วันจันทร์ที่ 31 มกราคม พ.ศ. 2565

ตับอ่อนเทียมคือ "ตัวเปลี่ยนชีวิต" สำหรับเด็กที่เป็นโรคเบาหวาน

children-with-CamAPS-FX-App
ภาพจาก New Scientist

นักวิจัยจาก University of Cambridge  แห่งสหราชอาณาจักรได้รวมแอปโทรศัพท์มือถือเข้ากับเซ็นเซอร์กลูโคสและปั๊มอินซูลินที่ฝังไว้ เพื่อตรวจสอบและควบคุมระดับน้ำตาลในเลือดในเด็กที่เป็นเบาหวาน นักวิจัยใช้เวลาหลายปีในการสร้างแอป CamAPS FX ซึ่งใช้อัลกอริธึมที่ประเมินว่าควรฉีดอินซูลินเข้าไปเท่าใดจากระดับกลูโคสที่วัดได้ ทีมวิจัยได้ทดสอบระบบ "ตับอ่อนเทียม" กับการบำบัดด้วยเครื่องปั๊มที่ใช้เซ็นเซอร์มาตรฐานในเด็ก 74 คน 

“พ่อแม่เด็กบอกว่า [ตับอ่อนเทียม] เป็นตัวเปลี่ยนชีวิต เพราะมันหมายความว่าพวกเขาสามารถผ่อนคลายและใช้เวลาน้อยลงกังวลเกี่ยวกับระดับน้ำตาลในเลือดของลูก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเวลากลางคืน”  Julia's Ware จากเคมบริดจ์กล่าว

อ่านข่าวเต็มได้ที่: New Scientist

วันอาทิตย์ที่ 30 มกราคม พ.ศ. 2565

ภาษาสำหรับการคำนวณแบบควอนตัม

MIT-Qyantum-Computing
ภาพจาก MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory

ภาษาเขียนโปรแกรม Twist ที่สร้างขึ้นโดยนักวิจัยที่ Massachusetts Institute of Technology (MIT) Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory ได้รับการออกแบบมาเพื่อเขียนโค้ดสำหรับการคำนวณแบบควอนตัม Twist สามารถกำหนดลักษณะและตรวจสอบว่าข้อมูลส่วนใดที่เกี่ยวข้อง (entangle) กับอัลกอริทึมควอนตัม 

Charles Yuan จาก MIT กล่าวว่า "เนื่องจากการทำความเข้าใจโปรแกรมควอนตัมจำเป็นต้องมีความเข้าใจความเกี่ยวข้อง (entanglement) เราหวังว่า Twist จะปูทางไปสู่ภาษาที่ทำให้นักเขียนโปรแกรมเข้าถึงความท้าทายเฉพาะตัวของการคำนวณควอนตัมได้มากขึ้น"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory

วันเสาร์ที่ 29 มกราคม พ.ศ. 2565

ตัวแบบการคำนวณทำให้นักวิจัยเข้าใกล้วัคซีนป้องกันวัณโรคมากขึ้น

TB-infection-state
ภาพจาก UC San Diego News Center

Denise Kirschner แห่ง University of Michigan และเพื่อนร่วมงานกำลังใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ San Diego Supercomputer Center ที่ University of California, San Diego (UCSD) ในการตรวจสอบวัณโรค เพื่อใช้ในการออกแบบวัคซีน

Kirschner กล่าวว่างานนี้ให้ความกระจ่างเกี่ยวกับบทบาทของเซลล์นิวโทรฟิล (neutrophil) ในการตอบสนองต่อภูมิคุ้มกันต่อการติดเชื้อวัณโรค ตัวแบบการทำนายโดยใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Expanse ของ UCSD ช่วยให้นักวิจัยสามารถใช้ภาพของนิวโทรฟิลภายในแกรนูโลมา (granuloma) ของวัณโรค เพื่อสร้างตัวแบบที่มีความละเอียดสูงซึ่งแสดงเซลล์ที่ตอบสนองต่อโรค

Kirschner กล่าวว่า "วิธีการคำนวณและผลการศึกษาล่าสุดของเราได้ช่วยทำให้ขอบเขตที่เกี่ยวข้องกับ 'พื้นที่ออกแบบวัคซีน' แคบลง ทำให้เราเข้าใกล้วัคซีนที่มีประสิทธิภาพที่จะใช้ได้ทั่วโลกมากขึ้น"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UC San Diego News Center

วันศุกร์ที่ 28 มกราคม พ.ศ. 2565

ปืนอัจฉริยะมาถึงอเมริกาแล้ว

smart-gun
ภาพจาก Reuters

ปืนอัจฉริยะเริ่มวางจำหน่ายสำหรับผู้บริโภคในสหรัฐอเมริกาแล้ว โดยผู้ผลิตปืนอัจฉริยะ LodeStar Works ได้เปิดตัวปืนพกอัจฉริยะขนาด 9 มม. 

ปืนอัจฉริยะสามารถป้องกันการยิงโดยไม่ได้ตั้งใจ ลดการฆ่าตัวตาย และทำให้ปืนที่สูญหายหรือถูกขโมยไปไร้ค่า เนื่องจากพวกเขาใช้เทคโนโลยีในการตรวจสอบตัวตนของผู้ใช้และจะปิดการใช้งานปืนหากมีบุคคลที่ไม่ได้รับอนุญาตพยายามยิงปืน 

ต้นแบบในยุคแรกใช้การปลดล็อกด้วยลายนิ้วมือ หรือ RFID โดยจะอนุญาตให้ยิงได้ก็ต่อเมื่อชิปในปืนโต้ตอบกับชิปที่ผู้ใช้สวมใส่ 

รุ่นล่าสุดของ LodeStar ประกอบด้วยเครื่องอ่านลายนิ้วมือ ชิป NFC ที่เปิดใช้งานผ่านแอปพลิเคชันโทรศัพท์ มือถือ และแป้นป้อนหมายเลขประจำตัวส่วนบุคคล (personal identification number pad)

อาวุธปืนอัจฉริยะจาก SmartGunz ใช้ RFID ในการควบคุมความปลอดภัย ในขณะที่ Biofire ในโคโลราโดกำลังพัฒนาปืนอัจฉริยะที่มีเครื่องอ่านลายนิ้วมือ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Reuters


วันพฤหัสบดีที่ 27 มกราคม พ.ศ. 2565

Biden วางแผนที่จะรักษานักศึกษาต่างชาติด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี

president-biden
ประธานาธิบดี Biden ภาพจาก Reuters

ประธานาธิบดี Biden เปิดเผยแผนการรักษานักศึกษาต่างชาติด้าน วิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี วิศวกรรมและคณิตศาสตร์ หรือที่เรียกว่า STEM โดยอนุญาตให้พวกเขาฝึกงานอยู่ในสหรัฐอเมริกาเป็นเวลาสามปี ภายใต้วีซ่าแลกเปลี่ยนวัฒนธรรม  

โปรแกรมนี้จะขยายไปยังนักเรียนด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล คลาวด์คอมพิวติง (cloud computing) และดาต้าวิชวลไลเซชัน (data visualization) โดยโปรแกรมนี้เป็นส่วนหนึ่งของความพยายามในการแข่งขันกับจีน

เจ้าหน้าที่บริหารกล่าวว่ากล่าวว่าจีนนำหน้าสหรัฐอเมริกาในการผลิตผู้มีความสามารถพิเศษ ในระดับปริญญาตรีและปริญญาเอกด้าน STEM เพื่อที่จะแซงขึ้นเป็นผู้นำนวตกรรมด้านวิทยาศาตร์และเทคโนโลยีของโลก

Biden ได้กล่าวว่าเขาถือว่าการแข่งขันจากจีนเป็นความท้าทายด้านความมั่นคงแห่งชาติที่สำคัญมากเป็นอันดับต้น ๆ และความคิดริเริ่มที่ได้กล่าวมานี้จะทำให้คนต่างชาติที่มีความสามารถ มีสิทธิ์ได้รับวีซ่าพิเศษที่สงวนไว้สำหรับบุคคลที่มีความสามารถพิเศษเท่านั้น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Reuters


  

วันพุธที่ 26 มกราคม พ.ศ. 2565

คอมพิวเตอร์ควอนตัมยังมีขนาดเล็กเกินไปเป็นล้าน ๆ เท่า ถ้าจะใช้แฮกบิตคอยน์

ิbitcoin
ภาพจาก NewScientist

Mark Webber จาก University of Sussex สหราชอาณาจักร และทีมงานได้ช่วยกันสำรวจว่าต้องใช้ควอนตัมคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่เท่าใดจึงจะเจาะเครือข่ายบิตคอยน์ได้ โดยพิจารณาในแง่ของจำนวนบิตควอนตัม (quantum bit) หรือ qbit ที่ให้ผลเท่ากับจำนวนบิตปกติ 

โดย Webber และทีมคำนวณว่าในการเจาะบิตคอยน์ให้ได้ช่วงเวลา 10 นาที จะต้องใช้ควอนตัมคอมพิวเตอร์ที่มีจำนวนบิตควอนตัม 1.9 ล้าน ๆ quit ถ้าต้องการเจาะให้ได้ในหนึ่งชั่วโมงต้องใช้ 317 ล้าน qbit และถ้าจะเจาะให้ได้ภายในหนึ่งวันก็ยังต้องใช้ถึง 13 ล้าน qbit 

ซึ่งควอนตัมคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในปัจจุบันของ IBM ที่เพิ่งทำสถิติใหม่มีบิตควอนตัมบิตแค่ 127 qbit เท่านั้น ดังนั้นจะเห็นว่าเราต้องการเครื่องที่มีขนาดใหญ่กว่าในปัจจุบันเป็นล้านเท่า เพื่อที่จะมีผลกับเงินคริปโต ซึ่ง Webber มองว่าอาจต้องใช้เวลาอีก 10 ปี 

แม้ว่าบิตคอยน์ดูเหมือนจะมีความมั่นคงไปอีกสักพัก แต่เราควรกังวลเกี่ยวกับข้อมูลอื่น ๆ ที่เข้ารหัสไว้ เช่นอีเมลที่เข้ารหัสไว้วันนี้ อาจถูกเก็บไว้และนำมาถอดรหัสในช่วงเวลาที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมพร้อม ซึ่งเป็นวิธีการที่เรียกว่า "เก็บเกี่ยวตอนนี้ แล้วถอดรหัสภายหลัง (harvest now, decrypt later)" ซึ่งผู้เชี่ยวชาญด้านความมั่นคงหลายคนคิดว่ามันกำลังเกิดขึ้นแล้ว

ซึ่ง Webber บอกว่าสิ่งนี้ "เป็นสิ่งที่ต้องกังวลเป็นอย่างมาก และเราต้องรีบเปลี่ยนเทคนิคการเข้ารหัสของเรา เพราะในอนาคตมันจะไม่ปลอดภัยอีกต่อไป"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: NewScientist



 

       

วันอังคารที่ 25 มกราคม พ.ศ. 2565

การกลับสู่ดวงจันทร์ในรอบหลายทศวรรษ

Lunar-Rover
ภาพจาก UPI

NASA กับการกลับมาสู่พื้นผิวดวงจันทร์เป็นครั้งแรกนับตั้งแต่ปี 1972 อาจเกิดขึ้นได้ในปีนี้ ด้วยการเปิดตัวหุ่นยนต์ลงจอดและโรเวอร์จากผู้รับเหมาที่ได้รับทุนสนับสนุนจากองค์การนาซ่าสองราย ได้แก่ Astrobotic และ Intuitive Machines 

Astrobotic ติดโรเวอร์ขนาดเท่ากล่องใส่รองเท้าที่ชื่อว่าไอริสเข้ากับยานลงจอด Peregrine ซึ่งสามารถส่งไปยังดวงจันทร์ได้ในช่วงครึ่งแรกของปีนี้ โรเวอร์ไอริสสร้างขึ้นโดยนักศึกษาจาก Carnegie Mellon University 

เครื่องบินลงจอดบนดวงจันทร์ Nova-C ของ Intuitive จะบรรทุกโรเวอร์ขนาดเล็กของ Spacebit Technologies ในลอนดอน 

ภารกิจ IM-1 ของ Intuitive และ Peregrine Mission 1 ของ Astrobotic มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบสถานที่ลงจอดและทรัพยากรสำหรับภารกิจ Artemis ที่ NASA ได้วางแผนไว้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UPI



วันจันทร์ที่ 24 มกราคม พ.ศ. 2565

นักวิจัยพัฒนาจอ OLED แบบยืดหยุ่นได้โดยเครื่องพิมพ์ 3 มิติแบบเต็มรูปแบบเป็นครั้งแรก

flexible-oled
ภาพจาก University of Minnesota College of Science & Engineering

นักวิจัยจาก University of Minnesota Twin Cities (U of M) พัฒนาจอ OLED แบบยืดหยุ่นได้โดยเครื่องพิมพ์ 3 มิติแบบตั้งโต๊ะ ซึ่งอาจนำไปสู่การผลิตจอแสดงผล OLED ราคาประหยัดที่ผลิตขึ้นเองที่บ้าน 

จอแสดงผลต้นแบบมีขนาดประมาณ 1.5 นิ้วในแต่ละด้านและมี 64 พิกเซล โดยแต่ละพิกเซลมีการทำงานและเปล่งแสง 

Ruitao Su อดีตนักวิจัยของ U of M กล่าวว่าจอแสดงผลที่ยืดหยุ่นได้ "แสดงการแผ่รังสีที่ค่อนข้างคงที่ในช่วงการดัดงอ  (bending cycle) 2,000 รอบ ซึ่งบ่งชี้ว่า OLED ที่พิมพ์แบบ 3 มิติเต็มรูปแบบสามารถนำมาใช้สำหรับการใช้งานที่สำคัญในซอฟต์อิเล็กทรอนิกส์ (soft electronics) และอุปกรณ์สวมใส่ได้"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Minnesota College of Science & Engineering

วันอาทิตย์ที่ 23 มกราคม พ.ศ. 2565

ทำนายอนาคตของโควิด

corina-virus
ภาพจาก Boston College

เครื่องมือวิเคราะห์ใหม่ที่พัฒนาโดยทีมวิจัยที่นำโดยนักชีววิทยาที่ Boston College (BC) ใช้การจำลองแบบทางกลศาสตร์ควอนตัม (quantum mechanical modeling) เพื่อทำนายการกลายพันธุ์ในอนาคตของ SARS-CoV-2 

Babak Momeni แห่ง BC กล่าวว่า "เราทำนายด้วยการคำนวณว่าการกลายพันธุ์แบบใดที่ผูกพัน (binding) เข้ากับโฮสต์ที่เป็นตัวรับและหลีกเลี่ยงแอนติบอดี้ได้ดีขึ้น" เป้าหมายคือการเตรียมพร้อมสำหรับความกังวลว่าโควิดจะมีการกลายพันธ์ในรูปแบบต่าง ๆ ในอนาคต

Momeni กล่าวว่า "เราใช้ตัวแบบกลศาสตร์ควอนตัมเต็มรูปแบบ เพื่อประเมินในทางทฤษฎีว่าการกลายพันธุ์ที่แตกต่างกันในหนาม [โปรตีนของโคโรนาไวรัส] สามารถส่งผลในการเพิ่มหรือลดความแข็งแรงในการยึดเกาะ ACE2 ของมนุษย์ได้อย่างไร"

การศึกษายังพบว่าปัจจัยอื่นๆ นอกเหนือจากการผูกพัน อาจเกี่ยวข้องกับในการพิจารณาว่ากลายพันธ์มีวิวัฒนาการอย่างไร

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Boston College




วันเสาร์ที่ 22 มกราคม พ.ศ. 2565

ความลึกลับที่ซ่อนอยู่ของดวงจันทร์ถูกเปิดเผยด้วยอัลกอริธึม

Moon
ภาพจาก  Scientific American

ทีมนักวิทยาศาสตร์นานาชาติได้พัฒนาอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสำรวจบริเวณด้านมืดถาวร (permanently shadowed regions) หรือ PSR ของดวงจันทร์อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น และเพื่อสร้างภาพลักษณะทางธรณีวิทยาที่มีขนาดเล็กมาก

นักวิจัยได้ฝึกอบรมอัลกอริธึมนี้กับภาพ PSR กว่า 70,000 ภาพ ควบคู่ไปกับข้อมูลเกี่ยวกับอุณหภูมิของกล้องและตำแหน่งการโคจรของกล้อง เพื่อระบุและคัดแยกสัญญาณรบกวนของกล้อง จากนั้นพวกเขาก็ป้อนอัลกอริธึมภาพถ่ายดวงจันทร์ที่มีแสงแดดส่องถึงหลายล้านภาพโดยจับคู่กับภาพจำลองในเงามืด เพื่อจัดการกับสัญญาณรบกวนที่หลงเหลืออยู่

นักวิจัยใช้อัลกอริธึมนี้ในการวิเคราะห์ขนาดและการกระจายของหลุมอุกกาบาตและก้อนหินใน PSR หลายแห่งที่อาจสำรวจไปแล้วโดยโครงการ Artemis lunar ของ NASA

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Scientific American

วันศุกร์ที่ 21 มกราคม พ.ศ. 2565

การเรียนรู้ของเครื่องทำนายการสังเคราะห์วัสดุชนิดใหม่

ml-libraries
ภาพจาก Northwestern Now

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) หรือ ML ที่พัฒนาโดยนักวิทยาศาสตร์จาก Northwestern University และ Toyota Research Institute (TRI) ในซิลิคอนแวลลีย์ สามารถทำนายการสังเคราะห์วัสดุนาโนชนิดใหม่ได้ 

นักวิจัยได้สร้าง "Megalibrary" ของโครงสร้างนาโนที่เข้ารหัสบนชิป และใช้อัลกอริทึมนี้เพื่อพยากรณ์การสังเคราะห์วัสดุนาโนจากพวกมัน 

Chad Mirkin จาก Northwestern กล่าวว่า "เราขอให้ตัวแบบนี้บอกเราว่าส่วนผสมของธาตุมากที่สุดรวมเจ็ดชนิดจะทำให้เกิดสิ่งที่ไม่เคยทำมาก่อนได้หรือไม่ "เครื่องทำนายความเป็นไปได้ 19 อย่าง และหลังจากการทดสอบแต่ละอย่าง เราพบว่าการคาดการณ์ถูกต้อง 18 อย่าง"

Joseph Montoya แห่ง TRI กล่าวว่าข้อมูลดังกล่าวชี้ว่า "การประยุกต์ใช้การเรียนรู้ด้วยเครื่องร่วมกับเทคโนโลยี Megalibrary อาจเป็นหนทางไปสู่การกำหนดจีโนมของวัสดุได้ในที่สุด"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Northwestern Now

วันพฤหัสบดีที่ 20 มกราคม พ.ศ. 2565

วันรุ่นเยอรมันบอกว่า Tesla ถูกแฮกได้ผ่านซอฟต์แวร์ที่ถูกพัฒนาโดยบริษัทอื่น

hacked-tesla
ภาพจาก Bloomberg

David Colombo วัยรุ่นชาวเยอรมันอ้างว่าได้ค้นพบข้อบกพร่องในซอฟต์แวร์ของบริษัทอื่น ที่อาจอนุญาตให้แฮกเกอร์ยึดฟังก์ชันบางอย่างของรถยนต์ Tesla จากระยะไกล เขาทวีตว่าซอฟต์แวร์จัดเก็บข้อมูลที่จำเป็นในการเชื่อมโยงรถยนต์กับซอฟต์แวร์อย่างไม่ปลอดภัย ซึ่งแฮกเกอร์สามารถขโมยและใช้เพื่อส่งคำสั่งที่เป็นอันตรายไปยังยานพาหนะ

มีรายงานว่า Colombo ใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ดังกล่าวเพื่อปลดล็อกประตูและหน้าต่าง สตาร์ทรถโดยไม่ต้องใช้กุญแจ และปิดระบบรักษาความปลอดภัย เขายังบอกด้วยว่าเขาสามารถดูว่ามีคนขับอยู่ในรถหรือไม่ เปิดระบบสเตอริโอ และกระพริบไฟหน้า 

Colombo กล่าวว่าเขาสามารถเข้าถึงรถยนต์เทสลาได้มากกว่า 25 คันในอย่างน้อย 13 ประเทศผ่านข้อบกพร่องนี้ เขาขอให้ Bloomberg ไม่เผยแพร่ข้อมูลที่จำเพาะเจาะจงของช่องโหว่ดังกล่าว เนื่องจากบริษัทที่ผลิตซอฟต์แวร์ที่ได้รับผลกระทบนั้นยังไม่ได้ออกแพตช์มาแก้ไข

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Bloomberg

วันพุธที่ 19 มกราคม พ.ศ. 2565

สร้างข้อความออกจากอากาศ

AirText
ภาพจาก IEEE Spectrum

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Zhejiang University ของจีนได้พัฒนาและทดสอบแอปพลิเคชั่นสำหรับนาฬิกาอัจฉริยะ (smart watch) ที่ให้ผู้ใช้เขียนข้อความกลางอากาศด้วยนิ้ว แล้วแอปจะจับข้อความนั้นไว้ แอปนี้มีชื่อว่า AirText  

"เป้าหมายของ AirText คือการอนุมานข้อความที่เขียนด้วยปลายนิ้วในอากาศ โดยใช้ตัวอ่าน IMU (inertial measurement unit) เท่านั้น ตัวอย่างเช่น มาตรความเร่ง (accelerometer) ไจโรสโคป (gyroscope) และแม็กนีโตมิเตอร์ (magnetometer)  จากนาฬิกาอัจฉริยะบนข้อมือเป็นอินพุต" Wei Dong จาก   Zhejiang กล่าว 

โปรแกรม Leap Motion ของนักวิจัยได้ป้อนข้อมูลการเคลื่อนไหวของข้อมือและมือไปยังตัวแบบปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) เพื่อสร้างความสัมพันธ์ระหว่างการเคลื่อนไหวของข้อมือและปลายนิ้วในการสะกดคำตัวอักษร 

อาสาสมัครใช้ AirText โดยมีความเร็วในการพิมพ์เฉลี่ย 8.1 คำต่อนาที และอัตราเฉลี่ยข้อผิดพลาดของคำอยู่ระหว่าง 3.6% ถึง 11.2%

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum

วันอังคารที่ 18 มกราคม พ.ศ. 2565

เปลี่ยนหน้ากากอนามัยให้เป็นอุปกรณ์ตรวจสอบสุขภาพอัจฉริยะ

FaceBit
ภาพจาก Northwestern University Newscenter

นักวิจัยจาก Northwestern University ได้พัฒนาเซ็นเซอร์ที่พวกเขาบอกว่าสามารถเปลี่ยนหน้ากากอนามัยทั่ว ๆ ไปให้กลายเป็นอุปกรณ์ตรวจสอบสุขภาพอัจฉริยะ เซ็นเซอร์ FaceBit มีน้ำหนักเบา ขนาดเท่ากับเหรียญควอเตอร์ และยึดติดกับหน้ากาก N95, หน้ากากผ่าตัด หรือหน้ากากผ้าด้วยแม่เหล็กขนาดเล็ก 

FaceBit สามารถวัดอัตราการหายใจแบบเรียลไทม์ อัตราการเต้นของหัวใจ ระยะเวลาที่สวมหน้ากากตลอดจนความพอดีของหน้ากาก ข้อมูลจะถูกถ่ายโอนแบบไร้สายไปยังแอปสมาร์ตโฟน ซึ่งสามารถเตือนผู้ใช้ถึงปัญหาต่างๆ เช่น อัตราการเต้นของหัวใจสูงขึ้น หรือหน้ากากรั่ว 

เซ็นเซอร์ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่ขนาดเล็ก และสามารถใช้ได้หนึ่งหรือสองสัปดาห์ระหว่างการชาร์จแต่ละครั้ง เนื่องจากมันสามารถรวบรวมพลังงานจากลมหายใจและการเคลื่อนไหวของผู้ใช้ และจากดวงอาทิตย์ด้วย

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Northwestern University Newscenter

วันจันทร์ที่ 17 มกราคม พ.ศ. 2565

แฮกเกอร์ทำได้ดีขึ้นในการเอาชนะความมั่นคงแบบ 2FA

computer-security
Photo by FLY:D on Unsplash

ทีมนักวิจัยจาก Stony Brook University และบริษัทความมั่นคงทางไซเบอร์ Palo Alto Networks ได้ค้นพบชุดเครื่องมือฟิชชิ่งที่แตกต่างกันอย่างน้อย 1,200 ชุด ถูกใช้เพื่อป้องกันการตรวจสอบสิทธิ์แบบสองปัจจัย (two-factor authentication) หรือ 2FA 

นักวิจัยพบว่าโปรแกรมซอฟต์แวร์ที่เป็นอันตรายเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อวางเหยื่อล่อ และขโมยข้อมูลการล็อกอิน 2FA จากผู้ใช้เว็บไซต์หลัก ชุดเครื่องมือเหล่านี้ขโมยคุกกี้ (cookie) การตรวจสอบสิทธิ์ 2FA ไม่ว่าจะโดยผ่านทางมัลแวร์ที่ติดคอมพิวเตอร์ของเหยื่อ หรือโดยการขโมยระหว่างทางพร้อมกับรหัสผ่านของเหยื่อโดยใช้การโจมตีแบบคนกลาง (man-in-the-middle attack)  แฮกเกอร์จะสามารถเข้าถึงบัญชีของเหยื่อได้ตราบเท่าที่คุกกี้ยังคงอยู่

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Gizmodo

วันอาทิตย์ที่ 16 มกราคม พ.ศ. 2565

นักพัฒนาขาดแคลน นี่คือทักษะและภาษาเขียนโปรแกรมที่เป็นที่ต้องการ


tech-workers
ภาพจาก ZDNet

ผู้จัดการการจ้างงานคาดหวังว่าการหานักพัฒนาที่มีคุณสมบัติเหมาะสมจะเป็นความท้าทายในการสรรหาบุคลากรที่ใหญ่ที่สุดในปี 2022 ตามข้อมูลจากผู้สรรหานักพัฒนาซอฟต์แวร์และเทคโนโลยี 14,000 รายที่สำรวจโดยแพลตฟอร์มการเขียนโปรแกรม CodinGame และผู้อำนวยความสะดวก (facillitator) ในการสัมภาษณ์ทางเทคนิค CoderPad

การสำรวจพบว่า 35% ของนายจ้างที่ทำแบบสำรวจหวังที่จะรับสมัครนักพัฒนามากกว่า 50 รายในปีนี้ ในขณะที่ 15% ตั้งเป้าที่จะจ้างพนักงานมากกว่า 200 ราย การจับคู่ผู้สมัครกับความต้องการเฉพาะด้านธุรกิจเป็นเรื่องยาก โดยการพัฒนาเว็บ, DevOps และปัญญาประดิษฐ์/การเรียนรู้ของเครื่อง เป็นทักษะที่ต้องการเป็นอย่างมากในบรรดาทักษะทั้งหมด  

ผลการสำรวจระบุว่าการตอบสนองความต้องการในการหาวิศวกรแบบฟูลสแตก (full-stack) และแบ็คเอนด์ (backend) อาจเป็นเรื่องที่ยากลำบากมาก โพลยังชี้ว่านายจ้างหันมาใช้ฟรีแลนซ์และผู้รับเหมา (contractor) มากขึ้น โดย 42% ของผู้จัดหางานที่ตอบแบบสอบถามกล่าวว่าต้องมีการพึ่งพาพวกเขา (ฟรีแลนซ์และผู้รับเหมา) มากขึ้นในช่วงการระบาดใหญ่

โดยถ้าเป็นในแง่ภาษาเขียนโปรแกรม ภาษา JavaScript, Java และ Python ยังจัดเป็นสามอันดับแรก แต่ก็เริ่มพบว่าภาษาเฉพาะทางอย่าง Clojure และ Scala ก็เริ่มมีความต้องการมากขึ้น นอกจากนี้ภาษา Go และ Swift ก็มีความต้องการเพิ่มสูงขึ้น โดย Go ใช้ใน DevOps และ Swift ใช้กับการพัฒนาแอปบน IOS ของ Apple 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet

วันเสาร์ที่ 15 มกราคม พ.ศ. 2565

ต้นแบบ AI ช่วยลดความซับซ้อนของการผ่าตัด

dr-amin-madani
Amin Madani ภาพจาก  CBC (Canada)

นักวิจัยจาก University Health Network (UHN) ของแคนาดา และ Case Western Reserve University ในคลีฟแลนด์ได้พัฒนาระบบต้นแบบปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI เพื่อเป็นแนวทางให้กับศัลยแพทย์ในแบบเรียลไทม์ในระหว่างการผ่าตัดถุงน้ำดี 

เทคโนโลยีฉายภาพไปยังจอภาพโดยแสดงสีซึ่งระบุพื้นที่ปลอดภัยและไม่ปลอดภัยเพื่อผ่าตัด การฉายภาพในแบบแผนที่ความร้อนเปลี่ยนสีตามความมั่นใจของตัวแบบในการระบุตำแหน่งของพื้นที่ปลอดภัย นักวิจัยได้สอนอัลกอริทึมของพวกเขาด้วยวิดีโอการผ่าตัดที่รวมคำอธิบายประกอบจากศัลยแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ การวิเคราะห์วิดีโอแบบเฟรมต่อเฟรมช่วยให้อัลกอริธึมสามารถจดจำรูปแบบและมีสามารถตัดสินใจได้อย่างอิสระ 

Amin Madani แห่ง UHN กล่าวว่า "มันเหมือนกับว่าผมมีคณะผู้เชี่ยวชาญยืนอยู่ มองดูข้ามไหล่ของผม ให้คำแนะผม นำทางผม และช่วยให้ผมไม่ประสบปัญหาระหว่างการผ่าตัด"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CBC (Canada)

วันศุกร์ที่ 14 มกราคม พ.ศ. 2565

รถแข่งไร้คนขับเข้าสู่ประวัติศาสตร์ที่งาน CES

self-driving-racecar
ภาพจาก Yahoo! News

รถแข่งไร้คนขับแล่นไปรอบๆ สนามรูปไข่ที่งาน Consumer Electronics Show ที่ลาสเวกัส ปีนี้ โดยทีมนักศึกษาจากทั่วโลกแข่งขันกันในการแข่งขันด้านความเร็ว Indy Autonomous Challenge 

"Minerva" รถแข่ง Formula 1 ที่คว้าชัยจากทีม PoliMOVE สัญชาติอิตาลี-อเมริกัน วิ่งด้วยความเร็วเกือบ 115 ไมล์ต่อชั่วโมง (185 กิโลเมตรต่อชั่วโมง) 

Markus Lienkamp ร่วมกับ Technische Universität München แห่งเยอรมนี กล่าวว่า ทีมงานได้ตั้งโปรแกรมซอฟต์แวร์ที่ขับรถแข่งแต่ละคันโดยการวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์ เพื่อคาดการณ์พฤติกรรมของยานพาหนะอื่น ๆ และหลบหลีก 

Lienkamp กล่าวว่าแต่ละการแข่งขัน “ดำเนินไปในไม่กี่วินาที” เนื่องจากคอมพิวเตอร์ที่ขับยานพาหนะแต่ละคัน “ต้องตัดสินใจเช่นเดียวกับคนขับที่เป็นมนุษย์ ไม่ว่าจะมีความเร็วเท่าไร” เขากล่าว

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Yahoo! News


วันพฤหัสบดีที่ 13 มกราคม พ.ศ. 2565

โรงพยาบาลเด็กใน Cincinnati ใช้การผ่าตัดหัวใจแบบ VR ในการรักษาเด็กชาย

heart-model
Photo by Robina Weermeijer on Unsplash

ทีมศัลยแพทย์ของ Cincinnati Children's Hospital Medical Center (CCHMC)  ใช้ความจริงเสมือน (virtual reality) หรือ VR เพื่อช่วยวางแผนการผ่าตัดเพื่อซ่อมแซมส่วนที่บกพร่องจากโรคหัวใจพิการแต่กำเนิดของ Brayden Otten อายุ 12 ปี 

ระบบ VR ช่วยให้ศัลยแพทย์ "เดินเข้าไปใน" อวัยวะดิจิตอลที่สร้างขึ้นเป็นคู่แฝดของอวัยวะจริงของผู้ป่วย แสดงภาพลักษณะและภาวะแทรกซ้อน และวางแผนการซ่อมแซมในการผ่าตัดเฉพาะบุคคล 

Dr. David Morales แห่ง CCHMC กล่าวว่าการวางแผน VR นั้นง่ายกว่าโมเดลอวัยวะที่พิมพ์แบบสามมิติ ซึ่งจำเป็นต้องพิมพ์ซ้ำทุกครั้งถ้าต้องมีการเปลี่ยนแปลง 

Dr. Ryan Moore จาก CCHMC ได้ผลิตฝาแฝดเสมือนจริงของหัวใจของ Otten และ Morales ก็หมกมุ่นอยู่กับ VR วันแล้ววันเล่า เพื่อวางแผนขั้นตอนรักษา 

Morales กล่าวว่าเทคโนโลยีการวางแผนโดยใช้ VR ถูกนำมาใช้สำหรับการผ่าตัดหัวใจที่ซับซ้อนประมาณ 15 ครั้งแล้วนับถึงตอนนี้ 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Cincinnati Enquirer

วันพุธที่ 12 มกราคม พ.ศ. 2565

วิธีการตรวจสอบการระเบิดของนิวเคลียร์

 

Alex-Witsill
Alex Witsil ภาพจาก University of Alaska Fairbanks

Alex Witsil แห่ง  University of Alaska Fairbanks ได้รวบรวมคลังสัญญาณประดิษฐ์ (artificial signal) เพื่อสอนคอมพิวเตอร์ให้ตรวจจับการระเบิด ซึ่งรวมถึงการระเบิดของนิวเคลียร์ โดยใช้การตรวจจับเสียงอินฟรา (infrasound) จากไมโครโฟนเดี่ยว (single-michrophone) อัลกอริธึมการตรวจจับในปัจจุบันขึ้นอยู่กับอาร์เรย์ของไมโครโฟนเดี่ยวหลายตัว ซึ่งมีราคาแพงกว่า และเกิดความเสียหายได้ง่าย 

ไมโครโฟนอินฟราเรดแบบเดี่ยวช่วยเพิ่มความสามารถในการตรวจจับเนื่องจากแต่ละตัวมีการใช้งานอยู่แล้ว และสามารถฝึกคอมพิวเตอร์ให้ระบุการระเบิดได้โดยใช้ลายเซ็นระเบิดประดิษ้ทีฐ์ (blast signature) อย่างเช่นที่ Witsil สร้างขึ้น  "วิธีการที่เราค้นคว้าขึ้นมานี้ จะช่วยให้หน่วยงานตรวจสอบสามารถตรวจจับการระเบิดได้จากระยะทางไกลได้สูงสุดไม่เกิน 100 กิโลเมตร" Witsil กล่าว

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Alaska Fairbanks

วันอังคารที่ 11 มกราคม พ.ศ. 2565

การเดินผ่านเครื่องตรวจจับโลหะอาจถูกแฮกได้

metal-detector
ภาพจาก Gizmodo

นักวิจัยที่ Cisco Talos ระบุช่องโหว่ของซอฟต์แวร์ 9 รายการในเครื่องตรวจจับโลหะที่ใช้กันทั่วไปซึ่งผลิตโดย Garrett ช่องโหว่ถูกตรวจพบในโมดูล iC ของ Garrett ซึ่งให้บริการการเชื่อมต่อเครือข่ายกับตัวตรวจจับการเดินผ่านยอดนิยมสองตัว โมดูลนี้ใช้เพื่อควบคุมเครื่องตรวจจับจากระยะไกลและดำเนินการตรวจสอบและวินิจฉัยตามเวลาจริง (real-time) 

นักวิจัยเขียนในบล็อกโพสต์ว่า "ผู้โจมตีสามารถจัดการโมดูลนี้เพื่อตรวจสอบสถิติของเครื่องตรวจจับโลหะจากระยะไกล เช่น สัญญาณเตือนทำงาน หรือจำนวนผู้ที่เดินผ่านเครื่อง พวกเขายังสามารถเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่าได้ เช่น การปรับเปลี่ยนระดับความไวของอุปกรณ์ ซึ่งอาจก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อผู้คนที่ความปลอดภัยของเขาขึ้นอยู่เครื่องตรวจจับโลหะเหล่านี้" 

Talos กล่าวว่าผู้ใช้อุปกรณ์สามารถบรรเทาข้อบกพร่องด้านความปลอดภัยได้โดยการอัปเดตโมดูล iC เป็นเฟิร์มแวร์เวอร์ชันล่าสุด

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Gizmodo


วันจันทร์ที่ 10 มกราคม พ.ศ. 2565

ภาษาเขียนโปรแกรมยอดนิยมอันดับหนึ่งยังคงรักษาอันดับไว้ได้

python-program
Photo by Chris Ried on Unsplash

Python ได้อันดับหนึ่งในรายการภาษาการเขียนโปรแกรมของ Tiobe เป็นปีที่สองติดต่อกัน โดยมันได้รับตำแหน่งภาษาโปรแกรมแห่งปี  การจัดอันดับ Tiobe ขึ้นอยู่กับคำที่นักพัฒนาใช้ในการค้นหาภาษา โดยแบ่งตามส่วนแบ่งการค้นหาของแต่ละภาษา 

Python ได้รับความนิยมจากการใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) และวิทยาศาสตร์ข้อมูล และมีไลบรารีซอฟต์แวร์ที่ครอบคลุม ตัวภาษาทำงานได้ดีบนฮาร์ดแวร์ระดับไฮเอนด์ และยังเปิดโอกาสในการพัฒนาบนแพลตฟอร์มคลาวด์เช่น Azure 

"Python มีทุกอย่างที่จะกลายเป็นภาษาโปรแกรมมาตรฐานโดยพฤตินัยสำหรับหลายๆ โดเมน" Paul Jensen จาก Tiobe กล่าว "ไม่มีวี่แววว่าพาเหรดแห่งชัยชนะของ Python จะหยุดในเร็วๆ นี้"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet

วันอาทิตย์ที่ 9 มกราคม พ.ศ. 2565

การระบุการอัดเสียงปลอม

Schönherr และ Frank ภาพจาก Ruhr-Universität Bochum (Germany)

Joel Frank และ Lea Schönherr ที่ Ruhr-Universität Bochum (RUB) ของเยอรมนี กำลังพัฒนาเครื่องมือในการระบุการอัดเสียงปลอมที่สร้างขึ้นโดยปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI 

นักวิจัยได้รวบรวมชุดข้อมูลเสียงแบบ deepfake ที่สร้างขึ้นโดย AI ประมาณ 118,000 รายการ ซึ่งประกอบด้วยเนื้อหาภาษาอังกฤษและภาษาญี่ปุ่นโดยมีความยาวประมาณ 196 ชั่วโมง จากนั้นจึงเปรียบเทียบ deepfake กับการบันทึกคำพูดจริง และพล็อต (plot) ไฟล์ในรูปแบบสเปกโตรแกรมที่แสดงการกระจายความถี่ตามช่วงเวลา ทำให้เห็นความแตกต่างที่ละเอียดอย่างมากในย่านความถี่สูงระหว่างไฟล์จริงและไฟล์ปลอม 

Frank และ Schönherr ได้เขียนโปรแกรมจากอัลกอริธึมที่สามารถแยกแยะระหว่าง deepfakes และคำพูดจริง เพื่อเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ในการคิดค้นวิธีการตรวจจับแบบใหม่

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Ruhr-Universität Bochum (Germany)

วันเสาร์ที่ 8 มกราคม พ.ศ. 2565

AI ชี้ช่องทางที่ทำให้การสื่อสารระหว่างหมอกับคนไข้ดีขึ้น

doctor-patient
ภาพถ่ายโดย Gustavo Fring จาก Pexels

แพทย์มักใช้ภาษาที่ผู้ป่วยไม่เข้าใจ จากการวิเคราะห์อีเมลที่ปลอดภัยกว่า 250,000 ฉบับที่จัดทำโดยนักวิจัยจาก University of California, San Francisco, Arizona State University (ASU), และบริษัทประกัน Kaiser Permanente 

นักวิจัยใช้อัลกอริธึม และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อหาปริมาณความซับซ้อนทางภาษาของข้อความและความรู้ด้านสุขภาพของผู้ป่วย 

Nicholas Duran แห่ง ASU กล่าวว่าอัลกอริธึมวิเคราะห์การจัดเรียงคำ คุณสมบัติทางจิตวิทยาและภาษา ความถี่ และความเด่นทางอารมณ์ การให้คะแนนแพทย์ของผู้ป่วยขึ้นอยู่กับวิธีการเขียนของแพทย์เป็นอย่างมาก  

Andrew Karter แห่ง Kaiser Permanente กล่าวว่า "ผลการวิจัยของเราชี้ให้เห็นว่าผู้ป่วยจะได้รับประโยชน์เมื่อแพทย์ปรับแต่งข้อความอีเมลของตนให้สอดคล้องกับระดับของภาษาที่ผู้ป่วยใช้" 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of California, San Francisco

วันศุกร์ที่ 7 มกราคม พ.ศ. 2565

AI เพิ่มความสามารถของกล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอน

electron-microscope
ภาพจาก Argonne National Laboratory

Charudatta Phatak, Tao Zhou, and Mathew Cherukara จาก Argonne National Laboratory ของกระทรวงพลังงานสหรัฐ ได้พัฒนาเทคนิคปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI เพื่อเพิ่มความละเอียดและความไวของกล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอน 

นักวิจัยเสนอให้ใช้อัลกอริธึมการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเชิงลึกเพื่อดึงข้อมูลสำคัญที่เก็บไว้ในคลื่นอิเล็กตรอนหรือเฟส วิธีการนี้ยังช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถดึงข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับกล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอน ตลอดจนกู้คืนการเปลี่ยนแปลงเฟสเล็ก ๆ เพื่อรับข้อมูลเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ น้อย ๆ ในการทำให้เป็นแม่เหล็กและศักย์ไฟฟ้าสถิต 

Zhou กล่าวว่า "ความจริงที่ว่าเราไม่จำเป็นต้องเพิ่มอุปกรณ์ใหม่ใด ๆ เพื่อใช้ประโยชน์จากความสามารถนี้ ถือเป็นข้อได้เปรียบอย่างมากจากมุมมองของนักทดลอง"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Argonne National Laboratory

วันพฤหัสบดีที่ 6 มกราคม พ.ศ. 2565

แฮชเรตของการขุดบิตคอยน์ทำสถิติสูงสุด

bitcoin-mining
ภาพจาก coindesk 

แฮชเรต (hashrate) คือปริมาณพลังงานที่นักขุดหรือ miner ใช้เพื่อสร้างบิตคอยน์ใหม่และยืนยันรายการธุรกรรม (transaction) บนเครือข่ายบิตคอยน์ ยิ่งมีแฮชเรตสูงมากเท่าไรก็ยิ่งทำให้เครือข่ายมีความมั่นคงจากการจู่โจม 51%  

แต่การทำให้เครื่องมีความสามารถดังกล่าวมีค่าใช้จ่ายสูงและต้องใช้ความรู้ลึกทางเทคนิค ซึ่งในอดีตที่ผ่านมานักขุดได้เข้ามาติดตั้งเครืองในเขตชั้นในของจีนที่ซึ่งค่าแรงไม่สูงมาก และสภาพอากาศเอื้ออำนวย

อย่างไรก็ตามรัฐบาลจีนไม่ได้ปลื้มกับคริปโตมากนัก การปราบปรามนักขุดและธุรกิจการขุดในปีที่แล้วทำให้แฮชเรตตกลงเหลือ 61 เอกซาแฮช (exahash) ต่อวินาที ในเดือนมิถุนายน 2021 จากที่เคยอยู่ในระดับมากกว่า 190 เอกซาแฮชต่อวินาทีในเดือนเมษายน 2021 

ข้อมูลในขณะนั้นประเมินว่ามากกว่า 46% ของพลังประมวลผลของบิตคอยน์นั้นมาจากนักขุดจีน การห้ามดังกล่าวนำไปสู่การอพยพของนักขุดจีนไปยังภูมิภาคอื่น ๆ เช่น คาซัคสถาน อิหร่าน และสหรัฐอเมริกา

แต่ตั้งแต่นั้นมาบิตคอยน์ก็เด้งกลับมาและเครือข่ายใช้เวลาไม่นานในการกู้คืน: ข้อมูล Glassnode แสดงให้เห็นว่าแฮชเรตเพิ่มขึ้นถึง 201 เอกซาแฮช ในวันที่ 1 มกราคม ซึ่งสูงกว่าระดับในเดือนเมษายน 2021

วิศวกรบางคนกล่าวว่าการฟื้นตัวแสดงให้เห็นถึงความยืดหยุ่นของเครือข่ายหลังจากที่ตกลงไปเมื่อปีที่แล้ว "การพังทลายลง และการฟื้นตัวอย่างสมบูรณ์จากการที่ตกลงไป 50% จากการที่การขุดถูกห้ามในประเทศที่มีพลังขุดมากที่สุด แสดงให้เห็นถึงหลักไมล์สำคัญของความยืดหยุ่นของเครือข่าย" Jameson Lopp ซึ่งเป็นผู้ก่อตั้งกระเป๋าเงิน Casa และนักพัฒนาบิตคอยน์ได้ทวีตเมื่อคืนวันอาทิตย์ (2 มกราคม 2022)

อ่านข่าวเต็มได้ที่: coindesk 

เพิ่มเติมเสริมข่าว: exa = 1 X 10 ^ 18

 

วันพุธที่ 5 มกราคม พ.ศ. 2565

แพลตฟอร์มใช้แมชชีนเลิร์นนิง แมสสเปกโตรมิเตอร์เพื่อประมวลผลการทดสอบ COVID-19 อย่างรวดเร็ว

spectaprass-slide
ภาพจาก University of California, Davis

นักวิจัยจาก University of California, Davis (UC Davis) และ SpectraPass ซึ่งเป็นบริษัทสตาร์ทอัพในลาสเวกัส ได้ร่วมมือกันในการศึกษาแพลตฟอร์มการทดสอบ COVID-19 แบบใหม่อย่างรวดเร็ว ระบบการทดสอบที่ปรับขนาดได้ระบุการติดเชื้อโดยการวิเคราะห์โปรไฟล์โปรตีนต่าง ๆ ที่ร่างกายสร้างขึ้นเพื่อตอบสนองต่อการติดเชื้อประเภทต่าง ๆ 

Nam Tran แห่ง UC Davis กล่าวว่าเป้าหมายของการศึกษานี้ "คือการมีผู้ติดเชื้อไวรัสโควิด-19 ทั้งในเชิงบวกและเชิงลบในการฝึกอัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องของเราเพื่อระบุผู้ป่วยที่ติดเชื้อ SARS-CoV-2" ซึ่งจะมีผู้เข้าร่วมประมาณ 2,000 คนในแซคราเมนโตและลาสเวกัส 

ก่อนหน้านี้ นักวิจัยของ UC Davis ได้กำหนดวิธีการที่แม่นยำ 98.3% สำหรับการทดสอบ COVID-19 ที่เป็นบวก และ 96% สำหรับการทดสอบที่เป็นลบ โดยอุปกรณ์ทดสอบที่ UC Davis สามารถระบุเชื้อโรคระบบทางเดินหายใจได้มากกว่า 280 ชนิด รวมถึง SARS-CoV-2 และสายพันธุ์ที่เกี่ยวข้อง เช่น ไข้หวัดใหญ่และไข้หวัด ซึ่งทำให้สามารถฝึกฝนการเรียนรู้ของเครื่องให้แยกความแตกต่างระหว่างโควิด-19 กับโรคระบบทางเดินหายใจอื่น ๆ 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of California, Davis

วันอังคารที่ 4 มกราคม พ.ศ. 2565

จู่โจมคอมพิวเตอร์โดยใช้แสงเลเซอร์

laser-attack-computer
ภาพจาก Karlsruhe Institute of Technology (Germany)

นักวิจัยจาก Karlsruhe Institute of Technology (KIT) ของเยอรมนี Technical University of Braunschweig และ Technical University of Berlin แสดงให้เห็นว่าระบบคอมพิวเตอร์ที่อยู่เดี่ยว ๆ สามารถถูกแฮ็กได้โดยใช้เลเซอร์ที่มีการบังคับทิศทาง 

นักวิจัยพบว่าแฮกเกอร์สามารถสื่อสารอย่างลับๆ กับระบบคอมพิวเตอร์ผ่านทางอากาศในระยะห่างหลายเมตร โดยใช้การบังคับทิศทางเลเซอร์เพื่อส่งข้อมูลไปยังไดโอดเปล่งแสง (light-emitting diodes) หรือ LED ของอุปกรณ์สำนักงานแบบเดิมโดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์เพิ่มเติมติดตั้งไปยังอุปกรณ์ที่ถูกโจมตี 

Christian Wressnegger แห่ง KIT กล่าวว่า "โครงการ LaserShark แสดงให้เห็นถึงความสำคัญในการปกป้องระบบไอที ที่สำคัญถัดจากมาตรการรักษาความปลอดภัยทั่วไปของเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Karlsruhe Institute of Technology (Germany)

วันจันทร์ที่ 3 มกราคม พ.ศ. 2565

ตัวแบบปรับปรุงการเรียนรู้ของเครื่องในการวิเคราะห์โควิด-19 ให้แม่นยำขึ้นในขณะที่ยังคงรักษาความเป็นส่วนตัวไว้

model-covid
ภาพจาก University of Cambridge (U.K.)

นักวิจัยในสหราชอาณาจักรและจีนได้พัฒนาตัวแบบปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI สำหรับการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ที่สามารถวินิจฉัยโรคโควิด-19 ในขณะที่รักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลผู้ป่วยได้ 

นักวิจัยใช้การเรียนรู้แบบร่วมมือกัน (federated learning) เพื่อฝึกตัวแบบจากข้อมูลการสแกนด้วยเครื่องเอกซเรย์คอมพิวเตอร์แบบสามมิติจำนวน 9,573 ชิ้นจากผู้ป่วย 3,336 รายในโรงพยาบาล 23 แห่งในจีนและสหราชอาณาจักร 

พวกเขาทดสอบเฟรมเวอร์ก (framework) โดยใช้ชุดข้อมูลที่มีการตรวจสอบ และมีขนาดเหมาะสม 2 ชุด การเรียนรู้แบบร่วมมือกันสนับสนุนตัวแบบ AI ที่มีลักษณะทั่วไปมากขึ้น เพื่อลดอคติที่เกิดจากชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน ในขณะที่รักษาความเป็นส่วนตัวของศูนย์ข้อมูลแต่ละแห่งในสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกัน 

Michael Roberts จาก University of Cambridge แห่งสหราชอาณาจักรกล่าวว่า "เราได้แสดงให้เห็นแล้วว่าการเข้ารหัสข้อมูลทางการแพทย์นั้นเป็นไปได้ ดังนั้นเราจึงสามารถสร้างและใช้เครื่องมือเหล่านี้ในขณะที่รักษาความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยทั้งที่อยู่ภายในและภายนอกประเทศ"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Cambridge (U.K.)

วันอาทิตย์ที่ 2 มกราคม พ.ศ. 2565

อะไรที่ไร้สาระอาจมีสาระสำหรับตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่อง

overinterpretation-data-set
ภาพจาก MIT News

นักวิทยาศาสตร์ของ Massachusetts Institute of Technology (MIT)  พบว่าตัวแบบการเรียนรู้ด้วยเครื่องสามารถคาดการณ์ได้อย่างมั่นใจโดยอิงจากรายละเอียดที่มนุษย์พบว่าไร้สาระ ตัวอย่าง ได้แก่ โครงข่ายประสาทเทียมในการประมวลผลภาพในรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติที่จำแนกสัญญาณไฟจราจรและป้ายถนน โดยดูจากพื้นหลัง ขอบ หรือรูปแบบท้องฟ้า 

ตัวแบบได้รับการฝึกฝนโดยใช้ชุดข้อมูล เช่น CIFAR-10 และ ImageNet ได้แสดงการตีความเกินจริง โดยตัวแบบที่ได้รับการฝึกด้วย CIFAR-10 ให้คาดการณ์ได้อย่างมั่นใจแม้ว่า 95% ของภาพที่ป้อนเข้าจะหายไป และส่วนที่เหลือไม่มีความหมายสำหรับมนุษย์ สัญญาณที่บอกว่าถูกต้องในชุดข้อมูลทำให้วิธีการประเมินทั่วไปไม่สามารถวินิจฉัยการตีความเกินได้ 

Brandon Carter ของ MIT บอกว่าแม้ดูเหมือนว่าตัวแบบจะเป็นจำเลยในการทำนายที่ผิดพลาด แต่จริง ๆ แล้วชุดข้อมูลเองน่าจะถูกตำหนิมากกว่า

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News


วันเสาร์ที่ 1 มกราคม พ.ศ. 2565

พัสดุต่อไปของคุณอาจส่งโดยหุ่นยนต์

 

adaptive-robot-delievery
ภาพจาก USC Viterbi News

หุ่นยนต์สี่ขากำลังใช้อัลกอริธึมการควบคุมแบบปรับตัวที่คิดค้นโดยนักวิจัยจาก University of Southern California Viterbi School of Engineering (USC Viterbi) เพื่อให้เคลื่อนที่ได้อย่างมีทักษะในขณะที่แบกน้ำหนักที่หนักมาก และต้องเดินทางในสภาพแวดล้อมที่ไม่ราบเรียบ Quan Nguyen แห่ง USC Viterbi กล่าวว่า "อัลกอริธึมเปรียบเทียบเงื่อนไขพื้นฐานสำหรับหุ่นยนต์กับสภาพจริงที่มันเผชิญ จากนั้นจึงคำนวณความแตกต่างระหว่างตัวชี้วัดเหล่านี้เพื่อปรับความต่างของแรงหรือน้ำหนัก สิ่งนี้ทำให้หุ่นยนต์ปรับตัวได้ในขณะที่แบกพัสดุไว้บนหลังหรือเดินบนเส้นทางที่ไม่เรียบ" Mohsen Sombolestan แห่ง USC Viterbi กล่าวว่ากรอบการควบคุมจะสมบูรณ์แบบสำหรับหุ่นยนต์ที่ทำงานร่วมกับมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการใช้งาน เช่น การจัดส่งพัสดุ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: USC Viterbi News