研究人员确定了28种不同技术的改进率，包括太阳能光伏发电、3D打印、燃料电池技术和全基因组测序。他们通过美国专利数据库，搜索了每个领域的专利，共有超过50万项之多，并通过一种创新方法快速准确地选择出每个技术领域最有代表性的专利。

　　一旦这些专利被确定，研究人员就开始分析各领域专利的某些指标，并发现那些最能预测技术进步率的指标。尤其是，专利的前向引证——一项专利被后续专利引用的次数，这是一个很好的预测指标，还有专利的公布日期：最新的技术专利比旧的专利创新速度快。

　　研究团队设计了一个方程式，包括专利集的平均前向引证数量和专利平均公布日期，并计算每个技术领域的进步速度。他们的计算结果与一项耗费人力的方法——找到的每个技术众多的历史绩效数据相匹配。

　　在这28项技术领域的分析中，研究人员发现发展速度最快的技术包括光学，无线电通讯，3D打印，以及MRT技术，而电池、风力涡轮机和内燃机发展速度较慢。

　　麻省理工学院机械工程系的研究生克里斯 本森说，风险资本家、初创企业、政府以及开发新技术的实验室会对新的预测工具感兴趣。

　　“我们的方法有独特之处，我没有把它看作是向公众发布的娱乐工具，”参与开发预测工具的本森说。“我更多地把它当作是，我们与别人合作，帮助他们了解他们感兴趣的技术的未来发展趋势。我们可能更像是房地产经纪人，而不是Zilow(注：zillow是一家提供免费房地产估价服务的网站，在美国一上线就造成大轰动。Zillow创建于2006年，主要向网民提供各类房地产信息查询服务。)

　　2003年，麻吉开始研究各种技术的进步率。当时，他很好奇摩尔定律相关技术是如何发展的，摩尔定律说的是计算机发展趋势，计算机芯片上的晶体管数量每两年增加一倍。

　　“很多行业没有摩尔定律那样快的发展速度，我开始想办法测度它们的速度，”麻吉说。

　　麻吉最初通过个案分析接触这个问题，确定一个特定的领域里哪些指标最能代表生产率。然后，他为每个指标收集数据，例如价格和产品生产速度，并用数据来计算总的改进率。在2010年，他才意识到美国专利数据是技术层面最全面的资源之一。

　　“我们认为，也许有足够的信息让我们了解技术变革的动力，”麻吉说。

　　几年来，他和他的团队花费的大量时间，通过阅读成千上万专利文献，发现科技领域最相关的专利数据。这个方法不是最可靠的，因为两个人可以选择完全不同的专利集来代表相同的技术。

　　2012年，麻吉和本森通过调查美国和国际专利分类系统的重叠部分，提出了一个更加有效而且可重复的方法用于识别相关专利集。

　　对于美国专利局接受的每一项专利，专利审查员都会将专利文件归档到专利分类系统的不同类别下。例如，太阳能光伏专利可以进入到美国专利的“电池”以及“固态元件”类别下，在国际分类系统中则作为“半导体器件”类别。

　　研究团队发现，通过寻找两个分类系统的专利重叠部分，他们就能够在几个小时内而不是几个月，重复性地识别出最能代表一个技术领域的相同专利集。

　　一旦他们发现了相关专利集，研究人员就能够找到他们用于计算技术改进率的专利指标。他们发现，一个专利集发布前三年的平均前向引证数量，以及平均发布期是最好的技术改进率预测指标。本森说，他们还能够清除作用不大的专利信息。

　　“如果一项技术拥有多项专利，那么它应该发展的更快，但事实并非如此，”本森说。“3D打印技术只有300到500项专利，但是它的发展速度与半导体产业相同，而半导体产业拥有15万项专利，因此相关率是零。”

　　研究团队设计了一个引入了前向引证和专利发布日期的简单方程式，并用该种方法预测了28项技术的进步率。研究人员将计算结果与他们之前花费大量时间，用历史数据方法计算的结果进行了对比，发现两种方法的计算结果吻合。

　　然后，他们利用开发出的有效方法预测了11种新兴技术在未来10年的技术改进率。其中，增长最快的领域是在线学习和数字表达，而发展较慢的是食品工程和核聚变。

　　麻吉希望这个方法可以当作一个评级系统，类似于标准普尔和其它股票市场指数。这个评级系统为投资者寻找下一个市场突破，实验室确定新的研究方向大有益处。麻吉说了解各项技术在未来十年如何发展，能够让创新者知晓为之奋斗的技术什么时候能够成熟，并让我们有更多异想天开的想法，如大批量生产磁悬滑板和飞行汽车。