แสดงบทความที่มีป้ายกำกับ sarunitnews แสดงบทความทั้งหมด
แสดงบทความที่มีป้ายกำกับ sarunitnews แสดงบทความทั้งหมด

วันพุธที่ 25 ตุลาคม พ.ศ. 2566

หมวกคลื่นสมองช่วยชีวิตด้วยการระบุอาการหลอดเลือดสมองตีบ

cap-detect-lov
ภาพจาก Interesting Engineering

ฝาครอบคลื่นสมอง StrokePointer ออกแบบโดยนักวิจัยในประเทศเนเธอร์แลนด์ สามารถวินิจฉัยโรคหลอดเลือดสมองตีบตัน ( large vessel occlusion) หรือ LVO ได้ในขณะที่ผู้ป่วยอยู่ในรถพยาบาล

นักวิจัยของ Amsterdam University Medical Centers (UMC)  กล่าวว่าฝาครอบดังกล่าวช่วยให้สามารถตรวจคลื่นสมองไฟฟ้าเพื่อตรวจหาโรคหลอดเลือดสมองตีบ รวมถึงการวัดขอบเขตของการอุดตันของหลอดเลือดในสมองเพื่อกำหนดวิธีการรักษาที่เหมาะสม

นักวิจัยใช้ StrokePointer ในรถพยาบาลของเนเธอร์แลนด์ 12 คันระหว่างปี 2018 ถึง 2022 โดยข้อมูลที่รวบรวมจากผู้ป่วยเกือบ 400 รายเสริมความมั่นใจว่าหมวกสามารถ "ระบุผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองตีบได้อย่างแม่นยำ"

TrainecT บริษัทที่แตกมาจาก Amsterdam UMC มุ่งหวังที่จะจำหน่าย StrokePointer โดยเว็บไซต์ของบริษัทระบุว่าอัลกอริทึมของหมวกได้รับการฝึกอบรมบนฐานข้อมูล  EEG ของคนไข้ก่อนเข้าโรงพยาบาลที่ใหญ่ที่สุดในโลก เพื่อวินิจฉัยโรคหลอดเลือดสมอง LVO ในผู้ป่วยที่สงสัยว่าเป็นโรคหลอดเลือดสมองเฉียบพลัน โดยมีความแม่นยำในการวินิจฉัยมากกว่า 80%

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Interesting Engineering

วันอังคารที่ 24 ตุลาคม พ.ศ. 2566

เผยโฉมอนาคตของจอแสดงผล VR ความละเอียดสูง

hi-res-vr-display
ภาพจาก SPIE

นักวิทยาศาสตร์กำลังทำงานเพื่อปรับปรุงเทคโนโลยีการแสดงผลความเป็นจริงเสมือน (virtual reality) หรือ VR เพื่อเอาชนะปัญหาความละเอียดต่ำทำให้ผู้ใช้เห็นรูปแบบคล้ายตารางบนหน้าจอ

ความละเอียดโดยทั่วไปของจอแสดงผล VR ที่ 500 ถึง 600 พิกเซลต่อนิ้ว (PPI) ในปี 2560 ได้พัฒนาเป็นประมาณ 1,200 PPI ในขณะที่จอแสดงผลคริสตัลเหลว 4K VR ความละเอียด 2,117 PPI 4K ที่เสนอโดยนักวิจัยที่ศูนย์พัฒนาเทคโนโลยี Innolux ของไต้หวัน ซึ่งมีแนวโน้มอย่างมากที่จะพัฒนาคุณภาพของรูปภาพต่อไป

Yung-Hsun Wu จาก Innolux กล่าวว่า "เรามุ่งเน้นไปที่การเพิ่มอัตราส่วนรูรับแสงของพิกเซล ประสิทธิภาพของคริสตัลเหลว และการส่งผ่านข้อมูล ขณะเดียวกันก็เสนอวิธีการลดการใช้พลังงานและเพิ่มประสิทธิภาพของแบ็คไลท์ (backlight)"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: SPIE

วันจันทร์ที่ 23 ตุลาคม พ.ศ. 2566

ชิปของ IBM เพิ่มความเร็วให้ AI

mainboard
ภาพจาก Nature

นักวิจัยที่ IBM ได้พัฒนาโปรเซสเซอร์ที่สามารถเพิ่มความเร็วปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI ในขณะที่ใช้พลังงานน้อยลง

ชิป NorthPole ทำให้ไม่จำเป็นต้องเข้าถึงหน่วยความจำภายนอกบ่อยครั้ง ทำให้ได้รับประสิทธิภาพที่ "น่าทึ่ง" Damien Querlioz จากมหาวิทยาลัย Paris-Saclay ของฝรั่งเศส กล่าว

NorthPole มีโครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น ชั้นล่างจะดูดซับข้อมูลในขณะที่แต่ละเลเยอร์ที่ต่อเนื่องกันจะระบุรูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้น และส่งข้อมูลไปยังเลเยอร์ถัดไปจนกว่าชั้นบนสุดจะสร้างเอาต์พุต

ชิปดังกล่าวประกอบด้วยคอร์ประมวลผล 256 คอร์ ซึ่งแต่ละคอร์มีหน่วยความจำของตัวเอง ซึ่งช่วยลดปัญหาคอขวดของ Von Neumann ตามข้อมูลของ Dharmendra Modha ของ IBM

นักวิจัยกล่าวว่าการเชื่อมต่อแกนเข้าด้วยกันในรูปแบบที่จำลองมาจากการเชื่อมต่อไวท์-แมทเตอร์ (white-matter) ในเปลือกสมองของมนุษย์ ช่วยให้ NorthPole มีประสิทธิภาพเหนือกว่า AI ที่มีอยู่อย่างมากในการทดสอบตามเกณฑ์มาตรฐาน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Nature

วันอาทิตย์ที่ 22 ตุลาคม พ.ศ. 2566

ศูนย์ข้อมูลยังทำงานได้ถึงแม้จะใช้ระบบความเย็นที่น้อยกว่าในปัจจุบัน

data-center
ภาพจาก New Scientist

Shengwei Wang และเพื่อนร่วมงานที่ Hong Kong Polytechnic University พบว่าการใช้งานศูนย์ข้อมูลที่อุณหภูมิสูงกว่าที่พวกเขาใช้งานอยู่ในปัจจุบันสามารถลดการใช้พลังงานลงได้อย่างมาก ในขณะเดียวกันก็รักษาประสิทธิภาพการคำนวณไว้ได้

นักวิจัยได้ตั้งโปรแกรมตัวแบบคอมพิวเตอร์เพื่อจำลองประสิทธิภาพของอุปกรณ์เทคโนโลยีสารสนเทศที่อุณหภูมิต่างๆ ใน 57 เมืองทั่วโลก พวกเขาพบว่าเซิร์ฟเวอร์ที่ทำงานที่อุณหภูมิ 41 องศาเซลเซียส (106 องศาฟาเรนไฮต์) สามารถประหยัดพลังงานที่ใช้ในการทำความเย็นได้มากถึง 56% เมื่อเทียบกับเซิร์ฟเวอร์ที่ทำงานที่อุณหภูมิ 22 องศาเซลเซียส (72 องศาฟาเรนไฮต์) 

วิธีการนี้จะให้ผลการประหยัดพลังงานได้มากที่สุดในสถานที่ซึ่งมีอุณหภูมิแวดล้อมสูงซึ่งต้องการระบบทำความเย็นมากที่สุด เช่น บราซิลหรือแอฟริกาตะวันตก ตามข้อมูลของนักวิจัย

อ่านข่าวเต็มได้ที่: New Scientist

วันเสาร์ที่ 21 ตุลาคม พ.ศ. 2566

ChatGPT 'อนุมาน' ข้อมูลส่วนบุคคลจากข้อความที่ไม่ระบุตัวตนได้

LLM
ภาพจาก Gizmodo

การศึกษาโดยนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ ETH Zurich ในสวิตเซอร์แลนด์ พบว่าตัวแบบภาษาขนาดใหญ่ (large language models) หรือ LLM จาก OpenAI, Meta, Google และ Anthropic สามารถอนุมานเชื้อชาติ อาชีพ สถานที่ ข้อมูลส่วนบุคคลอื่น ๆ ของผู้ใช้ได้จากข้อความที่ไม่ระบุตัวตน

การค้นพบนี้ทำให้เกิดความกังวลว่านักต้มตุ๋น แฮกเกอร์ และหน่วยงานบังคับใช้กฎหมาย สามารถใช้ LLM เพื่อระบุข้อมูลเบื้องหลังของผู้ใช้จากวลีและประเภทของคำที่พวกเขาใช้

การทดสอบ LLM เกี่ยวข้องกับตัวอย่างข้อความจากฐานข้อมูลความคิดเห็นจากโปรไฟล์ Reddit มากกว่า 500 โปรไฟล์ GPT4 ของ OpenAI มีอัตราความแม่นยำ 85% ถึง 95% ในการระบุข้อมูลส่วนตัวจากข้อความ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Gizmodo


วันศุกร์ที่ 20 ตุลาคม พ.ศ. 2566

เครื่องมือทำนายแผ่นดินไหวที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีความเป็นไปได้อย่างมาก

road-damaged-by-earthquake
ภาพจาก University of Texas at Austin News

อัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI ที่พัฒนาโดยนักวิจัยจาก University of Texas at Austin (UT) อาจนำมาใช้เพื่อช่วยทำนายแผ่นดินไหวได้ในวันหนึ่ง

นักวิจัยได้จัดเตรียมชุดคุณลักษณะทางสถิติทางกายภาพของแผ่นดินไหวให้กับ AI จากนั้นให้มันฝึกตัวเองโดยใช้ฐานข้อมูลที่บันทึกการเกิดแผ่นดินไหวที่ครอบคลุมระยะเวลาห้าปี กระบวนการนี้สอนให้ AI ตรวจจับการเพิ่มขึ้นทางสถิติของข้อมูลแผ่นดินไหวแบบเรียลไทม์

ในระหว่างการทดลองเจ็ดเดือนในประเทศจีน AI มีความแม่นยำ 70% ในการพยากรณ์แผ่นดินไหวในหนึ่งสัปดาห์ก่อนเกิดแผ่นดินไหว โดยรวมแล้ว สามารถคาดการณ์แผ่นดินไหว 14 ครั้งได้อย่างแม่นยำภายในรัศมี 200 ไมล์จากจุดที่คาดการณ์ไว้ และระดับความแรงที่คำนวณได้ก็เกือบจะแม่นยำ

Sergey Fomel จาก UT กล่าวว่า "สิ่งที่เราประสบความสำเร็จบอกเราว่าสิ่งที่เราเคยคิดว่าเป็นปัญหาที่แก้ไม่ได้นั้นสามารถหาทางแก้ได้อย่างมีหลักการ"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Texas at Austin News


วันพฤหัสบดีที่ 19 ตุลาคม พ.ศ. 2566

เทคนิคช่วยหุ่นยนต์บรรจุสิ่งของในเนื้อที่จำกัด

MIT-D-CCSP
ภาพจาก MIT News

นักวิจัยจาก Massachusetts Institute of Technology ใช้แบบจำลองการแพร่กระจายเพื่อช่วยให้หุ่นยนต์บรรจุวัตถุในพื้นที่แคบได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

วิธีการที่เรียกว่า Diffusion-Continuous Constraint Satisfaction Problems (Diffusion-CCSP) รบรวมตัวแบบการบรรจุสิ่งของด้วยข้อจำกัดเฉพาะหลากหลายวิธี และรวมมันเข้าด้วยกันเพื่อสร้างเป็นตัวแบบกลางที่ใช้ได้สำหรับข้อจำกัดหลาย ๆ อย่างพร้อม ๆ กัน

Diffusion-CCSP สร้างทางแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพได้เร็วกว่าวิธีอื่น ๆ รวมถึงทางแก้ที่มช้งานได้จำนวนมากขึ้นในระยะเวลาเท่ากัน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News

วันพุธที่ 18 ตุลาคม พ.ศ. 2566

มือชีวกลรวมเข้ากับเส้นประสาท กระดูก และกล้ามเนื้อ

bionic-hand
ภาพจาก UPI

ทีมวิจัยระหว่างประเทศรายงานว่ามือหุ่นยนต์ที่ติดอยู่กับผู้หญิงชาวสวีเดนในปี 2017 ได้บูรณาการกับเส้นประสาท กระดูก และกล้ามเนื้อของเธออย่างสมบูรณ์นับตั้งแต่ขั้นตอนแรก

ผู้ป่วยรายนี้ซึ่งสูญเสียมือขวาจากอุบัติเหตุทางการเกษตรเมื่อกว่าสองทศวรรษที่แล้ว รายงานว่าการทำงานดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด อาการปวดหลอก (phantom pain) ลดลงอย่างมาก และไม่มีอาการปวดจากบริเวณที่ตัด (stump pain)

Max Ortiz-Catalan หัวหน้านักวิจัยจาก Center for Bionics and Pain Research ของสวีเดนกล่าวว่ามือหุ่นยนต์เชื่อมต่อโดยตรงกับโครงกระดูกของเธอโดยใช้การปลูกถ่ายแบบรวมกระดูก ซึ่งช่วยให้อวัยวะเทียมและอิเล็กโทรดที่ฝังอยู่ในเส้นประสาทและกล้ามเนื้อสามารถสื่อสารได้

อิเล็กโทรดรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการควบคุมเส้นประสาทเฉพาะจุด ซึ่งถูกส่งไปยังคอมพิวเตอร์ภายนอกที่ใช้ซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์เพื่อเป็นนำทางเวลาใช้มือ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UPI

วันอังคารที่ 17 ตุลาคม พ.ศ. 2566

หุ่นยนต์อาจเป็นกุญแจสำหรับการช่วยเหลือผู้พิการ

robot-help
ภาพจาก IEEE Spectrum

Charlie Kemp จาก Georgia Institute of Technology และ Aaron Edsinger นักหุ่นยนต์วิทยา ร่วมกันพัฒนาหุ่นยนต์ช่วยเหลือที่เรียบง่าย ปลอดภัย และราคาไม่แพงสำหรับผู้พิการ

ผู้พัฒนาทั้งสองได้ออกแบบหุ่นยนต์ Stretch ภายใต้การสนับสนุนของสตาร์ทอัพ Hello Robot โดยจัดให้มีแขนที่ขยับขึ้นและลง และยืดและหดได้โดยมีข้อต่องอข้อมือ

ฐานล้อของ Stretch หลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวางด้วยเซ็นเซอร์และกล้องจับความลึกบนหัวที่แพนและเอียงได้ที่ด้านบน

บริษัทหุ่นยนต์ Willow Garage กล่าวว่าการ Stretch สามารถแบ่งเบาภาระของผู้ดูแลได้โดยทำให้ผู้ป่วยสามารถปฏิบัติ "กิจวัตรประจำวัน" ได้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum

วันจันทร์ที่ 16 ตุลาคม พ.ศ. 2566

Google ปล่อย Flood Hub เครื่องมือสำหรับทำนายน้ำท่วมล้นจากแม่น้ำในสหรัฐอเมริกา

Google-Flood-Hub
ภาพจาก Fast Company

เมื่อต้นปีที่ผ่านมา Google ได้ใช้เครื่องมือแจ้งเตือนน้ำท่วมล่วงหน้าชื่อ Flood Hub ในสหรัฐอเมริกาและแคนาดา เครื่องมือนี้เปิดตัวไปแล้วในกว่า 80 ประเทศนับตั้งแต่เปิดตัวในอินเดียในปี 2018 

Flood Hub สร้างแบบจำลองดิจิทัลของที่ดินในภูมิภาคที่ระบุ จากภาพถ่ายดาวเทียมหลายพันภาพ จากนั้นจำลองน้ำท่วมในแม่น้ำร่วมกับการพยากรณ์อากาศ

เครื่องมือนี้สามารถพยากรณ์น้ำท่วมล่วงหน้าได้ 2-7 วัน ทำให้ชาวบ้านมีเวลาเพียงพอในการอพยพ Flood Hub ซึ่งปัจจุบันคำเตือนจำกัดเฉพาะน้ำท่วม "แม่น้ำ" สามา0รถแจ้งรัฐบาลและผู้อยู่อาศัยในเขตน้ำท่วมผ่านการแจ้งเตือนทางโทรศัพท์มือถือ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Fast Company

วันเสาร์ที่ 14 ตุลาคม พ.ศ. 2566

สอนคอมพิวเตอร์ให้รู้จักอาหารในทุกรูปแบบ

training-machine-learning-for-food
ภาพจาก University of Maryland Department of Computer Science

นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์แห่ง University of Maryland (UMD) ได้พัฒนาชุดข้อมูลเพื่อฝึกระบบการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ให้จดจำผักและผลไม้ที่แตกต่างกัน 20 ชนิด ไม่ว่าจะปอกเปลือก หั่นเป็นชิ้น หรือสับก็ตาม

นักวิจัยได้พัฒนา Chop & Learn โดยการถ่ายทำรูปแบบการเตรียมอาหารที่แตกต่างกันเจ็ดรูปแบบจากสี่มุมที่แตกต่างกันเพื่อให้แน่ใจว่าครอบคลุมอย่างครบถ้วน 

Abhinav Shrivastava จาก UMD กล่าวว่า "ความสามารถในการจดจำวัตถุในขณะที่วัตถุกำลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนรูป เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างระบบการทำความเข้าใจวิดีโอในระยะยาว รวมถึงการจัดการกับปัญหา long-tail ในการจดจำวัตถุ เราเชื่อว่าชุดข้อมูลของเราเป็นการเริ่มต้นที่ดี เพื่อสร้างความก้าวหน้าอย่างแท้จริงบนปมพื้นฐานของปัญหานี้ ในการสร้างภาพองค์ประกอบและการจดจำการกระทำ"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Maryland Department of Computer Science

วันศุกร์ที่ 13 ตุลาคม พ.ศ. 2566

C# ท้าทาย Java ในภาษาโปรแแกรมยอดนิยม

horse-racing
ภาพจาก InfoWorld

ภาษา C# ของ Microsoft กำลังไล่ตามความนิยมของ Java โดยความแตกต่างระหว่างทั้งสองอยู่ที่เพียง 1.2% ในดัชนีความนิยมภาษาการเขียนโปรแกรม Tiobe ของเดือนตุลาคม

คาดว่า C# จะเหนือกว่า Java เร็ว ๆ นี้ตามแนวโน้มปัจจุบัน  Java ครองตำแหน่งสูงสุดในดัชนีมายาวนานจนกระทั่งถูกแซงหน้าโดย C, Python และ C++ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ตอนนี้มาอยู่อันดับที่ 4 ด้วยเรตติ้ง 8.92% ในขณะที่ C# อันดับที่ 5 มีเรตติ้ง 7.71%

ภาษาที่ได้รับความนิยมสูงสุด 10 อันดับแรกในการจัดอันดับ Tiobe จากอันดับ 5 ลงมาได้แก่ JavaScript (2.91%), Visual Basic (2.13%), PHP (1.9%), SQL (1.78%) และ Assembly (1.64%)

อ่านข่าวเต็มได้ที่: InfoWorld

วันพฤหัสบดีที่ 12 ตุลาคม พ.ศ. 2566

Geoffrey Hinton ยืนยันความเสี่ยงของ AI ระดับสูง

Geoffrey-Hilton-Scott-Pelley
ภาพจาก CBS News

นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์แห่งสหราชอาณาจักร และผู้รับรางวัล  ACM A.M. Turing Award ประจำปี 2019 Geoffrey Hinton กล่าวว่าปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI ขั้นสูง มีความเป็นไปได้มากที่จะมาแทนที่เราได้  

ในการสัมภาษณ์รายการ  "60 นาที (60 Minutes)"  Hinton กล่าวว่าระบบ AI มีความชาญฉลาด สามารถเข้าใจได้ และสามารถตัดสินใจจากประสบการณ์ได้ในลักษณะเดียวกับที่มนุษย์ทำ การบรรลุการตระหนักรู้ในตนเองเป็นเพียงเรื่องของเวลาเท่านั้น ซึ่งจะทำให้ AI ฉลาดกว่ามนุษย์อย่างชัดเจน

Hinton และผู้ร่วมงาน Yann LeCun และ Yoshua Bengio ได้สร้างโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเรียนรู้จากการลองผิดลองถูก เสริมสร้างการเชื่อมต่อที่นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง Hinton แนะนำว่าระบบ AI สมัยใหม่สามารถเรียนรู้ได้ดีกว่าสติปัญญาของมนุษย์ โดยใช้การเชื่อมต่อน้อยกว่า แม้ว่าจะไม่ทราบการทำงานภายในที่แท้จริงก็ตาม

Hinton เรียกร้องให้มีการทดลองเพื่อปรับปรุงความเข้าใจของเราเกี่ยวกับวิธีการทำงานของเทคโนโลยี เช่นเดียวกับกฎระเบียบของรัฐบาล และการห้ามใช้หุ่นยนต์ทหารทั่วโลก

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CBS News

วันพุธที่ 11 ตุลาคม พ.ศ. 2566

วิธีพิมพ์ 3 มิติที่มีแนวโน้มที่ดีในการนำไปใช้ในการซ่อมแซมส่วนของสมองที่เสียหาย

brain
ภาพจาก University of Oxford (U.K.)

นักวิทยาศาสตร์จาก University of Oxford  ในสหราชอาณาจักรพิมพ์เซลล์ประสาทของมนุษย์แบบสามมิติเพื่อเลียนแบบสถาปัตยกรรมของเปลือกสมอง

นักวิจัยได้แยกความแตกต่างจากเซลล์ต้นกำเนิด pluripotent ที่มนุษย์เหนี่ยวนำให้เป็นเซลล์ต้นกำเนิดของระบบประสาทเพื่อสร้างเป็นสองชั้นที่แตกต่างกัน จากนั้นนำไปแขวนลอยในสารละลายเพื่อสร้าง "หมึกชีวภาพ" สำหรับการพิมพ์ลงในเนื้อเยื่อสมองสองชั้น

เนื้อเยื่อที่พิมพ์แบบ 3 มิติแสดงให้เห็นการบูรณาการที่แข็งแกร่งเมื่อฝังลงในชิ้นสมองของหนู กิจกรรมการส่งสัญญาณของมันสอดคล้องกับกิจกรรมของเซลล์เจ้าบ้าน

Linna Zhou จากอ็อกซ์ฟอร์ดกล่าวว่า "เทคนิคการพิมพ์แบบหยดของเราให้วิธีการในการออกแบบเนื้อเยื่อ 3 มิติที่มีชีวิตด้วยสถาปัตยกรรมที่ต้องการ ซึ่งทำให้เราใกล้ชิดกับการสร้างสรรค์วิธีการปลูกถ่ายเฉพาะบุคคลสำหรับอาการบาดเจ็บที่สมอง"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Oxford (U.K.)

วันอังคารที่ 10 ตุลาคม พ.ศ. 2566

เนื้อที่จัดเก็บข้อมูลที่ CERN มีขนาด 1 เอกซาไบต์แล้ว

CERN-DATA-CENTER
ภาพจาก CERN (Switzerland)

European Organization for Nuclear Research (CERN) ในสวิตเซอร์แลนด์มีขนาดเนื้อที่เก็บข้อมูลเกินเกณฑ์ 1 เอ็กซาไบต์ ซึ่งรวมพื้นที่ดิสก์ 1 ล้านเทราไบต์ (TB) 

อุปกรณ์ทั้งหมด 111,000 เครื่อง ซึ่งส่วนใหญ่เป็นฮาร์ดไดรฟ์และแฟลชไดรฟ์ที่มีจำนวนเพิ่มขึ้น ทำให้เกิดความจุข้อมูลระดับนี้

Andreas Peters จาก CERN กล่าวว่า "เราสร้างสถิติใหม่ตลอดกาลสำหรับโครงสร้างพื้นฐานการจัดเก็บข้อมูลของ CERN หลังจากขยายความจุสำหรับการทำ  LHC [Large Hadron Collider] heavy-ion run  ที่กำลังจะมาถึง" โดยมีอัตราการอ่านข้อมูลของแหล่งข้อมูลรวมผ่านหมุดหมายที่ 1 TB/วินาที

ความสำเร็จนี้ "กำหนดมาตรฐานใหม่สำหรับระบบจัดเก็บข้อมูลประสิทธิภาพสูงในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์สำหรับการใช้งาน LHC ในอนาคต" Joachim Mnich จาก CERN กล่าวเสริม

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CERN (Switzerland)

วันจันทร์ที่ 9 ตุลาคม พ.ศ. 2566

นักวิทยาศาสตร์จำลองสงครามมดโดยใช้เกมคอมพิวเตอร์ Age of Empires

Ant
ภาพจาก ABC News (Australia)

นักวิทยาศาสตร์จาก Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization ของออสเตรเลีย และUniversity of Western Australia (UWA)  ใช้เกมคอมพิวเตอร์ "Age of Empires" เพื่อจำลอง 'สงคราม' ของมด ในความพยายามที่จะกำจัดมดสายพันธุ์ที่รุกราน

นักวิจัยจำลองกองทัพ สนามรบ และการปะทะกันระหว่างมดเนื้อพื้นเมืองออสเตรเลียตัวใหญ่กับมดอาร์เจนตินาตัวเล็กที่รุกราน และทำแผนที่ผลลัพธ์

ตัวแบบทางคณิตศาสตร์ของการสงครามจัดทำขึ้นในลักษณะที่มดต่อสู้ด้วยวิธีที่เรียบง่าย คาดเดา และวัดปริมาณได้ นักวิจัยได้เปรียบเทียตัวแบบกับตัวอย่างในโลกจริง "เพื่อระบุจุดที่มีความเหมือนกันและความแตกต่างระหว่างระบบที่เรียบง่ายและซับซ้อนมากขึ้น" Samuel Lymbery จาก UWA กล่าว

เขากล่าวว่าการวิจัยนี้สามารถแจ้งกลยุทธ์การจัดการที่อยู่อาศัยใหม่ ๆ เพื่อให้มดพื้นเมืองมีความได้เปรียบในการแข่งขันเหนือมดต่างถิ่น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ABC News (Australia)

วันอาทิตย์ที่ 8 ตุลาคม พ.ศ. 2566

อัลกอริทึมช่วยให้ผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญปรับแต่งบอทส่วนตัวได้อย่างละเอียด

bot
Photo by Kenny Eliason on Unsplash

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ที่พัฒนาโดยนักวิจัยจาก Stevens Institute of Technology, Massachusetts Institute of Technology (MIT) และ University of California, Berkeley สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของหุ่นยนต์ส่วนบุคคลได้โดยลดอินพุตลง 

นักวิจัยใช้อัลกอริทึมเพื่อขอข้อมูลจากเจ้าของหุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติงาน หลังจากที่บอทล้มเหลวในการทำงาน ซึ่งจะระบุว่าความรู้ใดที่บอทขาดหายไป และเติมเต็มช่องว่างโดยใช้แอปพลิเคชัน visual motor attention agent simulation  ที่พัฒนาโดย  Stanford University

อ่านข่าวเต็มได้ที่: EE Times

วันเสาร์ที่ 7 ตุลาคม พ.ศ. 2566

AI ออกแบบหุ่นยนต์ใหม่ตั้งแต่เริ่มต้นใช้เวลาหลักวินาที

robot
ภาพจาก Northwestern University

ทีมวิจัยที่นำโดยนักวิทยาศาสตร์ของ Northwestern University ได้สร้างปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI ที่สามารถออกแบบหุ่นยนต์ตั้งแต่เริ่มต้นได้เกือบจะในทันที

นักวิจัยได้สั่งให้อัลกอริทึมออกแบบหุ่นยนต์จากบล็อกที่มีขนาดประมาณก้อนสบู่ ซึ่ง AI สามารถออกแบบได้สำเร็จภายใน 26 วินาที Sam Kriegman จาก Northwestern กล่าวว่า "เราบอก AI ว่าเราต้องการหุ่นยนต์ที่สามารถเดินบนพื้นดินได้ จากนั้นเราก็กดปุ่มและรอรับมัน!" 

อัลกอริทึมทำงานบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลซึ่งไม่ต้องมีประสิทธิภาพสูงนัก ระบบ AI อื่น ๆ มักต้องการซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ที่มีพลังประมวลผลสูง และต้องมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่ 

นักวิจัยประดิษฐ์หุ่นยนต์จากพิมพ์เขียวที่ได้จาก AI เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของมันในสภาพการทำงานจริง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Northwestern Now

วันพุธที่ 4 ตุลาคม พ.ศ. 2566

ถอดรหัสความซับซ้อนของโรคอัลไซเมอร์

brain
ภาพจาก MIT News

ทีมนักวิจัยจากหลายสถาบันที่นำโดย Massachusetts Institute of Technology (MIT) ได้วิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในเซลล์ทุกประเภทในสมองของผู้ป่วยอัลไซเมอร์ โดยหวังว่าจะพบเป้าหมายการรักษาใหม่

Manolis Kellis จาก MIT กล่าวว่า "สิ่งที่เราตั้งใจจะทำคือการผสมผสานความเชี่ยวชาญด้านการคำนวณและชีววิทยาของเราเข้าด้วยกัน และพิจารณาโรคอัลไซเมอร์อย่างไม่มีอคติในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อนโดยใช้ผู้เข้าร่วมหลายร้อยคน"

ทีมวิจัยทีมหนึ่งให้คำจำกัดความการหยุดชะงักของการแสดงออกของยีนเมื่อโรควิวัฒนาการผ่านการจัดลำดับ RNA เซลล์เดียว โดยใช้เซลล์ 54 ชนิดที่ระบุในตัวอย่างสมองหลังการชันสูตรศพจำนวน 427 ตัวอย่าง

อีกทีมหนึ่งใช้วิธีการ ATAC-Seq บวกกับการจัดลำดับ RNA เซลล์เดียวเพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงอีพิจีโนมิก (epigenomic) ของเซลล์ในกลุ่มควบคุม 48 กลุ่มและ 44 คนที่เป็นโรคอัลไซเมอร์ระยะเริ่มต้นหรือระยะสุดท้าย

การตรวจสอบอื่น ๆ มุ่งเน้นไปที่การมีส่วนร่วมของ microglia และความเสียหายของ DNA ต่อโรคอัลไซเมอร์

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News

วันอังคารที่ 3 ตุลาคม พ.ศ. 2566

X Scraps เครื่องมือรายงานช่าวปลอมเกี่ยวกับการเลือกตั้ง

X-logo
Photo by BoliviaInteligente on Unsplash

นักวิจัยจากโครงการริเริ่มความซื่อสัตย์ของสื่อออนไลน์ Reset.Tech Australia กล่าวว่าแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย X ได้ปิดการใช้งานเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรายงานข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับการเลือกตั้งได้

นักวิจัยได้วิเคราะห์โพสต์บนโซเชียลมีเดียมากกว่า 6,000 โพสต์บน Facebook, Instagram, LinkedIn, TikTok, X และ YouTube โดยพบว่า X มี "อัตราส่วนของการค้นพบได้" ข้อมูลที่บิดเบือนมากที่สุด

Reset.Tech Australia กล่าวว่าฟีเจอร์นี้ยังคงใช้ได้อยู่เฉพาะในสหภาพยุโรปเท่านั้น เพราะอนุญาตให้ผู้ใช้รายงาน "ผลกระทบด้านลบต่อการเคลื่อนไหวผิดปกติของพลเมือง หรือการเลือกตั้ง" 

Reset.Tech Australia เรียกการนำเครื่องมือนี้ออกไปว่า "น่ากังวลอย่างยิ่ง" เนื่องจากออสเตรเลียจะจัดการลงประชามติเกี่ยวกับสิทธิของชนพื้นเมืองในเดือนตุลาคม

อ่านข่าวเต็มได้ที่: BBC News