กุ้มใจ

ไม่ได้ฟังเพลงวันศุกร์กันมานานแล้วนะครับ อาการเดิมกลับมาอีกแล้วครับ เพลงวนเวียนอยู่ในหัว คราวนี้เป็นเพลงไทยจังหวะสนุก ๆ ของอัสนี-วสันต์ครับ ไม่รู้ว่าทันกันไหมนะครับ เพลงจังหวะสนุก ๆ แต่ต้องสารภาพว่าจนป่านนี้ผมยังไม่รู้ว่าเพลงนี้เขาอยากสื่ออะไร เดาเอาว่าให้สะกดภาษาไทยให้ถูก ซึ่งถ้าเป็นอย่างนั้นในยุคนี้น่าจะมีเพลง นะคะ นะค่ะ น่าจะดีนะครับ ไปฟังเพลงกันครับ ขอให้มีความศุกร์กันในวันศุกร์ กับ #ศรัณย์วันศุกร์ ครับ

AI ทำนายมะเร็งต่อมลูกหมากได้แม่นยำเกือบสมบูรณ์

ภาพเนื้อเยื่อที่มีความน่าจะเป็นที่จะเป็นมะเร็ง 
[ภาพจาก Ibex Medical Analytics]

นักวิจัยจาก University of Pittsburgh และ University of Pittsburgh Medical Center (UPMC) ได้ฝึกสอนให้ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence, AI) สามารถจำแนกและระบุคุณลักษณะของมะเร็งต่อมลูกหมากได้ด้วยอัตราแม่นยำสูงสุดในปัจจุบัน นักวิจัยใช้รูปภาพจากสไลด์ของเนื่อเยื้อย้อมสีจากเนื้อเยื่อของคนไข้ในการฝึกสอน AI จากนั้นทดสอบกับสไลด์จำนวน 1600 สไลด์จากคนไข้ 100 คนที่สงสัยว่าจะเป็นมะเร็งต่อมลูกหมาก ผลการทดลองพบว่าอัตตราที่ AI บอกว่าเป็น และคนไข้เป็นจริง ๆ อยู่ที่ 97% และอัตราที่ AI บอกว่าไม่เป็น และคนไข้ไม่เป็นจริง ๆ อยู่ที่ 98% 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: SciTechDaily

นักเรียนม.ปลาย (สหรัฐ) ชนะเลิศการแข่งขันระดับประเทศด้วยเครื่องมือหยุดความไม่มั่นคงทางอาหาร

Lillian Key Petersen
[ภาพจาก Society for Science] 

Lillian Key Petersen นักเรียนชั้นม.ปลายปีสุดท้าย (น่าจะม.6 บ้านเรา) จาก Los Alamos ได้พัฒนาตัวแบบทางวิทยาศาสตร์ซึ่งมีจุดประสงค์เพื่อลดความไม่มั่นคงทางอาหารโดยการทำนายผลผลิตการเกษตร โครงการของเธอได้รับรางวัลชนะเลิศ $250,000 จากการแข่งขัน Regeneron Science Talent Search ซึ่งเป็นการแข่งขันระดับชาติทางด้านวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์ สำหรับนักเรียนชั้นม.ปลายปีสุดท้าย โครงการของเธอคือการวิเคราะห์ข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมของผลผลิตทางการเกษตรในประเทศ จากนั้นเอาข้อมูลนี้ไปใช้กับประเทศในแอฟริกา ซึ่งผลงานของเธอสามารถทำนายผลผลิตได้อย่างแม่นยำ 

เธอบอกว่าแรงบันดาลใจในการทำโครงการของเธอได้มาจากการที่ครอบครัวของเธอได้รับลูกบุญธรรมมา 3 คน เมื่อเก้าปีก่อน และน้อง ๆ บุญธรรมของเธอทั้งสามคนมีปัญหาด้านความมั่นคงทางอาหารในตอนเป็นเด็ก ซึ่งเธอได้เห็นผลกระทบที่เกิดขึ้นจากการขาดแคลนอาหาร ที่มีผลกระทบกับชีวิตของน้อง ๆ บุญธรรมของเธอ 

หลังจากที่เธอได้อ่านบทความเกี่ยวกับภัยพิบัติที่เกิดขึ้นเนื่องจากความแห้งแล้งในเอธิโอเปียในปี 2015 เธอจึงเริ่มคิดว่าต้องใช้ทักษะทางด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ของเธอ เพื่อที่จะช่วยจัดการและติดตามผลผลิตทางการเกษตรเมื่อเกิดภัยแล้งขึ้น เพื่อที่จะช่วยให้การตอบสนองต่อวิกฤตด้านอาหารได้ในช่วงเวลาที่ดีขึ้น เพื่อจะไม่ทำให้เด็กต้องประสบกับภาวะขาดแคลนอาหาร ซึ่งจะมีผลกระทบต่อชีวิตของพวกเขาไปตลอด 

เธอเริ่มติดตามภาวะภัยแล้งในแอฟริกาจากภาพถ่ายดาวเทียม และเคยตีพิมพ์บทความวิจัยลงในวารสารที่มีการรีวิวก่อนการตีพิมพ์ด้วย เธอมีแผนการที่จะเข้าเรียนต่อที่ Harvard ในเทอม Fall นี้ เธอยังได้ประชุมร่วมกับ  International Food Policy Research Institute เพื่อพูดคุยกันถึงเรื่องการแพร่ระบาดที่เกิดขึ้นทั่วโลก และผลกระทบที่เกิดขึ้นกับผลผลิตทางการเกษตรในแอฟริกา

อ่านข่าวเต็มได้ที่: NPR

ความต้องการการฝึกอบรมด้านไอทีเพิ่มสูงขึ้น

Photo: Joe McKendrick

จากการสำรวจผู้ที่อยู่ในวงการ 937 คน โดยบริษัท Netwrix ซึ่งเป็นบริษัทด้านซอฟต์แวร์พบว่า การระบาดของ COVID-19 ทำให้บริษัทต้องเปลี่ยนแปลงเข้าสู่รูปแบบดิจิทัลชั่วข้ามคืน ซึ่งมีผลทำให้มีความต้องการการฝึกสอนทางด้านไอทีเพิ่มมากขึ้นอย่างมาก โดยเปอร์เซนต์การลงทุนทางด้านการศึกษาด้านไอทีของหลายบริษัทเพิ่มขึ้นเกือบสองเท่าจาก 20% ในช่วงปลายปี 2019 มาเป็น 38% ในวันนี้ และเนื่องจากการจ้างงานเพิ่มไม่สามารถทำได้ในช่วงนี้ บริษัทที่ตอบแบบสำรวจถึง 31% ตอบว่าวิธีการแก้ไขก็คือให้การศึกษากับพนักงานด้านไอทีที่มีอยู่เดิม โดยรายงานจากสภาคองเกรสแสดงให้เห็นว่า ต้องมีการเรียนและฝึกอบรมด้าน AI ที่เพิ่มขึ้น เพื่อทื่ภาครัฐและเอกชนจะเป็นผู้นำในเศรษฐกิจโลก และข่าวดีก็คือคนที่ต้องการทักษะด้าน AI ไม่จำเป็นต้องรออีกต่อไป เนื่องจากในปัจจุบันมีมหาวิทยาลัยหลายแห่งที่เปิดให้เรียนด้าน AI ได้ฟรี หรือในราคาที่ไม่สูงมาก   

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet

นักวิทยาศาสตร์สร้างโมเดลเพื่อตรวจหาสัญญาณเริ่มของโรคซึมเศร้าจากข้อความ

[ภาพจาก https://unsplash.com/@vmxhu]

นักวิทยาศาสตร์จาก Canada's University of Alberta (UAlberta) ได้สร้างตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถระบุลักษณะของข้อความอย่างเช่นข้อความที่โพสต์ในทวิตเตอร์ (twitter) ที่เป็นสัญญาณของความซึมเศร้าได้ ทีมนักวิทยาศาสตร์ได้สร้างตัวแบบภาษาอังกฤษจากข้อความตัวอย่างที่ถูกโพสต์ลงในฟอรัม (forum) โดยคนที่ถูกระบุว่าเป็นโรคซึมเศร้า ขั้นตอนวิธีนี้ถูกสอนให้ตรวจจับภาษาที่แสดงถึงการซึมเศร้าจากการทวีต นักวิจัยบอกว่านี่เป็นการศึกษาชิ้นแรกที่แสดงให้เห็นว่าภาษาที่แสดงความซึมเศร้านั้นมีรูปแบบที่แน่ชัด และตัวแบบที่สร้างขึ้นนี้จะนำไปสู่การตรวจหาภาษาที่แสดงถึงความซึมเศร้าจากข้อความใด ๆ ที่ไม่ได้มาจากทวิตเตอร์ได้ ตัวอย่างของการนำไปใช้ก็เช่น ถ้าเอาตัวแบบนี้ใส่เข้าไปในโปรแกรมแชทบอทที่ใช้คุยกับคนสูงอายุ โปรแกรมก็จะสามารถเห็นสัญญาณเตือนว่าผู้สูงอายุคนนั้นกำลังเหงาหรือซึมเศร้าอยู่หรือไม่ หรืออาจใช้กับนักเรียนเพื่อดูว่าพวกเขากำลังทรมานจากอาการซึมเศร้าอยู่หรือไม่ 

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  University of Alberta