แสดงบทความที่มีป้ายกำกับ sarunitnews แสดงบทความทั้งหมด
แสดงบทความที่มีป้ายกำกับ sarunitnews แสดงบทความทั้งหมด

วันพุธที่ 16 มิถุนายน พ.ศ. 2564

นักวิทยาศาสตร์ทำนายได้ว่าผู้รอดชีวิตจากโรคหลอดเลือดสมองจะฟื้นฟูทักษะทางภาษาได้ดีหรือไม่

brain
Photo by Natasha Connell on Unsplash

นักวิทยาศาสตร์จาก Boston University และ University of Texas at Austin ใช้การจำลองสมองด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อคาดการณ์โอกาสของชาวฮิสแพนิก (Hispanic) ที่รอดชีวิตจากโรคหลอดเลือดสมองที่รู้สองภาษาจะฟื้นทักษะทางภาษาได้หรือไม่ ตัวแบบโครงข่ายประสาทเทียมจำลองสมองของคนสองภาษาที่มีความบกพร่องทางภาษา และการตอบสนองของสมองต่อการรักษาในภาษาอังกฤษและสเปน ตัวแบบนี้สามารถเน้นภาษาที่เหมาะสมที่สุดที่จะมุ่งเน้นในการฟื้นฟู และการคาดการณ์ผลหลังการรักษา ตัวแบบสามารถทำนายผลการรักษาได้อย่างแม่นยำในภาษาที่ใช้รักษา ซึ่งหมายความว่าตัวแบบดังกล่าวสามารถบอกแผนการฟื้นฟูให้กับผู้ให้บริการด้านสุขภาพได้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Brink (Boston University)

วันอังคารที่ 15 มิถุนายน พ.ศ. 2564

ควบคุมการสร้างอินซูลินจากนาฬิกาอัจฉริยะ

Photograph: Colourbox

ไดโอดเปล่งแสงสีเขียว (green light-emitting diode) หรือ green LED ของนาฬิกาอัจฉริยะที่ขายกันอยู่ทุกวันนี้ สามารถใช้สั่งสวิตช์โมเลกุลที่ถูกปลูกถ่ายเพื่อควบคุมการผลิตอินซูลินได้ ต้องขอบคุณนักวิจัยจาก ETH Zurich ในสวิตเซอร์แลนด์ สวิตช์ต้นแบบเชื่อมต่อกับเครือข่ายยีน (gene) ที่ถูกปลูกถ่ายในเซลล์ HEK 293 ซึ่งสามารถตอบสนองต่อแสงสีเขียวในการผลิตอินซูลินหรือสารอื่น ๆ ขึ้นอยู่กับการกำหนดค่าของเครือข่าย ระบบใช้ซอฟต์แวร์นาฬิกาอัจฉริยะมาตรฐาน ทำให้ไม่จำเป็นต้องพัฒนาโปรแกรมขึ้นมาโดยเฉพาะ Martin Fussenegger แห่ง ETH Zurich กล่าวว่า "นี่เป็นครั้งแรกที่การปลูกถ่ายแบบนี้ถูกสั่งการโดยใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์อัจฉริยะที่มีจำหน่ายในท้องตลาด"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ETH Zurich (Switzerland)

วันจันทร์ที่ 14 มิถุนายน พ.ศ. 2564

จักรยานอัจฉริยะทำนายเส้นทางของรถและส่งแตรเตือนว่าจะชน

e-bike
ภาพจาก University of Minnesota

วิศวกรของ  University of Minnesota (U of M) ได้ออกแบบจักรยานอัจฉริยะต้นแบบซึ่งพวกเขากล่าวว่าสามารถป้องกันตัวเองจากการชนได้ เซ็นเซอร์ LiDAR ที่ด้านหน้าของจักรยานอิเลกทรอนิกส์  (e-bike) จะสแกนหารถยนต์เมื่อจักรยานใกล้ถึงทางแยก ในขณะที่เลเซอร์ด้านหลังและด้านซ้ายจะติดตามยานพาหนะที่อยู่ด้านหลังและอยู่ข้างจักรยาน Rajesh Rajamani แห่ง U จาก M กล่าวว่าไมโครโปรเซสเซอร์บนรถอ่านข้อมูลนี้ และคาดการณ์เส้นทางวิ่งของรถด้วยอัลกอริทึม โดยการคำนวณความเร็วสัมพัทธ์กับจักรยาน ระบบจะส่งเสียงแตรเพื่อเตือนผู้ขับขี่รถยนต์ว่าอาจเกิดการชนกันขึ้น Rajamani กล่าวว่าระบบสามารถทำนายการชนกันระหว่างจักรยานกับรถที่พบบ่อยที่สุดได้ในระยะไกลถึง 30 เมตร (98 ฟุต)

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum

วันอาทิตย์ที่ 13 มิถุนายน พ.ศ. 2564

วิศวกรสร้างเส้นใยที่โปรแกรมได้

Programmable-Fibre
ภาพจาก MIT News

เส้นใยไฟเบอร์แบบดิจิทัลที่โปรแกรมได้ตัวแรกถูกออกแบบโดยวิศวกรของ Massachusetts Institute of Technology (MIT), Harrisburg University of Science and Technology, และ Rhode Island School of Design นักวิจัยได้ฝังชิปดิจิทัลซิลิกอนในระดับไมโคร ลงในพรีฟอร์ม (preform) ที่ใช้ในการผลิตเส้นใยโพลีเมอร์ ซึ่งสามารถรองรับการเชื่อมต่อทางไฟฟ้าอย่างต่อเนื่องระหว่างชิปในระยะหลายสิบเมตร เส้นใยยังมีโครงข่ายประสาทเทียม 1,650 ลิงก์ภายในหน่วยความจำ เมื่อเย็บเป็นเสื้อเชิ้ตเส้นใยจะเก็บข้อมูลอุณหภูมิผิวกายของผู้สวมใส่ได้ 270 นาที และเมื่อฝึกฝนข้อมูลนี้ จะสามารถระบุกิจกรรมปัจจุบันของผู้สวมใส่ได้อย่างแม่นยำถึง 96% Yoel Fink แห่ง MIT กล่าวว่า "ผลงานชิ้นนี้นำเสนอให้เห็นเป็นครั้งแรกว่าในการนำเส้นใยมาจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลแบบดิจิทัล เพิ่มมิติเนื้อหาข้อมูลใหม่ให้กับสิ่งทอ และทำให้สามารถโปรแกรมเส้นใยได้อย่างแท้จริง"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News

วันเสาร์ที่ 12 มิถุนายน พ.ศ. 2564

มีการควบคุมทวิตเตอร์เทรนด์ในระดับที่ใหญ่มาก

twitter
ภาพจาก EPFL

นักวิจัยจาก Swiss Federal Institute of Technology, Lausanne (EPFL) กล่าวว่าอัลกอริทึมของแพลตฟอร์ม Twitter Trends สำหรับระบุและแจ้งเตือนผู้ใช้ Twitter เกี่ยวกับหัวข้อที่ใช้แฮชแท็กยอดนิยม มีช่องโหว่ที่สามารถถูกควบคุมได้ในระดับที่ใหญ่มาก พวกเขาพบว่าอัลกอริธึมการตัดสินใจเกี่ยวกับหัวข้อที่ได้รับความนิยมของ Twitter อาจถูกผลักดันโดยแฮกเกอร์เพื่อยกระดับหัวข้อใดหัวข้อหนึ่งไปอยู่ระดับบนสุดของแนวโน้มของ Twitter แม้ว่าจะลบทวีตที่มีแนวโน้มดังกล่าวหลังจากนั้นไม่นาน Tugrulcan Elmas แห่ง EPFL กล่าวว่าผู้โจมตีใช้ทั้งบัญชีปลอม และบัญชีที่ถูกยึดครองทั้งโดยมัลแวร์ หรือบัญชีที่ถูกขโมย ส่งผลให้ "47% ของแนวโน้มในระดับท้องถิ่นในตุรกี และ 20% ของแนวโน้มระดับโลกเป็นของปลอม ซึ่งสร้างขึ้นโดยบอทตั้งแต่แรก" แม้จะแจ้งเตือน Twitter เกี่ยวกับเรื่องนี้ แต่ Elmas กล่าวว่าข้อบกพร่องนี้ยังไม่ได้รับการแก้ไข

อ่านข่าวเต็มได้ที่: EPFL News (Switzerland)

 

วันศุกร์ที่ 11 มิถุนายน พ.ศ. 2564

EU วางแผนใช้กระเป๋าข้อมูลประจำตัวแบบดิจิทัลสำหรับชีวิตหลังโรคระบาด

EU
Photo by Ernesto Velázquez on Unsplash

เมื่อวันพฤหัสบดีที่ 3 มิ.ย. 2564 สหภาพยุโรป หรือ EU ได้ประกาศแผนสำหรับแอปพลิเคชันสมาร์ทโฟนหลังเกิดโรคระบาด เพื่อให้ผู้อยู่อาศัยในสหภาพยุโรปสามารถเข้าถึงบริการต่าง ๆ ร่วมกันได้ ชาวยุโรปจะสามารถจัดเก็บข้อมูลประจำตัวดิจิทัล เช่น ใบขับขี่ ใบสั่งยา และใบประกาศนียบัตรผ่าน กระเป๋าข้อมูลประจำตัวแบบดิจิทัลของยุโรป (European Digital Identity Wallet) และเข้าถึงบริการสาธารณะ/ส่วนตัวทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์ในขณะที่ยังคงรักษาความมั่นคงของข้อมูลส่วนบุคคลได้ คณะกรรมาธิการสหภาพยุโรป (European Commission) หรือ EC กล่าวว่า e-wallet จะพร้อมให้บริการแก่ประชากรของสหภาพยุโรปทุกคน แต่ไม่ได้บังคับให้ใช้ อย่างไรก็ตาม แพลตฟอร์มออนไลน์หลัก จะต้องยอมรับกระเป๋าเงินตามวาระของ EC ในการควบคุมบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ และการควบคุมข้อมูลส่วนบุคคล

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Associated Press

วันพุธที่ 9 มิถุนายน พ.ศ. 2564

อะไรคือข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นได้กับ VR

VR-Experience
Photo: Getty Images

นักวิจัยจาก  University of Copenhagen (UCPH) ของเดนมาร์ก หวังว่าจะให้ข้อมูลด้านการออกแบบและการปรับปรุงประสบการณ์การใช้งานเทคโนโลยีความจริงเสมือน (Virtual Reality) หรือ VR โดยการวิเคราะห์วิดีโอ YouTube เกี่ยวกับอุบัติเหตุที่เกิดขึ้นขณะใช้เทคโนโลยี Andreea-Anamaria Muresan จาก UCPH ได้ศึกษาวิดีโอ YouTube จำนวน 233 รายการที่เรียกว่า "VR พลาด (VR fails)" เพื่อระบุว่าข้อผิดพลาดเกิดขึ้นตรงไหนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ของผู้ใช้ ทีมงานได้รวบรวมแคตตาล็อก VR พลาด ซึ่งรวมถึงคลิปการเกิดอุบัติเหตุและสาเหตุ รวมถึงผู้ใช้ที่ชนกับผนัง เฟอร์นิเจอร์ หรือผู้ชมระหว่างการใช้ VR Muresan กล่าวว่านักวิจัยสามารถช่วยนักออกแบบปรับปรุงวิธีหลีกเลี่ยงอุบัติเหตุ VR โดยเปลี่ยนองค์ประกอบเกมเสมือนบางอย่างเพื่อป้องกันการชนกันเป็นต้น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Copenhagen (Denmark)

วันอังคารที่ 8 มิถุนายน พ.ศ. 2564

แฮกเกอร์รัสเซียเปิดการจู่โจมทางไซเบอร์ครั้งใหญ่โดยใช้อีเมลของหน่วยงานความช่วยเหลือของสหรัฐจากการเปิดเผยของ Microsoft

Microsoft
Photo by Matthew Manuel on Unsplash

Microsoft รายงานว่า Nobelium ซึ่งเป็นกลุ่มแฮ็กเกอร์ชาวรัสเซียที่เชื่อว่าเป็นผู้รับผิดชอบต่อการโจมตี SolarWinds ในปีที่แล้ว ได้กำหนดเป้าหมายมากกว่า 150 องค์กรในอย่างน้อย 24 ประเทศในสัปดาห์ที่ผ่านมาในการโจมตีทางไซเบอร์ครั้งใหญ่อีกครั้งหนึ่ง บัญชีอีเมลมากกว่า 3,000 บัญชีได้รับอีเมลฟิชชิ่งซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการโจมตีครั้งล่าสุด Tom Burt ของ Microsoft กล่าวว่าอย่างน้อย 25% ขององค์กรที่ได้รับผลกระทบมีส่วนร่วมในการพัฒนาระหว่างประเทศและงานด้านมนุษยธรรมและสิทธิมนุษยชน แฮกเกอร์เข้าถึงบัญชีการตลาดทางอีเมลของหน่วยงานเพื่อการพัฒนาระหว่างประเทศแห่งสหรัฐอเมริกา (U.S. Agency for International Development) เพื่อแจกจ่ายอีเมลฟิชชิ่ง ไฟล์ที่เป็นอันตรายซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการโจมตีมีประตูลับ (backdoor) ชื่อ NativeZone ซึ่ง Burt กล่าวว่าสามารถ "เปิดใช้งานกิจกรรมที่หลากหลายตั้งแต่การขโมยข้อมูลไปจนถึงการทำให้เครื่องอื่นบนเครือข่ายเป็นเครื่องที่ติดเชื้อ"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CNBC

วันจันทร์ที่ 7 มิถุนายน พ.ศ. 2564

เครื่องมือ AI ช่วยหมอจัดการ COVID-19

chest-xray
University of Waterloo News (Canada)

นักวิจัยจาก University of Waterloo ของแคนาดา ได้พัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI เพื่อประเมินระดับความรุนแรงของ COVID-19 ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของโครงการเปิดเผยรหัส (open source) ระหว่าง Waterloo, บริษัทสตาร์ตอัพที่แยกตัวออกมาคือ DarwinAI Stony, Brook School of Medicine, และ Montefiore Medical Center นักวิจัยได้ฝึกฝน AI การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อคาดการณ์การติดเชื้อในปอดของผู้ป่วย COVID-19 จากการเอ็กซ์เรย์ทรวงอก ภาพเอ็กซ์เรย์เดียวกันจาการการประเมินของซอฟต์แวร์ถูกนำไปเปรียบเทียบกับการประเมินโดยนักรังสีวิทยาผู้เชี่ยวชาญ และพบว่ามีความสอดคล้องกัน 

Alexander Wong จาก Waterloo กล่าวว่า "ผลการศึกษาที่ยอดเยี่ยมนี้แสดงให้เห็นว่าปัญญาประดิษฐ์มีศักยภาพสูงที่จะเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการสนับสนุนบุคลากรทางการแพทย์ที่อยู่แนวหน้า ในการตัดสินใจและปรับปรุงประสิทธิภาพทางคลินิก ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาจากความเครียดที่เกิดกับระบบสาธารณสุขทั่วโลก จากการระบาดของโรคอย่างต่อเนื่อง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Waterloo News (Canada)



วันอาทิตย์ที่ 6 มิถุนายน พ.ศ. 2564

มัลแวร์ขโมยรหัสผ่านปลอมตัวเป็นโปรแกรมเรียกค่าไถ่

malware
Photo by Michael Geiger on Unsplash

นักวิจัยด้านความมั่นคงทางไซเบอร์ของ Microsoft กล่าวว่ามัลแวร์ (malware) เวอร์ชันล่าสุดที่ชื่อ STRRAT ที่เป็นมัลแวร์ที่เขียนด้วย Java กำลังถูกกระจายออกไปเป็นส่วนหนึ่งของแคมเปญฟิชชิ่งขนาดใหญ่ ข้อความที่ส่งผ่านบัญชีอีเมลที่ถูกจู่โจม จะเกี่ยวข้องกับการชำระเงิน และมีภาพที่ดูเหมือนไฟล์แนบ PDF พร้อมข้อมูลเกี่ยวกับการโอนเงิน เมื่อเปิดไฟล์จะมีการเชื่อมต่อผู้ใช้กับโดเมนที่เป็นอันตรายซึ่งใช้ดาวน์โหลดมัลแวร์ การใช้ไฟล์ที่มีนามสกุล (extension) .cirmson ช่วยหลอกให้การโจมตีนี้เหมือนกับการโจมตีแบบโปรแกรมเรียกค่าไถ่ (ransomeware)  แต่จริง ๆ แล้วโปรแกรมโทรจันที่ถูกควบคุมจากระยะไกลที่ถูกติดตั้งบนเครื่องของผู้ใช้ จะขโมยชื่อผู้ใช้ รหัสผ่าน และข้อมูลอื่น ๆ ผ่านทางประตูลับ (backdoor) บนระบบ Windows ผู้โจมตีสามารถใช้บัญชีอีเมลของเหยื่อเพื่อส่งอีเมลฟิชชิ่งใหม่เพื่อแพร่กระจายมัลแวร์ STRRAT ผู้ใช้สามารถป้องกันตนเองได้โดยใช้ซอฟต์แวร์ป้องกันไวรัส และใช้ความระมัดระวังเมื่อเปิดอีเมลและไฟล์แนบจากผู้ส่งที่ไม่รู้จัก

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet

วันเสาร์ที่ 5 มิถุนายน พ.ศ. 2564

ปรับปรุงการตรวจหาความบกพร่องของหัวใจทารกในครรภ์ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

Image by Rima Arnaout

นักวิจัยจาก University of California, San Francisco (UCSF) เพิ่มอัตราความแม่นยำของการตรวจจับข้อบกพร่องของทารกที่ยังไม่เกิดเป็นสองเท่า โดยการใช้ภาพอัลตราซาวด์ร่วมกับการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) หรือ ML  นักวิจัยได้ฝึกฝนตัวแบบ ML เพื่อเลียนแบบงานที่แพทย์ทำในการวินิจฉัยโรคหัวใจพิการแต่กำเนิด (congenital heart disease) หรือ CHD  เทคนิคนี้ใช้โครงข่ายประสาทเพื่อค้นหามุมมองของหัวใจทั้งห้ามุมมอง จากนั้นใช้โครงข่ายประสาทเทียมอีกครั้งเพื่อตัดสินใจว่าแต่ละมุมมองปกติหรือไม่ สุดท้ายอัลกอริทึมที่สามจะรวมผลลัพธ์ของสองครั้งแรก เพื่อวินิจฉัยภาวะของหัวใจทารกในครรภ์ว่าปกติหรือผิดปกติ โดยทั่วไปมนุษย์จะตรวจพบ CHD ในมดลูกในอัตรา 30% ถึง 50% ในขณะที่ระบบของ UCSF ตรวจพบได้ถึง 95% ของผู้ป่วย CHD จากชุดข้อมูลทดสอบ Rima Arnaout จาก UCSF กล่าวว่า "เป้าหมายของเราคือการกรุยทางสู่การใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแก้ปัญหาที่ท้าทายในการวินิจฉัยโรคต่าง ๆ ที่ใช้อัลตราซาวนด์ในการคัดกรองและวินิจฉัย"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of California, San Francisco News

วันศุกร์ที่ 4 มิถุนายน พ.ศ. 2564

นักโบราณคดีกับคอมพิวเตอร์ใครแยกแยะอดีตเก่งกว่ากัน

Leszek Pawlowicz and Christian Downum/Northern Arizona University

คอมพิวเตอร์สามารถจัดกลุ่มเศษเครื่องปั้นดินเผาเป็นประเภทย่อยได้แม่นยำพอ ๆ กับนักโบราณคดีที่เป็นคนจากผลการศึกษาของนักวิจัยจาก Northern Arizona University นักวิจัยใช้เครือข่ายประสาทเทียมแบบการเรียนรู้เชิงลึกเปรียบเทียบกับนักโบราณคดีผู้เชี่ยวชาญสี่คนในการจำแนกภาพเครื่องปั้นดินเผา Tusayan White Ware หลายพันภาพจากเก้าประเภทที่รู้จักกันดี เครือข่ายที่สร้างขึ้นมีประสิทธิภาพเหนือกว่าผู้เชี่ยวชาญสองคนและเท่ากับอีกสองคน โดยเครือข่ายสามารถระบุรูปภาพ 3,000 ภาพในเวลาไม่กี่นาที แต่ผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนใช้เวลาสามถึงสี่เดือน เครือข่ายยังสามารถแสดงเหตุผลของการจัดหมวดหมู่บางประเภทได้ดีกว่ามนุษย์ และให้คำตอบเดียวในการจำแนกประเภทของเครื่องปั้นดินเผาแต่ละรูป

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The New York Times

วันพฤหัสบดีที่ 3 มิถุนายน พ.ศ. 2564

นักวิจัยศึกษาพฤติกรรมการใช้โทรศัพท์ตามรูปทรงของถนนในเมืองและชนบท

phone-use-driving
 Image: Getty Images

การศึกษาของนักวิจัยจาก Texas A&M University พบความสัมพันธ์ระหว่างการใช้โทรศัพท์ของผู้ขับขี่กับรูปทรงของถนน นักวิจัยใช้ชุดข้อมูลจากผู้ให้บริการข้อมูลเอกชน เกี่ยวกับการใช้โทรศัพท์ขณะขับรถ โดยผสานรวมเหตุการณ์ "การใช้โทรศัพท์ขณะขับรถ" ทั้งหมดเข้ากับคลังข้อมูลบนท้องถนนของรัฐเท็กซัส และจำนวนการชนที่เกิดจากการเสียสมาธิในแต่ละส่วนของถนน จากฐานข้อมูลการชนของรัฐ  นักวิจัยพบว่ารูปทรงของถนนบางแบบ ทำให้ผู้ขับขี่รู้สึกปลอดภัย และสามารถกระตุ้นให้เกิดการเสียสมาธิในการขับขี่มากขึ้นทั้งถนนในชนบทและในเมือง ผู้ขับขี่อาจรู้สึกปลอดภัยขึ้นหรือระมัดระวังตัวน้อยลงบนทางหลวงระหว่างรัฐ ซึ่งผู้ขับขี่สามารถเข้าและออกโดยไม่ต้องมีสัญญาณไฟจราจร Xiaoqiang Kong จาก Texas A&M กล่าวว่าการศึกษาระบุ“ รูปแบบของสถานที่ที่มีพฤติกรรมการใช้โทรศัพท์ในขณะขับรถเกิดขึ้นมากที่สุด”

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Texas A&M Engineering News

วันพุธที่ 2 มิถุนายน พ.ศ. 2564

การจู่โจมแบบใหม่สามารถเจาะใบรับรองของ PDF

PDF-flaw_RUB
© RUB, Kramer

นักวิจัยจาก Ruhr-Universität Bochum (RUB) ของเยอรมนีค้นพบข้อบกพร่องในลายเซ็นรับรองเอกสาร PDF ที่สามารถใช้เพื่อหลีกเลี่ยงคุณสมบัติความเที่ยงตรงของเอกสารได้  หลังจากเซ็นรับรองแล้วระบบลายเซ็นรับรองยังยอมให้มีการแก้ไขบางส่วนในเอกสารได้ และคูู่สัญญายังสามารถแก้ไขข้อความโดยที่ไม่มีใครรู้เมื่อพวกเขาเพิ่มลายเซ็นของตัวเองลงไปโดยไม่ทำให้การรับรองเป็นโมฆะ นักวิจัยจาก RUB ใช้การโจมตีสองครั้งเพื่อแสดงเนื้อหาปลอมในเอกสารโดยไม่ทำให้การรับรองเป็นโมฆะ หรือทำให้เกิดการแจ้งเตือนจากแอปพลิเคชัน PDF จากการทดสอบกับแอปพลิเคชัน PDF 26 แอป ทางทีมวิจัยสามารถจู่โจมได้สำเร็จอย่างน้อยหนึ่งครั้งจาก 24 แอป และยังสามารถติดตั้งข้อกำหนดใบรับรองที่ผิดพลาดได้ใน 11 แอป  นักวิจัยยังเปิดเผยช่องโหว่เฉพาะของผลิตภัณฑ์ Adobe ที่ใช้ประโยชน์จากความสามารถของเอกสาร Adobe ในการรันโค้ด JavaScript เพื่อใส่มัลแวร์ (malware) ลงในเอกสาร

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Ruhr-Universität Bochum (Germany)

วันอังคารที่ 1 มิถุนายน พ.ศ. 2564

LiDAR ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง

 

End-toEnd-LiDAR-Control
ภาพจาก MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory

ระบบการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) สำหรับรถยนต์ที่ไม่มีคนขับใช้เฟรมเวอร์กการขับขี่แบบไม่มีแผนที่แบบจุดต่อจุดที่ใช้ ข้อมูลจาก LiDAR สำหรับการนำทางอัตโนมัติ นักวิจัยจากสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) ได้ออกแบบองค์ประกอบการเรียนรู้เชิงลึกใหม่ ๆ ซึ่งควบคุมฮาร์ดแวร์ระบบระบุตำแหน่งบนโลกที่ทันสมัยได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อให้สามารถควบคุมยานพาหนะแบบเรียลไทม์ได้ Zhijian Liu จาก MIT กล่าวว่า "เราได้ทำให้การแก้ปัญหาของเรามีประสิทธิภาพที่สุดทั้งจากมุมของอัลกอริทึมและของระบบ โดยได้รับความเร็วสะสมเพิ่มขึ้นประมาณ 9 เท่า เมื่อเทียบกับแนวทาง LiDAR [สามมิติ] ที่มีอยู่" การทดสอบแสดงให้เห็นว่าระบบช่วยลดความถี่ที่ผู้ขับขี่ที่เป็นมนุษย์ต้องควบคุมยานพาหนะ และรองรับต่อการทำงานผิดปกติอย่างร้ายแรงของเซ็นเซอร์

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory

วันจันทร์ที่ 31 พฤษภาคม พ.ศ. 2564

อีกไม่นานเราอาจใช้ Apple Watch ได้โดยไม่ต้องสัมผัสหน้าจอ

Apple-Watch
Photo by Luke Chesser on Unsplash

Apple จะเปิดตัวคุณสมบัติใหม่ในปลายปีนี้ซึ่งช่วยให้สามารถควบคุม Apple Watch ด้วยการใช้มือแสดงท่าทาง (gesture) และใช้การเคลื่อนไหวของลูกตาเพื่อควบคุม iPad คุณสมบัติการควบคุมการเคลื่อนไหวด้วยมือ ของ AssistiveTouch ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่ออำนวยความสะดวกในการควบคุมสมาร์ทวอทช์แบบสัมผัสสำหรับผู้ใช้ที่มีแขนส่วนบนที่ต่างกัน โฆษกของ Apple กล่าวว่าคุณสมบัตินี้เมื่อเปิดตัวจะพร้อมใช้งานสำหรับผู้ใช้ทุกคนทันที Apple ยังวางแผนที่จะอัปเดตระบบปฏิบัติการ iPad เพื่อรองรับอุปกรณ์ติดตามการของลูกตาจากผู้ผลิตอื่น ๆ และจะแนะนำ "เสียงพื้นหลัง" ที่ผู้ใช้ iPhone สามารถใช้เพื่อลดสิ่งรบกวนและทำให้สงบ Jonathan Hassell จากบริษัทที่ปรึกษาด้านความพิการในสหราชอาณาจักรที่ชื่อ Hassell Inclusion กล่าวว่า "ยักษ์ใหญ่เหล่านี้มักจะทำในสิ่งที่ถูกต้อง สิ่งที่ต้องทำในตอนนี้คือให้ทุกคนตามการนำพวกเขา"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Wall Street Journal

วันอาทิตย์ที่ 30 พฤษภาคม พ.ศ. 2564

เยอรมันไฟเขียวให้รถไร้คนขับแล่นบนถนนสาธารณะ

auto-car
Image Credits: Volkswagen Commercial Vehicles

กฎหมายที่ผ่านสภาล่างของรัฐสภาเยอรมนีจะอนุญาตให้ยานพาหนะไร้คนขับแล่นบนถนนสาธารณะของประเทศภายในปี 2022 ร่างกฎหมายนี้จะใช้กับรถที่ผ่านข้อกำหนดระบบอัตโนมัติระดับ 4 ของ Society of Automobile Engineers ซึ่งหมายความว่าการขับขี่ทั้งหมดจะถูกควบคุมโดยคอมพิวเตอร์ของรถในเงื่อนไขที่ระบุไว้แน่นอน กฎหมายดังกล่าวยังระบุรายละเอียดการใช้งานเบื้องต้นที่เป็นไปได้สำหรับรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง ซึ่งรวมถึงการขนส่งผู้โดยสาร การเดินทางเพื่อธุรกิจ การขนส่งโลจิสติกส์ รถรับส่งของบริษัท และการเดินทางระหว่างศูนย์การแพทย์และบ้านพักคนชรา นอกเหนือจากข้อกำหนดอื่น ๆผู้ประกอบการยานพาหนะที่ไม่มีคนขับในเชิงพาณิชย์จะต้องทำประกัน และต้องสามารถหยุดการทำงานแบบอัตโนมัติได้จากระยะไกลได้  ร่างกฎหมายนี้ยังคงต้องได้รับการอนุมัติจากสภาสูงของรัฐสภาเพื่อประกาศใช้เป็นกฎหมาย

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Tech Crunch

วันเสาร์ที่ 29 พฤษภาคม พ.ศ. 2564

วิศวกรชีวภาพของสแตนฟอร์ดพัฒนาอัลกอริทึมเพื่อเปรียบเทียบเซลล์ข้ามสายพันธุ์

cell-type-across-species
(Image credit: Getty Images)

อัลกอริทึมที่ออกแบบโดยวิศวกรชีวภาพของ Stanford University สามารถเปรียบเทียบชนิดของเซลล์ในสิ่งมีชีวิตในสายพันธุ์ต่าง ๆ Alexander Tarashansky แห่งสแตนฟอร์ดกล่าวว่า "นวัตกรรมหลักของคือการที่เราอธิบายคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงไปในช่วงวิวัฒนาการหลายร้อยล้านปีสำหรับการเปรียบเทียบที่หลากหลาย" นักวิจัยได้ใช้สิ่งมีชีวิต 7 สายพันธ์ เพื่อเปรียบเทียบการจับคู่เซลล์ที่แตกต่างกัน 21 ชนิด เทคนิคของพวกเขาทำให้ค้นพบอาร์เรย์ของยีนอนุรักษ์ และประเภทของเซลล์ที่อยู่ในตระกูลเดียวกันจากคนละสายพันธุ์ นักวิจัยกล่าวว่าถ้าอัลกอริทึมถูกใช้ในการรวบรวม และเปรียบเทียบชุดข้อมูลเพิ่มเติมจากสายพันธุ์อื่น ๆ นักชีววิทยาจะสามารถติดตามวิถีของเซลล์ประเภทต่าง ๆ ในสิ่งมีชีวิตต่าง ๆ และจะสามารถจะระบุชนิดของเซลล์ใหม่ ๆ ได้ดีขึ้น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Stanford News

วันศุกร์ที่ 28 พฤษภาคม พ.ศ. 2564

เครื่องมือวิเคราะห์อย่างง่าย ๆ ในการทำนายความเสี่ยงที่จะเป็นโรคอัลไซเมอร์

PM-image
Illustration: Jonas Wallén Wisely Digital

นักวิจัยจาก Lund University ของสวีเดนได้พัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถทำนายความเสี่ยงของแต่ละบุคคลที่จะเป็นโรคอัลไซเมอร์ (Alzheimer's disease)  หรือ AD นักวิจัยได้รวมข้อมูลจากการตรวจเลือดอย่างง่าย ซึ่งวัดความแปรผันของโปรตีน  phosphylated tau และยีนที่เสี่ยงต่อโรคอัลไซเมอร์ด้วยข้อมูลจากการทำ cognitive test สามการทดสอบ อัลกอริทึมคาดการณ์ด้วยความมั่นใจมากกว่า 90% ว่าผู้ป่วยรายใดจะมีพัฒนาจนเป็น AD ภายในสี่ปี Oskar Hansson ของ Lund กล่าวว่าอัลกอริทึมนี้สามารถคาดการณ์ได้แม่นยำกว่าผู้เชี่ยวชาญด้านภาวะสมองเสื่อมที่ตรวจผู้ป่วยรายเดียวกัน แต่ไม่สามารถเข้าถึงการทดสอบน้ำไขสันหลังหรือการสแกน positron-emission tomography Hansson กล่าวว่า "อัลกอริทึมนี้จะช่วยให้เราสามารถระบุคนที่เป็นโรคอัลไซเมอร์ได้ในระยะเริ่มต้น ซึ่งก็คือโอกาสที่ยาใหม่ ๆ จะได้ผลดีกว่าในการชะลอการเกิดโรค"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Lund University (Sweden)

วันพฤหัสบดีที่ 27 พฤษภาคม พ.ศ. 2564

หุ่นยนต์นิ้วโป้งควบคุมได้จากนิ้วเท้าของคุณ

thumb-robot
ภาพจาก New Scientist

หุ่นยนต์ที่มีรูปร่างเหมือนหัวแม่มือที่ควบคุมโดยนิ้วเท้าของผู้ใช้ อาจนำมาซึ่งความรู้ความเข้าใจที่มีคุณค่ามาก ตามที่นักวิทยาศาสตร์จาก University College London (UCL) ของสหราชอาณาจักรกล่าว Danielle Clode จาก UCL และเพื่อนร่วมงาน ได้ให้อาสาสมัคร 36 คนสวมหุ่นยนต์รูปนิ้วหัวแม่มือ ซึ่งควบคุมโดยเซ็นเซอร์ที่สวมที่นิ้วหัวแม่โป้งที่เท้า และส่งคำสั่งผ่านฮาร์ดแวร์ไร้สายที่ข้อมือและข้อเท้า  การกระดิกนิ้วเท้าแต่ละข้างช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลื่อนนิ้วหัวแม่มือไปในทิศทางต่าง ๆ หรือสั่งให้กำมือได้ Paulina Kieliba จาก UCL กล่าวว่าการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก (MRI) ก่อนและหลังการทดลองแสดงให้เห็นว่า มีความคล้ายกันของสมองของอาสาสมัครต่อการรับรู้นิ้วแต่ละนิ้วบนมือที่สวมหุ่นยนต์มากกว่าก่อนการทดลอง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: New Scientist

เพิ่มเติมเสริมข่าว: ดูวีดีโอได้จากข่าวเต็มครับ ผมว่าดู ๆ แล้วมันน่าจะเหมือนนิ้วนางหรือนิ้วก้อยมากกว่านิ้วโป้งนะครับ