2026 | အတွက် သိပ္ပံခန့်မှန်းချက် အနာဂတ်အချိန်ဇယား

ဖတ် ကဏ္ဍများစွာကို သက်ရောက်မှုရှိစေမည့် သိပ္ပံဆိုင်ရာ အနှောင့်အယှက်များကြောင့် ကမ္ဘာကြီးကို ပြောင်းလဲစေမည့် 2026 ခုနှစ်အတွက် သိပ္ပံဆိုင်ရာ ခန့်မှန်းချက်များ—နှင့် ၎င်းတို့ထဲမှ အများအပြားကို အောက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေလေ့လာပါမည်။ ဒါဟာ မင်းရဲ့အနာဂတ်ပါပဲ၊ မင်းဘာအတွက်ရှိနေလဲဆိုတာ ရှာဖွေလိုက်ပါ။

Quantumrun Foresight ဤစာရင်းကိုပြင်ဆင်; ကုမ္ပဏီများသည် အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများမှ ရှင်သန်ကြီးထွားလာစေရန် မဟာဗျူဟာမြောက် အမြော်အမြင်ကို အသုံးပြုသည့် အနာဂတ်အတိုင်ပင်ခံကုမ္ပဏီတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤသည်မှာ အနာဂတ်လူ့အဖွဲ့အစည်းတွင် တွေ့ကြုံရမည့် ဖြစ်နိုင်ခြေများစွာထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။

2026 ခုနှစ်အတွက် သိပ္ပံခန့်မှန်းချက်

ဥရောပ အာကာသအေဂျင်စီ (ESA) သည် ကမ္ဘာနှင့် ဆင်တူသော ဂြိုလ်များကို ရှာဖွေရန် ရည်ရွယ်သည့် PLATO ဂြိုလ်တုကို တရားဝင် လွှတ်တင်လိုက်သည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေ- 70 ရာခိုင်နှုန်း။1
National Aeronautics and Space Administration သည် Saturn ၏ အေးခဲသောလ Titan ကို လေ့လာရန် ရဟတ်ယာဉ်ကို လွှတ်တင်လိုက်သည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေ- 60 ရာခိုင်နှုန်း1
အမျိုးသားလေကြောင်းနှင့် အာကာသစီမံကွပ်ကဲမှုအဖွဲ့၊ အီတလီအာကာသအေဂျင်စီ၊ ကနေဒါအာကာသအေဂျင်စီနှင့် ဂျပန်အာကာသစူးစမ်းလေ့လာရေးအေဂျင်စီတို့ ပူးပေါင်းပြီး မျက်နှာပြင်အနီးရှိ ရေခဲတုံးများကို စူးစမ်းလေ့လာရန်အတွက် အင်္ဂါဂြိုဟ်၏မစ်ရှင်ကို ပူးတွဲလုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေ- 60 ရာခိုင်နှုန်း1
ဥရောပအာကာသအေဂျင်စီ (ESA) သည် ကမ္ဘာမြေကဲ့သို့ နေထိုင်နိုင်သော ဂြိုလ်များကို ရှာဖွေရန် တယ်လီစကုပ် ၂၆ လုံးကို အသုံးပြု၍ ပလေတိုမစ်ရှင်ကို လွှတ်တင်ခဲ့သည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေ- 26 ရာခိုင်နှုန်း1

2026 ခုနှစ်တွင်၊ သိပ္ပံဆိုင်ရာ အောင်မြင်မှုများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများစွာကို အများပြည်သူသို့ ရရှိနိုင်လိမ့်မည်၊ ဥပမာ-

2024 မှ 2026 ခုနှစ်အတွင်း၊ NASA ၏ ပထမဆုံး လကမ္ဘာသို့ သင်္ဘောသားများ ခရီးစဉ်သည် ဘေးကင်းစွာ ပြီးဆုံးသွားမည်ဖြစ်ပြီး ဆယ်စုနှစ်များစွာအတွင်း လပေါ်သို့ ပထမဆုံး သင်္ဘောသားများ ခရီးစဉ်ကို အမှတ်အသားပြုမည်ဖြစ်သည်။ လပေါ်ကို ခြေချခဲ့တဲ့ ပထမဆုံး အမျိုးသမီး အာကာသယာဉ်မှူးလည်း ပါဝင်မှာဖြစ်ပါတယ်။ ဖြစ်နိုင်ခြေ- 70% 1

2026 ခုနှစ်တွင် အကျိုးသက်ရောက်စေမည့် သိပ္ပံဆိုင်ရာ ခန့်မှန်းချက်များ ပါဝင်သည်-

2026 ခုနှစ်အတွက် ဆက်စပ်နည်းပညာဆောင်းပါးများ-

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အကူအညီပေးသော nanobots- မိုက်ခရိုဆေးဆရာများနှင့် တွေ့ဆုံပါ။

AI သည် လူနာရလဒ်များကို တိုးတက်စေသည်- AI သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အကောင်းဆုံး ကျန်းမာရေးဝန်ထမ်းဖြစ်သေးပါသလား။

AI သည် သိပ္ပံနည်းကျ ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည်- အိပ်မပျော်သော သိပ္ပံပညာရှင်။

Generative adversarial networks (GANs): ပေါင်းစပ်မီဒီယာခေတ်။

ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက်များ (RNNs)- လူသား၏အပြုအမူကို ကြိုတင်မှန်းဆနိုင်သော ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော အယ်လဂိုရီသမ်များ။

Convolutional neural network (CNN) ကွန်ပြူတာများကို ကြည့်ရှုနည်း သင်ကြားပေးခြင်း။

မော်လီကျူးစက်ရုပ်များ- ဤအဏုကြည့်စက်ရုပ်များသည် မည်သည့်အရာမဆို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ပေါင်းစပ်အသက်အရွယ် ပြောင်းပြန်လှန်ခြင်း- သိပ္ပံပညာက ကျွန်ုပ်တို့ကို ပြန်လည်နုပျိုစေနိုင်သလား။

အာရုံကြောအတုစနစ်များ- စက်ရုပ်များသည် နောက်ဆုံးတွင် ခံစားနိုင်ပါသလား။

မောင်းသူမဲ့ စစ်ဘက်ယာဉ်များ- ကျွန်ုပ်တို့သည် သေစေတတ်သော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရလက်နက်များနှင့် နီးကပ်လာနေပါသလား။