1. Computação cognitiva
Esse é um termo diretamente relacionado com a inteligência artificial, que já é do presente e por isso nem está aqui, e pode ser resumido como uma aplicação prática desse conceito todo. A computação cognitiva é usar o sistema pra pensar e tomar decisões como um ser humano, mas com a velocidade, a interação e o multitarefas da máquina.

Essas tarefas que antes só eram feitas por pessoas são aperfeiçoadas e o raciocínio envolvendo as regras é dominado por um sistema eletrônico com big data e algoritmos.

Em vários casos criam, já criamos cérebros eletrônicos que interpretam a realidade e são mais eficientes que o dos criadores.

Exemplos disso são o IBM Watson, que já venceu o game show televisivo Jeopardy, e o AlphaGo, baseado na tecnologia Deepmind da Google, que virou campeão no jogo de tabuleiro Go.

2. Machine e deep learning
Esses dois formatos de aprendizado tão ligados com a computação cognitiva, são igualmente interessantes e até complementares. O machine learning é alimentar uma máquina com dados, rotinas e algoritmos para que ela aprenda a executar uma tarefa de forma automatizada, fazer predições ou análises estatísticas.

Ele foi desenvolvido desde o começo dos estudos práticos com inteligência artificial e hoje é aplicado em sistemas populares, como as sugestões de filmes e séries na Netflix, a identificação de novas variantes de vírus e ameaças digitais, ou até a montagem de planos de saúde com base em um cadastro cheio de variáveis.

Já o deep learning é mais profundo do que o outro modelo por causa da maior quantidade de camadas nas chamadas redes neurais. As informações a serem processadas são lidas por vários processos diferentes e não lineares, deixando a máquina mais livre pra fazer assimilações e classificar elementos com base só em pré-definições mais básicas.

É essa estrutura que permite a realização de tarefas mais complexas, com mais dados envolvidos e um equipamento mais pesado que suporte os processos. Ele pode resultar em um software de reconhecimento de imagem ou de fala e até o funcionamento de assistentes pessoais, como a Siri, a Cortana e o Google Assistente.

3. Realidades aumentada, virtual, mista e extendida
Calma, isso não tem nada a ver com universo paralelos. Todas essas realidades já são igualmente importantes e devem ficar ainda mais relevantes na tecnologia.

Realidade virtual é a imersão em um ambiente 3D completamente digital, mais conhecido pelo uso daqueles headsets especiais, como o Oculus Rift. Realidade aumentada tem em Pokémon Go o exemplo mais clássico: é a adição de elementos digitais em um ambiente real, ampliando a experiência.

A realidade mista ou híbrida é a mistura de objetos físicos e digitais coexistindo e interagindo entre si, em um esquema bem mais complexo. A Microsoft tem investido nesse setor junto com a Acer. Tem ainda quem use o termo realidade extendida, que junta tudo isso

4. Blockchain
Essa corrente em blocos é uma tecnologia de armazenamento de dados de distribuição que é totalmente descentralizada e pode ser pública, mas com uma assinatura de segurança para cada segmento. Isso significa que as informações não são controladas por um único sistema ou instituição, e a distribuição ajuda não só a aumentar a segurança, mas também a crescer a estrutura em que ela está aplicada.

O blockchain é normalmente relacionado com criptomoedas, sendo o registro de transações de bitcoinse derivadas. Só que ele também pode ser usada em vários outros setores, desde gerenciamento de cadastros até processos eleitorais.

5. Digital Twin
O gêmeo digital é exatamente o que o nome sugere. É uma versão virtual de algo físico, seja um objeto ou um processo. Esse espelho que imita e registra cada aspecto técnico e visual é cada vez mais comum no ambiente empresarial, e pode ser usado pra várias finalidades, como simulação, monitoramento, análise e definição de estratégia.

O digital twin pode ser um software ou um modelo que ajuda o de verdade a ter mais eficiência e ter problemas resolvidos. Pois é, na prática isso não é novo, mas o termo tem se popularizado cada vez mais e deve ser mais utilizado daqui pra frente.

6. Mesh
As redes mesh, ou redes de malha, são consideradas o futuro da conectividade. A grande diferença delas pras rede tradicionais é que o formato mesh não precisa de um ponto centralizador que controla ou envia o sinal para todos os aparelhos. Pelo contrário, os pontos são repetidores e estão ligados entre si de forma descentralizada. Como um tecido cheio de fios entrelaçados, se um elemento apresenta problema, tem sempre outro de prontidão pra impedir que a conexão deixe de funcionar.

Ainda falta superar alguns obstáculos, como a alta densidade de informações circulando e até questões de segurança. Mas vários protótipos de redes mesh já saíram do papel, e devem garantir que a Internet das Coisas funcione de forma integral, além de permitir sinal mais estável nas telecomunicações.

7. Fog Computing
Você provavelmente já conhece a computação em nuvem, que é o acesso sincronizado de dados sem que estejam armazenados no seu sistema. Mas e a fog computing, que pode ser traduzido como computação em névoa?
Esse termo é uma evolução da nuvem ou uma camada intermediária, sem excluir o cloud. A diferença que é a névoa é mais espalhada e próxima do chão, e está ligada diretamente com a internet das coisas. Ela é descentralizada, ajuda na comunicação entre sistemas e na transmissão entre esquemas muitos complexos, como é o caso de uma casa ou um trânsito conectado. No fog computing, os dados estão mais próximos do usuário, ajudando a acelerar a distribuição das informações e agilizando processos em redes e aparelhos.