การศึกษาที่นำโดยนักวิจัยของ Baylor College of Medicine เสนอวิธีการคำนวณแบบใหม่สำหรับการระบุยีนที่น่าจะเกี่ยวข้องกับอาการออทิสติกสเปกตรัม (autism spectrum disorders) หรือ ASD และทำนายความรุนแรงของความบกพร่องทางสติปัญญาในผู้ป่วย ASD ทีมงานได้ป้อนข้อมูลวิวัฒนาการจำนวนมากเพื่อวิเคราะห์การมีส่วนร่วมของการกลายพันธุ์ในการวิวัฒนาการของโปรตีน และผลกระทบของความหลากหลายของมนุษย์ต่อการทำงานของโปรตีน นักวิจัยมุ่งเน้นไปที่สายพันธุ์ de novo missense โดยเฉพาะเพื่อระบุการกลายพันธุ์ที่แยกความแตกต่างของผู้ป่วย ASD และพี่น้องที่ไม่ได้รับผลกระทบ Young Won Kim จาก Baylor กล่าวว่าผลการวิจัยชี้ให้เห็นยีนใหม่ ๆ ที่ควรศึกษาและ “เส้นทางข้างหน้าในการให้คำแนะนำผู้ปกครองของเด็กที่มีการกลายพันธุ์ถึงผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นในเด็ก และวิธีการให้การสนับสนุนจากภายนอกดีที่สุดในการแทรกแซงของการพัฒนาการในช่วงต้น ซึ่งแสดงให้เห็นว่าให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างอย่างมากเช่นกัน”
ฐานข้อมูลการติดตามงานเทคโนโลยี Cyber Seek ของกระทรวงพาณิชย์สหรัฐฯและกลุ่มการค้า CompTIA นับจำนวนตำแหน่งงานด้านความมั่นคงทางไซเบอร์ของสหรัฐฯในปัจจุบันประมาณ 465,000 ตำแหน่ง ผู้เชี่ยวชาญกล่าวว่าความต้องการของภาคเอกชนและหน่วยงานภาครัฐในการมีพนักงานรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์มากขึ้น ได้ปลดล็อกโอกาสสำคัญสำหรับทุกคนที่ต้องการงานในสาขาดังกล่าว Michelle Moore จาก University of San Diego บอกว่าการเปลี่ยนไปทำอาชีพการรักษาความมั่นคงทางไซเบอร์ อาจทำได้ง่ายเพียงแค่ได้รับประาศนียบัตรด้านเครือข่าย หรือความมั่นคง ในขณะที่หลักสูตรออนไลน์แปดสัปดาห์อาจช่วยให้ใครบางคนได้งานระดับเริ่มต้นโดยมีรายได้ 60,000 ถึง 90,000 เหรียญต่อปี ในการเป็นผู้ทดสอบการเจาะระบบ วิศวกรด้านความปลอดภัยเครือข่าย หรือนักวิเคราะห์การตอบสนองต่อเหตุการณ์ (incident response analyst) Moore เน้นว่าการขาดบุคลากรที่มีทักษะด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์นั้นป็นปัญหาในขณะที่ Tim Herbert จาก CompTIA กล่าวว่ามีผู้สำเร็จการศึกษาด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เพียงไม่กี่เปอร์เซนต์เท่านั้นที่ประกอบอาชีพรักษาความมั่นคงทางไซเบอร์
เทคนิคปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI แบบใหม่ที่พัฒนาโดยนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ ETH Zurich ประเมินตำแหน่งที่นิ้วสัมผัสหน้าจอโทรศัพท์มือถือได้แม่นยำขึ้น เพื่อลดข้อผิดพลาดในการพิมพ์ Christian Holz จาก ETH อธิบายการทำงานของ CapContact AI ว่า “ ประมาณพื้นที่สัมผัสจริงระหว่างนิ้วมือและหน้าจอสัมผัสเมื่อสัมผัส” จากนั้น“ สร้างพื้นที่สัมผัสเหล่านี้ที่ความละเอียดแปดเท่าของเซ็นเซอร์สัมผัสปัจจุบัน ทำให้อุปกรณ์สัมผัสของเราตรวจจับการสัมผัสได้แม่นยำมากขึ้น” นักวิจัยพบว่าแนวทางการเรียนรู้เชิงลึกแบบใหม่ช่วยขจัดข้อผิดพลาดในการตรวจจับจากอินพุตที่มีความละเอียดต่ำ ซึ่งพวกเขาบอกว่าเป็นสาเหตุของข้อผิดพลาดหนึ่งในสามของอุปกรณ์หน้าจอสัมผัสที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน
จากผลการศึกษาของนักวิจัยจาก Pennsylvania State University (Penn State) และ University of California, Santa Barbara พบว่า ผู้ป่วยอาจไม่เชื่อใจแพทย์แบบปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI ที่รู้จักชื่อและประวัติทางการแพทย์ของพวกเขา ทีมนักวิจัยได้ออกแบบแชทบอท 5 ตัว โดยบอทเหล่านี้ถูกตั้งโปรแกรมให้ถามคำถามเกี่ยวกับอาการและพฤติกรรมที่เกี่ยวข้องกับ COVID-19 จากนั้นจึงวินิจฉัยและให้คำแนะนำ ผู้เข้าร่วมการศึกษามีแนวโน้มที่จะพิจารณาว่าแชทบอทล่วงล้ำ และมีแนวโน้มน้อยมากที่จะปฏิบัติตามคำแนะนำทางการแพทย์ เมื่อแชทบอทคุยกับพวกเขาโดยชื่อแรก (first name) และอ้างถึงประวัติทางการแพทย์ของพวกเขา แต่ในทางกลับกันพวกเขาคาดว่าหมอที่เป็นคนจะสามารถแยกเขาออกออกจากคนไข้รายอื่น และมีแนวโน้มน้อยที่จะปฏิบัติตามถ้าหมอจำข้อมูลของพวกเขาไม่ได้ Shyam Sundar จาก Penn State กล่าวว่า "เมื่อระบบ AI รับรู้ถึงความเป็นเอกลักษณ์ของบุคคล มันจะถูกมองว่าเป็นการล่วงล้ำ ซึ่งสะท้อนถึงความกังวลที่มากขึ้นกับการใช้ AI ในสังคม"
นักวิทยาศาสตร์จาก University of New Mexico (UNM) และ University of Texas at El Paso ได้พัฒนาเครื่องมือคำนวณ เพื่อช่วยให้นักวิจัยยาระบุโมเลกุลต่อต้านโควิดได้อย่างรวดเร็ว ก่อนที่ไวรัสจะจู่โจมเซลล์ของมนุษย์ หรือหยุดการทำงานของมันในระยะแรกของการติดเชื้อ ทีมงานได้เปิดตัว REDIAL-2020 ซึ่งเป็นชุดตัวแบบการคำนวณแบบโอเพนซอร์สที่สามารถช่วยคัดกรองโมเลกุลขนาดเล็กอย่างรวดเร็ว เพื่อหาลักษณะการต่อสู้กับโควิดที่มีประสิทธิภาพ REDIAL-2020 ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) หรือ ML)ที่ประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็ว และกำจัดรูปแบบที่นักวิจัยที่เป็นมนุษย์อาจพลาดไป ทีมงานได้ตรวจสอบการคาดการณ์ของ ML โดยเปรียบเทียบชุดข้อมูลจาก National Center for Advancing Translational Sciences กับผลลัพธ์ของยาที่ผ่านการอนุมัติที่บันทึกไว้ในฐานข้อมูล DrugCentral ของ UNM
