แสดงบทความที่มีป้ายกำกับ sarunitnews แสดงบทความทั้งหมด
แสดงบทความที่มีป้ายกำกับ sarunitnews แสดงบทความทั้งหมด

วันจันทร์ที่ 23 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

มัลแวร์บน iPhone ยังทำงานได้แม้จะปิดเครื่อง

iphone-low-batt
ภาพจาก  Ars Technica

นักวิชาการจาก Technical University of Darmstadt (TU Darmstadt) ของเยอรมนี  ได้สร้างมัลแวร์ที่ใช้ประโยชน์จากการทำงานอย่างต่อเนื่องของชิปบลูทูธของ iPhone แม้ว่าอุปกรณ์จะปิดอยู่ มัลแวร์ที่กำหนดเป้าหมายโหมดพลังงานต่ำ ( low-power mode-targeting) หรือ LPM ช่วยให้ผู้โจมตีสามารถติดตามตำแหน่งของโทรศัพท์ หรือเรียกใช้คุณสมบัติใหม่ ๆ เมื่อปิดโทรศัพท์

"เนื่องจากการรองรับ LPM ขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์ของ iPhone จึงไม่สามารถลบออกได้ด้วยการอัปเดตระบบ" นักวิจัยอธิบาย "ดังนั้นจึงมีผลระยะยาวต่อรูปแบบการรักษาความปลอดภัยของ iOS โดยรวม" นักวิจัยกล่าวว่าการใช้ประโยชน์จากการค้นพบนี้ในทางปฏิบัติยังจำกัดอยู่ เนื่องจากการถ้าจะทำให้เครื่องติดมัลแวร์นี้จะต้องใช้ iPhone ที่เจลเบรคแล้ว นักวิจัยกล่าว และเสริมว่า มัลแวร์อื่น ๆ น่าจะมุ่งเป้าไปที่ฟีเจอร์ที่เปิดตลอดเวลาของ iOS มากกว่า

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Ars Technica

วันอาทิตย์ที่ 22 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

เทคโนโลยีอัจฉริยะช่วยรักษาแพนดายักษ์ของจีน

panda
ภาพจาก CNN

Sichuan Forest and Grassland Administration ของจีน และบริษัทเทคโนโลยี Huawei  ได้ร่วมกันพัฒนาระบบ Digital Panda เพื่อปกป้องถิ่นที่อยู่ของแพนด้ายักษ์ด้วยการตรวจจับไฟป่าในพื้นที่ที่เข้าถึงยาก ซึ่งพวกมันอาศัยอยู่ และแจ้งเตือนเจ้าหน้าที่พิทักษ์ป่าและหน่วยดับเพลิงเพื่อให้พวกเขาสามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว

ระบบที่ใช้พลังงานแสงอาทิตย์จะรวบรวมข้อมูลจากกล้อง 596 ตัว กล้องอินฟราเรด 45 ตัว โดรน และดาวเทียม และจัดเก็บข้อมูลไว้ในคลาวด์ ระบบยังรวมระบบจดจำใบหน้าสำหรับแพนด้าไว้ด้วย โดยใช้อัลกอริธึมที่ทดสอบและปรับแต่งโดยใช้ฐานข้อมูลกว่า 6,400 ภาพที่ถ่ายจากแพนดา 218 ตัวที่อยู่ในความดูแล

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CNN

วันเสาร์ที่ 21 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

ชายผู้ควบคุมคอมพิวเตอร์ด้วยความคิด

human-neurons
ภาพจาก The New York Times Magazine

Dennis DeGray  เป็นอัมพาตมาตั้งแต่ปีพ.ศ. 2549 สามารถควบคุมร่างกายได้เหมือนเดิมผ่านอินเทอร์เฟซระหว่างคอมพิวเตอร์กับสมอง (brain-computer interface) หรือ BCI ที่พัฒนาโดยนักวิจัยของ Stanford University 

BCI ที่ปลูกฝังในตัวเขาในปีพ.ศ.  2559 ช่วยให้ DeGray เลื่อนเคอร์เซอร์บนหน้าจอคอมพิวเตอร์ด้วยความคิด โดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่เชื่อมโยงรูปแบบกิจกรรมประสาทที่แตกต่างกันกับการสั่งให้เคลื่อนไหวมือในลักษณะต่าง ๆ  DeGray ได้เรียนรู้ที่จะควบคุมเทคโนโลยีต่างๆ ด้วยความคิดของเขา รวมถึงวิดีโอเกม แขนขาหุ่นยนต์ และโดรนจำลอง

ความก้าวหน้าของ BCI จนถึงปัจจุบันได้อาศัยการผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีที่รุกราน (invasive) และไม่รุกราน (noninvasive) Thomas Oxley จาก Synchron หนึ่งในบริษัทผู้พัฒนา BCI เชื่อว่าตัวแบบในอนาคตจะช่วยให้ผู้พิการทางร่างกายกลับมามีส่วนร่วมกับสภาพแวดล้อมทั้งทางกายภาพและดิจิทัลอีกครั้ง

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  The New York Times Magazine

วันศุกร์ที่ 20 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

สัญญาณจากแรงโน้มถ่วงสามารถตรวจจับแผ่นดินไหวด้วยความเร็วแสง

earthquake
ภาพจาก Science

นักวิทยาศาสตร์จากมหาวิทยาลัย Cote d'Azur ของฝรั่งเศสได้พัฒนาอัลกอริทึมเพื่อตรวจจับคลื่นสะท้อน กลับ (backwash) จากคลื่นความโน้มถ่วงความเร็วแสงที่แผ่ออกมาจากแผ่นดินไหว เพื่อเป็นวิธีการระบุขนาดของแผ่นดินไหวได้เร็วยิ่งขึ้น

ทีมของ Cote d'Azur ได้ฝึกสอนอัลกอริทึมจากการจำลองแผ่นดินไหวหลายแสนครั้ง จากนั้นจึงทดสอบกับข้อมูลจากแผ่นดินไหวในประเทศญี่ปุ่นในปี 2011 ที่เกิดที่ Tohoku ดัวแบบดังกล่าวแซงหน้าระบบเตือนภัยล่วงหน้าที่ล้ำสมัยอื่นๆ โดยการทำนายขนาดของแผ่นดินไหวได้อย่างแม่นยำในเวลาประมาณ 50 วินาที

ตัวแบบนี้ซึ่ง Bernard Whiting จากมหาวิทยาลัยฟลอริดาเรียกว่า "การพิสูจน์ด้วยการทำให้เกิดผล (proof of implementation)" มีการวางแผนที่จะนำไปใช้ที่ญี่ปุ่น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Science

วันพฤหัสบดีที่ 19 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

เราใกล้ที่จะจับคู่ประเภทของเซลล์ทุกประเภทในร่างกายมนุษย์ได้แล้ว

human-cell
ภาพจาก ScienceAlert

นักวิจัยมากกว่า 2,300 คนใน 83 ประเทศเข้าร่วมในการศึกษา 4 รายการที่รวบรวมการจับคู่เซลล์มากกว่า 1 ล้านเซลล์ในอวัยวะต่างๆ ของมนุษย์ 33 ชิ้น 

Steve Quake แห่งมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดอธิบายว่า "สิ่งที่เราสามารถทำได้ร่วมกันในที่นี้คือช่วยให้เข้าใจและตีความว่าส่วนต่างๆ ของจีโนมถูกใช้เพื่อกำหนดประเภทเซลล์ต่างๆ และสร้างคำจำกัดความระดับโมเลกุลสำหรับเซลล์ประเภทต่าง ๆ ที่เราศึกษาร่วมกันได้อย่างไร

นักวิจัยได้ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ตัวใหม่ เพื่อแยกแบบรูปโมเลกุลที่สำคัญ และใช้กระบวนการทดลองเพื่อสร้างโปรไฟล์ประเภทเซลล์อื่น ๆ มากขึ้น เพื่อช่วยรวบรวมและค้นหาผ่านแผนที่เซลล์

ชุดข้อมูลจะช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถจัดทำแผนภูมิการเชื่อมโยงระหว่างเซลล์สำหรับแผนที่ร่างกายทั้งตัวของการแสดงกระบวนการทางชีววิทยาและการหยุดชะงักที่ก่อให้เกิดโรค

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ScienceAlert


วันพุธที่ 18 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

แกะกล่องดำของการเรียนรู้ของเครื่อง

open-box
ภาพจาก MIT News

เฟรมเวอร์กทางคณิตศาสตร์ที่พัฒนาขึ้นโดยนักวิจัยจาก Massachusetts Institute of Technology และ Microsoft Research มีวัตถุประสงค์เพื่อหาปริมาณและประเมินความสามารถในการเข้าใจคำอธิบายของตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ในการทำนายของมัน 

เฟรมเวอร์กที่เรียกว่า ExSum (Explanation Summary) สามารถประมวลผลกฎในชุดข้อมูลทั้งชุดได้ ExSum ช่วยให้ผู้ใช้สามารถดูว่ากฎทำได้ตามตัวชี้วัดสามตัวหรือไม่ ได้แก่ ความครอบคลุมซึ่งคือขอบเขตความครอบคลุมของกฎในชุดข้อมูลทั้งหมด ความถูกต้องซึ่งคือเปอร์เซ็นต์ที่ตัวอย่างแต่ละรายการเป็นไปตามกฎ และความคมชัดซึ่งคือกฏมีความแม่นยำเพียงใด 

Yilun Zhou จาก MIT กล่าวว่า "ก่อนงานนี้ หากคุณมีคำอธิบายแบบเฉพาะที่ถูกต้อง แสดงว่าคุณทำเสร็จแล้ว คุณได้รับจอกศักดิ์สิทธิ์ในการอธิบายตัวแบบของคุณ เรากำลังเสนอมิติเพิ่มเติมนี้เพื่อให้แน่ใจว่าคำอธิบายเหล่านี้เข้าใจได้"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News

วันอังคารที่ 17 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

จะเป็นยังไงถ้ามีหุ่นยนต์มาทำสีเล็บให้ในราคา $10

robot-paint-nail
ภาพจาก CNN Business

Target ยักษ์ใหญ่ค้าปลีกได้ติดตั้งหุ่นยนต์ทาสีเล็บที่ผลิตโดยบริษัท Clockwork ที่ร้านค้าสามแห่งในแคลิฟอร์เนียและมินนิโซตา ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการทดสอบเพื่อดูว่าผู้ที่มาจับข่ายซื้อตอบสนองอย่างไร ลูกค้าเลื่อนมือเข้าไปในเครื่อง โดยกล้องสองตัวจะถ่ายรูปเล็บแต่ละเล็บประมาณ 100 รูป

Renuka Apte แห่ง Clockwork กล่าวว่าภาพเหล่านั้นถูกรวมเข้าด้วยกันเป็นกลุ่มของจุดแบบสามมิติที่แสดงรูปร่างของเล็บ ซึ่งระบบจะใช้เพื่อค้นหาขอบของเล็บ จากนั้นอัลกอริทึมมจะกำหนดการเคลื่อนไหวและความเร็วที่เหมาะสมของปิเปตเพื่อทายาทาเล็บ 

Kelsie Marian จากบริษัทวิจัยตลาด Gartner กล่าวว่าการทดลองระยะยาวโดยผู้ค้าปลีก จะทำให้ผู้บริโภครู้สึกสบายใจมากขึ้นกับการที่ต่อไปจะมีหุ่นยนต์ในร้านค้า

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CNN Business

วันจันทร์ที่ 16 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

นักวิจัยใช้ AI ในการตรวจจับปั๊มหัวใจที่อ่อนแอผ่านตัววัด ECG ใน Apple Watch ของผู้ป่วย

apple-watch
Photo by Daniel Korpai on Unsplash

นักวิจัยที่ Mayo Clinic ได้พัฒนาอัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI ที่สามารถระบุผู้ป่วยที่มีปั๊มหัวใจอ่อนแอโดยอาศัยการติดตามคลื่นไฟฟ้าหัวใจแบบ single-lead จาก Apple Watch นักวิจัยได้ปรับปรุงอัลกอริทีม 12-lead ที่ถูกสร้างขค้นมาสำหรับปั๊มหัวใจที่อ่อนแอ เพื่อตีความสัญญาณ ECG ที่เกิดจาก single-lead ของ Apple Watch พวกเขายังได้พัฒนาแอปสมาร์ตโฟนที่ช่วยให้ผู้เข้าร่วมการศึกษาสามารถส่ง ECG แบบ single-lead จาก Apple Watch ของพวกเขา

Dr. Paul Friedman จาก Mayo Clinic กล่าวว่า "เป็นเรื่องน่าทึ่งอย่างยิ่งที่ AI จะเปลี่ยนสัญญาณ ECG ของนาฬิกาในระดับผู้บริโภคให้กลายเป็นเครื่องตรวจจับภาวะนี้ ซึ่งปกติจะต้องใช้การทดสอบเพื่อให้ได้ภาพจากอุปกรณ์ที่มีราคาแพงและซับซ้อน เช่น การตรวจคลื่นไฟฟ้าหัวใจ CT scan หรือ MRI

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Mayo Clinic

วันอาทิตย์ที่ 15 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

เครื่องตอบรับเสมือนบันทึกโลกจริงในขณะที่คุณอยู่ใน VR

vr-user
ภาพจาก New Scientist

พนักงานสามารถใช้ "เครื่องตอบรับอัตโนมัติ" ความจริงเสมือน (virtual reality) หรือ VR เพื่อบันทึกสิ่งที่เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมของพวกเขาในขณะที่พวกเขากำลังทำงานอยู่ใน VR และแสดงเหตุการณ์นั้นในแบบการสร้างโครงสร้างสามมิติขึ้นใหม่ในภายหลัง

Andreas Fender และ Christian Holb ที่ ETH Zürich ในสวิตเซอร์แลนด์ได้ออกแบบระบบ AsyncReality ซึ่งใช้กล้องตรวจจับความลึกสี่ตัวที่สามารถกำหนดระยะห่างของวัตถุจากกล้องแต่ละตัวและสร้างสภาพแวดล้อมใหม่ในรูปแบบ 3 มิติ

AsyncReality บันทึกการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมและตรวจจับเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกันในขณะที่พนักงานอยู่ใน "โหมดโฟกัส" เพื่อนำมาเล่นตามลำดับในภายหลัง “การจัดเตรียมสำนักงาน ทั้งหมดในอนาคตอาจแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง เพราะมันเชื่อมโยงกับโลกเสมือนจริงที่เราโต้ตอบด้วยในเวลาเดียวกัน” Fender กล่าว

อ่านข่าวเต็มได้ที่: New Scientist

วันเสาร์ที่ 14 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

Cisco เตรียมเทคโนโลยีเพื่อคาดการณ์ปัญหาเครือข่ายระดับองค์กร

chart-link-on-screen
ภาพจาก  Network World

นักวิจัยของ Cisco ได้พัฒนาเครื่องมือวิเคราะห์เพื่อการคาดการณ์ ซึ่งพวกเขาอ้างว่าจะช่วยให้ผู้ให้บริการเครือข่ายสามารถคาดการณ์และป้องกันปัญหาเครือข่ายได้ เครื่องมือคาดการณ์จะรวบรวมข้อมูลทางไกลจากเราเตอร์ (router) สวิตช์ (switch) เซิร์ฟเวอร์ และอุปกรณ์อื่น ๆ และใช้ปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) และการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เพื่อเรียนรู้รแบบรูป (pattern) ในข้อมูล คาดการณ์ปัญหาที่จะเกิดกับผู้ใช้ และเสนอตัวเลือกสำหรับการแก้ไข

Chuck Robbins ของ Cisco กล่าวว่า "อนาคตของการเชื่อมต่อจะขึ้นอยู่กับเครือข่ายที่สามารถซ่อมแซมตัวเองซึ่งสามารถเรียนรู้ คาดการณ์ และวางแผนได้" บริษัทมีแผนที่จะนำเสนอเทคโนโลยีในรูปแบบซอฟต์แวร์ในลักษณะการบริการ (software-as-a-service)

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Network World

วันศุกร์ที่ 13 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

เครื่องมือช่วยทำนายสภาพจราจรให้เร็วขึ้น

traffic
ภาพจาก Futurity.org

นักวิจัยของ North Carolina State University (NC State) ได้ปรับเปลี่ยนอัลกอริทึมที่พัฒนาขึ้นเพื่อช่วยลดการคำนวณที่ซับซ้อน ในการคาดการณ์รูปแบบการจราจรให้ดีขึ้นในสถานที่และเวลาที่เฉพาะเจาะจง อัลกอริทึมแบ่งตัวแบบการทำนายการจราจรที่ใหญ่กว่าออกเป็นชุดของปัญหาที่เล็กกว่าที่สามารถแก้ไขได้พร้อมกัน

อัลกอริทึมที่ปรับแต่งแล้วนี้ยังช่วยทำให้เวลาในการทำงานทำได้ดีขึ้น โดยจะบอกให้ตัวแบบรับรู้เมื่อได้ผลลัพธ์ที่อยู่ในช่วง 5% หรือ 10% ของผลลัพธ์ที่เหมาะสมที่สุด Ali Hajbabaie แห่ง NC State กล่าวว่าอัลกอริธึมที่ดัดแปลงนี้ใช้หน่วยความจำคอมพิวเตอร์น้อยกว่ามาก และเวลาในการทำงานเร็วกว่ามาก

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Futurity.org

วันพฤหัสบดีที่ 12 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

ปัญหาของแผนการที่ Elon Musk จะเปิดเผยโค้ดของอัลกอริทึมของทวิตเตอร์

twitter
Photo by Souvik Banerjee on Unsplash

แผนการที่ประกาศออกมาของ Elon Musk สำหรับเครือข่ายสังคม Twitter นั้นก็รวมถึงการเปิดเผยโค้ดของอัลกอริทึม ซึ่งผู้เชี่ยวชาญกล่าวว่าจะเพิ่มความโปร่งใสได้เพียงเล็กน้อยเท่านั้นถ้าไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่พวกเขาใช้การฝึกสอนได้

Jennifer Cobbe แห่ง University of Cambridge ของสหราชอาณาจักรกล่าวว่า "โดยมากแล้วที่ผู้คนพูดถึงความรับผิดชอบของอัลกอริทึมในทุกวันนี้ ต่างตระหนักดีว่าไม่ใช่ตัวอัลกอริทึมเองที่เราต้องการเห็น สิ่งที่เราต้องการจริง ๆ คือข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการที่มันถูกพัฒนาขึ้นมา 

นอกจากนี้ยังมีข้อกังวลว่าเมื่อเปิดเผยโค้ดอัลกอริทีมของ Twitter แล้ว จะทำให้ผู้ไม่หวังดีสามารถระบุช่องโหว่เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ และอาจทำให้เอาชนะบอทที่ใช้ในการสแปม (spam bot) ได้ยากขึ้น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT Technology Review

วันพุธที่ 11 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

วิธีการตรวจจับวีดีโอ deepfake ด้วยความแม่นยำถึง 99%

deepfake
Photo by Christian Gertenbach on Unsplash

นักวิทยาศาสตร์จาก University of California, Riverside (UC Riverside) ได้พัฒนาเทคนิคในการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงการแสดงความรู้สึกของใบหน้าในวิดีโอ Deepfake ที่มีความแม่นยำสูงสุดถึง 99% วิธีการดังกล่าวแบ่งงานออกเป็นสองสายภายในโครงข่ายประสาทเชิงลึกลึก (deep neural network): สายแรกระบุการแสดงออกทางใบหน้า และป้อนข้อมูลบริเวณใบหน้าที่มีการแสดงออกดังกล่าวไปยังสายที่สอง ซึ่งเป็นตัวเข้ารหัส-ตัวถอดรหัส ซึ่งมีสถาปัตยกรรมการตรวจจับการบิดเบือนการแสดงออกของใบหน้า และจำกัดบริเวณการบิดเบือนในรูปภาพ 

Ghazal Mazaheri จาก UC Riverside กล่าวว่า "การเรียนรู้แบบมัลติทาสก์สามารถใช้ประโยชน์จากคุณลักษณะเด่นที่เรียนรู้โดยระบบจดจำการแสดงออกทางสีหน้า เพื่อประโยชน์ในการฝึกสอนระบบตรวจจับการบิดเบือนแบบทั่วไป วิธีการดังกล่าวบรรลุประสิทธิภาพที่น่าประทับใจในการตรวจจับการบิดเบือนการแสดงออกทางสีหน้า”

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UC Riverside News


วันอังคารที่ 10 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

ใคร ๆ ก็มีความเห็นได้แม้แต่ AI

ai-wine-review
ภาพจาก Dartmouth College

นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ของวิทยาลัย Dartmouth College ได้ฝึกฝนอัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI เพื่อให้ความเห็นในการวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ พวกเขาฝึกสอนอัลกอริทึมโดยใช้บทวิจารณ์ไวน์และเบียร์ที่มีการเผยแพร่หลายพันรายการ จากนั้นให้อัลกอริทึมสร้างบทวิจารณ์ที่เหมือนมนุษย์สำหรับผลิตภัณฑ์ดังกล่าว

ด้วยความช่วยเหลือของคณาจารย์ที่ Tuck School of Business ของ Dartmouth โค้ดเขียนบทวิจารณ์จึงได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อเปลี่ยนอัลกอริทึมให้เป็นเครื่องมือทางการตลาด Prasad Vana จาก Tuck กล่าวว่า "การใช้ AI ในการเขียนและสังเคราะห์บทวิจารณ์สามารถสร้างประสิทธิภาพได้ทั้งสองด้านของตลาด ความหวังก็คือ AI จะเป็นประโยชน์ต่อผู้รีวิวที่ต้องเผชิญกับปริมาณงานเขียนที่มากขึ้น และผู้บริโภคที่ต้องค้นหาผลิตภัณฑ์จากเนื้อหามากมายที่เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Dartmouth College

วันจันทร์ที่ 9 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

แอปจับการเคลื่อนไหวของดวงตาอาจทำให้การตรวจจับโรคทางระบบประสาททำได้ง่าย ๆ ที่บ้าน

eye-catching-app-smartphone
ภาพจาก UC San Diego News Center

นักวิจัยจาก University of California, San Diego (UCSD) ได้เปิดใช้งานการตรวจคัดกรองโรคทางระบบประสาทผ่านแอปพลิเคชันสมาร์ทโฟนด้วยการสแกนดวงตา แอปนี้ใช้กล้องอินฟราเรดระยะใกล้ในสมาร์ตโฟนรุ่นใหม่ๆ หลายตัว ร่วมกับกล้องเซลฟี่ทั่วไปเพื่อวัดการเปลี่ยนแปลงของเส้นผ่านศูนย์กลางรูม่านตา ซึ่งสามารถใช้ในการประเมินสภาพการรับรู้ของบุคคล

กล้องอินฟราเรดช่วยให้แอปสามารถประมาณขนาดของรูม่านตาด้วยความแม่นยำระดับหน่วยย่อยของมิลลิเมตรโดยใช้ได้กับสีของดวงตาที่ต่างกัน ในขณะที่กล้องเซลฟี่จะบันทึกระยะห่างสามมิติระหว่างสมาร์ตโฟนและผู้ใช้

Colin Berry จาก UCSD กล่าวว่า "เราหวังว่าสิ่งนี้จะเปิดประตูสู่การสำรวจใหม่ๆ ในการใช้สมาร์ตโฟนเพื่อตรวจหาและติดตามปัญหาสุขภาพที่เคยเกิดขึ้นมาแล้ว"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UC San Diego News Center

วันอาทิตย์ที่ 8 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

วิธีการที่ฉลาดกว่าในการผลิตยา

molecule
ภาพจาก MIT News

นักวิจัยของ Massachusetts Institute of Technology (MIT)  ได้พัฒนาแนวทางใหม่ที่ช่วยให้ตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ใช้ในการค้นพบยาใหม่ ๆ เพื่อแนะนำเฉพาะโครงสร้างโมเลกุลที่สามารถผลิตได้จริงในห้องปฏิบัติการ 

หลังจากการฝึกสอนในด้านโครงสร้างโมเลกุลที่สมบูรณ์ และชุดของส่วนประกอบโครงสร้างและปฏิกิริยาเคมี ตัวแบบก็สามารถกำหนดเส้นทางการสังเคราะห์ได้ด้วยตัวของมันเอง ระบบเสนอโครงสร้างโมเลกุลที่มีคะแนนสูงหรือดีกว่าที่เสนอโดยวิธีอื่น แต่รับประกันว่าโครงสร้างโมเลกุลที่เสนอสามารถนำไปสังเคราะห์ได้

Wenhao Gao จาก MIT กล่าวว่า "แทนที่จะออกแบบโมเลกุลของยาโดยตรง เราออกแบบลำดับการดำเนินการเพื่อให้ได้โมเลกุลนั้น ซึ่งช่วยให้เรารับประกันคุณภาพของโครงสร้างได้"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News

วันเสาร์ที่ 7 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

ชาวเซี่ยงไฮ้หันไปใช้ NFT เพื่อบันทึกการล็อกดาวน์เนื่องจากโควิด-19 เพื่อต่อสู้กับการเซ็นเซอร์

NFT-From-Shanghai-Lockdown
ภาพจาก Reuters

ผู้คนในเซี่ยงไฮ้ ประเทศจีน กำลังสร้างวิดีโอ ภาพถ่าย และงานศิลปะที่สร้างขึ้นระหว่างการปิดเมืองจากไวรัสโควิด-19 เป็นโทเค็นที่ไม่สามารถทดแทนได้ (nonfungible token) หรือ NFT เพื่อหลีกเลี่ยงการสูญเสียข้อมูลนี้ไปจากการเซ็นเซอร์ของจีน

พวกเขาหันไปใช้ตลาด NFT เนื่องจากข้อมูลที่บันทึกไว้ในบล็อคเชนไม่สามารถลบได้ เมื่อวันที่ 2 พฤษภาคม OpenSea ซึ่งเป็นตลาดซื้อขาย NFT ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ได้นำเสนอ NFT จำนวน 786 รายการที่เกี่ยวข้องกับวิดีโอชื่อ "เสียงแห่งเดือนเมษายน (The Voice of April)" ซึ่งตกเป็นเป้าหมายของการเซ็นเซอร์ รวมถึง NFT อื่น ๆ อีกหลายร้อยรายการที่เชื่อมโยงกับการปิดเมืองเซี่ยงไฮ้

เนื้อหาส่วนใหญ่ที่สร้างขึ้นเป็น NFT เกี่ยวข้องกับโพสต์ Weibo จากชาวเมืองที่ระบายความหงุดหงิดจากการล็อกดาวน์ ภาพจากศูนย์กักกันภายใน และงานศิลปะที่ได้รับแรงบันดาลใจจากชีวิตภายใต้การล็อกดาวน์

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Reuters

วันศุกร์ที่ 6 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

พิพิธภัณฑ์การล้างเผ่าพันธ์แห่งแรกในจักรวาลนฤมิตจัดแสดง NFT จากผู้รอดชีวิต

holocuast-museum
ภาพจาก The Jerusalem Post (Israel)

โทเค็นที่ไม่สามารถทดแทนได้ (non-fungible token) หรือ NFT ที่สร้างโดยผู้รอดชีวิตจากการฆ่าล้างเผ่าพันธุ์ (Holocaust) ถูกจัดแสดงในพิพิธภัณฑ์ฆ่าล้างเผ่าพันธุ์แห่งแรกในจักรวาลนฤมิต (metaverse)  ซึ่งก่อตั้งโดยองค์กร Chasdei Naomi ในอิสราเอล สิ่งที่แสดงในโครงการ รวมถึงคำให้การทางวิดีโอ และการสัมภาษณ์ระหว่างผู้รอดชีวิตและผู้สร้างสื่อออนไลน์ จะถูกบันทึกและโพสต์ไปที่จักรวาลนฤมิต ในลักษณะเป็น NFT บนบล็อคเชน 

ตัวแทน Chasdei Naomi กล่าวว่าโครงการได้สร้าง "การเชื่อมต่อส่วนบุคคลและระหว่างรุ่นระหว่างผู้ที่อยู่ใช้งาน NFT และผู้รอดชีวิต" ตัวแทนอีกคนหนึ่งกล่าวว่า "เรื่องของการรักษาความทรงจำเกี่ยวกับการฆ่าล้างเผ่าพันธุ์ต้องปรับตัวให้เข้ากับยุคเทคโนโลยีเพื่อไม่ให้มันถูกลืมเลือนไป"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Jerusalem Post (Israel)

วันพฤหัสบดีที่ 5 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

ข้อมูลจากดาวเทียมช่วยส่งการช่วยเหลือจากภัยธรรมชาติ

satellite
ภาพจาก Ohio State News

นักวิจัยจาก Ohio State University (OSU)  กล่าวว่าภาพสามมิติ (3D) ที่สร้างจากข้อมูลดาวเทียมสามารถช่วยเหลือผู้เผชิญเหตุเบื้องต้นด้วยการตรวจจับภัยธรรมชาติในพื้นที่ห่างไกล  Rongjun Qin จาก OSU กล่าวว่านักวิทยาศาสตร์ "สามารถหาจำนวนคนที่จะส่งไปปฏิบัติการกู้ภัย และสังเกตระดับความเสียหายจริงที่เหตุการณ์นี้สร้างขึ้น" โดยการใช้แหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น ชุดข้อมูลจากกลุ่มดาวเทียม Planetscope เพื่อสร้างแบบจำลองพื้นผิว 3 มิติของภูมิภาคที่ต้องการ

การสร้างภาพ 3 มิติขึ้นมาใหม่ของ Qin ใช้ปัจจัยในระดับระดับความสูงและภูมิประเทศที่แตกต่างกัน และแม่นยำลึกลงไปประมาณ 6 เมตร (20 ฟุต) จากพื้นดิน กรณีทดสอบในชนบทของสเปนและอัลเลนทาวน์ รัฐเพนซิลเวเนีย แสดงให้เห็นว่านักวิจัยสามารถสร้างภาพ 3D ขึ้นมาใหม่ในภูมิภาคหนึ่ง และสามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลง 3D เมื่อเวลาผ่านไปในอีกภูมิภาคหนึ่งได้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Ohio State News

วันพุธที่ 4 พฤษภาคม พ.ศ. 2565

บริษัทรางในญี่ปุ่นเปิดตัวหุ่นยนต์คนงานกันดั้มที่ควบคุมด้วย VR

rail-robot
ภาพจาก New Atlas

บริษัท West Japan Rail ทำงานร่วมกับ บริษัทหุ่นยนต์ขั้นสูง Human Machinery Co. และผู้ให้บริการโซลูชั่นโครงสร้างพื้นฐานด้านการขนส่ง Nippon Signal Co. ได้ติดตั้งหุ่นยนต์บำรุงรักษาเครื่องจักรกลหนักแบบฮิวแมนนอยด์ที่ควบคุมผ่านความเป็นจริงเสมือน (virtual reality) หรือ VR 

บริษัทกล่าวว่าหุ่นยนต์ได้รับการออกแบบ "เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความปลอดภัย" โดยช่วยให้พนักงานยกและจัดการอุปกรณ์รอบระบบรางไม่ต้องเสี่ยงกับไฟฟ้าช็อตหรือล้ม ลำตัวของหุ่นยนต์ติดตั้งกับแขนเครนไฮดรอลิก ซึ่งเคลื่อนที่ไปรอบ ๆ ระบบด้วยรถราง และหย่อนขาที่เอาไว้ทรงตัวลงเมื่อถ฿งจุดที่ทำงาน 

ผู้ควบคุมการทำงานสวมแว่นตา VR ที่ติดตามการเคลื่อนไหวเพื่อควบคุมการเคลื่อนไหวของส่วนหัว และใช้ด้ามจับควบคุมการเคลื่อนไหวของแขนและมือของหุ่นยนต์

อ่านข่าวเต็มไดที่: New Atlas