1. Tăng cường cơ học cho con người (Mechanical Human Augmentation)
Đây là lĩnh vực nghiên cứu nhằm mở rộng hoặc hỗ trợ khả năng thể chất của con người thông qua các thiết bị cơ điện. Những ví dụ dễ thấy nhất là exoskeletons – bộ khung trợ lực đeo ngoài cơ thể giúp người lao động mang vác nặng dễ dàng hơn, hoặc giúp người khuyết tật có thể đi lại. Một số dự án nghiên cứu gần đây còn phát triển “ngón tay thứ ba” (Third Thumb), một thiết bị gắn ngoài tay có thể điều khiển bằng cảm biến và được não người “chấp nhận” như một phần cơ thể thật.
Tuy nhiên, việc tăng cường cơ học này cũng đi kèm với nhiều thách thức: từ chi phí sản xuất, nguồn năng lượng cho thiết bị, cho đến những tác động tâm lý – sinh lý khi con người bắt đầu dựa vào thiết bị để vận động. Việc phân biệt giữa “hỗ trợ” và “thay thế” cơ thể tự nhiên trở thành câu hỏi lớn về đạo đức sinh học trong tương lai.
2. Truyền tải năng lượng không dây (Power Beaming)
Truyền năng lượng không dây là ý tưởng gửi điện năng qua khoảng cách mà không cần dây dẫn vật lý, thường bằng sóng vi ba (microwave) hoặc tia laser định hướng. Công nghệ này, vốn được nghiên cứu từ thời Tesla, nay đang tiến gần tới hiện thực nhờ tiến bộ trong vật liệu và điều khiển chính xác chùm năng lượng.
WIRED nhận định, Power Beaming có thể giải phóng con người khỏi giới hạn ổ cắm điện: xe điện, drone, hay các trạm cảm biến xa xôi có thể nhận năng lượng “trên không”. Trong tương lai, các trạm năng lượng mặt trời ngoài vũ trụ có thể truyền điện về Trái Đất bằng chùm tia năng lượng định hướng cao.
Song, để công nghệ này trở nên phổ biến, chúng ta cần vượt qua vấn đề hiệu suất truyền, độ an toàn sinh học (tránh gây hại do bức xạ), và quy định pháp lý về kiểm soát năng lượng tầm xa. Một sai lệch nhỏ trong định hướng chùm tia cũng có thể gây nguy hiểm cho người hoặc môi trường xung quanh.
3. Rô-bốt lai sinh học (Biohybrid Robots)
Biohybrid Robots là sự kết hợp giữa vật liệu sinh học (mô sống, tế bào) và vật liệu nhân tạo (kim loại, polymer) để tạo ra thế hệ rô-bốt có khả năng tự phục hồi, chuyển động linh hoạt và thích nghi hơn với môi trường. Một ví dụ điển hình là rô-bốt có cơ bắp nhân tạo làm từ mô sinh học, có thể “tự chữa lành” các hư tổn nhỏ giống như cơ thể sinh vật.
Những ứng dụng tiềm năng trải rộng từ y học tái tạo (cấy ghép mô sinh học, robot phẫu thuật mềm) cho tới thám hiểm môi trường khắc nghiệt, nơi robot cơ học thông thường dễ hư hỏng.
Tuy vậy, WIRED cũng nhấn mạnh: việc đưa mô sống vào trong máy móc đặt ra thách thức đạo đức và kỹ thuật cực lớn. Các vấn đề như nhiễm khuẩn, độ bền sinh học, hay tính tương thích giữa cơ học và sinh học vẫn còn là rào cản khiến loại công nghệ này chủ yếu mới dừng ở giai đoạn thử nghiệm.
4. Điện toán thần kinh (Neuromorphic Computing)
Khác với các bộ xử lý truyền thống hoạt động dựa trên các phép tính tuần tự, điện toán thần kinh (neuromorphic computing) được thiết kế để mô phỏng cấu trúc và cơ chế hoạt động của não người. Thay vì xử lý dữ liệu theo từng dòng lệnh, các “nơ-ron điện tử” trong chip loại này có thể hoạt động song song, tự học và phản ứng linh hoạt theo ngữ cảnh – giống như cách bộ não xử lý thông tin cảm giác.
Theo WIRED, công nghệ này có tiềm năng thay đổi nền tảng của trí tuệ nhân tạo. Một con chip thần kinh có thể tiêu thụ rất ít năng lượng nhưng vẫn xử lý cực nhanh, phù hợp với các ứng dụng như thiết bị bay không người lái, cảm biến thông minh, hay AI ở thiết bị biên (edge computing) – nơi cần phản ứng tức thời mà không phụ thuộc vào điện toán đám mây.
Tuy nhiên, thách thức hiện nay nằm ở việc thiếu tiêu chuẩn phần cứng và thuật toán phù hợp. Các hệ thống neuromorphic rất khác biệt so với mô hình máy tính Von Neumann cổ điển, khiến cho việc lập trình, kiểm thử và tương thích phần mềm trở nên phức tạp. Ngoài ra, khả năng “học” của chip cũng đặt ra vấn đề về tính giải thích – làm sao để con người hiểu được tại sao máy lại ra quyết định như vậy.
5. Chỉnh sửa và nâng cao gene (Gene Editing & Enhancement)
Từ khi công nghệ CRISPR-Cas9 ra đời, việc chỉnh sửa gene đã bước vào kỷ nguyên mới, cho phép các nhà khoa học can thiệp chính xác vào bộ mã di truyền của sinh vật. Báo cáo của WIRED nhận định rằng, trong những năm tới, công nghệ chỉnh sửa gene sẽ không chỉ dừng lại ở việc chữa bệnh di truyền, mà còn mở rộng sang lĩnh vực nông nghiệp, năng lượng và thậm chí là cải thiện khả năng con người.
Ví dụ, các loại cây trồng được chỉnh sửa gene có thể chịu hạn, chịu mặn, hoặc giảm nhu cầu thuốc trừ sâu; động vật có thể được thiết kế để tăng hiệu quả chăn nuôi; và xa hơn, con người có thể được chỉnh sửa để kháng bệnh tật hoặc nâng cao thể lực.
Dù vậy, WIRED nhấn mạnh rằng đây là con dao hai lưỡi. Bên cạnh lợi ích, công nghệ này kéo theo hàng loạt vấn đề đạo đức và xã hội: ai có quyền quyết định “chỉnh sửa” con người? Liệu việc tạo ra “siêu nhân di truyền” có khiến xã hội thêm bất công? Và nếu một gene bị chỉnh sai, hậu quả lan rộng tới hệ sinh thái sẽ ra sao? Vì thế, song song với tiến bộ khoa học, việc xây dựng khung pháp lý và quy chuẩn đạo đức là điều không thể thiếu.
6. Chụp ảnh phổ rộng (Hyperspectral Imaging)
Công nghệ Hyperspectral Imaging (HSI) cho phép máy ảnh ghi nhận hàng trăm dải màu khác nhau — không chỉ ba dải cơ bản (đỏ, lục, lam) mà mắt người nhìn thấy. Mỗi dải quang phổ phản ánh thành phần hóa học hoặc vật lý của vật thể, nhờ đó HSI có thể “nhìn xuyên” qua những gì mắt thường bỏ lỡ.
WIRED mô tả đây là công cụ “mở khóa thông tin ẩn trong ánh sáng”. Trong nông nghiệp, HSI giúp phát hiện sớm bệnh trên cây trồng; trong môi trường, nó xác định được ô nhiễm không khí, nước, đất; trong quốc phòng, công nghệ này hỗ trợ nhận dạng mục tiêu ngụy trang hoặc vật liệu lạ.
Tuy nhiên, thách thức lớn nhất của HSI là khối lượng dữ liệu khổng lồ mà mỗi bức ảnh tạo ra, đòi hỏi hệ thống lưu trữ và phân tích cực mạnh. Bên cạnh đó, chi phí thiết bị và yêu cầu kỹ thuật cao (độ nhạy ánh sáng, điều kiện môi trường) khiến công nghệ này hiện vẫn chủ yếu được ứng dụng trong nghiên cứu khoa học, an ninh và hàng không vũ trụ, thay vì thương mại đại trà.
🧩 Kết luận
Báo cáo của WIRED và QinetiQ không chỉ đơn thuần liệt kê sáu công nghệ mới, mà còn cho thấy bức tranh chuyển động toàn cầu của đổi mới — nơi ranh giới giữa sinh học, máy tính, và vật lý đang dần bị xoá nhòa. Những xu hướng này có thể giúp nhân loại vượt qua giới hạn thể chất, hiểu rõ thế giới hơn, nhưng cũng buộc chúng ta phải tái định nghĩa khái niệm về đạo đức, quyền lực, và sự kiểm soát công nghệ.
Như lời kết của bài báo, “Tương lai không đến từ sự ngẫu nhiên, mà từ những quyết định có trách nhiệm trong cách chúng ta phát triển công nghệ.”