یادگیری عمیق از جمله فناوری‌های برجسته‌ای است که در این فهرست به آن اشاره شده است. این فناوری در آینده به پزشکان کمک می‌کند تا مشکلات مغزی و روانی همچون روان‌پریشی، اسکیزوفرنی، افسردگی و غیره را پیش‌بینی و آن‌ها را شناسایی کنند. دانشمندان آی‌بی‌ام هم اکنون در حال کار روی این فناوری هستند. شیوه کار این گروه از دانشمندان به این شکل است که صحبت‌های یک فرد در مدت زمان یک جلسه روان‌پزشکی را ضبط می‌کنند و در ادامه با بررسی الگوهای گفتاری سعی می‌کنند اختلالات موجود را شناسایی کنند. بدون شک این فناوری در آینده سرویس‌های بهداشتی و مراقبتی مربوط به سلامت روان را به شکل بی سابقه‌ای بهبود خواهد بخشید. هوش مصنوعی در آینده به ما کمک خواهد کرد تا به درون ذهن انسان وارد شویم.
در پنج سال آینده دستگاه‌های جدیدی با استفاده از فناوری تصویربرداری فراطیفی (Hyperimaging) و هوش مصنوعی ساخته خواهند شد. این دستگاه‌ها به ما کمک خواهند کرد تا به طور گستردهای فراتر از دامنه نور مرئی را مشاهده کنیم. این کار با ترکیب گروه‌های متعددی از طیف‌های الکترومغناطیس انجام می‌شود. این دستگاه‌ها به ما اجازه می‌دهند تا خطرات بالقوه‌ای که به صورت ناشناخته یا پنهان وجود دارند را مشاهده کنیم. آی‌بی‌ام به دنبال آن است که این فناوری را به شکل ارزان و گستردهای آماده کند. به طور مثال با استفاده از تصویربرداری موج میلیمتری یک دوربین در تعامل با حس‌گرها و فناوری Hyperimaging به یک ماشین کمک می‌کند تا درون مه یا باران شرایط خطرناک جاده و موانعی که درون آن قرار دارند را شناسایی کرده و به راننده اعلام دارد اشیایی در جاده قرار دارند. این فناوری به اندازه‌ای پیشرفته خواهد بود که به راننده اعلام می‌کند اشیا در چه فاصله‌ای قرار دارند و اندازه آن‌ها چقدر است.
اگر به جهان فیزیکی پیرامون خود نگاهی داشته باشید، مشاهده می‌کنید که اکوسیستم محیط زیست بیش از اندازه پیچیده شده‌اند و اکثر عناصر طبیعی به یکدیگر وابسته هستند. ما می‌تواینم داده‌هایی در مقیاس اگزابایت را جمع‌آوری کنیم. اما مشکل کار این است که اطلاعات فوق به شکل درهم و برهم در اختیار ما قرار دارند. فناوری‌های جدید طیف گستردهای از داده‌های جدید را تولید می‌کنند. آمارها نشان می‌دهند 80 درصد از زمان کارشناسان علم داده‌ها صرف تحلیل داده‌ها می‌شود. این تحلیل‌ها به گونه‌ای انجام می‌شوند تا شناخت و درک ما از آن چیزی که دنبال آن هستیم را بهبود بخشند. این داده‌های حجیم به لطف اینترنت اشیا و میلیون‌ها گجتی که به یکدیگر متصل شده‌اند در اختیار ما قرار می‌گیرند. از یخچال فریزها گرفته تا لامپ‌های هوشمند، نمایشگرهای ضربان قلب متصل به بدن بیماران، هواپیماهای بدون سرنشین، ایستگاه‌های هواشناسی، ماهواره‌ها و تلسکوپ‌ها همگی این تجهیزات داده‌های بی شماری در اختیار ما قرار می‌دهند. یادگیری ماشینی این توانایی را دارد تا اطلاعات جدید را تحلیل کند. آی‌بی‌ام می‌گوید: «تا پنج سال آینده یادگیری ماشینی در سازمان‌دهی اطلاعات در مورد جهان فیزیکی و جمع‌آوری داده‌های پیچیده که از سوی میلیاردها دستگاه تولید می‌شوند به ما کمک خواهند کرد. با جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مربوط به اوضاع جوی، شرایط خاک، سطح آب و ارتباط این فاکتورها با شیوه آبیاری می‌توان نگرش تازه‌ای در حوزه کشاورزی پایه‌‌ریزی کرد که به کشاورزان کمک کند نوع محصولی که برای کشت در یک زمین کشاورزی مناسب است را انتخاب کنند. محصولی که بازده مطلوب داشته باشد و منابع ارزشمند آبی را حفظ کند.»
فارغ از هوش مصنوعی در حوزه فناوری نانو منابع سرشاری از نوآوری وجود دارد که در صنعت بهداشت و درمان به خوبی می‌توان از آن‌ها استفاده کرد. تشخیص زودهنگام بیماری‌ها حائز اهمیت است. در اغلب موارد اگر یک بیماری زود تشخیص داده شود، درمان به شکل خوبی به سرانجام خواهد رسید. با این وجود بیماری‌هایی نظیر سرطان و پارکینسون را به سختی می‌توان تشخیص داد. به دلیل این‌که در بدن انسان به شکل پنهان قرار می‌گیرند و تا قبل از ظهور علائم، تشخیص آن‌ها به سختی امکان‌پذیر است. ما این قابلیت را به دست خواهیم آورد تا از طریق ذرات زیستی در مقیاس نانو که در مایعاتی همچون بزاق، اشک چشم، خون، ادرار و عرق شناور خواهند بود اطلاعاتی درباره وضعیت سلامت بدن انسان به دست آوریم. آی‌بی‌ام می‌گوید: «این حوزه از علم به اندازه‌ای پیشرفت خواهد کرد که قطر این ذرات زیستی هزاران مرتبه نازک‌تر از موی سر انسان خواهند شد. آزمایشگاه روی تراشه به مردم اجازه می‌دهد تا به سرعت و به شکل منظمی نشانه‌های یک بیماری را با صرف هزینه کمی شناسایی کنند.»
سرانجام پیشرفت‌های صورت گرفته در ارتباط با فناوری‌های حسگر هوشمند در تعامل با فوتونیک سیلیکونی منجر به خلق سیستم‌های محاسباتی پیچیده‌ای می‌شوند. در پنج سال آینده شبکه‌ای از حس‌گرها مبتنی بر فوتونیک سیلیکونی به منظور اندازه‌گیری وضعیت گازها به ما کمک خواهند کرد. این شبکه‌ها به ما کمک خواهند کرد بر وضعیت آلاینده‌های زیست محیطی مدیریت بهتری داشته باشیم. این شبکه‌ها عمدتا به منظور تشخیص گاز متان و با اتکا بر نورمادون قرمز مورد استفاده قرار خواهند گرفت. اکثر آلاینده‌ها را با چشم غیر مسلح نمی‌توان مشاهده کرد. متان یکی از اجزاء اصلی گاز طبیعی است که معمولا به عنوان یک انرژی پاک از آن نام برده می‌شود. اما اگر متان در هوا منتشر شود این پتانسیل را دارد تا جو زمین را گرم کند. کارشناسان بر این باور هستند که متان پس از دی اکسید کربن دومین عامل گرمایش زمین است. این خطر به اندازه‌ای جدی است که اداره حفظ محیط زیست ایالات متحده سال گذشته میلادی دستورالعملی را به منظور پیشگیری از انتشار گاز متان که از صنایع گاز طبیعی و نفت متصاعد می‌شود صادر کرد. در نهایت دانشمندان می‌توانند از این سامانه‌های فوق پیشرفته برای شناسایی بهتر منابع ساطع کننده آلودگی‌های زیست محیطی و همچنین ساخت مدل‌های زیستی پیچیده استفاده کنند.
