สภาคองเกรสผ่านร่างกฎหมายส่งเสริมอดีตทหารเข้าสู่อาชีพด้านวิทยาศาสตร์เทคโนโลบี

สภาคองเกรสของสหรัฐผ่านร่างกฎหมายที่จะส่งเสริมให้ทหารผ่านศึกที่ปลดประจำการได้มีโอกาสเข้าสู่งานด้าน STEM และวิทยาการคอมพิวเตอร์ ซึ่งตรงนี้จะช่วยแก้ปัญหาทั้งสองด้านคือทหารผ่านศึกเหล่านี้เมื่อปลดประจำการแล้วก็จะได้มีโอกาสเข้าทำงานในวงการอุตสาหกรรมที่มีรายได้ค่อนข้างสูง ในขณะเดียวกันก็แก้ปัญหาการขาดแคลนแรงงานในตลาดแรงงานด้านนี้ด้วย ตามข่าวบอกว่าในปี 2018 มีตำแหน่งงานด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ว่างมากถึง 500,000 ตำแหน่งทั่วอเมริกา แต่มีบัณฑิตที่จบจากมหาวิทยาลัยในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์เพียง 60,000 คนเท่านั้น และในปี 2022 จะมีงานด้าน STEM ว่างถึงกว่า 9,000,000 ตำแหน่ง โดยจะมีทหารปลดประจำการกว่า 1.5 ล้านคน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: NextGov 

เพิ่มเติมเสริมข่าว:

แรงงานด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีเป็นที่ต้องการมากในสหรัฐอเมริกามานานมากแล้ว เพราะเอาจริง ๆ คนอเมริกาเองก็ไม่ชอบเรียนด้านนี้ และอเมริกาก็พยายามส่งเสริมทุกด้าน เช่นส่งเสริมให้ผู้หญิงได้เข้ามาสู่อุตสาหกรรมด้านนี้มากขึ้น ตอนนี้ก็ส่งเสริมทหารผ่านศึก จริง ๆ นี่เป็นโอกาสดีของคนไทย แต่อุปสรรคใหญ่อย่างหนึ่งในอดีตที่ผ่านมาก็คือปัญหาด้านการสื่อสารภาษาอังกฤษ สำหรับเด็กรุ่นใหม่ที่มองโอกาสที่จะย้ายออกจากประเทศนี้ด้วยเหตุผลใดก็ตาม ถ้าเรียนทางด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีก็จะมีโอกาสค่อนข้างดี ใครที่ยังไม่เก่งภาษาอังกฤษก็พัฒนาทักษะด้านภาษาอังกฤษกันเถอะครับ

การต่อสู้กับบอทเพื่อหาข้อมูลที่แท้จริงจากสื่อสังคมออนไลน์

ในปัจจุบันมีโปรแกรมที่เรียกว่าบอท (bot) ซึ่งย่อมาจาก robot ถูกพัฒนาขึ้นมาอย่างมากมายและถูกนำไปใช้ในสื่อสังคมออนไลน์ จุดประสงค์ของบอทก็คือการสร้างเนื้อหาขึ้นมาโดยอัตโนมัติ ซึ่งบอทหลายตัวก็มีชื่อเสีย(ง) ในทางที่ไม่ดีเช่นทำให้เกิดการจูงใจที่ผิดในการไปออกเสียงลงมติ หรือให้ข้อมูลด้านสุขภาพที่ผิด ๆ ซึ่งนักวิจัยยังบอกว่าบอทที่ไม่ดีเหล่านี้ทำให้การพยายามหาข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากสื่อสังคมออนไลน์ทำได้ยาก เพราะข้อมูลที่จะวิเคราะห์ควรจะมาจากการโพสต์ของคนจริง ๆ ไม่ใช่บอท ดังนั้นการตรวจสอบว่าโพสต์นั้นมาจากบอทหรือคนจริง จึงมีความสำคัญ แต่ปัญหาก็คือในปัจจุบันบอทมีการพัฒนาไปมาก ไม่ง่ายเหมือนบอทแบบเก่า ๆ ในข่าวบอกว่าโปรแกรมล่าบอทที่ใช้กันอยู่ในปัจจุบันยังไม่มีประสิทธิภาพเพียงพอ ยิ่งไปกว่านั้นมันยังมีบอทดีด้วย เช่นบอทที่ให้ข้อมูลด้านสุขภาพจริง ๆ หรือบอทที่รายงานสภาพอากาศ ดังนั้นงานที่ยากขึ้นไปอีกก็คือการแยกประเภทของบอท

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Nature News

การแยกระหว่างของจริงกับของปลอมก็ยากอยู่แล้ว นี่ยังต้องแยกระหว่างปลอมดีกับปลอมเลวอีก

ระบบควบคุมความอุณหภูมิแบบเรียนรู้ด้วยตัวเอง

นักวิจัยจาก Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology (Empa) ได้พัฒนาระบบที่ใช้ข้อมูลอุณหภูมิจากปีก่อนและข้อมูลการพยากรณ์อากาศในปัจจุบัน เพื่อใช้ประเมินสภาพของตัวอาคาร และปรับเครื่องควบคุมความร้อนในอาคารให้ปรับอุณภูมิให้มีความสบายสำหรับผู้อาศัย ซึ่งผลจากการประเมินพบว่าระบบนี้ให้ผลลัพธ์ดีพอ ๆ กับการตั้งค่าความสบายจากเมนูที่เครื่องเตรียมไว้ให้  แต่ประหยัดพลังงานได้มากกว่าถึง 25%

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  Empa News

เพิ่มเติมเสริมข่าว:

อีกหนึ่งตัวอย่างของการใช้งาน Big Data

ส่งข้อมูลบนเครือข่าย 5G มากขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มฮาร์ดแวร์

การส่งข้อมูลผ่านเครือข่าย 5G ในเมืองที่มีผู้คนหนาแน่น ต้องใช้ฮาร์ดแวร์มากขึ้นเพื่อให้ได้การใช้งานที่มีเสถียรภาพ นักวิจัยในญี่ปุ่นได้เสนอวิธีที่จะช่วยแก้ปัญหานี้โดยติดตัวรับส่งสัญญาณวิทยุบนรถยนต์ และให้ตัวรับส่งสัญญาณเหล่านี้ช่วยกันทำงานจากรถยนต์ที่จอดอยู่ โดยตัวรับส่งสัญญาณนี้จะใช้แบตเตอรีรถยนต์เป็นแหล่งจ่ายพลังงาน แนวคิดหลักของวิธีนี้ก็คือในพื้นที่ที่มีผู้คนหนาแน่นมักจะมีรถยนต์จอดอยู่ในลานจอดรถเป็นจำนวนมาก  ในข่าวบอกว่ามีการทดลองกับรถที่วิ่งอยู่ด้วย แต่ผลการทดลองพบว่าการส่งสัญญาณจากรถที่วิ่งอยู่ทำได้ยากมาก

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum

AI ที่ทำหน้าที่ผู้เชี่ยวชาญระบาดวิทยาเตือนการแพร่กระจายของไวรัสอูฮันได้เป็นที่แรก

BlueDot ซึ่งเป็นระบบสำหรับเฝ้าระวังด้านสาธารณสุขของแคนาดา เป็นที่แรกที่ได้ส่งสัญญาณเตือนเรื่องการระบาดของโคโรนาไวรัสอูฮันในวันที่ 31 ธันวาคมปีที่แล้ว BlueDot ใช้การวิเคราะห์รายงานข่าวในภาษาต่างประเทศ เครือข่ายโรคพืชโรคสัตว์ และข้อมูลจากรัฐบาลเพื่อเตือนผู้ใช้ระบบให้หลีกเลี่ยงบริเวณที่การระบาดของโรคน่าจะเกิดขึ้น ขั้นตอนวิธีที่ระบบใช้ยังวิเคราะห์ไปถึงข้อมูลสายการบินทั่วโลกเพื่อช่วยทำนายว่าผู้ที่อาศัยอยู่ในบริเวณที่ติดเชื้อเดินทางไปที่ไหนบ้าง ระบบ BlueDot ทำนายได้อย่างถูกต้องว่าไวรัสจะแพร่กระจายจากอูฮัน ไปกรุงเทพ โซล ไทเป และโตเกียวหลังจากวันที่มันเริ่มระบาด ผู้พัฒนาระบบ BlueDot บอกว่าแรงบันดาลใจจากการพัฒนาระบบก็คือการระบาดของไวรัส SARS ในปี 2003 ซึ่งการระบาดนี้ทำให้บุคคลากรทางการแพทย์ต้องทำงานหนักเพื่อรับสถานการณ์ดังกล่าว ซึ่งเขาไม่ต้องการให้มันเกิดขึ้นอีก ระบบ BlueDot นี้เริ่มเปิดตัวในปี 2014 ด้วยทุน 9.4 ล้านเหรียญสหรัฐ มันจะวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งที่กล่าวมาแล้วข้างต้น โดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Proessing) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อกรองข้อมูลจากนั้นก็ส่งข้อมูลให้นักระบาดวิทยาที่เป็นคนวิเคราะห์เพื่อตรวจสอบความถูกต้องทางวิทยาศาสตร์ และส่งข้อมูลให้กับภาคส่วนที่เกี่ยวข้อง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Wired