แสดงบทความที่มีป้ายกำกับ sarunitnews แสดงบทความทั้งหมด
แสดงบทความที่มีป้ายกำกับ sarunitnews แสดงบทความทั้งหมด

วันศุกร์ที่ 7 เมษายน พ.ศ. 2566

ให้อภัยหรือลืมไปซะ จะเกิดอะไรขึ้นถ้าหุ่นยนต์โกหก

robot
ภาพจาก  Georgia Institute of Technology

นักวิจัยของ Georgia Institute of Technology (Georgia Tech) มีเป้าหมายเพื่อตรวจสอบว่าหุ่นยนต์สามารถขอโทษได้หรือไม่หลังจากโกหก เพื่อสร้างความไว้วางใจขึ้นอีกครั้ง

การศึกษานี้ใช้ผู้เข้าร่วมทางออนไลน์ 341 คน และผู้เข้าร่วมแบบตัวต่อตัว 20 คนในการจำลองแบบเกมที่พวกเขาได้รับมอบหมายให้ขับรถที่มีหุ่นยนต์ช่วยเพื่อรีบพาเพื่อนไปโรงพยาบาล 

ผู้ช่วยหุ่นยนต์เตือนว่ามีตำรวจอยู่ข้างหน้าและให้ใช้ความเร็วตามกำหนด แต่หลังจากมาถึงโรงพยาบาล ผู้เข้าร่วมได้รับแจ้งว่าไม่มีตำรวจ

จากนั้นให้ผู้ช่วยหุ่นยนต์สุ่มคำอธิบายมาหนึ่งในห้าคำตอบว่าทำไมถึงบอกว่าไม่มีตำรวจ โดยสามจากห้าคำตอบนั้นมีการยอมรับว่าหลอก และอีกสองคำตอบไม่ยอมรับว่าหลอก

สี่สิบห้าเปอร์เซ็นต์ของผู้เข้าร่วมแบบตัวต่อตัวไม่เร่งความเร็ว ส่วนใหญ่เป็นเพราะว่าพวกเขาเชื่อว่าหุ่นยนต์รู้สถานการณ์มากกว่า

นักวิจัยพบว่าการขอโทษโดยไม่ยอมรับว่าหลอกลวงมีประสิทธิภาพดีกว่าการขอโทษแบบอื่น ๆ แต่เมื่อมีการหลอกลวง การขอโทษที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการซ่อมแซมความไว้วางใจนั้นเกี่ยวข้องกับคำอธิบายด้วย

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Georgia Institute of Technology


วันพุธที่ 5 เมษายน พ.ศ. 2566

นักวิจัยคัดกรองภาวะก่อนเป็นเบาหวานด้วยสมาร์ตโฟน

GluciScreen-App--Device
ภาพจาก UW Allen School News

นักวิจัยของ University of Washington (UW) ได้สร้าง GlucoScreen ซึ่งเป็นเครื่องมือคัดกรองภาวะก่อนเป็นเบาหวานที่ใช้ความสามารถในการสัมผัสแบบแคพาซิทีฟ (capacitive) ของสมาร์ตโฟนเพื่อวัดระดับน้ำตาลในเลือด

ผู้ใช้ใช้หยดเลือดบนแถบทดสอบที่ชุบด้วยเอนไซม์ ซึ่งจะส่งข้อมูลเกี่ยวกับปฏิกิริยาไฟฟ้าเคมีไปยังโทรศัพท์ผ่านลำดับการแตะที่ความเร็วต่าง ๆ กัน

แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) จะวิเคราะห์ข้อมูลและคำนวณระดับน้ำตาลในเลือด ผลลัพธ์ในระยะแรกบ่งชี้ว่า GlucoScreen มีความแม่นยำใกล้เคียงกับการทดสอบกลูโคมิเตอร์ (glucometer) ในปัจจุบัน 

วิธีนี้ไม่ต้องใช้ชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ที่ซับซ้อน ลดต้นทุนการผลิตแถบทดสอบและพลังงานไฟฟ้า

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UW Allen School News


วันจันทร์ที่ 3 เมษายน พ.ศ. 2566

ทีมนักวิจัยพบรายละเอียดใหม่ของโครงสร้าง SARS-COV-2

virus-envelope
ภาพจาก Worcester Polytechnic Institute

ทีมวิจัยระหว่างประเทศที่นำโดย Dmitry Korkin จาก Worcester Polytechnic Institute พบว่าไวรัส SARS-COV-2 มีเปลือกหุ้มรูปวงรีที่แปรสภาพหรือ "หายใจ" ขณะที่มันเคลื่อนที่ภายในร่างกาย

นักวิจัยได้ป้อนข้อมูลการจัดลำดับพันธุกรรมและข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกิดขึ้นจริงเกี่ยวกับโควิด-19 ลงในซูเปอร์คอมพิวเตอร์ในเท็กซัสเพื่อจำลองเปลือกหุ้มใน "รายละเอียดที่ใกล้เคียงระดับอะตอม"

การค้นพบเกี่ยวกับโครงสร้างของไวรัสเหล่านี้ "น่าจะช่วยให้เราสามารถจำลองกระบวนการที่แท้จริงของไวรัสที่เกาะติดกับเซลล์ และใช้ความรู้นี้เพื่อความเข้าใจของเราเกี่ยวกับการบำบัดรักษาในระดับโมเลกุล" Korkin กล่าว

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  Worcester Polytechnic Institute

วันอาทิตย์ที่ 2 เมษายน พ.ศ. 2566

พืชส่งเสียงได้ไหม?

plants
ภาพจาก The Jerusalem Post (Israel)

นักวิทยาศาสตร์จาก Tel Aviv University (TAU) ของอิสราเอล  ได้บันทึกและวิเคราะห์เสียงที่เปล่งออกมาจากพืช นักวิจัยกล่าวว่าเสียงเหล่านี้หูมนุษย์จะไม่ได้ยิน และมักเกิดขึ้นภายใต้ความเครียด

ทีมงานแยกต้นไม้ในกล่องอะคูสติกในห้องใต้ดินที่ไม่มีเสียงรบกวน และใช้ไมโครโฟนอัลตราโซนิกห่างจากต้นไม้แต่ละต้นประมาณ 10 เซนติเมตร (3.9 นิ้ว) เพื่อบันทึกเสียงที่ปล่อยออกมาที่ความถี่ 20 ถึง 250 กิโลเฮิรตซ์

เสียบที่บันทึกจะถูกวิเคราะห์โดยใช้อัลกอริทึมที่เรียนรู้ที่จะแยกความแตกต่างระหว่างพืชชนิดต่าง ๆ  และเสียงประเภทต่าง ๆ  อัลกอริทึมสามารถระบุพืชแต่ละชนิด และกำหนดประเภทและระดับของความเครียดที่พืชได้รับ แม้ว่าต้นไม้จะอยู่ในเรือนกระจกที่มีเสียงรบกวนมากก็ตาม

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Jerusalem Post (Israel)

วันเสาร์ที่ 1 เมษายน พ.ศ. 2566

UNESCO เรียกร้องให้รัฐบาลทั่วโลกนำกรอบจริยธรรมสากลของ AI ไปใช้


AI-Global-Forum
ภาพจาก UNESCO

องค์การการศึกษา วิทยาศาสตร์ และวัฒนธรรมแห่งสหประชาชาติ หรือ UNESCO เรียกร้องให้ทุกประเทศปฏิบัติตามคำแนะนำเกี่ยวกับจริยธรรมของปัญญาประดิษฐ์ (artioficial intelligence) หรือ AI ซึ่งเป็นกรอบจริยธรรมระดับโลกฉบับแรกสำหรับเทคโนโลยี

สิ่งนี้มีขึ้นหลังจากพนักงานด้านเทคโนโลยีกว่า 1,000 คนเรียกร้องให้มีการหยุดฝึกอบรมระบบ AI ที่ทรงพลังชั่วคราว UNESCO พบปัญหาด้านจริยธรรมมากมายเกี่ยวกับ AI โดยเฉพาะการเลือกปฏิบัติและการเหมารวม การบิดเบือนข้อมูล การละเมิดสิทธิในความเป็นส่วนตัว การคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล และสิทธิมนุษยชนและสิ่งแวดล้อม

แกนกลางของคำแนะนำคือเครื่องมือประเมินความพร้อมที่ช่วยให้ประเทศต่าง ๆ สามารถกำหนดความสามารถและทักษะที่พนักงานของตนต้องการเพื่อควบคุมอุตสาหกรรม AI ปัจจุบันกว่า 40 ประเทศกำลังร่วมมือกับ UNESCO เพื่อกำหนดมาตรการป้องกัน AI ระดับชาติตามคำแนะนำ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UNESCO

วันพฤหัสบดีที่ 30 มีนาคม พ.ศ. 2566

Nvidia แสดงงานวิจัยในการใช้ AI เพื่อปรับปรุงการออกแบบชิป

nvidia-logo
ภาพจาก Reuters

Nvidia เผยแพร่งานวิจัยที่ให้รายละเอียดเกี่ยวกับศักยภาพในการปรับปรุงการออกแบบชิปผ่านปัญญาประดิษฐ์ (AI) แนวทางนี้เกี่ยวข้องกับการรวมวิธีการด้าน AI เพื่อค้นหาตำแหน่งที่ดีกว่าสำหรับการจัดวางทรานซิสเตอร์กลุ่มใหญ่

นักวิจัยของ Nvidia ได้ใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรงที่พัฒนาโดยนักวิจัยของ University of Texas โดยมี AI เป็นชั้นที่สอง Bill Dally จาก Nvidia เรียกงานนี้ว่าสำคัญมาก เนื่องจากการปรับปรุงวิธีการผลิตชิปกำลังชะลอตัวลงเนื่องจากต้นทุนต่อทรานซิสเตอร์ในเทคโนโลยีการผลิตชิปรุ่นใหม่สูงกว่ารุ่นก่อนหน้า

Dally อธิบาย "คุณไม่ได้ประหยัดจริง ๆ ในระดับนั้นอีกต่อไป ในการเดินหน้าต่อไปและเพื่อส่งมอบคุณค่าที่มากขึ้นให้กับลูกค้า เราไม่สามารถทำได้ด้วยทรานซิสเตอร์ที่ถูกกว่า แต่จะทำได้จากการออกแบบที่ชาญฉลาดมากขึ้น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Reuters

วันพุธที่ 29 มีนาคม พ.ศ. 2566

จำลองการขับของคนขับที่แย่ ๆ ช่วยลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการทดสอบรถขับเคลื่อนอัตโนมัติได้เป็น 1000 เท่า

autonomous-vehical
ภาพจาก University of Michigan News

นักวิจัยของ University of Michigan (U-M) ได้พัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือAI ที่จำลองเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่ในระดับวิกฤตซึ่งเกิดได้ยากเพื่อทดสอบยานพาหนะอัตโนมัติ หรือ AV ระบบสามารถลดระยะการทดสอบที่จำเป็นของยานพาหนะดังกล่าวลงได้ 99.99%

Henry Liu จาก U-M อธิบายว่า "พาหนะ AV ที่เราใช้เป็นของจริง แต่เราได้สร้างสภาพแวดล้อมการทดสอบแบบความเป็นจริงผสม (mixed reality) ยานพาหนะที่เป็นฉากหลังเป็นแบบเสมือน ซึ่งช่วยให้เราสามารถฝึกฝนยานพาหนะเพื่อสร้างสถานการณ์ที่ท้าทายซึ่งเกิดขึ้นไม่บ่อยนักบนถนน

Shuo Feng จากมหาวิทยาลัย Tsinghua ของจีนกล่าวว่าการเรียนรู้เสริมกำลังอย่างหนาแน่น (dense reinforcement learning)" เปิดประตูสำหรับการเร่งความเร็วในการอบรมระบบอัตโนมัติที่มีความสำคัญต่อความปลอดภัยอย่างรวดเร็วโดยใช้ประโยชน์จากตัวแทนที่ใช้ AI ในการทดสอบ ซึ่งอาจสร้างความสัมพันธ์ทางชีวภาพระหว่างการทดสอบและการฝึกอบรม ซึ่งจะช่วยเร่งความเร็วได้ทั้งสองสาขา"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Michigan News

วันจันทร์ที่ 27 มีนาคม พ.ศ. 2566

ต่อต้านเมล็ดพันธ์ปลอมด้วยฉลากที่โคลนไม่ได้

MIT-Seed_tracking
ภาพจาก MIT News

แท็กที่ย่อยสลายได้ทางชีวภาพที่พัฒนาโดยนักวิทยาศาสตร์ของ Massachusetts Institute of Technology (MIT) สามารถให้เมล็ดพันธุ์ที่มีรหัสของแท้ที่ "ไม่สามารถโคลน (clone) ได้"

ฉลากประกอบด้วยจุดเล็กๆ ของวัสดุที่ได้จากผ้าไหม ซึ่งแต่ละจุดมีการผสมผสานที่เป็นเอกลักษณ์ของลายเซ็นทางเคมีที่แตกต่างกัน

แท็ก "ใช้ประโยชน์จากการสุ่มและความไม่แน่นอนในกระบวนการของแอปพลิเคชัน เพื่อสร้างคุณลักษณะลายเซ็นเฉพาะที่สามารถอ่านได้และไม่สามารถทำซ้ำได้" ตามคำกล่าวของ Benedetto Marelli จาก MIT

Marelli กล่าวว่าพวกเขาได้เพิ่มสีเพื่อทำให้อนุภาคขนาดเล็กจับตัวกันเป็นรูปแบบสุ่มที่สามารถอ่านได้ด้วยสเปกโตรกราฟ กล้องจุลทรรศน์แบบพกพา หรือกล้องโทรศัพท์มือถือที่มีเลนส์มาโคร รูปภาพสามารถประมวลผลในเครื่องเพื่อสร้างรหัสฟังก์ชันที่ไม่สามารถโคลนได้ จากนั้นจึงส่งไปยังระบบคลาวด์เพื่อเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลที่ปลอดภัยเพื่อรับประกันความถูกต้องของผลิตภัณฑ์

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News

วันศุกร์ที่ 24 มีนาคม พ.ศ. 2566

นักวิทยาศาสตร์สร้างชีสเค้กจากการพิมพ์ 3 มิติด้วยส่วนผสม 7 อย่าง

3d-printed-cheese-ckae
ภาพจาก CBS News

นักวิทยาศาสตร์จาก Columbia University พิมพ์ชีสเค้กกล้วยเนยถั่วที่มีส่วนผสม 7 อย่าง โรยด้วยฝอยเชอร์รี จากเครื่องพิมพ์สามมิติ

 นักวิจัยแปลงส่วนผสมเป็นแป้ง แล้วป้อนเข้าเครื่องพิมพ์ 3 มิติเพื่อวางตำแหน่งเป็นชั้น ๆ ให้กลายเป้นรูปชิ้นเค้ก 

พวกเขาพบว่าโครงสร้างของภาพพิมพ์คล้ายกับบ้าน โดยมี "พื้น ผนัง และเพดานเป็นฐาน (เกรแฮมแครกเกอร์) และสระน้ำด้านในบ้าน (นูเทลลาและเนยถั่ว) เก็บส่วนผสมที่อ่อนนุ่มกว่า (กล้วยและเยลลี่)"

นักวิจัยแนะนำว่าอาหารจากการพิมพ์ 3 มิติจะช่วยให้ผู้ปรุงอาหารสามารถปรับแต่งมื้ออาหารได้ดีขึ้น และป้องกันการแพร่กระจายของโรคที่เกิดจากอาหารโดยลดการสัมผัสของมนุษย์

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CBS News

วันพฤหัสบดีที่ 23 มีนาคม พ.ศ. 2566

หุ่นยนต์ที่ปรับแต่งได้สามารถผสมผสานจับคู่กันเพื่อทำงานในอวกาศได้

assembled-robot
ภาพจาก Interesting Engineering

นักวิจัยของ Massachusetts Institute of Technology (MIT) ได้ออกแบบระบบ Walking Oligomeric Robotic Mobility System (WORMS) เพื่อปฏิวัติวงการหุ่นยนต์อวกาศ

Brooke Bensche จาก MIT กล่าวว่า "แนวคิดของเราคือ ด้วยชิ้นส่วนเพียงไม่กี่ชิ้น ผสมผสานกันด้วยวิธีต่าง ๆ คุณสามารถผสมและจับคู่และได้หุ่นยนต์ที่แตกต่างกันทั้งหมดเหล่านี้"

Michael Brown จาก MIT กล่าวว่าอวัยวะของระบบได้รับแรงบันดาลใจจากหนอนต่ำต้อย เพราะแต่ละตัวสามารถ "เคลื่อนไหวคล้ายแขนหรือขา หรือกระดูกสันหลังหรือหาง"

หุ่นยนต์แต่ละปล้องที่ปรับแต่งได้แต่ละตัวมีมอเตอร์ เซ็นเซอร์ คอมพิวเตอร์ และแบตเตอรี  พวกมันสามารถประกอบเข้าด้วยกันทีละชิ้นเพื่อทำงานเล็ก ๆ หรือรวมกันสำหรับฟังก์ชันที่ซับซ้อนมากขึ้น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Interesting Engineering

วันอังคารที่ 21 มีนาคม พ.ศ. 2566

CoDe เครื่องมือสร้างวัคซีนได้เร็วขึ้นและเที่ยงตรงมากขึ้น

dna-helix
ภาพจาก Texas Biomedical Research Institute

นักวิจัยจาก Texas Biomedical Research Institute, Indian Institute of Technology, Madras และ Center for Animal Research ในสเปนได้พัฒนาเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้สามารถแก้ไขลำดับพันธุกรรมได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ เพื่อทำให้ยีนบางตัวทำงานได้น้อยลง

สิ่งนี้จะเป็นประโยชน์สำหรับผู้พัฒนาวัคซีนในการลดประสิทธิภาพของยีนเฉพาะเพื่อปรับปรุงความปลอดภัยและประสิทธิผลของวัคซีนเชื้อเป็น ทีมงานกล่าว

หลังจากที่ผู้ใช้ป้อนลำดับพันธุกรรมที่จะทำการดีออปติไมซ์แล้ว CoDe (Codon Deoptimization) จะกำหนดว่านิวคลีโอไทด์ใดที่จะเปลี่ยนแปลง นอกจากนี้ CoDe ยังสามารถแปลงการแก้ไขไดโดยอัตโนมัติเพื่อลดทอนวัคซีนให้สามารถนำไปใช้กับสายพันธุ์อื่น

Luis Martinez-Sobrido จาก Texas Biomed กล่าวว่า "ด้วย CoDe เราสามารถกลายพันธุ์นิวคลีโอไทด์นับพันในยีนเดียวได้อย่างแม่นยำ ซึ่งทำให้ไวรัสเปลี่ยนกลับได้ยากอย่างยิ่ง นอกจากนี้ยังช่วยให้เราปรับการแสดงออกของยีนในส่วนเล็ก ๆ แทนที่จะกำจัดออกไปทั้งหมด ทั้งหมดนี้จะมีประโยชน์อย่างมากในการออกแบบวัคซีน และงานวิจัยขั้นพื้นฐาน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Texas Biomedical Research Institute



วันอาทิตย์ที่ 19 มีนาคม พ.ศ. 2566

คอมไพเลอร์ที่เขียนด้วย python บรรลุความเร็วอย่างมีนัยสำคัญ

python-computer-cartoon
ภาพจาก MIT News

คอมไพเลอร์ Codon ที่ตอนนี้อยู่บน GitHub แล้ว ช่วยให้นักพัฒนาสร้างภาษาใหม่ที่ทำงานเฉพาะโดเมนที่กำหนดภายใน Python ในขณะที่ได้รับประสิทธิภาพความเร็วของภาษาโปรแกรม เช่น C และ C++

นำโดยนักวิจัยจาก Massachusetts Institute of Technology (MIT) ทีมวิจัยได้คอมไพล์แอปพลิเคชันเกี่ยวกับจีโนมที่ใช้กันทั่วไปประมาณ 10 รายการที่เขียนด้วย Python และเห็นว่ามีความเร็วเพิ่มถึง 5 ถึง 10 เท่าจากการใช้งานที่ปรับแต่งด้วยมือแบบดั้งเดิม

"แทนที่จะต้องเขียนโปรแกรมใหม่โดยใช้ไลบรารีที่ใช้ C เช่น NumPy หรือเขียนใหม่ทั้งหมดในภาษาเช่น C Codon สามารถใช้โปรแกรมเดิมที่เขียนด้วย Python และได้ประสิทธิภาพเดียวกันกับที่คุณจะได้รับจากการเขียนใหม่ด้วยภาษา C" Saman Amarasinghe จาก MIT กล่าว

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News

วันเสาร์ที่ 18 มีนาคม พ.ศ. 2566

ห้องปฏิบัติการที่ทำงานด้วยตัวเองช่วยเร่งความเร็วการค้นพบทางเคมี

AI-Chemical
ภาพจาก NC State University News

นักวิจัยด้านวิศวกรรมเคมีที่ North Carolina State University (NC State) และ  University at Buffalo  ได้พัฒนาห้องปฏิบัติการ AlphaFlow ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองเพื่อสังเคราะห์ผลึกนาโนของเซมิคอนดักเตอร์ที่ใช้ในอุปกรณ์ออปติกและโฟโทนิค (photonic) ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

Milad Abolhasani จาก NC State กล่าวว่า AlphaFlow ใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรง (reinforcement learning) เพื่อเร่งการค้นพบวัสดุ โดยการทำงานร่วมกับอุปกรณ์ไมโครฟลูอิดิค (microfluidic) อัตโนมัติ โดยอธิบายว่า "AlphaFlow สามารถทำการทดลองได้มากกว่านักเคมีที่เป็นคน 100 คนในช่วงเวลาเดียวกัน ในขณะที่ใช้สารเคมีที่เกี่ยวข้องน้อยกว่า 0.01%

Abolhasani เสริมว่า AlphaFlow “ลดขนาดการทดลองได้อย่างมีประสิทธิภาพ และดำเนินการในห้องปฏิบัติการแบบเดียวกับที่ต้องใช้ห้องปฏิบัติการเคมีแบบเว็ต (wet chemistry lab) ทั้งหมดในแพลตฟอร์มการทดลองแบบจุดต่อจุด (end-to-end) ขนาดเท่ากระเป๋าเดินทาง”

อ่านข่าวเต็มได้ที่: NC State University News


วันพฤหัสบดีที่ 16 มีนาคม พ.ศ. 2566

จะเกิดอะไรขึ้นถ้าโทรศัพท์ของเรากำลังสอดแนมเรา

smart-phone-a[[-ask-permission
ภาพจาก UC San Diego Today

นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์แห่ง University of California, San Diego, New York University, และ Cornell Tech พบแอปพลิเคชันสปายแวร์บนสมาร์ตโฟนส่งข้อมูลที่มันรวบรวมได้ออกไป

จากการโปรโมทตัวเองว่าเป็นเครื่องมือในการติดตามเด็กที่ยังไม่บรรลุนิติภาวะ และพนักงาน แอปเหล่านี้ถูกใช้ในทางที่ผิดเพื่อแอบสอดแนมผู้อื่นโดยบันทึกกิจกรรมของอุปกรณ์ของพวกเขา

ไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคในการติดตั้งและเรียกใช้แอป และผู้ละเมิดต้องการเพียงการเข้าถึงอุปกรณ์ของเหยื่อเพียงชั่วคราวเท่านั้น

นักวิจัยวิเคราะห์แอปสปายแวร์ชั้นนำ 14 แอปของโทรศัพท์ Android โดยเปิดเผยวิธีการบันทึกข้อมูลที่รวมถึงการเข้าถึงไมโครโฟนของอุปกรณ์เพื่อบันทึกการโทร และใช้เบราว์เซอร์ที่มองไม่เห็นซึ่งสตรีมวิดีโอจากกล้องไปยังเซิร์ฟเวอร์ของซอฟต์แวร์สอดแนม

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UC San Diego Today

วันพุธที่ 15 มีนาคม พ.ศ. 2566

AI สร้างภาพที่คนเพิ่งเห็นด้วยการสแกนสมอง

AI-generated-pictures
ภาพจาก Science


อัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์  (artificial intelligence) หรือ AI แบบ Stable Diffusion ที่พัฒนาโดยนักวิจัยชาวเยอรมันและญี่ปุ่นสามารถอ่านการสแกนสมองด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าเชิงฟังก์ชัน (fMRI) เพื่อจำลองภาพที่คนเพิ่งเห็นเมื่อไม่นานมานี้

Yu Takagi จาก Osaka University ของญี่ปุ่นกล่าวว่าอัลกอริทึมใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากบริเวณสมองที่เกี่ยวข้องกับการรับรู้ภาพ ในขณะที่การสแกน fMRI บันทึกจุดสูงสุดของการทำงานของสมอง

จากนั้น AI จะใช้ในการแปลรูปแบบเหล่านี้เป็นภาพเลียนแบบ นักวิจัยได้ฝึก Stable Diffusion เพิ่มเติมโดยใช้ชุดข้อมูลของ University of Minnesota ที่มีคน 4 คนกำลังชุดของภาพถ่าย 10,000 รูป

เพื่อแก้ปัญหาแนวโน้มของอัลกอริทึมในการแสดงวัตถุในภาพถ่ายเป็นรูปแบบนามธรรม นักวิจัยได้ป้อนคำหลักจากคำบรรยายภาพที่มาพร้อมกับภาพถ่ายไปยังโปรแกรมสร้างข้อความเป็นรูปภาพ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Science


วันอังคารที่ 14 มีนาคม พ.ศ. 2566

ซอฟต์แวร์เปิดเผยรหัสอาจช่วยลดเวลาการคำนวณทางเคมีอย่างมหาศาล

chemical-atom
ภาพจาก  Chemistry World

ซอฟต์แวร์ที่พัฒนาโดยทีมที่นำโดยนักวิจัยจาก Institute of Chemical Synthesis and Homogeneous Catalysis (ISQCH) ของสเปน มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำให้การทดลองทางเคมีเชิงคำนวณมีประสิทธิภาพมากขึ้นและเพิ่มความเร็วในการวิเคราะห์โดยอัตโนมัติ

ซอฟต์แวร์เปิดเผยรหัส (open source) AQME ต้องการเพียงอินพุตธรรมดา เช่น สตริง Smiles ซึ่งจะแปลงโครงสร้างทางเคมีที่ซับซ้อนให้เป็นตัวอักษรและตัวเลขที่เครื่องอ่านได้

การทำแบบนี้ทำให้ใช้งานร่วมกับฐานข้อมูลเคมีและโซลูชันการเรียนรู้ของเครื่อง (machine  learning) หลาย ๆ ตัว เนื่องจากหลายตัวมีชุดข้อมูลในรูปแบบ Smiles

Juan Vicente Alegre Requena จาก ISQCH กล่าวว่า "ผลลัพธ์ส่วนใหญ่เป็นกราฟและการพล็อต ซึ่งแสดงภาพผลลัพธ์ได้ทันที นอกจากนี้ AQME ยังวิเคราะห์ข้อผิดพลาดที่มีโดยอัตโนมัติ แก้ไขไฟล์การคำนวณ และเรียกใช้การจำลองอีกครั้ง"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Chemistry World

วันเสาร์ที่ 11 มีนาคม พ.ศ. 2566

หุ่นยนต์จิ๋วท่องไปในเส้นเลือดผ่าตัดได้สมบูรณ์

blood-vessel
ภาพจาก  IEEE Spectrum

เมื่อเร็ว ๆ นี้ นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Hanyang ของเกาหลีใต้ได้แสดงให้เห็นว่าหุ่นยนต์ขนาดเล็กสามารถเดินทางโดยอัตโนมัติไปยังหลอดเลือดแดงต้นขาชั้นตื้นในหมู ส่งสีย้อมที่ตัดกัน และกลับไปยังจุดสกัด (extraction) ได้อย่างปลอดภัย

นี่อาจเป็นการปูทางไปสู่การใช้หุ่นยนต์เพื่อรักษาโรคหลอดเลือดอุดตันในมนุษย์ และลดความจำเป็นในการถ่ายภาพเอ็กซ์เรย์เพื่อนำทางอุปกรณ์ผ่าตัด

นักวิจัยได้พัฒนาหุ่นยนต์ I-RAMAN (robotically assisted magnetic navigation system for endovascular intervention: ระบบนำทางด้วยแม่เหล็กโดยใช้หุ่นยนต์ช่วยสำหรับการสอดสายสวนหลอดเลือด) ซึ่งสามารถนำทางหลอดเลือดของผู้ป่วยได้เองโดยใช้แผนที่สามมิติที่สร้างจากภาพเอ็กซ์เรย์สองมิติ

หุ่นยนต์ถูกฉีดเข้าไปในเส้นเลือดผ่านทางสายสวน จากนั้นสนามแม่เหล็กภายนอกจะปลดหุ่นยนต์ออกจากสายสวนและนำหุ่นยนต์ไปยังพื้นที่การรักษาและกลับมา

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum

วันศุกร์ที่ 10 มีนาคม พ.ศ. 2566

การตรวจจับยังนำหน้า Deepfake อยู่ในตอนนี้

deepfake
ภาพจาก IEEE Spectrum

นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์กำลังพัฒนาอัลกอริทึมขั้นสูงสำหรับการสร้างเนื้อหาสังเคราะห์ ในขณะเดียวกันก็สร้างอัลกอริทึมตอบโต้เพื่อตรวจจับเนื้อหาดังกล่าว

Real-Time Deepfake Detector ของ Intel ซึ่งมีกำหนดเปิดตัวในฤดูใบไม้ผลินี้ จะมี FakeCatcher ซึ่งสามารถระบุการเปลี่ยนแปลงของใบหน้าเนื่องจากการไหลเวียนของเลือด

FakeCatcher พัฒนาโดยนักวิจัยที่ Intel และ Binghamton University ไม่สามารถทำวิศวกรรมย้อนกลับได้ง่าย ๆ ดังนั้นจึงไม่สามารถนำมาฝึกให้อัลกอริทึมสร้างข้อมูลหลอกได้ดีขึ้น

ท่ามกลางเครื่องมือตรวจจับอื่น ๆ นักวิจัยจาก University of Florida ได้พัฒนาระบบที่สร้างตัวแบบช่วงเสียงของมนุษย์ และสามารถระบุได้ว่าการบันทึกเสียงนั้นมีความเป็นไปได้ทางชีวภาพหรือไม่

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum



วันพฤหัสบดีที่ 9 มีนาคม พ.ศ. 2566

ภาษาโปรแกรมและหัวข้อยอดนิยมที่นักพัฒนาต้องการเรียน

developer-working
ภาพจาก ZDNet

รายงานแนวโน้มเทคโนโลยีของ O'Reilly Media ในปี 2023 ในการวิเคราะห์ข้อมูลบนแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของบริษัทจากผู้ใช้ 2.8 ล้านคน พบว่าปัญญาประดิษฐ์เป็นหัวข้อที่นักพัฒนาให้ความสนใจบ่อยที่สุดในปีที่แล้ว

แพลตฟอร์มการเรียนรู้กล่าวว่าผู้ใช้แสดงความสนใจเนื้อหาเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพิ่มขึ้น 42% ปีต่อปี และความสนใจเนื้อหาเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกเพิ่มขึ้น 23%

อย่างไรก็ตาม ความสนใจในเนื้อหาเกี่ยวกับการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (reinforcement learning) และแชทบอทลดลง 14% และ 5.8% ตามลำดับ

สำหรับความนิยมของภาษาโปรแกรม Java และ Python อยู่ในอันดับต้น ๆ ตามด้วย Go, C++, JavaScript, C#, C, Rust, TypeScript ของ Microsoft ซึ่งเป็นภาษาที่เป็นซุปเปอร์เซ็ตของ JavaScript, R, Kotlin และ Scala

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet

วันพุธที่ 8 มีนาคม พ.ศ. 2566

สร้างคอมพิวเตอร์จากอะตอมเพียงตัวเดียว

atom-physic
ภาพจาก  SciTechDaily

นักวิจัยจาก Tulane University และ US Army Research Laboratory ได้พัฒนาคอมพิวเตอร์อะตอมเดี่ยวแบบไม่เชิงเส้นที่ใช้การประมวลผลอินพุต-เอาท์พุตแบบออปติคอลอย่างสมบูรณ์ โดยมีการสอบทวนการคำนวณให้แน่นอนโดยใช้ตัวกรองเอาต์พุต

Gerard McCaul จาก Tulane กล่าวว่า "การวิจัยของเรายืนยันว่าวิธีการนี้ใช้ได้ผลในหลักการ เช่นเดียวกับการยืนยันข้อเท็จจริงที่ว่าระบบทำงานได้ดีขึ้นเมื่อไฟอินพุตได้รับการออกแบบให้เหนี่ยวนำให้เกิดความไม่เป็นเส้นตรงในระดับที่สูงขึ้นในระบบ ฉันอาจพูดได้ว่าสิ่งที่เราพยายามเน้นในงานนี้คือระบบขั้นต่ำที่สามารถคำนวณได้นั้นมีอยู่จริงในระดับของอะตอมเดี่ยว และการคำนวณนั้นสามารถทำได้ด้วยกระบวนการทางแสงเท่านั้น"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: SciTechDaily