Publicado originalmente por MIT Technology Review
Vinte anos atrás, o MIT Technology Review selecionou 10 áreas emergentes de inovação que prometemos que “mudariam o mundo”. Foi uma época de pico de otimismo tecnológico. Sim, o boom das pontocom estava prestes a implodir; alguns insiders já estavam preocupados com o fim da Lei de Moore. (Eles ainda estão, embora a indústria continue encontrando maneiras de tornar os computadores mais poderosos.) Mas, de muitas maneiras, foi uma época gloriosa para a ciência e a tecnologia.
Um rascunho do genoma humano foi publicado em fevereiro de 2001 — um projeto genético que prometia revelar nossos segredos biológicos mais profundos. Houve grande empolgação com os recentes avanços na nanotecnologia. Os primeiros avanços na computação quântica e molecular prenunciavam uma nova era de computação pós-Lei de Moore. E então havia aquele mecanismo de busca incrível com o nome engraçado, ganhando usuários rapidamente e mudando a forma como eles navegavam na web e acessavam informações. Sentindo-se sortudo?
Portanto, vale a pena olhar para o “TR10” inicial, como agora chamamos nossa lista anual, para obter pistas de quanto progresso fizemos.
Primeiro, vamos reconhecer que foi uma lista cuidadosa. Evitamos exoesqueletos robóticos e clonagem humana, bem como nanomanufatura molecular e a temida gosma cinza dos nanoapocalípticos — todos os tópicos quentes do dia. Em vez disso, nos concentramos em avanços fundamentais em tecnologia da informação, materiais e biotecnologia. A maioria das tecnologias ainda é familiar: mineração de dados, processamento de linguagem natural, microfluídica, interfaces cérebro-máquina, biometria (como reconhecimento facial) e design de robôs.
Então, quão bem essas tecnologias cumpriram os sonhos que tínhamos para elas duas décadas atrás? Aqui estão algumas lições da lista de 2001.
Nossa primeira seleção, interfaces cérebro-máquina, começa com uma descrição do neurocientista Miguel Nicolelis registrando os sinais elétricos do cérebro de uma macaca coruja muito fofa chamada Belle enquanto ela pensa em como obter algumas gotas de suco de maçã. Avance para o final do verão de 2020, quando Elon Musk mostra os sinais cerebrais de uma porca muito fofa chamada Gertrude, ganhando oohs e ahhs de fãs que a adoram que assistem à demonstração da Neuralink, sua inicialização de máquina cerebral.
Um observador no evento de Musk poderia ser perdoado por se perguntar se 20 anos realmente se passaram desde o experimento de Nicolelis. Ambos os homens tinham visões semelhantes para conectar diretamente o cérebro a dispositivos de computação por meio de chips implantados. Como nosso editor de biomedicina, Antonio Regalado, escreveu em 2001, “Nicolelis vê o esforço como parte da revolução iminente que poderia eventualmente tornar [as interfaces cerebrais] tão comuns quanto os Palm Pilots”.
Essa afirmação se tornou realidade, mas graças apenas ao fim dos Palm Pilots, não à popularidade das interfaces cérebro-máquina. Apesar de alguns experimentos humanos encorajadores ao longo dos anos, essas interfaces continuam sendo uma raridade científica e médica. Acontece que a neurociência é muito difícil. Houve sucesso em encolher os componentes eletrônicos e tornar os implantes sem fio, mas o progresso na ciência tem sido mais lento, dificultando as visões que Nicolelis e Musk esperavam concretizar. (Uma nota de rodapé para a lição um: o sucesso muitas vezes depende de uma série de avanços poderem se unir. Tornar as interfaces cerebrais práticas requer avanços tanto na ciência quanto na engenhoca.)
Escolhemos a microfluídica em 2001 por causa de alguns avanços notáveis na movimentação de pequenas quantidades de amostras biológicas em um pequeno dispositivo – o chamado lab-on-a-chip. Estes prometiam testes de diagnóstico rápidos e a capacidade de automatizar experimentos de drogas e genômicos…
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