วันพฤหัสบดีที่ 30 กันยายน พ.ศ. 2564

แผ่นแปะที่พิมพ์จากเครื่องพิมพ์สามมิติให้วัคซีนได้โดยไม่ต้องฉีด

3d-vaccine-patch
ภาพจาก University of North Carolina at Chapel Hill

นักวิทยาศาสตร์จาก  Stanford University และ University of North Carolina at Chapel Hill (UNC) ได้ออกแบบแผ่นแปะ (patch) วัคซีนที่พิมพ์จากเครื่องพิมพ์สามมิติ ซึ่งให้การป้องกันมากกว่าการฉีดวัคซีนที่แขนโดยทั่วไป แผ่นแปะพอลิเมอร์ที่มีเม็ดเข็มขนาดไมโครถูกนำไปใช้แปะผิวหนังโดยตรง ส่งผลให้การตอบสนองของภูมิคุ้มกันเพิ่มขึ้น 10 เท่า และการตอบสนองของ T-cell และแอนติบอดีจำเพาะต่อแอนติเจนเพิ่มขึ้น 50 เท่าเมื่อเทียบกับการฉีดปกติ Shaomin Tian แห่ง UNC กล่าวว่าเข็มขนาดไมโครนั้นถูกพิมพ์แบบ 3 มิติ ซึ่งทำให้ง่ายต่อการออกแบบแผ่นแปะโดยเฉพาะสำหรับวัคซีนไข้หวัดใหญ่ โรคหัด ไวรัสตับอักเสบ หรือ COVID-19 Joseph M. DeSimone ซึ่งเป็นผู้ประกอบการ กล่าวว่า "ในการพัฒนาเทคโนโลยีนี้ เราหวังว่าจะวางรากฐานสำหรับการพัฒนาวัคซีนทั่วโลกอย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น ใช้โดสที่น้อยลง และปราศจากความเจ็บปวดและความวิตกกังวล"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of North Carolina at Chapel Hill


วันพุธที่ 29 กันยายน พ.ศ. 2564

เทคนิคการเข้ารหัสช่วยปกป้องรูปภาพบนคลาวด์

Cloud-encryption
ภาพจาก Scientific American

เครื่องมือ Easy Secure Photos (ESP) ที่สร้างขึ้นโดยนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ของ Columbia University สามารถเข้ารหัสภาพถ่ายที่จัดเก็บบนคลาวด์ได้ ในขณะที่ยังคงอนุญาตให้ผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตสามารถเรียกดูและแสดงภาพของพวกเขาได้ ESP จะสร้างบล็อกของพิกเซลไว้โดยเลื่อนพวกมันไปรอบ ๆ เพื่อปิดบังภาพ โดยจะแบ่งรูปภาพออกเป็นสามไฟล์แยกกันเพื่อให้มีข้อมูลสีแดง สีเขียว หรือสีน้ำเงิน จากนั้นจึงใส่บล็อกพิกเซลรบกวนรอบ ๆ ไฟล์เหล่านั้น ไฟล์ยังคงถุกต้อง แต่จะปรากฏเป็นภาพนิ่งขาวดำแบบเม็ดเล็กสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ได้รับอนุญาต ไฟล์ยังคงสามารถบีบอัดและเข้ากันได้กับแพลตฟอร์มเก็บข้อมูลบนคลาวด์จำนวนมาก ดังนั้นผู้ใช้ที่มีคีย์การถอดรหัสที่ถูกต้องจะสามารถดูรูปต้นฉบับได้ ผู้ใช้ยังสามารถเข้าถึงภาพถ่ายจากอุปกรณ์หลายเครื่องผ่าน ESP โดยใช้ระบบที่อุปกรณ์แต่ละเครื่องมีคู่คีย์ที่ไม่ซ้ำกัน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Scientific American

วันอังคารที่ 28 กันยายน พ.ศ. 2564

สองรัฐใหญ่สุดในออสเตรเลียทดลองซอฟต์แวร์รู้จำใบหน้า

Australia-Polices
ภาพจาก Reuters

รัฐ New South Wales (NSW)  และ Victoria ในออสเตรเลีย กำลังทดสอบระบบรู้จำใบหน้าเพื่อให้ตำรวจตรวจสอบว่าผู้คนอยู่บ้านในช่วงล็อกดาวน์หรือไม่ Genvis ซึ่งเป็นผู้ผลิตซอฟต์แวร์ได้พัฒนาเทคโนโลยีนี้เมื่อปีที่แล้วร่วมกับตำรวจรัฐ Western Australia เพื่อช่วยบังคับใช้ข้อจำกัดการเคลื่อนไหวในช่วงการระบาด ระบบจะให้คนตอบรับคำขอเช็คอินแบบสุ่มโดยถ่ายรูป "เซลฟี่" ซึ่งหากซอฟต์แวร์ตรวจแล้วไม่ตรงกับ "ลายเซ็นใบหน้า" อาจทำให้ตำรวจมาตรวจสอบที่บ้านได้ การทดสอบเทคโนโลยีที่คล้ายคลึงกันเมื่อเดือนที่แล้วในรัฐSouth Australia ได้กระตุ้นให้เกิดความโกรธเคืองจากผู้สนับสนุนความเป็นส่วนตัว เกี่ยวกับการสอดแนมที่มากเกินไป Edward Santow จาก University of Technology, Sydney กล่าวว่า "เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าอาจดูเหมือนเป็นวิธีที่สะดวกในการตรวจสอบผู้คนที่ถูกกักกัน แต่...หากมีอะไรผิดพลาดเกิดขึ้นกับเทคโนโลยีนี้ จะมีความเสี่ยงที่่สูง"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Reuters

วันจันทร์ที่ 27 กันยายน พ.ศ. 2564

อย่ายุกยิก Wi-fi จะนับคุณ

counting-crowd
ภาพจาก The Current (University of California, Santa Barbara)

นักวิจัยจาก University of California, Santa Barbara (UCSB) ใช้สัญญาณ Wi-Fi เพื่อประเมินจำนวนคนในกลุ่มที่นั่งอยู่กับที่ โดยคนเหล่านั้นไม่จำเป็นต้องพกอุปกรณ์ใด ๆ วิธีการนี้ต้องการแค่เครื่องส่งและตัวรับสัญญาณไร้สายนอกพื้นที่ที่สนใจจะนับ เครื่องส่งจะส่งสัญญาณและเครื่องรับจะวัดปริมาณพลังงานที่ได้รับ ผลการคำนวณจำนวนคนในพื้นที่ที่กำหนดนั้นออกใกล้เคียงกับตัวเลขจริง Yasamin Mostofi จาก UCSB กล่าวว่าเทคนิคนี้แก้ปัญหาในการนับคนที่เคลื่อนไหวร่างกายเพียงเล็กน้อย ซึ่งมักจะเคลื่อนไหวร่างกายตามธรรมชาติเล็ก ๆ ที่เรียกว่ายุกยิก (fidgets) วิธีการนี้แยกพฤติกรรมการยุกยิกของฝูงชนที่อยู่นิ่งโดยใช้สถิติ และเชื่อมโยงสิ่งนี้กับจำนวนคนที่นั่งทั้งหมด

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Current (University of California, Santa Barbara)

วันอาทิตย์ที่ 26 กันยายน พ.ศ. 2564

การปล่อยมลพิษจากการทำงานของคอมพิวเตอร์และ ICT อาจเลวร้ายกว่าที่คิด

data-center
ภาพจาก Lancaster University (U.K.)

การปล่อยก๊าซเรือนกระจกของเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร (information and communication technology) หรือ ICT ทั่วโลก  อาจเลวร้ายกว่าที่คำนวณไว้ก่อนหน้านี้ ซึ่งเป็นคำแนะนำจากนักวิจัยจาก Lancaster University แห่งสหราชอาณาจักรและ Small World Consulting ที่ปรึกษาด้านความยั่งยืน (sustainability)   ทีมงานกล่าวว่าการประมาณการก่อนหน้านี้ที่บอกว่า ICT มีส่วนในการปล่อยก๊าซเรือนกระจกทั่วโลกที่ 1.8% ถึง 2.8% มีแนวโน้มที่จะมองในแง่อนุรักษ์นิยมเกินไป เนื่องจากไม่ได้คำนึงถึงวงจรชีวิตที่สมบูรณ์และห่วงโซ่อุปทานของผลิตภัณฑ์และโครงสร้างพื้นฐานด้าน ICT นักวิจัยให้ความเห็นว่าว่าปริมาณ 2.1% ถึง 3.9% ของการปล่อยก๊าซน่าจะใกล้เคียงกว่าแม้ว่าอาจจะยังมีความไม่แน่นอนอยู่ในการคำนวณนี้ ทีมงานยังเตือนด้วยว่าแนวโน้มด้านการประมวลผลและไอซีทีแบบใหม่ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง และบล็อคเชนและสกุลเงินดิจิทัล  สามารถเพิ่มการปล่อยมลพิษทางไอซีทีเพิ่มได้อีก

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Lancaster University (U.K.)

วันเสาร์ที่ 25 กันยายน พ.ศ. 2564

ศิลปะและความน่ากลัวแสดงศักยภาพที่เวนิซ

VR-Playing
ภาพจาก France24

เทศกาลภาพยนตร์เวนิซฉายแสงไปที่ความเป็นจริงเสมือน (VR) ด้วยโปรเจ็กต์ภาพยนตร์ที่ช่วยให้ผู้ชมสามารถรับรู้ได้โดยไม่ต้องสัมผัสกับวัตถุ รวมถึงการที่พวกเขาเป็นส่วนหนึ่งของอวาตาร์ (avatar) และดำดิ่งสู่โลกการโต้ตอบอย่างเต็มที่ โปรเจ็กต์เหล่านี้รวมถึง "โกลิอัท" ซึ่งแสดงภาพชายทีรับถ่ายทอดโรคจิตเภทมาจากบรรพบุรุษ ด้วยเอฟเฟกต์ภาพและประสบการณ์เชิงโต้ตอบ Michel Reilhac ของเทศกาลกล่าวว่า "เทคโนโลยีได้มาถึงจุดที่ผู้ผลิตไม่ได้ปลื้มในแง่เทคโนโลยีอีกต่อไปแล้ว ... แต่มันสามารถเรียกตัวเองว่ารูปแบบศิลปะที่เต็มเปี่ยม" Reilhac ให้ความสำคัญกับการพัฒนาในนด้านนี้อย่างรวดเร็ว เพื่อเพิ่มความน่าสนใจในด้าน "โซเชียล VR" เช่น เกมดิจิทัล Reilhac กล่าวว่า "มันจะกลายเป็นที่แพร่หลายเมื่อชุดหูฟังอยู่ในรูปแบบของแว่นตา"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: France24


วันศุกร์ที่ 24 กันยายน พ.ศ. 2564

เทคโนโลยีนี้สามารถทำนายโรคอัลไซเมอร์ขั้นต้นได้แม่นยำเกือบร้อยเปอร์เซ็นต์

brain-images
ภาพจาก EuroNews

วิธีการวิเคราะห์ภาพสมองที่พัฒนาโดยนักวิจัยจาก Kaunas University of Technology (KTU) ในลิทัวเนีย มีความแม่นยำกว่า 99% ในการทำนายความน่าจะเป็นของการเริ่มมีอาการของโรคอัลไซเมอร์  วิธีการนี้ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI และการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อวิเคราะห์ภาพ MRI ที่ใช้งานได้จาก 138 ตัวอย่าง นักวิจัยระบุว่าเทคนิคของพวกเขาทำงานได้ดีกว่าวิธีการแบบเดิมในแง่ของความแม่นยำ ความไว และความจำเพาะเจาะจง  Rytis Maskeliunas จาก KTU กล่าวว่า "เห็นได้ชัดว่าตัวเลขที่สูงเช่นนี้ไม่ใช่ตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพที่จะใช้ได้ในชีวิตจริง แต่เรากำลังทำงานร่วมกับสถาบันทางการแพทย์เพื่อให้ได้ข้อมูลเพิ่มเติม"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: EuroNews


วันพฤหัสบดีที่ 23 กันยายน พ.ศ. 2564

นักวิจัยของ AWS ใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัม 2 เครื่องช่วยกันทำให้คีย์การเข้ารหัสแข็งแกร่งขึ้น

computer
ภาพจาก ZDNet

Mario Berta ของ Amazon Web Services หรือ AWS ได้รวมเอาความสามารถของคอมพิวเตอร์ควอนตัมสองเครื่องเข้าด้วยกันเพื่อสร้างตัวเลขสุ่มอย่างแท้จริง เพื่อให้คีย์ที่ใช้การเข้ารหัสมีความแข็งแรงขึ้น Berta ใช้โปรเซสเซอร์ควอนตัมจาก Rigetti และ IonQ เพื่อใช้ประโยชน์จากสถานะของการซ้อนทับของอนุภาคควอนตัม และปรากฏการณ์ที่จำนวนบิตควอนตัมที่เท่ากันสามารถให้สตริงของบิตที่มีค่าสุ่มเท่ากัน โปรเซสเซอร์ทั้งสองสร้างสตริงบิตอิสระสองสตริงที่จะถูกประมวลผลโดยอัลกอริธึม Randomness Extractor (RE) เพื่อรวมบิตที่สุ่มขึ้นมาแบบอ่อนแอจากหลาย ๆ แหล่ง ให้เป็นสตริงสุ่มหนึงตัวที่เกือบสมบูรณ์แบบ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet

วันพุธที่ 22 กันยายน พ.ศ. 2564

ระบบที่เป็นสากลถอดรหัสประเภทอะไรก็ได้ที่ถูกส่งผ่านเครือข่าย

MIT-GRAND
ภาพจาก MIT News

นักวิทยาศาสตร์จาก Massachusetts Institute of Technology (MIT), Boston University, และ Maynooth University ของไอร์แลนด์ ได้ตั้งพัฒนาอัลกอริธึมสากลเพื่อให้ชิปซิลิกอนสามารถถอดรหัสข้อมูลที่ส่งผ่านเครือข่ายได้ โดยไม่ต้องสนใจว่าโครงสร้างเป็นอย่างไร อัลกอริธึม Guessing Random Additive Noise Decoding (GRAND) ขจัดความต้องการตัวถอดรหัสที่ต้องใช้การคำนวณที่ซับซ้อนหลาย ๆ ครั้ง GRAND เดาสัญญาณรบกวน หรือพลังงานที่ส่งผลต่อข้อมูลที่เข้ารหัสระหว่างทาง และใช้รูปแบบนี้ในการอนุมานข้อมูลต้นฉบับ อัลกอริธึมจะสร้างลำดับสัญญาณรบกวนในลำดับที่มีแนวโน้มจะเกิดขึ้น กำจัดมันออกจากข้อมูลที่ได้รับ และยืนยันว่ารหัสที่เป็นผลลัพธ์นั้นอยู่ในสมุดรหัส (codebook)  นักวิจัยกล่าวว่าชิป GRAND สามารถถอดรหัสซ้ำซ้อน (redundancy code) ระดับปานกลางใด ๆ ที่มีความยาวสูงสุด 128 บิต โดยใช้เวลาประมาณ 1 ไมโครวินาที

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News



วันอังคารที่ 21 กันยายน พ.ศ. 2564

PHP ยังคงรักษาความเป็นผู้นำอย่างยิ่งใหญ่ในภาษาการเขียนโปรแกรมฝั่งเซิร์ฟเวอร์

w3tech-charts
ภาพจาก Ars Technica

รายงานจากแพลตฟอร์มสารสนเทศเทคโนโลยีเว็บ W3Techs พบว่า PHP ยังคงเป็นผู้นำภาษาฝั่งเซิร์ฟเวอร์ชั้นนำที่มีการใช้งานอยู่เป็นจำนวนมากในปัจจุบัน แบบสำรวจเว็บเซิร์ฟเวอร์ของ W3Techs ทบทวนเทคโนโลยีที่ใช้บนเว็บไซต์ในรายชื่อ 10 ล้านอันดับแรกของ Alexa และรวมแผนภูมิปีต่อปีที่เริ่มในเดือนมกราคม 2010 PHP มีส่วนแบ่ง 78.9% ณ วันที่ 13 กันยายน เพิ่มขึ้นจาก 72.5% ในปี 2010 ภาษาอื่นที่แสดงการขยายตัวอย่างมีนัยสำคัญคือ Ruby โดยมีส่วนแบ่ง 5.2% ผลสำรวจแสดงให้เห็นว่าไม่มีผู้ท้าชิงที่ชัดเจนสำหรับ PHP โดยที่ การลดลงของ ASP.NET ไม่สามารถเพิ่มจำนวนการใช้ PHP หรือภาษาอื่น ๆ ได้อย่างมีนัยสำคัญ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Ars Technica


วันจันทร์ที่ 20 กันยายน พ.ศ. 2564

Raspberry Pi มุ่งหน้าสู่อวกาศด้วยการท้าทายการเขียนโปรแกรมภาษา Python

raspberry-pi-to-space
ภาพจาก ZDNet

คอมพิวเตอร์ Raspberry Pi ที่อัปเกรดแล้วจะกลับไปที่สถานีอวกาศนานาชาติ ( International Space Station) หรือ ISS เพื่อใช้ในสิ่งที่หน่วยงานอวกาศยุโรป (European Space Agency) หรือ ESA เรียกว่าความท้าทาย  Mission Zero และ Mission Space Lab โดย Mission Zero เชิญผู้เขียนโค้ดให้เขียนอัลกอริธึม Python เพื่ออ่านค่าความชื้นบน ISS เพื่อแสดงต่อนักบินอวกาศโดยใช้ข้อความส่วนตัว ESA กล่าวว่า Mission Space Lab ท้าทายทีมเยาวชน "ในการออกแบบและเขียนโปรแกรมสำหรับการทดลองทางวิทยาศาสตร์ที่ช่วยเพิ่มความเข้าใจของเราเกี่ยวกับชีวิตบนโลกหรือชีวิตในอวกาศ" Astro Pi ใหม่ คือ Raspberry Pi 4 Model B ที่มีหน่วยความจำ 8 GB, กล้อง, เครื่องเร่งการเรียนรู้ของเครื่อง, เซ็นเซอร์, ไจโรสโคป (gyroscope), มาตรความเร่ง (accelerometer), เครื่องวัดความเข้มข้นของสนามแม่เหล็ก (magnetometer)  และเมทริกซ์ไดโอดเปล่งแสง ( a light-emitting diode matrix) สำหรับการตอบกลับด้วยภาพ ESA กล่าวว่าตัวเร่งความเร็วจะช่วยให้ทีมต่างๆ "สามารถพัฒนาตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ที่มีการประมวลที่มีความเร็วสูง และเป็นแบบเรียลไทม์ (real-time) ได้"

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  ZDNet

วันอาทิตย์ที่ 19 กันยายน พ.ศ. 2564

ศาลตัดสินว่าคนเท่านั้นที่จดสิทธิบัตรในสหรัฐได้ไม่ใช่เครื่อง AI

AI-robot
Photo by Possessed Photography on Unsplash

ผู้พิพากษาของศาลเขตของสหรัฐอเมริกา Leonie Brinkema ในเมืองอเล็กซานเดรีย รัฐเวอร์จิเนีย ได้ตัดสินว่ามีเพียงมนุษย์จริงๆ เท่านั้นที่สามารถถูกระบุว่าเป็นผู้ประดิษฐ์สิทธิบัตรภายใต้กฎหมายของสหรัฐอเมริกา ในขณะที่คอมพิวเตอร์ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI ไม่สามารถทำได้ Brinkema ตัดสินว่าภายใต้กฎหมายของรัฐบาลกลาง "บุคคล" ซึ่งถูกนิยามว่าเป็นบุคคลธรรมดาจะต้องสาบานว่าพวกเขาเป็นผู้ประดิษฐ์ในการขอรับสิทธิบัตร คดีนี้เกี่ยวข้องกับโครงการประดิษฐ์ประดิษฐ์ที่ University of Surrey แห่งสหราชอาณาจักร ซึ่งได้ดำเนินการด้วยความพยายามระดับโลกเพื่อให้มีคอมพิวเตอร์ที่ชื่อว่าเป็นนักประดิษฐ์ ศาลในแอฟริกาใต้และออสเตรเลียได้ตัดสินด้วยความที่ชอบโครงการนี้ Ryan Abbott แห่ง University of Surrey กล่าวว่าจะอุทธรณ์คำตัดสินของศาลสหรัฐฯ รวมถึงคำตัดสินในสหราชอาณาจักรและยุโรปด้วย Abbott กล่าวว่า "เราเชื่อว่าการระบุ AI ในฐานะนักประดิษฐ์นั้นสอดคล้องกับทั้งภาษาและวัตถุประสงค์ของพระราชบัญญัติสิทธิบัตร"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Bloomberg

วันเสาร์ที่ 18 กันยายน พ.ศ. 2564

แพลตฟอร์มการวินิจฉัยโรคแบบเคลื่อนย้ายได้ "Lab-on-a-chip" สามารถทดสอบโควิด-19 ให้หลายสิบคนได้อย่างรวดเร็ว

virus-molecule
ภาพจาก UT News

ต้นแบบแพลตฟอร์มการวินิจฉัยโรคแบบเคลื่อนย้ายได้ที่สร้างโดยวิศวกรของ University of Texas at Austin (UTA) และ Omega Optics ซึ่งเป็นบริษัทที่แตกตัวออกมา สามารถช่วยเจ้าหน้าที่ทางการแพทย์ตรวจหาเชื้อโควิด-19 ที่ไม่แสดงอาการได้อย่างรวดเร็ว รวมถึงโรคอื่นๆ ที่ยากต่อการตรวจพบ นักวิจัยกล่าวว่าแพลตฟอร์ม "lab-on-a-chip" สามารถตรวจจับความเข้มข้นของไวรัสที่มีเพียงเล็กน้อยจากตัวตัวอย่างได้ และสามารถทดสอบผู้ป่วยหลายสิบหรือหลายร้อยคนได้เร็วกว่า และมีค่าใช้จ่ายน้อยกว่าเทคนิคปัจจุบัน ระบบนี้มีราคาไม่แพงในการผลิต และการพึ่งพาชิปซิลิกอนทำให้สามารถปรับขยายได้ง่าย Ray Chen แห่ง UTA กล่าวว่า "แทนที่จะต้องพาคนไปโรงพยาบาล ซึ่งไม่สามารถทำได้เสมอไปในพื้นที่ห่างไกล เราสามารถนำโรงพยาบาลไปหาผู้คนได้"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UT News

วันศุกร์ที่ 17 กันยายน พ.ศ. 2564

นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์สร้างระบบค้นข้อมูลที่จะจำกัดข้อมูลที่ผิดพลาดเกี่ยวกับ COVID-19

covid19-news-on-phone
ภาพจาก University of Waterloo News (Canada)

ระบบที่พัฒนาโดยนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ University of Waterloo ของแคนาดา ประสบความสำเร็จในการเพิ่มความแม่นยำและความน่าเชื่อถือขึ้น 80% ในการค้นหาที่เกี่ยวข้องกับโควิด-19 และหัวข้อด้านสุขภาพอื่น ๆ  Ronak Pradeep จาก Waterloo กล่าวว่า "ระบบค้นหาส่วนใหญ่ได้รับการฝึกบนข้อมูลที่ได้รับการดูแลมาเป็นอย่างดีแล้ว ดังนั้นพวกมันจึงไม่รู้วิธีแยกความแตกต่างระหว่างบทความที่ส่งเสริมการดื่มสารฟอกขาวเพื่อป้องกัน COVID-19 ซึ่งตรงข้ามกับข้อมูลด้านสุขภาพที่แท้จริง เป้าหมายของเราคือการช่วยให้ผู้คนเห็นบทความที่ถูกต้อง และรับข้อมูลที่ถูกต้อง เพื่อให้พวกเขาสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นในภาพรวมเกี่ยวกับเรื่องต่าง ๆ เช่น COVID"  

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Waterloo News (Canada)

วันพฤหัสบดีที่ 16 กันยายน พ.ศ. 2564

จำนวนจินตภาพช่วยป้องกัน AI จากภัยคุกคามที่ร้ายแรง

wavy-data-plot
ภาพจาก Duke University Pratt School of Engineering

วิศวกรคอมพิวเตอร์ที่ Duke University ได้แสดงให้เห็นว่าตัวเลขที่มีทั้งส่วนจำนวนจริง และจำนวนจินตภาพ มีความสำคัญอย่างยิ่งในการรักษาความมั่นคงให้กับอัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI จากภัยคุกคาม ในขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพไว้ได้  การรวมชั้นค่าจำนวนเชิงซ้อนเพียงสองชั้น จากการฝึกในหลักร้อยครั้งก็สามาถให้การป้องกันที่เพียงพอได้ ตัวอย่างเช่น การใช้จำนวนเชิงซ้อนที่มีจำนวนจินตภาพสามารถปลูกฝังความยืดหยุ่นเพิ่มเติม เพื่อใช้ปรับพารามิเตอร์ภายในของโครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลภาพได้ Eric Yeats แห่ง Duke กล่าวว่า "โครงข่ายประสาทเทียมที่มีค่าจำนวนเชิงซ้อนมีศักยภาพในการสำรวจภูมิประเทศที่ 'ลดหลั่นกันเป็นขั้นบันได' หรือ 'ที่ราบสูง' ได้มากขึ้น และการเปลี่ยนแปลงระดับความสูง ทำให้โครงข่ายประสาทเทียมสัมผัสได้ถึงความซับซ้อนที่มากขึ้น ซึ่งหมายความว่าจะสามารถระบุวัตถุได้ด้วยความแม่นยำมากขึ้นด้วย"  วิธีนี้ช่วยให้เครือข่ายประสาทเทียมที่ใช้ปรับความลาดเอียงโดยใช้จำนวนเชิงซ้อน สามารถแก้ปัญหาได้เร็วพอ ๆ กับระบบที่ไม่มีการรักษาความมั่นคงเป็นพิเศษ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Duke University Pratt School of Engineering

วันพุธที่ 15 กันยายน พ.ศ. 2564

AI ใช้ความเชี่ยวชาญของแพทย์โรคหัวใจในขณะที่อธิบายคำวินิจฉัย

health-monitor
Photo by Jair Lázaro on Unsplash

นักวิทยาศาสตร์จาก University of California, San Francisco และ University of California, Berkeley ได้ออกแบบอัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI ที่วินิจฉัยโรคหลอดเลือดหัวใจและให้ความเห็นผู้เชี่ยวชาญโรคหัวใจในขณะที่อธิบายเหตุผลประกอบด้วย นักวิจัยได้ฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมเกี่ยวกับข้อมูลคลื่นไฟฟ้าหัวใจ (ECG) ที่เข้าถึงได้ทั่วไป นักวิจัยกล่าวว่าอัลกอริธึมทำงานได้อย่างเข้มแข็งในการวินิจฉัยที่แตกต่างกัน 38 รายการใน 5 หมวดการวินิจฉัยกว้าง ๆ เนื่องจากนักวิจัยได้รวม "การอธิบาย" ไว้ในอัลกอริธึม มันจึงเน้นส่วนที่สำคัญของ ECG สำหรับการวินิจฉัยแต่ละครั้ง ซึ่งอาจเพิ่มความมั่นใจของแพทย์ในการใช้งาน นักวิจัยกล่าวว่าผลลัพธ์ของพวกเขา “ให้การสนับสนุนที่แข็งแรงต่ออัลกอริธึม AI เช่น โครงข่ายประสาทเทียม ในการรวมเข้ากับอัลกอริธึม ECG เชิงพาณิชย์ที่มีอยู่ เนื่องจากพวกมันทำงานได้ดีกว่าสำหรับการวินิจฉัยในหลาย ๆ กรณี สามารถปรับปรุงได้ตลอดเวลา และให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมผ่านความสามารถในการอธิบาย”

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  University of California, San Francisco News

วันอังคารที่ 14 กันยายน พ.ศ. 2564

จีนมุ่งไปที่อัลกอรึทึมในการพยายามที่จะควบคุมเทคโนโลยี

computer-code
ภาพจาก Reuters

The Cyberspace Administration of China ได้ออกร่างกฏเกณฑ์เพื่อป้องกันไม่ให้บริษัทพัฒนาตัวแบบอัลกอริธึมที่กระตุ้นให้ผู้ใช้ใช้จ่ายเงินจำนวนมาก หรือใช้เงินในลักษณะที่อาจขัดขวางความเป็นระเบียบเรียบร้อยของสาธารณะ  กฎฉบับร่างจะช่วยให้ทางการจีนตรวจสอบอัลกอริธึม และขอให้แก้ไขหากเห็นว่าจำเป็น กฎดังกล่าวจะส่งผลกระทบต่อบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ที่สุดบางแห่งในประเทศจีน รวมถึงกลุ่มอาลีบาบา (Alibaba) Kendra Schaefer จาก Trivium China กล่าวว่า "นโยบายนี้นับเป็นช่วงเวลาที่กฎระเบียบด้านเทคโนโลยีของจีนไม่ได้เป็นเพียงการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านข้อมูลในสหภาพยุโรปเท่านั้น แต่ยังไปไกลกว่านั้น" 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Reuters

วันอาทิตย์ที่ 12 กันยายน พ.ศ. 2564

การทดสอบจริงแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการช่วยชีวิตของโดรนเครื่องกระตุ้นหัวใจ

drone
ภาพจาก New Atlas

ทีมนักวิจัยชาวสวีเดนได้ติดตั้งโดรนทางอากาศที่ติดตั้งเครื่องกระตุ้นหัวใจอัตโนมัติ (automated external defibrillator) หรือ AED ให้กับผู้ป่วยโรคหัวใจวายเป็นครั้งแรก นักวิทยาศาสตร์จากสถาบัน Karolinska Institutet (KI) ของสวีเดนเคยทำการจำลองเพื่อพิสูจน์ว่าโดรนสามารถส่งเครื่องกระตุ้นหัวใจได้เร็วกว่ารถพยาบาลถึงสี่เท่า ผลการศึกษาล่าสุดพบว่า โดรนขนส่งอุปกรณ์ช่วยชีวิตไปยังจุดที่เกิดภาวะหัวใจหยุดเต้นในช่วงสี่เดือนของปีที่แล้ว โดรนถูกนำไปใช้ใน 12 จาก 53 ครั้งที่มีการแจ้งเตือนภาวะหัวใจหยุดเต้นที่น่าสงสัย โดยมีการบันทึกการมาถึงของ AED ที่สำเร็จ 11 ครั้ง โดรนเดินทางโดยเฉลี่ย 3.1 กิโลเมตร (2 ไมล์) และมาถึงก่อนรถพยาบาลเจ็ดครั้ง แม้ว่าจะไม่มีใครใช้มันก่อนที่รถพยาบาลมาถึงก็ตาม Sofia Schierbeck จาก KI กล่าวว่า "การศึกษาของเราแสดงให้เห็นว่ามันเป็นไปได้ที่จะใช้โดรนขนส่งเครื่องกระตุ้นหัวใจได้อย่างปลอดภัยและถึงเป้าหมายได้อย่างแม่นยำในสถานการณ์ฉุกเฉินในชีวิตจริง"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: New Atlas

วันเสาร์ที่ 11 กันยายน พ.ศ. 2564

ระบบความมั่นคงของบ้านอัจฉริยะที่ได้รับความนิยมสามารถถูกสั่งให้หยุดทำงานได้จากระยะไกล

motion-sensor
ภาพจาก TechCrunch

นักวิจัยจาก Rapid7 บริษัทความมั่นคงทางไซเบอร์ พบช่องโหว่ที่สามารถใช้เพื่อหยุดระบบความมั่นคงภายในบ้านอัจฉริยะ Fortress S03 จากระยะไกล ระบบที่ใช้ Wi-Fi ช่วยให้เจ้าของสามารถตรวจตราบ้านของพวกเขาด้วยแอปพลิเคชันมือถือผ่านกล้องที่เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ต เซ็นเซอร์ตรวจจับความเคลื่อนไหว และไซเรน และสั่งให้ทำงานหรือหยุดทำงานด้วยปุ่มกดที่ควบคุมด้วยวิทยุ นักวิจัยกล่าวว่าแฮกเกอร์สามารถสืบค้นส่วนต่อประสานการเขียนโปรแกรม (application program interface) ที่ไม่ผ่านการตรวจสอบสิทธิ์จากระยะไกล โดยไม่ต้องให้เซิร์ฟเวอร์ตรวจสอบความถูกต้องของการร้องขอ เซิร์ฟเวอร์จะส่งคืนหมายเลขประจำตัวอุปกรณ์เคลื่อนที่ระหว่างประเทศ (International Mobile Equipment Identity) หรือ IMEI ของอุปกรณ์ ซึ่งสามารถใช้เพื่อหยุดการรักษาความมั่นคงของระบบ ยิ่งไปกว่านั้นการสกัดขโมยสัญญาณวิทยุที่ไม่ได้เข้ารหัสระหว่าง S03 และปุ่มกดบนวิทยุ ทำให้สัญญาณสั่ง "ปิด" และ "เปิด" ความมั่นคงระบบ  ถูกจับและถูกสั่งให้เล่นซ้ำได้ Rapid7 แจ้งข้อบกพร่องแก่ Fortress จากนั้นจึงเปิดเผยต่อสาธารณะเมื่อบริษัทไม่ตอบสนองหลังจากผ่านไปแล้วสามเดือน สำนักงานกฎหมายที่เป็นตัวแทนของ Fortress เรียกคำกล่าวอ้างของช่องโหว่ในระบบ S03 ว่า "ไม่จริง เป็นการทำให้เข้าใจผิดโดยจงใจ และทำให้เสื่อมเสียชื่อเสียง" โดยไม่ระบุว่าเหตุใดจึงไม่จริง หรือ Fortress ได้แก้ไขช่องโหว่ดังกล่าวแล้ว

อ่านข่าวเต็มได้ที่: TechCrunch

วันศุกร์ที่ 10 กันยายน พ.ศ. 2564

AI บอกได้อย่างแม่นยำว่าขยะนี้รีไซเคิลได้หรือไม่แค่เหลือบมอง

plastic-waste
ภาพจาก New Scientist

โครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการฝึกฝนโดยชุดข้อมูลของรูปภาพ ใช้เว็บแคมทั่ว ๆ ไปเพื่อแยกแยะขยะที่รีไซเคิลได้ออกจากขยะที่รีไซเคิลไม่ได้โดยมีความแม่นยำมากกว่า 95% Ryan Grammenos และ Youpeng Yu จาก University College London แห่งสหราชอาณาจักร ได้ออกแบบเครือข่ายเพื่อสร้างความเชื่อมโยงระหว่างรูปลักษณ์ของวัตถุกับวัสดุที่เป็นส่วนประกอบ นักวิจัยใช้เทคนิคพิเศษ เช่นการตีความวัตถุที่ผิดรูปหรือผิดรูปร่าง เพื่อปรับปรุงความสามารถในการจำแนกประเภทของซอฟต์แวร์ Serge Belongie จาก University of Copenhagen ของเดนมาร์กกล่าวว่า "นักวิจัยด้านคอมพิวเตอร์วิชัน (computer vision) มักพูดถึงความท้าทายในการจำแนก 'จากของที่อยู่รวมกัน (int-the-wild)' และการจำแนกประเภทขยะเป็นตัวอย่างที่โดดเด่นของเรื่องนี้ การศึกษานี้แสดงให้เห็นผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจโดยใช้เทคโนโลยีล้ำสมัย และฉันเห็นว่าเทคโนโลยีประเภทนี้จะได้รับความสนใจในการนำไปใช้งานในที่สาธารณะได้อย่างหลากหลาย"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: New Scientist

วันพฤหัสบดีที่ 9 กันยายน พ.ศ. 2564

คลังข้อมูลดิจิทัลที่ควรจะเป็นที่เก็บอย่างถาวรดูเหมือนว่าจะสูญหายบนเว็บ

cloud-storage
ภาพจาก New Scientist

Michael Nelson แห่ง Old Dominion University (ODU) และเพื่อนร่วมงานพบว่าคลังข้อมูลดิจิทัลบนเว็บที่ควรจะเก็บอย่างถาวรอาจสูญหายได้ ทีมงานใช้โปรแกรมรวบรวมข้อมูลเว็บระหว่างเดือนพฤศจิกายน 2017 ถึงมกราคม 2019 เพื่อเข้าถึงหน้าเว็บ 16,627 หน้า ที่เก็บรักษาไว้โดยผู้ให้บริการ 17 แห่ง ในสหรัฐอเมริกา ยุโรป และบางส่วนจากผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตทั้งอินเทอร์เน็ต มี URI 4 ตัวของข้อมูลที่เก็บไว้มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่งส่งผลต่อความสามารถของโปรแกรมรวบรวมข้อมูลในการค้นหาหน้าที่เก็บไว้ ข้อมูลทั้ง 4 เก็บหน้าเว็บเพจ 1,981 หน้า ซึ่งมี 537 หน้าได้รับผลกระทบ รวมถึง 20 รายการที่เข้าถึงไม่ได้เลย Michael Nelson แห่ง ODU กล่าวว่า "ความสามารถในการเข้าถึงเอกสารสำคัญ และการแสดงให้เห็นถึงความสมบูรณ์และความถูกต้องของเอกสารสำคัญเหล่านั้น เป็นประเด็นสำคัญมากสำหรับเราและสมาชิกของเรา ซึ่งคลังข้อมูลของเว็บก็ไม่มีข้อยกเว้น"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: New Scientist


วันพุธที่ 8 กันยายน พ.ศ. 2564

ซอฟต์แวร์ตรวจจับทารกในกล้องดิจิทัลเป็นคู่แข่งกับเครื่อง ECG ได้

baby-in-hospital-bed
ภาพจาก University of South Australia

นักวิทยาศาสตร์จาก University of South Australia (UniSA) ได้พัฒนาซอฟต์แวร์ตรวจจับทารกที่ใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision) ซึ่งจะตรวจจับใบหน้าของทารกโดยอัตโนมัติบนเตียงในโรงพยาบาลและตรวจสุขภาพจากระยะไกลด้วยกล้องดิจิตอล ซึ่งการตรวจสัญญาณชีพนั้นมีความแม่นยำเทียบได้กับการใช้เครื่อง ECG Javaan Chahl ของ UniSA กล่าวว่าหลอด และอุปกรณ์อื่น ๆ อาจขัดขวางคอมพิวเตอร์จากการจดจำทารก แต่ระบบได้รับการฝึกฝนโดยใช้วิดีโอของทารกในหออภิบาลทารกแรกเกิด เพื่อระบุสีผิวและใบหน้าของพวกเขาได้อย่างน่าเชื่อถือ กล้องความละเอียดสูงบันทึกทารกในขณะที่เทคนิคการประมวลผลสัญญาณขั้นสูงคัดแยกข้อมูลทางสรีรวิทยาที่มีความสำคัญต่อสัญญาณชีพของทารก  Kim Gibson แห่ง UniSA กล่าวว่าการใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อตรวจจับใบหน้าของทารก ถือเป็นความสำเร็จที่สำคัญสำหรับการตรวจสอบแบบไม่ต้องใช้การสัมผัส

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of South Australia

วันอังคารที่ 7 กันยายน พ.ศ. 2564

หุ่นยนต์เหล่านี้ย้ายโซฟาได้แล้ว

two-arm-robotos
ภาพจาก UC News

วิศวกรของ University of Cincinnati (UC)  ได้สอนหุ่นยนต์สองตัวให้ช่วยกันย้ายโซฟา โดยที่ไม่ต้องมีหุ่นยนต์ตัวหนึ่งกำกับอีกตัวหนึ่ง หุ่นยนต์ใช้เจเนติกฟัซซีโลจิก (genetic fuzzy logic)  ซึ่งเลียนแบบการใช้เหตุผลของมนุษย์ โดยแทนที่ระดับของความถูกต้องหรือความไม่ถูกต้องเป็นการจำแนกไบนารีอย่างง่าย (ใช่-ไม่ใช่) ในขณะที่เจเนติกอัลกอริธึมเรียนรู้จากผลลัพธ์ในอดีตปรับประสิทธิภาพการทำงานให้ดีที่สุด ในการจำลองการลากโซฟาเสมือนไปรอบ ๆ สิ่งกีดขวาง 2 ชิ้น และผ่านประตูแคบ หุ่นยนต์ทำงานสำเร็จ 95% ของการทดลองทั้งหมด พวกมันยังทำงานสำเร็จได้ 93% เมื่อใช้สิ่งกีดขวางสองอย่างที่มันไม่คุ้นเคย และย้ายประตูไปตำแหน่งอื่น Andrew Barth แห่ง UC กล่าวว่า "หากคุณสามารถฝึกหุ่นยนต์ให้ทำงานกึ่งอิสระโดยใช้ข้อมูลน้อยที่สุด แสดงว่าคุณทำให้ระบบของคุณแข็งแกร่งขึ้นเพื่อรับมือกับความผิดพลาด และทำให้มันสามารถทำงานเป็นกลุ่มใหญ่ร่วมกันได้ง่ายขึ้น"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UC News


วันจันทร์ที่ 6 กันยายน พ.ศ. 2564

เทคโนโลยีที่จะนำ 5G ที่เร็วกว่ามาสู่บ้าน

multi-beam-mmwave-setup
เครื่องมือทดลองแยกคลื่นมิลลิมิเตอร์ (ภาพจาก UC San Diego Jacobs School of Engineering)

นักวิจัยจาก University of California, San Diego (UC San Diego) ได้พัฒนาระบบที่ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการเชื่อมต่อ 5G นั้นทั้งเร็วสุดยอดและเชื่อถือได้ ความท้าทายที่สำคัญที่ระบบ 5G เผชิญอยู่คือการเชื่อมต่อสามารถถูกขัดขวางได้หากมีสิ่งกีดขวางขวางทางการส่งผ่านคลื่นที่เหมือนเลเซอร์ในระดับมิลลิเมตรระหว่างสถานีฐานกับเครื่องรับ ระบบใหม่เอาชนะความท้าทายนี้ด้วยการแยกคลื่นมิลลิเมตรเดียวออกเป็นหลายเส้นซึ่งใช้เส้นทางที่ต่างกันจากสถานีฐานไปยังเครื่องรับ นักวิจัยได้พัฒนาอัลกอริธึมที่สั่งให้สถานีฐานแยกลำแสงออกเป็นหลายเส้นทาง เรียนรู้เส้นทางที่มีประสิทธิภาพที่สุดในสภาพแวดล้อมที่กำหนด และปรับมุม เฟส และกำลังของแต่ละลำแสงให้เหมาะสม Dinesh Bharadia แห่ง UC San Diego กล่าวว่า "ระบบหลายลำแสงของเราให้ผลลัพธ์ที่มากขึ้น ในขณะที่ใช้พลังงานรวมในปริมาณที่เท่ากันกับระบบลำแสงเดียว"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UC San Diego Jacobs School of Engineering

วันอาทิตย์ที่ 5 กันยายน พ.ศ. 2564

PhonoGraft อุปกรณ์ฟื้นฟูแก้วหูของฮาร์วาร์ดเข้าสู่การพัฒนาเชิงพาณิชย์

ear-drums-implant
ภาพจาก Wyss Institute at Harvard

อุปกรณ์ฟื้นฟูการได้ยินทางชีวภาพที่พัฒนาโดยนักวิจัยจาก Harvard University ได้เข้าสู่การพัฒนาเชิงพาณิชย์แล้ว อุปกรณ์นี้รู้จักกันในชื่อ PhonoGraft  ซึ่งเป็นส่วนต่อเติมที่เข้ากันได้ทางชีวภาพที่ถูกพิมพ์ด้วยเครื่องพิมพ์สามมิติ โดยใช้ระบบหมึกแบบโพลีเมอร์สังเคราะห์ อุปกรณ์นี้ที่สามารถจำลองโครงสร้างและคุณสมบัติด้านเสียงของแก้วหูได้  อุปกรณ์นี้สามารถถูกปลูกถ่ายเพื่อซ่อมแซมแก้วหูที่เสียหาย ช่วยกระตุ้นคุณสมบัติการรักษาตัวเองของเนื้อเยื่อแก้วหู ขณะนี้นักวิจัยกำลังรอการอนุมัติสำหรับอุปกรณ์จากสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาของประเทศสหรัฐอเมริกา

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Wyss Institute at Harvard


วันเสาร์ที่ 4 กันยายน พ.ศ. 2564

เครื่องมือทำเหมืองข้อมูลต่อสู้กับข้อมูลผิดเกี่ยวกับ COVID-19 เพื่อระบุอาการ

google-trends
ภาพจาก UC Riverside News

นักวิจัยจาก University of California, Riverside (UCR) และ University of Texas Rio Grande Valley ได้พัฒนาอัลกอริธึมที่ระบุอาการ COVID-19 ที่ไม่เป็นเอกลักษณ์ 3 อาการ ซึ่งแตกต่างจากอาการของโรคไข้หวัดใหญ่ อัลกอริทึมได้ขุดข้อมูล Google Trends ของปี 2019 และ 2020 โดยใช้การวิเคราะห์การเลือกปฏิบัติที่ไม่เป็นลบ (nonnegative discriminative analysis) ที่เขาเรียกว่า DNA เพื่อหาคำหลักที่ไม่ซ้ำกันในชุดข้อมูลหนึ่งเมื่อเทียบกับอีกชุดหนึ่ง Jia Chen จาก UCR กล่าวว่า "เราคิดว่าการค้นหาอาการในปี 2019 จะนำไปสู่โรคไข้หวัดใหญ่หรือโรคทางเดินหายใจอื่น ๆ ในขณะที่การค้นหาอาการเดียวกันในปี 2020 อาจจะเป็นไข้หวัดใหญ่หรือโควิด-19 โดยการใช้  DNA เราสามารถหาความแตกต่างกันในชุดข้อมูลสองชุดได้ ซึ่งสิ่งที่ปรากฏออกมาก็คือคำที่ใช้กันในหมู่แพทย์ ซึ่งก็พิสูจน์ว่าวิธีของเราได้ผล"  Jia Chen จาก UCR ยังอธิบายอัลกอริทึมว่าง่ายต่อการรวมเข้ากับเครื่องมือที่อาจช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ตรวจสอบโรคอื่น ๆ และเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับอาการของโรค

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UC Riverside News


วันศุกร์ที่ 3 กันยายน พ.ศ. 2564

นักวิจัยสอน AI ให้เห็นความลึกในภาพถ่าย ภาพวาด

sample-images
ภาพจาก SFU

นักวิจัยจาก Simon Fraser University (SFU) ในแคนาดาและ Adobe Research ใช้กระบวนการที่เรียกว่าการประมาณความลึกด้วยตาข้างเดียว เพื่อสอนปัญญาประดิษฐ์ในการระบุความลึกจากภาพถ่ายเดียว Sebastian Dille จาก SFU กล่าวว่า "เราวิเคราะห์ภาพและปรับกระบวนการของเราให้เหมาะสม โดยดูที่เนื้อหาภาพตามข้อจำกัดของสถาปัตยกรรมปัจจุบัน เราให้ป้อนภาพเข้าเครือข่ายในรูปแบบต่างๆ เพื่อสร้างรายละเอียดให้มากที่สุดเท่าที่ตัวแบบจะทำได้ ในขณะที่รักษารูปทรงที่สมจริงเอาไว้" Yagiz Aksoy แห่ง SFU กล่าวเสริมว่า "ด้วยแผนที่ความลึกที่มีความละเอียดสูงที่เราสามารถหาได้สำหรับภาพถ่าย ศิลปินและผู้สร้างเนื้อหาสามารถถ่ายโอนภาพถ่ายหรืองานศิลปะของพวกเขาไปยังโลก 3 มิติ (สามมิติ) ที่สมบูรณ์ได้ทันที"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Simon Fraser University (Canada)

วันพฤหัสบดีที่ 2 กันยายน พ.ศ. 2564

กล้องจุลทรรศน์ราคาไม่แพงที่พิมพ์จากเครื่องพิมพ์สามมิติอาจตรวจพบโคโรนาไวรัสในเลือดได้

3d-printed-microscopy
ภาพจาก IEEE Spectrum

กล้องจุลทรรศน์ที่พิพ์จากเครื่องพิมพ์สามมิติอาจตรวจโคโรนาไวรัสในหยดเลือดได้ ผ่านการใช้กล้องจุลทรรศน์โฮโลแกรมดิจิทัล (digital holographic microscopy ) และการเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) อุปกรณ์นี้พัฒนาโดยนักวิทยาศาสตร์ที่ University of Connecticut (UConn) ใช้ส่วนประกอบราคาประหยัดที่ Bahram Javidi ของ UConn กล่าวว่าหาซื้อได้ง่าย: กล้อง เลเซอร์ไดโอด เลนส์ใกล้วัตถุ (objective lens)  แผ่นแก้ว และ และเซ็นเซอร์รับภาพแบบ CMOS ในการทดสอบตัวอย่างเลือดจากผู้ป่วย 10 รายที่ตรวจพบไวรัส และเจ้าหน้าที่สาธารณสุข 14 คนที่ผลตรวจเป็นลบ กล้องจุลทรรศน์สามารถตรวจพบ coronavirus ได้ 80% จากตัวอย่างผู้ป่วย อย่างไรก็ตามประสิทธิภาพของการทดสอบสำหรับการตรวจหาในระยะเริ่มต้นยังไม่ชัดเจน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum

วันพุธที่ 1 กันยายน พ.ศ. 2564

เราลบข้อมูลส่วนตัวออกจากอุปกรณ์จริง ๆ ก่อนจะทิ้งมันไปหรือเปล่า

mobile-phone
Photo by Rishabh Malhotra on Unsplash

นักวิทยาศาสตร์จาก University of Guelph (U of G) และ University of Waterloo ระบุว่าผู้ใช้หลายคนทิ้งข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อนไว้ในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ของตนเมื่อจะทิ้งมัน นักวิจัยสำรวจและสัมภาษณ์ผู้คน 166 คน และพบว่ามีเพียง 62% ของผู้ที่ขาย บริจาค รีไซเคิล หรือคืนอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ให้กับผู้ผลิตลบข้อมูลผ่านการรีเซ็ตเป็นค่าจากโรงงาน (factory reset) ที่ปลอดภัย   อีก 25% ใช้เทคนิคที่ไม่ปลอดภัย เช่น การย้ายไฟล์ไปยังถังรีไซเคิลหรือถังขยะแล้วล้างข้อมูล ขณะที่ 8% ไม่ได้พยายามลบข้อมูลส่วนบุคคลด้วยซ้ำ Hassan Khan แห่ง U of G กล่าวว่า "เมื่อเราลบไฟล์ด้วยตนเองไฟล์จะยังคงอยู่ เฉพาะข้อมูลการเข้าถึงไฟล์เท่านั้นที่จะถูกลบ" Khan แนะนำว่าผู้ผลิตอุปกรณ์ควรใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อตรวจจับเมื่อผู้ใช้ทิ้งอุปกรณ์ของตน และแนะนำพวกเขาให้ใช้กระบวนการลบข้อมูลที่เหมาะสม

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Waterloo Cheriton School of Computer Science (Canada)