت خودکار با هم کار کنند. از آنجایی که سیستم‌های رباتیک، فناوری‌های متعددی را ادغام می‌کنند، مدیریت پیچیدگی آن‌ها به یک چالش مهم تبدیل می‌شود. تکامل سریع این سیستم‌ها، نیاز به چهارچوب‌های استانداردسازی قوی را برای تضمین ایمنی، عملکرد و قابلیت همکاری برجسته می‌کند. ایجاد پروتکل‌های ایمنی برای همکاری انسان و ربات، خطرات را کاهش داده و تعامل را تسهیل می‌کند. تعریف معیار‌های عملکرد برای سیستم‌های تطبیقی و مبتنی بر هوش مصنوعی به ارزیابی قابلیت اطمینان و کارایی کمک خواهد کرد. تضمین قابلیت همکاری بیین پلتفرم‌های مختلف رباتیک برای ادغام در صنایع اهمیت بالایی دارد. یک رویکرد جامع برای استانداردسازی، به استقرار مقیاس‌پذیر رباتیک در کاربرد‌های متنوع کمک خواهد کرد.

افق سیستم‌های رباتیک زیستی
اکوسیستم رباتیک با هوش مصنوعی فیزیکی در حال پیشرفت بوده و ربات‌های انسان‌نما را به معرض نمایش می‌گذارد. این ربات‌ها، هوش مصنوعی را با سیستم‌های کنترل کلی بدن ترکیب می‌کنند تا در محیط‌های انسانی حرکت کرده و وظایف ماهرانه را انجام دهند. پهپادهای خودران نیز در حال تکامل به ربات‌های جمعی تطبیقی هستند که قادر به ناوبری مستقل و مأموریت‌های پیچیده حتی بدون GPS هستند. یک چالش عمده در توسعه هوش مصنوعی فیزیکی، برخلاف مدل‌های زبانی که مجموعه داده‌های گسترده‌ای دارند، کمبود داده است. این مشکل از طریق پلتفرم‌های شبیه‌سازی مانند پلتفرم Omniverse انویدیا و Isaac Sim برطرف می‌شود، جایی که ربات‌ها پیش از اعمال مهارت‌ها در واقعیت، در دنیای مجازی فرا می‌گیرند. این شبیه‌سازی شامل تولید داده‌های مصنوعی، تعامل چندملیتی و کارکرد واقع‌گرایانه، بهبود یادگیری و سازگاری ربات‌ها را افزایش می‌دهد. ادغام LLMها امکان آموزش زبان طبیعی و یادگیری معنایی را فراهم می‌کند.

6- حوزهٔ مواد پیشرفته
پیشرفت در مواد پیشرفته، اساساً چگونگی طراحی، تولید و اجرای راه‌حل‌های فناورانه را در صنایع متحول می‌کند. این حوزه از فناوری شامل طیف متنوعی از مواد پیشرفته است که با دقت مهندسی شده‌اند تا نیازهای در حال تحول صنایع مختلف را برآورده کنند. این مواد به دلیل خواص و قابلیت‌های بهبودیافته خود، امکان کاربردهای جدید و همگرایی با سایر حوزه‌های فناوری، بهبود عملکرد، پایداری و کارایی در کاربردهای جدید را برجسته می‌کنند. ادغام هوش مصنوعی، راه‌های جدیدی را برای توسعه مواد نوآورانه، گسترش امکانات در طیف وسیعی از صنایع و موارد استفاده، گشوده است. پیشرفت‌های جدید در مواد خودترمیم‌شونده و مواد زیست‌ساخته، سازگاری و پایداری را افزایش می‌دهند، در حالی که مواد ترموالکتریک، بهره‌وری انرژی را در کاربردهای مختلف بهینه می‌کنند. در عین حال، فناوری‌های تثبیت‌شده مانند مواد ذخیره انرژی، عملکرد و طول عمر باتری را بهبود می‌بخشند، مواد پیزوالکتریک، امکان بهره‌برداری از انرژی و قابلیت‌های حسگری پیشرفته را فراهم می‌کنند و ایمپلنت‌های زیست‌سازگار، درمان‌های پزشکی را متحول می‌کنند.

داده‌ورزی مواد
با ادغام شبیه‌سازی محاسباتی با دیدی تجربی، این رویکرد مدل‌سازی، مدل‌های پویایی ایجاد می‌کند که با ادغام داده‌های جدید، به‌طور مداوم فرا گرفته شده و تکامل می‌یابند. برخلاف روش‌های سنتی که به شدت به آزمون و خطای فیزیکی متکی هستند، مدل‌سازی تطبیقی، دانشمندان را قادر می‌سازد تا ترکیبات و ساختارهای مواد مجازی را قبل از سنتز آن‌ها در آزمایشگاه بررسی کنند. قدرت این رویکرد در توانایی آن در تسریع چرخه‌های نوآوری نهفته است؛ کاری که پیش‌تر به سال‌ها آزمایش تدریجی نیاز داشت اما در حال حاضر می‌تواند طی چند ماده از طریق الگوریتم‌های پیش‌بینی‌کننده‌ای انجام شود که کاندیداهای امیدوارکننده با خواص خاص را شناسایی می‌کنند. این همگرایی رشته‌ها، محققان را قادر می‌سازد تا رفتارهای مواد را در مقیاس‌های مختلف، از فعل و انفعالات کوانتومی در سطح اتمی گرفته تا خواص مکانیکی ماکروسکوپی، به‌طور همزمان شبیه‌سازی کنند و درک جامعی ایجاد کنند که پلی بین کاربردهای نظری و عملی ایجاد می‌کند. تولیدکنندگان هوافضا از این فناوری‌ها برای طراحی کامپوزیت‌های سبک با مقاومت حرارتی و یکپارچگی ساختاری بهبودیافته استفاده می‌کنند که به‌طور قابل‌توجهی چرخه‌های توسعه را کاهش داده و در عین حال، حاشیه ایمنی را بهبود می‌بخشند. فراتر از تسریع نوآوری، این رویکرد با به حداقل رساندن ضایعات مواد در طول فرایند توسعه، پایداری را به‌طور قابل‌توجهی بهبود می‌بخشد به‌طوری‌که آزمایش مجازی جایگزین نمونه‌های اولیه فیزیکی متعددی می‌شود و ضمن به حداکثر رساندن بهره‌وری منابع، تأثیرات زیست‌محیطی را کاهش می‌دهد.

مواد مهندسی زیستی
این ترکیب فناورانه، امکان تعبیه منطق و عملکرد زیستی را در چهارچوب‌های مهندسی شده فراهم کرده و از زیست‌تقلید به سمت مواد هیبریدی حرکت می‌کند. مواد طبیعی خواص قابل‌توجهی از خود نشان می‌دهند اما مواد مهندسی شده زیستی، این خواص را از طریق پروتئین‌های نوترکیب و ساختارهای مهندسی شده تقویت می‌کنند. این مواد قادرند در حوزه پایداری، به‌منظور ایجاد سوخت‌های زیستی، مواد شیمیایی و حمایت از فرایند بازیافت، شامل تمام جنبه‌های اقتصاد چرخی، متحول‌کننده باشند. آنچه این الگو را متحول می‌کند، توانایی آن در حل بده‌بستان‌های مواد، ترکیب عملکرد مکانیکی بالا، پاسخگویی به محیط زیست و زیست‌سازگاری است؛ ویژگی‌هایی که به‌ندرت در سیستم‌های سنتی وجود دارند. کاربردها شامل سیمان زیستی چاپ سه‌بعدی از سیانوباکتری‌های مهندسی شده است که رسوب کلسیت را با حوزه فناوری تطبیق می‌دهند. چنین پیشرفت‌هایی بیانگر ایجاد تغییری اساسی در چگونگی مفهوم‌سازی، طراحی و تولید مواد است که بخش‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، ساخت‌وساز و اصلاح محیط زیست را دگرگون می‌کند.

مواد بهینه‌سازی انرژی
در مسیری که بین علم مواد و فناوری انرژی وجود دارد، مواد بهینه‌سازی انرژی در حال تغییر چگونگی تولید، ذخیره و مصرف انرژی هستند. موادی چون فتوولتائیک‌های پروسکایت با سازگاری پویا با شرایط محیطی، چالش‌های اساسی در پایداری و بهره‌وری را برطرف می‌کنند. به دنبال توسعه این فناوری طی سال‌ها، پیشرفت‌های اخیر در شبیه‌سازی، مدل‌سازی و اتوماسیون، پیشرفت و کاربرد آن را در دنیای واقعی به‌طور قابل‌توجهی تسریع کرده است. با ترکیب مواد پیشرفته‌ای چون سیستم‌های هوش مصنوعی و نسل بعدی انرژی، این الگو بار دیگر صنایع را از ساخت به نیمه‌رساناها تغییر شکل می‌دهد. هوش مصنوعی، بهینه‌سازی و کنترل سیستم مواد را تسریع کرده است در حالی که موادی چون الماس مصنوعی، اتلاف حرارتی را در سیستم‌های الکترونیک بهبود می‌بخشد. ریزشبکه‌های هوش مصنوعی که ذخیره انرژی و نیز انرژی خورشیدی را ادغام می‌کنند، این همگرایی را تقویت کرده و راه‌حل‌های انرژی هوشمندانه‌تر و کارآمدتر را در مقیاس وسیع امکان‌پذیر می‌کند.

تحول همگرایی
این تحول و همگرایی مواد پیشرفته، تحولی بنیادی را در چگونگی طراحی، تولید و اجرای مواد نشان می‌دهد. توسعه فناوری‌های مواد پیشرفته به یک توانمندساز حیاتی برای پیشرفت در بخش‌های مختلف تبدیل شده و باعث بهبود عملکرد، دوام و پایداری برای فناوری‌های نسل بعدی شده است. بازار جهانی مواد پیشرفته، رشد سریعی را تجربه می‌کند که ناشی از ایجاد ارزش در حوزه‌های مختلف و توانایی دستیابی به عملکرد بهبودیافته از طریق ترکیب مواد مختلف است و این روند به‌ویژه در صنایع مانند هوافضا، خودرو، ساخت‌وساز پایدار، مراقبت‌های بهداشتی و انرژی مشهود است. چشم‌انداز سرمایه‌گذاری نیز در حال تحول است. از تعهدات بلندمدت و سرمایه‌بر در مواد سنتی گرفته تا افزایش دسترسی به تأمین مالی از طریق سرمایه‌گذاری خطرپذیر و مشارکت‌های استراتژیک را دربرمی‌گیرد.

افق مواد پیشرفته
با پیشرفت همگرایی فناوری مواد پیشرفته، اثرات ترکیبی مانند کشف سریع مواد و تولید مقرون به صرفه، چشم‌انداز نوآوری را تغییر شکل می‌دهند. این اثرات، زمینه را برای نسل بعدی پیشرفت‌های مواد فراهم و کاربردهای جدیدی را در صنایع ایجاد می‌کنند. تکامل مدل‌سازی مواد و کشف مبتنی بر داده، چگونگی طراحی و بهینه‌سازی مواد را بازتعریف می‌کند. ابزارهای محاسباتی هوش مصنوعی، شبیه‌سازی‌های با توان عملیاتی بالا و پیش‌بینی مواد مبتنی بر یادگیری ماشینی به‌طور قابل‌توجهی چرخه‌های توسعه را کوتاه می‌کنند. این پیشرفت‌ها، محققان را قادر به شناسایی، تست و پالایش مواد جدید با سرعت و دقتی بی‌سابقه می‌کنند که مسیر را برای راه‌حل‌های کارآمدتر و پایدارتر مواد هموار می‌کند. این ترکیب مدل‌سازی با هوش مصنوعی باعث تشدید به‌کارگیری از مواد نسل بعدی خواهد شد. یکی از تغییرات تحول‌آفرینی که در این حوزه رخ خواهد داد، به واسطه مواد کوانتومی است. موادی چون عایق‌های توپولوژیکی، گرافن، نقاط کوانتومی و ابررساناهای دمابالا، جابه‌جایی مرزها را در فرایند سنجش، انرژی و محاسبات ایجاد می‌کنند.

7- حوزهٔ انرژی نسل بعد
انرژی نسل بعد، تغییر اساسی را در چگونگی تولید، توزیع و کاربرد انرژی نشان می‌دهد. در دنیای تجاری که با تحول انرژی شکل یافته، این فناوری‌ها مسیری را به سوی تسریع نوآوری فناوری و مقیاس‌پذیری ارائه می‌دهند. موفقیت آن‌ها به قابلیت همکاری و ادغام پلتفرم‌ها و پروتکل‌هایی بستگی دارد که کلید اطمینان از قابلیت ردیابی و شفافیت در زنجیره‌های ارزش جهانی محسوب می‌شوند و یک اکوسیستم انرژی پایدارتر، کارآمدتر و انعطاف‌پذیرتر را ایجاد می‌کنند. شیوه‌های نوآورانه‌ای چون تجارت انرژی همتا به همتا (P2P) و سیستم‌های پویای متعادل‌کننده بار توزیع انرژی غیرمتمرکزتری را دنبال می‌کنند در حالی که ذخیره انرژی حرارتی پیشرفته، کارآمدی و پایداری را ارتقا می‌دهد. در این میان، فناوری‌های تنظیم شده‌ای چون شبکه‌های هوشمند، نسل انرژی‌های تجدیدپذیر و مدیریت انرژی صنعتی، پایداری و مقیاس‌پذیری مورد نیاز به پذیرش گسترده را تضمین می‌کنند.

سیستم‌های شبکه هوشمند
این ترکیب تغییری را در نوع توزیع و مدیریت نیروی برق نشان می‌دهد. ادغام تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی با شبکه‌های حسگر‌های اینترنت اشیا، شبکه‌های انرژی ساکن و متمرکز را به شبکه‌های خودتعادل‌کننده تغییر می‌دهد. تجهیزات نیرو قادرند جریان‌های انرژی را در زمان واقعی کنترل، خروجی انرژی تجدیدپذیر را با دقت پیش‌بینی کرده و به طور پویا نوسانات ایجادشده در عرضه و تقاضا تنظیم کنند. تأثیر آنی از اهمیت بالایی برخوردار است به‌طوری‌که سیستم‌های هوش مصنوعی، با تنظیم هوشمند تقاضا نسبت به نوسانات عرضه، چالش‌هایی را چون «منحنی اردک» کاهش می‌دهند. «منحنی اردک» نتیجه افزایش تولید انرژی در اواسط روز از تولید خورشیدی روی پشت‌بام و تولید خورشیدی در مقیاس کاربردی است. آنچه این همگرایی را قدرتمند می‌کند، اساس پروتکل‌ها و معماری‌های استانداردی است که تضمین‌کننده قابلیت همکاری در اکوسیستم شبکه‌ای است.

ذخیرۀ انرژی تجدیدپذیر
همگرایی تولید انرژی تجدیدپذیر با فناوری‌های ذخیره پیشرفته و سیستم‌های کنترل هوشمند، راه‌حل قدرتمندی را برای چالش‌های پایدار تناوب و پایداری شبکه ایجاد می‌کند. این الگوی ادغام، فناوری‌های باتری نسل بعد را با قابلیت‌های پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی برای تغییر ذخیره انرژی غیرفعال به دارایی‌های شبکه‌ای واکنش‌دهنده ترکیب می‌کند. درحالی‌که باتری‌های یون لیتیوم به دلیل کارآمدی و طول عمری که دارند، در بازار غلبه دارند، فناوری‌های نوظهوری چون باتری‌های جامد با چگالی انرژی بالاتر و باتری‌های جریانی وانادیوم مقیاس‌پذیر قادرند ذخیره حیاتی موردنیاز برای ادغام انرژی باد و خورشیدی را تأمین کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی، عملکرد باتری را از طریق حفظ پیش‌بینانه بهینه‌سازی کرده و چرخه طول عمر باتری را از طریق مدیریت شارژ هوشمند افزایش می‌دهد. زمانی که این قابلیت‌ها با مدیریت شبکه مبتنی بر اینترنت اشیا و سیستم‌های ساخت هوشمند ادغام می‌شوند، قادرند اکوسیستم جامع انرژی را برای دستیابی به نرخ نفوذ بی‌سابقه انرژی‌های تجدیدپذیر ایجاد ‌کنند.

بازار انرژی غیرمتمرکز
ترکیب شبکه‌های انرژی غیرمتمرکز، رویکرد‌های سنتی را به توزیع برق و بازار‌های انرژی تغییر شکل می‌دهد. تأثیر آن در تغییر از مدل مرسوم نیروگاه‌های متمرکزی که به مصرف‌کنندگان غیرفعال برق می‌رسانند، به سمت یک سیستم انعطاف‌پذیرتر است که در آن، انرژی در جهات مختلف جریان می‌یابد و شرکت‌کنندگان می‌توانند هم به‌عنوان تولیدکننده و هم به‌عنوان مصرف‌کننده عمل کنند. این الگو، تجارت همتابه‌همتا باقابلیت بلاک‌چین، یادگیری یکپارچه برای بهینه‌سازی شبکه و سیستم‌های ذخیره‌سازی قابل‌تعامل را برای ایجاد جوامع انرژی محلی انعطاف‌پذیر ادغام می‌کند. پیاده‌سازی‌های دنیای واقعی در حال حاضر نتایج چشمگیری را نشان می‌دهند به‌طوری‌که پروژه‌های آزمایشی در آلمان و پرتغال کاهش قابل‌توجهی را در هزینه‌ها برای شرکت‌کنندگان به همراه داشته است. پذیرش شبکه‌های انرژی غیرمتمرکز در حال افزایش است. درحالی‌که فناوری‌های اصلی مانند ریزشبکه‌های سفارشی، ذخیره‌سازی محلی و کنترل‌های شبکه دیجیتال، در حال اجرا بوده و ادغام کامل آن‌ها نیاز به توسعه بیشتر دارد. سیستم‌های انرژی غیرمتمرکز به بلوغ حوزه فناوری‌هایی چون انرژی نسل بعد، محاسبات همه‌کاره، هوش مصنوعی، سیستم‌های ذخیره‌سازی قابل‌تعامل و نرم بستگی خواهد داشت. باوجود این، پیشرفت مداوم در فناوری‌های ذخیره‌سازی و هوش شبکه، زمینه را برای این موج بعدی فناوری فراهم می‌کند.

تحول همگرایی
در دنیایی که بهره‌وری انرژی و پایداری اهمیت بالایی پیدا می‌کنند، همگرایی انرژی نسل بعدی، نقش مهمی در پیشبرد گذار انرژی در صنایع مختلف ایفا می‌کند. این ترکیب‌ها، سازمان‌ها را قادر می‌کند تا ردپای زنجیره ارزش خود را گسترش دهند، چالش‌های انرژی آینده جهان را پیش‌بینی و مزیت رقابتی خود را تقویت کنند. به‌عنوان‌مثال، هوش مصنوعی با مدیریت انرژی هوشمند، نقشی محوری در این گذار ایفا می‌کند. پذیرش گسترده سیستم‌های شبکه هوشمند از طریق شرکت‌ها، اهمیت آن‌ها را به‌عنوان پیش‌نیازی برای ادغام سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر در مقیاس بالا نشان می‌دهد. این شبکه‌های هوشمند نه‌تنها بهره‌وری توزیع انرژی را بالا می‌برند، بلکه خطرات مرتبط با زنجیره‌های عرضه انرژی را کاهش می‌دهند. این مسئله، تغییر از سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های انرژی بزرگ به پلتفرم‌های انرژی هوشمند یکپارچه‌ای است که هوش مصنوعی را با فناوری‌هایی چون محاسبات همه‌کاره، سیستم‌های رباتیک، زیست‌شناسی مهندسی و هوش فضایی ترکیب می‌کند. انتظار می‌رود این سرمایه‌گذاری‌ها پیشرفت مهمی در راهکار‌های انرژی ارائه دهند. بازار‌های خصوصی نقش مهمی را در مقیاس این راهکار‌های انرژی نسل بعد ایفا می‌کنند. این بازار‌ها با ترکیب تخصص‌های سرمایه‌ای و تجاری و دانش عملیاتی و سرمایه‌گذاری‌های مؤسساتی، مدل‌های جدید خلق ارزش را ایجاد کرده و اکوسیستم انرژی گسترده‌تری را توسعه می‌دهند.

افق انرژی نسل بعد
هم‌زمان با شکل‌گیری همگرایی انرژی نسل بعد، اثرات ترکیبی مانند افزایش ‌پذیرش و کاهش هزینه ظهور می‌کنند. این اثرات ترکیبی، مرحله‌ای را برای موج بعدی ترکیبات فناورانه مهیا می‌کند تا به این واسطه، انتقال انرژی را تسریع کند. اشکال جدید تولید انرژی با پیشرفت‌هایی که در انرژی هم‌جوشی رخ می‌دهد، پدید می‌آیند. شرکت‌های متعدد فناورانه به شیوه‌های متمایزی پیشرفت می‌کنند. یکی از این رویکرد‌ها، هم‌جوشی محصورسازی مغناطیسی با رویکرد مبتنی بر «توکامک» (یکی از انواع دستگاه‌های هم‌جوشی) است. رویکرد بعدی برای هم‌جوشی، هم‌جوشی مبتنی بر لیزر با کمک سازمان‌های مختلف است. پیشرفت در علم مواد، کنترل پلاسمای تحت حمایت هوش مصنوعی و طراحی کامپیوتری برای حمایت از فرایند طراحی پیچیده موردانتظار بوده و فرایند تولید مستلزم این رویکردهاست. هم‌جوشی در عین اینکه انرژی بالا و بدون انتشار گاز‌های گلخانه‌ای را عرضه می‌کند، به‌طور قابل‌توجهی نیز هزینه‌های انرژی را کاهش می‌دهد. ترکیب سیستم‌های هوشمند شبکه‌ای با بازار‌های انرژی غیرمتمرکز، شبکه‌های خودسازمان‌دهی‌شده‌ای را ایجاد می‌کند که بهره‌وری، هزینه و اثرات زیست‌محیطی را بهینه‌سازی می‌کند و دستیابی به آن مستلزم پیشرفت‌های قابل‌توجه در فناوری‌های کلیدی است.

8- حوزۀ فناوری‌های کوانتومی
فناوری‌های کوانتومی تاکنون دگرگون‌کننده‌ترین مرز فناورانه چالشی را ارائه داده و در اولویت دوره جدید قابلیت‌های محاسباتی، ارتباطی و حسی قرار می‌گیرد. محاسبات کوانتوم قابلیت توجه به برخی از پیچیده‌ترین و غیرقابل حل‌ترین چالش‌ها را داراست. فناوری‌های ارتباطی کوانتومی، توانمندی‌های امنیتی تقویت شده‌ای را ارائه می‌دهند در حالی که حسگر‌های کوانتومی، میزان دقیق مدیریت را چه در فضا و چه در زمین نشان می‌دهند. توانمندی‌های کوانتومی در حال ظهور شامل توزیع درهم‌تنیدگی کوانتومی، مواد حافظه کوانتومی و تکرارکننده‌های کوانتومی، پیشرفت‌هایی را در ارتباط فوق امن، شبکه‌بندی قابل قیاس کوانتومی و پردازش اطلاعات کوانتومی می‌شوند. این نوآوری‌ها تحت حمایت فناوری‌های بنیادی مانند ساعت‌های اتمی، توزیع کلیدی کوانتومی و حسگر‌های کوانتومی هستند که پایداری را برای کاربرد‌های دنیای واقعی ارائه می‌دهند.

سیستم‌های محاسبات کلاسیک کوانتومی هیبریدی
ترکیب سیستم‌های محاسباتی کلاسیک و کوانتومی هیبریدی، شیوه‌ای کاربردی و فوری را برای بهره‌گیری از قابلیت‌های کوانتومی ارائه می‌کند. اهمیت آن در سایه قابلیت ادغام محاسبات کوانتومی در حال ظهور با اطمینان از سیستم‌های کلاسیک برقرار شده است. این رویکرد، به عنوان پلی میان ماهیت قطعی محاسبات کلاسیک و ویژگی‌های احتمالی و موازی مکانیک کوانتومی عمل می‌کند که نسبت به کاربردهای کوتاه‌مدت اجازه می‌دهد. محاسبات کلاسیک کوانتومی هیبریدی که کوانتوم و هوش مصنوعی را با هم ترکیب می‌کند، در حال پیشرفت در امور مالی، شبیه‌سازی مواد یا مولکول‌ها، کشف دارو، محاسبات کوانتومی‌Omni، هوش مصنوعی، پیدایش و مسائل بهینه‌سازی پیچیده است. پردازنده‌های کوانتومی آموزش مدل هوش مصنوعی را تسریع می‌کنند در حالی که سیستم‌های کلاسیک ثبات و مقیاس‌پذیری را تضمین می‌کنند.

سنجش کوانتومی پیشرفته
ترکیب ابزارهای دقیق بهبودیافته با روش کوانتومی، اصول کوانتومی را با فناوری سنجشی ترکیب کرده و توانایی اندازه‌گیری ویژگی‌های فیزیکی را با دقت بی‌نظیری ادغام می‌کند. این روش، در موقعیت‌یابی کوانتومی، ناوبری و زمان‌بندی، مانند پژوهش‌های پزشکی، حیاتی است. ساعت‌های مدرن اتمی با استفاده از اثرات کوانتومی، در تمام عمر کیهان، کمتر از یک ثانیه خطا دارند. این ساعت‌ها از دقت GPS برخوردار بوده و حتی قادرند از طریق مغناطیس‌سنج‌های کوانتومی، جایگزینی برای GPS باشند که تغییرات ایجاد شده در میدان مغناطیسی را با دقت بسیار بالایی اندازه‌گیری می‌کند تا بتواند ردپای منحصربه‌فردی از میدان مغناطیسی زمین برای موقعیت‌یابی جغرافیایی دقیق ایجاد کند. چنین دقت‌هایی، زمینه را برای تجارت مالی و همگام‌سازی‌های ارتباطات از راه دور فراهم می‌کند. در پزشکی، حسگرهای مغناطیسی با کوانتوم پیشرفته قادرند سیگنال‌های عصبی ضعیف را با حساسیت بالایی شناسایی کنند.

شبکه‌های ارتباطی کوانتومی
ترکیب شبکه‌های ارتباطی کوانتومی، توسعه در میدان کوانتومی را نشان می‌دهد. اهمیت آن به دلیل قابلیت برقراری کانال‌های ارتباطی است که به طور ذاتی امن بوده و به جای پیچیدگی محاسباتی، به اصول فیزیکی وابسته‌اند. این صرفاً ارتقای روش‌های امنیتی موجود نیست، بلکه یک تغییر اساسی در چگونگی انتقال امن اطلاعات به شمار می‌رود. شبکه‌های ارتباطی کوانتومی شامل کوانتوم، محاسبات همه‌کاره و مواد پیشرفته، در حوزه‌های مالی، مخابراتی و دفاعی، برای انتقال داده‌های فوق امن، توجه زیادی را به خود جلب کرده‌اند. خدمات مالی شامل ترکیب تراکنش‌های امن‌شده با کوانتوم است، در حالی که ارائه‌دهندگان ارتباطات از راه دور توزیع کلیدی کوانتوم را بررسی می‌کنند. دولت‌ها برای برقراری امنیت سایبری روی شبکه‌های مقاوم در برابر کوانتوم سرمایه‌گذاری کرده‌اند.

تحول همگرایی
شرکت‌ها برای پیشرفت‌های فناورانه کوانتومی به منظور تسریع پذیرش کوانتومی و ایجاد اختلال در صنایعی چون انرژی، مراقبت‌های بهداشتی، مالی، تولیدی، علم مواد، حمل و نقل و سایر موارد آماده می‌شوند. این گذار از هزینه‌های بالای R&D که بیشتر از سوی بودجه دولتی و برای یک استراتژی میان‌مدت تا بلندمدت تحت حمایت قرار می‌گیرد و توسط سرمایه‌گذاری‌های خصوصی و خطرپذیر هدایت می‌شود، نیاز به یک رویکرد ارزشمند را برجسته می‌کند. میزان فعلی بلوغ این فناوری‌ها بیانگر آن است که سرمایه‌گذاری‌های قابل توجه، هنوز هم نیازمند تسریع تأثیر آن‌ها روی صنایع و اقتصادهاست. این مسئله از دورهای تأمین بودجه اساسی مشهود است که امنیت آن از سوی شرکت‌هایی مانند Quantinuum و Rigetti Computing تأمین می‌شود و همچنین سرمایه‌گذاری‌های قابل توجهی نیز از سوی شرکت‌های بزرگی چون مایکروسافت، گوگل، آمازون و انویدیا صورت می‌گیرد.

افق فناوری‌های کوانتومی
ترکیبات فناوری کوانتومی بیشتر در مراحل پیدایش و بلوغ سفارشی‌سازی شده باقی می‌مانند، اما قابلیت تحول‌آفرینی آن نیز وجود دارد. با تداوم پیشرفت کوانتوم، تأثیر اولیه آن‌ها در صنایع مختلف قابل مشاهده می‌شود. پذیرش سیستم‌های سنجش کوانتومی به واسطه پیشرفت‌هایی چون فوتونیک، علم مواد و رانندگی سیستم‌های کنترلی در حال پیشرفت است. سنجش کوانتومی برخلاف محاسبات کوانتومی، به انسجام دقیق نیاز ندارد. به عنوان مثال، MRI کوانتومی می‌تواند رزولوشن تصویربرداری را در عین ادغام با تجهیزات بیمارستانی موجود ارتقا دهد. علاوه بر این، حسگرهای کوانتومی فوتونیکی، کنترل و انتقال دقیق‌تر اطلاعات کوانتومی را در شبکه‌های اپتیک فراهم می‌کنند. این پیشرفت‌ها قابلیت‌های جدیدی را در حوزه مراقبت‌های بهداشتی، ناوبری و کنترل محیطی عرضه می‌کند.