几家初创公司正在开发基于这一技术和相关方法的产品 ， 其中包括一种电池内部传感器 ， 可以监测电池的活动 ， 以帮助提高功率密度和充电率 。 此外 ， 还有一种能够区分病毒和细菌感染的设备 。 等离子体也被用于研究磁盘上的磁存储器 。 例如 ， 热辅助磁记录设备通过在写入时瞬间加热磁盘上的小点来增加内存存储 。 在医学领域 ， 光激活纳米颗粒正在临床试验中测试其治疗癌症的能力 。 纳米颗粒被注入血液 ， 然后聚集在肿瘤内 。 接着 ， 使用与表面等离子体相同频率的光照射其上 ， 使粒子通过共振产生热量 。 热量有选择地杀死肿瘤中的癌细胞 ， 但却不会伤害周围的健康组织 。
当新的公司开始利用等离子体技术时 ， 他们需要确保自己的产品价格合理、可靠、坚固、易于大规模生产和与其他部件集成 。 尽管面临这些挑战 ， 前景还是光明的 。 “超材料”(等离子体产生不寻常的光学效应的合成纳米材料)的出现使等离子体研究人员能够使用除金银以外的材料 ， 如石墨烯和半导体 。 来自Future Market Insights的一项分析预测 ， 仅等离子体传感器应用的北美市场价值就将从2017年的近2.5亿美元增至2027年的近4.7亿美元 。
10. 量子计算机算法
得益于在硬件和算法上取得的进展 ， 量子计算机在几年内就能赶上甚至超过传统计算机 。 量子计算机利用量子力学进行计算 。 它们的基本计算单位——量子位 ， 类似于标准位(0或1) ， 但它是在两个计算量子态之间的量子叠加：它可以是零 ， 也可以是1 。 这种性质 ， 加上另一种独特的量子特性——纠缠 ， 可以使量子计算机比任何传统计算机更有效地解决某些类型的问题 。
这项技术虽然令人兴奋 ， 但却是出了名的进展困难 。 举例来说 ， 一个被称为退相干(decoherence)的过程可以破坏它的功能 。 研究人员已经确定 ， 拥有几千量子位元的严格控制的量子计算机可以通过被称为量子误差修正的技术来承受退相干效应的影响 。 但迄今为止 ， 实验室所展示的最大量子计算机也仅包含数十个量子位 。 这些被加州理工学院的约翰?普瑞斯基尔(John Preskill)命名为“噪声中等规模的量子计算机”(NISQ) ， 目前还不能执行错误校正 。 然而 ， 大量专门为NISQs编写的算法研究 ， 可能使这些设备能够比传统计算机更有效地执行某些计算 。
世界各地用户对NISQ的访问增加 ， 极大地促进了这一进展 ， 使越来越多的学术研究人员能够为这种机器开发和测试小型版本的程序 。 一个专注于量子软件不同方面的初创公司生态系统也正在蓬勃发展 。 研究人员在两种用于NISQ的算法中看到了特别光明的前景 ， 即模拟算法和机器学习算法 。 1982年 ， 传奇理论物理学家理查德?费曼(Richard Feynman)提出 ， 量子计算机最强大的应用之一将是模拟自然本身——原子、分子和材料 。
许多研究人员已经开发出算法来模拟NISQ设备上的分子和材料(以及未来完全纠正错误的量子计算机) 。 这些算法可以提高从能源到健康科学等领域的新材料设计 。 开发人员还在评估量子计算机是否更擅长机器学习任务 ， 即计算机从大数据集或经验中学习 。 快速增长的NISQ设备测试算法已经表明 ， 量子计算机确实可以促进机器学习任务 。
【盘点2018年十大新兴技术：人体变成“制药工厂”】
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