วันพุธที่ 31 มีนาคม พ.ศ. 2564

หุ่นยนต์เรียนการผูกเงื่อนโดยใช้นิ้วแค่สองนิ้วบนมือแต่ละข้าง

ภาพจาก New Scientist

Tetsuya Ogata และเพื่อนร่วมงานที่ Waseda University ของญี่ปุ่นได้สอนหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ให้ผูกปมไว้รอบ ๆ กล่องโดยใช้นิ้วเพียงสองนิ้วในแต่ละมือ ในครั้งแรกทีมสั่งงานหุ่นยนต์สองแขนโดยตรงผ่านรีโมทคอนโทรลให้ผูกเงื่อนหลายสิบครั้ง จากนั้นรวบรวมข้อมูลที่บันทึกไว้จากกล้องที่ติดอยู่ด้านบน และพรอกซิมิตีเซ็นเซอร์ (proximity sensor) บนนิ้วมือ เชือกครึ่งหนึ่งมีสีน้ำเงินและอีกครึ่งหนึ่งมีสีแดงเพื่อช่วยให้จำแนกได้ง่ายขึ้น  นักวิจัยของ Waseda ใช้ข้อมูลที่รวบรวมได้ฝึกโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อให้ทำงานซ้ำ โดยหุ่นยนต์ผูกเชือกที่มีสีได้สำเร็จ 95% และ 90% สำหรับเชือกสีขาวซึ่งไม่ได้ถูกฝึกมาก่อน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: New Scientist

วันอังคารที่ 30 มีนาคม พ.ศ. 2564

กล้องภายในรถของ Tesla อาจคุกคามความเป็นส่วนตัวของคนขับ

ภาพจาก CNet

Consumer Reports (CR) กล่าวว่ากล้องในห้องโดยสารที่ผู้ผลิตรถยนต์ไฟฟ้า Tesla รวมเข้ากับระบบช่วยผู้ขับขี่ อาจคุกคามความเป็นส่วนตัวของผู้ขับขี่ได้ กล้องจะบันทึกและส่งฟุตเทจจากในรถ และรายงานของ CR ได้เตือนผู้ขับขี่ที่ไม่เลือกืั้จะไม่ไม่เข้าร่วมโปรแกรมว่า พวกเขากำลังยอมให้ Tesla เข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน  ภายใน Model 3 และ Model Y ของ Tesla กล้องสามารถบันทึกช่วงเวลาก่อนการเบรกฉุกเฉินอัตโนมัติหรือช่วงเวลาก่อนเกิดอุบัติเหตุ และเป็นไปได้ที่รถจะแชร์เนื้อหานี้กับ Tesla ผู้ผลิตรถยนต์รายอื่นใช้ระบบป้อนข้อมูลแบบปิด (closed-loop) โดยจะไม่ส่งหรือบันทึกข้อมูลของคนขับภายในในรถน้อยกว่ามาก แม้จะมีการป้องกันว่าใครสามารถเข้าถึงภาพนี้ได้ แต่ CR กล่าวว่ามีความเป็นไปได้ที่ทุกคนรวมถึงคนร้ายสามารถเข้าถึงได้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CNet

วันจันทร์ที่ 29 มีนาคม พ.ศ. 2564

ใช้ AI เพื่อเข้าใจว่าสมองเข้าใจประโยคได้อย่างไร

AI ช่วยให้เราเข้าใจว่าสมองแยกความแตกต่างจากประโยคอธิบายรูป "The cat ran over the car." กับ "The car ran over the cat." ได้อย่างไร ภาพจาก  University of Rochester Medical Center

นักวิจัยจาก University of Rochester Medical Center (URMC) และ Medical College of Wisconsin ได้รวมงานด้าน neuroimaging  และปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI  เข้าด้วยกัน เพื่ออธิบายกลไกของสมองในการทำความเข้าใจประโยค ทีมงานได้ทำการสแกนภาพสมองของผู้เข้าร่วมในการศึกษานี้ ด้วย functional magnetic resonance imaging (fMRI) ในขณะที่พวกเขากำลังอ่านประโยค ซึ่งจะแสดงให้เห็นถึงกิจกรรมการทำงานของสมอง ข้ามเครือข่ายในบริเวณต่าง ๆ ของสมอง ด้วยการใช้ตัวแบบ InferSent AI ของ Facebook นักวิจัยสามารถทำนายแบบรูปของกิจกรรมที่ได้จาก fMRI ที่สะท้อนการเข้ารหัสความหมายของประโยคระหว่างบริเวณต่าง ๆ ของสมอง Andrew Anderson จาก URMC กล่าวว่า "นี่เป็นครั้งแรกที่เราใช้แบบจำลองนี้เพื่อทำนายการทำงานของสมองในบริเวณต่าง ๆ เหล่านี้ และนั่นเป็นหลักฐานใหม่ที่แสดงให้เห็นว่าการแแทนที่ความหมายตามบริบทถูกเข้ารหัสทั่วทั้งเครือข่ายภาษาแบบกระจาย แทนที่จะอยู่ที่ไซต์เดียวในสมอง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Rochester Medical Center

วันอาทิตย์ที่ 28 มีนาคม พ.ศ. 2564

อยากนัดฉีดวัคซีน (ในอเมริกา) ไหม ถ้ารู้จักนักเขียนโปรแกรมภาษา python ช่วยได้

Anjali Nair / NBC News; Getty Images

ชุมชนออนไลน์ของนักเขียนโปรแกรมได้ช่วยให้ครอบครัวและเพื่อน ๆ ได้เปรียบในการแย่งกันนัดหมายฉีดวัคซีน นักเขียนโปรแกรมเหล่านี้เขียนสคริปต์ง่าย ๆ เพื่อขูด (scrape) ข้อมูลหน้าเว็บไซต์ของรัฐหรือของร้านขายยาในทุก ๆ หนึ่งหรือสองวินาทีเพื่อดูว่าเปิดให้นัดหรือยัง จากนั้นส่งข้อความไปเพื่อจองฉีดวัคซีนเมื่อพบว่าเปิดให้นัดแล้ว (ประเด็นคือถ้าไม่ใช้สคริปต์นี้ คนที่ต้องการจองจะต้องคอยรีเฟรชหน้าเว็บไซต์เอง: ผู้สรุป)  มีการอัปโหลดสคริปต์เหล่านี้เป็นโหล ๆ บน GitHub บางคนตั้งคำถามว่ากิจกรรมนี้ผิดจริยธรรมหรือผิดกฎหมายหรือไม่ ทนายความในบรูคลินนิวยอร์ก Tor Ekeland กล่าวว่า "การขูดข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์ที่เปิดเผยต่อสาธารณะ ซึ่งไม่ได้ใช้โปรโตคอลการตรวจสอบสิทธิ์ใด ๆ เช่นชื่อผู้ใช้หรือรหัสผ่านเป็นเรื่องที่ทำได้ เป็นที่รับรู้กันอยู่แล้วว่าการขูดข้อมูลเป็นองค์ประกอบขนาดใหญ่ของเศรษฐกิจและชีวิตของเรา เราใช้มันเพื่อให้ได้ข้อมูลราคา ข่าว และการสื่อสารในเครือข่ายสังคมของเรา" 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: NBC News

วันเสาร์ที่ 27 มีนาคม พ.ศ. 2564

ภาษาการเขียนโปรแกรมแปลงกฎหมายเป็นโค้ดคอมพิวเตอร์ที่ 'พิสูจน์ได้ว่าถูกต้อง'

Credit: Sergii Gnatiuk/Shutterstock

ความพยายามร่วมกันของนักวิจัยจาก National Institute for Research in Digital Science and Technology  (Inria) ของฝรั่งเศส และ Microsoft Research ทำให้เกิด Catala ซึ่งเป็นภาษาเขียนโปรแกรมที่ออกแบบมาเพื่อเก็บ และดำเนินการตามอัลกอริทึมทางกฎหมาย ผู้สร้างกล่าวว่า Catala แปลกฎหมายเป็นรหัสคอมพิวเตอร์ที่ถูกต้อง ซึ่งสามารถนำไปใช้ได้อย่างโปร่งใส ซึ่งสิ่งนี้น่าจะส่งเสริมความไว้วางใจของสาธารณต่อระบบ ที่บางครั้งถูกปกปิดและเกี่ยวข้องกับโค้ดที่คลุมเครือและถูกปรับแต่งหลายบรรทัด  Denis Merigoux จาก  Inria และเพื่อนร่วมงานของเขากล่าวว่า มันสามารถเอาชนะปัญหาหลัก ๆ ที่เกิดจากความแตกต่างทางวัฒนธรรมระหว่างชุมชนด้านกฎหมายและชุมชนการเขียนโปรแกรม

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Discover

เพิ่มเติมเสริมข่าว: ใครที่อยากดูว่าโค้ดภาษาโปรแกรมหน้าตาเป็นยังไง ดูได้จาก GitHub นี้ ครับ ถ้าใช้ได้จริง นำมาใช้กับกฎหมายไทย ไม่รู้จะกำจัดพวกเนติบริกรไปได้บ้างหรือเปล่า




วันศุกร์ที่ 26 มีนาคม พ.ศ. 2564

อัลตร้าซาวด์อ่านสมองลิงเปิดเส้นทางสู่การควบคุมเครื่องจักรด้วยความคิด

ภาพจาก Science

นักวิจัยจาก California Institute of Technology ได้พัฒนาวิธีการทำนายการเคลื่อนไหวของตาหรือมือของลิงโดยใช้การถ่ายภาพอัลตราซาวนด์ การค้นพบนี้สามารถช่วยให้ผู้ที่เป็นอัมพาตสามารถควบคุมขาเทียมได้โดยไม่ต้องมีการปลูกถ่ายในสมอง (แต่เทคนิคนี้ยังคงต้องผ่ากะโหลกศีรษะชิ้นเล็ก ๆ ออกบ้าง) เนื่องจากอัลตราซาวนด์ให้สัญญาณได้แรงน้อยกว่าอิเล็กโทรดที่ฝังไว้ นักวิจัยจึงทดสอบว่าสัญญาณดังกล่าวให้ข้อมูลที่เพียงพอสำหรับคอมพิวเตอร์ในการตีความการเคลื่อนไหวที่ตั้งใจไว้หรือไม่ โดยการใส่เครื่องแปลงสัญญาณอัลตราซาวนด์เข้าไปในกะโหลกของลิงสองตัว นักวิจัยพบว่าอัลกอริทึมมีความแม่นยำในการทำนายการเคลื่อนไหวของตาลิงอยู่ที่ 78%  และ 89% ในการทำนายการเหยียดแขน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Science

วันพฤหัสบดีที่ 25 มีนาคม พ.ศ. 2564

เทคโนโลยีจะสร้างงานมากมายปัญหาอยู่ที่จะหาคนที่มาทำงานได้หรือไม่

image: Getty Images/iStockphoto

การวิเคราะห์ทางเศรษฐกิจโดย Boston Consulting Group (BCG) ระบุว่าเทคโนโลยีใหม่จะสร้างงานหลายสิบล้านตำแหน่งภายในปี 2030 แต่ไม่น่าจะชดเชยการสูญเสียงานจากระบบอัตโนมัติในช่วงเวลาเดียวกันได้ ตัวแบบของการเปลี่ยนแปลงที่คาดหมายของอุปสงค์และอุปทานด้านแรงงานในเยอรมนี ออสเตรเลียและสหรัฐอเมริกา คาดการณ์ว่าการสูญเสียงานในทศวรรษหน้าจะถูกจับคู่กับการสร้างงานที่ใหญ่กว่าเดิม Miguel Carrasco จาก BCG กล่าวว่า "มันเป็นไปไม่ได้ที่จะคาดหวังการแทนที่ที่สมบูรณ์แบบ - แรงงานส่วนเกินไม่สามารถนำไปใช้เพื่อตอบสนองความต้องการใหม่ ๆ หรือที่ความต้องการที่เพิ่มขึ้นได้ทั้งหมด" อาชีพที่ประสบปัญหาการขาดแคลนมากที่สุด ได้แก่ อาชีพที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ และงานด้านวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี วิศวกรรม และคณิตศาสตร์ BCG แนะนำให้ยกระดับทักษะ และให้การฝึกอบรมใหม่กับพนักงาน เพื่อให้แน่ใจว่าสามารถตอบสนองความต้องการบุคลากรที่มีความสามารถได้อย่างทันท่วงที

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet

วันพุธที่ 24 มีนาคม พ.ศ. 2564

ระบบตรวจจับข้อผิดพลาดสำหรับคนไข้ที่รักษาตัวเอง

ภาพจาก MIT News

นักวิจัยของ Massachusetts Institute of Technology (MIT) ได้พัฒนาระบบเพื่อตรวจจับและลดข้อผิดพลาดเมื่อผู้ป่วยใช้ยาด้วยตนเอง โซลูชันนี้รวมการตรวจจับแบบไร้สายเข้ากับปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อตรวจสอบว่าผู้ป่วยใช้ปากกาฉีดอินซูลิน หรือเครื่องช่วยหายใจเมื่อใด และบ่งชี้ข้อผิดพลาดที่สำคัญที่เกิดขึ้น จากการที่คนไข้รักษาตนเอง เซ็นเซอร์ติดตามการเคลื่อนไหวของผู้ป่วยภายในรัศมี 10 เมตร (32 ฟุต) จากอุปกรณ์ทางการแพทย์ผ่านคลื่นวิทยุ จากนั้น AI จะตีความคลื่นที่สะท้อนกลับ เพื่อดูท่าทางของผู้ป่วยที่ใช้ยาสูดพ่นหรือปากกาฉีดอินซูลินด้วยตนเอง ขั้นตอนสุดท้ายคือการแจ้งเตือนผู้ป่วย หรือผู้ให้บริการด้านการแพทย์เมื่อตรวจพบข้อผิดพลาด Mingmin Zhao จาก MIT กล่าวว่า“ เราไม่เพียงสามารถดูได้ว่าผู้ป่วยใช้อุปกรณ์บ่อยเพียงใด แต่ยังประเมินวิธีการใช้งานของเขา เพื่อดูว่าพวกเขาทำได้ดีแค่ไหน”

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News


วันอังคารที่ 23 มีนาคม พ.ศ. 2564

ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นพบยาใหม่ได้เร็วขึ้น

ภาพจาก MIT News

เทคนิค DeepBAR ที่พัฒนาโดยนักวิจัยของ Massachusetts Institute of Technology (MIT) ผสมผสานระหว่างเคมีและการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เพื่อคำนวณความสัมพันธ์ที่ผูกพันระหว่างสิ่งที่จะเป็นยาและยาเป้าหมายได้อย่างรวดเร็ว DeepBAR ใช้เวลาในการคำนวณเร็วกว่าวิธีเดิมเกือบ 50 เท่า ในการทดสอบกับโมเลกุลคล้ายโปรตีนขนาดเล็ก Bin Zhang จาก MIT กล่าวว่าประสิทธิภาพที่ได้นี้หมายความว่า "เราสามารถเริ่มคิดถึงการใช้วิธีนี้เพื่อตรวจคัดกรองยา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเรื่องที่เกี่ยวกับ Covid"


อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News

วันจันทร์ที่ 22 มีนาคม พ.ศ. 2564

ใช้ภาษาเขียนโปรแกรมที่ไม่ได้ใช้กันทั่วไปเขียนมัลแวร์เพื่อเลี่ยงการตรวจจับ

Markus Spiske on Unsplash

นักวิจัยจาก Proofpoint บริษัท รักษาความมั่นคงทางไซเบอร์ได้ระบุว่ากลุ่มแฮ็กที่รู้จักกันในชื่อ TA800 กำลังแจกจ่ายมัลแวร์ (malware) ใหม่ที่เขียนด้วยภาษาโปรแกรม Nim เพื่อให้ตรวจจับได้ยากขึ้น มัลแวร์ NimzaLoader ซึ่งเผยแพร่ผ่านอีเมลฟิชชิ่งที่เชื่อมต่อกับโปรแกรมดาวน์โหลด PDF ปลอม มีวัตถุประสงค์เพื่อให้แฮกเกอร์สามารถเข้าถึงคอมพิวเตอร์ที่ใช้ระบบปฏิบัติการ Windows และสามารถป้อนคำสั่งให้ทำงานกับเครื่องคอมพิวเตอร์ Sherrod DeGrippo จาก Proofpoint กล่าวว่า“ TA800 มักใช้ประโยชน์จากมัลแวร์ที่แตกต่างและไม่เหมือนใคร และนักพัฒนาอาจเลือกใช้ภาษาโปรแกรมที่ไม่ค่อยมีใครใช้กันเช่น Nim เพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจจับ เนื่องจากวิศวกรย้อนกลับ (reverse engineer) อาจไม่คุ้นเคยกับโปรแกรมที่เขียนด้วย Nim หรือไม่ได้มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาโปรแกรมตรวจจับสำหรับโปรแกรมดังกล่าว ดังนั้นเครื่องมือและแซนด์บ็อกซ์อาจมีปัญหาในการวิเคราะห์ตัวอย่างของพวกมัน"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet


วันอาทิตย์ที่ 21 มีนาคม พ.ศ. 2564

เทคโนโลยีโต้แย้งเพื่อโต้วาทีกับมนุษย์

Project Debater โต้วาทีกับมนุษย์ Credit: Jason Henry/NYT/Redux/eyevine

นักวิทยาศาสตร์จาก IBM Research AI ใน Haifa อิสราเอลและ Dublin ประเทศไอร์แลนด์ ได้พัฒนา Project Debater ซึ่งเป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถโต้วาทีกับมนุษย์  เทคโนโลยีนี้ผสมผสานกลยุทธ์ใหม่ในการรวบรวมและตีความเนื้อหาที่มีความเกี่ยวข้องในเชิงโต้แย้งจากข้อความ เข้ากับเทคนิคในการซ่อมแซมไวยากรณ์ของประโยค ซึ่งทำให้ระบบสามารถใช้ส่วนของประโยคจากแหล่งข้อมูลในการนำเสนอข้อโต้แย้ง โดยสิ่งที่กล่าวมาทั้งหมดนี้จะถูกรวมเข้ากับข้อมูลที่เตรียมไว้ล่วงหน้าที่ ซึ่งมีการจำแนกตามประเด็นสำคัญเพื่อใช้เป็นความรู้ ข้อโต้แย้ง และประเด็นโต้ตอบในหัวข้อต่างๆ และเสริมด้วยข้อความที่เขียนไว้ล่วงหน้าสำหรับการเกริ่นนำ และจัดโครงสร้างการนำเสนอในระหว่างการโต้วาที Project Debater แก้ปัญหาในการที่จะได้รับข้อมูลที่เพียงพอ เพื่อที่จะนำมาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยจำกัดหัวข้อให้แคบลงเหลือประมาณ 100 หัวข้อ และเก็บเกี่ยววัตถุดิบจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่


อ่านข่าวเต็มได้ที่: Nature


วันเสาร์ที่ 20 มีนาคม พ.ศ. 2564

รายงานด้านความมั่งคงไซเบอร์บอกว่า ฟาร์มอัจฉริยะคือฟาร์มที่ถูกแฮกได้

Photo: Martin Harvey/Getty Images

นักวิจัยจาก Nanjing Agricultural University (NAU) ของจีนได้สำรวจการทำฟาร์มอัจฉริยะ รวมถึงเทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นรากฐานของมัน และค้นพบปัญหาด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่เป็นเอกลักษณ์ซึ่งเกิดจากแอปพลิเคชัน Internet of Things (IoT) ทางการเกษตร ภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นต่อความถูกต้องของ IoT ได้แก่ ความเสียหายของอุปกรณ์อำนวยความสะดวก ความผิดพลาดของเซ็นเซอร์ในการเพาะพันธุ์สัตว์ปีกและปศุสัตว์ และการบุกรุกระบบควบคุมในเรือนเพาะ Xing Yang จาก NAU กล่าวว่าช่องโหว่ที่ต้องแก้เร่งด่วนที่สุดในการเกษตรอัจฉริยะ เกี่ยวข้องกับสภาพแวดล้อมทางกายภาพเช่นการบุกรุกระบบควบคุมโรงงาน และการระบุตำแหน่งที่ผิดพลาดของอากาศยานไร้คนขับ Yang ยกตัวอย่างพื้นที่ชนบทมีโอกาสอย่างมากที่จะมีสัญญาณเครือข่ายที่ไม่ดี ซึงจะนำไปสู่การได้สัญญาณที่ผิดพลาดจากสถานีฐาน  Yang และเพื่อนร่วมงานของเขาเสนอแนะให้ใช้มาตรการตอบโต้เพื่อแก้ปัญหา ซึ่งรวมถึงการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อตรวจจับผู้ใช้ที่เป็นอันตราย และการประยุกต์ใช้มาตรฐานความมั่นคงในระดับอุตสาหกรรมที่มีอยู่ เพื่อออกแบบกกรอบการรักษาความปลอดภัยโดยเฉพาะสำหรับ IoT ทางการเกษตร

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum


วันศุกร์ที่ 19 มีนาคม พ.ศ. 2564

IBM พัฒนาขั้นตอนวิธี AI เพื่อผลิตยาปฎิชีวนะ และตอนนี้มันสร้างไปสองตัวแล้ว

ภาพจาก New Atlas

IBM Research ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI เพื่อพัฒนายาปฏิชีวนะชนิดใหม่ให้ได้รวดเร็วยิ่งขึ้น และตอนนี้มันได้ผลิตยาที่มีแนวโน้มว่าจะเป็นยาที่เป็นทางเลือกที่ใช้ได้จริงสองตัวแล้ว การที่ยาแต่ละตัวใช้เวลาผลิตหลายปีเป็นเพราะมันต้องใช้การผสมผสานโมเลกุลเข้าด้วยกัน ซึ่งมีทางเลือกในการผสมแบบนับไม่ถ้วน เพื่อเร่งกระบวนการให้เร็วชึ้น นักวิจัยใช้ตัวแบบที่เรียกว่า  deep generative autoencoder เพื่อตรวจสอบช่วงของลำดับเป๊ปไทด์ (peptide) รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับฟังก์ชันและโมเลกุลที่อยู่ภายในของพวกมัน และมองหาความคล้ายคลึงกับเป็ปไทด์ตัวอื่น ๆ  จากนั้นนักวิจัยใช้ระบบ Controlled Latent attribute Space Sampling (CLaSS) เพื่อสร้างโมเลกุลเปปไทด์ใหม่ที่มีคุณสมบัติเฉพาะตามข้อมูลที่รวบรวมได้โดยตัวแบบ ระบบ AI ระบุ สังเคราะห์ และทดลองกับสิ่งที่น่าจะเป็นเปปไทด์ของยาปฏิชีวนะใหม่ 20 ตัวในช่วง 48 วันซึ่งสามารถผลิตได้ 2 ตัวที่มีประสิทธิภาพในการต่อต้านแบคทีเรีย แบบ Gram-positive และ Gram-negative หลายชนิด

อ่านข่าวเต็มได้ที่: New Atlas

วันพฤหัสบดีที่ 18 มีนาคม พ.ศ. 2564

นักวิจัยเบลอรูปใบหน้าที่ทำให้เกิดอัลกอริธึมเป็นพัน ๆ วิธี

PHOTOGRAPH: MADS PERCH/GETTY IMAGES

ความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวทำให้นักวิจัยที่เป็นผู้ดูแล ImageNet เบลอใบหน้าของคนทุกคนภายในชุดข้อมูล เพื่อพิจารณาว่าการทำเช่นนั้นจะส่งผลต่อประสิทธิภาพของอัลกอริธึมการจดจำวัตถุที่ได้รับการฝึกสอนจากชุดข้อมูลหรือไม่ ImageNet มีภาพ 1.5 ล้านภาพพร้อมป้ายกำกับประมาณ 1,000 ป้าย แต่มีเพียง 243,198 ภาพเท่านั้นที่ถูกเบลอ นักวิจัยเบลอใบหน้าโดยใช้บริการ AI ของ Amazon Rekognition และพบว่าไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของอัลกอริธึมการจดจำวัตถุหลายตัวที่ได้รับการฝึกสอนโดยใช้ ImageNet Olga Russakovsky จาก Princeton University กล่าวว่า "เราหวังว่าการพิสูจน์ของแนวคิดนี้ จะปูทางไปสู่แนวทางปฏิบัติในการรวบรวมข้อมูลภาพที่คำนึงถึงความเป็นส่วนตัวมากขึ้นในภาคสนาม" อย่างไรก็ตาม Aleksander Madry แห่งสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์กล่าวว่าการฝึกโมเดล AI บนชุดข้อมูลที่มีใบหน้าเบลออาจส่งผลที่ไม่ได้คาดคิด Madry กล่าวว่า "อคติในข้อมูลเป็นเรื่องละเอียดอ่อนมาก แต่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Wired

วันพุธที่ 17 มีนาคม พ.ศ. 2564

พบแนวทางใหม่สำหรับแอปพลิเคชัน AI ที่ใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ

ภาพจาก Graz University of Technology (Austria)

นักวิจัยจาก Graz University of Technology (TU Graz) ของออสเตรียได้แสดงให้เห็นถึงแนวทางใหม่สำหรับปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI ที่ใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ โดยต้องการสัญญาณน้อยมากในการทำงาน และกำหนดความหมายของช่วงหยุดระหว่างสัญญาณ Wolfgang Maass และ Christoph Stöcklของ TU Graz ได้เพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายประสาทเทียมในตัวแบบคอมพิวเตอร์สำหรับการจำแนกภาพ โดยเซลล์ประสาทจะทำเพียงแค่ส่งสัญญาณง่าย ๆ  เป็นครั้งคราว โดยจะได้ความแม่นยำใกล้เคียงกับเครื่องมือที่ทันสมัยที่สุดที่ใช้กันอยู่ในปัจจุบัน รูปแบบการส่งข้อมูลนอกจากจะขึ้นอยู่กับจำนวนสัญญาณที่เซลล์ประสาทที่ส่งออกไปแล้ว ยังขึ้นอยู่กับว่าเซลล์ประสาทส่งข้อมูลออกไปเมื่อไหร่อีกด้วย Maass กล่าวว่า "ด้วยจำนวนสัญญาณเพียงไม่กี่สัญญาณ - ค่าเฉลี่ยจากการจำลองของเราคือสองสัญญาณ เราก็ได้จำนวนข้อมูลที่ส่งถึงกันระหว่างหน่วยประมวลผลในปริมาณที่มากพอ ๆ กับ ฮาร์ดแวร์ที่ใช้พลังงานมากกว่า"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Graz University of Technology (Austria)

วันอังคารที่ 16 มีนาคม พ.ศ. 2564

หุ่นยนต์ที่ถูกออกแบบมาเพื่อหลีกเลี่ยงสภาพแวดล้อมที่เป็นอันตรายเพื่อส่งข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว

Photos by Lakitha Wijeratne/UT Dallas physics doctoral student

ทีมอุปกรณ์หุ่นยนต์อัตโนมัติที่พัฒนาโดยนักวิจัยจาก University of Texas at Dallas (UT Dallas) สามารถนำไปใช้เพื่อทำการสำรวจทั่วไปเกี่ยวกับระบบนิเวศหรือในไซต์ที่เป็นอันตรายหรือเข้าถึงได้ยาก เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ อุปกรณ์จะรวบรวมข้อมูลหลายพันรายการในขณะที่อยู่บนพื้นดิน ในอากาศ หรือในน้ำภายในไม่กี่นาที อุปกรณ์อัตโนมัติได้แก่เรือหุ่นยนต์เพื่อวัดองค์ประกอบของน้ำ โซนาร์ในการตรวจจับวัตถุใต้ผิวน้ำโดรนทางอากาศที่มีเซ็นเซอร์ติดตั้งอยู่หลายตัว และยานพาหนะภาคพื้นดินเพื่อเก็บตัวอย่างดินและมีเรดาร์ที่สามารถอ่านข้อมูลจากใต้พื้นดิน David Lary จาก UT Dallas กล่าวว่า "ทีมอัตโนมัติแบบนี้สามารถทำการสำรวจและเก็บตัวอย่างสิ่งที่อยู่ในอากาศและในน้ำได้อย่างรวดเร็ว เพื่อที่จะไม่ต้องให้คนเข้ามาในพื้นที่ที่เป็นอันตราย"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Texas at Dallas

วันจันทร์ที่ 15 มีนาคม พ.ศ. 2564

โปรแกรมล่าบั๊ก: แฮกเกอร์จำนวนมากขึ้นเข้าร่วมหาช่องโหว่บนเว็บ มือถือและ IoT

Bermix Studio on Unsplash

Hacker Report ปี 2021 ของ HackerOne เผยให้เห็นจำนวนแฮกเกอร์ที่ส่งช่องโหว่ไปยังโปรแกรมล่าบั๊กในช่วงปีที่แล้วเพิ่มขึ้นถึง 63% รายได้ของแฮกเกอร์ฝ่ายดีที่เปิดเผยช่องโหว่ของโปรแกรมบั๊ก HackerOne เพิ่มขึ้นกว่า 2 เท่าเป็น 40 ล้านดอลลาร์ในปี 2020 จาก 19 ล้านดอลลาร์ในปี 2019 แฮกเกอร์ส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่แอปพลิเคชันบนเว็บ แต่มีการส่งช่องโหว่ที่เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์ Android, อุปกรณ์อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง ( Internet of Things) หรือ IoT และส่วนประสานการเขียนโปรแกรม (Application Programming Interface) หรือ API มากขึ้นในปีที่แล้ว  Jobert Abma จาก HackerOne กล่าวว่า "เรากำลังเห็นการเติบโตอย่างมากในการส่งช่องโหว่ในทุกหมวดหมู่ และการเพิ่มขึ้นของแฮกเกอร์ที่เชี่ยวชาญในเทคโนโลยีที่หลากหลายมากขึ้น"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet

วันอาทิตย์ที่ 14 มีนาคม พ.ศ. 2564

จะจับผิด Deepfakes ได้ยังไง

ภาพจาก UB News Center

เครื่องมือที่พัฒนาโดยนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ของ University at Buffalo สามารถระบุภาพถ่ายของผู้คนที่สร้างจาก Deepfake ได้โดยอัตโนมัติ โดยวิเคราะห์การสะท้อนแสงในดวงตาเพื่อหาความเบี่ยงเบนเล็ก ๆ น้อย ๆ  เครื่องมือนี้ใช้ประโยชน์จากข้อเท็จจริงที่ว่าภาพที่สร้างขึ้นด้วยปัญญาประดิษฐ์  (artificial intelligence)  หรือ AI  ส่วนใหญ่ไม่สามารถสะท้อนภาพของสิ่งที่บุคคลในภาพกำลังมองได้อย่างถูกต้องหรือสม่ำเสมอ อาจเป็นเพราะภาพถ่ายจำนวนมากถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างภาพปลอม ก่อนอื่นเครื่องมือจะทำแผนที่ใบหน้าแต่ละใบหน้าจากนั้นวิเคราะห์ดวงตา ลูกตา และสุดท้ายแสงที่สะท้อนในลูกตาแต่ละข้าง เครื่องมือนี้มีประสิทธิภาพ 94% ในการตรวจจับ deepfake ระหว่างภาพถ่ายเของหน้าคนในชุดข้อมูล Flickr Faces-HQ ตลอดจนใบหน้าปลอมที่สร้างด้วย AI จาก www.thispersondoesnotexist.com

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UB News Center


วันเสาร์ที่ 13 มีนาคม พ.ศ. 2564

อัลกอริทึมอาจช่วยลดความซับซ้อนของ Big Data

Image: Getty Images

นักวิจัยจาก Texas A&M University, University of Texas at Austin และ Princeton University ได้พัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถนำไปใช้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โดยมีความสามารถในการแยกและเรียงลำดับของคุณลักษณะโดยตรงจากสำคัญที่สุดไปหาสำคัญน้อยที่สุด Reza Caixadeh แห่ง Texas A & M กล่าวว่า "มันมีวิธีที่ไม่เป็นระบบหลายวิธีในการดึงคุณสมบัติเหล่านี้ โดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ตอนนี้เรามีข้อพิสูจน์ทางทฤษฎีที่เข้มแข็งมากว่า ตัวแบบของเราสามารถค้นหาและดึงคุณลักษณะที่โดดเด่นเหล่านี้ออกจากข้อมูลพร้อมกัน ซึ่งสามารถทำได้ในรอบการทำงานเดียวเท่านั้น อัลกอริทึมเพิ่ม cost function ตัวใหม่ให้กับโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อจัดลำดับของคุณลักษณะตามประสิทธิภาพให้อยู่ในตำแหน่งที่ถูกต้องที่สุด ทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลแบบคลาสสิกบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Texas A&M Engineering News

วันศุกร์ที่ 12 มีนาคม พ.ศ. 2564

นักวิจัยเจาะเข้าไปในสมองของคอมพิวเตอร์สิ่งที่พบอาจทำให้เราประหลาดใจ

Yuyeung Lau on Unsplash

นักวิจัยจาก OpenAI บริษัทวิจัยปัญญาประดิษฐ์ (artificil intelligence) หรือ AI   ได้พัฒนาเทคนิคใหม่เพื่อตรวจสอบการทำงานภายในของเครือข่ายประสาทเทียม เพื่อช่วยตีความการตัดสินใจของพวกมัน เหมือนกับที่นักประสาทวิทยาได้ค้นพบในการศึกษาเกี่ยวกับสมองของมนุษย์ นักวิจัยพบว่าเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์ในเครือข่ายประสาทขนาดใหญ่ที่ใช้ในการระบุและจัดหมวดหมู่ภาพ สามารถเข้ารหัสแนวคิดแบบเฉพาะด้านได้ การค้นพบนี้มีความสำคัญ เนื่องจากมันเป็นความท้าทายในการทำความเข้าใจเหตุผลเบื้องหลังการตัดสินใจของเครือข่ายประสาทเทียม นักวิจัยใช้เทคนิควิศวกรรมย้อนกลับ (reverse engineering) เพื่อตรวจสอบว่าอะไรที่กระตุ้นเซลล์ประสาทเทียมมากที่สุด เหนือสิ่งอื่นใดนักวิจัยสามารถระบุอคติ ที่อาจทำให้ใครบางคนสามารถหลอก AI ให้ทำการระบุตัวตนที่ไม่ถูกต้องได้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Fortune


วันพฤหัสบดีที่ 11 มีนาคม พ.ศ. 2564

หุ่นยนต์อัตโนมติใต้น้ำช่วยชีวิตคนจากการจมน้ำ

ภาพจาก Fraunhofer Institute (Germany)

ทีมวิจัยที่ Fraunhofer Institute for Optronics, System Technologies and Image Exploitation ของเยอรมนีได้พัฒนาหุ่นยนต์กู้ภัยใต้น้ำ โดยได้รับความช่วยเหลือจากหน่วยบริการกู้ภัยทางน้ำของเมือง Halle ระบบอัตโนมัติจะช่วยไลฟ์การ์ดในการช่วยนักว่ายน้ำจากการจมน้ำ กล้องเฝ้าระวังจะบันทึกการเคลื่อนไหวและตำแหน่งของนักว่ายน้ำที่มีปัญหาและส่งพิกัดไปยังหุ่นยนต์ซึ่งจะออกมาจากแท่นวางที่พื้นสระว่ายน้ำ เมื่อไปถึงนักว่ายน้ำ หุ่นยนต์จะอุ้มนักว่ายน้ำขึ้นสู่ผิวน้ำ โดยมีกลไกในการยึดนักว่ายน้ำไว้เพื่อป้องกันไม่ให้เขา / เธอไถลลงไปในขณะกำลังขึ้นสู่ผิวน้ำ หุ่นยนต์ต้องใช้เซ็นเซอร์อะคูสติก (acoustic sensor) เพื่อช่วยเหลือผู้คนในทะเลสาบที่มีทัศนวิสัยจำกัด การทดสอบภายใต้เงื่อนไขดังกล่าว แสดงให้เห็นว่าหุ่นยนต์สามารถช่วยชีวิตนักว่ายน้ำที่เป็นหุ่นจำลองได้สำเร็จภายในเวลาเพียงสองนาที

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Fraunhofer Institute (Germany)

วันพุธที่ 10 มีนาคม พ.ศ. 2564

Honda เปิดตัวรถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตัวเองขั้นสูงในญี่ปุ่น

ภาพจาก France24

Honda เปิดตัว Legend ใหม่จำนวนจำกัด ซึ่งเรียกได้ว่าเป็นรถยนต์ไร้คนขับที่ล้ำหน้าที่สุดที่ได้รับอนุญาตให้ใช้งานได้บนท้องถนนในญี่ปุ่น ความสามารถของ Legend ได้แก่การขับขี่แบบยืดหยุ่นภายในเลน การแซงและการเปลี่ยนเลนในเงื่อนไขที่เหมาะสม และฟังก์ชันหยุดฉุกเฉินหากผู้ขับขี่ไม่ตอบสนองต่อการเตือนให้จับพวงมาลัย ความเป็นอัตโนมัติของ Legend ได้รับการจัดอันดับอยู่ในระดับ 3 จากระดับในช่วง 0 ถึง 5 ซึ่งระดับ 4 จะหมายถึงรถนั้นไม่จำเป็นต้องมีคนขับอยู่เลย โดยผู้เชี่ยวชาญบอกว่ายังต้องใช้เวลาอีกนานก่อนที่รถอัตโนมัติจะทำได้ถึงระดับนี้  ผู้เชี่ยวชาญกล่าวว่าการเปิดตัวด้วยจำนวนจำกัดของ Legend จะช่วยวัดความต้องการที่จะมีรถยนต์ยนต์อัตโนมัติมากขึ้น

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  France24

วันอังคารที่ 9 มีนาคม พ.ศ. 2564

งานวิจัยแสดงให้เห็นผลกระทบของการแบ่งแยกทางดิจิทัล

ภาพจาก University of Houston News

นักวิจัยจาก University of Houston, Rutgers University และ Temple University พบว่าคนที่มีทักษะด้านไอทีขั้นพื้นฐานมีแนวโน้มที่จะได้รับการว่าจ้าง แม้ว่างานของพวกเขาจะไม่เกี่ยวข้องกับทักษะเหล่านั้นอย่างชัดเจนก็ตาม นอกจากนี้นักวิจัยพบว่าผู้ที่มีทักษะด้านไอทีขั้นสูงมีแนวโน้มที่จะได้รับเงินเดือนที่สูงขึ้น นักวิจัยกล่าวว่า "คนงานที่มีทักษะด้านไอทีที่เกี่ยวข้องอาจมีความได้เปรียบในด้านเศรษฐกิจดิจิทัลที่กำลังเพิ่มมากขึ้น" Paul A.Pavlou จาก University of Houston กล่าวว่าการศึกษาเน้นให้เห็นถึงความจำเป็นในการกำหนดนโยบายสาธารณะที่แข็งแกร่ง เพื่อให้คนที่มีแนวโน้มที่ถูกเลือกปฏิบัติในการจ้างงาน เช่นผู้หญิงและคนงานที่มีอายุมากให้ได้รับทักษะพื้นฐานด้านไอที Pavlou กล่าวว่า "คนงานเหล่านี้ถูกคาดหวังว่าต้องเรียนรู้ทักษะด้านไอทีเหล่านี้ด้วยตนเอง เพื่อที่จะได้งานทำตั้งแต่แรก แต่สำหรับประชากรที่มีเป็นกลุ่มด้อยโอกาส มันก็ยิ่งยากที่พวกเขาจะได้รับทักษะเหล่านี้ ซึ่งต้องใช้อุปกรณ์คอมพิวเตอร์และการเข้าถึงอินเทอร์เน็ต"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Houston News

วันจันทร์ที่ 8 มีนาคม พ.ศ. 2564

ทำไมวีดีโอที่ยาว 10 วินาทีถึงขายได้ถึง 6.6 ล้านเหรียญ

Photo by Launchpresso on Unsplash

ในเดือนตุลาคม Pablo Rodriguez-Fraile นักสะสมงานศิลปะจากไมอามี ได้ซื้อคลิปวิดีโอความยาว 10 วินาทีจากศิลปินดิจิทัลในราคา 67,000 เหรียญ แม้ว่าคลิปดังกล่าวจะเปิดให้ชมได้ฟรี และเมื่อเร็ว ๆ นี้เขาเพิ่งขายมันได้ในราคา 6.6 ล้านเหรียญ เทคโนโลยีบล็อกเชน (blockchaib) ได้รับรองคลิปนี้ต่อสาธารณะว่ามีความเป็นเป็นเอกลักษณ์เฉพาะ และการขายของมันเน้นย้ำถึงการได้รับความสนใจของ non-fungible token (NFT)  ในช่วงการระบาดใหญ่ของ Covid-19 เนื่องจากนักสะสมใช้จ่ายเงินจำนวนมหาศาลไปกับสินทรัพย์ดิจิทัลล้วน ๆ 

Non-Fungible หมายถึงไอเทมที่ไม่สามารถแลกเปลี่ยนแบบของที่เหมือนกัน (like-to-like) ได้ เนื่องจากไอเทมแต่ละชิ้นเป็นของที่ไม่เหมือนใคร ความนิยมของ NFT อาจได้รับแรงหนุนจากกระแสความนิยมของเงินเข้ารหัส (cryptocurrency) และบล็อกเชน พร้อมกับศักยภาพของความเป็นจริงเสมือนในการสร้างโลกออนไลน์ อย่างไรก็ตามเช่นเดียวกับตลาดเฉพาะที่เกิดขึ้นใหม่ NFT อาจประสบความสูญเสียครั้งใหญ่หากมีการโฆษณาชวนเชื่อมากเกินไป ในขณะเดียวกันก็มีโอกาสมากมายสำหรับผู้ที่คิดจะเข้ามาโกง เนื่องจากผู้เข้าร่วมหลายคนใช้นามแฝง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Reuters

วันอาทิตย์ที่ 7 มีนาคม พ.ศ. 2564

การจัดอันดับภาษาโปรแกรม JavaScript ยังคงครองบัลลังก์ในขณะที่ Python นั้นยังปิดกั้น Java ไว้ได้

ภาพจาก ACM

อันดับความนิยมของภาษาโปรแกรมในไตรมาสที่ 1 ปี 2021 ของ RedMonk บอกว่า JavaScript, Python และ Java อยู่ในสามอันดับแรก การจัดอันดับในไตรมาสแรกมีความแตกต่างเล็กน้อยจากการจัดอันดับในเดือนกรกฎาคม 2020 แต่ Stephen O'Grady จาก RedMonk กล่าวว่าครึ่งหนึ่งของ 20 ภาษาชั้นนำนั้น "มีการเคลื่อนไหวในระดับซึ่งถือเป็นเรื่องที่ผิดปกติมาก" 

O'Grady อ้างถึงการขึ้นสู่อันดับ 2 อย่างรวดเร็วของ Python เมื่อเดือนกรกฎาคมที่ผ่านมาและบอกว่า "ความสามารถในการรักษาอันดับสูงสุดใหม่ของมันนั้นน่าทึ่ง" ข้อมูลที่นำมาใช้ในการจัดอันดับก็เช่น การทำ pull request ของภาษาต่าง ๆ บน GitHub และการถกกันบน Stack Overflow ซึ่งเป็นเว็บไซต์แชร์ข้อมูลสำหรับนักพัฒนา 

สำหรับภาษาอื่น ๆ ที่น่าสนใจก็เช่น TypeScipt ของไมโครซอฟท์ ซึ่งเป็นภาษาที่เป็นซุปเปอร์เซ็ตของ JavaScript โดยมีระบบประเภทข้อมูล และจะถูกแปลงไปเป็น JavaScript อีกทีหนึ่ง ขยับขึ้นมาหนึ่งอันดับอยู่ที่อันดับบ 8 

ภาษา Rust ซึ่งถูกพัฒนาโดย Mozilla เลื่อนขึ้มาหนึงอันดับมาอยู่ในอันดับที่ 19 หลังจากที่ Mozilla ส่งต่อการดูแลให้กับ Rust Foundation ซึ่งเป็นองค์กรอิสระที่ได้รับการสนับสนุนจาก AWS, Huawei, Google, Microsoft, และ Mozilla โดย AWS มองว่าภาษา Rust จะเป็นภาษาสำหรับเขียนโครงสร้างระบบ โดย Mozilla สร้างภาษา Rust ขึ้นมาเพื่อให้เป็นภาษาที่มีการจัดการหน่วยความจำที่ปลอดภัยเมื่อเทียบกับ C หรือ C++ 

ภาษา Go ของ Google ตกไปหนึ่งอันดับอยู่ที่อันดับ 16 ส่วนภาษา Kotlin ซึ่ง Google ผลักดันให้เป็นภาษาสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันสำหรับระบบปฎิบัติการแอนดรอยด์ขยับขึ้นหนึ่งอันดับมาอยู่ที่อันดับ 18 

สรุป 10 อันดับแรกของภาษาเขียนโปรแกรมในไตรมาสที่ 1 ของปี 2021 ได้ดังนี้ 

  1. JavaScript
  2. Python
  3. Java
  4. PHP
  5. C#
  6. C++
  7. CSS
  8. TypeScript
  9. Ruby
  10. C

 อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet

วันเสาร์ที่ 6 มีนาคม พ.ศ. 2564

ไฟฟ้าที่ใช้ในการขุดบิตคอยน์นั้นมากกว่าที่ใช้ทั้งประเทศ

Photo by Dmitry Demidko on Unsplash

ดัชนีของ Cambridge Bitcoin Electricity Consumption ประมาณว่าไฟฟ้าที่ใช้ในการขุดบิตคอยน์เมื่อปีที่แล้วมีค่าเท่ากับคาร์บอนฟุตพรินต์ทั้งปีของอาร์เจนตินา การขุดบิตคอยน์เกี่ยวข้องกับการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเพื่อสร้างบิตคอยน์ใหม่ ซึ่งนักขุดจะได้รับรางวัลในฐานะเงินเข้ารหัส (crytocurrency) โดยจำนวนบิตคอยน์สูงสุดที่จะขุดได้อยู่ที่ 21 ล้านบิตคอยน์ และยิ่งขุดมากขึ้นอัลกอริทึมในการขุดก็จะยิ่งยากขึ้น ถึงตอนนี้มีบิตคอยน์ถูกขุดมา 18.5 ล้านบิตคอยน์แล้ว และต้องใช้คอมพิวเตอร์ที่ทีพลังประมวลผลค่อนข้างสูงในการขุดบิตคอยน์ ซึ่งสิ่งนี้ทำให้นักอนุรักษ์สิ่งแวดล้อมมีความกังวล เพราะนักขุดบิตคอยน์จะพยายามหาแหล่งพลังงานราคาถูกที่สุดแม้ว่ามันจะเป็นถ่านหินก็ตาม ผู้สนับสนุนบิตคอยน์เชื่อว่าการขุดบิตคอยน์ เป็นระบบการถ่ายโอนและจัดเก็บมูลค่าในระดับโลกที่ปลอดภัยและไม่แพง ซึ่งคุ้มค่ากับต้นทุนด้านสิ่งแวดล้อม

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Guardian (U.K.)


วันศุกร์ที่ 5 มีนาคม พ.ศ. 2564

AI ทำนายว่าพายุจะทำให้ไฟดับหรือไม่ได้ล่วงหน้าหลายวัน

ภาพการทำนายพายุ 3 แบบ จากตัวแบบ
Photo: Finnish Meteorological Institute / CC BY 4.0

แบบจำลองใหม่ที่พัฒนาโดยนักวิจัยจาก Aalto University ของฟินแลนด์ และ Finnish Meteorological Institute ใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายพายุที่มีโอกาสทำให้เกิดไฟดับได้ล่วงหน้าหลายวัน ตัวแบบที่พัฒนาขึ้นแบ่งประเภทของพายุแรงดันต่ำขนาดใหญ่ว่าไม่ทำให้เกิดความเสียหาย เกิดความเสียหายต่ำ (มีโอกาสที่หม้อแปลงเสียหาย 1-140 ตัว) หรือความเสียหายสูง (ความเป็นไปได้ที่หม้อแปลงจะเสียหายมากกว่า 140 ตัว) ตัวแบบสามารถทำนายตำแหน่งของพายุได้ในระยะ 15 กม. และเวลาที่มันจะเกิดในช่วงสามชั่วโมง โดยมีอัตราความแม่นยำ 60% ในการทำนายประเภทของพายุ และอัตราความแม่นยำ 80% ในการทำนายปริมาณความเสียหายที่เกิดจากพายุ 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Aalto University (Finland)

วันพฤหัสบดีที่ 4 มีนาคม พ.ศ. 2564

ใช้เคเบิลขนาดเท่าเส้นผมในการรับส่งข้อมูลระหว่างชิปซิลิกอน

ภาพจาก MIT News

ระบบถ่ายโอนข้อมูลที่พัฒนาโดยนักวิจัยจาก Massachusetts Institute of Technology (MIT) และบริษัทผู้ผลิตชิป Intel จับคู่ชิปซิลิกอนความถี่สูงด้วยสายโพลีเมอร์ที่บางเหมือนเส้นผม ระบบมีความสามารถให้ถ่ายโอนข้อมูลได้เร็วกว่า Universal Serial Bus 10 เท่าโดยยังคงรักษาข้อดีของสายทองแดงและไฟเบอร์ออปติกไว้ในขณะที่ลดข้อเสียของสายดังกล่าว ท่อร้อยสายพลาสติกโพลีเมอร์มีน้ำหนักเบา และมีราคาที่เข้าถึงได้มากกว่าสายทองแดงแบบเดิม และยังให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่าเมื่อใช้งานด้วยสัญญาณแม่เหล็กไฟฟ้าในหน่วยย่อยระดับเทระเฮิรตซ์ Jack Holloway อดีตนักวิจัยจาก MIT กล่าวว่าท่อร้อยสายไฟรุ่นใหม่นี้ "เข้ากันได้โดยตรงกับชิปซิลิกอนโดยไม่ต้องมีการผลิตพิเศษใด ๆ" Georgios Dogiamis ของ Intel กล่าวว่าสายเคเบิลนี้สามารถ "ตอบสนองความท้าทายด้านแบนด์วิดท์ได้ จากแนวโน้มที่มุ่งไปสู่ปริมาณข้อมูลที่มากขึ้นเรื่อย ๆ"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News

วันพุธที่ 3 มีนาคม พ.ศ. 2564

AI เขียนบทความวิชาการในระดับวิทยาลัยให้ผ่านได้ใน  20 นาที

ภาพจาก ZDNet

นักวิจัยจาก Education Reference Desk (EduRef) ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลสำหรับนักเรียนที่กำลังเรียนอยู่ และนักเรียนที่ต้องการเข้าเรียนต่อ พบว่าเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์  (artificial intelligence) หรือ AI สามารถเขียนบทความประจำวิชาที่อาจารย์มอบหมายให้นักศึกษาต้องเขียนในภาคเรียน ได้ภายใน 3 ถึง 20 นาที และได้เกรดที่ผ่าน นักวิจัยได้จัดกลุ่มอาจารย์มาให้เกรดโดยไม่รู้ว่าใครเป็นคนส่งงานมา โดย AI  ที่ใช้เขียนบทความส่งเข้ามาคือ GPT-3 ของ Open AI ซึ่งทำธุรกิจด้านงานวิจัยที่มี Elon Musk  เป็นผู้ร่วมก่อตั้ง โดยในการวิจัยได้ให้ AI  เขียนบทความในหลากหลายหัวข้อทั้งทางด้านประวัติศาสตร์อเมริกา ระเบียบวิธีวิจัย (ประสิทธิภาพของวัคซีน COVID-19) การเขียนเชิงสร้างสรรค์ และกฎหมาย ผลการทดลองพบว่า GPT-3 ได้เกรดเฉลี่ยอยูที่ C โดยได้เกรดตกเพียงหนึ่งบทความ คะแนนสูงสุดที่ได้อยู่ในในหัวข้อ ประวัติศาสตร์อเมริกา และกฎหมาย โดยได้เกรด B- ส่วนบทความวัคซีน COVID-19 ได้เกรด C โดยได้คะแนนสูงกว่าผู้เขียนที่เป็นคนหนึ่งคนด้วย นักวิจัยบอกว่า "แม้ว่าจะไม่มีคนเข้ามาช่วยเขียนเลย แต่ GPT-3 ก็ได้รับข้อคิดเห็นที่ไม่ต่างจากบทความที่คนเขียน" และต้องไม่ลืมว่าโดยเฉลี่ยคนจะใช้เวลาสามวันในการเขียนบทความระดับนี้ แต่ GPT-3 ใช้เวลาเพียง 3 ถึง 20 นาที 


อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet

วันอังคารที่ 2 มีนาคม พ.ศ. 2564

ช่องโหว่ความมั่นคงของบัตรเครดิตถูกพบเป็นครั้งที่ 2

Photo: Adobestock

นักวิจัยจาก ETH Zurich ของสวิตเซอร์แลนด์พบวิธีการหลีกเลี่ยงมาตรการความมั่นคง (security) ในการใช้บัตรเครดิตและบัตรเดบิตโดยไม่มีรหัส PIN ก่อนหน้านี้นักวิจัยได้แสดงให้เห็นว่าการข้ามความมั่นคงเป็นไปได้ในบัตรวีซ่า ในขณะที่การวิจัยใหม่แสดงให้เห็นว่าวิธีรักษาความมั่นคงอาจถูกข้ามได้ในบัตร Mastercard และ Maestro โดยการใช้ประโยชน์จากการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างตัวการ์ดและเทอร์มินัลที่อ่านการ์ด วิธีนี้ตอนแรกใช้ได้เฉพาะกับบัตร Visa เท่านั้น แต่นักวิจัยสามารถจัดการขั้นตอนการชำระเงิน ทำให้เครื่องรับทำธุรกรรมของ Visa ในขณะที่ตัวบัตรนั้นทำธุรกรรมของ Mastercard หรือ Maestro นักวิจัยแจ้งให้ Mastercard ทราบถึงผลการวิจัยนี้ โดยหลังจากนั้นบริษัทได้อัปเดตการป้องกันที่เกี่ยวข้องแล้ว

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ETH Zurich (Switzerland)

วันจันทร์ที่ 1 มีนาคม พ.ศ. 2564

ทำไมผู้ชายตีพิมพ์บทความวิชาการมากกว่าผู้หญิง

ภาพจาก CU Boulder Today

ผู้หญิงในแวดวงวิชาการมักจะประสบปัญหาผลิตบทความได้ลดลงหลังจากมีลูกในขณะที่ผู้ชายไม่ได้รับผลกระทบนี้  นักวิจัยของ  University of Colorado Boulder (CU Boulder) ชี้ให้เห็นความแตกต่างอย่างเห็นได้ชัดในบททาทการเป็นพ่อแม่ ผู้หญิงตีพิมพ์บทความได้น้อยลง 20% เป็นเวลาหลายปีหลังจากมีลูก ในบรรดาอาจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ด้วยกัน แม่ตีพิมพ์บทความได้น้อยกว่าพ่อโดนเฉลี่ย 17.6 บทความ ในระยะเวลา 10 ปี หลังจากมีลูก  Aaron Clauset ของ CU Boulder กล่าวว่า "นโยบายใด ๆ ที่สามารถดึงดูดให้พ่อมีส่วนร่วมในการเลี้ยงดูมากขึ้น มีแนวโน้มที่จะลดช่องว่างของผลผลิตที่ต่างกันระหว่างเพศนี้" 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CU Boulder Today