มนุษย์ดิจิทัล: AI ที่มีหน้าตา?

ภาพจาก CNN โดย Evan John

สตาร์ทอัพชาวอังกฤษอย่าง Sum Vivas ได้สร้างมนุษย์ดิจิทัลขึ้นมาเป็นตัวอย่างสำหรับการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในทางปฏิบัติ 

มนุษย์ดิจิทัลผู้เป็นดีเจและมีความฝันที่จะเป็นนางแบบ Dex ถูกสร้างขึ้นโดยใช้ซอฟต์แวร์สร้างโมเดล 3 มิติอย่าง Unreal Engine และสามารถโต้ตอบกับผู้ติดตามบนอินสตาแกรมของเธอได้ด้วยปัญญาประดิษฐ์สร้างสรรค์ (generative AI) 

นอกจากนี้ Sum Vivas ยังได้พัฒนา "Shellie" อวาตาร์ที่สามารถนำไปใช้บนเว็บไซต์ของบริษัทเพื่อนำเสนอข้อมูลผลิตภัณฑ์ และ “Arif" เจ้าหน้าที่อำนวยความสะดวกสนามบินที่พูดได้หลายภาษา ที่สามารถตอบคำถามและให้คำแนะนำได้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CNN โดย Evan John

Waymo เรียกคืนซอฟต์แวร์หลังจากรถขับเคลื่อนด้วยตัวเองสองคันชนรถกระบะคันเดียวกัน

ภาพจาก CNN; โดย Peter Valdes-Dapena

Waymo บริษัทในเครือ Alphabet ผู้พัฒนารถยนต์ไร้คนขับ ได้ประกาศเรียกคืน (recall) ซอฟต์แวร์ของตนเอง หลังจากที่รถยนต์ไร้คนขับ 2 คัน ชนรถกระบะคันเดียวกันภายในเวลาไม่กี่นาทีในเมืองฟีนิกซ์ รัฐแอริโซนา ซึ่งเป็นพื้นที่ให้บริการรถรับส่งไร้คนขับของบริษัท 

เหตุการณ์นี้เกิดขึ้นเนื่องจากรถกระบะถูกลากจูงแบบถอยหลังและทำมุมเฉียง แทนที่จะเรียงตรงอยู่ด้านหลังรถลากจูง รถยนต์ของ Waymo ทั้งสองคันตีความข้อมูลจากกล้องผิดพลาด และคาดการณ์การเคลื่อนไหวของรถกระบะอย่างไม่ถูกต้อง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CNN; โดย Peter Valdes-Dapena

การค้นของ Googe กำลังแย่ลงหรือ?

 

ภาพจาก Fast Company; Clint Rainey

งานวิจัยโดยนักวิจัยชาวเยอรมันพบว่า คุณภาพของผลการค้นหาของ Google ลดลง โดยทีมวิจัยได้ทดลองค้นหาด้วยคำศัพท์กว่า 7,392 คำ ทุกสัปดาห์เป็นเวลา 1 ปี เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของ Google กับ Bing และ DuckDuckGo

แม้ว่า Google จะทำผลงานได้ดีกว่า แต่นักวิจัยพบว่า สแปม SEO คุณภาพต่ำกำลังไต่ขึ้นมาติดอันดับต้นๆ ของผลการค้นหา พวกเขาระบุว่า เพจที่ติดอันดับสูงโดยเฉลี่ยมัก "ผ่านการปรับแต่ง [และ] เน้นการทำเงินผ่านระบบการตลาดตัวแทน (affiliate marketing) มากกว่า" และ "แสดงสัญญาณของเนื้อหาคุณภาพต่ำ"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Fast Company; Clint Rainey

วิศวกรกำลังทำภารกิจหาจุดผิดพลาด

ภาพจาก MIT News

อัลกอริทึมที่พัฒนาโดยนักวิจัยจาก Massachusetts Institute of Technology (MIT) มีเป้าหมายเพื่อระบุผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในระบบอัตโนมัติจำลองก่อนที่จะนำไปใช้งานจริง

อัลกอริทึมการสุ่มตัวอย่างอัตโนมัติยังสามารถระบุวิธีแก้ไขความผิดพลาด และแนะนำวิธีแก้ปัญหาได้ ความแตกต่างจากการค้นหาอัตโนมัติอื่น ๆ ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อตรวจจับความล้มเหลวของระบบที่รุนแรงที่สุด อัลกอริทึมใหม่นี้สามารถตรวจจับช่องโหว่ที่ละเอียดอ่อนมากขึ้น

อัลกอริทึมยังสามารถเปิดเผยความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในระบบได้ นอกจากนี้ นักวิจัยสามารถย้อนไปดูไปสู่ห่วงโซ่ของการเปลี่ยนแปลงที่ส่งผลให้เกิดความผิดพลาดในการระบุวิธีแก้ไข

Chuchu Fan จาก MIT กล่าวว่า "หากคุณสามารถทำนายความผิดพลาดได้ คุณก็ควรจะคาดการณ์ได้ว่าจะต้องทำอย่างไรเพื่อหลีกเลี่ยงความผิดพลาดนั้น วิธีการของเรากำลังปิดลูปนั้น"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News

หุ่นยนต์อเนกประสงค์ปรับเปลี่ยนรูปร่างสำหรับผู้ใช้ที่หลากหลาย

ภาพจาก University of Bristol News (U.K.)

หุ่นยนต์รูปทรงสี่หน้า (tetrahedron-shaped) ที่พัฒนาโดยนักวิจัยจาก University of Bristol ในสหราชอาณาจักร มีท่อที่ยืดหยุ่นซึ่งช่วยให้สามารถปรับเปลี่ยนรูปร่าง ขนาด และการเคลื่อนไหวตามวัตถุประสงค์การใช้งานได้

Tetraflex สามารถนำทางในพื้นที่ขนาดเล็กและภูมิประเทศที่ยากลำบาก และสามารถขนส่งสิ่งของที่เปราะบางได้ด้วยการห่อหุ้มสิ่งของเหล่านั้นด้วยลำตัวของมัน

หุ่นยนต์ทำจากท่อนยึด (strut) แบบอ่อนที่ประกอบด้วยยางสุญญากาศที่เชื่อมต่อกับโหนด (node) แข็ง  การเปลี่ยนความดันอากาศในเครื่องสูบลม (bellow) จะควบคุมรูปร่างและขนาดของหุ่นยนต์ และการเปลี่ยนความยาวของท่อนยึดตามลำดับเฉพาะทำให้เกิดการเคลื่อนไหวประเภทต่าง ๆ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Bristol News (U.K.)

คอมพิวเตอร์วิทัศน์แบบผสมรวมเอาฟิสิกส์และบิ๊กดาต้าเข้าด้วยกัน

ภาพจาก UCLA Samueli School of Engineering

นักวิจัยจาก University of California, Los Angeles (UCLA) และ US Army Research Laboratory ได้ผสมผสานฟิสิกส์ และเทคนิคที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เพื่อปรับปรุงเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision) ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI

การศึกษาของพวกเขามุ่งเน้นไปที่การผสมผสานฟิสิกส์เข้ากับชุดข้อมูล AI สถาปัตยกรรมเครือข่าย และฟังก์ชันการสูญเสียเครือข่าย (network loss funcion) 

Achuta Kadambi ของ UCLA กล่าวว่า "รูปแบบการอนุมานที่คำนึงถึงฟิสิกส์สามารถช่วยให้รถยนต์ขับเคลื่อนได้อย่างปลอดภัยมากขึ้น หรือหุ่นยนต์ผ่าตัดมีความแม่นยำมากขึ้น" 

นักวิจัยพบว่าวิธีการแบบผสมผสานอาจทำให้การติดตามและทำนายการเคลื่อนไหวของวัตถุเที่ยงตรง และแม่นยำยิ่งขึ้นโดยใช้ AI  นักวิจัยกล่าวว่าในที่สุด AI ที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึกอาจเรียนรู้กฎของฟิสิกส์ได้ด้วยตัวเอง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UCLA Samueli School of Engineering

นักวิจัยพัฒนาระบบกระตุ้นสมองส่วนลึก 'อัจฉริยะ' สำหรับผู้ป่วยพาร์กินสัน

ภาพจาก Michigan Tech News

นักวิจัยของ Michigan Technological University (Michigan Tech) ได้พัฒนาระบบจำลองสมองส่วนลึก (deep brain simulation system) หรือ DBS ที่ได้รับการปรับปรุง เพื่อช่วยรักษาโรคพาร์กินสันผ่านการใช้คอมพิวเตอร์นิวโรมอร์ฟิก (neuromorphic) ซึ่งใช้ไมโครชิปและอัลกอริทึมเพื่อเลียนแบบระบบประสาท

ผลที่ได้คือระบบ DBS วงปิด (closed-loop) สามารถปรับการกระตุ้นตามสัญญาณสมองของผู้ป่วย เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน 

Hongyu An จาก Michigan Tech กล่าวว่าการวิจัยนี้ "จะเปิดประตูใหม่สู่การพัฒนาอุปกรณ์ทางการแพทย์อัจฉริยะสำหรับการฟื้นฟูสมองที่มากขึ้นและรวดเร็วยิ่งขึ้น"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Michigan Tech News

การออกแบบหุ่นยนต์ที่อาจช่วยวิวัฒนาการการสร้างสิ่งของในอวกาศ

Photo by History in HD on Unsplash

นักวิจัยที่ University of Lincoln (UOL) ของ U.K. ได้ออกแบบหุ่นยนต์ที่มีการการเดินแบบ end-over-end (e-walker) สำหรับโครงการก่อสร้างอวกาศ

หุ่นยนต์ e-walker มีความสามารถในการเคลื่อนที่อิสระเจ็ดองศา (seven-degrees-of-freedom) Manu Nair และเพื่อนร่วมงานที่ UOL ได้ทดสอบการใช้งาน e-walker ในการประกอบกล้องโทรทรรศน์ Aperture Space Telescope ขนาดใหญ่ 25 เมตร (82 ฟุต) ในวงโคจร 

Nair กล่าวว่า "นวัตกรรมการออกแบบ e-walker นี้พิสูจน์ให้เห็นแล้วว่ามีความหลากหลาย และเป็นทางเลือกในอุดมคติสำหรับภารกิจภายในวงโคจรในอนาคต

 E-Walker จะสามารถขยายวงจรชีวิตของภารกิจโดยทำงานประเภทการซ่อมมำรุงที่ต้องทำเป็นประจำ และงานบริการต่าง ๆ หลังจากการก่อสร้างในอวกาศ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: SciTechDaily

นักวิจัยสอนหุ่นยนต์ให้มองเห็นน้ำ

ภาพจาก Carnegie Mellon University School of Computer Science

ทีมนักวิจัยของ Carnegie Mellon University (CMU) ได้สอนหุ่นยนต์ให้ระบุน้ำและเทลงในแก้วโดยใช้การเรียนรู้แบบแยกความแตกต่าง (contrastive learning) สำหรับการแปลภาพที่ไม่จับคู่กัน นักวิจัยเล่นวิดีโอ YouTube หลังแก้วน้ำใส เพื่อฝึกหุ่นยนต์ให้มองเห็นพื้นหลังผ่านแก้วน้ำ ซึ่งช่วยสอนให้หุ่นยนต์เทน้ำลงในแก้วได้สูงระดับหนึ่ง

ทีมงานได้ทดสอบการจดจำน้ำของหุ่นยนต์โดยใช้แก้วที่มีรูปร่างและขนาดต่าง ๆ David Held จาก CMU กล่าวว่า "เช่นเดียวกับที่เราฝึกแบบจำลองเพื่อแปลภาพม้าให้ดูเหมือนม้าลาย เราสามารถฝึกแบบจำลองในลักษณะเดียวกันนี้ เพื่อแปลภาพของเหลวสีเป็นภาพของเหลวใสได้ เราใช้ตัวแบบนี้ เพื่อให้หุ่นยนต์สามารถเข้าใจของเหลวที่โปร่งใสได้"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Carnegie Mellon University School of Computer Science

ระบบคอมพิวเตอร์วิชันถูกออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์เซลล์ในวีดีโอจากกล้องจุลทรรศน์

ภาพจาก Universidad Carlos III de Madrid (Spain)

ทีมนักวิจัยนานาชาติได้พัฒนาระบบคอมพิวเตอร์วิขชันที่สามารถวิเคราะห์เซลล์ในวิดีโอชีวการแพทย์ที่ถ่ายด้วยกล้องจุลทรรศน์ได้โดยอัตโนมัติ ระบบนี้รวมโครงข่ายประสาทเชิงลึก (deep neural network) เทคนิคทางสถิติ และตัวแบบทางเรขาคณิต

Ivan González Díaz ที่มหาวิทยาลัย Universidad Carlos III de Madrid ของสเปน กล่าวว่าระบบนี้ให้ความแม่นยำและความเร็วที่ดีขึ้น "มันไม่เหมาะในทางปฏิบัติที่จะให้ผู้เชี่ยวชาญด้านชีววิทยาแบ่งกลุ่มและติดตามเซลล์ในวิดีโอเป็นเวลาหลายเดือน" เขากล่าว "ในทางกลับกัน เพื่อให้ได้แนวคิดโดยประมาณ (เพราะขึ้นอยู่กับจำนวนเซลล์และความลึกของปริมาตร 3 มิติ [สามมิติ]) ระบบของเราใช้เวลาเพียง 15 นาทีในการวิเคราะห์วิดีโอความยาว 5 นาที"

นักวิทยาศาสตร์ที่ใช้วิธีนี้ได้ค้นพบว่าเซลล์ภูมิคุ้มกันนิวโทรฟิลมีพฤติกรรมที่แตกต่างกันในเลือดระหว่างการอักเสบ และหนึ่งในความหลากหลายนั้นดูเหมือนจะเชื่อมโยงกับการพัฒนาของโรคหัวใจและหลอดเลือด

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Universidad Carlos III de Madrid (Spain)

ภาษาโปรแกรมโบราณอาจใช้กันทั่วไปมากกว่าที่เราคิด

Photo by Mitchell Luo on Unsplash

รายงานโดย Micro Focus ผู้ให้บริการซอฟต์แวร์ระดับองค์กรพบว่ามีการใช้รหัส COBOL มากกว่า 800000 ล้านบรรทัดในแต่ละวันทั่วโลก มากกว่าที่คาดไว้ถึงสามเท่า แม้ว่าจำนวนนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่คุ้นเคยกับภาษาโปรแกรมอายุ 60 ปีนี้จะลดลงก็ตาม

นอกจากนี้ นักพัฒนาเกือบครึ่งที่สำรวจคาดการณ์ว่าปริมาณการใช้ COBOL จะเพิ่มขึ้นในองค์กรในปีหน้า ในขณะที่กลุ่มที่คล้ายกันกล่าวว่าพวกเขาคาดว่าแอปพลิเคชั่น COBOL จะคงอยู่ต่อไปอย่างน้อยอีกทศวรรษ

รายงานพบว่า 64% ของบริษัทที่ใช้ COBOL เป็นหลักชอบที่จะปรับปรุงแอปของตนให้ทันสมัยมากกว่าที่จะแทนที่ ในขณะที่ 92% ของผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวว่า COBOL จะยังคงความสำคัญเชิงกลยุทธ์ต่อธุรกิจของตน 

Ed Airey จาก Micro Focus กล่าวว่า "สำหรับผู้นำด้านไอที การสนับสนุนระบบธุรกิจหลัก การปรับแอปพลิเคชั่น COBOL ให้ทันสมัยนั้นเป็นหัวใจสำคัญของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: TechRadar

นักวิทยาศาสตร์สร้างรุ่นต่อไปของหุ่นยนต์มีชีวิต

Photos: Doug Blackiston, Tufts University

นักวิทยาศาสตร์จาก University of Vermont (UVM) ทำงานร่วมกับนักชีววิทยาของ Tufts University ติดตามการพัฒนาของเครื่องที่สามารถซ่อมแซมตัวเองทางชีววิทยาที่สร้างจากเซลล์กบ ที่เรียกว่า Xenobot โดยสร้างรุ่น (generation) ต่อไปของ Xenobots ทีสามารถประกอบตัวเองจากเซลล์แต่ละเซลล์ ไม่ใช้เซลล์กล้ามเนื้อสำหรับการเคลื่อนไหว และสามารถบันทึกความทรงจำได้ Xenobots รุ่นต่อไปมีประสิทธิภาพเหนือกว่ารุ่นก่อนหน้าอย่างมาก และยังแสดงให้เห็นว่าสนับสนุนหน่วยความจำระดับโมเลกุลและการรักษาตัวเอง Doug Blackiston ของ Tufts กล่าวว่า "วิธีการนี้ช่วยให้เราเข้าใจว่าเซลล์สื่อสารกันอย่างไรเมื่อพวกมันมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างกันในระหว่างการพัฒนาและเราจะควบคุมปฏิสัมพันธ์เหล่านั้นให้ดีขึ้นได้อย่างไร"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UVM Today

กล้องสมาร์ตโฟนที่ใช้ในการวัดชีพจรอัตราการหายใจอาจช่วยเรื่องดูแลสุขภาพจากระยะไกล

Cristina Zaragoza on Unsplash

นักวิจัยจาก University of Washington  (UW) และ Microsoft Research ได้พัฒนาระบบที่ใช้กล้องจากสมาร์ตโฟนหรือคอมพิวเตอร์ เพื่ออ่านชีพจรและการหายใจจากวิดีโอที่แสดงใบหน้าของผู้ใช้ ระบบรักษาความเป็นส่วนตัวโดยทำงานอยู่บนอุปกรณ์แทนที่จะอยู่ในระบบคลาวด์ ในขณะที่แมชชีนเลิร์นนิง (ML) จะบันทึกการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยของแสงที่สะท้อนจากใบหน้าของคน ซึ่งจะมีความสัมพันธ์กับการไหลเวียนของเลือดที่เปลี่ยนแปลงไป นักวิจัยเริ่มจากได้ฝึกฝนระบบจากชุดข้อมูลวิดีโอของใบหน้า และข้อมูลชีพจรและการหายใจของแต่ละบุคคลที่บันทึกจากเครื่องมือที่เป็นมาตรฐาน มันคำนวณสัญญาณชีพโดยใช้ข้อมูลเชิงพื้นที่และเวลา (spatial and temporal) จากวิดีโอ Xin Liu จาก UW กล่าวว่า“ ทุกคนมีความแตกต่างกัน ดังนั้นระบบนี้จึงต้องสามารถปรับให้เข้ากับลายเซ็นทางกายภาพที่เป็นเอกลักษณ์ของแต่ละคนได้อย่างรวดเร็ว และแยกสิ่งนี้ออกจากรูปแบบอื่น ๆ เช่นรูปลักษณ์ และในสภาพแวดล้อมที่พวกเขาอยู่”

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UW News

การค้นผ่าน Google ช่วยทำนายการพุ่งขึ้นของ COVID-19

ภาพจาก ACM

นักวิจัยจาก University College of London (UCL) ของสหราชอาณาจักรและมหาวิทยาลัย Bar-Ilan ของอิสราเอลพบว่าการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของผู้ป่วย Covid-19 สามารถคาดการณ์ได้ล่วงหน้าโดยเฉลี่ย 17 วันโดยใช้ข้อมูลการค้นหาออนไลน์ นักวิจัยได้พัฒนาแบบจำลองการวิเคราะห์ที่เปรียบเทียบการค้นหาของ Google ที่เกี่ยวข้องกับอาการ Covid-19 กับการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของผู้ติดเชื้อ Covid-19 ข้อมูลของอาการที่ถูกระบุโดย National Health Service and Public Health England ของสหราชอาณาจักรจะถูกใช้โดยตัวแบบ และให้น้ำหนักตามความถี่ที่เกิดขึ้นในผู้ป่วย Covid-19 ที่ได้รับการยืนยัน Vasileios Lampos จาก UCL กล่าวว่า "เราได้แสดงให้เห็นว่าแนวทางของเราใช้ได้ผลกับประเทศอื่น ๆ ด้วย โดยไม่คำนึงถึงความแตกต่างทางวัฒนธรรมเศรษฐกิจสังคมและสภาพภูมิอากาศ การวิเคราะห์ของเรายังเป็นหนึ่งในกลุ่มแรก ๆ ที่พบความสัมพันธ์ระหว่างอุบัติการณ์โควิด -19 และการค้นหาเกี่ยวกับอาการของการไม่ได้กลิ่นและมีผื่นขึ้นที่ผิวหนัง".

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Jerusalem Post

เครื่องมือซอฟต์แวร์ของ NIST ช่วยปรับปรุงคำแนะนำการฉีดวัคซีนของหมอ

Credit: B. Hayes/NIST

Forecasting for Immunization Test Suite (FITS) ของ National Institute of Standards and Technology (NIST) สหรัฐอเมริกา ช่วยทำให้แน่ใจว่าหมอแนะนำได้อย่างถูกต้องว่าคนไข้ควรได้รับวัคซีนแบบใด และเมื่อใด เครื่องมือซอฟต์แวร์นี้ทำให้ระบบดูแลสุขภาพของรัฐได้ทดสอบว่าระบบ Immunization Information Systems (IIS) แก้ปัญหาให้กับคนไข้อย่างถูกต้องหรือไม่ FITS ถูกพัฒนาขึ้นมาโดยร่วมมือกับ Centers for Disease Control and Prevention เพื่อให้เห็นปริมาณความสอดคล้องระหว่างคำแนะนำกับมาตรฐานของชุมชนด้านการแพทย์ การทดสอบนี้ทำโดยอัตโนมัติ โดยอนุญาตให้มีการพัฒนา บำรุงรักษา และแบ่งปันกรณีทดสอบทั่วประเทศ ไปพร้อม ๆ กันด้วย นักวิจัยบอกว่าการทดสอบด้วย FITSทำให้พบว่าการทำนายของ IIS มีข้อผิดพลาดมากมาย การค้นพบนี้นำไปสู่การแก้ไขและปรับปรุงระบบ IIS ของรัฐในการให้บริการด้านวัคซีน

 อ่านข่าวเต็มได้ที่: National Institute of Standards and Technology

ผู้ก่อการร้ายทางชีวภาพอาจหลอกให้นักวิทยาศาสตร์สร้างสารพิษโดยใช้มัลแวร์

ภาพจาก The Daily Mail

นักวิจัยด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์จาก Ben-Gurion University of the Negev (BGU) ของอิสราเอลพบว่าผู้ก่อการร้ายทางชีวภาพสามารถปล่อยมัลแวร์เข้าไปในคอมพิวเตอร์ของนักชีววิทยา เพื่อหลอกให้พวกเขาเปลี่ยนลำดับดีเอ็นเอเพื่อสร้างสารพิษหรือไวรัสที่เป็นอันตรายได้ แม้ว่า Department of Health and Human Services (HHS) ของสหรัฐมีกระบวนการในการกรองลำดับของ DNA จากผู้ผลิตยีนสังเคราะห์ แต่ BGU แสดงให้เห็นว่ากระบวนการนี้สามารถถูกหลอกลวงได้ ด้วยการทำให้มันค่อนข้างคลุมเครือ ซึ่งผลการทดลองพบว่ายีนที่ถูกสร้างแบบคลุมเครือ 16 จาก 50 ตัว สามารถผ่านการกรองของ HNS ไปได้  โดยนักวิจัยได้เสนอวิธีการปรับปรุงขั้นตอนวิธีคัดกรองที่ใช้กับการแก้ไขยีนในร่างกายด้วย

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Daily Mail